Revista de Educación
Dirección de Educación a Distancia - UDB Virtual
Instituto de Investigación y Formación Pedagógica
Universidad Don Bosco - El Salvador
Contenido:
Revista Semestral
Año 16, N° 29
Julio - diciembre 2024
Using Genre Analysis to Detect
AI-Generated Academic Texts
Leadership Styles of Headteachers,
Teacher Commitment and Academic
Performance within Ejisu Municipality
Educación a Distancia e Innovación
en la UDB
Modelos de Divulgación Cientíca y
Acceso Universal al Conocimiento:
una Revisión Sistemática
Didáctica Innovadora para
Potenciar los Aprendizajes en el
Programa de Ingeniería Industrial
3.
Indexada en:
Revista de Educación
Dirección de Educación a Distancia UDB Virtual
Instituto de Investigación y Formación
Pedagógica
Revista Semestral
Año 16, N°29
Julio - diciembre 2024
ISSN 1996-1642
e-ISSN 2958-9754
Créditos
Créditos
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Vicerrector Académico
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Revista de Educación
Dirección de Educación a Distancia
Instituto de Investigación y Formación Pedagógica
Universidad Don Bosco - El Salvador
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1.
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de El Salvador, tiene como propósito aportar y compartir con la
comunidad educativa nacional e internacional sus reflexiones,
experiencias y resultados de investigaciones en el área educativa.
Diá-logos aborda diferentes temáticas educativas, entre ellas,
pedagogía, currículo, evaluación, tecnología, políticas y gestión
educativa. Diá-logos tiene como destinatarios a los educadores
de todo nivel, funcionarios públicos del área de educación,
investigadores del área de educación, formadores de maestros
y estudiantes en formación docente.
Diá-logos es una publicación semestral de la Dirección de
Educación a Distancia y del Instituto de Investigación y Formación
Pedagógica a través de la Editorial Universidad Don Bosco cuya
sede se encuentra en Universidad Don Bosco, calle a Plan del
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Salvador.
Revista de Educación
Dirección de Educación a Distancia
Instituto de Investigación y
Formación Pedagógica
Universidad Don Bosco - El Salvador
Contenido
Contenido
5
Editorial
Educación a Distancia e Innovación en la UDB
Distance Education and Innovation at UDB
Eduardo Menjívar Valencia
Revista Semestral Año 16, N° 29, julio - diciembre 2024
Revista de Educación
Dirección de Educación a Distancia
Instituto de Investigación y Formación Pedagógica
Universidad Don Bosco - El Salvador
ISSN 1996-1642
e-ISSN 2958-9754
9
Artículo 1
Using Genre Analysis to Detect AI-Generated Academic Texts
Uso del Análisis de Género para Detectar Textos Académicos Generados por IA
Mimoun Melliti
29
Artículo 2
Leadership Styles of Headteachers, Teacher Commitment and Academic
Performance within Ejisu Municipality
Estilos de Liderazgo de los Directores, Compromiso Docente y Rendimiento
Académico en el Municipio de Ejisu
Samuel Kwadwo Aboagye
Mary Ayikue Assumpta
43
Artículo 3
Modelos de Divulgación Científica y Acceso Universal al Conocimiento:
una Revisión Sistemática
Models of Scientific Popularization and Universal Access to Knowledge:
a Systematic Review
Marco Antonio Esquivel-Hernández
Alexandro Escudero-Nahón
Claudia Cintya Peña-Estrada
63
Artículo 4
Didáctica Innovadora para Potenciar los Aprendizajes en el Programa de
Ingeniería Industrial
Innovative Didactics to Enhance Learning in the Industrial Engineering Program
César Augusto Palma-Alvarado
5.
Educación a Distancia e Innovación
en la UDB
Distance Education and Innovation at UDB
DOI: https://doi.org/10.61604/dl.v16i29.395
Según la Unesco (2020) más de 190 países cerraron sus instituciones educativas
a raíz de la pandemia provocada por el COVID 19. Muchos de estos países optaron
por la continuidad del proceso de enseñanza aprendizaje a través de la educación
a distancia, educación virtual, educación remota, educación en línea, educación
conectada, entre otras opciones que emergieron en ese momento. Sin embargo,
la gran mayoría de los centros de enseñanza a nivel mundial no disponían de las
herramientas y la infraestructura digital adecuada para enfrentarse a escenarios
que dependían exclusivamente de recursos tecnológicos. Sin duda, esta situación
agudizó aún más las brechas digitales que ya existían en distintos países antes de la
crisis sanitaria que vivió el mundo.
Según la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), el 46% de
los niños de entre 5 y 12 años viven en hogares que no están conectados. Para el caso
de El Salvador, más del 90% de los niños de los hogares más pobres viven en hogares
no conectados.
En América Latina y el Caribe se registran 9,6 millones de niños y adolescentes fuera
del sistema educativo, y muchos de ellos abandonaron temporalmente o asistieron
escasamente a una institución educativa durante el 2020. Uno de cada tres jóvenes
no finaliza la educación secundaria alta, nivel educativo considerado por el ODS4
como el mínimo para un crecimiento sostenible con igualdad (Unesco, 2024).
A pesar de estos desafíos que hemos venido enfrentando, la pandemia aceleró
una transformación digital en el ámbito educativo que muy seguramente hubiese
tardado muchos años en llegar. Estos cambios forzados y abruptos han permitido
que algunas instituciones educativas diseñen planes estratégicos integrales para la
incorporación y uso apropiado de las Tecnologías de la Información y Comunicación
(TIC).
El papel que jugaron las TIC para garantizar el acceso a la educación fue
determinante en el contexto de crisis mundial que se vivió. Esos recursos tecnológicos
que antes se percibían como complementos para la formación académica pasaron
a utilizar un lugar central en la continuidad del proceso de enseñanza y aprendizaje. Sin
embargo, debemos entender que la educación a distancia y la innovación educativa
implican un proceso de reflexión profunda sobre las metodologías pedagógicas
y didácticas, el rol del docente y del estudiante, las dinámicas de aprendizaje, el
seguimiento continuo al estudiante y la manera en el que las instituciones educativas
6.
trabajan. En esta línea, la tecnología no se convierte solamente en una herramienta,
sino en un mediador esencial en el proceso de enseñanza y aprendizaje.
Esto lo confirma el Dr. Julio Cabero, profesor de la Universidad de Sevilla, quien
dictó la conferencia: “TIC e Innovación Educativa” en el marco del segundo Congreso
Iberoamericano de Tecnologías Emergentes e Innovación Educativa que se llevó a
cabo en el mes de octubre del 2024 en España, y en el que tuve la oportunidad de
participar como ponente.
El Dr. Cabero indicó que la innovación educativa debe ser un proceso planeado,
deliberado y sistematizado. Definió la innovación como “un conjunto de ideas, procesos
y estrategias, mediante las cuales se persigue algún cambio en la práctica educativa,
donde debe existir una transformación de las estrategias, metodologías, tecnologías
y evaluación”. En ese sentido, la innovación consiste en generar conocimiento sobre
cómo se transforma la práctica educativa con la incorporación de la tecnología, que
nos permite romper con las 3 Unidades en las que se ha venido apoyando el sistema
educativo: Tiempo, Espacio y Acción. Sin duda, estamos viviendo en un ecosistema
digital en el que el proceso de enseñanza y aprendizaje se debe replantear porque
nuestros alumnos están aprendiendo de forma diferente.
Puntualmente, en la Universidad Don Bosco nos encontramos, precisamente, en
esa constante reflexión pedagógica sobre el desarrollo de la educación a distancia e
innovación educativa que se ha venido implementando en el currículo.
El Modelo Pedagógico de la UDB, que redefine el pensamiento y cómo se organiza
la educación, nos dio la pauta para iniciar con la Modalidad de Educación a Distancia
(UDB Virtual). Este modelo impone cambios en todos los ambientes educativos, el
diseño de los planes de estudio y la gestión del proceso educativo centrados en los
estudiantes que aprenden interactuando con lo complejo de la realidad, la manera de
abordar los perfiles de egreso basados en competencias como procesos complejos
de desempeño con idoneidad, a afrontar la educación integral de manera flexible y
holística (Flores et al., 2021).
Nuestro Modelo se fundamenta en el enfoque por competencias desde el
pensamiento complejo. Esta visión plantea una forma original de aprender y nos lleva
a afrontar la educación desde una sociedad compleja y globalizada. En ese sentido,
la competencia se visualiza como el saber actuar de manera pertinente en contextos
complejos e inciertos, enfrentando con claros criterios de calidad, aquellos problemas
que le son propios o han sido apropiados por la profesión docente (Hawes, 2010).
Entendemos el aprendizaje como un proceso que promueve la interacción
permanente y activa de la comunidad educativa. El educador, como facilitador
y animador, favorece la interacción social y promueve competencias orientadas
al desarrollo integral de las personas. El estudiante participa como gestor de su
propio aprendizaje; por ello, el educador crea las condiciones para un aprendizaje
significativo mediante experiencias que facultan a los estudiantes a transformar la
realidad en que viven inmersos.
El aprendizaje se centra en el saber actuar en diferentes contextos, donde el
estudiante aprende a actuar y tomar decisiones en todas sus dimensiones humanas
(ser, hacer, convivir y aprender a aprender) y en variados escenarios (su propia vida,
interacción con los demás y en un mundo complejo) (Flores et al., 2021).
7.
En la modalidad de Educación a Distancia (UDB Virtual), los docentes son agentes
de cambio, inspirados en la acción educativa salesiana de Don Bosco, guiados por el
Ideario, el Modelo Educativo y en coherencia con el Modelo Pedagógico basado en
el enfoque por competencias desde la visión del pensamiento complejo.
Los programas en modalidad a distancia están centrados en el desarrollo de
ambientes educativos asincrónicos, donde el estudiante es el centro del proceso de
enseñanza y aprendizaje. El docente y los estudiantes se encuentran ubicados en
espacios y tiempos diferentes (no presencial); por tanto, se requiere mayor interacción,
autonomía y colaboración de los estudiantes en su proceso de aprendizaje.
En esta modalidad, los materiales didácticos y audiovisuales de cada asignatura
han sido diseñados, cuidadosamente, por expertos contenidistas y han sido colocados
en el aula digital de manera que permitan la lectura autónoma.
Los docentes guían, orientan, monitorean, realimentan y acompañan al estudiante.
Mantienen vivos los espacios comunicativos sincrónicos y asincrónicos, facilitan el
acceso a los materiales interactivos y animan al diálogo entre los estudiantes.
Cada una de las asignaturas se subdivide en 5 Unidades de Aprendizaje. Tales
unidades combinadas e interdependientes propician la formación profesional del
estudiante. Entre las diferentes características que componen el modelo de las carreras
ofrecidas a distancia en la Universidad Don Bosco se destacan: equipo preparado
para EAD, modelo pedagógico centrado en el aprendizaje, material didáctico,
tecnología de la información y de la comunicación e infraestructura.
Como fruto del inmenso trabajo que se había venido realizando en la UDB Virtual,
en marzo del 2019 se lanzaron los primeros 3 programas de estudio: Licenciatura
en Administración de Empresas, Técnico en Marketing Digital y Ventas y Técnico en
Ingeniería en Computación. Paulatinamente, se han ido incorporando más carreras
de grado y posgrados a distancia. Actualmente, se tienen 16 carreras: 6 Técnicos, 2
ingenierías, 4 licenciaturas y 4 maestrías. Contamos con más de 1800 estudiantes.
Seguimos trabajando arduamente para expandir nuestra oferta académica a
distancia a escala regional; y en esta misma línea, también continuamos creciendo
y avanzando con la Revista Diá-logos que desde el 2022 se administra desde la
Dirección de Educación a Distancia. En esta oportunidad presentamos cuatro artículos
que conforman el número 29 de la Revista.
Por primera vez estamos publicando dos artículos en inglés de autores de los países
de Ghana y Túnez del continente de África, el tercer artículo es de autores de México
y el último es de un autor de la UDB.
El primer artículo se titula Using Genre Analysis to Detect AI-Generated Academic
Texts, de Mimoun Melliti. En este estudio el autor investiga las características distintivas
entre resúmenes escritos por humanos y resúmenes generados por inteligencia artificial
mediante técnicas de análisis de género.
El segundo artículo es Leadership Styles of Headteachers, Teacher Commitment
and Academic Performance within Ejisu Municipality, de Samuel Kwadwo. En este
artículo, el autor investigó la relación entre los estilos de liderazgo, el compromiso de
los docentes y el rendimiento académico dentro del municipio de Ejisu, Ghana.
8.
La tercera investigación es de los autores Marco Esquivel-Hernández Alexandro
Escudero-Nahón y Claudia Peña-Estrada y se titula Modelos de Divulgación Científica
y Acceso Universal al Conocimiento: una Revisión Sistemática. Los autores hacen una
revisión sistemática de la literatura especializada en modelos de divulgación de la
ciencia para conocer los modelos vigentes más relevantes.
El cuarto artículo se titula Didáctica Innovadora para Potenciar los Aprendizajes
en el Programa de Ingeniería Industrial y es del autor César Palma-Alvarado. El autor
investiga las prácticas docentes que puedan coadyuvar, o no, a la formación de
estudiantes innovadores.
La revista Diá-logos sigue creciendo e incorporándose a más bases de datos
reconocidas a nivel internacional.
La apuesta de la UDB es continuar proyectando el desarrollo de UDB Virtual a escala
regional como lo establece el Plan Maestro 2022-2026.
Dr. Eduardo Menjívar Valencia
Editor
San Salvador, 30 de octubre de 2024
Artículo 1
9.
1
He holds an MA in English teaching and a PhD in English language. He has authored and edited several
books, book chapters, and research articles on Globality Studies, Hybridity studies, ELT materials, English
language teaching/learning, genre analysis, and assessment. Senior Fellow of the Higher Education Academy
(SFHEA), Assistant Professor of English, and Head of the English Department at the Faculty of Arts and Humanities
Kairouan, Tunisia.
DOI: https://doi.org/10.61604/dl.v16i29.377
Using Genre Analysis to Detect AI-
Generated Academic Texts
Uso del Análisis de Género para Detectar
Textos Académicos Generados por IA
ISSN: 1996-1642
e-ISSN: 2958-9754
Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024 pp. 9-27
Revista de Educación
Universidad Don Bosco - El Salvador
Mimoun Melliti
1
University of Kairouan, Tunisia
Correo: mimoun_melliti@yahoo.com,
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2791-4051
Recibido: 07 de julio de 2024
Aceptado: 14 de septiembre de 2024
Para citar este artículo: Melliti, M. (2024). Using Genre Analysis to Detect AI-Generated Academic Texts,
Diá-logos, (29), 9-27
Nuestra revista publica bajo la Licencia
Creative Commons: Atribución-No
Comercial-Sin Derivar 4.0 Internacional
10.
Resumen
Este estudio investiga las características distintivas
entre resúmenes escritos por humanos y resúmenes
generados por inteligencia artificial mediante
técnicas de análisis de género. La investigación
examina resúmenes tipo mini-memoria elaborados
por estudiantes de Segundo Año de Máster en
Inglés (MA2) en la FLSH Kairouan y los compara
con resúmenes generados por IA utilizando
el Chat Generative Pre-trained Transformer 3
(ChatGPT). El análisis se centra en la recurrencia
de las funciones del texto, específicamente en
la frecuencia y calidad de elementos como
las declaraciones de propósito, metodología,
resultados y contextualización. Los hallazgos
revelan que los resúmenes escritos por humanos
presentan una presentación más equilibrada y
detallada, destacando la contextualización y
los resultados comprensivos, mientras que los
resúmenes generados por IA tienden a priorizar
declaraciones de propósito claras y explícitas,
con menos profundidad en los resultados y la
información contextual. El estudio propone métodos
avanzados de detección, incluyendo herramientas
mejoradas de análisis de texto y evaluaciones de
contextualización, para diferenciar el contenido
generado por IA. También destaca la necesidad
de una formación específica para docentes y
criterios de evaluación rigurosos para mantener la
integridad académica y abordar los desafíos que
plantea la IA en la redacción académica.
Palabras clave
Análisis de género, textos generados por IA,
resumenes académicos, comparación humano-IA.
Abstract
This study investigates the distinguishing
characteristics between human-written and AI-
generated abstracts through genre analysis
techniques. The research examines mini-memoir
abstracts authored by Second Year Master in English
(MA2) students at FLSH Kairouan and compares
them to AI-generated abstracts created using Chat
Generative Pre-Trained Transformer 3 ChatGPT.
The analysis focuses on text function recurrence,
specifically the frequency and quality of elements
such as purpose statements, methodology,
results, and contextualization. Findings reveal
that human-written abstracts exhibit a more
balanced and detailed presentation, emphasizing
contextualization and comprehensive results, while
AI-generated abstracts tend to prioritize clear
and explicit purpose statements with less depth
in results and contextual information. The study
proposes advanced detection methods, including
enhanced text analysis tools and contextualization
assessments, to differentiate AI-generated content.
It also highlights the need for targeted teacher
training and rigorous assessment criteria to uphold
academic integrity and address the challenges
posed by AI in scholarly writing.
Keywords
Genre analysis, AI-generated texts, academic
abstracts, Human-AI Comparison.
Introduction
The software TurnItIn is widely known for its role in detecting plagiarism by analyzing
textual content submitted by students against a vast database of academic papers
and online sources. Similarly, this study employs genre analysis techniques to determine
the distinctive features between human-written and AI-generated texts. Just as TurnItIn
scrutinizes linguistic patterns and semantic similarities to identify potential instances of
plagiarism, GenreItIn scrutinizes the generic structures and stylistic nuances of abstracts
in an attempt to distinguish between content authored by humans and that generated
by AI. GenreItIn is a name assigned by the researcher to the process of identifying
similar linguistic and stylistic structures in the generated texts and the human-written
texts.
Genre analysis offers a lens through which to examine the complexities of written
communication. Rooted in the exploration of textual conventions and structures, genre
analysis provides a systematic framework for understanding how different genres
function within specific social and communicative contexts (Bhatia, 1993; Swales,
1990). Within this scholarly discourse, the distinction between human-written and AI-
generated content has emerged as a topic of increasing significance, particularly
in light of advancements in artificial intelligence and natural language processing
technologies.
Using Genre Analysis to Detect AI-
Generated Academic Texts
11.
Genre analysis has become an important tool in understanding and teaching
discourse, significantly impacting literacy education globally. This approach provides
applied linguists with a socially informed theory of language and a pedagogical
framework grounded in research on texts and contexts (Kessler & Polio, 2023). Recent
studies have focused on understanding the integrity and variation within genres, exploring
their internal structures and social processes (Darvin, 2023). These studies highlight the
importance of contexts, lexico-grammatical features, and rhetorical patterns. In light
of using genre analysis to detect AI-generated academic texts, these insights become
central (Melliti, 2024; Sárdi, 2023). AI-generated texts often mimic the surface features
of human writing but may lack the deeper rhetorical patterns and contextual details
inherent in human-authored genres. Through using genre analysis, educators and
researchers can develop tools to identify these discrepancies, ensuring the integrity of
academic writing. This addresses the challenge of distinguishing AI-generated content
and reinforces the importance of teaching genre-specific literacy skills in classrooms,
thereby enhancing critical literacy and language education.
The present study seeks to contribute to this evolving discourse by undertaking a
comprehensive investigation into the genre characteristics of human and AI-generated
abstracts (Swales, 1990; Bhatia, 1993). The selection of mini-memoir abstracts, authored
by MA2 students at FLSH Kairouan, serves as the primary corpus for analysis. These
abstracts, spanning diverse topics within the domains of linguistics, literature, culture
studies, and discourse analysis, provide rich material for exploring the genre conventions
inherent in human-authored texts.
AI-generated abstracts for the same topics are generated using ChatGPT—a
sophisticated AI tool capable of natural language generation. This digital collaborator,
provided with the capacity to mimic human language patterns, offers a unique lens
through which to examine the genre characteristics of machine-authored texts.
The analytical framework employed in the first phase of this study draws upon Melliti’s
(2016) Research Letter Introduction Model, which provides a systematic methodology
for identifying the generic structure of research abstracts. Through manual analysis,
the present study explores the syntactic, semantic, and rhetorical features of both
human and AI-generated abstracts, clarifying the underlying patterns that distinguish
between the two. The researcher allowed for other keys that emanate directly from the
corpus to be identified. In the second phase, the researcher employed a comparative
approach, focusing on analyzing human written abstracts and AI-generated ones from
three main aspects: Language Complexity, Writing Style, and Discourse Organization.
Literature review
Genre Analysis in Academic Writing
Genre analysis is a significant approach to understanding the structure and
conventions of academic writing. The concept of genre analysis, as introduced by
Swales (1990) provides a framework for examining how different genres function
within specific social and communicative contexts. Swales’ work is foundational in this
field, emphasizing the importance of genre as a social construct and exploring how
academic genres serve communicative purposes.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
12.
Swales (1990) defines genre as “a class of communicative events” that share
common features and fulfill specific functions within a community (p. 58). This definition
highlights the role of genre in shaping academic writing practices. His model of genre
analysis includes the identification of moves and steps that are characteristic of specific
genres. For instance, the Introduction section of academic papers typically involves
moves such as establishing a research territory, identifying a niche, and occupying that
niche (Swales, 1990).
Swales’s (1990) work emphasizes the significance of understanding the rhetorical
structures and social contexts of academic genres. His ideas have paved the way
for incorporating genre analysis into language teaching, providing a framework for
developing genre-specific literacy skills. In the context of detecting AI-generated
academic texts, Swales’s (1990) genre analysis principles become particularly relevant.
AI-generated texts often replicate the structural aspects of academic writing but may
fall short in capturing the specific rhetorical strategies and social contexts that human
writers inherently incorporate. Teachers and researchers can identify these subtle
differences by applying Swales’s (1990) genre analysis, enhancing the ability to detect
AI-generated content and ensuring the authenticity of academic writing. This reinforces
the importance of genre-based pedagogy in language education, fostering critical
literacy and effective communication skills. This approach aligns with the APA’s (2023)
policy, which emphasizes the necessity of transparent and ethical use of AI-generated
content in academic work, reinforcing the importance of genre-based pedagogy
in language education. Through adhering to these guidelines, educators can foster
critical literacy and effective communication skills in their students.
Bhatia (1993) further extends this analysis by examining the rhetorical structures of
academic genres. Bhatia (1993) provides a detailed examination of how professional
genres, including research articles and abstracts, are constructed to meet the needs
of their audiences. He highlights that academic genres are not static but evolve in
response to changes in disciplinary practices and communication technologies.
Bhatia’s (1993) work is instrumental in understanding the dynamics of academic writing
genres and their role in scholarly communication.
Genre analysis has also been applied to the study of academic abstracts. According
to Hyland (2000), academic abstracts often follow a move-based structure that
includes identifying the purpose of the study, describing the methodology, summarizing
the results, and discussing the implications. Hyland’s research emphasizes the formulaic
nature of abstracts, which helps readers quickly grasp the essence of the research.
Moves and Steps in Academic Genres
Understanding the moves and steps in academic genres is important for analyzing
the structure of scholarly texts. Swales (1990) introduces the concept of “moves” as the
communicative actions that authors use to fulfill the purpose of a genre. In research
articles, the Introduction typically includes moves such as establishing a research
territory, presenting a review of previous research, and stating the research gap or
problem (Swales, 1990).
Further research by Bhatia (1993) elaborates on the concept of “steps,” which are
sub-units within moves that contribute to the overall communicative function. In the
case of research abstracts, moves include providing background information, stating
Using Genre Analysis to Detect AI-
Generated Academic Texts
13.
the research purpose, outlining the methodology, presenting the results, and discussing
the conclusions (Bhatia, 1993). This structured approach ensures that abstracts convey
essential information succinctly.
Additionally, studies on academic writing have identified common move structures
in different genres. For example, the “IMRaD” structure (Introduction, Methods, Results,
and Discussion) is widely used in empirical research articles. According to Oshima
and Hogue (2006), each section of the IMRaD structure serves a specific function: the
Introduction provides background and states the research problem, Methods describe
the procedures, Results present the findings, and Discussion interprets the results and
their implications.
The move-based approach to genre analysis allows for a systematic examination
of how academic texts are organized and how they communicate their intended
messages. Researchers can better analyze both human-written and AI-generated texts
by understanding these structures.
The Challenges of AI in Scholarly Publications
Artificial Intelligence (AI) has made significant strides in natural language processing
and text generation. Tools like GPT-3, developed by OpenAI, have demonstrated the
ability to produce coherent and contextually relevant text across various domains
(Brown et al., 2020). However, the integration of AI in scholarly publications presents
several challenges, particularly in terms of maintaining academic integrity and ensuring
the authenticity of scholarly work.
One of the primary challenges is distinguishing between human-written and AI-
generated content. Research highlights that AI-generated texts often exhibit certain
characteristics, such as repetitive phrasing and lack of depth in contextualization
(Logacheva et al., 2024). These features can be attributed to the algorithms used in
training AI models, which may prioritize coherence and clarity over understanding and
originality.
GPT-3 generates text based on patterns learned from vast amounts of training data.
While tools like this can produce text that mimics human writing, they cannot often
engage deeply with subject matter or integrate previous research in a meaningful
way (Javaid et al., 2023). This limitation poses a challenge for AI-generated content in
academic contexts, where thorough contextualization and critical engagement with
existing literature are needed.
Furthermore, the use of AI in academic writing raises concerns about authorship
and originality. The increasing use of AI tools in generating academic content blurs the
lines between human and machine authorship (Draxler et al., 2024). This shift raises
questions about the ethical implications of AI-generated research and the potential
impact on the credibility of scholarly publications.
The challenge of AI in scholarly publications is compounded by the need for effective
identification methods. Research on this emphasizes the importance of developing
sophisticated tools to identify AI-generated content (Elkhatat et al., 2023). These
tools should focus on detecting patterns and features that are indicative of machine
authorship, such as repetitive structures and lack of depth in analysis. Combining text
analysis algorithms with human judgment can enhance the accuracy of AI content
detection (Yang et al., 2024).
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
14.
Combining text analysis algorithms with human judgment creates a robust
framework for detecting AI-generated content in academic writing. Text analysis
algorithms, powered by machine learning and natural language processing (NLP), can
efficiently analyze vast amounts of text, identifying patterns and anomalies indicative
of AI-generated content (Basta, 2024). These algorithms can detect inconsistencies in
writing style, unusual syntax, and repetitive language use that may signal automated
text generation. However, algorithms alone may struggle with rhetorical strategies,
cultural context, and the subtlety of genre-specific conventions, which are critical
for producing genuinely coherent and contextually appropriate academic writing
(Sidorkin, 2024). Indeed, the challenge algorithms face in handling rhetorical strategies,
cultural contexts, and genre-specific conventions highlights the importance of human
expertise in academic writing. This also shows the value of integrating genre analysis
and critical literacy into language education, ensuring that academic writing remains
not only technically accurate but also rhetorically and culturally appropriate. Addressing
these complexities, the present paper aims, interalia, to bridge the gap between AI-
generated content and the demands of scholarly communication.
Human judgment plays a central role in complementing these algorithms by bringing
in-depth knowledge of academic conventions, genre-specific expectations, and the
ability to interpret context beyond surface-level text analysis. Experts in academic writing
can recognize the intricacies of rhetorical moves, the purpose behind specific writing
choices, and the appropriateness of content within its academic discipline (Zhang,
2023). This human insight is essential for identifying whether a text merely mimics the
form of academic writing or genuinely engages with the content meaningfully. Through
integrating human expertise, it is possible to enhance the detection process, ensuring
that AI-generated content is not only identified based on stylistic anomalies but also
on deeper levels of content engagement and rhetorical coherence (Garib & Coffelt,
2024).
The employment of text analysis procedures and human judgment provides a
comprehensive approach to maintaining academic integrity (Gupta, 2024). automatic
procedures offer the speed and scalability needed to screen large volumes of text,
providing preliminary assessments that highlight potentially AI-generated content.
These flagged texts can then undergo detailed scrutiny by human experts, who can
make informed decisions based on their understanding of academic genres and
rhetorical practices. This combined approach also supports continuous improvement
in AI detection tools, as human feedback can refine and enhance automatic models.
Ultimately, investing both technological and human resources ensures a more accurate
and reliable detection process, preserving the authenticity and integrity of academic
writing in an era of increasingly sophisticated AI text generation (Dergaa et al., 2023).
The present paper seeks to analyze AI and human writing and provide strategies to deal
with the challenges related to them.
Genre analysis offers valuable insights into the structure and conventions of
academic writing, highlighting the importance of moves and steps in conveying
scholarly messages. However, the integration of AI in academic writing presents
significant challenges, including issues related to authenticity, originality, and effective
detection. Addressing these challenges requires a multifaceted approach, combining
advanced detection tools with a deeper human understanding of genre-specific
structures and patterns.
Using Genre Analysis to Detect AI-
Generated Academic Texts
15.
Procedure, analysis, and discussion
Procedure to collect the data
The researcher selected 10 mini-memoir abstracts spanning the period from
September 2022 to April 2024. These mini-memoir abstracts, written by MA2 students
at FLSH Kairouan, explore a diverse array of subjects, including linguistics, literature,
culture studies, and discourse analysis. The researcher engaged an advanced AI tool,
ChatGPT-3, to generate another set of mini-memoir abstracts for the same thematic
domains, ensuring a comprehensive comparative analysis. To do so, the topics of
the mini-memoirs were inserted in ChatGPT chat bar, and the researcher asked it to
generate an abstract of a mini-memoir.
Subsequently, each abstract—whether human-written or AI-generated—underwent
meticulous textual scrutiny by the researcher. This approach was favored over automated
methods due to the nuanced nature of genre analysis. Unlike software, human analysts
possess the cognitive intelligence necessary to determine the subtle intentions behind
each sentence (referred to by the letter S in the figure below). The researcher tried
to meticulously dissect the abstracts and was able to unveil their underlying generic
structures, drawing upon the methodological framework elucidated by Melliti (2016) in
the creation of a Research Letter Introduction Model.
Figure 1
Create a Research Letter Model (CARL Model).
Note: the capital ‘S’ stands for ‘Sentence’.
The selection of Melliti’s (2016) Research Letter Introduction Model for this study is
not arbitrary; rather, it is strategically aligned with the characteristics of the mini-memoir
genre. The rationale behind this choice lies in the inherent similarities between the
research letter and the mini-memoir, both of which serve as condensed versions of
their respective longer counterparts within academia.
Introduction
Introducing
Phase (IP): 3 S
Contextualizing
Phase (CP): 5 S
Finding Phase
(FP): 4 S
Background Information (BI)* 1 S
Previous Research (PR)** 1 S
Previous Research/Background Information (PR/BI)* 1 S
Results (R)* 2 S
Conclussion (C)* 1 S
Results/Conclussion (R/C)** 1 S
Identification of Gap (IG)* 1 S
Purpose of Study (PS)* 1S
Rationale for Study (RS)** 1 S
Methodology (ME)** 1S
Previous Research/Identification of Gap (PR/IG)** 1 S
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
16.
Analysis of the recurrence of keys in the AI generated vs. human-
written abstracts
As shown in Table 1, in the AI-generated set of abstracts, "Purpose of Study" (PS) is the
most dominant text function, accounting for over half of the mentions (50.45%). This
high percentage indicates a strong emphasis on clearly articulating the purpose of the
research. The prominence of PS in these abstracts suggests that the primary objective
is to ensure that readers immediately understand the research's aims. The table below
identifies the recurrence of keys in the AI generated vs. human written abstracts.
The research letter, as a brief form of the traditional research article genre,
encapsulates key elements of a scholarly investigation within a concise framework.
Similarly, the mini-memoir, serving as a condensed version of the MA thesis, distills
the essence of the research endeavor into a shorter format without compromising
its scholarly rigor. Both genres share the common trait of briefness, reflecting a
streamlined approach to presenting academic insights while retaining the essence of
scholarly inquiry. Moreover, the study employed a model tailored to the research letter
genre, which makes it align itself with established academic conventions, ensuring
methodological coherence and comparability with existing scholarly frameworks.
Table 1
Recurrence of keys in the AI generated vs. Human Written abstracts.
Text Function Sample AI generated sentences
“Metaphor has been central in
linguistic and literary studies since
Aristotle’s time.”
Background
Information (BI)
Human
Count
AI
Percentage
AI
Count
Human
Percentage
109.91%11 12.66%
“Previous studies have shown
that women use more mitigated
speech acts than men.”
Previous
Research (PR)
160.90%1 20.25%
“There is little research on how
children acquire pragmatic
competence in multilingual
settings.”
Identification of
Gap (IG)
79.91%11 8.86%
“This study aims to explore
how digital media influences
contemporary literature.”
Purpose of Study
(PS)
1150.45%56 13.92%
“A mixed-methods approach was
used, combining content analysis
with questionnaires”
Methodology
(ME)
1619.82%22 20.25%
“Metaphors were more frequent in
emotionally intense texts.”
Results (R)
100.00%0 12.66%
“This study shows how cultural
context shapes narrative structure.”
Conclusion (C)
69.01%10 7.59%
“The findings show that discourse
markers enhance narrative
cohesion, confirming their
important role in improving listener
comprehension.”
Results/
Conclusion (R/C)
10.00%0 1.27%
“The hypothesis is that code-
switching marks social identity in
bilingual communities.”
Hypothesis (H) 20.00%0 2.53%
Using Genre Analysis to Detect AI-
Generated Academic Texts
17.
In contrast, the human-written set of abstracts also frequently includes PS but to a
lesser extent (13.92%). This indicates that while stating the purpose remains central, it is
not as overwhelmingly dominant. The reduced emphasis on PS in the human-written set
could suggest a more balanced approach to abstract writing, where other elements
such as methodology, results, and previous research are given more prominence.
"Methodology" (ME) appears consistently in both sets, with its presence slightly higher
in the human-written set (20.25%) compared to the AI-generated set (19.82%). This
consistency emphasizes the importance of detailing the methodological approach
in both AI-generated and human-written abstracts. The slight increase in the human-
written set might indicate a greater focus on the research process and techniques
used, potentially reflecting a detailed or methodologically rigorous approach.
"Previous Research" (PR) shows a significant difference between the two sets. In the
human-written set, PR is mentioned frequently (20.25%), whereas in the AI-generated set,
it is scarcely mentioned (0.90%). This substantial difference suggests that the human-
written set places a greater emphasis on situating the current study within the context of
existing research. This contextualization is important for establishing the relevance and
originality of the research, and its higher recurrence in the human-written set may reflect
a more thorough integration of literature review elements.
Both sets include mentions of "Background Information" (BI) and "Identification of
Gap" (IG) with relatively similar frequencies. In the AI-generated set, BI and IG both have
a recurrence of 9.91%, while in the human-written set, BI is at 12.66% and IG at 8.86%.
This indicates a consistent need across both sets to provide context and highlight
the research gap. The slight increase in BI in the human-written set might reflect a
more comprehensive introduction to the research topic, while the levels of IG suggest
a shared emphasis on identifying and addressing gaps in existing knowledge. The
higher percentage of IG in AI-generated abstracts could indeed indicate a deliberate
focus on highlighting research gaps, which might be particularly beneficial for novice
writers who often struggle with this aspect of academic writing. This suggests that AI
tools may be excelling in reinforcing the importance of clearly articulating research
gaps, potentially serving as a valuable aid in academic writing. However, it also raises
questions about the balance between AI-generated content and the development of
human writers' skills, especially in areas where novice writers typically face challenges.
The human-written set of abstracts includes more detailed reporting of "Results" (R)
and "Conclusion" (C), with R at 12.66% and C at 7.59%, compared to the AI-generated
set which has no separate mention of results and only 9.01% for conclusions. This
difference suggests that the human-written set provides more comprehensive reporting
on the outcomes of the research. The presence of distinct mentions of results in the
human-written set indicates a clear delineation of findings, which is essential for
understanding the research's impact and contributions.
The human-written set includes mentions of "Hypothesis" (H) and "Results/Conclusion"
(R/C), which are not present in the AI-generated set. This indicates a broader range of
text functions in the human-written set, potentially reflecting a more detailed or varied
abstract structure. When identifying steps within genres, it is essential to consider what
genre analysts refer to as the propensity for innovation. Members of genre communities
often introduce new elements, which may or may not be validated by expert members
(Bhatia, 1993). The inclusion of H suggests that some abstracts explicitly state the
research hypothesis, while R/C indicates a combination of results and conclusions in
some cases. These unique mentions highlight the human-written set's diverse approach
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
18.
to structuring abstracts, incorporating elements that provide a more holistic view of the
research.
The recurrence patterns observed in both sets of abstracts reflect predictable
structures typical of academic writing. Genre analysis reveals that despite the differences
in recurrence, both AI-generated and human-written abstracts adhere to established
conventions of presenting research. Both types of abstracts consistently include key text
functions such as the purpose of the study, background information, identification of
research gaps, methodology, and conclusions. This predictability supports the idea that
academic abstracts follow a genre-specific structure that can be identified through the
recurrence of these text functions. The structured nature of these abstracts ensures that
essential information is communicated clearly and efficiently, meeting the expectations
of the academic community.
The higher recurrence of "Purpose of Study" (PS) in the AI-generated set and the
balanced distribution of text functions in the human-written set highlight differences
that can be attributed to the potential variation in abstract conceptualization. AI-
generated abstracts may emphasize clarity and purpose, while human-written ones
might incorporate more contextual and methodological details. This distinction
suggests that AI-generated abstracts might prioritize straightforward communication of
the research aim, whereas human-written abstracts might strive for a more balanced
and comprehensive presentation.
Therefore, the analysis of text function recurrence in AI-generated and human-
written abstracts demonstrates that both types share common structural elements while
also exhibiting distinct features. Identifying these differences using genre analysis is
feasible, as the generic structure of academic abstracts is predictable. The recurrence
patterns provide insights into how each type of abstract prioritizes different aspects of
research presentation, reflecting both shared conventions and unique characteristics
of their respective creation processes. While AI-generated and human-written abstracts
adhere to similar genre conventions, they differ in their emphasis and distribution of text
functions. These differences can be systematically identified and analyzed, contributing
to our understanding of how abstracts are constructed and the potential impact of AI
in academic writing.
The findings have direct implications for detecting AI-generated content in students'
writing. Through understanding the structural differences and the recurrence patterns
of various text functions, teachers and content detection tools can develop more
sophisticated methods to identify AI-generated text. Based on the findings of this study,
key indicators include:
• High Frequency of Purpose Statements: a higher-than-usual recurrence of
"Purpose of Study" statements may suggest AI-generated content, as AI tends to
prioritize clear and explicit objectives.
• Lack of Detailed Results and Conclusions: AI-generated texts might
underrepresent detailed results and conclusions, focusing more on the study's
purpose and methodology.
• Less Contextualization: AI-generated content might lack the thorough
contextualization seen in human-written abstracts, particularly the integration of
previous research.
Therefore, teachers and content detection tools can develop more sophisticated
methods to identify AI-generated text by focusing on certain key indicators. As AI-
Using Genre Analysis to Detect AI-
Generated Academic Texts
19.
generated content becomes more prevalent, distinguishing it from human-written text
requires attention to specific patterns and characteristics typical of AI writing.
One of the stamps of AI-generated content is the high frequency of explicit "Purpose
of Study" statements. AI models often prioritize clarity and explicit objectives, leading
to a greater-than-usual recurrence of these statements within the text. For instance,
phrases like "The purpose of this study is..." or "This research aims to..." might appear
more frequently in AI-generated content compared to human-written text. This is
because AI algorithms are designed to ensure that the objectives of the text are clear
and unambiguous, which can result in repetitive and formulaic expressions of purpose.
The lower frequency of explicit 'Purpose of Study' statements in human-written abstracts
might reflect a preference for subtlety and integration of the study’s objectives into the
narrative flow. This suggests that while AI-generated content emphasizes clarity through
repetition, human-authored texts might achieve communicative goals more implicitly.
For novice writers, this contrast could indeed be instructive. The explicitness seen
in AI-generated texts might serve as a model for ensuring clarity and directness.
However, it also highlights the importance of developing the skill to convey purpose
in a sophisticated and contextually appropriate manner, which is often seen in more
advanced academic writing.
Additionally, as the findings indicate, AI-generated texts might exhibit a noticeable
underrepresentation of detailed results and conclusions. While AI is proficient at
generating content that outlines the study's purpose and methodology, it often
falls short in providing the comprehensive details typically found in the results and
conclusions sections. Human authors tend to elaborate extensively on their findings,
discussing implications, limitations, and future directions. In contrast, AI-generated
content may offer more superficial summaries, lacking the depth and critical analysis
that characterize human scholarly writing.
Another distinguishing feature of AI-generated content identified in this study is its
tendency to lack thorough contextualization, particularly the integration of previous
research. Human-written abstracts and research papers usually provide a rich
background, situating the current study within the broader context of existing literature.
This involves citing relevant studies, discussing their findings, and explaining how the
current research builds upon or diverges from past work. AI-generated texts, however,
may provide more generic or surface-level context, failing to deeply engage with
previous research. This results in a less robust and interconnected discussion of the
topic.
To effectively identify AI-generated content, teachers and detection tools can
develop methods that invest these key indicators. For example:
• Text Analysis Software: tools can be designed to scan for high frequencies
of specific phrases and structures associated with purpose statements. The
software can flag potential AI-generated content by analyzing the text for
repetitive patterns. Existing text analysis software, such as Turnitin, Grammarly,
and Copyscape, are examples of tools that can be adapted to scan for high
frequencies of specific phrases and structures, particularly those associated
with purpose statements. Turnitin, primarily used for plagiarism detection, could
be enhanced to identify repetitive patterns indicative of AI-generated content.
Grammarly, which analyzes text for grammar and style, can also be trained
to flag unusually frequent occurrences of certain phrases. Copyscape, a tool
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
20.
for detecting duplicate content, could similarly be adapted to recognize the
repetitive patterns that suggest AI authorship. These tools make use of advanced
algorithms to analyze text, which render them effective in identifying potential
AI-generated content by detecting patterns and irregularities in writing.
• Contextualization Assessment: advanced algorithms can be used to evaluate
the depth of contextualization in the text. These tools can compare the integration
of previous research in the document against a database of human-written texts
to assess whether the content meets the typical standards of scholarly writing. To
assess the depth of contextualization in texts, advanced algorithms such as TF-
IDF, Citation Network Analysis, Latent Dirichlet Allocation (LDA), BERT for Sentence
Embeddings, ROUGE metrics, and Cosine Similarity can be utilized. These tools
compare the integration of previous research in a document against a database
of human-written texts. By analyzing key terms, citation patterns, thematic
structures, sentence contexts, recall of key phrases, and overall textual similarity,
these algorithms help detect AI-generated content by identifying discrepancies
in how well the text incorporates and contextualizes existing research, ensuring it
meets typical scholarly standards.
• Detailed Results and Conclusions Check: detection tools can be programmed
to look for the presence and quality of detailed results and conclusions. The tools
can identify discrepancies that may indicate AI generation by comparing the
level of detail in these sections to known human-authored works.
• Training and Education: training and education play a central role in equipping
teachers with the skills to recognize AI-generated content in student writings
and research papers. Through participating in workshops and training sessions,
teachers and professors can learn to identify subtle differences between AI-
generated and human-written texts. These sessions can focus on key indicators
such as the high frequency of purpose statements, lack of detailed results and
conclusions, and insufficient contextualization of previous research. Teachers can
be taught to use text analysis software and algorithms effectively, understanding
how these tools flag potential AI-generated content. Additionally, they can be
trained to critically evaluate the depth and quality of writing, looking for signs of AI
authorship. With ongoing professional development, teachers can stay updated
on the latest advancements in AI text generation and detection.
Therefore, it is through focusing on these key indicators and developing sophisticated
detection methods that teachers and content detection tools can better identify AI-
generated text. This ensures the integrity and authenticity of academic and professional
writing, maintaining high standards in scholarly communication.
It is essential also for teachers to develop pedagogical strategies aimed at mitigating
the use of AI-generated content in student submissions. Based on the findings of this
study, these strategies include:
• Emphasizing Comprehensive Writing Skills: this involves encouraging students
to incorporate thorough contextualization, detailed methodology, and
comprehensive results and conclusions in their writing. This approach enhances
the depth and quality of their academic work and helps distinguish it from AI-
generated content. Through teaching students to thoroughly contextualize their
Using Genre Analysis to Detect AI-
Generated Academic Texts
21.
research, they learn to integrate relevant literature and build a solid foundation
for their studies. Emphasizing detailed methodologies ensures that their research
processes are transparent, replicable, and well-understood. Encouraging
comprehensive results and conclusions also helps students develop critical
thinking skills, allowing them to analyze and interpret their findings meaningfully.
Javaid et al. (2023) research supports the strategy of encouraging comprehensive
writing skills, particularly in terms of thorough contextualization and detailed
methodology, which can help students create more original and meaningful
academic work that stands apart from AI-generated content.
• Teaching Critical Analysis: teaching critical analysis involves educating students
on the importance of integrating previous research and identifying research
gaps, which are often underrepresented in AI-generated content. Highlighting
the significance of building on existing knowledge, students learn to contextualize
their work within the broader academic domain, demonstrating how their
research contributes to ongoing scholarly conversations. This skill improves the
quality and relevance of their work and enhances their ability to identify and
address gaps in current research. Through targeted instruction and practice,
students become proficient at critical thinking, which allows them to assess and
synthesize information more effectively, produce original insights, and ultimately
create more robust and impactful research papers. Through educating students
on these aspects, they learn to build on existing knowledge and contribute to
scholarly conversations, aligning with Bhatia’s (1993) insights into genre evolution
and audience expectations.
• Implementing Stringent Assessment Criteria: developing assessment criteria
that emphasize the quality and depth of writing can make it more challenging
for AI-generated content to meet academic standards. For instance, criteria
could focus on the depth of literature review, requiring students to critically
engage with a wide range of sources and demonstrate how their work fits
into existing research. Additionally, rubrics might emphasize the necessity for
detailed arguments, where students must provide comprehensive explanations
and robust evidence to support their claims. Assessments could also include a
strong emphasis on originality and critical thinking, requiring students to formulate
unique research questions and hypotheses, and to provide in-depth analysis and
interpretation of their results. Such criteria would demand a level of intellectual
engagement and complexity that AI-generated texts often struggle to achieve,
thereby encouraging more authentic and thoughtful academic writing. As
stated by Oshima and Hogue (2006), focusing on the structural elements allows
assessments to ensure students provide in-depth analysis and robust evidence,
making it harder for AI-generated content to meet these high standards
The analysis of text function recurrence in AI-generated and human-written abstracts
provides valuable insights into their structural and functional differences. These findings
have significant implications for AI content detection in students' writing. Through
identifying specific patterns and developing advanced detection tools, teachers can
better distinguish between AI-generated and human-written content, thereby maintaining
academic integrity and promoting authentic student learning. Understanding these
distinctions also allows for more targeted pedagogical approaches that address the
unique challenges posed by AI in academic writing.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
22.
Analysis of the abstracts at the discourse level
The methodology used to analyze both types of abstracts is a comparative
approach, focusing on three main aspects: Language Complexity, Writing Style, and
Discourse Organization.
As to Language Complexity, it is evaluated by examining the level of detail and
technicality in the language used (Ortega, 2003). This involves analyzing whether the texts
employ specialized terminology, technical jargon, and complex sentence structures.
Each text is assessed to determine if the language is dense and highly technical or if
it is more straightforward and accessible. This aspect helps in understanding how the
complexity of language affects the clarity and depth of the content.
Regarding Writing Style, it is analyzed by looking at sentence length, clarity, and
the presence of jargon (Leki, 1991). The analysis distinguishes between texts with dense,
technical, and academic writing styles and those with clearer, more concise styles. It
is through comparing how formal or informal the writing is, and how the sentences are
structured that the analysis determines how the writing style influences the readability
and effectiveness of the text.
Concerning Discourse Organization, it involves examining how the texts are
structured and how they present their content (Heracleaous, 2006). This includes
evaluating the organization of moves, the coherence of arguments, and the inclusion
of theoretical or empirical components. The analysis identifies whether the text is
more focused on detailed methodologies, theoretical models, and comprehensive
exploration, or if it centers on practical findings and recommendations. This aspect
helps in understanding how the organization of content affects the global flow and
comprehensibility of the text.
In practice, this methodology involves a systematic review of each abstract, using
established criteria for each aspect to ensure consistency. Abstracts are compared
within each set to identify similarities and differences. Findings show how different
abstracts approach language complexity, writing style, and discourse organization. This
approach allows for a structured and detailed comparison, highlighting the varying
ways in which academic texts handle these key elements.
Table 2
Human-written vs AI generated abstracts.
Set Aspect
1
Text 1: Human written Text 2: AI generated
Uses specific terminology; more detailed
and technical language.
Language
Complexity
Writing Style
Discourse
Organization
Dense with multiple clauses and technical
jargon; longer sentences.
Detailed methodology and outcomes;
specific references to theoretical models
and implications.
More straightforward; general descriptions
of methods and goals.
Clear and concise; simpler sentence
structures.
Focuses on aims, methods, and
implications; less emphasis on theoretical
frameworks.
2
Detailed definitions and implications; uses
complex sentences.
Language
Complexity
Writing Style
Detailed and academic with
comprehensive definitions and
explanations.
Simpler and more direct; focuses on
practical implications and empirical
research.
More focused on effects and practical
applications; less technical detail.
Using Genre Analysis to Detect AI-
Generated Academic Texts
23.
Discourse
Organization
Structured with definitions, methods,
findings, and implications.
Organized around empirical research
and practical outcomes; less emphasis
on definitions.
3
Informal and fragmented; inconsistent
grammar and structure.
Language
Complexity
Writing Style
Discourse
Organization
Informal and conversational with
grammatical errors and lack of cohesion.
Disjointed structure with fragmented
sentences; lacks clear focus and
organization.
Formal and structured; consistent
grammar and clear language.
Formal academic style with clear,
organized presentation of findings.
Well-organized with clear sections
on research methods, findings, and
implications.
4
Complex and theoretical; detailed
discussion of factors.
Language
Complexity
Writing Style
Discourse
Organization
Academic with extensive use of
theoretical frameworks and complex
sentences.
Detailed exploration of theories and
factors; includes various research
methods and implications.
Theoretical but more focused on
practical implications; concise and
direct.
Direct and less theoretical; emphasizes
practical implications and concise
reporting.
Focused on practical findings and
implications; organized around specific
case study and context.
5
Detailed and technical language;
includes specific definitions and
theoretical explanations.
Language
Complexity
Writing Style
Discourse
Organization
Academic with dense descriptions and
detailed theoretical discussion.
Comprehensive with detailed analysis of
theoretical models and methods.
Clear and focused on practical aspects;
less technical detail.
Concise and practical; emphasizes
application and practical results.
Focused on practical strategies and
results; organized around case study and
implications.
6
Detailed discussion of the topic; complex
sentence structures.
Language
Complexity
Writing Style
Discourse
Organization
Detailed academic style with extensive
use of theoretical references.
Structured with theoretical background,
methodology, and analysis.
Direct and practical; focuses on
implementation and real-world
application of the topic.
Simplified and practical; focuses on the
gap between expectations and reality.
Organized around practical findings and
recommendations; less emphasis on
theoretical background.
7
Focused on theories with detailed
references and complex explanations.
Language
Complexity
Writing Style
Discourse
Organization
Academic with detailed discussion of
theories and motivation concepts.
Theoretical framework followed by
detailed analysis of the topic.
Direct and practical; focuses on specific
case study and empirical findings.
Clear and focused on empirical research
and practical implications.
Structured around empirical research and
specific case study findings.
8
Complex and theoretical; detailed
discussion of the topic.
Language
Complexity
Writing Style
Discourse
Organization
Academic with dense theoretical
discussion and complex sentences.
Detailed analysis with theoretical and
narrative elements.
Theoretical but focused on practical
implications; concise and clear reporting.
Direct and focused on specific case
study and theoretical implications.
Structured around practical analysis
of specific case study and theoretical
implications.
Detailed description of challenges
and hypotheses with varied sentence
complexity.
Language
Complexity
More straightforward; focuses on specific
challenges and recommendations.
9 Writing Style
Discourse
Organization
Detailed and descriptive; includes
complex sentences and academic
references.
Detailed exploration of challenges with
mixed organizational structure.
Clear and concise; practical focus on
challenges and recommendations.
Organized around specific findings and
recommendations with a clear structure.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
24.
10
Detailed discussion of new technology;
includes specific references and complex
sentences.
Language
Complexity
Writing Style
Discourse
Organization
Academic with extensive discussion of
technology and its impact.
Comprehensive analysis with theoretical
and practical components.
Focused on practical aspects of
new technology with clear, empirical
language.
Direct and practical; focuses on specific
case study and practical implications.
Structured around case study and
empirical findings; less emphasis on
theoretical background.
The comparison between human-written and AI-generated texts reveals several
significant differences in language complexity, writing style, and discourse organization.
These differences reflect the distinct approaches and strengths of human authors versus
AI systems.
Language Complexity
Human-written texts often exhibit a higher level of language complexity. They typically
use specific terminology and detailed technical language, as seen in examples in Table
1 where the abstracts employ specialized jargon and complex sentence structures. This
complexity allows for balanced discussions and in-depth explanations of theories and
methodologies. The use of complex language and terminology can contribute to a
rich and precise presentation of ideas, although it may also lead to less accessibility
for readers who are not familiar with the field or genre. This, in fact, aligns with the
claims of Javaid et al. (2023) who focused on the limitations of AI in engaging deeply
with subject matter, highlighting how AI-generated content often lacks the depth and
specificity found in human-written texts.
In contrast, AI-generated texts tend to be more straightforward and less technical.
They often present general descriptions of methods and goals, using simpler language
and sentence structures. While this approach makes the text more accessible to a
broader audience, it may lack the depth and specificity found in human-written texts. AI
systems prioritize clarity and conciseness, which can result in a more readable but less
detailed exposition of complex subjects, which maps with the findings of Logacheva
et al. (2024) who identified the characteristics of AI-generated texts, such as repetitive
phrasing and lack of depth in contextualization.
For this reason, it could be stated that one of the primary indicators of AI-generated
text is its lack of depth and specialization. AI often avoids complex jargon and highly
specific terminology, opting for more general terms. Thus, when a text lacks detailed
technical language and presents information in a more basic manner in an academic
genre, it may suggest AI authorship.
Writing Style
The writing style in human-written texts, as exhibited in the findings above, is frequently
dense, and characterized by multiple clauses and technical jargon. Sentences are often
longer and more complex, reflecting a deep engagement with theoretical frameworks
and detailed descriptions. This style can be indicative of rigorous academic work,
where the richness of the content is conveyed through elaborate and sophisticated
language. However, this style may also lead to less immediate readability.
Using Genre Analysis to Detect AI-
Generated Academic Texts
25.
As described in the findings in the table above, AI-generated texts generally exhibit
a clearer and more concise writing style. They use simpler sentence structures and
avoid excessive jargon, making the content easier to understand. This style is effective
for conveying information quickly and directly, focusing on practical implications and
results rather than theoretical intricacies. However, the simplicity of the writing style may
sometimes limit the depth and richness of the discussion.
Therefore, AI-generated texts’ more straightforward and concise writing style can be
a significant clue. When a text avoids long, complex sentences and technical jargon in
favor of clear and simple explanations, it might be the product of an AI. However, this
may certainly be explored in future research by examining papers published by expert
and professional researchers. The clarity and directness of AI-generated texts are often
noticeable compared to the more elaborate and dense style of human authorship.
The claim that AI-generated texts exhibit a clearer and more concise writing style,
using simpler sentence structures and avoiding excessive jargon, is supported by studies
such as Javaid et al. (2023) and Logacheva et al. (2024). These studies highlight that
AI models prioritize clarity and straightforward communication, which often results in
less depth and complexity compared to human-written texts. While this simplicity can
enhance readability and practical application, it also limits the depth and richness
of discussion, which is typically characterized by complex sentence structures and
specialized terminology in human written texts. Therefore, the straightforward and less
technical style of AI-generated texts may serve as a significant indicator of their origin,
contrasting with the more elaborate and dense writing of human texts.
Discourse Organization
Human-written abstracts demonstrated detailed and structured discourse
organization. They included specific references to theoretical models, methodologies,
and implications. The organization is typically comprehensive, with a clear delineation
of different moves such as methodology, findings, and theoretical analysis. This structure
supports a thorough exploration of the topic, allowing for an in-depth discussion and a
balanced presentation of research findings.
As to AI-generated texts, they focused on aims, methods, and practical outcomes
with less emphasis on theoretical frameworks. The organization tended to be more
streamlined, centering on empirical research and practical implications. While this
approach facilitates a straightforward presentation of findings and recommendations, it
may lack the detailed theoretical context and comprehensive analysis found in human-
written texts. The AI’s organization is often designed to ensure clarity and coherence,
which can enhance the accessibility of the content.
Consequently, Discourse organization can provide clues to the text’s origin. AI-
generated texts often have a more streamlined structure, focusing on practical
implications rather than detailed theoretical discussions. A lack of comprehensive
theoretical exploration and detailed methodology might indicate AI authorship. If a
text is well-organized but lacks in-depth theoretical context or detailed analysis, it may
be produced by an AI.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
26.
Conclusion
This study provides a detailed analysis of the differences between human-written
and AI-generated abstracts by applying genre analysis techniques. Through examining
the distinctive features and recurrence patterns of key text functions (such as the
purpose of study, methodology, and contextualization) the research identifies clear
differentiators between the two types of content. Human-written abstracts tend to
exhibit a more balanced distribution of elements, with a greater emphasis on detailed
results and conclusions, as well as a deeper integration of previous research. In contrast,
AI-generated abstracts often prioritize explicit purpose statements and demonstrate
less depth in results and contextualization. The study highlights the potential for
developing sophisticated detection methods, such as tailored text analysis software
and contextualization assessments, to identify AI-generated content. Additionally, it
highlights the importance of educating teachers and refining assessment criteria to
maintain academic integrity. Focusing on comprehensive writing skills, critical analysis,
and stringent assessment standards equips the academic community with better
strategies to deal with the challenges posed by AI in scholarly writing.
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Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
28.
Artículo 2
29.
1
Doctor of Educational Leadership, University of Education, Winneba,Ghana, Lecturer at Akenten Appiah-
Menkah University of Skills Training and Entrepreneurial Development, Kumasi, Ghana.
2
Doctor of Philosophy in Urban Education, University of Wisconsin Milwaukee, USA, Lecturer at Akenten Appiah-
Menkah University of Skills Training and Entrepreneurial Development, Kumasi, Ghana.
DOI: https://doi.org/10.61604/dl.v16i29.359
Leadership Styles of Headteachers,
Teacher Commitment and Academic
Performance within Ejisu Municipality
Estilos de Liderazgo de los Directores,
Compromiso Docente y Rendimiento
Académico en el Municipio de Ejisu
ISSN: 1996-1642
e-ISSN: 2958-9754
Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024 pp. 29-42
Revista de Educación
Universidad Don Bosco - El Salvador
Samuel Kwadwo Aboagye
1
University of Education, Winneba, Ghana
Correo: skaboagye@aamusred.edu.gh,
ORCID: https://orcid.org/0009-0000-2802-3288
Recibido: 30 de abril de 2024
Aceptado: 12 de septiembre de 2024
Para citar este artículo: Kwadwo, S., y Ayikue, M. (2024). Leadership Styles of Headteachers, Teacher
Commitment and Academic Performance within Ejisu Municipality, Diá-logos, (29), 29-42
Nuestra revista publica bajo la Licencia
Creative Commons: Atribución-No
Comercial-Sin Derivar 4.0 Internacional
Mary Ayikue Assumpta
2
University of Wisconsin Milwaukee, USA
Correo: maayikue@aamusted.edu.gh,
ORCID: https://orcid.org/0009-0008-0107-8658
30.
Resumen
Este fue un estudio de encuesta destinado a
descubrir la relación entre los estilos de liderazgo,
el compromiso de los docentes y el rendimiento
académico dentro del municipio de Ejisu. Los
investigadores seleccionaron intencionalmente
a 50 directores y 210 profesores, utilizando la
calculadora de tamaño de muestra de Raosoft.
Se utilizó un conjunto de cuestionarios cerrados
que comprendían 67 ítems para los encuestados.
Los datos se analizaron mediante estadística
descriptiva, prueba T y análisis de correlación. El
estudio descubrió, entre otras cosas, que estilos
de liderazgo como el democrático, transaccional,
autocrático, situacional y laissez-faire influyeron
significativamente en el compromiso de los
docentes en las escuelas seleccionadas para el
estudio. Sin embargo, el estilo de liderazgo de laissez-
faire tuvo una influencia negativa en el compromiso
de los docentes. También se reveló que los estilos
de liderazgo democrático y transaccional tuvieron
un efecto positivo en el rendimiento académico
y fue estadísticamente significativo. Por lo tanto,
el estudio recomendó que la Dirección Municipal
de Educación organice seminarios sobre estilos
de liderazgo, compromiso docente y rendimiento
académico para los directores, sus auxiliares y todos
los jefes de departamento, para que conozcan
no sólo la influencia que estos estilos de liderazgo
tienen en el compromiso docente y académico.
desempeño sino también las relaciones positivas
entre estos conceptos en la gestión de cualquier
sistema escolar en términos de desempeño
académico positivo.
Palabras clave
Estilos de liderazgo, director, compromiso docente,
rendimiento académico.
Abstract
This was a survey study aimed at finding out the
relationship between leadership styles, teacher
commitment, and academic performance within
the Ejisu Municipality. The researchers selected
50 headteachers purposively and 210 teachers,
using the sample size calculator by Raosoft. A set
of closed-ended questionnaires was used, and this
comprised 67 items for the respondents. The data
was analyzed, using descriptive statistics, T-tests,
and correlation analysis. The study discovered,
among other things, that leadership styles such as
democratic, transactional, autocratic, situational,
and laissez-faire significantly influenced teacher
commitment in the schools selected for the
study. However, laissez-faire leadership style had a
negative influence on teacher commitment. It was
also revealed that democratic and transactional
leadership styles had a positive effect on academic
performance, and it was statistically significant. The
study, therefore, recommended that the Municipal
Education Directorate should organize seminars
on leadership styles, teacher commitment, and
academic performance for headteachers, their
assistants, and all heads of department so they
know not only the influence these leadership styles
have on teacher commitment, and academic
performance but also the positive relationships
between these concepts in the management of
any school system in terms of positive academic
performance.
Keywords
leadership styles, headteacher, teacher
commitment, academic performance.
Introduction
Background to the study
School leadership calls for certain characteristics, demands, and roles which are
performed, based on individual styles and beliefs. The school leader, for example,
acts as an instructional leader to manage the nature of teaching and learning in the
school; as a curriculum implementer to ensure the attainment of suitable standards;
as a relational expert when it comes to dealing with teachers, parents, and students;
and still supervising administration and management of scanty resources (Amunga,
Were, & Ashioya, 2020). According to Lambrecht, Lenkeit, Hartmann, Ehlert, Knigge and
Spörer (2022), school leadership goes beyond organizational leadership, since school
leadership demands individualized styles.
Leadership practices or behaviors exhibited by the leader in the course of playing his
role as the school leader can be described as his style. Such leadership styles could be
democratic, laissez-faire, autocratic or situational, transformational, and transactional
(if you are talking about behaviors) as some people describe them. The leadership
styles employed by the headteacher go a long way to determining the level of
improvement of schools. For instance, many scholars agree that the type of leadership
style or leadership behavior that goes with transformational leadership will help schools
Leadership Styles of Headteachers, Teacher Commitment
and Academic Performance within Ejisu Municipality
31.
to change positively (Edwards & Aboagye, 2015). However, a leader may practice two,
three, or more styles in his or her leadership functions, depending on situations and the
kind of relationship existing between him or her and the staff, particularly, the teachers.
Whatever styles a leader exhibits may be influenced by his/her socio-cultural practice.
If there is a culture of trust in terms of relationship between and among the
headteacher, the teachers and other staff members, there is likely to be school success.
This is so because there is the belief that school success depends on the commitment
level of all stakeholders of the school, which invariably affects the atmosphere for
teachers and other staff to commit to their respective roles and performances. Teacher
commitment, in this respect, is crucial, considering the influence it exerts on teaching
and learning.
Most studies, in talking about teacher commitment, dwell mostly on teacher
absenteeism, lateness, contact hours, learners’ support, etc. In most cases, however,
the teacher performs multi-dimensional functions to keep the learning atmosphere
conducive. These multi-dimensional functions include, attending to immediacy,
unpredictability, and simultaneity in classroom management (Arends, 1994). In this
context, the teacher’s ability to manage instructional delivery in a conducive, learning
environment may result from how leadership performs in the school system.
The effort of the headteacher in creating a conducive learning environment, in
most cases, is aimed at not only eliciting an appreciable level of teacher commitment
but also improving the academic performance of students. Studies have shown that
teacher commitment and conditions for academic performance will depend on
the style of leadership for change (Roesminingsih & Trihantoyo, 2022). In other words,
headteachers’ leadership is responsible for creating the conditions for appropriate
teacher commitment and academic performance. Such a conducive school
environment promotes teaching and learning and encourages teacher commitment.
Statement of the problem
Data from the GES/Statistics Services indicate that there is a great concern for
schools to raise academic performance, particularly in certain subject areas, such as
Mathematics, Science, and Technology. Anamuah-Mensah and colleagues raised the
alarm in a nationwide report (Ghana, 2014) on poor performance in Integrated Science
and Core Mathematics with about 60% obtaining poor grades. The same report
pointed out that second-year students at Junior High School (JHS2) performed poorly
in international assessments such as, Trends in International Mathematics and Science
Study (TIMSS). Many concerned citizens of Ejisu Municipality have expressed a similar
situation regarding education outcomes in the area. Stakeholders of education within
the Ejisu Municipality, in particular, are interested in following the trends in education,
concerning teacher commitment. In this respect, gathering the views of headteachers
and teachers on the relationship between leadership styles of headteachers, teacher
commitment, and academic performance of students within the Ejisu Municipality in
this study could be deemed as important. The study had the objectives of:
1. Finding out the influence of headteachers’ leadership styles on teacher
commitment, and
2. identifying the relationship between leadership styles of headteachers, teacher
commitment and academic performance of students within the Ejisu Municipality.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
32.
The following research questions guided the study:
1. What is the influence of headteachers’ leadership styles on teacher commitment?
2. What is the relationship between leadership styles of headteachers, teacher
commitment, and the academic performance of students within the Ejisu
Municipality?
In terms of significance, the study primarily sought to add to the wealth of knowledge
on the practice of school leadership. Through the research, recommendations could
be made to the leaders and other stakeholders of education concerning the need
for improved teacher commitment on their various campuses. Other information that
might come up through the research will provide a useful guide for future research on
leadership styles, teacher commitment, and academic performance. Significantly, the
study will contribute to educational reforms and policy-making decisions at the basic
level. Finally, it will contribute to the scholarly literature on African educational systems,
especially in the area of school leadership.
Review of literature
Over the past decade, school leadership has assumed increased importance.
The principal’s role as a school manager has shifted toward a direct responsibility for
classroom results as measured by students’ academic improvement. In turn, school
leaders are obligated to positively influence the teachers to help raise students’
performance. This paradigm shift generates a school-wide need to focus on school
improvement. Teachers experience direct contact with students and control over the
content and the climate of the classroom (Walker & Graham, 2021). Consequently,
school heads must seek methods to raise students’ achievement by adopting leadership
styles that can influence teachers to help raise students’ academic performance. The
review specifically looked at different styles and behaviours.
The choice of these styles was based on their popularity and simplicity. In addition,
the researchers considered the nature of respondents, and the issues to be raised in
a study at a setting such as school leadership. The review further looked at teacher
commitment and academic performance because of their assumed relationships
with leadership styles.
Leadership styles
All formal organizations are established for purposes, and owners of such organizations
desire that the purposes of those organizations are attained at reduced costs and with
much ease (Lammers, 2019). In ensuring that the purposes of organizations stay within
attainable limits, goals have to be followed and it is through effective leadership that
goals can stay focused with little or no deviations (Nawaz & Khan, 2016).
Leadership ought to acquire the necessary skills, methods, and styles needed to
handle various individuals within various organizations. (Berkey, 2004) is of the view
that leadership is a craft that must be administered to achieve the mission of the
organization.
Leadership Styles of Headteachers, Teacher Commitment
and Academic Performance within Ejisu Municipality
33.
Democratic leadership
This is the type of leadership style, which is open to members of the organization
for their contribution towards the running of that organization. It is worth recognizing,
however, that despite this openness in democratic leadership, the leader helps his
staff to operate as colleagues, collaborators, a team, and partners. Here, healthy
discussions lead to group decisions. This style of leadership, according to (Afful-Broni,
2004), is characterized by responses of co-operation, enthusiasm, acceptance of
more responsibility, and recognition of the worth of each worker. To Afful-Broni, the
leader, here, considers himself or herself as first among equals.
The leader who practices a democratic leadership style might have his beliefs
stemming from Douglas McGregor’s Theory Y, which shows a lot of respect to the
average human being. Theory Y assumptions include the fact that people by nature:
have integrity; work hard towards objectives to which they are committed; assume
responsibility within commitments; desire to achieve; are capable of directing their own
behavior; want their organization to succeed; are not passive and submissive; are not
stupid; and will make decisions within their commitments.
Autocratic leadership
This type of leadership style is the direct opposite of democratic leadership in the
sense that the leader here is quite domineering in his actions and decisions (Harms,
Wood, Landay, Lester & Lester, 2018). With this style of leadership, the leader seems to
be the only dreamer whose dreams have to be forced into reality. For the realization of
his dreams, according to Harms et al., (2018) the autocratic leader determines and sets
out the policies within the organization. Nawaz and Khan (2016) believe that members
of the organization are assigned duties without their consent.
Under autocratic leadership, the leader does not entertain suggestions or initiatives
from subordinates. There is little or no room for consultation. According to (Afful-Broni,
2004), communication is virtually non-existent, or if it exists at all in the organization, it
hangs up precariously in a manner where its benefits can hardly be realized. When
the leader issues directives, no individual or groups have the audacity to question but
must carry out the directives. Even experts can be ignored before vital decisions are
taken. This style of leadership, to (Afful-Broni, 2004), is characterized by threats, warnings,
dismissals and coercion. Views expressed contrary to those of the leader are seen as
attempts to undermine or sabotage the leader. Members within an organization where
this leadership style operates, live in fear and intimidation. The presence and absence
of the leader dictate the behavior of members of the organization put on. There is the
view that the sense of fear, doubt, and disregard shown through this leadership style
has received it other names such as authoritarian, dictatorial, military, “master says”
leadership, and others. (Samuel, Jophus, & Francis, 2019).
Psychologists are of the view that this kind of leadership style has its roots in leaders’
sense of fear and feelings of insecurity (Beatty, 2013). Not much is achieved, in the
absence of such leaders. Such leaders’ style of leadership might stem from their
entrenched belief in McGregor’s Theory X, which derides people as naturally: lacking
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
34.
honesty; being essentially lazy and eager to work as little as possible; dodging duty; not
being interested in achievements; being incapable of directing their behavior; being
indifferent to organizational needs; preferring to be directed by others; not being very
bright; and avoiding making decisions whenever possible (Samuel et al., 2019).
Laissez-faire leadership
What is said about democratic and autocratic leadership lends credence to the
fact that the two leadership styles are at the extreme, opposing ends of the field of play
for leadership styles (Ahmed & Simha, 2023). Between the two extreme styles could
lay other leadership styles. However, lying directly in the middle of democratic and
autocratic leadership styles is the type of leadership tagged, among the francophone
nomenclature, as laissez-faire which means “let them do what they wish” (Afful-Broni,
2004), an expression which seems to emanate directly from the leader who, for reasons
best known to him or her, practices this style. A person may be in a leadership position
without providing clear direction, leaving the group to choose its path in achieving aims
(Tannenbaum & Schmidt, 2017). Subordinates are given a free hand in deciding their
policies and methods of achieving the goals of such policies. In this leadership style,
there are no particular rules and regulations. Absolute freedom and autonomy are
bestowed on members of the organization.
Leadership behaviors
There are certain behaviors that leadership will put on, depending on the
circumstances and the desired purpose for achievement. In this respect, mention can
be made of leadership behaviors or types like Transformational leadership, Transactional
leadership, Situational leadership, etc.
Transactional and transformational leadership
The emotional relationship between a leader and his followers is the basis of
transactional leadership. Hamstra, Van Yperen, Wisse, & Sassenberg, (2014) and Burns
(1978) stated that the relations of most leaders and followers are transactional – leaders
approach followers with an eye to exchanging one thing for another. Decuypere &
Schaufeli (2020) and Chemers (1997), explains transactional theory of leadership as
being focused on motivating follower through fair exchanges and by clarifying mutual
responsibilities and benefits. Chemers sees this theory as implying that levels of influence
rest solely on the followers’ perceptions of authority and its legitimacy.
In his 1990 study conducted for the U.S. Army Research Institute for the Behavioral and
Social Sciences, Bass offers that transactional leadership can provide stability, structure
and readiness during times of crisis or urgency (Bass, 1990). Transactional leadership
simply focuses on the transactions between leaders, colleagues, and followers (Bass,
1990). This exchange is based on the leader discussing with others what is required
and specifying the conditions and rewards. These, others will receive if they fulfill those
requirements (Bass, 1990).
Contrarily, transformational leadership focuses on the intellectual perceptions of the
leader. (Burns, 1978) introduced transformational leadership by identifying intellectual
leaders; he explained that intellectual leaders seek to change their social milieus.
Leadership Styles of Headteachers, Teacher Commitment
and Academic Performance within Ejisu Municipality
35.
He contended that the concept of intellectual leadership brings in the role of
conscious purpose drawn from values. Intellectual leadership, therefore, leads us to
the discovery of transforming leadership. Out of the varying motives of people, out
of the combat and competition between groups and between persons, out of the
making of countless choices and the sharpening and steeling of purpose, arise the
elevating forces of leadership and the achievement of intended change (Bass, 1990).
Transformational leadership can be seen as transactional leadership expanded to the
extent that transformational leaders motivate others to do more than they originally
intended and often even more than they thought possible. They set expectations that
are more challenging and typically achieve higher performances (Bass, 1990).
(Yulk, 2013) recognized the feelings of trust, respect, and admiration towards the
leader as a product of transformational leadership. He identifies three avenues of
transforming and motivating followers: (1) making them more aware of the importance
of task outcomes; (2) inducing them to transcend their self-interest for the sake of
the organization or team; (3) activating their higher-order needs. Yukl describes the
discovery of higher-order needs as a product of transformational leadership contrasts
with the exchange, compliance product of transactional leadership. In his view,
enthusiasm and commitment are common attributes of transformational leadership
while transactional leadership will often provide nothing more than compliance with
leader requests.
Situational leadership
In this section, a review of the synthesis of leadership styles defined as situational
theory was conducted to illustrate the flexibility of the principal’s choices. The use of
a combination of leadership styles creates a myriad of tools for the leader. Situational
leadership theory presents the principal with the transformational and transactional tools
to proceed in the best interest of the school that is focused on teacher effectiveness
(Blase, 1999).
Teacher relationships with administrators are of low consideration until an internal
change is implemented which requires authoritative monitoring and accountability
(Raza & Sikandar, 2018, Blanchard & Hersey, 1979). As purveyors of situational leadership,
Blanchard and Hersey depict situational leadership as less dependent on the level of
management and more dependent on the maturity of the teachers supervised.
Teacher perception of school leadership as researched by (Blase, 1999) is
determined by the situation presented. Their 1999 qualitative study focused on the
analysis of the administrative leadership styles as related to teacher perception. Their
pragmatic presentation of analytical data leads the reader toward an understanding
of the role of the principal in a teacher-focused school environment.
Hallinger and Heck presented a caution present in situational leadership theory
through their findings in a meta-analysis of 42 studies. Only after the principal establishes
a culture of accountability and control, should the level of engagement change toward
the transfer of leadership (Hallinger, P., & Heck. R., 1998). Nevertheless, the authors found
no positive results in a school leader’s push for increasing student achievement without
seeking to improve teacher capacity.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
36.
The importance of teacher commitment
The quality of an education system and the profession of educators within a system
depend mainly on the teachers who guide and carry out most of the tasks and
activities of education that take place within the schools and institutions in the system
(Pedaste, Leijen, Poom-Valickis & Eisenschmidt, 2019). Moreover, the teachers play a
very significant role in supplying, supporting and promoting instruction and learning of
high quality. Working in both classrooms and other groups, teachers are under pressure
to provide for and sustain high levels of performance, attitude and behavior in those
whom they teach.
Many studies have shown that the quality of teaching was a major influence on
student achievement (Darling-Hammond, 2000). Moreover, Coubergs, Struyven,
Vanthournout, and Engels, (2017) identified quality of instruction as a key variable in his
model of school learning alongside opportunity to learn, both of which were dependent
on the teacher. It is not surprising that teachers and their commitment to their work are
exposed to scrutiny and sometimes, critical comments from politicians, policy makers,
employers, parents, students and other stakeholders (Coubergs et al., 2017).
Quality education cannot be achieved without the efforts of dedicated and highly
committed teachers. Committed teachers must inculcate and nurture values that will
guide the subsequent use of the learning of both knowledge and skills in the wider
world outside the classroom and lecture theatre. Wang, Strong, Zhang & Liu, (2021)
advanced two strong reasons why teacher commitment should be emphasized in the
field of education. First, commitment was an internal force coming from within teachers
themselves who had needs for greater responsibility, variety, and challenge in their work
as their level of participation in education had grown. Second, external forces were
directing both reform and development in education and seeking higher standards
and greater accountability that were dependent upon each teacher’s combined
efforts, as well as the sustained efforts of the teachers within each school or institutional
group.
The concept of academic performance
There is no question that much is expected from our educational system in terms
of preparing future citizens, workers, and leaders. To that end, schools are expected
to influence students’ learning, socialization, and even vocational preparedness. The
educational system in Ghana is largely examination oriented. The quality of education
tends to be evaluated in terms of the number of students passing national examinations
(Sekyere, 2010).
Despite the attention paid to a broad definition of educational outcomes, however,
academic performance remains central.
It is an academic performance that is central to the efforts of the No Child Left
Behind Act of 2001 to make schools accountable for assessing and improving student
performance annually (Linn, Baker, & Betebenner, 2002). Furthermore, limitations in
academic performance represent the primary implication for most students receiving
special education services, and those limitations, if left unaddressed, constrain students’
ability to pursue further education and get well-paid employment after schooling.
Leadership Styles of Headteachers, Teacher Commitment
and Academic Performance within Ejisu Municipality
37.
Although the importance of academic performance is rarely questioned, unanimity
regarding its measurement has been elusive. The measurement of academic
performance continues to be a controversial topic among policymakers, measurement
experts, and educators (Kubiszyn & Borich, 2024).
Measuring academic performance can occur at multiple levels and serve multiple
purposes. For example, classroom teachers often conduct formative and summative
tests to evaluate students’ mastery of course content and provide grades for students.
State tests are designed primarily to measure progress at the school level. In particular,
graduation tests are used to determine whether a student has mastered the minimum
content and competencies required to receive further education or certificate (Nawaz
& Khan, 2016).
Although performance on standardized tests receives the greatest attention in
discussions of students’ academic performance, teachers’ evaluations of performance
as indicated in course grades represent a common metric of student performance
that often is more directly tied to the day-to-day business of teaching and learning than
are annual standardized test scores. Grades serve a number of important functions.
They communicate to students and parents, information about students’ mastery
of course content. In high school, a passing grade also is the criterion for a course’s
contribution to accumulated credit for graduation. Finally, grades provide information
for consideration in college admissions (Sekyere, 2010).
However, as a measure of academic performance, teacher-given grades have well-
known limitations. Grades are composite measures that account not only for students’
content mastery but often for other factors, such as their class participation, attitudes,
progress over time, and attendance. Both general and special educators are known
to consider these various factors when grading, but to emphasize different factors. For
example, special education teachers are less likely than general educators, to consider
homework or attendance to be important in grading student performance, but are
more likely to consider in-class participation to be important (Berkey, 2004). Moreover,
substantial variations in grading practices occur across teachers and schools. Despite
these complicating factors, student grades still are an important indicator within the
academic performance outcome domain for students because they indicate success
by a teacher’s standards and success relative to other students in a given classroom.
Educators and the public have repeatedly, expressed concern over factors that
influence students’ performance in examinations. The most outstanding factor has to
do with the organizational management of schools. For instance, Linn et al. (2002)
noted that to improve students’ performance head teachers are required first to
improve the management of the schools. This can be done by setting a clear vision
for the schools and communicate this vision to students, supporting its achievement by
giving instructional leadership, provision of resources, and being visible in every part of
the institution.
Lack of vision in the management of schools often leads to an imbalance in the
allocation and use of resources. This is why Sergiovanni (2001) pointed out that poor
results in education are related to the resources allocated to it. If this parameter is not
recognized, it becomes very difficult to understand why school continues to perform
poorly in national examinations. For example, in schools where parents are doing their
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
38.
best in providing school facilities, such as science equipment, textbooks, and physical
structures, the blame for poor performance is shifted to teachers. One of the core
functions of schools is to take human raw materials (students) and convert them into
something more valuable as employable adults. Of paramount importance, therefore,
is the proper management of teachers, for their absence will invariably lead to low
productivity on the part of the teachers.
Methodology
The study which was quantitative used the descriptive research design. Target
population was 730 head teachers and teachers from 72 schools. Fifty schools were
selected and the accessible population was 510. Fifty head teachers were chosen
through census. Out of the 460 teachers, 210 of them were selected through samples
size calculator by Raosoft (i.e., N = 510, n = 260, i.e. 50.98%). Instrumentation –
questionnaire (closed-ended, all anchored on a 5-point Likert scale type) was used
and respondents self-reported their views on heads’ leadership styles, and teacher
commitment. Academic performance was measured through students’ reports.
The questionnaire was pilot-tested outside the study area, and the reliability of the
questionnaire items was tested to generate Cronbach’s alpha ranging between .70 and
.90 for the three variables. Sample demographics were first analyzed with descriptive
statistics, using frequency and simple percentages (for categorical variables) and
means, standard deviations (for the three main variables), and independent sample
t-test. The research questions were answered using multiple regression.
Results
Leadership styles such as democratic, transactional, autocratic, situational, and
laissez-faire significantly influenced teacher commitment in the schools selected for
the study. However, laissez-faire leadership style had a negative influence on teacher
commitment. However, democratic and transactional leadership styles had a positive
effect on academic performance and it was statistically significant.
Descriptive statistics
Independent T-test analysis (headteachers)
The independent T-test was conducted, in respect of the headteachers, with the
intention of highlighting the differences among demographic groups with regard to the
study variables, particularly with gender groups. The results were found in Table 1.
Table 1
Independent t-test statistical scores for headteachers.
Variable/Gender N Mean
Standard
Deviation
T 2-tailed sig P
Democratic Leadership Style
(Variable 1)
Male 27 2.21 94 -1.475 .147
Female 23 2.61 .99 -1.469 .149 .922
Total/ Average 50 2.41 .965 -1.472 .148
Leadership Styles of Headteachers, Teacher Commitment
and Academic Performance within Ejisu Municipality
39.
Test of hypotheses
Research Question 1: do headteachers’ leadership styles significantly
influence teacher commitment within the Ejisu Municipality?
Regression estimates for the association between leadership style and teacher
commitment.
Table 2
Regression estimates between leadership style and teacher commitment.
Laissez-faire Leadership Style
(Variable 2)
Male 27 1.98 .56 -.469 .641 .621
Female 23 2.05 .52 -.473 .639
Total/ Average 50 2.01 .54 -.471 .640
Autocratic Leadership Style
(Variable 3)
Male 27 3.56 .80 .074 .941
Female 23 3.54 .94 .073 .942 318
Total/ Average 50 3.55 .87 .073 .941
Situational Leadership Style
(Variable 4)
Male 27 3.64 .53 -.650 .519
Female 23 3.74 .58 -.646 .522 .685
Total/ Average 50 3.69 .55 -.648 .520
Transformational Leadership style
(Variable 5)
Male 27 2.10 .44 -.339 .736
Female 23 2.14 .55 -.333 .741
Total/ Average 50 2.10 .495 -.336 .738 .149
Transactional Leadership style
(Variable 6)
Male 27 3.83 .28 .672 .505
Female 23 3.77 .33 .662 .511
Total/ Average 50 3.80 .30 .667 .508
Variable t-statisticsRegression Estimated [SE]
(Constant)
Laissez-faire
Situational
Transformational
-1.34
NS
-3.08
***
4.51
***
-.33
NS
-2.41 [1.80]
-.53 [.17]
.57 [.13]
-.03 [.08]
Democratic
Autocratic
Democratic
Transactional
3.46
***
15.32
***
3.46
***
5.64
***
.47 [.14]
1.16 [.08]
.47 [.14]
.31 [.06]
Model Summary
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
40.
Test of hypotheses
Research Question 2: does teacher commitment significantly
influence academic performance within the Ejisu Municipality?
Regression estimates for the association between leadership style and academic
performance.
Table 3
Regression estimates between leadership style and academic performance.
Test of Hypotheses
Research Question 3: does teacher commitment relate significantly
with academic performance of students within the Ejisu Municipality?
Regression estimates for the association between leadership style and academic
performance.
Table 4
Regression estimates between leadership style and academic performance.
R Square
.80
Adjusted R Square
.80
F [df]
169.83 [6]
***
Variable t-statisticsRegression Estimated [SE]
(Constant)
Teacher Commitment
Model Summary
R Square
Adjusted R Square
F [df]
131.81
7.03
***
46.08[.35]
.28 [.04]
.98
.98
522.55 [2]
***
Variable t-statisticsRegression Estimated [SE]
(Constant)
Democratic
Laissez-faire
Autocratic
Situational
Transformational
Transactional
Model Summary
R Square
Adjusted R Square
F [df]
5.68
***
2.37
*
3.96
***
-3.20
**
-.40
NS
.70
NS
2.39
*
41.91 [7.39]
.45 [.19]
.34 [.09]
-.56 [.18]
-.06 [.16]
.17 [.24]
.35 [.15]
.97
.86
103.03[6]
***
Leadership Styles of Headteachers, Teacher Commitment
and Academic Performance within Ejisu Municipality
41.
Conclusion
It was a survey with simple questionnaire items on respondents’ views on the relationship
between leadership styles, teacher commitment, and academic performance. There
was a sample size of 260 comprising 50 headteachers, purposively chosen through
census and 210 teachers, selected out of 460 through a sample size calculator by
Raosoft.
The study discovered that some leadership styles significantly influenced teacher
commitment in the schools selected for the study. There is a positive relationship
between teacher commitment and the academic performance of students within the
Ejisu Municipality. Variances for the two groups (Male & female) were the same for all
the variables.
Democratic and transactional leadership styles related positively to academic
performance but laissez-faire had a negative relationship with academic performance.
Variances for the two groups (Male & female) were the same for all the variables.
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Leadership Styles of Headteachers, Teacher Commitment
and Academic Performance within Ejisu Municipality
Artículo 3
43.
1
Maestro en Innovación en Entornos Virtuales de Enseñanza-Aprendizaje por la Universidad Autónoma de
Querétaro, México. Docente de la Universidad Autónoma de Querétaro, México.
2
Doctor en Educación por la Universidad de Barcelona, España. Docente Tiempo Completo e Investigador
de la Universidad Autónoma de Querétaro, México.
3
Doctora en Gestión Tecnológica e Innovación por la Universidad Autónoma de Querétaro, México. Docente
Tiempo Completo e Investigadora de la Universidad Autónoma de Querétaro, México.
DOI: https://doi.org/10.61604/dl.v16i29.371
Modelos de Divulgación Científica y
Acceso Universal al Conocimiento:
una Revisión Sistemática
Models of Scientific Popularization and
Universal Access to Knowledge:
a Systematic Review
ISSN: 1996-1642
e-ISSN: 2958-9754
Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024 pp. 43-61
Revista de Educación
Universidad Don Bosco - El Salvador
Marco Antonio Esquivel-Hernández
1
Universidad Autónoma de Querétaro, México
Correo: marco.esquivel@uaq.edu.mx,
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3163-6453
Recibido: 20 de junio de 2024
Aceptado: 20 de septiembre de 2024
Para citar este artículo: Esquivel-Hernández, M., Escudero-Nahón, A., y Peña-Estrada, C. (2024). Modelos de
Divulgación Científica y Acceso Universal al Conocimiento: una Revisión Sistemática, Diá-logos, (29), 43-61
Nuestra revista publica bajo la Licencia
Creative Commons: Atribución-No
Comercial-Sin Derivar 4.0 Internacional
Alexandro Escudero-Nahón
2
Universidad Autónoma de Querétaro, México
Correo: alexandro.escudero@uaq.mx,
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8245-0838
Claudia Cintya Peña-Estrada
3
Universidad Autónoma de Querétaro, México
Correo: claudia.cintya.pena@uaq.mx,
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0378-0762
44.
Resumen
El Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y
Tecnologías (CONAHCYT) de México ha solicitado
recientemente a los miembros Sistema Nacional de
Investigadoras e Investigadores (SNII), que también
regula este consejo, que realicen actividades
de Acceso Universal al Conocimiento (AUC) para
ingresar, mantenerse o ascender en este sistema
nacional. Sin embargo, no existe una definición
precisa respecto a qué es el AUC. Dicha indefinición
ha provocado incertidumbre entre miembros del
SNII, quienes continúan realizando divulgación de
la ciencia, sin saber si eso es lo mismo que el AUC.
Se realizó una revisión sistemática de la literatura
especializada en modelos de divulgación de la
ciencia para conocer los modelos vigentes más
relevantes. Se revisaron artículos de investigación
en cuatro bases de datos científicos. Los hallazgos
sugieren que puede proponerse un modelo de
divulgación científica que contribuya a la definición
del término Acceso Universal al Conocimiento.
Palabras clave
Divulgación científica, comunicación, acceso
universal al conocimiento.
Abstract
The National Council of Humanities, Sciences and
Technologies (CONAHCYT) of Mexico has recently
requested members of the National System of
Researchers (SNII), which is also regulated by this
council, to carry out activities of Universal Access
to Knowledge (AUC) in order to enter, remain or
be promoted in this national system. However,
there is no precise definition of what AUC is. This
lack of definition has caused uncertainty among
members of the SNII, who continue to carry out
science outreach, without knowing if this is the same
as AUC. A systematic review of the specialized
literature on science popularization models was
carried out in order to know the most relevant
current models. Research articles were reviewed in
four scientific databases. The findings suggest that
a model of science popularization that contributes
to the definition of the term Universal Access to
Knowledge can be proposed.
Keywords
Scientific dissemination, communication, universal
access to knowledge.
Introducción
En años recientes, el término Acceso Universal al Conocimiento (AUC) ha sido
impulsado desde el Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías
(CONAHCYT) de México, como uno de los requisitos más importantes para ingresar,
mantenerse o promoverse dentro del Sistema Nacional de Investigadoras e
Investigadores (SNII) (CONACYT, 2022). Pero existe confusión entre la comunidad
especialista en ciencia, porque cuando se habla de AUC, se mencionan acciones
propias de la divulgación científica. De manera que, es necesario contar con una
guía clara que describa las diferencias y coincidencias entre AUC y divulgación
científica, así como también, qué es el AUC y cómo realizarlo, para brindar certeza a
investigadoras e investigadores.
La divulgación científica implica compartir con el público general, hallazgos,
conceptos e ideas que surgen de la actividad científica. Esto, mediante el empleo de
un lenguaje accesible que disminuya la distancia entre especialistas y no especialistas
(Ojeda-Serna & García-Ruiz, 2022). De tal forma que, la divulgación científica tiene
un rol muy importante hacia el alcance de una sociedad en la que todas y todos se
beneficien de los avances en el campo científico.
Por su parte, el Acceso Universal al Conocimiento, ha sido relacionado con
establecer un diálogo horizontal, en el que se reconozcan los saberes del público
general cuando se comunica la ciencia. Así como también, garantizar que la
información científica esté disponible sin condición alguna, entre otras características
(De Leo, 2023).
De acuerdo con lo anterior, el objetivo de esta revisión sistemática fue conocer los
aspectos más relevantes de los modelos de divulgación científica en años recientes.
Así como también, plantear una ruta de investigación para averiguar cuáles de esas
propiedades deben integrarse a un modelo de divulgación científica para el Acceso
Universal al Conocimiento.
Modelos de Divulgación Científica y Acceso Universal
al Conocimiento: una Revisión Sistemática
45.
De tal forma que, esta investigación se centró en la pregunta: ¿Cuáles son los
aspectos más relevantes en los modelos de divulgación científica de 2019 a 2023?
Se analizaron artículos científicos sobre divulgación de la ciencia en cuatro bases de
datos científicos en internet (ScienceDirect, DOAJ, SciELO y Redalyc). Los resultados
de esta investigación permitieron conocer detalles como: la cantidad por país, año
y área del conocimiento de artículos publicados sobre divulgación científica, la
forma en que se aprovechan los medios de comunicación en la divulgación de la
ciencia, de qué manera se utiliza la tecnología digital para la expansión de la ciencia
entre el público no especializado y las modalidades en que las instituciones afines al
conocimiento científico participan en la divulgación de la ciencia.
Dichos hallazgos sugieren que la tecnología actual, sobre todo la de internet,
puede facilitar la comunicación de la ciencia, y que debe hacerse a través de
diálogos muy cercanos al público no experto. De igual forma, es importante respetar y
aprovechar las características de cada medio al producir instrumentos de divulgación
científica, así como también, garantizar las condiciones necesarias para que todos
los segmentos de la sociedad participen de manera activa en la expansión del
conocimiento científico.
Metodología
Con el fin de conocer cuáles fueron los modelos más relevantes en la divulgación
de la ciencia entre 2019 y 2023 desde un enfoque cuantitativo y cualitativo, se realizó
una revisión sistemática de literatura especializada en cuatro etapas:
1. Búsqueda de la literatura disponible. En los repositorios digitales ScienceDirect,
DOAJ, SciELO y Redalyc, con la fórmula de búsqueda: (“divulgación”) AND
(“ciencia”).
2. Aplicación de criterios de inclusión y exclusión. Aunque los resultados mostraron
más de un tipo de documento, sólo se tomaron en cuenta artículos de
investigación. Para confirmar lo anterior, se revisó que cada publicación
aceptada tuviera sección de introducción, método, resultados y discusión.
Otro de los criterios aplicados para aceptar artículos científicos fue el año de
publicación. Solo se aceptaron artículos de investigación publicados entre 2019
y 2023. Se obtuvieron trabajos en español y portugués, aunque para ninguna de
las cuatro bases de datos se limitó la búsqueda a algún idioma en particular. En
suma, de las bases de datos investigadas, la búsqueda arrojó un total de 433
documentos (58 en ScienceDirect, 9 en DOAJ, 66 en SciELO y 300 en Redalyc).
El paso siguiente fue valorar la pertinencia de cada artículo mediante la lectura
de su título, resumen y palabras clave; solo 68 documentos fueron considerados
para el análisis. Más adelante, se revisaron completamente los documentos y se
encontró que algunos de ellos no abordaban el término divulgación científica
como un proceso de comunicación de especialistas para no especialistas. Por
lo anterior, se excluyeron seis artículos y el análisis final de esta revisión sistemática
se hizo con 62 textos, como se observa en la Figura 1.
Figura 1
Proceso de selección de artículos de la revisión sistemática.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
46.
3. Análisis y categorización. El análisis cuantitativo de la información se realizó con
base en la cantidad de publicaciones por año, por país de adscripción de
autoras y autores, y por área de conocimiento, tal y como se muestra en la
Tabla 1.
Tabla 1
Preguntas de investigación del análisis cuantitativo.
Tema de análisis
Número de artículos publicados por año.
Pregunta de investigación
¿Cuál es la cantidad de artículos de investigación
sobre divulgación de la ciencia según el año en
que se publicaron?
Número de artículos publicados por país.
¿Cuál es la cantidad de artículos de investigación
sobre divulgación de la ciencia según el país de
adscripción de autoras y autores?
Áreas del conocimiento más mencionadas en
investigaciones (de acuerdo a las áreas, campos
y disciplinas de atención prioritaria del CONACYT
2022).
¿Cuáles son las áreas del conocimiento que
más se mencionaron en publicaciones sobre
divulgación de la ciencia?
Búsqueda de literatura en bases de datos ScienceDirect, DOAJ, ScieLO y Redalic. Con la
fórmula “divulgación” AND “ciencia”, de 2019 a 2023.
Resultados combinados de la búsqueda (n=433).
Artículos filtrados según su título y resumen (n=68).
Artículos completos evaluados para su elegibili-
dad (n=68).
Revisión de textos para su inclusión en los análisis
cuantitativo y cualitativo.
Artículos incluidos en la Revisión Sitemática (n=62).
Artículos excluidos
(n=6).
Los textos excluidos fueron
aquellos que no abordaron
la divulgación de la ciencia
como su tema principal.
De acuerdo con su título o
resumen, no abordan la
divulgación de la ciencia.
Artículos excluidos
después de la filtración
(n=365).
Modelos de Divulgación Científica y Acceso Universal
al Conocimiento: una Revisión Sistemática
47.
Por otro lado, en la Tabla 2 se presenta la pregunta de investigación que
encabeza el análisis cualitativo, con el objetivo de identificar aquellos retos
que representan mayor importancia para los especialistas en divulgación de la
ciencia.
Tabla 2
Pregunta de investigación del análisis cualitativo.
Figura 2
Cantidad de publicaciones por año.
4. Conclusiones. Estas se desarrollan en la sección correspondiente.
Resultados
Resultados del análisis cuantitativo
Una vez realizada la revisión de los 62 textos científicos considerados para el análisis,
se encontró que 2019 y 2022 fueron años en los que se publicaron más artículos
científicos sobre divulgación de la ciencia. Y se encontró que, en 2023, la cantidad
decreció notablemente, como puede verse en la Figura 2.
Por otro lado, en el tema de la cantidad de textos científicos publicados por país,
España es el que, con 22 artículos, tuvo más publicaciones. El siguiente fue Brasil,
con 12 artículos sobre divulgación de la ciencia, como se observa en la Figura 3. Es
importante recalcar que, en el análisis de resultados por nación se consideró el país
de adscripción de autoras y autores, independientemente de la ubicación geográfica
del fenómeno estudiado o de la revista científica que publicó.
Figura 3
Cantidad de publicaciones por adscripción de autoras y autores.
Tema de análisis
Problemas relevantes
Pregunta de investigación
¿Cuáles son los problemas más relevantes que
enfrenan las y los profesionales en divulgación de
la ciencia?
20
10
15
0
2019
Cantidad de Artículos
Año
2020 2021 2022 2023
5
16 artículos 16 artículos
5 artículos
14 artículos
11 artículos
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
48.
Por otro lado, el total de artículos revisados en esta investigación fue ordenado
de acuerdo con las áreas, campos y disciplinas de atención prioritaria del CONACYT
(2022), para ordenar las investigaciones sobre divulgación de la ciencia. Con base
a lo anterior, son dos las categorías del conocimiento que más artículos contienen:
Ciencias Sociales, con 19 trabajos científicos sobre producción de radio, televisión, cine
y otros medios digitales, y su impacto en la sociedad. De igual forma, Humanidades
y Ciencias de la Conducta también tuvieron 19 publicaciones, que van desde los
estudios experimentales, hasta los proyectos de conservación del patrimonio histórico
e impulso al cuidado del medio ambiente, pasando por obras de teatro para la
reflexión y la enseñanza mediada por tecnología.
La siguiente área del conocimiento con mayor cantidad de publicaciones, fue
la de Medicina y Ciencias de la Salud, con 13 artículos. Se trató de textos que, en
su mayoría, abordan la divulgación científica como recurso para el cuidado de la
salud y calidad de vida de las personas. Del área Biología y Química, se encontraron
7 artículos que exponen actividades de divulgación de la Ciencias Naturales, la
Biodiversidad y la enseñanza de la Química. Por último, el área de Física, Matemáticas
y Ciencias de la Tierra presentó 4 artículos sobre disciplinas relacionadas con esta área
del conocimiento, como puede verse en la Figura 4.
Figura 4
Cantidad de publicaciones por área del conocimiento.
Nota: la clasificación se realizó de acuerdo con las áreas, campos y disciplinas de
atención prioritaria CONAHCYT 2022.
4*
artículos
Matemáticas, Física
y Ciencias de la
Tierra
19*
artículos
Humanidades y
Ciencias de la
Conducta
13*
artículos
Medicina y Ciencias
de la Salud
7*
artículos
Biología y Química
19*
artículos
Ciencias Sociales
2
artículos
Argentina
4
artículos
México
22
artículos
España
4
artículos
Chile
1
artículos
Perú
1
artículos
Uruguay
1
artículos
Puerto
Rico
9
artículos
Colombia
1
artículos
Costa
Rica
3
artículos
Cuba
2
artículos
Ecuador
12
artículos
Brasil
Modelos de Divulgación Científica y Acceso Universal
al Conocimiento: una Revisión Sistemática
49.
Resultados del análisis cualitativo
Con el objetivo de realizar el análisis cualitativo de la información recabada en
esta investigación y conocer cuáles son los problemas más relevantes que enfrentan
las y los profesionales de la divulgación científica, se elaboraron tres categorías de
análisis para explicar:
1. Cómo se aprovecha tecnología digital en la divulgación científica.
2. Cuáles son los medios más utilizados en la divulgación científica.
3. Cómo participan las entidades relacionadas con el conocimiento científico en
la divulgación de la ciencia.
En virtud de lo anterior, se presentan a continuación los hallazgos más destacados
del análisis cualitativo.
La tecnología digital en la divulgación científica
Tal y como sucede en la mayoría de los campos de la actividad humana, las
tecnologías de información y comunicación (TIC) tienen un lugar clave en la
diseminación del conocimiento científico hacia el público no experto en ciencia,
como puede verse en la Tabla 3.
Tabla 3
Publicaciones sobre tecnología digital en la divulgación científica.
No. TituloAutor (es)
1
Edad, género y estatus profesional de los investigadores como
indicadores de la percepción de Twitter en la difusión de la
ciencia.
(Alonso et al., 2019)
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
13
12
Apasionar al consumidor: la imagen de la divulgación online de
la degustación de vinos.
Influencers de ciencia en Twitch. Divulgación científica a través
de vídeo-streaming en tiempos de COVID-19.
Relación entre la actividad en las redes sociales de las revistas
de medicina interna y las citaciones que reciben.
La emergencia de los preprints para la ciencia brasileña:
consideraciones bajo la óptica de la Enfermería.
Museos virtuales iberoamericanos en español como contextos
de enseñanza y aprendizaje de las ciencias naturales.
Una mirada a las producciones sobre la divulgación de la
ciencia.
La comunicación de ciencia en videojuegos: estudio de caso
del juego como recurso para la divulgación científica.
La divulgación científica en Instagram: usos y estrategias desde
la praxis chilena.
El debate sobre vacunas en redes sociales: un análisis
exploratorio de los enlaces con mayor participación activa.
La comunicación audiovisual de la ciencia en redes sociales en
Costa Rica.
Innovación educativa con redes sociales aplicada a la
asignatura de Salud Pública.
Del ver al compartir: el rol de las emociones en la propagación
de contenidos sobre cambio climático en YouTube.
(Bosio, 2019)
(Buitrago & Torres, 2022)
(Bustos-Claro et al., 2020)
(Da Silva, 2019)
(Del Valle et al., 2020)
(Franke & Dos Santos, 2019)
(Gutiérrez-Manjón, 2022)
(Martín-Neira et al., 2021)
(Massarani et al., 2020)
(Mena, 2021)
(Rodríguez et al., 2023)
(Muñoz-Pico & Viteri-Mancero,
2022)
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
50.
La tecnología digital ha impulsado el surgimiento de nuevas opciones de
publicación de hallazgos científicos, en las que la flexibilidad de sus etapas previas a
la publicación permite dar a conocer trabajos científicos con una mayor velocidad
que la que se conocía. Uno de los ejemplos más relevantes al respecto es el de los
preprints. Se trata de trabajos que no han pasado por un proceso de revisión por pares
y tampoco han sido autorizados para su publicación. Sin embargo, están disponibles
en repositorios digitales como SciELO (Scientific Electronic Library Online), uno de
los pioneros de este concepto. La publicación de estos documentos se justifica por
atender la necesidad de algunos científicos de publicar con mayor frecuencia y se
trata de un modelo que ha experimentado un alto crecimiento. Los preprints han
llegado a una cantidad diez veces mayor que el resto de los artículos cuya publicación
se da bajo procesos tradicionales.
Dentro de las ventajas de los preprints como divulgación científica mediada por la
tecnología digital se consideran:
• La agilidad con la que el conocimiento puede ser compartido.
• La ausencia de restricciones para su consulta y descarga.
• La garantía de considerar la originalidad a sus autores.
• La conveniencia de que no es necesario un pago económico para su acceso.
• El beneficio de contar con una mayor cantidad de publicaciones.
• La mejora del contenido como resultado de la retroalimentación ágil.
• La posibilidad de enviar el mismo documento también a una revista que aplique
la revisión por pares.
• El criterio más accesible que el que comúnmente enfrentan los autores.
• La garantía de que el artículo será publicado.
• La detección pronta de errores.
• La publicación temprana del documento facilita la citación de este.
Con base en lo anterior, es importante considerar que este modelo de difusión
y divulgación puede causar dudas con relación a la calidad de los contenidos
publicados, así como la posibilidad de que las entidades que financian el trabajo
científico (gobierno, universidades, empresas privadas, etc.), no reconozcan a los
preprints como evidencias formales de productividad científica, o afectar la cantidad
de artículos en revistas científicas. Lo anterior podría causar una disponibilidad menor
de revistas y como consecuencia, que las opciones disponibles demanden criterios
más rigurosos para publicar (Da Silva, 2019).
Por otro lado, las redes sociales en internet son un espacio de interacción virtual
que impulsa la conexión ágil entre las personas. Lo anterior favorece la visibilidad de la
ciencia entre la sociedad y la posibilidad de que los medios digitales de comunicación
con bajos recursos cuenten con fuentes de información confiables y sin costo para
15
16
17
14
Wikipedia como medio de divulgación y comunicación
científica: influencia en el campo educativo, investigativo y
bibliotecológico-documental.
Modelo de Trasferencia Tecnológica y de Conocimiento del
Centro de Servicios y Gestión Empresarial: Un Caso de Estudio.
Divulgación científica en YouTube y su credibilidad para
docentes universitarios.
Del data-driven al data-feeling: Análisis de sentimiento en
tiempo real de mensajes en español sobre divulgación científica
usando técnicas de aprendizaje automático.
(Tarango et al., 2022)
(Velásquez et al., 2019)
(Vizcaíno-Verdú et al., 2020)
(Sánchez-Holgado et al., 20 C.E.)
Modelos de Divulgación Científica y Acceso Universal
al Conocimiento: una Revisión Sistemática
51.
fines de divulgación científica (Alonso et al., 2019). Por su parte, Instagram es una de
las opciones favoritas para la divulgación científica, por su diversidad de usuarios,
orientación visual y diseño general que favorece que las pe rsonas participen de
manera activa en la diseminación del conocimiento científico vía internet (Martín-Neira
et al., 2021). Asimismo, el factor emocional presente en redes sociales es también un
componente importante a favor de la dispersión digital de la ciencia. De esta forma,
es posible impulsar las intenciones de los usuarios a compartir lo que aprenden sobre
ciencia y consideran útil, tal es el caso de los contenidos científicos audiovisuales
publicados en la plataforma YouTube (Muñoz-Pico & Viteri-Mancero, 2022).
Los medios más utilizados en la divulgación científica
Históricamente, el discurso científico con fines de divulgación ha avanzado a la par
de la transformación tecnológica de los medios de comunicación disponibles. De tal
forma que, el análisis de los medios más utilizados en la divulgación científica tiene un
lugar muy importante en esta investigación y puede verse en la Tabla 4.
Tabla 4
Publicaciones sobre los medios en la divulgación científica.
No. TituloAutor (es)
1
2
3
5
7
8
9
10
11
13
14
15
16
12
6
4
La ciencia como artefacto cultural: análisis de la narrativa
cinematográfica en películas de ciencia ficción.
Lectura grupal e infografías en la enseñanza y el aprendizaje de
contenidos de divulgación científica en el contexto universitario.
O Teatro como estratégia de engajamento de jovens no
enfrentamento da Aids.
Análisis de la cinematografía del síndrome de Down.
Retos de la divulgación de la inteligencia artificial en los
cibermedios españoles.
Estudio de la calidad del video online en la comunicación de la
ciencia.
Propuestas formativas para estudiantes de ciencias de la salud
mediante textos periodísticos.
Evaluación del funcionamiento de las revistas estudiantiles
cubanas.
Buenas prácticas éticas de los estudiantes de
Enfermería ante el sida y la discapacidad.
Irrupción de radio y divulgación en el aula para promover las
vocaciones científicas en primaria.
Divulgación científica en YouTube en Latinoamérica. Estudio de
Casos de universidades, museos y YouTubers.
El nanocirco: un diseño interdisciplinario para la divulgación y
enseñanza de la nanociencia y la nanotecnología.
El contenido científico: una oportunidad para los futuros
periodistas.
La divulgación de las noticias sobre ciencia en los principales
cibermedios generalistas de España: El País, La Vanguardia, El
Periódico y El Mundo.
La emergencia de los preprints para la ciencia brasileña:
consideraciones bajo la óptica de la Enfermería.
Metáforas de la guerra en textos de divulgación sobre la
pandemia.
(Balada & Bovolenta, 2022)
(Becerra-Rodríguez et al., 2021)
(Almeida et al., 2021)
(Coronel-Hidalgo et al., 2023)
(De Lara, 2022)
(De Lara & García-Avilés, 2019)
(González, Cantabrana, et al.,
2020)
(Gonzalez-Argote & Garcia-
Rivero, 2018a)
(Guerra-Martín, 2019)
(Martín-Pena et al., 2020)
(Ojeda-Serna & García-Ruiz,
2022)
(Ortíz-Andrade et al., 2019)
(Parejo-Cuéllar et al., 2023)
(López & Tejedor, 2020)
(Da Silva, 2019)
(Cisneros-Estupiñán & Muñoz-
Dagua, 2021)
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
52.
Uno de los trabajos científicos más significativos de esta revisión es el publicado
por Vázquez (2019), en el que se aborda uno de los medios más empleados para la
divulgación de la ciencia y tecnología: la radio. Con el respaldo de las instituciones
educativas y el aprovechamiento de recursos provenientes de las TIC, las estaciones
universitarias han construido diversas redes de colaboración con las cuales ha sido
posible compartir el conocimiento a diferentes grupos sociales sin importar el país
o incluso el idioma; respondiendo así, al compromiso social que la divulgación
científica considera entre sus principios fundamentales. De la misma forma, el
artículo de Martín-Pena et al. (2020) describe cómo es que la radio como medio de
divulgación científica es aprovechado a favor del impulso de vocaciones científicas
en estudiantes de educación básica.
Bajo este contexto, el internet como recurso tecnológico para las transmisiones
de radio ha impulsado la coincidencia entre científicos y público en general,
acompañado de la demanda de nuevas opciones de gestionar los contenidos y
las formas, sin que la información científica se haya visto afectada en el proceso.
Por lo anterior, es posible sostener que las emisoras de radio universitarias producen
divulgación de la ciencia y tecnología de manera clara, sencilla e interesante.
Por su parte, el video por internet es uno de los medios más compartidos. De
acuerdo con ello, la brevedad es una característica recomendada por expertos en
popularización de la ciencia, que recomiendan una duración cercana a los dos
minutos. Con relación a la información visual en pantalla, debe cuidarse la síntesis y
excluir los elementos pequeños, tomando en cuenta que la mayoría de los contenidos
en internet se visualizan en dispositivos móviles. La narrativa de contenidos en video da
prioridad a fragmentos de información, de esta forma pueden ser tomados en cuenta
tanto usuarios que ven algunos capítulos, como aquellos que consumen toda una
serie de contenidos del mismo tema. Es decir, se considera a la mayor cantidad de
personas posible (De Lara & García-Avilés, 2019).
Otro ejemplo relevante en esta categoría, expone al teatro como un medio
innovador de divulgación científica, que a través de una puesta en escena, presenta
los retos emocionales y físicos que una persona infectada con VIH enfrenta día a
día (Almeida et al., 2021). De igual forma, la reflexión sobre la atención del SIDA y la
discapacidad fue impulsada por medios impresos, en específico, folletos y posters en
la investigación publicada por Guerra-Martín (2019) desde el enfoque de la ética y
como parte de la formación de profesionales en Enfermería.
17
18
19
20
22
21
Ciencia Abierta: desafíos y oportunidades para Uruguay y el Sur
Global.
¿Cuál es la historia detrás de las imágenes? Biografía e
ilustración en la trastienda de un estudio de trayectoria.
Exhaustividad y tono crítico de las noticias en la prensa escrita
que informan de una innovación médica.
Jerarquización y producción noticiosa sobre Ciencias de la
Salud.
Las radios universitarias de México y sus estrategias para
comunicar la ciencia en Internet.
Visibilidad de los investigadores de la Universidad de Antioquia
en medios de comunicación internacionales, nacionales y
regionales-locales.
(Prieto, 2022)
(Rubilar, 2022)
(Solans-Domènech et al., 2019)
(Spina & Díaz, 2021)
(Vázquez, 2019)
(Uribe et al., 2019)
Modelos de Divulgación Científica y Acceso Universal
al Conocimiento: una Revisión Sistemática
53.
De igual forma, sobre medios de comunicación y su aprovechamiento en la
divulgación de la ciencia, la descripción sobre cómo se gestionan y dispersan las
noticias relacionadas a la salud, resulta útil para el análisis del impacto social, de
acuerdo con el trabajo científico de Spina & Díaz (2021). Por otra parte, se encontró
que la información en medios periodísticos de contenido científico-médico
también puede aprovecharse en procesos de enseñanza-aprendizaje de médicos
en formación, de acuerdo con González, Cantabria et al. (2020). Y por último, el
contenido multimedia no es el predominante en la divulgación científica que emplea
el internet como medio, el texto es el recurso más utilizado, de acuerdo con el artículo
publicado por López & Tejedor (2020).
La anterior, es una serie de aspectos relevantes en los medios de comunicación
que se aprovechan para la divulgación científica, a través de los cuales, se promueve
también la apropiación del conocimiento especializado por parte del público general.
De esta forma, se impulsa la participación de toda la sociedad en la expansión de la
ciencia y se fortalece el interés por el conocimiento científico.
Las entidades relacionadas con el conocimiento científico que
participan en la divulgación de la ciencia y tecnología
Otro de los aspectos cualitativos más relevantes del presente trabajo, es el de las
formas en que las entidades afines a la ciencia colaboran con fines de divulgación.
Ya sea que se trate de áreas de gobierno, instituciones educativas, empresas privadas
o grupos de la sociedad civil organizados o no. La participación de estas entidades es
significativa, como puede verse en la Tabla 5.
Tabla 5
Publicaciones sobre las entidades participantes en la divulgación de la ciencia y
tecnología.
No. TituloAutor (es)
1
3
4
5
6
9
10
8
2
7
Participação em Atividades de Divulgação Científica e
Interrelações com a Formação Docente em Química.
El discurso científico en la etapa de infantil en el contexto del
huerto ecológico escolar.
Caracterización y desafíos de la cultura investigativa en dos
universidades estatales de Lima, Perú.
La plaza pública como escenario innovador para la divulgación
científica: proyecto Villa de la Ciencia.
Diferenças no desenvolvimento sexual: um estudo de
divulgação da ciência em um hospital.
Repositorio de investigaciones estudiantiles: tarea necesaria y
trascendental.
Inovação social e divulgação da ciência: o design apresenta a
astronomia para crianças.
Estrategias para el fomento de las vocaciones científicas a partir
de la covid-19 en jóvenes de educación superior en Yucatán,
México.
La indagación como herramienta de enseñanza en el
museo de ciencias naturales: Un estudio de caso acerca del
fortalecimiento de las prácticas de crianza.
Apropiación social de la ciencia y comunicación pública del
conocimiento, dos actividades inherentes a la investigación
universitaria.
(Alves de Araujo & Francisco,
2022)
(Aragón et al., 2021)
(Berrocal et al., 2022)
(Córdula & Giraldez, 2019)
(Fukui & Bilharinho, 2020)
(Gonzalez-Argote & Garcia-
Rivero, 2018b)
(Horta et al., 2020)
(González, 2022)
(Alzate & Guevara, 2021)
(Gaviria-Velásquez & Mejía-
Correa, 2021)
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
54.
En años recientes, una de las formas más significativas de vincular la ciencia
con la sociedad en general, es la conocida como ciencia ciudadana en España.
Consiste en actividades de divulgación científica en la que integrantes de la sociedad
civil participan de manera activa y en alianza con expertos, en la expansión del
conocimiento científico a favor de la salud pública.
Conocida en el Reino Unido como Patient & Public Involvement (Participación de
los pacientes y del público), ciencia ciudadana incluye la participación de personas
que tienen un padecimiento o están interesadas en el estudio de este, de manera
que puedan participar de forma activa en estudios científicos e incluso tener influencia
en la toma de decisiones. Determinados por el grado en que la gente participa, se
reconocen cinco diferentes tipos de proyectos de ciencia ciudadana:
• Proyectos contributivos. Antecedida por una campaña previa de comunicación
y sensibilización, la colaboración de las personas se lleva a cabo a través de
la recopilación de datos, que más adelante son ratificados por científicos y
presentados al público general.
• Proyectos colaborativos. En ellos, las personas aportan información y opinión al
diseño, la interpretación y divulgación de resultados, esto facilita la inclusión de
un lenguaje ordinario y cercano al público no experto, de forma que el punto
de vista de la gente se ve reflejado en el producto de divulgación.
• Proyectos cocreados. Son proyectos en los que integrantes del público general
e investigadores colaboran de forma horizontal y dialogante desde el principio
y hasta el final. Se impulsa así, que la gente colabore tanto en la detección del
problema como en su solución.
11
15
17
18
20
22
19
21
23
12
14
13
16
Participación pública en los proyectos de investigación: formas
de crear conocimiento colectivo en salud.
Apropiación social de la ciencia y la tecnología en Medellín:
contribuciones al debate sobre su evaluación.
Políticas públicas y su expresión en la divulgación de la ciencia,
tecnología e innovación.
Una propuesta didáctica para la enseñanza-aprendizaje de
insectos, plantas y el problema de la pérdida de polinizadores.
Parque temático, divulgación e investigaciónen la Amazonia: La
propuesta del bosque de ciencia/INPA.
Monolitos edafológicos: una herramienta útil para dar a conocer
el suelo más allá del ámbito universitario.
Arqueología y educación formal en la costa de Taltal-Paposo:
reflexiones sobre la “Arqueología Pública”.
Utilização de recursos de divulgação científica na prática de
docentes de ciências naturais.
Percepción de la formación y la especialización del periodismo
científico en Chile.
Comunicación de la Ciencia desde la Mirada de los
Investigadores Universitarios: entre el Indicador y la Vocación.
A experiência de adolescentes ao visitar um museu da ciência.
¿Cómo potenciar la comunicación de la ciencia abierta
orientada al desarrollo sostenible en profesores universitarios?
Identificación de las capacidades tecnológicas y de
investigación de la Escuela de Suboficiales y Nivel Ejecutivo
Gonzalo Jiménez de Quesada.
(Jacques-Avinó et al., 2020)
(Mejía-Saldariaga et al., 2021)
(Paz, 2022)
(Puig & Gómez, 2021)
(Santos & Da Cunha, 2022)
(Taboada-Castro et al., 2022)
(Salazar et al., 2020)
(Sarpa & Borges, 2023)
(Vernal-Vilicic et al., 2019)
(Lazcano-Peña et al., 2019)
(Massarani et al., 2019)
(Martín et al., 2022)
(Parra-Bernal et al., 2019)
Modelos de Divulgación Científica y Acceso Universal
al Conocimiento: una Revisión Sistemática
55.
• Proyectos contractuales. En estos casos, los estudios concretos y la presentación
de los resultados se dan por demanda de la sociedad, lo cual repercute en
la toma de decisiones tanto del campo científico como del de gobierno.
Se reconocen también como alternativas de presión política para impulsar
la atención de ciertos padecimientos importantes para la población en su
conjunto.
• Proyectos independientes. Están dirigidos por activistas e investigadores no
reconocidos formalmente, que mediante el fomento del diálogo, el análisis
crítico, la creatividad en grupo y la innovación, provocan acciones a favor de
la reflexión e igualdad en el acceso a la salud (Jacques-Avinó et al., 2020).
Con relación a lo anterior, el grado de participación que se presenta en la ciencia
ciudadana, justifica el esfuerzo de especialistas por expandirla, para con ello, lograr
un impacto social y cultural que verdaderamente trascienda.
En el mismo orden de ideas, la divulgación de la ciencia se reconoce también
como un proceso de enseñanza-aprendizaje. Es decir, una o un grupo de personas
aprenden algo nuevo tras la exposición de un especialista. En ese sentido, las
instituciones educativas tienen en la divulgación científica, un compromiso muy
importante, como parte de sus actividades educativas, de extensión, vinculación o
promoción.
De acuerdo con lo anterior, los estudiantes de nivel superior pueden aprender
a llevar a cabo acciones sistemáticas de divulgación científica que les permitan
desarrollar habilidades en comunicación, implementación de acciones pedagógicas,
pensamiento crítico, planificación y fundamentos teóricos entre otros, como parte
de su formación profesional (Alves de Araujo & Francisco, 2022). En esa misma
línea, la continuidad educativa puede verse fortalecida por la divulgación científica
a través de medios que, a distancia, enlazan a estudiantes con el conocimiento
especializado. En ese sentido, se promueven las vocaciones científicas y el interés por
seguir aprendiendo, cuando se presentan grandes retos como los que enfrentaron los
estudiantes durante la pandemia causada por la COVID-19 (González, 2022).
Por otra parte, en el caso de estudiantes de cinco años, exponer el conocimiento
mediante la estructura del discurso científico (proponer un tema, analizarlo y argumentar
con evidencias para establecer conclusiones) impulsa en ellas y ellos la capacidad
de aportar de manera relevante y descriptiva al conocimiento científico. De esta
forma, se impulsa el interés por la profesión científica desde edades tempranas en
instituciones educativas (Aragón et al., 2021).
Por último, la participación privada y de gobierno a través de apoyos financieros y
logísticos, es un factor clave en la divulgación científica. Un ejemplo relevante de ello
se presenta en el trabajo científico de Salazar et al. (2020), en el que describen cómo
se ha establecido un vínculo entre especialistas en arqueología y población local de
la comuna de Taltal, al norte de Chile.
El grupo de científicos ha llevado el conocimiento académico a la población
originaria de Taltal gracias al apoyo del Fondo Nacional de Desarrollo Científico y
Tecnológico (FONDECYT). El proyecto aplica el modelo conocido como arqueología
pública y emplea entre otras dinámicas, actividades pedagógicas y lúdicas,
elaboración de materiales didácticos y visitas a museos y sitios arqueológicos. Las
acciones se llevaron cabo en su mayoría, con alumnos de nivel básico, así como
también con educadoras que imparten clase a dichos estudiantes.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
56.
De acuerdo con los autores, el proyecto ha sido financiado por tres convocatorias
sucesivas del FONDECYT desde 2010 y al menos hasta el 2020, año de la publicación
del artículo. Por otra parte, la investigación resalta también, la importancia de alianzas
y convenios estratégicos con otras entidades, como lo son el Gobierno Municipal de
Taltal, el Departamento de Administración de Educación Municipal, el Departamento
de Educación de la Universidad de Concepción, la Facultad de Ciencias Sociales
de la Universidad de Chile, los integrantes de la comunidad estudiantil de Taltal y los
especialistas del proyecto FONDECYT.
Conclusiones
A la luz de los resultados, los aspectos más relevantes de la divulgación científica en
años recientes se han visto favorecidos por la tecnología disponible, en especial, la de
internet. En ese sentido, los ambientes virtuales que la tecnología digital hace posible
se han convertido en elementos clave para la socialización de la ciencia, porque
facilitan la exposición de contenidos especializados a través de una amplia gama
de experiencias de aprendizaje, de manera que los mensajes pueden ajustarse y
enriquecerse con las características de cada medio. Se promueve así, la participación
activa de la gente y la reformulación del conocimiento, ya sea para devolverlo como
una forma de retroalimentación o para compartirlo entre público interesado.
En concordancia con lo anterior, uno de los pasos siguientes será establecer
métodos para conocer y medir el impacto de la divulgación científica en la gente. La
tecnología digital será pieza clave para lograr ese objetivo, porque es un recurso que
permite realizar ajustes precisos en los procesos de divulgación, y obtener así, mejores
resultados a favor de un acceso a la ciencia que en la práctica sea abierto, amplio y
para todas y todos. Lo anterior, deberá acompañarse de análisis profundos y amplias
reflexiones sobre la inmediatez y flexibilidad con la que se realiza divulgación científica
mediada por tecnología.
Por último, aunque que la comunicación entre público general y especialistas
en ciencia ha tenido un crecimiento constante, el involucramiento de entidades
de gobierno en la comunicación de la ciencia debe crecer más aún, en el sentido
de incrementar el apoyo financiero, logístico y general a la divulgación científica;
de manera que el conocimiento científico entre la gente sea prioridad de las
administraciones públicas, para cumplir con el compromiso social de elevar la calidad
de vida de todos los segmentos de la sociedad a través de la ciencia. De tal forma
que, este trabajo se suma a las investigaciones que tienen el objetivo de expandir el
conocimiento científico entre el público no especializado, de impulsar el interés por la
profesión científica entre niñas, niños y jóvenes, y por último, de consolidar un diálogo
permanente y horizontal entre comunidad científica y público general, para construir
en colectivo, Acceso Universal al Conocimiento.
Agradecimiento
Los autores agradecen al CONAHCYT el apoyo para la realización de este trabajo
de investigación.
Referencias
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Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
62.
Artículo 4
63.
1
Candidato a Doctor en Educación por la Universidad Don Bosco, El Salvador. Maestro en Administración de
Empresas y Consultoría Empresarial por la Universidad de El Salvador e Ingeniero Industrial por la Universidad
Don Bosco. Docente de la Escuela de Industrial, Universidad Don Bosco.
DOI: https://doi.org/10.61604/dl.v16i29.268
Didáctica Innovadora para Potenciar
los Aprendizajes en el Programa de
Ingeniería Industrial
Innovative Didactics to Enhance Learning in
the Industrial Engineering Program
ISSN: 1996-1642
e-ISSN: 2958-9754
Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024 pp. 63-77
Revista de Educación
Universidad Don Bosco - El Salvador
César Augusto Palma-Alvarado
1
Universidad Don Bosco, El Salvador
Correo: cesar.palma@udb.edu.sv,
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5107-1229
Recibido: 29 de agosto de 2023
Aceptado: 17 de septiembre de 2024
Para citar este artículo: Palma-Alvarado, C. (2024). Didáctica Innovadora para Potenciar los Aprendizajes en
el Programa de Ingeniería Industrial, Diá-logos, (29), 63-77
Nuestra revista publica bajo la Licencia
Creative Commons: Atribución-No
Comercial-Sin Derivar 4.0 Internacional
64.
Resumen
La importancia de la innovación es de interés para el
tejido empresarial así como para las universidades
que tienen la responsabilidad de proporcionar
una formación acorde a un perfil profesional
innovador. Justamente desde esa perspectiva
esta investigación indaga las prácticas docentes
que puedan coadyuvar, o no, a la formación
de estudiantes innovadores. La investigación es
cualitativa con muestra intensional, para ello
se seleccionaron seis docentes de ingeniería
industrial. La técnica utilizada para la recolección
de información es la observación de clase. Para
ello se diseñó una plantilla que permite registrar
el desempeño docente desde una didáctica
conveniente para la ingeniería. Se encontró que
los docentes presentan oportunidades de mejora
en la aplicación de elementos que contribuyan
a la formación de competencias en innovación
en los estudiantes. El presente artículo cientifico
surge de la investigación de tesis doctoral sobre el
estado de la formación de las competencias en
innovación en el programa de ingeniería industrial
de la Universidad Don Bosco.
Palabras clave
Competencia, innovación, ingeniería industrial,
didáctica.
Abstract
The importance of innovation is of interest not only
to the business world but also to universities, which
are responsible for providing training aligned with
an innovative professional profile. It is from this
perspective that this research investigates teaching
practices that may or may not contribute to the
development of innovative students. The research
is qualitative with an intensive sample, which
includes six industrial engineering teachers. The
technique used for data collection is classroom
observation. A template was designed to record
teaching performance from a didactic approach
suitable for engineering. It was found that teachers
present opportunities for improvement in applying
elements that contribute to the development of
innovation competencies in students. This scientific
article is derived from doctoral thesis research on
the state of innovation competency formation in
the industrial engineering program at Universidad
Don Bosco.
Keywords
Competition, innovation, industrial engineering,
didactics.
Introducción
Desde hace varios años, a nivel mundial, existe preocupación acerca de la necesidad
de realizar actualizaciones en la educación de la ingeniería. Tradicionalmente, esta
educación se ha caracterizado por mantener un enfoque altamente técnico; sin
embargo, en la actualidad esto no es suficiente para preparar a los ingenieros del
futuro. Es importante que los programas académicos incorporen con efectividad la
formación de competencias transversales como la innovación, la comunicación, la
ética y la gestión del tiempo entre otras, que son el complemento al perfil de egreso
del profesional de ingeniería que necesitan las empresas y la sociedad en general. En
Vélez et al. (2017) se encuentran afirmaciones contundentes como la siguiente:
La formación basada en las ciencias de la ingeniería y en los cursos propios
de una especialidad es un modelo limitado para la formación del ingeniero
del siglo XXI; no confiere al egresado las actitudes y habilidades que el actual
escenario mundial exige en la práctica de la ingeniería. (p. 8)
Descripción del Problema
Es valioso no perder de vista cuál es el propósito de las Instituciones de Educación
Superior de perfil tecnológico, que es formar ingenieros técnicamente calificados,
innovadores y capaces de solucionar problemas dentro del ámbito de actuación
(Parra et al., 2016). Es así como se convierte en prioridad la búsqueda de estrategias
innovadoras de enseñanza para formar ingenieros en nuevos ambientes de
aprendizaje.
El desempeño de la innovación como competencia transversal en la formación de
ingenieros industriales es de gran relevancia al aportar apropiadamente al entrelazado
social y a un competitivo ámbito empresarial. Tito y Serrano (2016) abordan lo anterior
Didáctica Innovadora para Potenciar los Aprendizajes
en el Programa de Ingeniería Industrial
65.
de la siguiente manera: “es importante que desde las universidades se prepare a
los estudiantes en habilidades blandas para que éstos egresen con herramientas
que agreguen una ventaja diferenciadora que les permita competir en el mercado
laboral…” (p. 72). En este punto, el docente de ingeniería tiene un papel preponderante
en la formación de los futuros ingenieros y su incidencia en el proceso de enseñanza-
aprendizaje no tiene discusión; sin embargo, existe preocupación al tomarse en
cuenta que los docentes de ingeniería no son expertos en temas de pedagogía, sino
especialistas en su área técnica (Ovallos et al., 2015).
En este contexto, el conocimiento de cómo es la práctica docente y cómo ésta
contribuye a la formación de competencias para la innovación en los estudiantes
del programa de ingeniería industrial de la Universidad Don Bosco (UDB) se vuelve una
preocupación válida.
Propósito
Es de interés para esta investigación, determinar si los docentes del programa de
ingeniería industrial de la Universidad Don Bosco manifiestan en sus clases elementos
de una docencia innovadora, que coadyuven a la formación de competencias para
la innovación en sus estudiantes con la práctica de una conveniente didáctica y
mediación docente.
Marco Teórico o Revisión de Literatura
El Enfoque Basado en Competencias (EBC) además de atender las actitudes y
habilidades aplicables a un contexto y propias de cada profesión, también incluye a
los cuatro pilares de la educación de acuerdo con la UNESCO: aprender a conocer,
aprender a hacer, aprender a ser y aprender a convivir (Crispín et al., 2012; Molina,
2000). Para este escenario, el rol del docente debe transformarse de ser solamente
un transmisor de conocimientos (Pascual y Navío-Gámez, 2018) a un mediador en el
proceso de enseñanza-aprendizaje. Para Halal (2019) la influencia que el docente
puede llegar a ejercer en el estudiante reviste de gran interés, sobre todo en la
ejecución de prácticas innovadoras.
Es natural pensar que las prácticas de enseñanza de un docente tradicional no
contribuirían a la formación de un perfil innovador en sus estudiantes. Conforme con
Iglesias et al. (2023) el docente innovador debe presentar una serie de cualidades
como “el deseo de cambio, capacidad de investigación, capacidad de inventiva,
la aptitud de llevar a la práctica lo que planifique, ser promotor del trabajo grupal y
cooperativo” (p. 715).
De acuerdo con lo señalado por Halal (2019) en su investigación acerca de
la caracterización del docente innovador en educación superior en Chile, éste
deberá presentar “capacidad para involucrarse en procesos de mediación y en el
desarrollo de estrategias de aprendizaje activas, en las que junto a sus estudiantes
son copartícipes del proceso de enseñanza y aprendizaje” (p. 297); ahora bien, se
reconoce la dedicación y esfuerzo que muestran los docentes pese a no contar con
adecuada formación pedagógica.
En la investigación de Erazo (2016) acerca de la formación en innovación en
las universidades del Valle del Cauca en Colombia, se encuentran dos hallazgos
significativos; uno de ellos es que el docente “no cuenta con una preparación
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
66.
en metodologías de enseñanza de la innovación” (p. 140) y el otro es que “no se
implementan estrategias para el aprendizaje de la innovación” (p.140), respaldando
la necesidad de procesos formativos en innovación para los docentes.
Con el objetivo de analizar el nivel de competencia en innovación de los docentes
universitarios es que se desarrolla la investigación de Fernández-Cruz y Rodríguez-
Legendre (2021) con una muestra de 1,404 docentes de España, México y Bolivia,
encontrando que los docentes de las universidades participantes poseen un perfil
innovador bajo o muy bajo. Se concluye que existe la necesidad de desarrollar
programas de formación docente en competencias en innovación.
En la investigación de Ovallos et al. (2015) acerca de los factores que afectan
la formación de ingenieros en Colombia, se menciona como debilidad el
“desconocimiento de técnicas/metodologías de trabajo orientadas a la creatividad,
innovación y emprendimiento” (p. 95).
Es frecuente encontrar que los docentes de las ingenierías no sean expertos en
Pedagogía, sino en áreas técnicas especializadas, manteniendo una práctica
docente espontánea y empírica, sin seguir la rigurosidad de una metodología
apropiada (Jimenez, 2019; Ovallos et al., 2015). Como puede notarse, para el
docente innovador los retos son grandes debido a que no bastará con buscar lo más
reciente en tecnología y actualizarse en su área profesional, sino, mejorar su práctica
docente con fundamentos especializados para la enseñanza como lo puede brindar
la Didáctica.
De acuerdo con (Díaz Barriga, 2009, como se citó en Escobar et al., 2021) la
didáctica ha estado sometida a dos fuertes tendencias, la primera es la perspectiva
clásica o centrada en el contenido, aquí se estaría hablando de una docencia
tradicional (Iglesias et al., 2023) y la segunda es la perspectiva de la escuela nueva o
escuela activa (Cardona, 2022); esta última perspectiva es de total convivencia con
el EBC y con una didáctica innovadora (Artolozaga et al., 2012).
Muchos autores hablan de una didáctica universitaria como una especialización
de la didáctica general; uno de ellos es Herrán (2001), para él la didáctica es “el
ámbito de conocimiento y comunicación que se ocupa del arte de enseñar en la
universidad” (p. 28). Dicho esto, referido a una didáctica universitaria, se encuentra lo
presentado por Molina (2014) acerca de una didáctica innovadora para la ingeniería
compuesta de las siguientes categorías: objetivos, contenidos, formas, medios,
métodos y evaluación. En esta concepción de la didáctica intervienen los postulados
del enfoque Histórico-Cultural de Vigotsky (Molina, 2014), la Teoría de la Actividad
(Leontiev, 1984), la Teoría de la Modificabilidad Estructural Cognitiva de Feuerstein
(Parada y Avendaño, 2013) y el Aprendizaje Significativo de Ausubel (Garcés-Cobos
et al., 2018).
El enfoque Histórico-Cultural sostiene que el aprendizaje de las personas se debe en
gran medida a la interacción social, que su desarrollo es de manera gradual y durante
toda la vida; para su desarrollo intervienen la cultura, la afectividad, la imitación y la
influencia del maestro (Ruíz, 2015).
De acuerdo con la Teoría de la Actividad, las acciones mantienen correlación con
los fines y éstos a su vez necesitan de operaciones para concretizar esos fines; en otras
palabras, las personas emprenden acciones encaminadas a movilizarse para cubrir
sus necesidades (González, 2018).
Didáctica Innovadora para Potenciar los Aprendizajes
en el Programa de Ingeniería Industrial
67.
La teoría de la Modificabilidad Estructural Cognitiva explica que el aprendizaje se
lleva a cabo por medio de la exposición directa a estímulos y que el aprendiz necesita
de la intervención intencional de un mediador (Parada y Avendaño, 2013).
De acuerdo con el Aprendizaje Significativo, el verdadero conocimiento surge
cuando el estudiante es capaz de relacionar un nuevo concepto con otro ya existente
en su estructura cognitiva (Garcés-Cobos et al., 2018).
Profundizando en una didáctica para la ingeniería, como se encuentra en Molina
(2014) “la base de cualquier concepción didáctica son los objetivos de aprendizaje
como guías y orientadores del proceso” (p. 24). Los objetivos o propósitos tienen
una función orientadora dentro del proceso de enseñanza-aprendizaje tanto para
docentes como para estudiantes e influyen en el desempeño de las demás categorías
de la didáctica. Al respecto, se tiene la siguiente cita: “un contenido realmente
concientizado es solamente aquel que se manifiesta ante el sujeto como objeto hacia
el cual está realmente dirigida la acción” (Leontiev,1983, como se citó en Molina,
2014, p.13). Los contenidos deberán mantener relación con los objetivos de la clase,
presentándose a los estudiantes de forma estructurada y vinculándolos a la práctica
profesional, lo que les permite el fomento de asociaciones entre los contenidos de la
clase con el mundo profesional, constituyéndose en fuentes esenciales de innovación
por su contacto con la realidad. La forma de enseñanza consiste en el modo o forma
en que el docente imparte la sesión de clase; lo que se busca es que el estudiante sea
sujeto activo en la clase. En los medios de enseñanza se pretende la aplicación por
parte del docente de los medios o recursos utilizados para la enseñanza y que ayuden
al estudiante a integrar los diferentes elementos de la clase con el contexto de la
profesión. Los métodos de enseñanza incluyen reconocidos métodos utilizados para
lograr un aprendizaje activo. Se entenderá como método de enseñanza el camino
que el estudiante transitará para ejecutar las acciones propuestas en los objetivos de
la clase, lo cual “permite construir y reconstruir conocimiento” (Molina, 2014, p. 33) con
interacción del docente y de los demás estudiantes. En cuanto a la evaluación, el
interés principal es la identificación del cumplimiento de los objetivos de la clase por
parte de los estudiantes.
Metodología
Se hace uso del paradigma cualitativo. Las características de la investigación
cualitativa y lo que puede esperarse de ella son presentadas por Bernal (2016):
Parte del supuesto de que el mundo social está constituido de significados y
símbolos compartidos de manera subjetiva, razón por la cual su objetivo es
la comprensión de esos significados y símbolos intersubjetivos tal como son
expresados por las personas. (p. 73)
La muestra ha sido de tipo intencional (Simon, 2011) tomando en cuenta a
actores clave dentro del proceso de enseñanza-aprendizaje como son los docentes.
Es de esa manera que el muestreo intencional consiste en “…la conformación de
la muestra mediante la suma de diferentes individuos que se ajustan a una serie
de criterios definidos por el investigador” (Izcara, 2014, p. 81). Los docentes de la
muestra pertenecen a la Escuela de Industrial de la Universidad Don Bosco, Campus
Soyapango.
Los criterios de selección de los docentes son los siguientes: docentes tiempo-
completo con un mínimo de 5 años laborando en la Escuela de Industrial y docentes
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
68.
horas-clase que tengan un mínimo de 5 años de participar como docente de la
Escuela de Industrial. Estos criterios de antigüedad garantizan que los docentes
cuenten con experiencia en el plan de estudio 2017. Adicionalmente, se ha tomado
como criterio la selección de clases de los niveles VI, VIII y X debido a que en esos
niveles se imparten asignaturas completamente del área de especialización de
ingeniería industrial. Es de esa manera que se seleccionaron cinco docentes horas
clase y un docente tiempo completo.
Como método de investigación se seleccionó el estudio de caso, el cual se basa
en el análisis de una unidad perteneciente a una población. De acuerdo con Martínez
(2007) los estudios de casos son “aquellos que se realizan sobre una realidad singular,
única e irrepetible, sin que ello signifique un único sujeto” (p. 28). Esta investigación
trata de un estudio intrínseco de caso debido a la necesidad de “aprender sobre ese
caso en particular” (Stake, 1998, p. 16). Se debe aclarar que “…el estudio de casos
no es una investigación de muestras” (Stake, 1998, p. 17) como se esperaría de una
investigación cuantitativa; en su lugar en el estudio de caso se está comprometido
a comprender ese caso y no se pretende obtener inferencias de un conglomerado
(Simon, 2011).
La observación de clase ha sido la técnica utilizada para la recolección de
información acerca de la práctica docente. Estas observaciones se tomaron durante
el ciclo académico 02-2022 que comprende desde la última semana de julio
hasta la segunda semana de noviembre del año 2022. Para impartir sus clases, los
docentes lo hicieron en la modalidad sincrónica por medio de la plataforma Teams.
Estas observaciones se tomaron de la siguiente manera: dos observaciones de clase
para cada uno de los niveles VI, VIII y X del plan de estudios 2017, haciendo en total
seis observaciones. Las clases observadas se identificaron con las letras A y B para
cada uno de los tres niveles.
Instrumentos para la Recolección de Información.
Para realizar las observaciones de las clases se diseñó una plantilla sustentada en el
enfoque Histórico-Cultural, en la Teoría del Aprendizaje Significativo, en la Teoría de la
Modificabilidad Estructural Cognitiva, en la Teoría de la Actividad y en lo encontrado en
Molina (2014) respecto a la didáctica para la ingeniería. La plantilla está conformada
por dimensiones, indicadores y subindicadores de comportamiento del docente en
su práctica de la clase, como se muestra en la Tabla 1. Se generaron tres dimensiones
centrales: a) aspectos de gestión de la clase, b) concepción y aplicación didáctica
del docente, y c) mediación del docente.
En la dimensión aspectos de la gestión de la clase se incluyen indicadores que
demuestren elementos de planificación del docente y características personales
necesarias dentro de su labor docente. En la dimensión concepción y aplicación
didáctica del docente se busca identificar la existencia de elementos de la didáctica
en la sesión de clase, tomando en cuenta que éstos deberán ser acordes al EBC y
que se evidencien elementos innovadores en su práctica docente. Por último, en la
dimensión mediación del docente se busca la identificación de comportamientos
del docente que permitan conocer características de su estilo y estrategias utilizadas
para la mediación. Es así como interesa conocer el nivel de acompañamiento del
docente y de su contribución a la formación del criterio profesional en el estudiante.
Didáctica Innovadora para Potenciar los Aprendizajes
en el Programa de Ingeniería Industrial
69.
Especial mención tiene la inclusión en la plantilla de indicadores que permiten conocer
qué sucede en la sesión de clase en cuanto a las preguntas que formula el docente
a sus estudiantes. Como decía Freire, citado por Zuleta, 2005 “las preguntas ayudan a
iniciar procesos interactivos de aprendizajes y solución de problemas” (p. 3).
Resultados
La Tabla 1 que contiene los indicadores utilizados en la plantilla de observación,
presenta el consolidado de los comportamientos del docente clasificados en
fortalezas y oportunidades de mejora.
De acuerdo con la referida tabla, en la dimensión aspectos de gestión de la clase
se registran las siguientes fortalezas: los docentes inician sus clases con puntualidad, los
contenidos mantienen conformidad a la planificación de la asignatura, demuestran
seguridad al exponer los contenidos de la clase y evidencian una buena administración
del tiempo. Como oportunidad de mejora se tiene que cinco docentes no utilizaron la
retroalimentación en base a los conocimientos previos de sus estudiantes.
Para la dimensión de concepción y aplicación didáctica, en la subdimensión de
objetivos de la clase, se registró como oportunidad de mejora que cinco docentes
observados no formularon al inicio de la clase los objetivos a sus estudiantes. Solamente
un docente sí lo hizo.
Tabla 1
Consolidado de las Observaciones de Clase.
Dimensión/ Indicador
Oportunidad de Mejora
Nivel VI Nivel VIII Nivel X
BA BA BA
Fortalezas
Nivel VI Nivel VIII Nivel X
BA BA BA
1. Aspectos de gestión de la
clase.
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1.1 Inicio puntual.
1.2 El docente presenta los
temas de la clase actual.
1.3 Los contenidos de la clase
son acordes a la planificación.
1.4 Al principio de la clase, el
docente retroalimenta en base
a los conocimientos previos de
los estudiantes.
1.5 El docente hace uso
adecuado del lenguaje
(sin muletillas, adecuada
entonación de voz, adecuadas
inflexiones de la voz).
1.6 El docente demuestra
seguridad al exponer los
contenidos de la clase.
1.7 El docente administra el
tiempo de la clase de manera
adecuada.
2. Concepción y aplicación
didáctica del docente.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
70.
2.1. En cuanto a los objetivos
de la clase.
2.1.1 El docente presenta los
objetivos o propósitos de la
clase.
2.1.2 Los objetivos de la
clase están en función de
contribuir a la formación de la
competencia de la asignatura.
2.1.3 Los objetivos están
redactados en función del
docente.
2.1.4 Los objetivos están
redactados en función de lo
que se espera del estudiante.
2.1.5 Los objetivos son
comprensibles y viables para el
estudiante.
2.2. En cuanto a los
contenidos de la clase.
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2.2.1 El docente relaciona los
contenidos de la clase con
conocimientos previos de los
estudiantes.
2.2.2 Los contenidos
mantienen relación con el(los)
objetivo(s) de la clase.
2.2.3 Los contenidos de la
clase son presentados de
manera ordenada.
2.2.4 Los contenidos de la
clase son desarrollados de
manera comprensible.
2.2.5 Los contenidos
incluyen elementos teóricos-
conceptuales.
2.2.6 El docente menciona
cuál es la relación de los
contenidos de la clase con la
práctica profesional.
2.2.7 El docente recurre a
ejemplos del desempeño
profesional para relacionarlos
con los contenidos de la clase.
2.3.1 Clase expositiva
tradicional (se marca como
fortaleza la ausencia y su
presencia como debilidad).
2.3.2 El docente es autoritario
(se marca como fortaleza su
ausencia y su presencia como
debilidad).
2.3.3 El docente fomenta
el aprendizaje repetitivo (se
marca como fortaleza su
ausencia y su presencia como
debilidad).
2.3. En cuanto a la forma de
enseñanza.
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2.3.4 El docente fomenta
la participación de los
estudiantes.
2.3.9 El docente fomenta
las competencias para la
innovación.
2.3.5 El docente fomenta el
trabajo en equipo.
2.3.6 El docente fomenta el
aprendizaje autónomo.
2.3.8 Utilización del Modelo
centrado en el estudiante.
2.4. En cuanto a los medios
de enseñanza.
2.3.10 Clase participativa.
2.3.7 Utilización del Modelo
centrado en el docente (se
marca como debilidad en
caso de observarse durante la
clase y como fortaleza en caso
de no presentarse).
2.4.1 El docente demuestra
competencia en la utilización
de diversos medios (pizarra,
diapositivas, videos, softwares,
plataforma para sesiones
síncronas y otros).
2.4.6 El docente se apoya en
simulaciones para relacionar
los contenidos de la clase
con la aplicación real en la
profesión.
2.4.2 Los medios utilizados
mantienen relación con los
objetivos para la clase.
2.4.3 Los medios utilizados
mantienen relación con los
contenidos para la clase.
2.4.4 Los medios utilizados
mantienen relación con las
formas para la clase.
2.4.5 Se muestran escenarios
propios de la profesión.
2.5.2 Aprendizaje basado en
proyectos.
2.5.3 Aprendizaje basado en
problemas.
2.5. En cuanto a los métodos
de enseñanza
2.5.1 Clase invertida.
2.5.4 Estudio de casos.
2.5.5 Gamificación.
2.5.6 Mapa conceptual.
2.5.7 Interrogatorio múltiple.
2.5.8 Lluvia de ideas.
2.5.9 Foro de discusión y
debate.
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
72.
Nota: las letras A y B identifican a los grupos de clase observados; la ocurrencia o
no de cada indicador durante la clase se ha clasificado en fortalezas u oportunidades
de mejora, las cuales son representadas con la letra “x”.
Para la subdimensión contenidos de la clase se registra la fortaleza en común de
que todos los docentes presentan los contenidos de manera ordenada, los mismos son
desarrollados de manera comprensible e incluyen elementos teóricos-conceptuales,
los docentes sí relacionan los contenidos de la clase con los conocimientos previos de
los estudiantes, solamente un docente no lo hizo; sí les mencionan a los estudiantes
2.5.10 Taller en el salón de
clase.
2.6.1 El docente evalúa al
final de la clase acerca de la
consecución de los propósitos
de ésta por parte de los
estudiantes.
2.6.2 El tipo de evaluación
contribuye a la formación
del perfil profesional y de
las competencias para la
innovación en los estudiantes.
2.6.3 La evaluación se centra
en elementos memorísticos
(nunca se realizó evaluación).
2.5.11 Juego de roles.
2.5.12 Otros.
2.6. En cuanto a la
evaluación del aprendizaje.
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3. Mediación del Docente.
3.1 Se manifiesta la interacción
docente-estudiante con
simetría.
3.4 El docente formula al
estudiante preguntas que
estimulen el análisis.
3.5 El docente formula al
estudiante preguntas que
requieran articular en éste
la formación del criterio
profesional.
3.6 El docente acompaña al
estudiante en las acciones
encaminadas al cumplimiento
de los objetivos de clase.
3.7 El docente retroalimenta
oportunamente a los
estudiantes durante la sesión
de clase.
3.2 Se percibe un clima de
cordialidad.
3.3 El docente formula a
los estudiantes preguntas
encaminadas a conectar
el conocimiento previo
del estudiante con el
conocimiento nuevo.
Didáctica Innovadora para Potenciar los Aprendizajes
en el Programa de Ingeniería Industrial
73.
cuál es la relación de los contenidos de la clase con la práctica profesional, solamente
un docente no lo hizo; además, cuatro de seis docentes sí recurren a ejemplos para
ejemplificar esta relación, sin embargo, dos docentes no lo hacen, lo que constituye
una oportunidad de mejora.
En cuanto a las formas de enseñanza, como fortalezas se registran que cinco de
seis docentes no son autoritarios, cuatro de seis docentes fomentan el aprendizaje
autónomo, todos los docentes observados no fomentan el aprendizaje repetitivo,
todos fomentan el trabajo en equipo, cuatro de seis docentes fomentan al menos
una competencia para la innovación (distinta al trabajo en equipo), cuatro de seis
docentes fomentan el aprendizaje autónomo. Como oportunidades de mejora se
tienen que cuatro de seis docentes recurren a la clase tradicional expositiva, tres de
seis docentes no fomentan la participación de sus estudiantes, cinco de seis clases
observadas no son participativas a pesar de que en dos de ellas sus docentes
hicieron esfuerzos para que los estudiantes sí lo hicieran, dos docentes no fomentan
competencias para la innovación.
Con relación a los medios de enseñanza, todos los docentes observados
demuestran ser competentes en la utilización de diversos medios para sus clases como
por ejemplo diapositivas y uso de plataforma para las sesiones sincrónicas, solamente
un docente mantiene la relación de los medios de la clase con los objetivos de la
misma, la mitad de los docentes sí evidencia relación de los medios con las formas
de la clase, cuatro de seis docentes se apoyan en simulaciones para relacionar los
contenidos de la clase con la aplicación real en la profesión. Como oportunidades de
mejora se observa que tres de seis docentes no muestran a sus estudiantes escenarios
propios de la profesión, la mitad de los docentes no evidencian relación de los medios
con los contenidos ni con las formas de la clase. En relación con los métodos de
enseñanza, se observa como oportunidad de mejora que la mitad de los docentes
no utilizan ningún método para sus clases, básicamente solo se apoyan en clases
expositivas.
Es relevante señalar que ningún docente observado recurre a la evaluación del
aprendizaje al final de sus clases, lo cual es una oportunidad de mejora.
En relación con la dimensión de mediación del docente, se evidencia que el
50% de los docentes observados en esta investigación sí ejercen una mediación
aceptable, mientras que el otro 50% presenta oportunidades de mejora.
Discusión
Si bien la plantilla diseñada para las observaciones de clase ha tenido como
propósito principal llegar a conocer si los docentes están contribuyendo o no a la
formación de las competencias para la innovación en sus estudiantes, la herramienta
permite obtener una visión muy completa del quehacer docente desde una
perspectiva didáctica apropiada a la ingeniería.
Al observar los resultados, sobresalen hallazgos que son verdaderas oportunidades
de mejora como la prácticamente nula retroalimentación del docente en cuanto
a los conocimientos adquiridos por los estudiantes en asignaturas anteriores, lo cual
estaría dificultando la conformación de los hilos conductores entre asignaturas que
conforman el plan de estudio. En otras palabras, se observa la no utilización del
Aprendizaje Significativo de Ausubel (Garcés-Cobos et al., 2018).
Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
74.
Otro aspecto que merece atención es que la mayoría de docentes no presentan
a sus estudiantes cuáles son los propósitos de las sesiones de clase. Acerca de esto
se encuentra suficiente argumentación en la Teoría de la Actividad de Leontiev; en
pocas palabras, aquello de que el propósito otorga un motivo a la actividad se está
omitiendo (González, 2018).
Se nota con claridad que los docentes se enfocan en los contenidos de sus
clases, apegándose a una docencia tradicional (Iglesias et al., 2023); sin embargo,
los contenidos deben tomarse como un elemento que coadyube al proceso de
enseñanza-aprendizaje, siendo que este proceso no debe depender solamente de
los contenidos.
La mayoría de las clases son expositivas y poco participativas, en otras palabras,
los docentes se enfocan en exponer los contenidos y los estudiantes deben escuchar
pasivamente, lo cual está alejado de prácticas de un docente innovador lo cual
es señalado en las investigaciones de Erazo (2016), Halal (2019) y Fernández-Cruz
y Rodríguez-Legendre (2021). Adicionalmente, se registra la utilización del modelo
centrado en el docente, lo cual no favorece la formación de la innovación en los
estudiantes. Estas prácticas que se encuentran alejadas de un perfil de docente
innovador pueden encontrar explicación en la falta de formación didáctica de los
docentes, lo cual también es encontrado en la investigación de Erazo (2016).
En cuanto a los medios de enseñanza, el 50% de los docentes observados
cumplen con los indicadores de la plantilla, mientras que para el otro 50% representan
oportunidades de mejora.
Los métodos de enseñanza son un reto para el 50% de los docentes considerados
en la presente investigación, en parte por practicar clases expositivas y tradicionales;
solamente la mitad de los docentes observados utiliza al menos un método de
enseñanza como el estudio de casos, la gamificación, interrogatorio múltiple y el
taller en el salón de clase.
Si los docentes no presentan los propósitos de sus clases a los estudiantes, es de
esperarse que tampoco evalúen su cumplimiento al final, es como si los docentes
estuvieran tan preocupados por sus clases tradicionales expositivas (Iglesias et al.,
2023) que no toman en consideración elementos fundamentales de la didáctica
como se encuentra en Molina (2014).
En la dimensión mediación del docente, cuya función es tan valorada por el
enfoque Histórico-Cultural (Ruíz, 2015) y por la Teoría de la Modificabilidad Estructural
Cognitiva (Parada y Avendaño, 2013) el comportamiento observado en los docentes
que han participado en esta investigación es heterogéneo, siendo que algunos
docentes demuestran que ejercen una aceptable mediación, pero otros no lo hacen.
La evidencia encontrada indica que los estudiantes se encuentran expuestos
a diversas experiencias de aprendizaje según sean las características del docente
en turno, unos demuestran una práctica docente tradicional y otros muestran una
práctica más afín a lo esperado para un docente innovador (Erazo, 2016; Halal, 2019).
Se trata de una variabilidad que no contribuye a una formación homogénea en las
competencias para innovación de los estudiantes en lo particular.
Algunos docentes observados sí se encuentran más cercanos a lo que sería un
perfil ideal para la práctica del docente innovador en la clase; en cambio otros
Didáctica Innovadora para Potenciar los Aprendizajes
en el Programa de Ingeniería Industrial
75.
se encuentran más alejados a ese perfil con las subsecuentes repercusiones en
los estudiantes; en otras palabras, se tiene una parte de docentes con prácticas
tradicionales que no aportan a la formación de competencias en innovación. Son
prácticas docentes que obedecen a la corriente didáctica enfocada en el contenido.
Con base en los resultados se manifiesta la oportunidad de mejora para los docentes
en cuanto a la obtención de una formación en didáctica que pueda sustentar la
formación de las competencias en innovación en los estudiantes. Esta necesidad de
formación también ha sido encontrada en las investigaciones de Fernández-Cruz y
Rodríguez-Legendre (2021) y Ovallos et al. (2015).
En relación con la función mediadora, que también forma parte de los hallazgos
de la investigación de Halal (2019), los docentes que participaron en la investigación
presentan varias oportunidades de mejora, a manera de pasar de una mediación
expontanea a una sistemátizada por medio de un proceso de formación idóneo.
Conclusión
Es de esta manera que se concluye que los docentes observados en esta
investigación tienen varias oportunidades de mejora con relación a la práctica de
una docencia innovadora que coadyuve a la formación de competencias para
la innovación en los estudiantes. Estas oportunidades de mejora se encuentran en
el orden de la aplicación de una adecuada retroalimentación a los estudiantes, la
presentación de los propósitos de las clases, pasar de un modelo centrado en el
docente y los contenidos, a uno enfocado en el estudiante, así como del uso recurrente
de clases expositivas y poco participativas, y de un cumplimiento a cabalidad la
función mediadora.
Los indicadores y subindicadores utilizados en el instrumento que se diseñó para
realizar las observaciones de clase permiten mantener una secuencia didáctica del
cumplimiento de los elementos esperados para el docente innovador, al incorporar
principios reconocidos del enfoque Histórico-Cultural, de la Teoría del Aprendizaje
Significativo, de la Teoría de la Modificabilidad Estructural Cognitiva y de la Teoría de
la Actividad. Se trata, entonces, de una propuesta Didáctica orientada al fomento de
la innovación en los estudiantes partiendo de una práctica innovadora por parte del
docente.
Lo anterior conlleva a la necesidad de generar procesos de formación docente
que permitan la aplicación de una Didáctica innovadora, siendo de esa manera que
las competencias docentes serían fortalecidas para transitar de mejor manera por el
EBC y sustentar la formación de competencias en innovación en los estudiantes. En
este contexto, se habla de trabajar en el desarrollo de una Didáctica innovadora para
la ingeniería industrial.
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Diá-logos – Año 16, N° 29, julio-diciembre 2024
Impreso en Centro de Reproducciones UDB
Diciembre de 2024.
Cantidad: 30 ejemplares
San Salvador, El Salvador, C. A.
