Modelo para el análisis de expectativas de éxito en grupos colaborativos virtuales

Autores/as

  • Laura Guerra Facultad de Ingeniería, Universidad de Carabobo, Valencia, Venezuela,
  • Francisca Grimón Facultad de Ciencia y Tecnología, Universidad de Carabobo, , Valencia, Venezuela
  • Mirella Herrera Facultad de Ciencia y Tecnología, Universidad de Carabobo, , Valencia, Venezuela
  • Joshep Monguet Departamento de Expresión Gráfica en Ingeniería, Universidad Politécnica de Cataluña, , Barcelona, España.

Palabras clave:

Aprendizaje Colaborativo, Moodle, Pls Graph.

Resumen

Este trabajo tuvo como objetivo desarrollar y validar un modelo para el análisis de las Expectativas de éxito en grupos de estudiantes que comparten conocimientos durante actividades colaborativas a través de Internet. Para ello se planteó una investigación exploratoria con matices de investigación correlacional, estableciendo relaciones causales entre las variables que se consideraron pueden afectar a las expectativas de éxito de un grupo de trabajo. La población seleccionada para realizar el estudio, fueron los estudiantes cursantes de una asignatura de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Carabobo. La estrategia didáctica utilizada fue el estudio de casos, específicamente, la resolución de problemas. Se aplicó una encuesta para recolectar la información del estudio empírico. Los datos del experimento fueron analizados mediante la herramienta estadísticas de Modelo de Ecuaciones Estructurales, a través del software PLS Graph. Las hipótesis de la investigación fueron validadas, ratificando que la autoeficacia (creencias que tenga cada individuo de su capacidad para realizar una tarea) y las expectativas de éxito personales, influyen en las expectativas de éxito del grupo, siendo la experiencia una variable que influye en forma indirecta. Considerando la naturaleza exploratoria del estudio, la predictibilidad del modelo hipotetizado resultó ser aceptable, debido a que el 33% de la varianza de las expectativas de éxito grupales, puede ser explicada por los constructos exógenos planteados. La relevancia de este estudio radica en la contribución que se hace para que los desarrolladores de ambientes educativos virtuales entiendan que deben fortalecer la autoeficacia y reducir el temor a la tecnología, para que ésta no se vislumbre como una barrera en el proceso de educativo, ya sea por no saber utilizarla o porque se desconfía de ella como medio para lograr el aprendizaje.

Citas

Bandura, A. (1977). Social Learning Theory. Consultado el 20 de Mayo 2004 en: http://tip.psychology.org/bandura.html

Cepeda, G. y Roldán, J. (2004) Aplicando en la Práctica la Técnica PLS en la Administración de Empresas. Universidad de Sevilla, España. Consultado el 10 de Abril del 2010 en http://ciberconta.unizar.es/doctorado/PLSGabrielCepeda.pdf.

Chen, C. y Hung, S. (2010) . To give or to receive? Factors influencing members’ knowledge sharing and community promotion in professional virtual communities. Information & Management. Vol 47, No 4: 226-236.

Chin, W. (1993-2003). PLS Graph- Versión 3.0 Soft Modeling Inc.

Falk, R. y Miller, N. (1992). A Primer for Soft Modeling. Akron, Ohio: The University of Akron, 1era edición.

Freimut, B., Punter, T., Biffl, S. y Ciolkowski, M (2002). State of Art in Empirical Studies. Report Virtuelles Software Enginnering Kompetenzzentrum VISEK 007: 1-109

Herrera, M. (2009). Modelación de un ambiente de aprendizaje basado en el Blended Learning y el Método del Caso en el espacio de la Educación Superior. Tesis Doctoral. Universidad Politécnica de Cataluña.

Hsiang(a), M., Ya-Ling, I., Min, C. y Ju, T. (2007). Exploring the antecedents of team performance in collaborative learning of computer software. Computers & Education. Vol 48, No 4: 700-718.

Hsiang(b), M., Ju, T., Hui, C., Ming, C. (2007). Knowledge sharing behavior in virtual communities: The relationship between trust, self-efficacy, and outcome expectations. International Journal of Human-Computer Studies. Vol 65, No 2: 153-169.

Lee, Y., Lee, J. y Lee, Z. (2006). Social Influence on Technology Acceptance Behavior: Self-Identity Theory Perspective. Advances in Information Systems - Spring-Summer 2006. Vol 37, No 2 y 3: 60-75

Min, C., Hsiang H. y Wang E. (2006). Understanding knowledge sharing in virtual communities: An integration of social capital and social cognitive theories. Decision Support System. Vol 42, No 3: 1872-1888

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Publicado

2013-02-23

Cómo citar

Guerra, L. ., Grimón, F. ., Herrera, M. ., & Monguet, J. . (2013). Modelo para el análisis de expectativas de éxito en grupos colaborativos virtuales . Revista Eduweb, 7(1), 55–68. Recuperado a partir de https://revistaeduweb.org/index.php/eduweb/article/view/193

Número

Sección

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