LECCIONES APRENDIDAS PARA EL DESARROLLO DEL TALENTO HUMANO EN UN ESCENARIO REAL DE APRENDIZAJE
Resumen
En esta investigación describimos los resultados obtenidos a partir del diseño e implementación de un modelo conceptual para evaluar el proceso de implementación de soluciones innovadoras a través de los pilares de la mentefactura. Su diseño resultó propicio para que los estudiantes pusieran en práctica sus conocimientos, la innovación, su imaginación y la creatividad para explorar e identificar soluciones de alto valor para un sistema inspirado en un escenario real de aprendizaje. Como insumos al proceso de evaluación incorporamos: la planeación del curso, la instrumentación didáctica, el calendario de actividades, rúbricas de evaluación, la plataforma en línea para el acceso a los contenidos del curso a través de (Microsoft TEAMS), las encuestas de entrada y de salida, así como diversas estrategias para la evaluación del aprendizaje. Los resultados sugieren hallazgos importantes, por ejemplo: más del 80% de los estudiantes evaluaron positivamente la estructura del proyecto como una excelente plataforma para mejorar su perfil de liderazgo, ya que les permitió mejorar sus competencias para la toma de decisiones. El 72% refirió que el proyecto les permitió poner a prueba su iniciativa para explorar alternativas de mejora, demostrar su entusiasmo y confianza hacia los retos que se le presentaron. Hoy día el proyecto se encuentra en su tercera edición y se prevé documentar y contrastar los resultados obtenidos durante el ciclo académico enero-junio 2023.Citas
Abdi, H., Williams, L., & Valentin, D. (2013). Multiple factor analysis: Principal component analysis for multitable and multiblock data sets. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 5(5), 149–179. https://wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/wics.1246
Bécue, M., & Pagès, J. (2008). Multiple factor analysis and clustering of a mixture of quantitative, categorical and frequency data. Computational Statistics and Data Analysis, vol. 52(6), pp. 3255–3268. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S016794730700360X
Botha, A. (2019). A mind model for intelligent machine innovation using future thinking principles. Journal of Manufacturing Technology Management, 30(8), pp. 1250–1264. https://www.researchgate.net/publication/333430976_A_mind_model_for_intelligent_machine_innovation_using_future_thinking_principles
Brown, S. y Pickford, R. (2013). Evaluacio?n de habilidades y competencias en educacio?n superior. Editorial Narcea
Escofier, B., & Pagès, J. (2008). Analyses Factorielles simples et multiples. Objectifs, méthodes et interpétation (4ª Ed.). Dunod
Fuertes, G., Vargas, M., Soto, I., Witker, K., Peralta, M., & Sabattin, J. (2015). Project-Based Learning versus Cooperative Learning courses in Engineering Students. IEEE Latin America Transactions, 13(9), 3113–3119. https://researchers.unab.cl/es/publications/project-based-learning-versus-cooperative-learning-courses-in-eng
Goñi, J. (2012). Mentefactura. El cambio de modelo productivo, Innovar sobre los intangibles del trabajo y de la empresa. Ediciones Díaz de Santos
Lebart, L., Salem, A. y Bécue, M. (2000). Análisis estadístico de textos. Editorial Milenio
Macías, A. y González, A. (2017). De las manufacturas a las mentefacturas: Yachay y la transición hacia una economía del conocimiento en Ecuador. Revista Universidad San Gregorio de Portaviejo (17). http://201.159.222.49/index.php/REVISTASANGREGORIO/article/view/290
Pagès, J. (2004). Multiple factor analysis: Main features and application to sensory data. Revista Colombiana de Estadistica, vol. 27(1). https://www.redalyc.org/pdf/899/89927101.pdf
Saenz, A. (2012). El Éxito de la Gestión de Proyectos. Un enfoque entre lo tradicional y lo dinámico. [Tesis Doctoral, Universitat Ramon Llull]. https://www.tdx.cat/handle/10803/117483#page=1
