Redes semánticas de conocimiento como identificación de problemas de aprendizaje para Bioestadística en posgrado

Resumen

La relación cognitiva que hace el estudiante sobre problemas estadísticos en los posgrados del área de la salud es estimulada por preguntas detonadoras, materiales significativos y lluvia de ideas dirigidas por un docente autoconsciente y crítico de las formas sobre las prácticas docentes. El estudio analiza el proceso del aprendizaje de la materia de bioestadística en una técnica del aprendizaje-significativo que mediante redes semánticas de conocimiento se descubre intrínsecamente lo que determina los problemas para la comprensión y apropiación del conocimiento nuevo. El uso de redes semánticas permite representar gráficamente las respuestas a problemas de aprendizaje mediante categorías que identifican aquellos errores que limitan el aprendizaje. El objetivo del estudio es detectar problemas de aprendizaje en las materias de bioestadística en los niveles de posgrado del área de la salud de la Universidad Juárez del Estado de Durango, México. Se utilizó una metodología cualitativa con enfoque crítico interpretativo de la investigación-acción. Los resultados fueron la obtención de redes semánticas de conocimiento sobre audios grabados y entrevistas focales a estudiantes de posgrado durante los años 2019 a 2023 (antes, durante y después de pandemia por el SARS-COV 2) mediante el software Atlas.ti, los resultados revelaron varios problemas, como la falta de contextualización de la materia en situaciones cotidianas de los estudiantes, la escasa interdisciplinariedad y la carencia de materiales significativos para el aprendizaje. Se concluye que las redes semánticas de conocimiento identifican áreas de oportunidad en la comprensión del proceso de enseñanza y aprendizaje para las materias de bioestadística.