Efecto de la enseñanza y el aprendizaje virtual en el rendimiento de los estudiantes de Veterinaria en Uruguay durante la emergencia sanitaria COVID-19

Effect of virtual teaching and learning on the performance of veterinary students in Uruguay during the COVID-19 health emergency

La Universidad de la República (Udelar) en Uruguay viene dando pasos importantes en la incorporación de Tecnologías de la Información y comunicación (TIC) en los procesos de enseñanza y aprendizajes. En el 2008 se incorporó la plataforma Moodle (https://moodle.org/. sistema de gestión de aprendizaje de código abierto para la creación, gestión y distribución de cursos en línea) como apoyo a las clases tradicionalmente presenciales de la institución. Esto hace que se inicien procesos formativos simultáneos de los estudiantes y, fundamentalmente, de los docentes para el uso de la plataforma educativa. La Facultad de Veterinaria de la Udelar (FVet) fue de las primeras en incorporar la plataforma Moodle como complemento a sus actividades de enseñanza tradicionales.

Durante la segunda década de este siglo en la FVet fue creciendo la cantidad de actividades que se podían realizar de forma virtual, acompañando este proceso con una mejora permanente de la oferta de formación de los docentes para llevar adelante transformaciones en la enseñanza y en el aprendizaje (Cabral, 2023). Estas incorporaciones fueron acompañando los cambios de los estudiantes ingresantes que progresivamente demuestran mayor acceso y facilidad con el uso de tecnologías. En el estudio de Borlido et al. (2020) se observa que la mayoría de los estudiantes al ingreso en la carrera de veterinaria en Uruguay disponen de tecnología, en general de smartphones (98%), y la mayoría de los estudiantes se conectan a Internet, por lo que no tienen problemas de acceso a la educación virtual desde el punto de vista tecnológico. Estos datos son mejores que los datos del país (Grupo Radar, 2017), en el que el 88% de la población tiene acceso a internet.

En la FVet se han realizado diferentes estudios que han analizado la enseñanza y la evaluación en la carrera de veterinaria (Passarini, 2012; Martínez et al., 2022). En concreto, Martínez et al. (2022) estudiaron la relación entre las metodologías de enseñanza y el rendimiento de los estudiantes, verificando que hay una relación de dependencia, al confirmar que con la modalidad teórica los estudiantes obtienen mejor rendimiento que con la modalidad práctica. Por otro lado, Passarini (2012) analizó los instrumentos de evaluación que eran utilizados por los docentes en las evaluaciones durante los cursos y en los exámenes finales en la misma institución. De esta manera, concluyó que las preguntas de múltiple opción y las de respuesta corta son las más utilizadas para la evaluación durante los cursos, mientras que las preguntas de múltiple opción y de respuesta abierta son las más utilizadas en los exámenes. Además, la mayoría de los cursos utilizan pruebas compuestas por varios instrumentos, observando que “prácticamente la totalidad de los cursos utilizan un sistema de evaluación único y propio de la asignatura” (Passarini, 2012).

Durante la pandemia de COVID-19, la enseñanza y el aprendizaje regular tuvo un drástico cambio en la modalidad de enseñanza y aprendizaje (Bozkurt et al., 2020), De hecho, a raíz del inicio de la emergencia sanitaria durante marzo de 2020 en Uruguay, se implementaron todos los aprendizajes acumulados en esos años y se sumaron nuevos elementos para poder afrontar rápidamente el pasaje de la presencialidad a la virtualidad en todas las carreras de la Udelar, por lo que, las modalidades de enseñanza y los mecanismos de evaluación debieron transformarse radicalmente, pasando a realizarse de forma virtual. En consecuencia, el propósito de este trabajo fue analizar la incidencia de la enseñanza virtual en el rendimiento académico de los estudiantes de veterinaria en comparación con el rendimiento de años anteriores donde la enseñanza se realizaba principalmente en la modalidad presencial.

Son numerosos los factores que inciden en el rendimiento académico de los estudiantes (Albarracín et al., 2016; Benítez et al., 2000; De Miguel, 2006; Fullana, 1992; Garbanzo, 2007; Jones et al., 2017; Lebcir et al., 2008; Montero et al., 2007; Rodríguez Albor et al., 2014; Tejedor et al., 2007; Wray et al., 2017). Estos factores suelen clasificarse en factores externos, como aspectos culturales, sociales, y económicos (Benítez et al., 2000; Jones et al., 2017; Montero et al., 2007; Rodríguez Albor et al., 2014; Wray et al., 2017), y factores internos como aquellos que forman parte de lo académico y del proceso educativo, como la política institucional, los planes de estudio, los espacios físicos, la cantidad de alumnos, el material de estudio, y los elementos docentes de organización de los cursos (i.e., programas, contenido de la clase, métodos de enseñanza y evaluación, modalidades de enseñanza, cantidad de horas) (Albarracín et al, 2016; Benítez et al., 2000; Lebcir et al., 2008; Tejedor et al., 2007). Según Tejedor et al. (2007) los siguientes factores pueden incidir en el rendimiento universitario:

• Factores inherentes al alumno: falta de preparación para acceder a estudios superiores o niveles de conocimientos no adecuados a las exigencias de la Universidad, desarrollo inadecuado de aptitudes específicas acordes con el tipo de carrera elegida, aspectos de índole actitudinal, falta de métodos de estudio o técnicas de trabajo intelectual y estilos de aprendizaje no acordes con la carrera elegida.

• Factores inherentes al profesor: deficiencias pedagógicas (escasa motivación de los estudiantes, falta de claridad expositiva, actividades poco adecuadas, mal uso de recursos didácticos, inadecuada evaluación, etc.); falta de tratamiento individualizado a los estudiantes y falta de mayor dedicación a las tareas docentes.

• Factores inherentes a la organización académica universitaria: ausencia de objetivos claramente definidos, falta de coordinación entre distintas materias, sistemas de selección utilizados

El rendimiento académico es un elemento fundamental para medir la calidad educativa universitaria y el logro de los aprendizajes. Como cita Jiménez-Caballero et al. (2015) “el rendimiento académico en la universidad aparece como un indicador imprescindible para cualquier valoración de la calidad educativa en la enseñanza superior, aportando información imprescindible a los gestores para implementar cambios a nivel institucional o programático, a fin de que se produzcan los efectos deseados y redundando así en el prestigio de las Instituciones de Educación Superior”.

Un buen indicador del rendimiento académico son las calificaciones obtenidas, en lo que respecta a sus resultados en exámenes y actividades escolares (Cascón, 2000; De Miguel, 2006; Escudero, 2000; Garbanzo, 2007; Tomás et al., 2014; Moreno, 2022). De hecho, las calificaciones son consideradas como un “indicador de la calidad de la enseñanza, hecho plenamente asumido por responsables universitarios y la sociedad en general” (Tomás et al., 2014), considerando que uno de los principales objetivos es lograr que los estudiantes finalicen la universidad preparados para ejercer su vida laboral de forma competente y exitosa tanto personal como profesionalmente (Espinosa Martín, 2014). Por otro lado, Cascón (2000) realizó un estudio psicométrico de las calificaciones, demostrando la utilidad de las calificaciones como criterio de rendimiento académico.

Algunos trabajos que se han dirigido a analizar el rendimiento de los estudiantes universitarios durante la pandemia por COVID-19, mientras se empleaban herramientas virtuales de enseñanza, han mostrado resultados contradictorios. Serna Alarcón et al. (2021); Sancho Huanca (2022); Núñez Manzueta (2023) indican que el rendimiento académico de los estudiantes universitarios no se vio afectado de manera negativa por la enseñanza virtual. Por el contrario, García-Prieto et al. (2022) afirma que el proceso de aprendizaje, así como el rendimiento académico se vieron afectados negativamente durante la pandemia por COVID-19.

Entonces, la evidencia en conjunto establece el objetivo de este trabajo: analizar si la enseñanza virtual durante la emergencia sanitaria en 2020 tuvo un impacto en el rendimiento de los estudiantes de la Facultad de Veterinaria de la Universidad de la República, en comparación con el rendimiento de los estudiantes de años anteriores (2017-2019) con enseñanza presencial. Además, se evaluará si el rendimiento podría estar asociado a la etapa de la carrera.

En este estudio, participaron los alumnos que habían cursado las 35 materias del Ciclo Común Obligatorio (CCO) de la carrera de Veterinaria de la Facultad de Veterinaria (figura 1) en la Udelar durante la enseñanza virtual en el año 2020, así como los alumnos que cursaron dichos cursos comunes durante los años previos (2017-2019). Se accedió a los datos académicos sobre el rendimiento de los alumnos a través del Sistema de Gestión de Bedelía de la Udelar. En la tabla 1 se reporta el número de alumnos de cada curso y de cada uno de los años académicos, desde 2017 a 2020.

Figura 1
Estructura del plan de estudios 1998. Tomado de Malla curricular plan de estudios 1998.

Tabla 1
Número de estudiantes por curso y año académico. Datos del Sistema de Gestión de Bedelías Udelar.

Análisis estadísticos

Con los datos sobre el rendimiento académico de los alumnos, se cuantificó el número de: (a) aprobados, definidos como aquellos alumnos que tuvieron un buen desempeño en la materia, aunque tienen que superar el examen final para aprobar la materia; (b) no aprobados, que son aquellos alumnos que han tenido un desempeño insuficiente en la materia y que deben volver a cursarla; (c) exonerados, que son los alumnos que tuvieron un desempeño destacado en la materia /curso, por lo que no tienen que presentarse al examen. A partir de estos datos, se calculó la Tasa de Aprobación (TA) y la Tasa de Exoneración (TE) para cada uno de los cursos mediante el empleo de las siguientes formulas:

Una vez calculadas las tasas de aprobación y exoneración de los alumnos en los 35 cursos a lo largo de los años académicos, se procedió a clasificar a los cursos en función de dichas tasas en categorías de alto, medio y bajo para cada uno de los años en estudio (Tabla 2).

Tabla 2
Categorías de los cursos de acuerdo con la tasa de aprobación y exoneración.

Con el objetivo de determinar si existían diferencias en las tasas de aprobación y en las tasas de exoneración entre el curso de enseñanza virtual (2020) y los cursos anteriores impartidos de forma presencial (2017-2019), se realizó un ANOVA seguido de la prueba post hoc de comparaciones múltiples de Tukey (Tukey HSD). Esta metodología permitió inferir entre qué años académicos existían diferencias significativas, sin considerar la potencial falta de independencia entre los datos de un mismo curso a lo largo de los años.

Además, para verificar si existían diferencias en las tasas de aprobación y exoneración en función de la Etapa de la Carrera (materias básicas, pre-profesionalizantes y profesionalizantes), se realizó una prueba de Chi-cuadrado. En este análisis, no se consideraron las posibles variaciones en las metodologías de enseñanza o los docentes que pudieron haber influido en los diferentes años académicos, debido a la falta de información al respecto.

Los resultados indican que las tasas de aprobación (TA) durante el año 2020 fueron altas en todas las áreas del plan 98, excepto en el Área I, donde dos de los tres cursos presentaron tasas medias. En cuanto a la Tasa de Exoneración (figura 2), los cursos de las Áreas I a VI muestran mayoritariamente tasas bajas de exoneración, mientras que en las últimas áreas de la carrera (Áreas VII y VIII), los cursos presentan tasas medias y altas de exoneración.

Figura 2
Histograma de cursos por categoría según tasa de exoneración durante el año 2020

Respecto con la Tasa de Aprobación, no se encontraron diferencias significativas entre los cursos 2017 a 2020 (ANOVA, ._3,136 = 0,237; p ≤ 0,871, Figura 3),

Figura 3
Gráfico de barras agrupadas por años académicos (2017-2020) que muestra la Tasa de Aprobación, empleando colores diferentes para cada una de las 35 materias del Ciclo Común Obligatorio que componen cada curso académico.

Comparando las tasas de exoneración entre los años 2017-2020, tampoco se encontraron diferencias significativas (ANOVA, ._3,136 = 0,279; p ≤ 0,841, figura 4).

Figura 4
Gráfico de barras agrupadas por años académicos (2017-2020) que muestra la Tasa de Exoneración, empleando colores diferentes para cada una de las 35 materias del Ciclo Común Obligatorio que componen cada curso académico.

Los resultados de la prueba Chi-cuadrado indican que tasas de aprobación (TA) y tasas de exoneración (TE) están relacionadas de manera significativa con la etapa de la carrera: Básica, Pre-profesional, Profesional (TA: X₍₂₎. = 54,959, p ≤ 1,164^e-12, p ≤ 0,001; TE: X₍₄₎. = 39,413, p≤ 5,724^e-08, p ≤ 0,001, figura 5 y 6). Además, la categoría de exoneración muestra una relación significativa con la categoría de aprobación: Alta, Media y Baja (X₍₂₎. = 16,975, p ≤ 0,0002, Figura 5 y 6).

Figura 5
Gráfico de dispersión de las categorías de exoneración y las etapas de la carrera

Figura 6
Gráfico de dispersión de categorías que muestra la relación entre las variables: Categoría de aprobación y Etapa de la Carrera.

Nuestro objetivo fue determinar si el paso a la enseñanza y aprendizaje virtual durante la pandemia por COVID-19 afectó negativamente al rendimiento académico de los alumnos de la Facultad de Veterinaria de la Universidad de la República. En concreto, nuestros resultados no muestran diferencias significativas entre el año 2020 y los años previos (2017-2019) ni en la tasa de Aprobación ni en la de Exoneración en ninguna de las áreas del plan de estudios de la carrera de veterinaria de la Udelar. No obstante, debemos mencionar que en el área VI hay tres asignaturas, las clínicas, que no tienen la posibilidad de exoneración, por lo que todos los alumnos deben presentarse a examen presencial obligatoriamente. En estas asignaturas los estudiantes deben demostrar habilidades en un examen final donde se abordan casos clínicos completos en bovino, equino y pequeños animales, según lo establecido en el plan de estudios.

Nuestros resultados coinciden con los resultados de otros estudios (Núñez, 2023; Sancho, 2022; Serna et al., 2021) donde tampoco han encontrado que el rendimiento académico de los estudiantes universitarios se haya visto afectado de manera negativa por la introducción de la enseñanza virtual. Estos autores atribuyen estos resultados a los procesos de acompañamiento desarrollados por los docentes, a la autorregulación de los estudiantes de sus procesos de aprendizaje y la organización de los entornos virtuales que facilitaron el seguimiento de los cursos. No obstante, tal como fue mencionado en la introducción, el trabajo de García-Prieto (2022) indica que el proceso de aprendizaje y el rendimiento académico se vieron afectados negativamente durante la pandemia por COVID-19. Otras variables ajenas a la enseñanza virtual (es decir, factores internos y externos mencionados en la introducción; Albarracín et al., 2016; Benítez et al., 2000; De Miguel, 2006; Fullana, 1992; Garbanzo, 2007; Jones et al., 2017; Lebcir et al., 2008; Montero et al., 2007; Rodríguez Albor et al., 2014; Tejedor et al., 2007; Wray et al., 2017) podrían estar influyendo en el rendimiento académico, lo que sugiere la necesidad de un análisis más profundo de dichas variables.

De acuerdo con nuestros resultados, la etapa de la carrera de Veterinaria en la Udelar (básica, pre-profesional y profesionalizante) está asociada tanto a la aprobación como a la exoneración de los cursos. Entonces, la tasa de exoneración es más baja en los primeros años de la carrera (materias básicas), mientras que es más alta en etapas más avanzadas (pre-profesionalizantes y profesionalizantes).

Una posible explicación es que, en las etapas avanzadas, los estudiantes ya han adquirido habilidades y estrategias de estudio en los primeros años de la carrera (Afonso, 2022). Además, el hecho de que en estas etapas avanzadas los aprendizajes estén altamente vinculados al ejercicio profesional (como clínicas, producción de rumiantes, etc.) podría explicar las mayores tasas de exoneración observadas en los niveles pre-profesional y profesional. Es probable que los estudiantes estén más motivados por contenidos que se acercan más a la práctica profesional. En este sentido, como sugieren Ramos et al. (2017), estructurar las carreras profesionales incorporando contenidos relacionados con el ejercicio profesional y fomentando el contacto con el medio desde los primeros años de estudio podría aumentar la motivación de los estudiantes y reducir la desvinculación temprana de los estudios.

Entonces, este trabajo proporciona una posible explicación para la relación que existe entre la etapa de la carrera y los rendimientos de los estudiantes durante la pandemia por COVID-19 en la carrera de veterinaria de la Udelar. Trabajos previos y realizados en la misma institución (Passarini, 2017; Martínez et al, 2022) reportan la presencia de factores modificadores del rendimiento de los estudiantes a lo largo de la carrera, tales como los métodos de enseñanza o los sistemas de evaluación, por lo que el cambio de la enseñanza presencial a la enseñanza virtual, posiblemente, no produjo ningún efecto sobre estos factores, y, en consecuencia, tampoco afectó negativamente al rendimiento de los estudiantes durante la enseñanza virtual.

En síntesis, nuestros hallazgos confirman la compleja interrelación entre diferentes variables que pueden incidir en el proceso de enseñanza, así como en el rendimiento y progreso de los estudiantes a lo largo de sus carreras.