Anthony Williams • Maria Northcote • Peter Kilgour • Ben Stewart

Una iniciativa para apoyar a estudiantes del primer año y estudiantes en riesgo:El programa de mentoría virtual

Edición Especial

Education Adventista en Línea

Los estudiantes ingresan a los estudios terciarios y universitarios provenientes de diversos trasfondos y etapas de la vida. El concepto de que el estudiante de primer año es un estudiante que recién terminó la escuela secundaria no es correcto; muchos estudiantes se inician en la educación superior con una significativa experiencia de vida.

La cultura de estudio en un colegio terciario o universidad es muy diferente a la de la escuela secundaria, lo que dificulta la transición aun para los estudiantes más talentosos. En muchos países, la masificación de la educación superior ha abierto la educación a todos, siendo el único factor limitante la capacidad del estudiante de cumplir con los requisitos de ingreso y pagar sus estudios.

Dado que la educación en línea permite una mayor flexibilidad en el estilo de vida, en particular para los estudiantes con empleo, compromisos familiares y los que viven lejos de una universidad, muchos de los estudiantes que ingresarán se estarán inscribiendo en asignaturas en línea. Esos estudiantes se enfrentarán a dos situaciones: aprender a nivel universitario y aprender en un nuevo ambiente. Se le da énfasis adicional a estos estudiantes debido a que se asume que saben cómo ser aprendices autónomos que pueden administrar su propio aprendizaje y situaciones asociadas dentro del ámbito universitario. La combinación entre mayores expectativas y un menor contacto personal con los docentes y otros estudiantes, crea un desafío completo para los académicos de las universidades que ofrecen títulos de grado en línea (véase el artículo de este número escrito por Adam Fenner).

Aun en el contexto de las instituciones adventistas que tienen la satisfacción de ofrecer un elevado nivel de apoyo estudiantil, los estudiantes que ingresan a la universidad por primera vez a menudo “se estrellan contra la pared” cuando experimentan dificultades. No importa si son estudiantes tradicionales o en línea, todos pasan por dificultades en algún momento durante el primer año.

Un programa de mentoría virtual puede ofrecer apoyo a todos los estudiantes del primer año, ya sea que estén en un ambiente de aprendizaje en línea, mixto o tradicional. Una de esas iniciativas, implementada por la Universidad de Newcastle en Newcastle (Australia) y más tarde por el Colegio Terciario de Educación Superior Avondale, en Cooranbong (Australia), también apoyó a estudiantes de otros años de estudio que experimentan dificultades y han sido identificados como alumnos “en riesgo”.

Mientras que los desafíos asociados con el desconocimiento pronto pasan para la mayoría de los estudiantes, la vida y los estresores del estudio parecen inhibir a otros para vencer tales dificultades. Aun los estudiantes que parecen estar progresando bien pueden enfermarse, perder un ser querido o atravesar problemas psicológicos. Son dificultades que, de no identificarse a tiempo, pueden conducir a un descenso que conlleve al abandono de los estudios. En el peor de los casos, estudiantes con excelente capacidad académica podrían dejar de estudiar o “perderse” entre el montón. En términos amplios, denominamos a estos como “estudiantes en riesgo” porque, debido a una diversidad de factores, no están afrontando bien la situación y podrían reprobar o abandonar, a menudo sin que se lo note. Los estudiantes en riesgo requieren de apoyo adicional, ya sea a corto plazo o durante un tiempo más prolongado. Aun si ya tienen acceso a un sin número de servicios de apoyo, los estudiantes en riesgo a menudo se aíslan cuando experimentan dificultades académicas.

Para clases universitarias numerosas se dificulta que el personal académico y de apoyo, los asesores, los capellanes y aun los compañeros, se den cuenta que algunos estudiantes están atravesando dificultades. El problema se vuelve aún más complejo en el ámbito en línea. Aunque las implicaciones de una tarea no aprobada o no entregada pueden ser pasadas por alto por el docente, si no se entregan las tareas de múltiples asignaturas puede que el estudiante necesite apoyo adicional, y puede que no se descubra esta necesidad hasta que ya es demasiado tarde. De manera similar, los bajos niveles de acceso estudiantil y participación en un sitio de la asignatura dentro del Sistema de Gestión del Aprendizaje podrían indicar que el estudiante está experimentando dificultades con una asignatura, pero una participación escasa en todas las asignaturas a menudo señala a un estudiante en riesgo. El efecto acumulativo indica ciertamente un problema, pero sin el beneficio de un sistema de gestión o sistema similar de control, ninguna persona de la universidad podría identificar una situación tal y responder antes de que el estudiante haya reprobado múltiples asignaturas o se haya retirado completamente del curso.

En la mayoría de los casos, las instituciones de educación superior ofrecen servicios adecuados de apoyo para ayudar en estas circunstancias, pero los estudiantes no siempre echan mano de ellos. Por lo general, se puede ofrecer apoyo con bastante facilidad a los estudiantes que buscan ayuda, pero identificar y brindar apoyo a los estudiantes que se aíslan sigue siendo un emprendimiento complejo. Aunque no existe una sola forma correcta de identificar y apoyar a esos estudiantes, hacer uso de la capacidad tecnológica para contribuir con este proceso podría ser una solución viable.

El contexto australiano

Desde la década de 1970, considerables investigaciones han explorado el tema de la retención y deserción de estudiantes en la educación superior. Las investigaciones han confirmado el impacto adverso de los estudiantes que se retiran de una universidad antes de obtener un título, algo evidente tanto en Australia1 como internacionalmente.2 La deserción estudiantil no solo afecta a la institución sino también al estudiante en cuestión y a su familia. Los modelos actuales de financiamiento de la educación superior australiana (HECS; FEE-HELP) y de los Estados Unidos (préstamos estudiantiles privados y del gobierno) a menudo dejan a los estudiantes, independientemente de las materias que hayan completado, con considerables deudas. Más allá de esas consideraciones financieras, hay muchas otras consecuencias desfavorables que podrían ser evitadas si se atendiera con mayor eficiencia el tema de la retención.

Se ha expresado una amplia preocupación ante la revelación de que un tercio de todos los estudiantes universitarios piensan abandonar durante el primer año de estudio.3 En el contexto australiano, el trabajo fundamental de McInnis et al.4 sigue siendo relevante, dado que los estudiantes del primer año, según Krause,5 vacilan entre tres tensiones competitivas:

  • la relevancia que tiene para sus vidas la carrera en la que se han matriculado;
  • las percepciones de sí mismos como clientes (desde las dimensiones de promoción y servicio de la institución); y
  • las normas de integridad disciplinaria y académica requerida por los académicos.

Estas tensiones contribuyen sin duda a que haya estudiantes que abandonen el colegio terciario y la universidad. Varios modelos procuran explicar la retención y la deserción de los estudiantes, y se han analizado e implementado numerosos enfoques que buscan reducir la deserción de los estudiantes del primer año que asisten a universidades de Australia. Las estrategias incluyen intentos por incrementar los niveles de participación estudiantil, la creación de comunidades de aprendizaje, y tácticas para construir una integración académica y social. Estas estrategias han mostrado influir de manera positiva en la retención estudiantil.6

La necesidad identificada

En el 2013, la administración del Colegio Terciario Avondale de Educación Superior (Cooranbong, Nueva Gales del Sur, Australia) llevó a cabo un estudio piloto en el que evaluó a todos los estudiantes de licenciaturas. El estudio reveló que muchos estudiantes de primer año no conocían o no habían usado los sistemas de apoyo de la institución (por ej., apoyo pedagógico, asesoría, apoyo específico para una asignatura, etc.). Se vio entonces como primer paso la necesidad de enfatizar esos servicios y motivar a los estudiantes para que accedan a ellos, para así reducir la deserción y brindar apoyo adicional a los estudiantes necesitados.

Al mismo tiempo, cuando las clases grandes son la norma, los estudiantes que experimentan situaciones personales participan menos, rara vez piden apoyo personal y a menudo abandonan.7 Las instituciones necesitan desarrollar mecanismos para ayudar a identificar y apoyar a esos estudiantes en riesgo mediante la orientación, las herramientas y el apoyo que sea necesario. Si los estudiantes que están bajo situaciones adversas son dirigidos rápidamente a los servicios de apoyo, los índices de deserción, el fracaso y la aflicción personal deberían disminuir.

Las investigaciones han demostrado los beneficios de crear una atmósfera general en la que los estudiantes se sientan conectados y apoyados académica y socialmente. Lizzio8 propuso que la experiencia de pertenencia en un estudiante puede ser creada por medio del desarrollo de un ambiente que esté compuesto por “cinco sentidos de éxito”: conexión, capacidad, iniciativa, propósito y cultura. La creación de un ambiente tal puede mejorar positivamente la experiencia de los estudiantes de primer año, en especial de los que se sienten vulnerables y no alineados.9 Cimentar las conexiones de los estudiantes con las instituciones académicas es de vital importancia, pero las intervenciones académicas pueden resultar menos efectivas si no van acompañadas de un énfasis sobre el componente crítico del primer semestre de conexión social.10

El programa de mentoría virtual de Avondale

Todas las asignaturas del Colegio Terciario Avondale de Educación Superior poseen un componente en línea o mixto y usan Moodle como sistema de gestión del aprendizaje para trabajar con los estudiantes fuera de clases formales. Para ayudar a identificar a todos los estudiantes de primer año que estaban potencialmente en riesgo y ofrecerles ayuda, Avondale implementó el programa de Mentoría Virtual (MV), para llevar registro del progreso de los estudiantes y establecer contacto con los que parecían estar experimentando dificultades. El responsable de MV se reporta al vicerrector académico y de investigación.

A los estudiantes se les presentó la MV en varias ocasiones (inclusive durante orientaciones en línea y presenciales, conferencias y tutorías) y por personas diferentes (incluyendo coordinadores generales, coordinadores por asignatura, personal administrativo, y personal de apoyo pastoral). También se les informó de las funciones y responsabilidades de la MV por medio de las páginas web del Sistema de Gestión del Aprendizaje.

Cuando los estudiantes no completaron un ítem de evaluación, o no participaron de las actividades del sistema de gestión, el responsable de la MV los contactó (por lo general, por correo electrónico, en ocasiones por teléfono). Después de notar la falta de progreso del estudiante, a través de la MV se les hizo preguntas sobre una variedad de cuestiones, que incluyeron lo siguiente:

  • si el estudiante tenía algún problema;
  • si el estudiante necesitaba apoyo extra del tutor; y
  • si el estudiante necesitaba discutir su elección vocacional con un directivo de la carrera o con Servicios Vocacionales.

Toda vez que fuera apropiado, se motivó a los estudiantes para que:

  • obtengan apoyo de los Servicios de Apoyo Estudiantil de la institución;
  • hablen con un consejero; y
  • se reúnan con los coordinadores por asignatura o directores de carrera (para los alumnos regulares, las reuniones se llevaron a cabo en forma presencial; para los estudiantes en línea, mediante una teleconferencia).

La MV tuvo que cumplir las siguientes responsabilidades:

  • monitorizar el progreso de los estudiantes mediante el uso de la “Libreta de Calificaciones” (un sitio dentro del sistema de gestión del aprendizaje de la institución que almacena las calificaciones de cada ítem evaluado, de las asignaturas en las que se ha registrado los estudiantes);
  • monitorizar la participación en línea de los estudiantes (las estadísticas del sistema permiten que la MV identifique cuán a menudo los estudiantes han accedido al sistema y qué opciones seleccionaron);
  • contactar a los estudiantes que han reprobado un ítem de evaluación o no han participado en una actividad en línea;
  • mantener contactos subsiguientes y periódicos con los estudiantes de riesgo;
  • llevar un control de los estudiantes de riesgo en todas sus asignaturas;
  • hacer de enlace con los coordinadores y alertarlos de los problemas de los estudiantes;
  • llevar registros de lo que sucede;
  • analizar los registros y hacer aportes sobre las tendencias hacia los docentes y directores de carrera;
  • identificar las mejores prácticas para apoyar a los estudiantes durante su primer año de universidad;
  • facilitar las relaciones entre los estudiantes y el personal; y
  • elevar la visibilidad de estudiantes de riesgo o que están fallando ante la MV y consecuentemente con los docentes y asesores académicos.

La actividad de mentoría virtual

La MV mantuvo un sistema centralizado de registro y usó un enfoque sistémico para evaluar los componentes de cada asignatura en la que se registró a los estudiantes, incluido su tabla de evaluación, foros de discusión, etc., y se aseguró de que se preparara un plan en consulta con la administración de la institución para todas las asignaturas.

La MV recolectó la información, cuyos puntos más destacados se muestran en la Tabla 1: (a) número de asignaturas de primer año; (b) número general de las asignaturas monitorizadas por el MV; (c) número de estudiantes matriculados en cada unidad, cohorte y disciplina; y (d) número de asignaturas por disciplina.

Se clasificó los niveles de participación estudiantil usando los siguientes Indicadores de Participación, y la MV evaluó la participación de los estudiantes en el sistema de gestión del aprendizaje en cada una de esas áreas para identificar a los estudiantes que se encontraban particularmente en riesgo:

  1. Accedieron al sistema antes del fin de la Semana 2;
  2. Descargaron el bosquejo de la unidad antes del fin de la Semana 2;
  3. Descargaron la Información para el Estudiante (archivo de PDF con la información detallada de evaluación) antes del fin de la Semana 3;
  4. Accedieron al Foro de Noticias (foro de anuncios) antes del fin de la Semana 3;
  5. Frecuencia de acceso a las asignaturas durante las Semanas 4-6;
  6. Cantidad de clicks durante las Semanas 4-6, lo que incluye el número de clicks que hizo el estudiante en el sitio del sistema de gestión durante ese período;
  7. Entrega de la Tarea de Evaluación 1 (y, de ser relevante, el pedido de extensión);
  8. Entrega de la Tarea de Evaluación 2 (y, de ser relevante, el pedido de extensión); y
  9. Entrega de la Tarea de Evaluación 3 (y, de ser relevante, el pedido de extensión);

Toda la actividad de MV fue incorporada en una planilla de cálculo para permitir una correlación de los registros de los estudiantes individuales en múltiples disciplinas. Al monitorizar la actividad del Sistema de Gestión del Aprendizaje, la MV pudo identificar a los estudiantes que estaban teniendo un desempeño insuficiente y corrían riesgo de reprobar.

Cuando los estudiantes no lograron alcanzar ninguno de los Indicadores de Participación, recibieron un mensaje del sistema. El correo electrónico inicial simplemente les preguntó: “¿Está todo bien? Hemos notado que todavía no ha ingresado al [Indicador de Participación]”. Como se indicó en la Tabla 2, se recibieron ochenta mensajes como respuesta a los más de 1600 correos electrónicos enviados, ya sea agradeciendo al MV por el recordatorio, o solicitando el apoyo o consejo.

La función de MV no era académica, sino más bien de apoyo y asesoramiento objetivo de los estudiantes, o para dirigirlos al apoyo apropiado en sus dificultades. Lo interesante es que mientras el contacto de MV fue suficiente para resolver algunos problemas de los estudiantes, muchos otros no respondieron al mensaje enviado por MV sino simplemente actuaron en respuesta a su contenido. Para los estudiantes que necesitaron ayuda adicional, el consejo objetivo de MV probó ser invalorable.

El hecho de que la MV pudo monitorizar el progreso de los estudiantes en relación con los Indicadores de Participación específicos fue de suma importancia para garantizar una rápida identificación de estudiantes que podrían estar en riesgo. El personal académico que no es consciente del desempeño de los estudiantes en otras asignaturas puede pasar por alto las tendencias generales. Asimismo, los coordinadores de las asignaturas no poseen la capacidad de monitorizar la totalidad del progreso individual de los estudiantes para identificar a los estudiantes individuales que podrían estar en riesgo.

La Tabla 2 bosqueja el tipo y la gama de interacciones documentadas por MV. Esos datos fueron extraídos de la prueba inicial del programa de MV, lo que reveló un número de asuntos relacionadas con los protocolos. También debería notarse que el número de situaciones personales registradas durante este período de prueba fue más alto que el que se esperaría en condiciones normales, dado que cerca de las fechas de evaluación se produjeron dos importantes accidentes de automóvil que involucraron a estudiantes de la universidad, y uno de estos provocó una muerte. Fue interesante observar que MV pudo ver los efectos de estos incidentes mediante la monitorización de la participación de todos los estudiantes en el sistema de gestión del aprendizaje para las asignaturas en las que estaban registrados los estudiantes involucrados en los accidentes.

Perspectivas sobre la respuesta de los estudiantes a la participación del personal en el sistema de gestión del aprendizaje

Los niveles de actividad estudiantil en el sistema de gestión del aprendizaje son importantes indicadores de participación, de manera que la MV se concentró en los estudiantes de Avondale con un bajo perfil de actividad en el sistema. Para estos estudiantes, cualquier falta de participación en el sistema implicó recibir un mensaje de seguimiento por parte de MV, que les recordó ingresar y participar periódicamente a los materiales de aprendizaje en línea. También de interés, fue hallada una elevada correlación entre la participación de los docentes en el sistema y la participación de sus estudiantes (véase las Figuras 1 y 2). La MV monitorizó la interacción entre los estudiantes y los docentes como parte del seguimiento de la cohorte del primer año y de los estudiantes de riesgo.

Figura 1. La participación de los estudiantes (visualizaciones) se incrementó ante una alta participación de los docentes (publicaciones).

Figura 2. La participación de los estudiantes (visualizaciones) disminuyó ante una escasa o nula participación de los docentes (publicaciones).

Aunque esas correlaciones son dignas de destacar, el énfasis de los administradores continuó siendo la monitorización de los estudiantes con bajo perfil de participación y en el seguimiento de esos estudiantes. Evidencias considerables indicaron una correlación directa entre el nivel de participación de los estudiantes y sus calificaciones finales.11 Se halló que los niveles de actividad y participación de los estudiantes en las discusiones en línea asincrónicas guardaban correlación con los resultados finales de las asignaturas, específicamente con relación a los dominios de participación activa (tiempo total en la discusión/sistema de gestión del aprendizaje, frecuencia de la visita de discusión/sistema de gestión del aprendizaje, número de consultas), participación en los temas de discusión (longitud de la consulta, tiempo de discusión por visita), esfuerzos y conocimiento consistentes (periodicidad de las visitas y tiempo entre una visita y otra), e interacción (número de respuestas que inició una consulta, número de respuestas recibidas). Aunque los niveles de participación guardan correlación con el éxito, la falta de participación de los estudiantes a comienzos del semestre indica la probabilidad de que experimenten dificultades para completar una determinada asignatura.

En una iniciativa previa de MV en la Universidad de Newcastle (Australia), el personal docente de ingeniería llevó un registro del abandono de los estudiantes, tanto en línea como tradicionales, de una gama de asignaturas.12 La Figura 3 muestra las semanas en las que se produjeron los abandonos en una amplia gama de temas en el programa. Aunque la mayoría de los abandonos se produjeron al comienzo del semestre, su frecuencia se aceleró claramente hacia el fin del semestre y antes de la fecha límite en que los registros académicos del estudiante registrarían una penalidad. La Figura 3 también muestra que los estudiantes de arquitectura y construcciones abandonaron en un índice significativo. Muchos de los alumnos en línea eran estudiantes maduros que estaban trabajando tiempo completo. Son bien conocidas las dificultades asociadas con la administración del tiempo en el campo, y esto explica parcialmente las tendencias que se muestran en la Figura 3. Las encuestas han mostrado que, en su mayor parte, esos estudiantes no están al tanto de los servicios de apoyo que están a su disposición, lo que exacerba los desafíos que enfrentan.

Figura 3. Número de deserciones de asignaturas en la Universidad de Newcastle (2006).

Es difícil predecir el impacto total de la iniciativa de MV debido a las opciones diversas y complejas que están a disposición de los estudiantes, aunque el número de estudiantes de primer año que tuvieron que “Mostrar causa” por su falta de progreso en una determinada asignatura brindó algunas pautas. En primer lugar, en la frecuencia del “Mostrar causa”, se les pidió a varios estudiantes que justifiquen por qué deberían seguir matriculados en el programa seleccionado, dado que habían reprobado muchas asignaturas. La Tabla 3 muestra que el número de estudiantes de “Mostrar causa” siguió siendo relativamente constante entre 2006 y 2008.13 Dado que el proyecto de MV comenzó en 2007, se había logrado una reducción significativa en los estudiantes de primer año categorizados como “Mostrar causa” y “de riesgo” cuando se puso fin a la iniciativa en 2012. Esto indica que después de la implementación del proyecto, los estudiantes de primer año estuvieron mejor informados y se involucraron de manera más estratégica con sus estudios. Dado que la introducción de la iniciativa de MV fue el único cambio durante ese período (2006-2008), cualquier éxito puede ser atribuido apropiadamente al programa de MV. Aunque se han observado instancias de éxito en los estudiantes de primer año, se ve que los estudiantes de las divisiones superiores no estaban actuando estratégicamente, lo que indica que la función de MV acaso necesita ser expandida.

Hasta el momento, hemos considerado el programa de MV desde la perspectiva de la asistencia a estudiantes que experimentan dificultades académicas, pero el programa tiene una dimensión extra: la capacidad de identificar estudiantes de riesgo en forma temprana y de apoyar a los que están pasando por dificultades no académicas. En un ambiente mixto y en línea, en el que puede ser difícil establecer la amplitud de situaciones, la iniciativa de MV pudo observar cambios a los perfiles de participación de un número significativo de estudiantes, tanto en la Universidad de Newcastle como en Avondale. El seguimiento con estos estudiantes identificó la necesidad de apoyo emocional adicional después de dos serios incidentes, y la MV pudo dirigir a los estudiantes a los servicios apropiados que se requerían. Los estudiantes no suelen contar que están experimentado dificultades, pero el seguimiento de señales visibles de control que llevó a cabo la MV en los perfiles de participación de estudiantes, ayudó significativamente al momento de identificar esas situaciones.

Conclusión

El programa de MV ha sido implementado con éxito en dos instituciones, en total, durante un período de nueve años, en el Colegio Terciario Avondale y la Universidad de Newcastle, y las evidencias apoyan el beneficio que tiene para los estudiantes, en especial para los que estudian en ambientes en línea o mixtos. Las evidencias también indican un incremento en los estudiantes de trasfondos no tradicionales que estudian en las universidades, específicamente en el ambiente en línea, durante el tiempo en que se ofreció el programa de MV en las dos instituciones.

A menudo, al enfrentar la opción de pasar las clases a una modalidad en línea, los docentes afirman que se les hace difícil enseñar a los estudiantes a menos que puedan “mirarlos a los ojos”. Ahora que más estudiantes escogen estudiar en línea, los que diseñan las asignaturas y los docentes, tendrán que preparar estrategias que apoyen de manera efectiva la transición hacia el aprendizaje en este ambiente.

Aunque estas estrategias necesitan un mayor desarrollo, los investigadores en el campo siguen estudiando la capacidad significativa de los sistemas analíticos de gestión del aprendizaje que hasta el momento no han sido utilizados suficientemente. Los sistemas que registran su uso, por medio de registros y análisis de datos en línea (Analítica), aparecen periódicamente en las publicaciones con informes sobre su éxito.

Agudo-Peregrina et al.14 bosquejó tres clasificaciones de interacciones “independientes de los sistemas”: las que se basan en el agente (estudiante-estudiante, estudiante-docente, estudiante-contenido); las que se basan en la frecuencia de uso (las Más Usadas: la transmisión de contenidos; las Usadas con Moderación: las discusiones, la evaluación de los estudiantes; y las Rara Vez Usadas: encuestas de evaluación de las asignaturas, los docentes, de satisfacción; instrucción de base informática); y la clasificación basada en el modo de participación (interacción activa versus pasiva). Evaluaron la relación de cada componente respecto del desempeño académico en dos modalidades diferentes de aprendizaje (aprendizaje mixto y aprendizaje en línea), y desarrollaron una herramienta adicional de extracción e informe para que el sistema de gestión del aprendizaje clasifique automáticamente las interacciones en la categoría apropiada.

Los resultados indicaron que el desempeño académico del estudiante tenía correlación con la interacción activa en cada uno de los sistemas de clasificación, pero solo en la enseñanza puramente en línea (sin correlación con el sistema mixto de aprendizaje). De esta manera, los sistemas de gestión del aprendizaje poseen un gran potencial y, como lo destacó Cerezo et al.,15 los progresos recientes en el uso de extracción de datos en los sistemas de gestión del aprendizaje pueden ayudar, identificar y predecir los estilos de aprendizaje de los estudiantes, los esfuerzos llevados a cabo y los logros en el aprendizaje.

Como lo muestran estos dos ejemplos, existe un gran potencial para la aplicación de los sistemas de gestión del aprendizaje para enriquecer iniciativas como el programa de MV. Ante nosotros como administradores del programa e investigadores se encuentran las tareas de escribir protocolos para la análitica compleja que mejorará la enseñanza y en último término la capacidad de apoyar a los estudiantes de manera efectiva y con éxito. La capacidad de identificar a los estudiantes que experimentan dificultades, y que simplemente reconocen esa dificultad al preguntar: “¿Está todo bien?” antes de brindar o dirigirlos al apoyo adicional apropiado permite que los docentes de los ambientes en línea o mixtos tengan la capacidad de casi “mirar a los estudiantes a los ojos”.


Este artículo ha sido sometido a la revisión de pares.

Anthony Williams

Anthony Williams, PhD, es profesor de Educación en el Colegio Terciario Avondale de Educación Superior en Cooranbong (Nueva Gales del Sur, Australia). El doctor Williams ha trabajado en universidades de Australia durante más de treinta años. Antes de enseñar en Avondale, fue decano de la Escuela de Arquitectura y Construcciones de la Universidad de Newcastle (Callaghan, Nueva Gales del Sur). El doctor Williams ha obtenido becas de investigación por más de dos millones de dólares australianos, lo que incluye casi veinte asignaciones de financiamiento externo de la Beca de Aprendizaje y Enseñanza. También ha obtenido un Premio Nacional de Excelencia en la Enseñanza en el área de Ciencias Físicas y Estudios Afines. El doctor Williams ha participado en la preparación de cuatrocientas publicaciones, muchas de las cuales se relacionan con la investigación de la enseñanza-aprendizaje.

Maria Northcote

Maria Northcote, PhD, es profesora asociada y directora del Centro de Promoción de la Beca de Enseñanza-Aprendizaje del Colegio Terciario Avondale de Educación Superior. Es una experimentada docente, líder e investigadora de educación superior, y está involucrada en el desarrollo educativo y profesional de grado y posgrado. Sus intereses de investigación incluyen conceptos de umbral, tecnología educativa, enseñanza en línea y aprendizaje profesional. La doctora Northcote completó su doctorado en 2006 en la Universidad Edith Cowan en Australia Occidental.

Peter Kilgour

Peter Kilgour, MathsEdD, MACE, es profesor principal y director del Centro de Investigaciones en Educación Cristiana del Colegio Terciario Avondale de Educación Superior. Sus áreas de investigación incluyen la educación matemática, la educación multicultural, la enseñanza innovadora, la educación en línea, la administración educativa, y los ambientes educacionales. Ha trabajado como profesor de matemáticas a nivel secundario, director de escuela y gerente general del sistema educativo. El doctor Kilgour ha escrito publicaciones claves en las áreas de humanización de la experiencia de aprendizaje en línea, el agrupamiento por sectores en la educación matemática, la monitorización de las actitudes raciales en los estudiantes terciarios, los tipos de evaluación en la educación terciaria, la formación de la fe en las escuelas cristianas, y la protección infantil en las escuelas cristianas.

Ben Stewart

Ben Stewart, BA, se graduó del Colegio Terciario Avondale de Educación Superior en diciembre de 2017 con un título de grado en Psicología. Recibió una Beca de Verano, un reconocimiento que abarca todo el espectro de actividades de investigación en este proyecto, y fue un colaborador destacado para este artículo. El señor Stewart está planeando continuar sus estudios en psicología y demuestra varios intereses de investigación, lo que incluye la motivación intrínseca (educación y religiosa), la mejora del bienestar psicológico por medio de la aventura y el contacto con la naturaleza, y el desarrollo de la resiliencia durante el cambio y la transición.

Citación recomendada:

Anthony Williams et al., “An Initiative to Support First-year Students and Students at Risk:
The Virtual Mentor Program”, The Journal of Adventist Education 80:1 (Enero-Marzo 2018): Disponible en https://jae.adventist.org/es/2018.3.5.

NOTAS Y REFERENCIAS

  1. Keri-Lee Krause, “The Changing Face of the First Year: Challenges for Policy and Practice in Research-led Universities”. Trabajo presentado en el Taller de Experiencia sobre el Primer Añppo en la Universidad de Queensland, Queensland, Australia, 31 de octubre de 2005: https://www.griffith.edu.au/_data/assets/pdf_file/0007/39274/UQKeynote2005.pdf; Craig McInnis et al., “Non-completion in Vocational Education and Training and Higher Education: A Literature Review Commissioned by the Department of Education, Training, and Youth Affairs”, Centro de Estudio de Educación Superior de la Universidad de Melbourne (CSHE) (2000).
  2. Vincent Tinto, “Taking Retention Seriously: Rethinking the First Year of College”, NACADA Journal 19:2 (Otoño 1999): 5-9; Mantz Yorke, “The Quality of the Student Experience: What Can Institutions Learn From Data Relating to Non-completion?” Quality in Higher Education 6:1 (Abril 2000): 61-75.
  3. Se encuestó a más de cuatro mil estudiantes que asisten a siete universidades de Australia, respecto de sus actitudes y conducta durante el primer año en la universidad. El estudio también buscó identificar modelos de cómo se ajustaron los estudiantes a la vida universitaria y cómo calificaron la calidad de su experiencia universitaria. Los investigadores buscaron identificar las tendencias durante un período de cinco años. Este informe de tendencias es publicado cada cinco años, con la publicación más reciente en 2015. Véase Craig McInnis, Richard James y Robyn Hartley, Trends in the First-year Experience in Australian Universities (Canberra, Australia: Department of Education, Training, and Youth Affairs, 2000): https://melbourne-cshe.unimelb.edu.au/research/past-research-projects/experience/trends-in-the-first-year-experience; Anne Pitkethly y Mike Prosser, “The First Year Experience Project: A Model for University-wide Change”, Higher Education Research and Development 20:2 (Julio 2001): 185-198.
  4. McInnis, Trends in First-year Experience in Australian Universities.
  5. Kerri-Lee Krause et al., The First-year Experience in Australian Universities: Findings From a Decade of National Studies (Barton, Australia: Commonwealth of Australia, Department of Education, Science, and Training, 2005). Este informe presenta hallazgos de un estudio basado en 2344 individuos, y reporta cambios durante un período de diez años. Esta informe de tendencias es publicado cada cinco años, siendo la publicación más reciente de 2015.
  6. Vincent Tinto, Anne Goodsell-Love y Pat Russo, “Building Community,” Liberal Education 79:4 (Otoño 1993): 16-22; Chun-Mei Zhao and George D. Kuh, “Adding Value: Learning Communities and Student Engagement”, Research in Higher Education 45:2 (Marzo 2004): 115-138.
  7. Krause et al., The First Year Experience in Australian Universities: Findings From a Decade of National Studies.
  8. Alf Lizzio, “Designing an Orientation and Transition Strategy for Commencing Students”. Trabajo presentado en la Universidad Griffith, Gold Coast, Australia, 2006.
  9. Ibíd.
  10. Jennifer Masters y Sharn Donnison, “First-year Transition in Teacher Education: The Pod Experience”, Australian Journal of Teacher Education (Online) 35:2 (Marzo 2010): 87.
  11. Dongho Kim et al., “Toward Evidence-based Learning Analytics: Using Proxy Variables to Improve Asynchronous Online Discussion Environments”, The Internet and Higher Education 30 (Julio 2016): 30-43.
  12. Anthony Williams y Willy Sher, “Using Blackboard to Monitor and Support First-year Engineering Students”. Trabajo presentado en la XVIII Conferencia Annual de la Asociación Australasiana de Educación en Ingeniería, Melbourne, Australia, 2007: http://conference.eng.unimelb.edu.au/aaee2007/papers/paper-34.pdf.
  13. No se accedió a datos más allá de 2008 dado que los datos habían sido recolectados hasta ese punto para determinar la viabilidad de la iniciativa.
  14. Ángel F. Agudo-Peregrina et al., “Can We Predict Success From Log Data in VLEs? Classification of Interactions for Learning Analytics and Their Relation With Performance in VLE-supported F2F and Online Learning”, Computers in Human Behavior 31 (Febrero 2014): 542-550.
  15. Rebecca Cerezo et al., “Students῾ LMS Interaction Patterns and Their Relationship With Achievement: A Case Study in Higher Education”, Computers & Education 96 (Mayo 2016): 42-54.