Determinación del nivel de conocimientos mediante el método del Diferencial Semántico

Resumen

Uno de los problemas a que se enfrenta el diseño de cursos a distancia es determinar hacia que temas específicos de una especialidad determinada orientar estos. Muchas veces, el interés de los alumnos y por supuesto, el éxito del curso, dependen de la precisión con que se haya definido este aspecto. En este trabajo, que forma parte de la tesis de maestría del autor, se explica el uso del método del Diferencial Semántico de Osgood para determinar el nivel de conocimiento de una población de estudiantes en una especialidad cualquiera y en consecuencia, determinar los perfiles de los cursos que pueden ser de mayor utilidad e interés para una web educativa orientada hacia dicha población. Los ejemplos utilizados fueron temas de la especialidad de informática, pero el método puede ser aplicado a cualquier especialidad y temáticas específicas.

El Diferencial Semántico es una técnica de medición estadística creada por Charles E. Osgood y otros (Busha y Harter, 1980; Arce y otros, 1997; Cabero, 2002; Márquez, 2010; Feliciano, 2010; Quintanar y otros, 2009; Mondragón y otros, 2010) destinada a medir la significación que tiene un objeto, hecho o situación para un individuo. Concretamente se mide esa significación a partir de la situación del concepto del objeto analizado en un espacio semántico de dimensiones valorativas (Murillo, 2006; Roldán y Orozco, 2006).

Esta técnica es especialmente útil en las etapas de estudios preliminares y de elaboración de prototipos, porque puede ayudar en el proceso de selección de la mejor solución de diseño y puede guiar la elección de los requisitos apropiados (Mondragón y otros, 2010).

Las posibilidades de aplicación son infinitas. En el campo educacional se ha utilizado en evaluación de los medios y recursos didácticos (Cabero, 2002; Roldán y Orozco, 2006), en el estudio de la integración escolar (Feliciano, 2010), en la determinación de las características del educador y de los rasgos de la personalidad del estudiante (Roldán y Orozco, 2006).

En el caso de esta investigación, la aplicación de esta técnica tuvo como propósito medir el nivel de conocimientos de una población de 169 técnicos y especialistas en informática en un grupo de temas de interés, a partir de la valoración personal del encuestado sobre su propio conocimiento en cada uno de estos temas.

A los efectos de la selección de la muestra y para el procesamiento y análisis de los datos, se dividió el territorio nacional en tres zonas geográficas:

• Zona occidental: Pinar del Río, Habana, Ciudad Habana, Matanzas

• Zona central: Villa Clara, Cienfuegos, Sancti Spíritus, Ciego de Ávila, Camagüey

• Zona oriental: Las Tunas, Holguín, Granma, Santiago de Cuba, Guantánamo

Por cada zona geográfica se estableció una cuota de 20 casos, los que fueron seleccionados dentro de cada zona, de manera aleatoria, conformando en su conjunto un total de 60 casos que constituyen la muestra procesada, y representan en su conjunto el 35,5 % de la población. La selección aleatoria en cada zona se hizo mediante el empleo de la tabla de números aleatorios propuesta por Busha y Harter (1980: 395). La tabla siguiente muestra los datos de la población y muestra seleccionada por cada zona para la aplicación de los instrumentos de investigación:

Para la adaptación de la escala clásica del Diferencial Semántico a esta investigación, se adoptó una escala de 5 grados relativa al conocimiento del encuestado sobre los nueve temas de interés, seleccionándose los valores siguientes: Muy débil (1), Débil (2), Medio (3), Fuerte (4) y Muy fuerte (5). La opción Ningún conocimiento (0) se estableció dejando sin marcar la línea correspondiente. Se conformó y aplicó una encuesta con estos datos, la cual se muestra a continuación:

Con los datos obtenidos, cada zona se procesó por separado y dentro de ellas, cada tema se procesó individualmente, según la tabulación siguiente:

A continuación se explica la fórmula de cálculo empleada:

Donde:

Di = Xi * i

Xi = Cantidad de respuestas positivas en el valor i de la escala

i = Valor de la columna de la escala. Va de 1 a N.

M = Valor de la muestra investigada

N = Rango de la escala utilizada (en este e caso es 5)

Se adoptó como variable dependiente el Nivel de Conocimiento (NC). La cantidad de respuestas positivas por cada grado de la escala constituye la variable independiente. El proceso de cálculo de la variable dependiente fue el siguiente:

• 1. Reagrupamiento por temas de las respuestas dadas en la escala, dentro de cada zona geográfica.

• 2. Se contabilizan las respuestas positivas (Xi) por cada uno de los 5 niveles de respuesta (N) y se multiplican por el valor de la columna (i).

• 3. Para obtener NC, se suman los valores obtenidos (Di) y se dividen entre el total de sujetos de la muestra correspondiente a la zona (M).

Como resultado final se obtuvieron los valores de "Nivel de Conocimiento" por cada "Tema". Los temas se ordenaron de mayor a menor de acuerdo al valor general obtenido, dividiéndose en dos grupos delimitados por el valor 3 que constituye el punto medio de la escala:

Nivel de conocimiento según el método de diferencial semántico aplicado.

Finalmente, los datos obtenidos se llevaron a un gráfico de dispersión XY:

Gráfico del Nivel de Conocimiento (NC) de los temas investigados según la escala aplicada.

Aunque la complejidad es un valor relativo (lo complejo para uno puede ser fácil para otros), en este caso, el orden de los temas (eje X), dado por el valor general del NC obtenido (eje Y), se corresponde con el nivel ascendente de la complejidad para el caso de esta muestra; por lo que los datos procesados muestran una fuerte correlación negativa, dada por la disminución del nivel de conocimiento (NC) en la medida que se incrementa la complejidad técnica de los temas analizados.

Los temas comprendidos en el grupo 1 son aquellos que obtuvieron valores por encima del valor medio 3, lo que determina conocimientos de medios a muy fuertes sobre el tema. Los temas comprendidos en el grupo 2 son aquellos que obtuvieron valores por debajo de 3, lo que determina conocimientos de muy débil a débil sobre el tema.

Según puede apreciarse, estos resultados se ajustan al "orden lógico" del aprendizaje informático:

1er. grupo: formado por el sistema operativo Windows y el paquete ofimático Microsoft Office, que presentan valores mayores de 3, se corresponde con los temas informáticos más comunes, de nivel básico, "por el que se empieza", adquiridos ya sea mediante un proceso de formación dirigida, de manera empírica o mediante autoaprendizaje.

2do. grupo: formado por el sistema operativo Linux, redes, bases de datos, web y multimedia, se corresponde con los temas de mayor complejidad técnica, que exigen un mayor nivel de profundización y preparación por parte del individuo, y que requiere, en la mayoría de los casos, el apoyo de un sistema de capacitación dirigida especializada. Este 2do. grupo constituye el núcleo fundamental de temas sobre el cual debe centrarse la estrategia de capacitación a aplicar.

De la observación del gráfico se aprecia lo siguiente:

• Se evidencia una fuerte polarización entre estos dos grupos, observándose una brusca caída en la frontera entre ambos (valor 3) lo que muestra una fuerte brecha entre el nivel de conocimiento sobre los temas del 1er. grupo y los del 2do. Grupo.

• En el caso del 2do. grupo, los niveles de la zona oriental, se muestran ligeramente por encima de las dos zonas restantes y el valor general obtenido. La zona central se muestra por debajo del resto y existe una coincidencia de la zona occidental con el valor general.

• Se observa a simple vista una fuerte correlación entre los datos de las tres zonas, no apreciándose diferencias significativas entre estas y los resultados generales calculados. La aplicación del coeficiente de correlación de Spearman entre los datos de las tres zonas, determinó valores entre 0,93 = ? = 0,98 según muestra la tabla siguiente:

Cálculo del coeficiente de correlación de Spearman

Conclusiones:

• Se ha identificado el núcleo principal de temas con menor conocimiento y experiencia en la población investigada, lo que constituye un elemento de gran valor para el establecimiento de una estrategia adecuada de capacitación a distancia orientada a dicha población.

• Los resultados obtenidos tanto por zona como por tema, permiten además un enfoque más preciso de la capacitación, dirigiendo este proceso no sólo hacia la estrategia general, sino hacia las características grupales e individuales del personal a capacitar.

• Se corrobora la validez del Diferencial Semántico como técnica estadística para evaluar los niveles de conocimiento de una población sobre determinados temas de interés, pudiéndose aplicar en otras especialidades y temas de interés.

Por último, debe tenerse en cuenta que los resultados de estas pruebas pueden estar influenciados por juicios subjetivos del encuestado, que pueden provocar una sobrevaloración de los conocimientos en unos casos o una subvaloración en otros; por tanto, es recomendable complementar estas pruebas con otros instrumentos evaluativos menos dependientes del criterio del encuestado, como test o evaluaciones controladas.

Referencias bibliográficas

• Busha, C.H. y S.P. Harter (1980). Research Methods in Librarianship Techniques and Interpretation. Academic Press Inc., New York, USA.

• Arce Fernández, C., et al. (1997). Comparación de escalas de respuesta para la medición de actitudes. Psicothema, Vol.9, no.3, en: http://www.psicothema.com /pdf/125.pdf el 9/4/2010.

• Cabero Almenara, J. (2002). Actitudes hacia los ordenadores y la informática. Medios y recursos didácticos. Secretariado de Publicaciones de la Universidad de Málaga, en: http://tecnologiaedu.us.es/revistaslibros/5.htm el 24/4/2010.

• Murillo Torrecilla, F.J. (2006). Cuestionarios y escalas de actitudes. Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, España, en: http://www.uam.es/personal_pdi/stmaría /jmurillo/Metodos/Materiales/Apuntes_Cuestionario.pdf el 9-4-2010.

• Roldán Carmona, J. y O. Orozco Durán (2006). Diferencial Semántico. Universidad de San Marcos.

• Quintanar, F., A. Quintana, y S. Arias (2009). Aportaciones al análisis del diferencial semántico durante el desarrollo de un sistema para computarizarlo. Revista Investigación Universitaria Multidisciplinaria, Universidad Simón Bolívar, México.

• Márquez Marrero, J.L. (2010). La escala bipolar tipo Diferencial Semántico, en: http://www.monografias.com/trabajos16/diferencial-semantico/ el 9-4-2010.

• Feliciano García, L.A. (2010). Aportaciones del Diferencial Semántico al estudio de la integración escolar, en: http://www.quadersdigitals.net/datos_web/hemeroteca/ el 15-4-2010.

• Mondragón Donés, S., M. Vergara Monedero, y P. Company Calleja (2010). Diferencial Semántico: una herramienta al servicio del diseño emocional de máquinas herramientas. Departamento de Ingeniería Mecánica y Construcción, Universidad Jaume I Castelló, España, en: http://www.uji.es/~pcompany/MVC06.pdf el 9-04-2010.

Autor:

MsC. Remberto Gómez Rodríguez

rembe99[arroba]yahoo.com

Equipo Nacional de Informática CCPCC