02.10.2023 Views

Educar en contingencia durante la COVID-19 en México

Conocer la realidad es condición indispensable para cambiar y mejorar. Condición indispensable, sí, pero no suficiente, pues es preciso que se desarrollen políticas activas para resolver los problemas o desajustes encontrados. El estudio que ahora se presenta es un buen ejemplo del enorme esfuerzo de México para conocer el impacto de la pandemia en la educación. El amplio número de participantes facilita la obtención de la información del profesorado, del alumnado y de las familias sobre tres dimensiones nucleares del proceso educativo: aprendizaje, bienestar emocional y herramientas tecnológicas.

Conocer la realidad es condición indispensable para cambiar y mejorar. Condición indispensable, sí, pero no suficiente, pues es preciso que se desarrollen políticas activas para resolver los problemas o desajustes encontrados. El estudio que ahora se presenta es un buen ejemplo del enorme esfuerzo de México para conocer el impacto de la pandemia en la educación. El amplio número de participantes facilita la obtención de la información del profesorado, del alumnado y de las familias sobre tres dimensiones nucleares del proceso educativo: aprendizaje, bienestar emocional y herramientas tecnológicas.

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

Tab<strong>la</strong> 6.7 Corre<strong>la</strong>ciones de <strong>la</strong>s autoevaluaciones <strong>en</strong> esca<strong>la</strong> 0-10 por tipo de <strong>en</strong>cuestado<br />

Logro de<br />

apr<strong>en</strong>dizaje<br />

Estabilidad<br />

emocional<br />

Uso de <strong>la</strong><br />

tecnología<br />

Logro de apr<strong>en</strong>dizaje 0.334 0.434<br />

Doc<strong>en</strong>tes<br />

Estabilidad<br />

emocional<br />

0.334 0.4<strong>19</strong><br />

Uso de <strong>la</strong> tecnología 0.434 0.4<strong>19</strong><br />

Logro de apr<strong>en</strong>dizaje 0.475 0.47<br />

Estudiantes primaria<br />

Estabilidad<br />

emocional<br />

0.475 0.46<br />

Uso de <strong>la</strong> tecnología 0.47 0.46<br />

Logro de apr<strong>en</strong>dizaje 0.552 0.535<br />

Estudiantes secundaria y media superior<br />

Estabilidad<br />

emocional<br />

0.552 0.54<br />

Uso de <strong>la</strong> tecnología 0.535 0.54<br />

Tratando de indagar con mayor profundidad cuáles<br />

son <strong>la</strong>s variables que mejor predic<strong>en</strong> <strong>la</strong> autoevaluación<br />

de doc<strong>en</strong>tes y estudiantes <strong>en</strong> el logro de<br />

apr<strong>en</strong>dizajes, el uso de <strong>la</strong> tecnología y <strong>la</strong> estabilidad<br />

y bi<strong>en</strong>estar socioemocional, se hizo un análisis de<br />

regresión lineal múltiple 2 . A continuación, se muestra<br />

una tab<strong>la</strong> con <strong>la</strong>s tres variables que mejor predecían<br />

<strong>la</strong> autoevaluación hecha tanto por estudiantes como<br />

por doc<strong>en</strong>tes (Tab<strong>la</strong> 6.8). Como es posible advertir,<br />

<strong>la</strong>s variables de mayor importancia para <strong>la</strong> predicción<br />

son <strong>la</strong>s variables de <strong>la</strong> dim<strong>en</strong>sión socioemocional.<br />

Esto es de esperarse <strong>en</strong> <strong>la</strong> autoevaluación sobre <strong>la</strong><br />

estabilidad y bi<strong>en</strong>estar socioemocional. Sin embargo,<br />

<strong>en</strong> el caso de <strong>la</strong> tecnología y del logro de apr<strong>en</strong>dizajes,<br />

este es un dato para poner at<strong>en</strong>ción. En<br />

cuanto al logro de apr<strong>en</strong>dizajes, destacan variables<br />

pedagógicas como el contacto con los estudiantes<br />

y los procesos de evaluación del apr<strong>en</strong>dizaje. Esta<br />

última es una de <strong>la</strong>s que ti<strong>en</strong>e mayor oportunidad e<br />

importancia ante el posible retorno a c<strong>la</strong>ses (véase<br />

1<br />

El análisis de regresión múltiple se llevó a cabo mediante “pasos sucesivos” con el criterio de probabilidad de <strong>en</strong>trada de 0.05<br />

y de eliminación de 0.10. En promedio, se lograba una varianza explicada ajustada (por el número de variables) de 0.40.<br />

288

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!