Determinación del nivel de conocimientos mediante el método del Diferencial Semántico

Resumen

Uno de los problemas a que se enfrenta el
diseño de cursos a distancia es determinar hacia que temas
específicos de una especialidad determinada orientar
estos. Muchas veces, el interés de los alumnos y por
supuesto, el éxito del curso, dependen de la
precisión con que se haya definido este aspecto. En este
trabajo, que forma parte de la tesis de maestría del
autor, se explica el uso del método del Diferencial
Semántico de Osgood para determinar el nivel de
conocimiento de una población de estudiantes en una
especialidad cualquiera y en consecuencia, determinar los
perfiles de los cursos que pueden ser de mayor utilidad e
interés para una web educativa orientada hacia dicha
población. Los ejemplos utilizados fueron temas de la
especialidad de informática, pero el método puede
ser aplicado a cualquier especialidad y temáticas
específicas.

El Diferencial Semántico es una técnica de
medición estadística creada por Charles E. Osgood y
otros (Busha y Harter, 1980; Arce y otros, 1997; Cabero, 2002;
Márquez, 2010; Feliciano, 2010; Quintanar y otros, 2009;
Mondragón y otros, 2010) destinada a medir la
significación que tiene un objeto, hecho o
situación para un individuo. Concretamente se mide esa
significación a partir de la situación del concepto
del objeto analizado en un espacio semántico de
dimensiones valorativas (Murillo, 2006; Roldán y Orozco,
2006).

Esta técnica es especialmente útil en las
etapas de estudios preliminares y de elaboración de
prototipos, porque puede ayudar en el proceso de selección
de la mejor solución de diseño y puede guiar la
elección de los requisitos apropiados (Mondragón y
otros, 2010).

Las posibilidades de aplicación son infinitas. En
el campo educacional se ha utilizado en evaluación de los
medios y recursos didácticos (Cabero, 2002; Roldán
y Orozco, 2006), en el estudio de la integración escolar
(Feliciano, 2010), en la determinación de las
características del educador y de los rasgos de la
personalidad del estudiante (Roldán y Orozco,
2006).

En el caso de esta investigación, la
aplicación de esta técnica tuvo como
propósito medir el nivel de conocimientos de una
población de 169 técnicos y especialistas en
informática en un grupo de temas de interés, a
partir de la valoración personal del encuestado sobre su
propio conocimiento en cada uno de estos temas.

A los efectos de la selección de la
muestra y para el procesamiento y análisis de los datos,
se dividió el territorio nacional en tres zonas
geográficas:

• Zona occidental: Pinar del Río,
  Habana, Ciudad Habana, Matanzas

• Zona central: Villa Clara, Cienfuegos,
  Sancti Spíritus, Ciego de Ávila,
  Camagüey

• Zona oriental: Las Tunas,
  Holguín, Granma, Santiago de Cuba,
  Guantánamo

Por cada zona geográfica se estableció una
cuota de 20 casos, los que fueron seleccionados dentro de cada
zona, de manera aleatoria, conformando en su conjunto un total de
60 casos que constituyen la muestra procesada, y representan en
su conjunto el 35,5 % de la población. La selección
aleatoria en cada zona se hizo mediante el empleo de la tabla de
números aleatorios propuesta por Busha y Harter (1980:
395). La tabla siguiente muestra los datos de la población
y muestra seleccionada por cada zona para la aplicación de
los instrumentos de investigación:

Para la adaptación de la escala clásica
del Diferencial Semántico a esta investigación, se
adoptó una escala de 5 grados relativa al conocimiento del
encuestado sobre los nueve temas de interés,
seleccionándose los valores siguientes: Muy débil
(1), Débil (2), Medio (3), Fuerte (4) y Muy fuerte (5). La
opción Ningún conocimiento (0) se estableció
dejando sin marcar la línea correspondiente. Se
conformó y aplicó una encuesta con estos datos, la
cual se muestra a continuación:

Con los datos obtenidos, cada zona se procesó por
separado y dentro de ellas, cada tema se procesó
individualmente, según la tabulación
siguiente:

A continuación se explica la
fórmula de cálculo empleada:

Donde:

Di = Xi * i

Xi = Cantidad de respuestas positivas en el
valor i de la escala

i = Valor de la columna de la escala. Va de
1 a N.

M = Valor de la muestra
investigada

N = Rango de la escala utilizada (en este e
caso es 5)

Se adoptó como variable dependiente el Nivel de
Conocimiento (NC). La cantidad de respuestas positivas por cada
grado de la escala constituye la variable independiente. El
proceso de cálculo de la variable dependiente fue el
siguiente:

• 1. Reagrupamiento por temas de las respuestas
  dadas en la escala, dentro de cada zona
  geográfica.

• 2. Se contabilizan las respuestas positivas
  (Xi) por cada uno de los 5 niveles de respuesta (N) y se
  multiplican por el valor de la columna (i).

• 3. Para obtener NC, se suman los valores
  obtenidos (Di) y se dividen entre el total de sujetos de la
  muestra correspondiente a la zona (M).

Como resultado final se obtuvieron los valores de "Nivel
de Conocimiento" por cada "Tema". Los temas se ordenaron de mayor
a menor de acuerdo al valor general obtenido, dividiéndose
en dos grupos delimitados por el valor 3 que constituye el punto
medio de la escala:

Nivel de conocimiento según el método
de diferencial semántico aplicado.

Finalmente, los datos obtenidos se llevaron a un
gráfico de dispersión XY:

Gráfico del Nivel de
Conocimiento (NC) de los temas investigados según la
escala aplicada.

Aunque la complejidad es un valor relativo (lo complejo
para uno puede ser fácil para otros), en este caso, el
orden de los temas (eje X), dado por el valor general del NC
obtenido (eje Y), se corresponde con el nivel ascendente de la
complejidad para el caso de esta muestra; por lo que los datos
procesados muestran una fuerte correlación negativa, dada
por la disminución del nivel de conocimiento (NC) en la
medida que se incrementa la complejidad técnica de los
temas analizados.

Los temas comprendidos en el grupo 1 son aquellos que
obtuvieron valores por encima del valor medio 3, lo que determina
conocimientos de medios a muy fuertes sobre el tema. Los temas
comprendidos en el grupo 2 son aquellos que obtuvieron valores
por debajo de 3, lo que determina conocimientos de muy
débil a débil sobre el tema.

Según puede apreciarse, estos resultados se
ajustan al "orden lógico" del aprendizaje
informático:

1er. grupo: formado por el sistema operativo
Windows y el paquete ofimático Microsoft Office, que
presentan valores mayores de 3, se corresponde con los temas
informáticos más comunes, de nivel básico,
"por el que se empieza", adquiridos ya sea mediante un proceso de
formación dirigida, de manera empírica o mediante
autoaprendizaje.

2do. grupo: formado por el sistema operativo
Linux, redes, bases de datos, web y multimedia, se corresponde
con los temas de mayor complejidad técnica, que exigen un
mayor nivel de profundización y preparación por
parte del individuo, y que requiere, en la mayoría de los
casos, el apoyo de un sistema de capacitación dirigida
especializada. Este 2do. grupo constituye el núcleo
fundamental de temas sobre el cual debe centrarse la estrategia
de capacitación a aplicar.

De la observación del gráfico se aprecia
lo siguiente:

• Se evidencia una fuerte polarización entre
  estos dos grupos, observándose una brusca caída
  en la frontera entre ambos (valor 3) lo que muestra una
  fuerte brecha entre el nivel de conocimiento sobre los temas
  del 1er. grupo y los del 2do. Grupo.

• En el caso del 2do. grupo, los niveles de la zona
  oriental, se muestran ligeramente por encima de las dos zonas
  restantes y el valor general obtenido. La zona central se
  muestra por debajo del resto y existe una coincidencia de la
  zona occidental con el valor general.

• Se observa a simple vista una fuerte
  correlación entre los datos de las tres zonas, no
  apreciándose diferencias significativas entre estas y
  los resultados generales calculados. La aplicación del
  coeficiente de correlación de Spearman entre los datos
  de las tres zonas, determinó valores entre 0,93 = ? =
  0,98 según muestra la tabla siguiente:

Cálculo del coeficiente de correlación
de Spearman

Conclusiones:

• Se ha identificado el núcleo principal de
  temas con menor conocimiento y experiencia en la
  población investigada, lo que constituye un elemento
  de gran valor para el establecimiento de una estrategia
  adecuada de capacitación a distancia orientada a dicha
  población.

• Los resultados obtenidos tanto por zona como por
  tema, permiten además un enfoque más preciso de
  la capacitación, dirigiendo este proceso no
  sólo hacia la estrategia general, sino hacia las
  características grupales e individuales del personal a
  capacitar.

• Se corrobora la validez del Diferencial
  Semántico como técnica estadística para
  evaluar los niveles de conocimiento de una población
  sobre determinados temas de interés, pudiéndose
  aplicar en otras especialidades y temas de
  interés.

Por último, debe tenerse en cuenta que los
resultados de estas pruebas pueden estar influenciados por
juicios subjetivos del encuestado, que pueden provocar una
sobrevaloración de los conocimientos en unos casos o una
subvaloración en otros; por tanto, es recomendable
complementar estas pruebas con otros instrumentos evaluativos
menos dependientes del criterio del encuestado, como test o
evaluaciones controladas.

Referencias
bibliográficas

• Busha, C.H. y S.P. Harter (1980). Research Methods
  in Librarianship Techniques and Interpretation. Academic
  Press Inc., New York, USA.

• Arce Fernández, C., et al. (1997).
  Comparación de escalas de respuesta para la
  medición de actitudes. Psicothema, Vol.9, no.3, en:
  http://www.psicothema.com /pdf/125.pdf el
  9/4/2010.

• Cabero Almenara, J. (2002). Actitudes hacia los
  ordenadores y la informática. Medios y recursos
  didácticos. Secretariado de Publicaciones de la
  Universidad de Málaga, en:
  http://tecnologiaedu.us.es/revistaslibros/5.htm el
  24/4/2010.

• Murillo Torrecilla, F.J. (2006). Cuestionarios y
  escalas de actitudes. Universidad Autónoma de Madrid,
  Madrid, España, en:
  http://www.uam.es/personal_pdi/stmaría
  /jmurillo/Metodos/Materiales/Apuntes_Cuestionario.pdf el
  9-4-2010.

• Roldán Carmona, J. y O. Orozco Durán
  (2006). Diferencial Semántico. Universidad de San
  Marcos.

• Quintanar, F., A. Quintana, y S. Arias (2009).
  Aportaciones al análisis del diferencial
  semántico durante el desarrollo de un sistema para
  computarizarlo. Revista Investigación Universitaria
  Multidisciplinaria, Universidad Simón Bolívar,
  México.

• Márquez Marrero, J.L. (2010). La escala
  bipolar tipo Diferencial Semántico, en:
  http://www.monografias.com/trabajos16/diferencial-semantico/
  el 9-4-2010.

• Feliciano García, L.A. (2010). Aportaciones
  del Diferencial Semántico al estudio de la
  integración escolar, en:
  http://www.quadersdigitals.net/datos_web/hemeroteca/ el
  15-4-2010.

• Mondragón Donés, S., M. Vergara
  Monedero, y P. Company Calleja (2010). Diferencial
  Semántico: una herramienta al servicio del
  diseño emocional de máquinas herramientas.
  Departamento de Ingeniería Mecánica y
  Construcción, Universidad Jaume I Castelló,
  España, en: http://www.uji.es/~pcompany/MVC06.pdf el
  9-04-2010.

Autor:

MsC. Remberto Gómez
Rodríguez

rembe99[arroba]yahoo.com

Equipo Nacional de Informática CCPCC