Impacto de la enseñanza virtual en el rendimiento académico de estudiantes de estadística con diferentes estilos VAK de aprendizaje

Abstract

Usando el test VAK, se identificó los estilos de aprendizaje de los estudiantes que cursaron la asignatura de Estadística en la UNIANDES-Santo Domingo, para evaluar el impacto del modelo de enseñanza virtual sobre el rendimiento académico. Los grupos muestrales fueron estudiantes de las carreras de administración, contabilidad y software, dando un n = 43. La calificación media fue de 8.17 ± 0.94, IC95% visual:7.6 < µ < 8.7, auditivo: 7.7 < µ < 9.0, kinestésico: 7.6 < µ < 8.9, visual-auditivo y visual- kinestésico: 5.5 < µ < 10.1. El ANOVA no detectó diferencias significativas (p > 0.05) entre las calificaciones medias de los grupos. Se concluye que la mayoría de los estudiantes independiente de su estilo VAK lograron el dominio del aprendizaje bajo una modalidad completamente virtual, rompiendo viejos paradigma de un modelo de escenarios fríos y desmotivadores y que requiere de un alto grado de planificación.

Palabras clave:

Aprendizaje, estilo de aprendizaje, rendimiento académico, modelo de enseñanza.

ABSTRACT

Using the VAK test, the learning styles of the students who took the Statistics course at UNIANDES-Santo Domingo were identified to evaluate the impact of the virtual teaching model on academic performance. The sample groups were administration, accounting and software students, giving n = 43. The mean score was 8.17 ± 0.94, CI95% visual: 7.6 <µ <8.7, auditive: 7.7 <µ <9.0, kinesthetic: 7.6 <µ <8.9, visual-auditive and visual-kinesthetic: 5.5 <µ <10.1. The ANOVA did not detect significant differences (p> 0.05) between the mean scores of the groups. It is concluded that the majority of students, regardless of their VAK style, achieved mastery of learning under a completely virtual modality, breaking old paradigm of a model of cold and demotivating scenarios and that requires a high degree of planning.

Keywords:

Learning, learning style, academic performance, teaching mode.