Los modelos educativos en medicina persisten con entornos pasivos del aprendizaje y es necesario integrar estrategias que permitan la construcción del aprendizaje para la vida.
ObjetivoSe evaluó la efectividad de la aplicación de un modelo de gestión del aprendizaje (MGA) entre estudiantes de medicina que cursan asignaturas de ciencias básicas; se determinó su impacto entre 2 periodos académicos y se identificaron los factores relacionados con el desempeño académico de cada asignatura.
MétodoSe realizó un estudio de corte transversal a partir de la exposición, se utilizaron los registros de calificaciones de estudiantes de tercer y cuarto semestre de morfofisiología, farmacología y razonamiento básico estructural (RBE) del periodo 2014-2015; se evaluó el desempeño académico posterior a una exposición ≥12meses del MGA; se determinó la diferencia de medias del promedio académico, en cada una de las asignaturas, según núcleo temático (nt) y periodo académico, y se implementó un modelo lineal univariante y se identificaron los factores relacionados con el desempeño académico en cada asignatura.
ResultadosSe identificaron 1.496estudiantes con media (DE) de edad 20 (3) años, la mayoría mujeres (71%); el 40% cursaron el nt1, 30% nt2 y 30% nt3; se evidenciaron diferencias positivas en las medias de desempeño académico entre los periodos 2014-2 y 2014-1 en los 3 núcleos temáticos de farmacología y razonamiento básico estructural; no se identificaron cambios en morfofisiología. Se identificó relación entre los antecedentes de formación del docente y del estudiante con el desempeño académico y el tiempo de exposición al MGA.
ConclusiónLa aplicación del MGA demostró un aumento en las habilidades de RBE, farmacología y una curva estática en morfofisiología. La formación del docente y los antecedentes de formación del estudiante están relacionados con el desempeño académico; es necesario evaluar el impacto del modelo en el área clínica.
Educational models in medicine remain passive learning environments, and there is a need to integrate strategies for the construction of long-life learning.
ObjectiveTo determine the effectiveness of the application of an LMM among medical students who were enrolled in basic science subjects, and its impact between two academic periods.
MethodA cross-sectional design study was performed by using the assessment records of students in the third and fourth semester of morphology-physiology, pharmacology, and basic structural reasoning of the period 2014-2015. After exposure to the LMM for around 12 months, the mean differences were determined according to academic mean in each of the subjects, subject units, and academic periods. A univariate linear model was used, and the factors associated with academic performance in each assignment.
ResultsA total of 1,496 students were identified with a mean (SD) age of 20 (3) years, with a majority (71%) of women. Attendance at NT1 was 40%, NT2 30% and 30% in NT3. Positive differences were observed in mean academic performance between the periods 2014-2 and 2014-1. In pharmacology at the nt1 it was 0.91 (95% CI: 0.93 to 0.99), in nt2, 0.6 (95% CI: 0.51 to 0.68) and 0.72 in nt3 (95 CI%: 059-.84); clinical reasoning in the nt1 was 0.35 (95% CI: 0.26 to 0.44), in nt2 0.37 (95% CI: 0.26 to 0.48), and 0.16 in nt3 (95% CI: 0.04 to 0.28). No changes were seen in morphology-physiology.
ConclusionThe results revealed an increase in reasoning skills and pharmacology, and a static curve in morphology-physiology. Teaching practice and student training are associated with academic performance. The impact of the model needs to be evaluated in the clinical area.
Las reformas curriculares han propuesto modelos basados en la estructuración de competencias y proyectos formativos, con el fin de convertir al estudiante en un aprendiz autónomo, autorregulado, habilidoso, independiente y motivado, mediante una ruta de aprendizaje a medida que cursa los periodos académicos1.
Históricamente, la Universidad de Harvard, una de las pioneras en utilizar la técnica de casos como estrategia didáctica, tuvo sus inicios en la Facultad de Economía2. Las universidades de McMaster y de Maastricht propusieron el aprendizaje basado en problemas como modelo educativo para la formación médica. El Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) de México unió la técnica de análisis de caso con el aprendizaje basado en problemas para integrar el currículo de sus programas por ejes problematizadores. En Bogotá, la Fundación Universitaria Sanitas aplicó el aprendizaje basado en problemas, con base en las fundamentaciones de McMascter y Maastricht, pero aún persisten currículos híbridos y entornos pasivos centrados en el docente.
El fracaso de los currículos híbridos es la incoherencia entre la propuesta curricular y la práctica tradicional de evaluación de contenidos y ausencia de los docentes en la creación y consecución del currículo. La eficacia de estos modelos radica en la aplicación de estrategias que promuevan la autonomía, autorreflexión y autorregulación3, y fundamentalmente contar con docentes formados en modelos de gestión del aprendizaje (MGA)4, propendiendo a un conocimiento didáctico e integrador, como reflejo de su actividad, y promoviendo el análisis crítico, el crecimiento personal y la autoorganización del aprendizaje1,4.
En la actualidad existen modelos de aprendizaje por competencias, especialmente en el área clínica, en la mayoría de programas de medicina, y estrategias pedagógicas centradas en el estudiante aplicadas en asignaturas específicas, reflejando desarticulación entre el modelo y las actividades educativas. Ante esta situación se requiere un modelo integrador de gestión del aprendizaje, centrado en el estudiante y compuesto por múltiples escenarios para el desarrollo de competencias, que articule el conjunto de asignaturas del currículo o, al menos, un área de este. Nuestro MGA, para la formación de estudiantes de medicina, articuló morfofisiología, farmacología y razonamiento básico estructural (RBE); estrategia que garantiza procesos metacognitivos, con un alcance transversal, centrado en procesos, mas no en resultados; además, incorpora instrumentos validados como: análisis de casos clínico, informe triple salto, portafolio, rúbricas, pruebas escritas y evaluación de desempeño (auto-co-heteroevaluación)5; además, garantiza el desarrollo de habilidades del pensamiento superior como la argumentación, la toma de decisiones y la solución de problemas en contexto desde muy temprano en la carrera, lo que articula la formación básica con la clínica y optimiza el tiempo de una rotación clínica.
Actualmente, las investigaciones sobre modelos pedagógicos son cualitativas en su mayoría; nosotros planteamos una metodología cuantitativa para evaluar la efectividad del MGA entre estudiantes del módulo de morfofisiología, farmacología y RBE en una institución de educación superior de medicina. Se espera que los resultados que se comparten ayuden al diseño de políticas educativas para la aplicación de este tipo de modelos de aprendizaje en los escenarios de formación en medicina.
MétodoDiseño, lugar y selección de estudiantesSe realizó un diseño de corte transversal a partir de la exposición al modelo, utilizando las calificaciones de las asignaturas: morfofisiología, farmacología y RBE del periodo 2014 de 1.496 estudiantes que cursaron tercero y cuarto semestre en la Facultad de Medicina en Bogotá; no se excluyeron estudiantes porque era necesario evaluar todos los posibles factores relacionados con la efectividad. El ordenamiento en la presentación de los análisis y reportes de esta investigación se ajustó a lo establecido en la guía metodológica Strenghtening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE)6.
Descripción de la base de datosLa base de datos original contenía información sobre datos personales de los estudiantes, el núcleo temático (nt), el periodo académico y las calificaciones de las asignaturas; se complementó con las calificaciones de biología celular y bioquímica, datos referentes a los componentes estructurales y logísticos del MGA, e información de los antecedentes de formación académica del estudiante y del docente.
VariablesSe tuvo en cuenta la edad, sexo y calificaciones de bioquímica o biología celular como predictores; las calificaciones de farmacología, morfofisiología (morfología) y RBE se tipificaron por nt, semestre en curso (tercero o cuarto) y periodo académico de evaluación.
Se realizaron 2 evaluaciones del MGA, a los 6 y a los 12 meses, teniendo en cuenta el número de docentes asignados a cada asignatura por semestre; se evaluaron aspectos de formación del docente, entre ellos, el antecedente de formación en maestría (MSc) o doctorado (PhD), culminados o en curso, en el área de pedagogía; esta última clasificación fue tipificada para las 3 asignaturas evaluadas.
Los estudiantes se clasificaron por sus antecedentes de formación: estudios en colegio público o privado, formación en profesional, técnica o ambas antes de ingresar a la Facultad de Medicina, formación profesional, técnica o ambas en áreas específicas de la salud, transferencia de otra Facultad de Medicina o antecedente de haber cursado asignaturas de ciencias básicas en la Facultad de Medicina de donde fue transferido.
Variable resultadoPrimariaLa efectividad del modelo se evaluó a través de la diferencia de media de calificaciones (desempeño académico) entre el primer y segundo periodo académico, por nt, en las 3 asignaturas.
SecundariaFactores relacionados con el desempeño académico en cada una de las asignaturas.
MuestraPor conveniencia, con la información completa de todos los estudiantes desde el momento de inicio de la aplicación del MGA, hasta el segundo semestre del 2014.
Plan de análisisSe utilizó el software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versión 22, para analizar los datos. Los datos se expresaron en medias, desviaciones estándar y proporciones. La prueba de Shapiro Wilks se utilizó para determinar normalidad en la distribución de las variables numéricas7. El grado de la relación entre variables numéricas se determinó con el coeficiente de correlación de Spearman.
La efectividad del modelo se evaluó a través de la diferencia de medias (Δ [DE]; IC 95%) del promedio académico, en cada una de las asignaturas, según nt (nt3Δnt1) y periodo académico (2014-1nt1Δ2014-1nt1).
Se ejecutó un modelo de regresión univariante, que implementó como variables dependientes el desempeño académico de las asignaturas morfofisiología, farmacología y RBE, y como variables independientes: sexo, edad, calificaciones de biología celular/bioquímica, antecedentes de formación académica del estudiante/docente y componentes estructurales/logísticos del MGA; las variables categóricas se ingresaron como dummy (1/0)8.
Aspectos éticosEsta investigación se clasificó sin riesgo; según la Resolución 008430/1993, solo se utilizaron los registros académicos, respetando la confidencialidad de los datos; no se requirió el diligenciamiento de consentimiento informado y se ejecutó después de la aprobación de la Decanatura académica y del Comité de Investigaciones de la Fundación Universitaria Juan N. Corpas.
ResultadosCaracterísticas de los estudiantes y rendimiento académico generalEn el periodo estudiado, la edad media (DE) de los estudiantes fue 20 (3) años, en su mayoría mujeres (71%) y sin presentar diferencias estadísticas al clasificar por nt; entre los antecedentes formativos de los estudiantes, la mayoría estudió el bachillerato en una institución privada (76%) y un pequeño subgrupo presentaba estudios de formación profesional o técnica al ingreso de la carrera (tabla 1).
Características generales y promedio de calificaciones de los estudiantes que integraron los núcleos temáticos, periodo 2014-1 a 2015-1
| Características | nt1 (n=586) | nt2 (n=455) | nt3 (n=455) | p |
|---|---|---|---|---|
| Edad en años, media (DE) | 20 (3) | 20 (3) | 20 (3) | 0.129 |
| Sexo, n (%) | ||||
| Mujeres | 413 (70.5) | 324 (72.1) | 324 (71.2) | 0.092 |
| Hombres | 173 (29.5) | 131 (28.8) | 131 (28.8) | 0.092 |
| Estudió en colegio privado, n (%) | 325 (69.1) | 289 (81) | 286 (80.8) | 0.000 |
| Formación profesional antes de estudiar medicina, n (%) | 10 (1.7) | 10 (2.2) | 10 (2.2) | 0.438 |
| Formación técnica antes de estudiar medicina, n (%) | 1 (0.2) | - | - | 0.460 |
| Periodo académico, n (%) | ||||
| 2014-1 | 321 (54.8) | 321 (70.5) | 321 (70.5) | 0.000 |
| 2014-2 | 134 (22.9) | 134 (29.5) | 134 (29.5) | |
| 2015-1 | 131 (22.4) | - | - | |
| Calificación final, media (DE) | ||||
| Razonamiento básico estructural (RBE) | 3.73 (0.74) | 3.96 (0.58) | 3.84 (0.73) | 0.000 |
| Morfofisiología | 3.72 (0.51) | 3.58 (0.55) | 3.73 (0.71) | 0.000 |
| Farmacología | 3.28 (0.71) | 3.39 (0.65) | 3.39 (0.86) | 0.020 |
DE: desviación estándar; nt: núcleo temático.
Nota: las diferencias entre variables categóricas se establecieron con una prueba de independencia χ2 a 2 colas y entre variables cuantitativas con una prueba ANOVA a una vía.
Entre los estudiantes del nt1 se identificó la menor proporción de estudiantes egresados de un colegio privado; de otra parte, la mayor proporción de estudiantes en el periodo académico 2014-1, se debió a la adición de estudiantes en calidad de repitentes (tabla 1).
La asignatura RBE presentó la mejor media (DE) de calificaciones 3.8 (0.7), seguida de morfofisiología 3.7 (0.6) y farmacología 3.4 (0.7); al comparar las diferencias en el desempeño académico entre los núcleos temáticos tres y uno (nt3Δnt1), se encontraron diferencias en RBE (0.11; IC 95%: 0.02-0.20) y en farmacología (0.11; IC 95%: 0.01-0.21), pero no en morfofisiología (tabla 1).
Rendimiento académico por núcleo temáticoSe demostraron aumentos significativos en la media de desempeño académico, al comparar entre un periodo y el siguiente, en los estudiantes expuestos al MGA; los cambios se evidenciaron a través de los 3 nt, con relevancia en las asignaturas de farmacología y RBE.
Con respecto a farmacología, la diferencia de medias (DE) de cambio en el desempeño académico, entre el primer y segundo periodo del 2014, del primer nt (2014-1nt1Δ2014-2nt1) fue de 0.91 (IC 95%: 0.93-0.99); en el segundo nt (2014-1nt2Δ2014-2nt2) fue de 0.6 (IC 95%: 0.51-0.68), y en el tercer nt (2014-1nt3Δ2014-2nt3) fue de 0.72 (IC 95%: 0.59-0.84).
En la asignatura de RBE el cambio en el primer nt fue de 0.35 (IC 95%: 0.26-0.44), en el segundo nt fue de 0.37 (IC 95%: 0.26-0.48) y en el tercer nt fue de 0.16 (IC 95%: 0.04-0.28) (fig. 1, tabla 2). Cabe anotar que estas 2 asignaturas comparten componentes evaluativos y en un análisis preliminar de los datos se evidenció un factor de inflación de la varianza mayor de 10, que identifica colinealidad entre sus resultados (datos no mostrados).
Desempeño académico según el núcleo temático y el periodo académico en las asignaturas de farmacología, razonamiento básico estructural y morfofisiología
| Periodo académico | Núcleo temático | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| nt1 | nt2 | nt3 | ||||
| n | media (DE) | n | media (DE) | n | media (DE) | |
| 2014-1 | ||||||
| Farmacología | 321 | 3.13 (0.61) | 321 | 3.22 (0.68) | 321 | 3.18 (0.89) |
| RBE | 321 | 3.79 (0.59) | 321 | 3.85 (0.56) | 321 | 3.8 (0.8) |
| Morfofisiología | 321 | 3.66 (0.43) | 321 | 3.56 (0.62) | 321 | 3.71 (0.8) |
| 2014-2 | ||||||
| Farmacología | 134 | 4.04 (0.28) | 134 | 3.82 (0.28) | 134 | 3.9 (0.47) |
| RBE | 134 | 4.14 (0.38) | 134 | 4.22 (0.56) | 134 | 3.96 (0.5) |
| Morfofisiología | 134 | 3.89 (0.27) | 134 | 3.64 (0.31) | 134 | 3.78 (0.45) |
| 2015-1a | ||||||
| Farmacología | 131 | 2.88 (0.65) | - | - | - | - |
| RBE | 131 | 3.16 (0.97) | - | - | - | - |
| Morfofisiología | 131 | 3.69 (0.79) | - | - | - | - |
nt: núcleo temático; RBE: razonamiento básico estructural.
En morfofisiología se evidenció un proceso estable en los 3 núcleos, sin cambios en la curva de aprendizaje; desde la óptica pedagógica y el nivel de dominio de competencias, es posible que se encuentren en un nivel autónomo.
Factores relacionados con el desempeño académicoModelo de factores individualesEntre los factores evaluados se identificó que individualmente, la edad y el sexo femenino, influenciaron positivamente el desempeño académico en las asignaturas de farmacología, morfofisiología y RBE.
Además de los mencionados, de forma específica en farmacología, los factores que más influyeron para un desempeño académico positivo fueron haber estado expuesto a docentes en proceso de formación de maestría o doctorado y tener antecedentes de una formación técnica o profesional, sin especificar el campo de estudio; en morfofisiología fueron el antecedente de haber estudiado asignaturas que hacen parte del componente de ciencias básicas, antes de ingresar a la Universidad y el antecedente de tener una formación profesional en cualquier área específica; en RBE fue el antecedente de formación técnica o profesional en cualquier área específica.
Por otra parte, y de forma particular en nuestro modelo, se identificó como único factor relacionado de forma negativa con el desempeño académico, la implementación de 6 docentes con formación en pedagogía en vez de 3; este factor impactó predominantemente en farmacología y se analizará en la discusión (tabla 3).
Factores relacionados individualmente con el desempeño académico en un modelo de gestión del aprendizaje, Bogotá, 2014
| Factoresa | Farmacología | Morfofisiología | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Media (IC 95%) | ß (IC 95%) | p | Media (IC 95%) | ß (IC 95%) | p | |
| Edad | NA | 0.18 (0.18-0.19) | 0.000 | NA | 0.18 (0.17-0.18) | 0.000 |
| Mujeres | 3.38 (3.34-3.43) | 0.11 (0.03-0.19) | 0.000 | 3.71 (3.68-3.75) | 0.11 (0.04-0.17) | 0.002 |
| Colegio privadob | 3.30 (3.25-3.35) | 0.03 (–0.07-0.12) | 0.612 | 3.67 (3.63-3.71) | 0.03 (–0.05-0.11) | 0.500 |
| Formación profesionalc | 3.77 (3.50-4.03) | 0.42 (0.16-0.69) | 0.002 | 3.79 (3.59-4.01) | 0.12 (–0.09-0.33) | 0.276 |
| Transferented | 3.65 (3.09-4.19) | 0.29 (–0,25-0.85) | 0.291 | 4.10 (3.66-4.54) | 0.42 (–0.02-0.86) | 0.061 |
| Estudió básicase | 3.56 (3.09-4.02) | 0.21 (–0.25-0.67) | 0.375 | 4.13 (3.76-4.50) | 0.45 (0.08-0.82) | 0.016 |
| Formación técnica-professional | 3.85 (3.56-4.13) | 0.50 (0.22-0.79) | 0.001 | 3.76 (3.53-8-3.98) | 0.08 (–0.15-0.31) | 0,515 |
| Exposición 12 meses MGAf | 3.47 (3.42-3.51) | 0.19 (0.11-0.27) | 0.000 | 3.68 (3.64-3.72) | 0.00 (–0.07-0.07) | 0.992 |
| 6 docentesg | 3.18 (3.13-3.22) | –0.48 (–0.56-0.41) | 0.000 | 3.64 (3.60-3.68) | –0.11 (–0.17-0.05) | 0.001 |
| 2 docentes Ph.D-MS.c en cursoh | 3.57 (3.52-3.61) | 0.48 (0.41-0.56) | 0.000 | 3.68 (3.65-3.71) | NA | NA |
| Docente PhD o MS.ci | 3.60 (3.55-3.65) | 0.46 (0.39-0.53) | 0.000 | 3.75 (3.70-3.80) | 0.11 (0.05-0.17) | 0.001 |
| Factoresa | RBE | ||
|---|---|---|---|
| Media (IC 95%) | ß (IC 95%) | p | |
| Edad | NA | 0.19 (0.18-0.19) | 0.000 |
| Mujeres | 3.87 (3.82-3.91) | 0.12 (0.04-0.19) | 0.000 |
| Colegio privadob | 3.85 (3.80-3.89) | 0.15 (0.05-0.24) | 0.003 |
| Formación profesionalc | 4.10 (3.85-4.35) | 0.27 (0.02-0.53) | 0.000 |
| Transferented | 4.03 (3.51-4.54) | 0.19 (–0.32-0.71) | 0.461 |
| Estudió básicase | 3.99 (3.56-4.42) | 0.16 (–0.28-0.59) | 0.476 |
| Formación técnica-professional | 4,13 (3.86-4.39) | 0,30 (0,03-0,57) | 0.028 |
| Exposición 12 meses MGAf | 3.99 (3.94-4.03) | 0.25 (0.18-0.35) | 0.000 |
| 6 docentesg | 3.81 (3.77-3.85) | –0.06 (–0.14-0.01) | 0.097 |
| 2 docentes Ph.D-MS.c en cursoh | 3.85 (3.82-3.89) | 0.19 (0.06-0.037) | 0.001 |
| Docente PhD o MS.ci | 3.83 (3.79-3.87) | NA | NA |
MGA: modelo de gestión del aprendizaje; RBE: razonamiento básico estructural.
Se estimaron las medias de calificación para cada factor (característica); con excepción de la edad, los factores eran dicotómicos; los coeficientes β de cada factor determinan la diferencia entre los complementarios de cada factor.
Formación profesional: estudiante que contaba con estudios profesionales antes de ingresar a la Facultad de Medicina.
Estudió básicas: antecedente de haber estudiado asignaturas de ciencias básicas en otra Universidad.
En todos los desempeños académicos de las asignaturas evaluadas se rechazó una función de distribución normal. No se identificó relación entre las calificaciones de las asignaturas farmacología, morfofisiología y RBE con las asignaturas bioquímica o biología celular; por otra parte, se encontró una correlación moderada entre las calificaciones de farmacología con RBE (Rho: 0.58; p=0.000) y morfofisiología (Rho: 0.56; p=0.000), y entre RBE con morfofisiología (Rho: 0.55; p=0.000) (fig. 2).
Discusión
En esta investigación se evidenció un impacto positivo, a mediano plazo, en el rendimiento académico de estudiantes que cursaban asignaturas pertenecientes al módulo de ciencias básicas de una Facultad de Medicina, después de la implementación de un MGA.
Se debe resaltar que este es el primer escenario de pedagogía aplicada a la salud, en Colombia, donde se han conjugado y evaluado, mediante un diseño cuantitativo, la efectividad de un pooled de instrumentos y herramientas validadas internacionalmente, que hacen parte de los MGA.
Nuestra institución se encontraba en un periodo de transición que debía dar paso a una reforma curricular y fue la oportunidad que permitió diseñar, desarrollar y ejecutar un MGA con características tales como: aprendizaje basado en casos clínicos, informe de triple salto, evaluación de desempeño, portafolios, rúbricas y pruebas objetivas escritas y orales en esta institución educativa5. La combinación de dichas estrategias pedagógicas, junto con la necesidad reformar el currículo, creó un escenario óptimo que resultó en una brecha positiva en la calificación entre 2 periodos académicos.
Nuestros resultados evidenciaron una curva de aprendizaje positiva en las asignaturas de farmacología y RBE, y un desempeño estático en morfofisiología. La Universidad de Pensilvania creó un módulo virtual centrado en el estudiante con casos clínicos para mejorar la habilidad de toma decisiones, con similares resultados9.
Estudios propuestos por la Universidad Ben-Gurion de Negev en Israel10 y la Universidad del Rosario en Argentina11 encontraron que el contexto real de una historia clínica genera motivación hacia la profundización de contenidos de forma autónoma por los estudiantes12–14, así como cambio de la estructura cognitiva y la metodología de aprendizaje, y desarrollaron habilidades de tipo metacognitivo como asociar, procesar, organizar, comprender, argumentar y evaluar12,13,15,16, similares a nuestros resultados. Cabe clarificar que estas investigaciones se realizaron con estudiantes del área clínica que ya habían tenido formación en otro modelo pedagógico en ciencias básicas, y para la estructuración de habilidades del pensamiento superior es fundamental empezar en los primeros años de formación16.
Dentro de los factores que impactaron positivamente el desempeño de los estudiantes destacan la formación técnica-profesional o profesional antes de iniciar la carrera de medicina. Un estudio realizado en la Universidad de Ben-Gurion de Negev en Israel10 demostró que cuando se seleccionan estudiantes con altos estándares calificativos y competencias previas tienen mayor probabilidad de tener un mejor desempeño en estos modelos. Nuestra investigación tuvo menos del 5% de estudiantes con estas características, pero aun así su desempeño estuvo por encima de sus pares.
Entre los factores que impactaron positivamente el desempeño académico destaca la formación docente pedagógica en curso o culminada. Las Universidades Rosario de Argentina11, Universidad de Utrech en Holanda9 y la Universidad de Catalunya17 establecieron que las características que debe tener un docente para enfrentar un modelo centrado en el estudiante son atributos de gestión, reflexión y creatividad que solo se adquieren mediante la formación pedagógica18. Nosotros encontramos que el desempeño de los estudiantes mejora cuando están expuestos a docentes con formación en educación.
Entre las limitaciones teóricas de nuestro modelo destaca que no evaluamos dimensiones no cognitivas de los estudiantes, como la nutrición, dinámica social y familiar. En cuanto a los docentes, no se evaluaron las competencias y el rol dentro de un modelo centrado en el estudiante; estas limitaciones también fueron identificadas en los modelos previamente señalados.
La Universidad Centro occidental Lisando Alvarado de Venezuela, en la Facultad de Agricultura, concluyó que el modelo centrando en el estudiante mejora el rendimiento académico, similar a lo que planteó la Universidad de Risaralda en Colombia, con el programa de Administración, la Universidad Pontificia Bolivariana en Colombia y el Instituto Tecnológico de Monterrey. Desde su nacimiento, el MGA, o alguno de sus componentes, nunca establecieron la necesidad de una evaluación de tipo cuantitativo, además, en la bibliografía revisada son pocos los datos cuantitativos que miden la efectividad de estos modelos educativos, y en su mayoría las conclusiones son de tipo cualitativo.
Por último, cabe anotar que el rendimiento negativo de los estudiantes cuando tuvieron 6 docentes se explica porque estos no tenían formación pedagógica para afrontar un modelo centrado en el estudiante, incluido la evaluación. En ese sentido, la estructura híbrida entra la práctica y la evaluación fue disonante.
Desde el punto de vista metodológico, se deben resaltar los sesgos propios de este diseño, entre ellos el entrenamiento a los docentes en un nuevo sistema de evaluación, que se pudo expresar en un sesgo de clasificación; por otro lado, no se identificaron a estudiantes con obstáculos en el proceso de aprendizaje, que perdieron el cupo o que desertaron de la carrera antes de finalizar el periodo académico de tercer semestre, y que bien pudieron ser desenlaces de alto impacto en procesos de transición a nuevas estrategias pedagógicas.
ConclusionesNuestra principal conclusión resalta el impacto favorable de la aplicación del MGA, que se logró evidenciar a través de la implementación de una metodología cuantitativa, demostrando aumentos significativos en las habilidades de RBE y farmacología. También se logró medir el impacto de factores dependientes de la formación del docente y de los antecedentes de formación del estudiante en el desempeño académico.
Se debería implementar un plan de desarrollo profesoral en pedagogía, específicamente en metodologías centradas en el estudiante y evaluación formativa, así como profundizar en la caracterización de la población estudiantil desde el ingreso con el fin de determinar la necesidad de herramientas de nivelación de competencias mínimas para enfrentar un modelo de aprendizaje autorregulado y para la vida.
Se espera que el desempeño de los estudiantes en el ámbito clínico mejore e impacte en términos de actitudes metacognitivas como integración del conocimiento previo, toma de decisiones y solución de problemas en contexto real, pero es necesario diseñar una estrategia de evaluación que se ajuste a la formación recibida al ser expuestos al MGA.
Responsabilidades éticasProtección de personas y animalesLos autores declaran que para esta investigación no se han realizado experimentos en seres humanos ni en animales.
Confidencialidad de los datosLos autores declaran que en este artículo no aparecen datos de pacientes.
Derecho a la privacidad y consentimiento informadoLos autores declaran que en este artículo no aparecen datos de pacientes.
FinanciaciónNinguna.
Autoría/colaboradoresLMC y AAT contribuyeron en iguales proporciones en la concepción, diseño, material de estudio, recolección, sistematización de información, análisis e interpretación de los datos, redacción, y conducción del proceso editorial; además, realizaron las enmiendas requeridas a lo largo del proceso editorial. Ambos autores realizaron la revisión crítica del artículo y aprobaron su versión final.
Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
AgradecimientosA la Dra. Ana María Piñeros, Rectora de la Institución y al Dr. Jaime García, Decano de la Facultad de Medicina.
La revisión por pares es responsabilidad de la Universidad Nacional Autónoma de México.
Los resultados de esta investigación fueron presentados en el XXII Congreso Internacional de Educación y Aprendizaje y en el XI Congreso Colombiano de Morfología.