VALIDACIÓN DE UN INSTRUMENTO DE PERCEPCIÓN DE DIFICULTAD EN EL APRENDIZAJE DE BIOFÍSICA.

Emilio Eduardo Romero-Romero; José Pompilio Young-Castillo; Xiomara Iliana Medina Pineda

Enviado abril 26, 2022

Publicado 2022-01-10

Artículos

Vol. 32 Núm. 1 (2022): Scientia

VALIDACIÓN DE UN INSTRUMENTO DE PERCEPCIÓN DE DIFICULTAD EN EL APRENDIZAJE DE BIOFÍSICA.

Emilio Eduardo Romero-Romero⁺⁻
José Pompilio Young-Castillo⁺⁻
Xiomara Iliana Medina Pineda⁺⁻

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Publicado: 2022-01-10

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Romero-Romero, E. E., Young-Castillo, J. P., & Medina Pineda, X. I. (2022). VALIDACIÓN DE UN INSTRUMENTO DE PERCEPCIÓN DE DIFICULTAD EN EL APRENDIZAJE DE BIOFÍSICA. Scientia, 32(1), 23–31. Recuperado a partir de https://revistas.up.ac.pa/index.php/scientia/article/view/2887

Aviso de derechos de autor/a

Resumen

La biofísica es uno de los cursos básicos en ciencias biomédicas en el cual se han observado dificultades en el aprendizaje. Aunque el concepto de percepción de dificultad podría ser subjetivo, su cuantificación radica en la transformación de la subjetividad de un individuo en una realidad objetiva. La finalidad de nuestro estudio fue desarrollar un instrumento que midiera la percepción de dificultad de aprendizaje para el curso de biofísica. Para analizar esta situación, se diseñó un instrumento de percepción de dificultad de aprendizaje del curso (IPDAB) compuesto por 9 reactivos, basado en una escala de Likert, con una puntuación de 1 hasta 5; combinadas en una única puntuación durante el proceso de evaluación de datos. La muestra estuvo compuesta por 155 estudiantes de la Facultad de Medicina de la Universidad de Panamá. La consistencia interna del instrumento se evalúo con una prueba de alfa de Cronbach y un análisis factorial exploratorio por el método de componentes principales con rotación oblicua Promax. Los estadísticos descriptivos indican que en promedio los estudiantes perciben con mayor dificultad el tema R2 (? = 3.79), en el cual se analizan los conceptos de biopotenciales, neurotransmisores y sinapsis. La prueba de Kaiser-Meyer-Olkin mostró un valor de 0.682. El alfa de Cronbach para la confiabilidad fue de 0.719. IPDAB nos permite conocer los módulos que representan mayor percepción de dificultad. Por consiguiente, contamos con un instrumento que exhibe propiedades psicométricas aceptables, válido, confiable, fácil de aplicar e interpretar, desarrollado en muestras de estudiantes universitarios panameños.

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Citas

Backovi?, D. V, Živojinovi?, J. I., Maksimovi?, J., y Maksimovi?, M. (2012). Gender differences in academic stress and burnout among medical students in final years of education. Psychiatria Danubina, 24(2):175-81.
Bakar, R. (2014). the Effect of Learning Motivation on Student’s productive competencies in vocational high school, West Sumatra. International Journal of Asian Social Science, 4(6): 2226–5139.
Bolarinwa, O. (2015). Principles and methods of validity and reliability testing of questionnaires used in social and health science researches. Nigerian Postgraduate Medical Journal, 22(4): 195. https://doi.org/10.4103/1117-1936.173959
Boone, H. N., y Boone, D. A. (2012). Analyzing Likert Data. Journal of Extension 50(2): 1–5.
Bourgeois, E. (2009). Apprentissage et transformation du sujet en formation. Education Permanente, 3(136): 101–110.
Carifio, J., y Perla, R. (2008). Resolving the 50-year debate around using and misusing Likert scales. Medical Edu-cation, 42(12): 1150–1152. https://doi.org/10.1111/j.1365-2923.2008.03172.x
Croasmun, J. T., y Ostrom, L. (2011). Using Likert-type scales in the social sciences. Journal of Adult Education, 40(1: 19–22.
Devlin, S. J., Dong, H. K., y Brown, M. (1993). Selecting a Scale for Measuring Quality. Marketing Research, 15(3): 13–16.
Etobro, A. B., y Fabinu, O. E. (2017). Students’ perceptions of difficult concepts in biology in senior secondary schools in Lagos state. Global Journal of Educational Research, 16(2): 139. https://doi.org/10.4314/gjedr.v16i2.8
González, E., y Ivanovich, V. (2005). La biofísica, ¿ciencia básica o aplicada? Elementos: Ciencia y Cultura, 12: 47–49.
González, S., y Recino, U. (2015). Aprendizaje estratégico en la solución de problemas docentes en estudiantes de Medicina: dimensiones e indicadores. Educación Médica, 16(4): 212–217.
Haddad, J. (2010). Problemas de los Estudiantes de Medicina. Colegiomedico.Hn, 34, 2–6. https://www.revistamedicahondurena.hn/assets/Uploads/Vol34-4-1966-8.pdf
Hall, S., Stephens, J., Parton, W., Myers, M., Harrison, C., Elmansouri, A., Lowry, A., y Border, S. (2018). Identifying Medical Student Perceptions on the Difficulty of Learning Different Topics of the Undergraduate Anatomy Curric-ulum. Medical Science Educator, 28(3): 469–472. https://doi.org/10.1007/s40670-018-0572-z
Hartley, J. (2014). Some thoughts on Likert-type scales. International Journal of Clinical and Health Psychology, 14(1): 83–86. https://doi.org/10.1016/S1697-2600(14)70040-7
Hellriegel, D., y Slocum, J. (2009). Comportamiento Organizacional (12th ed.). CENCAGE.
JHU. (2021). Biophysics undergraduate Requiremets. John Hopkins University. https://biophysics.jhu.edu/undergraduate/requirements/
Joshi, A., Kale, S., Chandel, S., y Pal, D. (2015). Likert Scale: Explored and Explained. British Journal of Applied Science and Technology, 7(4): 396–403. https://doi.org/10.9734/bjast/2015/14975
Kirk, S. A., y Bateman, B. (1962). Diagnosis and Remediation of Learning Disabilities. Exceptional Children: 73–78. https://doi.org/10.5112/jjlp.36.315
Kleebbua, C., y Siriparp, T. (2016). Effects of Education and Attitude on Essential Learning Outcomes. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 217: 941–949. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.02.061
Knapp, T. R. (1993). Treating Ordinal Scales as Ordinal Scales. Nursing Research, 42(3): 184-188. https://doi.org/10.1097/00006199-199305000-00011
López-Aguado, M., y Gutiérrez-Provecho, L. (2019). Cómo realizar e interpretar un análisis factorial exploratorio utilizando SPSS. REIRE Revista d’Innovació i Recerca En Educació, 12 (2): 1–14. https://doi.org/10.1344/reire2019.12.227057
Michael, J. (2007). What makes physiology hard for students to learn? Results of a faculty survey. American Journal of Physiology - Advances in Physiology Education, 31(1): 34–40. https://doi.org/10.1152/advan.00057.2006
Mircioiu, C., y Atkinson, J. (2017). A Comparison of Parametric and Non-Parametric Methods Applied to a Likert Scale.
Pharmacy, 5(4): 26. https://doi.org/10.3390/pharmacy5020026
O’Dwyer, A., y Childs, P. E. (2017). Who says organic chemistry is difficult? Exploring perspectives and percep-tions. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 13(7): 3599–3620. https://doi.org/10.12973/eurasia.2017.00748a
Ocaña, T., Peréz, M., y Quijano, R. (2013). Elaboración y Validación de una escala de creencias de los alimonos de educación secundaria obligatoria. Profesorado, 17(1): 431–454.
Ornek, F., Robinson, W., y Haugan, M. (2007). What Makes Physics Difficult. Science Education International, 18(3), 165–172.
Pérez, E. R., y Medrano, L. (2010). Análisis factorial exploratorio: Bases conceptuales y metodológicas. Revista Ar-gentina de Ciencias Del Comportamiento, 2(1889): 58–66.
Shah, M., Hasan, S., Malik, S., y Sreeramareddy, C. T. (2010). Perceived stress, sources and severity of stress among medical undergraduates in a Pakistani medical school. BMC Medical Education, 10(1). https://doi.org/10.1186/1472-6920-10-2
Shahzad, A. (2012). Impact of Self Esteem and Support on Student Performance. Management y Marketing, 10 (2): 352–358.
Sullivan, G. M., y Artino, A. R. (2013). Analyzing and Interpreting Data from Likert-Type Scales. Journal of Gradu-ate Medical Education, 5(4): 541–542. https://doi.org/10.4300/jgme-5-4-18
Tokan, M. K., y Imakulata, M. M. (2019). The effect of motivation and learning behaviour on student achievement. South African Journal of Education, 39(1). https://doi.org/10.15700/saje.v39n1a1510
Uriel, E., y Aldás, J. (2002). Análisis multivariante aplicado. In Madrid: Thomson Editores.
Wu, H., y Leung, S. O. (2017). Can Likert Scales Be Treated as Interval Scales? —A Simulation Study. Journal of So-cial Service Research, 43(4): 527–532. https://doi.org/10.1080/01488376.2017.1329775
Wu, M., y Adams, R. J. (2007). Developing Tests from IRT Perspectives – Construct and Framework. In E. M. Solu-tion (Ed.), Applying the Rasch model to psycho-social measurement: A practical approach. (pp. 19–23). Springer Sigapure.
Young, J. P. (2020). Fundamentos de Biofísica. Universidad de Panamá. 265 pp.
Youngstrom, E. A., Glutiing, J. J., y Watkins, M. W. (2003). Stanford-Binet intelligence scale: Fourth Edition (SB4): Evaluating the empirical bases for interpretations. En C. R. Reynolds & R. W. Kamphaus (Eds.), Handbook of psy-chological and educational assessment of children: Intelligence, aptitude, and achievement. (pp. 217-242). New York, Gilford.
Zittoun, T. (2004). Symbolic competencies for developmental transitions: The case of the choice of first names. Cul-ture and Psychology, 10(2): 131–161. https://doi.org/10.1177/1354067X04040926