Resumen de Estrategias basadas en análisis de redes sociales para optimizar el clima de aprendizaje en la universidad
Fran J. García García, Evelyn Moctezuma Ramírez, Cristian Molla Esparza, Inmaculada López Francés
- español
El objetivo de este estudio fue detectar líderes a partir de los puntajes de centralidad de un grupo de estudiantes universitarios para repartir funciones que contribuyeran a optimizar el clima del aula. Entendimos que el clima mejoraba estimulando la construcción de conocimiento en red desde un entorno de aprendizaje colaborativo con apoyo de computadoras. La experiencia educativa se llevó a cabo en un entorno virtual. Se configuró un foro de discusión en línea para los estudiantes con formato loosely-structured y se calcularon los puntajes de centralidad a partir de la red social que generaron en el foro. Los resultados muestran un crecimiento significativo en la conectividad de los estudiantes y se detectaron diferentes estilos de liderazgo, en función de los cuales diseñamos estrategias para optimizar el clima del aula de manera autorregulada y estable. Dependiendo del tipo de centralidad, se detectaron líderes en popularidad, en sociabilidad, en cercanía a los demás, en control de la información que fluye a través de la red y líderes en influencia. La novedad del estudio consiste en la producción incipiente de tecnología educativa basada en Análisis de Redes Sociales, y concretamente el diseño de estrategias basadas en la centralidad para optimizar el clima de un aula universitaria.
- English
The aim of this study was to detect leaders among a group of university students based on their centrality scores and, from these scores, to distribute roles to help enhance learning climate. We understood that learning climate improved when the construction of networked knowledge was stimulated from the perspective of Computer-Supported Collaborative Learning. We conducted the educational experiment in a virtual environment. An online discussion forum was set up in a loo- sely structured format, and the students’ centrality scores were calculated from the social network they generated in the forum. Our findings show that student connectivity increased significantly and that several leadership styles were detected. Based on these leadership styles we designed strategies for optimizing learning climate in a self-regulated and stable way. Based on the type of centrality, we detected leaders in terms of their popularity, sociability, closeness to others, control of information flowing through the network, and influence. The novelty of this study resides in the incipient production of educational technology based on Social Network Analysis and, specifically, on the design of centrality-based strategies for optimizing climate in the university classroom.
