El aula invertida (AI) es un modelo instruccional de uso creciente. Su componente presencial es el más importante pues promueve el desarrollo de habilidades cognitivas superiores mediante el aprendizaje colaborativo1–4. La estrategia más utilizada es la discusión interactiva en grupos pequeños de trabajo, dirigida a la resolución de problemas5. En educación médica, estas sesiones se desarrollan bajo la modalidad de aprendizaje basado en casos (case-based learning)6, que ofrece beneficios en la implicación, satisfacción, motivación y aprendizaje autodirigido5,7–9, en comparación con métodos tradicionales como las clases magistrales10.

Los principales desafíos para conducir sesiones exitosas en grupos pequeños son la organización, disponibilidad de tutores y facilidades locales (aulas y materiales)5. Estos aspectos son importantes pues, en condiciones ideales, un estudiante desarrolla mayor pensamiento crítico y habilidad para la toma de decisiones cuando forma parte de un grupo de trabajo compuesto por 3 o 4 estudiantes, aunque se acepta que un grupo pequeño puede contener alrededor de 8 participantes11. Los grupos grandes exigen mayor liderazgo y facilitación para evitar caer en estrategias de enseñanza centradas en el profesor y en ambientes de aprendizaje pasivos12–14. Pese a estas consideraciones, la realidad es contradictoria. En la práctica, los grupos de estudiantes son cada vez más grandes y las escuelas de medicina exigen que estos grupos sean divididos en grupos pequeños en condiciones subóptimas (por ejemplo, con un número insuficiente de tutores)5,6. En estas circunstancias es frecuente el desorden, la confusión y el menor nivel de motivación del estudiante5. Además, las discusiones pueden ser dominadas por unos pocos estudiantes, y es frecuente que los tutores retomen estrategias magistrales, limitando la participación y disminuyendo la retroalimentación hacia el estudiante11. Estas dificultades anticipan efectos negativos en el ambiente de aprendizaje, así como pobre desempeño académico15.

En contextos en los que se utiliza el AI en grupos grandes de estudiantes, que requieren ser divididos en grupos pequeños para la discusión interactiva, la evidencia es limitada en cuanto a los efectos de esta división sobre la calidad del ambiente de aprendizaje. En el presente estudio aportamos evidencia empírica que contribuye a llenar este vacío y a optimizar el diseño del AI. Nuestro propósito es comparar los efectos de dos estrategias de discusión interactiva en grupos pequeños de trabajo sobre la calidad del ambiente de aprendizaje percibido por los estudiantes.

Este estudio fue realizado en la Facultad de Medicina de la Universidad de la Sabana (Colombia). Comparamos las percepciones de dos grupos enteros de estudiantes de cuarto año de medicina durante el curso de cirugía, expuestos a dos tipos de división de grupos grandes para discusión interactiva en grupos pequeños de trabajo en el AI. De forma general, el AI ha sido utilizada en el curso de cirugía desde 2013, demostrando resultados adecuados en la calidad del ambiente y desempeño estudiantil. Desde 2013 hasta la actualidad el grupo de profesores ha permanecido estable. El componente virtual del aula fue el mismo para ambos grupos (videos, artículos científicos, casos clínicos y foro). Los casos clínicos se facilitaron antes de las sesiones presenciales de forma que cada estudiante los trabajara individualmente, con base en los materiales revisados. En el componente presencial ambos grupos participaron la discusión de 4-5casos/semana (en sesiones de 3h) durante 18semanas. Tras estandarizar los métodos de facilitación y conducción de grupos pequeños entre los profesores de cirugía, la división de los grupos enteros fue (fig. 1):

Figura 1.

Dos modelos diferentes de aula invertida: a) Ocho grupos pequeños en un aula física con cuatro tutores supervisores asignados a todos los grupos; b) Ocho grupos distribuidos en cuatro aulas físicas diferentes, con un tutor asignado a cada aula.

(0.71MB).

Grupo 1 (primer semestre de 2017): división en 8 grupos pequeños de trabajo interactivo distribuidos en una misma aula física, bajo la supervisión simultánea e indistinta de 4 tutores (profesores de cirugía) y discusión plenaria.

Grupo 2 (primer semestre de 2018): división en 8 grupos pequeños de trabajo distribuidos en 4 aulas físicas independientes (2 grupos/aula), bajo la supervisión de un tutor en cada aula, y discusión plenaria en cada aula.

Las percepciones sobre el ambiente de aprendizaje fueron evaluadas voluntariamente en un formato electrónico, al final de cada curso, con el cuestionario Dundee Ready Educational Environment Measure (DREEM) en 5 dominios (percepciones sobre el aprendizaje, profesores, habilidades académicas, atmosfera y ambiente social) mediante 50 preguntas calificadas en una escala de Likert (0: totalmente en desacuerdo; 4: totalmente de acuerdo)16. El puntaje máximo del DREEM es de 200 puntos (151-200: ambiente de excelencia; 101-150: ambiente positivo; 51-100: ambiente con muchos problemas; 0-50 puntos: ambiente pobre). En el análisis estadístico, calculamos las medias, desviaciones estándar (DE) y rangos del DREEM en cada grupo. Luego comparamos los puntajes de las percepciones entre los dos grupos mediante la prueba t de Student (p<0,05) y el cálculo del tamaño del efecto (d Cohen). La prueba d (intervalo de confianza 95% [IC95%]) fue interpretada así: efecto pequeño, d=±0,20; medio, d=±0,50; y grande, d=±0,8017.

Un total de 75 estudiantes fueron incluidos en el Grupo1 (edad=21,92±1,45años). En el Grupo2 participaron 56 estudiantes (edad=21,33±0,88años). El 60% de los estudiantes fueron mujeres. El número de participantes en cada grupo fue superior al 90% de la población de cada curso. El puntaje global del DREEM del Grupo1 fue 145,01±21,75 y el del Grupo2 fue 131,46±18,48 (p<0,05). La magnitud del efecto de la forma de división del Grupo1 sobre las percepciones globales de la calidad del ambiente de aprendizaje fue d Cohen=0,66 (IC95%: 0,30-1,01). Todos los puntajes de los dominios del DREEM fueron superiores en el Grupo1 (p<0,05), así como los efectos sobre la percepción de la calidad del ambiente (tabla 1). No obstante, teniendo en cuenta el valor del intervalo de confianza de la magnitud del efecto en el dominio de percepciones sobre el aprendizaje=0,29 (−0,49 a 0,64), consideramos la magnitud del efecto no significativa.

En el presente estudio comparamos los efectos de dos formas de división de grupos grandes para la discusión interactiva de casos en el AI, sobre la calidad del ambiente de aprendizaje percibido por estudiantes de cirugía. Con ambos grupos logramos ambientes de aprendizaje positivos de acuerdo con el DREEM. Sin embargo, encontramos mayores efectos positivos (de tamaño moderado) cuando la división se realizó en una misma aula física bajo la supervisión simultánea de múltiples tutores, en comparación con la división en grupos pequeños de trabajo bajo la supervisión de un solo tutor en aulas separadas.

Creemos que los resultados pueden explicarse por los efectos de la distribución de los grupos sobre 3 aspectos del ambiente de aprendizaje: espacial, conceptual y comunitario. Respecto al primero, independiente del número de participantes, el éxito del AI radica en las intervenciones interactivas que se realizan en el aula física. Pese a nuestra disponibilidad de múltiples aulas para conducir sesiones separadas con grupos pequeños de trabajo, obtuvimos mejores resultados al subdividir un grupo grande en un solo espacio físico. La creación de estos «microambientes» de aprendizaje dentro de un grupo numeroso, seguida por la socialización y puesta en común de diferentes perspectivas moduladas por varios facilitadores, puede afectar positivamente el empoderamiento, el liderazgo y las habilidades comunicativas y de argumentación de los grupos pequeños en torno a un mismo problema, ofreciendo nuevas oportunidades de interacción entre los participantes. La presencia de múltiples facilitadores, además de contribuir a la discusión y al debate basado en la evidencia, puede contribuir a la exposición de sus experiencias personales en torno a la resolución del caso, planteando controversias y posturas encontradas sobre un tema particular que enriquecen la forma de abordar los problemas. Igualmente, creemos que la presencia de más tutores en una misma sesión puede contribuir a que las posibles diferencias entre ellos se minimicen. Evidencia similar ha sido soportada con estrategias de enseñanza a cargo de múltiples profesores en un mismo ambiente, bajo el término «team teaching»18. Respecto al eje conceptual, los efectos encontrados de la sesión presencial del aula sobre el ambiente de aprendizaje resaltan los aspectos constructivistas de la intervención. Todos los estudiantes, en ambos grupos, tuvieron acceso al mismo componente virtual (videos y documentos), bajo el mismo entorno tecnológico y con el mismo tiempo para su revisión y preparación. No obstante, los efectos conceptuales de las sesiones presenciales, en relación con los aspectos espaciales mencionados, también impactaron positivamente en las autopercepciones sobre el aprendizaje, la enseñanza y las habilidades académicas evaluadas por el DREEM. Estos aspectos indican que es posible trabajar de forma eficiente con grupos numerosos en un mismo entorno físico, sin comprometer la calidad de la enseñanza. Hallazgos similares han sido observados en otros contextos19. Finalmente, existen efectos sobre el eje comunitario. Aunque los efectos sobre el ambiente social fueron pequeños en los puntajes del DREEM, como hemos documentado en estudios previos4,20,21, consideramos que cuando los estudiantes trabajan inicialmente en grupos pequeños pueden desarrollar autonomía, tienen más oportunidades de discusión y pueden trabajar en su argumentación durante un debate. Estos aspectos favorecen la interacción entre los estudiantes y pueden tener efectos sociales y emocionales que requieren ser evaluados en nuevos estudios.

El estudio cuenta con fortalezas como la estandarización virtual y presencial del aula, así como con las facilidades organizacionales para comparar dos tipos de intervención en periodos sucesivos. Si bien realizamos la medición de la calidad del ambiente en cada curso semestral, en este estudio escogimos dos periodos similares (primer semestre) para realizar las comparaciones, limitando los sesgos que pueden traer la medición de periodos diferentes (relacionadas con las características demográficas e individuales de los participantes). Dentro de las limitaciones se encuentra la comparación de dos grupos enteros de estudiantes, sin el control de algunas variables de confusión (por ejemplo, rendimiento académico, habilidades comunicativas y capacidad de resolución de problemas de los participantes) como en un diseño experimental.

Para la práctica, recomendamos que las sesiones de discusión en un AI que incorpora un número grande de participantes sean realizadas mediante la asignación de los estudiantes a grupos pequeños de trabajo, bajo la supervisión simultánea de múltiples tutores. Proponemos que este componente presencial sea entendido como integral teaching en el AI (enseñanza integral) para denotar el efecto agregado de la enseñanza en equipo con múltiples profesores en la misma aula (team teaching) para favorecer el aprendizaje en grupos pequeños (small group teaching) dentro de grupos grandes de estudiantes (large group teaching). Es de vital importancia e interés evaluar nuestra propuesta en otros contextos. Así mismo, es importante conducir estudios desde la perspectiva de los tutores.

Facultad de Medicina (Universidad de la Sabana, Colombia).

Ninguno.