Diseño y validación interna de un instrumento de autoinforme para caracterizar las estrategias de aprendizaje de programación de computadores

Abstract

En virtud de la gran acogida que la programación de computadores ha tenido en los últimos años tanto en la academia como en la industria, una inmensa mayoría de universidades la han incluido en sus currículos de Ingeniería. Sin embargo, la complejidad que la programación representa para muchos estudiantes producen altos niveles de deserción y pérdida de las asignaturas relacionadas con este conocimiento. Diversos autores han empleado instrumentos de autoinforme para determinar los aspectos que influyen positivamente durante el proceso de aprendizaje de la programación y que a su vez permiten lograr un aprendizaje significativo. Aunque en el marco del aprendizaje autorregulado se evidencia una gran cantidad de instrumentos que caracterizan aspectos como la motivación, no se encuentra un instrumento enfocado en la caracterización de las estrategias de aprendizaje de la programación de computadores. En ese sentido, este trabajo de investigación explora e identifica diferentes estrategias de aprendizaje con el objetivo de recopilarlas en un instrumento de autoinforme, el cual se denominó Cuestionario sobre Estrategias de Aprendizaje de la Programación de Computadores - CEAPC. La construcción del CEAPC se logró gracias a los procesos de diseño y validación llevados a cabo a través de una metodología mixta compuesta por métodos cuantitativos, como el Análisis Factorial Exploratorio y el cálculo del coeficiente del α de Cronbach, y métodos cualitativos como los grupos focales y las entrevistas semi-estructuradas. Los resultados fueron positivos en cuanto a las propiedades psicométricas obtenidas para el instrumento, como la validez de constructo y los índices de confiabilidad. Cuenta por un lado, con ítems de cargas factoriales mayores a 0.3 y por otro lado con valores de α de Cronbach entre 0.6 y 0.8, los cuales son aceptables de acuerdo con la literatura. Cabe resaltar que este instrumento permitirá identificar las estrategias que influyen en un proceso de aprendizaje profundo de la programación de computadores y, además, dará la posibilidad de determinar el rol que desempeña la autorregulación en el aprendizaje en esta área en particular. Así mismo, la caracterización de las estrategias de aprendizaje autorregulado, llevada a cabo a través del instrumento propuesto, permitirá plantear modos de aprendizaje fuera y dentro del aula. (Texto tomado de la fuente)

Due to the great reception of computer programming in recent years, both in academia and in industry, several universities have included it in their Engineering curricula. However, the complexity that programming represents to many students produces high dropout rates and failing grades in subjects related to this knowledge. Various authors have used self-report instruments to determine the aspects that positively influence the programming learning process and allow significant learning to be achieved. Although there is evidence of a large number of instruments in self-regulated learning that characterize aspects such as motivation, there is no instrument focused on characterizing the learning strategies of computer programming. In this sense, this research explores and identifies different learning strategies to compile them in a self-report instrument, which was called Cuestionario sobre Estrategias de Aprendizaje de la Programación de Computadores - CEAPC. The construction of the CEAPC was achieved thanks to the design and validation processes carried out through a mixed methodology composed of quantitative methods, such as Exploratory Factor Analysis and the calculation of the coefficient of Cronbach’s α, and qualitative methods such as focus groups and semi-structured interviews. The results were positive regarding the psychometric properties obtained for the instrument, such as construct validity and reliability indices. On the one hand, items had factor loadings greater than 0.3 and, on the other hand, values of Cronbach’s α range between 0.6 and 0.8, which are acceptable according to the literature. It should be noted that this instrument will allow identifying the strategies that influence a profound learning process of computer programming and, determining the role that self-regulation plays in learning in this particular area. Likewise, the characterization of the self-regulated learning strategies accomplished through the proposed instrument will allow proposing of learning modes outside and inside the classroom. (Text taken from source)