Introducción

La reprobación es un problema que acontece en todos los niveles educativos, incluido el superior. En carreras de ingeniería la materia que tiene el más alto índice de reprobación es el cálculo diferencial, a pesar de ser, según los estudiantes, la materia de matemáticas que más les agrada (Aguilar et al., 2018). Para Castillo-Sánchez et al. (2020), entre las causas más comunes de reprobación de un curso de matemáticas se encuentran la poca dedicación, falta de buenos hábitos de estudio y deficiencia de conocimientos previos; también mencionan que el estrés de ser estudiante de nuevo ingreso, la transición brusca entre nivel medio y universidad y la falta de adaptación pueden motivar que abandonen el curso o la universidad. Además, algunos estudiantes consideran que la cantidad de contenido que se ve en los cursos es demasiada y el ritmo al que se avanza es muy rápido. Si el aprendizaje de las matemáticas ya mostraba dificultades en los estudiantes de ingeniería, la situación se vuelve aún más complicada con la aparición de la pandemia de Covid-19.

Aprendizaje y pandemia

La pandemia de Covid-19 generó una crisis económica y social histórica, llevando al cierre de establecimientos de todo tipo, incluidas las escuelas. A nivel global, en educación básica, las clases fueron suspendidas en forma parcial o total un promedio de 41 semanas en el periodo comprendido entre febrero del 2020 a marzo del 2022. Para América Latina y el Caribe el promedio fue de 70 semanas y, en el caso de México fueron 53 semanas de cierre total y 28 semanas de cierre parcial, dando un total de 81 semanas (Huepe et al., 2022). Estos números nos dan idea de la magnitud del problema que enfrentó la humanidad. En un esfuerzo por continuar educando a la población se dio paso a la educación virtual o en línea en todos los niveles educativos.

De acuerdo con Iglesias-Pradas et al. (2021), para referirnos a la educación en pandemia no se debería hablar de aprendizaje en línea sino más bien de una enseñanza remota de emergencia, pues el aprendizaje en línea ya existía antes de la pandemia y es el resultado de un diseño y planificación cuidadosa que requiere una red de apoyo a los estudiantes que lleva tiempo construir, en tanto que la enseñanza remota de emergencia surge en respuesta a una crisis e implica un cambio temporal. Sin embargo, siguiendo a la mayoría de los autores, en este trabajo nos referimos a la educación que surge como resultado del aislamiento debido a la pandemia como educación en línea o virtual.

En la literatura existen diferentes trabajos acerca de la percepción que tienen los estudiantes universitarios mexicanos acerca de su aprendizaje en línea durante la pandemia, calificándolo desde moderadamente eficaz, más lento o menor que en clases presenciales, hasta de baja calidad o deficiente, lo que les lleva a tener una clara preferencia por las clases presenciales, sobre todo en aspectos tales como desempeño docente, satisfacción del aprendizaje y rendimiento académico (Banda, 2022; Ordoñez et al., 2020; Torres, 2024; Valencia y Castro, 2024; Valenzo-Jiménez et al., 2022). Los resultados reportados por Huepe et al. (2022), quienes consideraron en su investigación a estudiantes de América Latina y el Caribe, apuntan en el mismo sentido. Vale la pena aclarar que no todos los estudiantes universitarios consideran que el aprendizaje en línea presenta deficiencias, Gazca et al. (2022), encuentran que más del 85% de los estudiantes de Sistemas Computacionales Administrativos de la Universidad Veracruzana de Xalapa consideran como aceptables, buenas o excelentes las asignaturas cursadas durante el confinamiento, pues favorecieron su aprendizaje, a pesar de ello, menos del 60% de esos mismos estudiantes muestra preferencia por la modalidad virtual. En la opinión de los docentes mexicanos, algunos alumnos se conectaban a las clases sin ninguna interacción, incluso sin contestar a las preguntas que se les hacían, lo cual los supondría en realidad ausentes (Ortiz, 2021).

Condiciones de aprendizaje en pandemia

Durante la pandemia, el tránsito de las clases presenciales al modo virtual se dio en circunstancias muy particulares. La pandemia nos encontró como población con grandes desigualdades, mismas que se reflejarían en las condiciones bajo las cuales los estudiantes debieron tomar clases. En México, 12.5% del grupo de 19 a 24 años no se inscribió al ciclo 2020-2021 por motivos económicos o falta de recursos (Instituto Nacional de Estadística y Geografía [INEGI], 2021).

Para que el proceso de enseñanza-aprendizaje en línea se dé exitosamente se requiere de un mínimo de condiciones y recursos; un recurso fundamental es la conexión a internet. Para los estudiantes de nivel superior en México la falta de una buena conexión fue uno de los principales problemas (Martínez et al., 2022; Ortiz, 2021; Zapata-Garibay et al., 2021). Otro problema fue la falta de recursos tecnológicos, de hecho, para Martínez et al. (2022), fue justamente esa falta de recursos y la falta de espacios adecuados lo que llevó a que los resultados del aprendizaje en pandemia no fueran satisfactorios. Ortiz (2021) pone énfasis en la dificultad de conectarse a clase con un teléfono celular y la necesidad de algunos estudiantes de acudir a algún café internet, comprometiendo su salud. Jiménez et al. (2023) encuentran una asociación directa entre el acceso a las tecnologías de la información por parte de los estudiantes y su rendimiento académico; para esta asociación se consideraron ancho de banda del internet, uso de datos y dispositivos, ya sea teléfono o computadora. Existen estudios que consideran otros factores que pudieron afectar el rendimiento académico de los universitarios mexicanos, por ejemplo, Rodríguez y Manzano (2024) señalan que durante la pandemia la pérdida de empleo de los proveedores principales de la familia, o de los mismos estudiantes, afectó el aprovechamiento de estos y pudo favorecer el ausentismo o deserción. Para Ramírez y Cázares (2024), la falta de interacción docente-estudiante y la brecha digital provocaron una gran tasa de deserción y una disminución en la calidad de la educación. A nivel Latinoamérica, Parra (2021) afirma que, mientras se considera a la generación de jóvenes como nativos digitales por haber nacido en una sociedad digitalizada, también se trata de una sociedad desigual, por lo que se ven afectadas sus posibilidades de acceso a la tecnología, el alcance de la conectividad es limitado en sectores desfavorecidos, además de que no todos los jóvenes con acceso a medios digitales poseen las capacidades y habilidades necesarias para su uso adecuado.

Estrés, cansancio emocional, miedo al contagio

La pandemia generó en la humanidad estrés y temor a contagiarse. Cavazos-Arroyo et al. (2021) analizan el efecto de este miedo al contagio en estudiantes universitarios mexicanos, encontrando que desencadenó en los estudiantes estrés que a su vez provocó agotamiento emocional, disminuyendo su autoeficacia, entendiéndose esta como el conjunto de creencias de las personas sobre sus capacidades para lograr ciertos niveles de desempeño. Para Ibarra-Aguirre et al. (2024), quien también llevó a cabo su investigación con estudiantes mexicanos, el cansancio emocional en los estudiantes en pandemia fue mucho mayor al reportado en pre y post pandemia debido a que había estresores adicionales como la sobrecarga de tareas y la sobreexposición a las computadoras o teléfonos móviles; los autores también muestran una relación inversa entre cansancio emocional y rendimiento académico. Para Álvarez et al. (2022), algunos factores académicos desencadenantes del estrés, angustia y tristeza estudiantil en pandemia fueron, además de la sobrecarga de trabajos, la forma de evaluación, la participación en clase y la poca orientación para la realización de las tareas. Rodríguez y Manzano (2024) mencionan el encierro como otro agente desencadenante de estrés.

Para el 2021 un 72% de los estudiantes de América Latina y el Caribe señalaron que la crisis había impactado su salud mental con síntomas como estrés, mayor ansiedad, depresión y dificultades para dormir (Huepe et al., 2022).

Evaluación de los aprendizajes en pandemia

Una de las preocupaciones de los docentes de todos los niveles educativos y a nivel global es la evaluación de los aprendizajes. En cuanto a la evaluación en pandemia, Rodríguez y Manzano (2024) mencionan que desde el punto de vista de los docentes mexicanos la adaptación a lo remoto implicó laxitud en la evaluación debido a que las actividades asignadas a los estudiantes fueron pocas y breves. Por su parte, Valencia y Castro (2024), quienes también trabajan con docentes mexicanos, encontraron que durante la pandemia solo el 10% de los profesores ocuparon exámenes tradicionales, utilizando la mayoría evaluaciones por proyectos, mapas conceptuales, ensayos y exposiciones. Este problema de la evaluación de los aprendizajes no es exclusivo de México. Para Suárez et al. (2021), quienes consideran en su investigación a profesores de Colombia, México y Perú, el proceso de evaluación durante la pandemia se ve en crisis porque los estudiantes podrían interactuar durante la evaluación con sus pares e incluso con expertos, lo que le quita el carácter privado, solemne y solitario. Según Barrios y Barrios (2021), la dificultad que planteaba la evaluación en línea llevó a los docentes chilenos a utilizar instrumentos de fácil aplicación a distancia y sencillos de corregir y que de alguna manera motivaran al estudiante. Se puede afirmar que, en general, durante la educación a distancia el proceso de evaluación sufrió adaptaciones en América Latina y el Caribe (Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL], 2020). Por otro lado, Iglesias-Pradas et al. (2021), tomando como indicador del rendimiento académico de los estudiantes las calificaciones finales, comparan las obtenidas en los últimos tres años académicos del 2017 al 2020 y muestran un aumento en el rendimiento académico de los estudiantes de Ingeniería de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid al pasar de la presencialidad a lo que los autores llaman la enseñanza remota de emergencia. Estos resultados parecerían indicar que la educación remota es mejor a la presencial. Sin embargo, al tratar de justificar sus resultados los mismos autores observan que muchas de las tareas que los estudiantes debían realizar para aprobar las asignaturas debieron simplificarse reduciendo el nivel de dificultad e incluso se eliminaron, debido a factores técnicos, temporales e incluso normativos. Otro factor mencionado por los autores son las probables conductas deshonestas de los estudiantes, lo que los lleva a encontrar hallazgos contraintuitivos. Rodríguez-Planas (2022) habla incluso de una política de calificación flexible en la que solo aparecían como opciones “aprobado” o “reprobado”, como la aplicada por algunos profesores del Queens College de New York.

La emergencia educativa más importante del siglo XXI fue el cierre inesperado de las escuelas por la pandemia de Covid-19, los impactos negativos de esta pandemia aumentaron la pobreza y desigualdad en México. En el ciclo 2020-2021 por razones relacionadas con la pandemia o falta de recursos no se inscribieron en el país millones de estudiantes y se incrementó la llamada “pobreza de aprendizajes”. Es necesario conocer los efectos de esta pandemia en términos de aprendizajes y en términos de desigualdades educativas, y es urgente desarrollar estrategias para afrontarlos (Hevia y Vergara-Lope, 2022).

Esta investigación tiene como objetivo analizar el impacto de la pandemia en el desempeño académico de un grupo de estudiantes de Ingeniería en Sistemas de Energía, dándole seguimiento en tres cursos consecutivos de matemáticas: dos impartidos de forma virtual durante la pandemia y uno al retorno a la modalidad presencial. Los objetivos específicos son:

1. • Comparar el desempeño académico del grupo en las modalidades virtual (durante la pandemia) y presencial (postpandemia).

   • Identificar las condiciones en las que los estudiantes cursaron las clases durante la pandemia, así como los recursos tecnológicos que utilizaron.

Metodología

Se realizó una investigación con enfoque mixto, este enfoque busca aprovechar las fortalezas de los métodos cuantitativo y cualitativo para tener una visión más completa y enriquecedora de los fenómenos estudiados (Medina et al., 2023). Para dar seguimiento al desempeño de los estudiantes en la transición de la virtualidad a la presencialidad se recurrió al análisis documental. En este caso, los documentos examinados fueron las listas de alumnos inscritos a la carrera de Ingeniería en Sistemas de Energía en los años 2019, 2020, 2021 y 2022; las listas de calificaciones finales de tres cursos consecutivos de matemáticas, así como las calificaciones obtenidas en el examen diagnóstico para el último de estos cursos. La recolección de la información para conocer las condiciones en las que se llevaba a cabo el aprendizaje de los estudiantes en la modalidad virtual se obtuvo a través de un cuestionario elaborado por los autores. Para la parte cualitativa de este trabajo se recurrió a la observación participante por parte del profesor responsable de los tres cursos.

Mediante muestreo no probabilístico por conveniencia se seleccionó un grupo de estudio conformado por 22 estudiantes, de una de las carreras de ingeniería de una universidad pública del sureste de México al que se le dio seguimiento durante tres semestres consecutivos en las materias de Matemáticas generales –MG–, Cálculo diferencial e integral –CDI– y Cálculo vectorial –CV–. Las primeras dos materias se impartieron en la modalidad virtual a través de la plataforma Teams y la tercera de forma presencial. De acuerdo con Iglesias-Pradas et al. (2021), como indicador del rendimiento académico se consideraron las calificaciones finales de los estudiantes y los promedios grupales en cada materia. Se comparan tanto la distribución de calificaciones finales como los promedios de cada materia, a fin de analizar el desempeño académico al pasar de la modalidad virtual a la modalidad presencial. El cuestionario administrado a los estudiantes constó de 14 preguntas, fue elaborado en Google Forms y administrado el día 20 de mayo del 2022 a través de la plataforma Teams, durante la última clase de cálculo diferencial e integral, este fue el último curso de matemáticas que el grupo tomó en pandemia. Las ocho primeras preguntas del cuestionario permitieron conocer la modalidad en que los estudiantes concluyeron su formación en el nivel medio superior, la modalidad en que iniciaron su formación universitaria, el número de cursos de matemáticas que habían llevado en línea, el tipo de dispositivo que utilizaban para tomar clase, las horas al día que dedicaban a estudiar de manera independiente, el número de cursos que habían tomado en línea y su preferencia entre la modalidad virtual o presencial para los cursos; dichas preguntas se presentan en la Tabla 1.

Las restantes seis preguntas estaban relacionadas con la forma en que se impartió ese curso en particular y no forman parte de este estudio. De los 22 alumnos que conforman el grupo de estudio, solo 18 estaban conectados en esa sesión y pudieron contestarlo.

Resultados

Resultados del análisis documental

En la Figura 1 se presenta la distribución de las calificaciones obtenidas por los estudiantes en MG, CDI y CV. Como se puede observar, para MG el 100% de los alumnos obtuvo una calificación en el rango de 80 a 100. Para CDI el 82% tuvo calificaciones entre 80 y 100 y el restante 18% tuvo calificaciones entre 60 y 79. Para CV, ya en modalidad presencial, el 45% tuvo calificación entre 20 y 39; otro buen porcentaje, 27%, obtuvo calificación entre 40 y 59; 14% obtuvo calificación menor a 20 y otro 14% mayor a 59.

Figura 1
Distribución de calificaciones obtenidas por los estudiantes en 3 cursos consecutivos
Fuente: Elaboración propia.

La Figura 2 muestra el comportamiento de los promedios del grupo en las tres materias. Las barras de error corresponden a 1s. Se puede observar que para MG se tiene un promedio de grupo alto y una desviación estándar baja, por lo que se concluye que el grupo obtuvo, esencialmente, la misma calificación. En contraste, para CV puede observarse un descenso en el promedio y una mayor dispersión para el grupo, al darse la transición a la presencialidad en las clases.

Figura 2
Promedios obtenidos por el grupo en los tres cursos consecutivos
Fuente: Elaboración propia.

Cabe mencionar que, de acuerdo con la Tabla 2, existe cierta consistencia entre el promedio final obtenido por el grupo en CV, el cual fue de 37, y el promedio del examen diagnóstico, el cual fue de 35. Este examen diagnóstico fue aplicado al inicio del curso y constaba de realizar derivadas e integrales usando reglas y técnicas básicas para derivadas e integrales, que son prerrequisitos para CV.

Para cuantificar los resultados mostrados en la Figura 2 se realizó un análisis estadístico comparativo de los tres grupos. Este incluyó la evaluación de sus características distribucionales, específicamente la normalidad y la homogeneidad de varianzas. Se empleó un nivel de significancia de a = 0.05 en todas las pruebas.

La normalidad de cada grupo se analizó mediante la prueba de Shapiro-Wilk, donde la hipótesis nula (H0) establece que los datos proceden de una distribución normal. Si el valor p obtenido era inferior a a (p < a) se rechazaba H0, indicando falta de normalidad. Los resultados mostraron que el grupo CDI no seguía una distribución normal (p < a), como se muestra en la Tabla 3.

Para evaluar la homogeneidad de varianzas se aplicó la prueba de Levene, donde la hipótesis nula (H0) establece que las varianzas poblacionales son iguales. El resultado obtenido fue de p = 4.8 × 10–5 (p < a), lo que permite rechazar H0 y concluir que existen diferencias significativas entre las varianzas de los tres grupos. Debido a que CDI no cumple con el supuesto de normalidad, no fue posible utilizar un anova para comparar las distribuciones de los tres grupos. En su lugar se utilizó la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis, que no requiere normalidad de los grupos y tiene como hipótesis nula (H0), los tres grupos provienen de una misma distribución. El resultado p = 5.21 × 10–10 (p < a) indica que al menos un grupo difiere significativamente de los demás. Para identificar qué pares de grupos presentan diferencias significativas se realizó la prueba de Dunn con corrección de Bonferroni, cuya hipótesis nula (H0) establece que no hay diferencias significativas entre los grupos comparados.

Puede observarse que los valores de p en la Tabla 4 para las comparaciones del grupo de CV con los grupos de MG y CDI son menores que a, lo que indica que las calificaciones del grupo de CV son significativamente diferentes a las calificaciones de los grupos de MG y CDI; mientras que al comparar los grupos de MG y CDI no se puede rechazar H0.

Un hallazgo relevante de la revisión documental es la ausencia de mujeres en la generación 2021 en esta carrera de ingeniería. Si bien es una carrera en la que la mayoría de los estudiantes que ingresan son hombres, en la Figura 3 se observa que el porcentaje de mujeres disminuye en el primer año de pandemia y llama la atención que en el 2021 ninguna mujer se haya inscrito. El porcentaje de mujeres en esta carrera se recupera después de la pandemia.

Figura 3
Porcentaje de mujeres y hombres por generación
Fuente: Elaboración propia.

Resultados del cuestionario

De los resultados del cuestionario se desprende que el 72% de los estudiantes participantes cursaron al menos un semestre del nivel medio superior en línea y que el 100% de ellos comenzó su formación universitaria en línea y había cursado al menos dos semestres en tal modalidad. 76% de los estudiantes habían cursado más de cuatro materias de matemáticas en línea. La Tabla 5 muestra los porcentajes de alumnos según el dispositivo que utilizaron para tomar sus clases. Para fines de comparación se muestran los porcentajes reportados por el INEGI en el nivel superior a nivel nacional para los ciclos 2019-2020 y 2020-2021.

A la pregunta expresa de cuántas horas dedican al día a estudiar de manera independiente, una tercera parte de los estudiantes contestó que una hora, otra tercera parte dos horas y la otra parte tres horas (ver Figura 4).

Figura 4
Horas al día de trabajo independiente por parte de los alumnos
Fuente: Elaboración propia.

Cabe mencionar que cuando se llevó a cabo la encuesta el grupo en cuestión llevaba seis materias: Álgebra lineal, CDI, Dibujo asistido por computadora, Estadística, Métodos y técnicas de investigación e Inglés introductorio. El 66% de los encuestados manifestó tener preferencia por la modalidad presencial sobre la modalidad en línea, este es un porcentaje mayor a la media nacional, en la cual el 55.9% manifestó su disposición a la presencialidad de las clases (INEGI, 2021).

Resultados de la observación participante

En este trabajo la observación tenía como objetivo captar algunas circunstancias o hechos que sucedían alrededor del estudiante durante la clase y que se ponían de manifiesto cuando el estudiante prendía su micrófono o cámara.

Durante la clase el docente planteaba a los estudiantes preguntas abiertas y referentes al tema que se estaba tratando, a fin de fomentar su participación. Aunque era un grupo que se podía considerar como participativo dada la modalidad en la que se impartían las clases, generalmente participaban con sus respuestas los mismos cinco estudiantes, aunque algunas veces contestaban algunos más. Aun cuando en general las respuestas eran correctas, los estudiantes no se animaban fácilmente a abrir su micrófono y eventualmente al hacerlo se podía escuchar, ya fuera el ruido proveniente de animales domésticos o de granja, la voz de otro docente de cualquier área o nivel impartiendo clase, o incluso aparentemente la voz de algún miembro de la familia impartiendo órdenes o dando opiniones; de todo lo anterior se podía inferir que el estudiante compartía el espacio de estudio con más integrantes de la familia y no era un espacio exclusivo para tomar clase. En otras ocasiones se escuchaba ruido que ponía de manifiesto que el estudiante se encontraba en su lugar de trabajo mientras tomaba la clase, lo cual era confirmado posteriormente con la disculpa del estudiante a través de mensaje, lamentándose por el ruido o por no haber podido participar activamente en la clase. De los comentarios ocasionales entre los estudiantes se podía inferir que desde su punto de vista la cantidad de materias que cursaban era muy grande y que había entre sus compañeros algunos que ingresaban tarde a clase porque pagaban el internet por hora y por tanto preferían ingresar una vez que tuvieran la certeza de que la clase había comenzado. Otra cosa que se ponía de manifiesto por los comentarios de los estudiantes era el cansancio ocular al tratar de mantenerse pendientes de la clase con el celular, y en algunos casos la dificultad de estar “pescando señal”. Además había incertidumbre respecto a la fecha de retorno a las actividades presenciales y preocupación de parte de los estudiantes que no residían en la ciudad, los cuales aparentemente eran mayoría, por no tener claro si debían rentar un cuarto, o cómo iban a poder conciliar los tiempos entre conseguir vivienda y presentarse a clases, además de que algunos no conocían siquiera la ciudad en la que está ubicada la universidad.

Durante el último curso, ya de manera presencial, se pudo observar que los tres estudiantes que lograron aprobar los tres cursos consecutivos de matemáticas eran parte de los que participaban activamente en los cursos en línea durante la pandemia, vivían en un medio urbano y dos de ellos participaban desde el nivel medio superior en actividades de divulgación científica en las que junto con sus profesores presentaban experimentos de ciencia; esos estudiantes cursaron exitosamente ecuaciones diferenciales y métodos numéricos, que son cursos posteriores a CV.

Discusión

En cuanto a la ausencia de estudiantes mujeres en la generación 2021 en plena pandemia, que aparece como un hallazgo de este trabajo, podemos mencionar que si bien el porcentaje de mujeres en esta carrera de ingeniería en general ha sido históricamente por debajo del 20%, en esta ocasión el hecho de que no hubiera mujeres podría responder a una clara disparidad entre hombres y mujeres, trayendo como consecuencia una pérdida de potencial de desarrollo humano. Según el Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (UNICEF, 2021), las niñas son especialmente vulnerables ante cierres prolongados en las escuelas, ya que al quedarse en casa empatizan con el papel de cuidadoras, disminuyendo el tiempo dedicado a estudiar, además de que los estereotipos y roles de género impiden el desarrollo del potencial de las niñas en áreas relacionadas con ciencia, ingeniería, tecnología y matemáticas –STEM por sus siglas en inglés (Bello y Organización de las Naciones Unidas Mujeres [ONU Mujeres], 2020)–, sobre todo en el contexto de la pandemia. Se observa que, tal como señalan Huepe et al. (2022), la crisis económica generada por la pandemia no solo evidenció las asimetrías y desigualdades existentes sino que tiende a profundizarlas.

En lo que se refiere al desempeño académico de los estudiantes durante los tres cursos de matemáticas consecutivos, como podemos observar en la Figura 3, los promedios grupales en la modalidad virtual y en la presencial fueron muy diferentes. El desempeño de los estudiantes en CV, ya de regreso a la presencialidad, fue bastante pobre en comparación con el aparente desempeño en la modalidad virtual en los cursos previos. Esto nos hace plantearnos tres preguntas obligadas: ¿Qué tan eficiente fue el proceso de aprendizaje por parte de los estudiantes durante el confinamiento por pandemia?; si el proceso no fue tan eficiente, ¿qué factores pudieron haber limitado esos aprendizajes?, y ¿qué tan eficiente y confiable fue el proceso de evaluación de esos aprendizajes?

Del análisis estadístico y los resultados del examen diagnóstico en CV podríamos decir que los aprendizajes durante el confinamiento en pandemia no fueron los esperados y el proceso de aprendizaje dejó mucho que desear a pesar de las calificaciones obtenidas en los dos primeros cursos. Para dar respuesta a la segunda pregunta podemos observar que la mayoría de los estudiantes del grupo bajo estudio terminó sus estudios de nivel medio superior en pandemia, todos empezaron la carrera en pandemia y en condiciones muy por debajo de la media nacional en cuanto a condiciones y recursos. De la Tabla 5, vemos que conforme avanzaba el tiempo en pandemia los esfuerzos se encaminaban en general a mejorar las condiciones para llevar a cabo las actividades académicas, en particular se muestra que para el nivel superior se pasó de usar el teléfono como medio para tomar clases de un 33.4% en el ciclo 2019-2020 a un 31.8% en el ciclo 2020-2021. El cuestionario fue administrado a finales de la primavera del 2022 y en ese entonces 44.5% de los estudiantes tomaban clases con el teléfono, esta cifra es superior a la del porcentaje reportado a nivel nacional por la ECOVID-ED 2020 (INEGI, 2021) para el ciclo 2020-2021 en 11.1 puntos porcentuales. Por otro lado, 44.5% de los estudiantes encuestados usaban computadora personal, mientras a nivel nacional en educación superior esta cifra era de 55.7%. Estos datos nos dan idea de las condiciones en las que trabajaba el grupo. La cifra contrasta más aún con la reportada por Gazca et al. (2022), quienes realizaron su investigación con estudiantes de la Universidad Veracruzana y mencionan que 96% de los estudiantes de su estudio usaban computadora personal y exclusiva. Otro dato que llama la atención y que constituye otro hallazgo en este trabajo es que el 11% de los estudiantes del presente estudio tenían que visitar cafés internet para poder rentar una computadora, poniendo en riesgo su salud, mientras a nivel nacional en el ciclo 2019-2020 la cifra era de alrededor de 0.6%. La Figura 5 muestra la comparación en cuanto al dispositivo usado para la clase por los estudiantes de este estudio, los datos reportados a nivel nacional por el INEGI y los reportados por Gazca et al. (2022).

Figura 5
Dispositivo usado para tomar clase
Fuente: Elaboración propia.

Por otra parte, los estudiantes de la universidad donde se llevó a cabo este estudio provienen en general de la parte sur del estado, en su mayoría del municipio Othón P. Blanco. Según la página del gobierno de México Data México (s. f.), para el año 2020 el 39.8% de los othonenses tenían computadora y solo el 57.8% tenían servicio de internet. En lo que se refiere a vivienda, el 41.7% tenía viviendas con un dormitorio y el 41.1% con dos dormitorios; esto explicaría en gran medida la falta de privacidad para tomar las clases que se pudo notar durante la observación participante. Las condiciones de aprendizaje de los estudiantes, claramente desventajosas, podrían ser la explicación a los resultados obtenidos en el regreso a la presencialidad. Por otra parte, la forma e instrumentos de evaluación también pudieron ser determinantes ya que, como afirman Barrios y Barrios (2021), ante la dificultad que planteaba la evaluación en línea se trató de utilizar instrumentos de fácil aplicación a distancia, en este grupo en particular los exámenes se elaboraron en Forms y eran de opción múltiple, muy diferentes a los presentados por los estudiantes ya en la modalidad presencial. Además, como plantean Suárez et al. (2021), los estudiantes tenían la posibilidad de interactuar con sus pares. Un factor adicional que pudo afectar el desempeño de los estudiantes del grupo bajo estudio fue el hecho de que hubieran terminado su formación en el nivel medio superior e iniciado el nivel superior en línea. En este estudio la materia que llevó a más situaciones de reprobación en estudiantes de ingeniería no fue cálculo diferencial, como era de esperarse (Aguilar et al., 2018), sino cálculo vectorial, que marcó el regreso a la presencialidad y que requiere de cálculo diferencial e integral.

En pandemia este grupo llevó carga completa, que corresponde a seis materias. Esta cantidad de materias parece excesiva sobre todo si para tomar las clases se utiliza un teléfono, como buena parte del grupo lo hacía y en las condiciones que la observación proporcionó, incluso es un número alto de materias para ser tomadas en un café internet, sin considerar además el estrés y el miedo al contagio.

Respecto al tiempo que dedican los estudiantes a trabajar de forma independiente observamos que es realmente corto. Sin embargo, resulta difícil imaginar cómo pudiera ser mayor en las condiciones que se han puesto de manifiesto, sobre todo para los estudiantes que además trabajaban. Finalmente observamos que la mayoría de los estudiantes prefieren la modalidad presencial a la virtual, lo que está de acuerdo con otros estudios (Banda, 2022; Gazca et al., 2022; INEGI, 2021; Torres, 2024).

Conclusiones

Mediante una investigación con un enfoque mixto se dio seguimiento al desempeño académico de un grupo de estudiantes de ingeniería en cursos consecutivos de matemáticas, para comparar su desempeño en clases virtuales durante la pandemia y clases presenciales con el retorno a las aulas y para conocer las condiciones en las que el grupo tomaba las clases durante la pandemia y los recursos que utilizaba para ello. Este estudio tiene como uno de sus hallazgos más importantes la ausencia de estudiantes mujeres en la generación 2021 en plena pandemia. Esta ausencia reafirma que en situaciones de crisis se acrecienta la desigualdad de género en carreras de ingeniería, contribuyendo a la brecha de género ya existente, pues las mujeres representan el porcentaje más bajo en algunas ocupaciones relacionadas con la ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. Para que el proceso de enseñanza aprendizaje en línea sea exitoso se requiere de un mínimo de condiciones y recursos. Un gran porcentaje de los estudiantes del grupo bajo estudio tomaba clases en condiciones no favorables y con escasez de recursos, muy por debajo incluso de la media nacional, y bajo tales condiciones llevaba carga completa de materias. Todo lo anterior, aunado a lo que se vivía en la pandemia fuera del contexto educativo, podría explicar que se hayan obtenido resultados tan pobres en el regreso a la presencialidad y el hecho de que los estudiantes muestren preferencia por las clases presenciales. De acuerdo con Parra (2021), los estudiantes que acceden a las instituciones de educación superior no constituyen una masa homogénea, existen marcadas diferencias. Esas diferencias se ponen de manifiesto en la forma en que los estudiantes perciben su aprendizaje en pandemia. El rezago educativo por pandemia nos afectó a todos, pero no de igual manera, y viene a ampliar las brechas socioeconómicas y educativas. Es necesario establecer medidas remediales, realizar exámenes diagnósticos y, de ser necesario, implementar cursos para la recuperación de los aprendizajes. Las condiciones y la falta de recursos para el aprendizaje que presentó el grupo de estudio se repiten, lamentablemente, para muchos jóvenes en diferentes ciudades e incluso países, es por ello que ante un eventual hecho que pueda llevarnos nuevamente a las clases en línea de manera forzada será necesario tomar medidas adicionales con los grupos más vulnerables. Por ejemplo, la asignación de un número de materias por semestre que se adecue, en la medida de lo posible, al contexto en el que se esté dando el proceso de enseñanza-aprendizaje, es decir, a las condiciones y necesidades de los estudiantes, sobre todo al considerar materias de matemáticas. Otra medida sería la distribución de libros o materiales impresos, todo esto a fin de no contribuir a ampliar las brechas socioeconómicas y educativas, pues, como afirma Parra (2021), a pesar de que los jóvenes de esta generación son considerados como nativos digitales muchos de ellos están limitados en cuanto a su acceso a la tecnología. Mención aparte merece afinar los mecanismos de evaluación de los aprendizajes. Finalmente, debe reconocerse el esfuerzo que todos los actores implicados en el proceso de enseñanza-aprendizaje llevaron a cabo para la adaptación de las clases a la virtualidad durante la pandemia, lo cual sin duda constituye un gran aprendizaje para todos y muestra que la educación virtual es una forma de continuar con el proceso educativo en caso de no poderse llevar a cabo clases presenciales.

Referencias

Aguilar, W. E., De las Fuentes, M., Íñiguez, C. G., y Rivera, R. E. (2018). Perfiles de estudiantes asociados a las características de reprobación de las asignaturas básicas en ingeniería. Revista Boletín Redipe, 7(8), 129-145. https://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/548

Álvarez, N. T., Habib, L., y Banda, F. (2022). Estrés académico por el COVID-19 en estudiantes de ingeniería: una mirada post pandemia. Revista Dilemas Contemporáneos: Educación, Política y Valores, 10(1), 30. https://dilemascontemporaneoseducacionpoliticayvalores.com/index.php/dilemas/article/view/3248

Banda, F. (2022). Experiencias de estudiantes de ingeniería sobre las clases en línea en tiempos de pandemia del COVID-19. Revista Dilemas Contemporáneos: Educación, Política y Valores, 9(3), 11. https://dilemascontemporaneoseducacionpoliticayvalores.com/index.php/dilemas/article/view/3179

Barrios, T., y Barrios, L. (2021). Los procesos de evaluación del aprendizaje en tiempos de pandemia. La percepción del profesorado del Colegio Las Condes de Santiago de Chile. South Florida Journal Of Development, 2(5), 8001-8018. https://doi.org/10.46932/sfjdv2n5-120

Bello, A., y ONU Mujeres [Organización de las Naciones Unidas Mujeres] (2020). Las mujeres en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas en América Latina y el Caribe. https://lac.unwomen.org/sites/default/files/Field%20Office%20Americas/Documentos/Publicaciones/2020/09/Mujeres%20en%20STEM%20ONU%20Mujeres%20Unesco%20SP32922.pdf

Castillo-Sánchez, M., Gamboa-Araya, R., e Hidalgo-Mora, R. (2020). Factores que influyen en la deserción y reprobación de estudiantes de un curso universitario de matemáticas. Uniciencia, 34(1), 219-245. http://dx.doi.org/10.15359/ru.34-1.13

Cavazos-Arroyo, J., Máynez, A. I., y Jacobo-Galicia, G. (2021). Miedo al Covid-19 y estrés: su efecto en agotamiento, cinismo y autoeficacia en estudiantes universitarios mexicanos. Revista de la Educación Superior, 50(199), 97-115. https://resu.anuies.mx/ojs/index.php/resu/article/view/1802

CEPAL [Comisión Económica para América Latina y el Caribe] (2020, ago. 13). La educación en tiempos de la Pandemia de COVID-19. https://www.cepal.org/es/publicaciones/45904-la-educacion-tiempos-la-pandemia-covid-19

Gazca, L. A., Culebro, K., y Coria, R. E. (2022). Análisis del proceso de aprendizaje en educación superior de asignaturas impartidas en modalidad virtual durante la pandemia por COVID-19. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 13, e1649. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v13i0.1649

Data México (s. f). Othón P. Blanco | Municipio. https://www.economia.gob.mx/datamexico/es/profile/geo/othon-p-blanco#population-and-housing

Hevia, F. J., y Vergara-Lope, S. (2022). Efectos de cursos remediales de lectura y matemáticas en logro y desigualdades educativas durante la Covid-19 en México. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 13(1), e1536. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v13i0.1536

Huepe, M., Palma, A., y Trucco, D. (2022). Educación en tiempos de pandemia: una para transformar los sistemas educativos en América Latina y el Caribe. CEPAL. https://www.cepal.org/es/publicaciones/48204-educacion-tiempos-pandemia-oportunidad-transformar-sistemas-educativos-america

Ibarra-Aguirre, E., Ibarra-Lizárraga, E., y Sánchez-Guzmán, Y. L. (2024). Cansancio emocional y rendimiento académico en estudiantes universitarios durante el retorno a clases presenciales. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 15, e1979. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v15i0.1979

Iglesias-Pradas, S., Hernández-García, Á., Chaparro-Peláez, J., y Prieto, J. L. (2021). Emergency remote teaching and students’ academic performance in higher education during the COVID-19 pandemic: A case study. Computers in Human Behavior, 119, 106713. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106713

INEGI [Instituto Nacional de Estadística y Geografía] (2021). Encuesta para la medición del impacto COVID-19 en la Educación (ECOVID-ED) 2020. Nota técnica. Segunda edición. https://www.inegi.org.mx/contenidos/investigacion/ecovided/2020/doc/ecovid_ed_2020_nota_tecnica.pdf

Jiménez, M., Gómez, P., Romero, J. A., y Jiménez, R. S. (2023). Acceso a tecnologías en el rendimiento universitario en tiempos del covid-19: análisis de asociación por clústeres. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 13(26) e454. https://doi.org/10.23913/ride.v13i26.1424

Martínez, J. E., Zamora, L., y Ponce, S. (2022). Calidad de la formación académica en tiempos de pandemia: experiencias estudiantiles en una universidad estatal pública de México. Revista Dilemas Contemporáneos: Educación Política y Valores, 9(3), 43. https://doi.org/10.46377/dilemas.v9i3.3214

Medina, M. Á., Hurtado, D. R., Muñoz, J. P., Ochoa, D. O., e Izundegui, G. (2023). Método mixto de investigación: Cuantitativo y cualitativo. Instituto Universitario de Innovación Ciencia y Tecnología Inudi Perú.

Ordoñez, S. G., Hernández, G., Escoto, A. J., y Cabrera, E. (2020). Afectación del aprendizaje en los alumnos ante el Covid-19. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 4(2), 1532-1542. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v4i2.179

Ortiz, V. F. (2021). Tiempos de pandemia y sus efectos en universitarios al mudarse de programa presencial a en línea. Educere, 25(81), 517-523. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=35666225015

Parra, M. C. (2021). Perfil del estudiante universitario latinoamericano. UNESCO IIEP Oficina regional para América Latina y el Caribe. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000378123

Ramírez, L. A., y Cázares, R. I. (2024). Impacto en la educación superior en México debido a la pandemia de Covid-19. Innovación Educativa, 24(95), 34-46. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1665-26732024000200034

Rodríguez-Planas, N. (2022). COVID-19, college academic performance, and the flexible grading policy: A longitudinal analysis. Journal of Public Economics, 207, 104606. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2022.104606

Rodríguez, R. S. G., y Manzano, A. V. (2024). Enseñanza remota de emergencia por COVID- 19 en la Universidad Autónoma de la Ciudad de México. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 15, e2021. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v15i0.2021

Torres, C. A. (2024). Percepción del alumnado universitario sobre la enseñanza virtual y presencial. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 15, e1917. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v15i0.1917

Suárez, O. J., Hernández, R., Lizarazo, J. D. C., y Orjuela, C. P. (2021). La evaluación en tiempos del COVID-19: una mirada desde los docentes. Academia y Virtualidad, 14(2), 31-43. https://doi.org/10.18359/ravi.5365

UNICEF [Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia] (2021). Derechos de las niñas para un futuro en igualdad: renovando compromisos en América Latina y el Caribe. https://www.unicef.org/lac/media/29451/file/Derechos_de_las_Nin%CC%83as_-_Informe_Completo_versi%C3%B3n_web.pdf

Valencia, M., y Castro, V. (2024). Perspectiva de estudiantes del Campus IV de la UNACH sobre la enseñanza remota de emergencia. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 15, e1903. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v15i0.1903

Valenzo-Jiménez, M. A., González-Samaniego, A., Martínez-Arroyo, J. A., y Kido-Cruz, A. (2022). Percepción de estudiantes universitarios acerca de la calidad de la educación virtual recibida durante la pandemia del covid-19. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 13(25), e414. https://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/1329

Zapata-Garibay, R., González-Fagoaga, J. E., Meza-Rodríguez, E. B., Salazar-Ramírez, E., Plascencia-López, I., y González-Fagoaga, C. J. (2021). Mexico’s higher erducation students’ experience during the lockdown due to the COVID-19 pandemic. Frontiers in Education, 6. https://doi.org/10.3389/feduc.2021.683222

Notas de autor

oyam@uqroo.edu.mx

Información adicional

redalyc-journal-id: 5216