Estudio del campo emocional en el aula y simulación de su evolución durante un proceso de enseñanza-aprendizaje para cursos de ciencias

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1 INVESTIGACIONES Estudo del campo emoconal en el aula y smulacón de su evolucón durante un proceso Emotonal feld study n the classroom and smulaton of ts evoluton durng the process of teachng and learnng for scence courses Estudo do campo emoconal em sala de aula e smulação de sua evolução durante o processo de ensno e aprendzagem para os cursos de cêncas Patrco Pacheco H., Sdney Vllagrán R.,ᵇ Carolna Guzmán A. Unversdad Tecnológca de Chle INACAP. Fono: Correos electróncos: patrco.pacheco03@nacapmal.cl, carolna.guzman11@nacapmal.cl ᵇ Unversdad Dego Portales, Chle. Fono: Correo electrónco: sdney.vllagran@udp.cl RESUMEN Por medo de la experenca y la observacón se dentfcó a un segmento del alumnado que ngresa a profesones que contenen en su malla currcular asgnaturas de cencas, descubréndose alumnos con alto y/o muy bajo compromso haca los desafíos asumdos. Este reto es enfrentado, nsttuconalmente, con metodologías de aprendzaje fundadas en la convergenca de elementos pedagógcos usuales y de tecnologías del mercado de la educacón, evaluadas en sus procesos e nstrumentos de control bajo un prsma de caldad de la enseñanza tradconal que le es muy propco y funconal, pero que relega la multdmensonaldad de las personas, la que va más allá de la respuesta lneal homogénea ( más recursos, más aprendzaje ) del sstema educatvo. Ésta es la base del presente trabajo, que propone una prueba de concepto basada en un modelo que valda las dmensonaldades nterrelaconadas defndas para el aprendzaje y la nfluenca de las emocones, obtenéndose la conectvdad como clave para la sgnfcanca y la caldad del proceso. Palabras clave: campos emoconales, dnámca no lneal, conectvdad, dnámcas de aprendzaje, aprendzajes sgnfcatvos. ABSTRACT Experence and observaton dentfed segmentaton n students when enterng professons that contan, n ther currculum, scence subjects, as well as a hgh and/or low commtment to the challenges undertaken n each professon. The challenge s faced, nsttutonally, through learnng methodologes based on the convergence of customary pedagogcal elements and technologes of the educatonal feld, both evaluated under a prsm of tradtonal teachng qualty and control nstruments whch result sutable and functonal and whch relegate the multdmensonalty of people surpassng the homogeneous lnear response of the educaton system ( more learnng, more resources ). Ths s the bass of ths work, whch proposes a proof of concept based on a model that valdates the nterrelated dmensonaltes defned for learnng and the nfluence of emotons, causng connectvty as key to the sgnfcance and the qualty of the process. Key words: emotonal felds, nonlnear dynamcs, connectvty, dynamc learnng, meanngful learnng.

2 RESUMO Por meo da experênca e observação, dentfcou-se no segmento de estudantes que ngressam em profssões que contêm dscplnas de Cêncas em sua grade currcular, estudantes com alto e/ou muto baxo compromsso com os desafos assumdos. Tal problema é enfrentado, nsttuconalmente, com metodologas de aprendzagem baseadas na convergênca de elementos pedagógcos usuas e tecnologas do mercado da educação, avaladas em seus processos e nstrumentos de controle por um prsma da qualdade do ensno tradconal ao qual são muto propícos e funconas, mas que desconsderam a multdmensonaldade das pessoas, o que va mas além da resposta lnear homogênea ( mas recursos, mas aprendzagem ) do sstema educatvo. Esta é a base do trabalho que propõe uma prova de conceto baseada em um modelo que valda as dmensonaldades nter-relaconadas defndas para a aprendzagem e a nfluênca de estas sobre as emoções, obtendo-se a conectvdade como a chave para a sgnfcânca e qualdade do processo. Palavras chave: campos emoconas, dnâmca não lnear, conectvdade, dnâmcas de aprendzagem, aprendzagem sgnfcatva. 1. INTRODUCCIÓN La predctbldad y la regulardad son el fundamento de la socedad reducconsta (Capra, 1982) en la que estamos nmersos. Sn lugar a dudas, cualquer proyecto o sueño que desee llevarse a la práctca en ámbtos tan dversos como la economía, la educacón, la famla, etc., requere de una planfcacón que se fundamente en la predctbldad y en la regulardad, pues de esta manera se reduce el factor de resgo de la nversón y la caldad del servco. Sn embargo, en cualquera de estos ámbtos, no es posble generar un proceso de enseñanza que prescnda de las relacones, por un lado, con la propa nterordad, las relacones de ésta con la nterordad de los demás y, por otro lado, con la exterordad físca (el entorno), y de ésta consgo msma (Maturana, 2001). En este contexto se nos revelan nuevas relacones asocadas con los fenómenos del mundo físco, bológco y químco, el funconamento del cerebro, las emocones, las nteraccones socales, la economía nterconectada y globalzada, las tecnologías de la nformacón y la comuncacón (Balanzkat, Blamre & Kefala, 2006), Internet (Carr, 2011), la nueva cultura cívca, las nuevas formas de ofcos 1, el cambo clmátco, la deforestacón, el calentamento global, la contamnacón 2, la nueva cenca de materales, el dálogo nterdscplnaro 3, etc., las cuales desbordan permanentemente los formalsmos de la vsón reducconsta (Echeverría, 2005; Capra, 1982). Se evdencan así comportamentos nesperados que muestran una realdad multvarable y entrelazada, la que puede ser descrta apropadamente por los formalsmos dnámcos de sstemas no lneales (dspatvos), sensbles a las condcones ncales. Estos comportamentos presentan un complcado desafío al conocmento y, en partcular, a las emocones, las cuales, de suyo, son complejas. El análss que se propone para esta dnámca nteractva no lneal busca obtener nuevos parámetros de control de caldad para el proceso de enseñanza, los que apuntan a una medcón más real y efectva que refleje el logro de aprendzajes sgnfcatvos (Rodríguez, 2010; Goleman, 2005; Ibáñez, 2002). El modelo construdo para estos efectos ncorpora las emocones en las dversas dmensonaldades que partcpan del proceso de aprendzaje 1 Guía turístco espacal, experto en cultvos vertcales, experto en refugados clmátcos, detectve en ecosstema, etc. 2 Lo únco que hacemos es usar las cosas y, según nos enseña la ley de conservacón de la matera, se desecha exactamente la msma masa de materal que se ha usado en la forma de desperdcos que deberan reutlzarse. 3 Físca y economía, matemátcas y pscología, por ejemplo. 200

3 (alumno, profesor, aula, contendos, laboratoros, etc.), los ambentes tecnológcos y la nformacón dsponble. Su evolucón en un domno de tempo, dadas certas condcones ncales, arroja dversas dnámcas que son determnantes para calfcar el tpo de aprendzaje logrado y la caldad de éste (Rodríguez, 2010). 2. SISTEMAS COMPLEJOS El concepto de sstema es una abstraccón que smplfca la realdad y que remte a un conjunto de elementos o partes que nteracconan dnámcamente entre sí y con el entorno, tene una certa establdad dentro del espaco-tempo, y desea alcanzar un objetvo concreto. Para descrbr adecuadamente su comportamento es necesaro conocer su organzacón: la dsposcón de sus elementos componentes la parte más espacalestátca-estructural-, y las nteraccones o relacones que se establecen entre ellos la parte más temporal-dnámca-funconal- (Morello, 2005). S ben, por razones de análss, se las separa artfcalmente, estas dos dmensones coexsten y son complementaras. Se trata de una totaldad ntegrada en un solo y únco proceso complejo, aunque cada stuacón partcular puede favorecer la expresón predomnante de una de ellas sobre la otra. Todo sstema está stuado dentro de determnado ambente, entorno o contexto que lo crcunda, lo rodea o lo envuelve total y absolutamente. No obstante, hoy se cuestona la dea de que éste exsta de antemano, esté ya fjado y acabado. El medo ambente se consdera ahora como un trasfondo, un ámbto o un campo en donde se desarrolla el sstema, el cual se modela contnuamente a través de las accones que éste efectúa (Varela, Thompson y Rosch, 1997). En consecuenca, tanto el sstema como su entorno se encuentran en un estado de constante flujo, de fludez, de dálogo, en donde se modfcan y se reconstruyen alternatva y contnuamente al nteractuar entre sí, acoplándose de forma mutua y recíproca (Morello, 2005) LOS SISTEMAS REALES En la gran mayoría de los casos, un sstema físco real se caracterza por lo sguente: a) Es aberto-cerrado (Grün y Del Caño, 2003), ya que ntercamba matera-energía y/o nformacón-organzacón con su entorno próxmo, de forma parcal y selectva, lo cual determna su vabldad. b) Tambén es ntrínsecamente dnámco, dado que su organzacón no es rígda sno que mantene una armonía flexble con su entorno próxmo a lo largo del tempo. c) Asmsmo, un sstema real es no-lneal, debdo a que su comportamento es frecuentemente mpredecble: una pequeña causa puede producr un efecto volento y dramátco, o ben, una enorme causa puede producr un efecto mínmo. d) Además es complejo, dado que está compuesto por una gran cantdad de elementos, cada uno de los cuales nteraccona con sus vecnos relatvamente nmedatos, por lo que es muy dfícl vatcnar lo que ocurrrá más allá de certo horzonte temporal (Morello, 2005). e) Por últmo, en general, un sstema real es adaptatvo, ya que no sólo es nfludo por el medo ambente sno que reaccona y se adapta en menor o mayor medda- a él. No obstante, la capacdad para adaptarse tene sus límtes: s el sstema no puede acomodarse a la tensón (estrés) modfcando su estructura o su funcón-, puede transformarse o deterorarse de manera parcal o total, temporal o permanente. Esta capacdad depende tanto de la organzacón de su entorno, como de la comuncacón con su entorno (Morello, 2005). 201

4 Desde esta perspectva, un equpo de personas puede asmlarse en una aproxmacón metafórca- a una págna en blanco, esto es, pueden suceder muchas cosas en él, algunas más típcas o usuales, y otras más nusuales o nesperadas. Exsten nteraccones de varado tpo hacendo que la evolucón del conjunto sea bastante mpredecble, aun consderando perturbacones no extremas. De tal forma, este conjunto de ndvduos puede ser consderado un sstema complejo. El sstema complejo de nterés en este trabajo es un equpo de alumnos, el que tene como objetvo lograr un aprendzaje vnculado con su componente emoconal. No cabe duda de que la emocón cumple un mportante papel cogntvo: el conocmento de la vda y el unverso no es sólo ntelectual, puesto que los matces más sutles de él nos lo aporta la emotvdad. En efecto, la emocón enrquece el conocmento humano y amplía el esquematsmo demasado geométrco de los conceptos meramente ntelectuales. Empleando este enfoque en el aula, se tpfcan, hasta ahora, cuatro tpos de relacones: ) del profesor consgo msmo, ) la del profesor con los alumnos, ) la de los alumnos entre sí, y v) la del alumno con su proceso de aprendzaje. Las cuatro tenen un alto componente emoconal y se expresan en cuatro dnámcas que nfluencan el aprendzaje, fomentándolo u obstaculzándolo, sostenéndolo o soltándolo, abréndolo o cerrándolo. 3. LA EMOCIONALIDAD La emoconaldad nfluye sgnfcatvamente en el aprendzaje de una persona. Múltples estudos (Goleman, 2005; Ibáñez, 2002; Baumester, Bratslavsky, Fnkenauer & Vohs, 2001) demuestran que cuando la enseñanza consdera las emocones, los resultados son muy superores a que cuando la enseñanza es mpersonal y desprovsta de un mayor acercamento afectvo. Así, la emoconaldad juega un papel fundamental en los aprendzajes que adqueren los alumnos y en las accones que se emprenden para ello. Según lo señala Humberto Maturana: Cuando hablamos de emocones son dstntos domnos de accones posbles en las personas y anmales, y a las dstntas dsposcones corporales que los consttuyen y realzan. [ ] no hay accón humana sn una emocón que la funde como tal y la haga posble como acto. [ ] no es la razón lo que nos lleva a la accón sno la emocón (2001: 20-21). Todos vvmos en un ambente emoconal que nos rodea, lo msmo que la atmósfera. Cualquer contamnacón de ese ambente nos afecta de manera semejante a la del are que respramos. Cuando alguen exclama: Fulano acabará por enloquecerme! no está en realdad dcendo que se consdera canddato al mancomo; ndca apenas que esa persona, cuya nfluenca ha de ser grande en su ambente emoconal, le hace sentrse tenso, ansoso, agobado, en suma, con los nervos de punta. Tres son los requstos fundamentales de la vda emoconal de todo ser humano: sentr que es agradable a otros, sentr que sgnfca algo para otros, y sentrse seguro. Uno necesta saber que cuenta con el carño de alguen. Necesta creer que vale y representa algo en el mundo. Necesta contar con alguna segurdad para hoy y mañana. La persona que dce: Fulano acabará por enloquecerme!, está dcendo en térmnos de salud mental- que ese fulano lo prva de alguno de estos tres requstos fundamentales, o ben, de los elementos que contrbuyen a su consecucón. 202

5 La nfanca es partcularmente sensble al doma de la emocón. El padre que le dce a su hjo de cnco años: vete y no me molestes, le está dcendo en el lenguaje emoconal del nño-: no te quero. Certamente, no ha sdo ésa la ntencón del padre, lo que quso propamente decrle fue: Ahora no, hjo mío, estoy muy cansado. La pregunta que parece obva frente al ejemplo es: por qué no habérselo dcho así? Los nños suelen tomar las palabras lteralmente. En presenca de sus hjos, los padres pueden decr cosas del tpo: como esto sga así, vamos a quedarnos en la calle. Desde luego, expresarse de este modo responde a una construccón metafórca, pero para los nños el enuncado vamos a quedarnos en la calle contene todo el peso emoconal de verse lanzados de la casa, de quedarse en la calle en realdad. El mejor remedo contra la contamnacón del ambente emoconal es saber hacerse cargo, entender cómo nos afectan los demás y cómo los afectamos nosotros a ellos. Han de sumarse, además, certas técncas que cualquera puede emplear, y que srven para aplcar ventajosamente este nuevo conocmento: captar los sentmentos, buscar las causas, cudarse de herr el talón de Aqules del otro, reducr las zonas pelgrosas. Desde una perspectva más ben técnca, una emocón es un mpulso nvoluntaro, comúnmente de corta duracón, gatllado por un estímulo externo que desencadena reaccones automátcas de carácter fsológco, nducendo sentmentos o estados de ánmo en un sujeto. El estímulo o gatllamento puede no sempre generar la msma reaccón en dstntos ndvduos. Incluso en el msmo sujeto, el resultado puede ser muy dferente, debdo a que éste puede estar en otro estado de ánmo. A dferenca de la emocón, un estado de ánmo es algo que persste por más tempo en el ndvduo. El conjunto de emocones o de estados de ánmo que posee una persona o un grupo de personas nfluye en sus nteraccones, tanto entre ellas msmas como con el ambente o el entorno donde ellas se ncorporan. A esto lo llamaremos campo emoconal, semejante a un campo de fuerzas físco, toda vez que las emocones poseen la capacdad de movlzar a los ndvduos en él. Por ejemplo, s el estado de ánmo ncal que presentan los alumnos es de poca colaboracón a la enseñanza, esto se manfesta en conductas de bajo nterés haca el aprendzaje. La Fgura N 1 nos muestra la forma posble en que se manfestan las nteraccones emoconales: Fgura Nº 1. Dagrama para las nteraccones emoconales Fuente: elaboracón propa. 203

6 La emocón que mpregna a un ndvduo determna la accón que es posble que realce (Maturana, 2001). Esto es claro para las emocones más fuertes y las conductas que las caracterzan. Un sujeto enojado no actúa raconalmente, la emocón lo goberna y lo conduce por un camno que quzás no tomaría s esta emocón no lo envolvera. Un ndvduo trste tampoco es una persona predspuesta a aprender cosas nuevas o a establecer contactos con otros, su emocón lo mantene en un pozo que le mpde generar conexones con los demás. En resumen, s la emoconaldad defne el domno de accones posbles de realzar, entonces se puede conclur que la emoconaldad consttuye un aspecto de la mayor relevanca para facltar los aprendzajes en educacón. En una prmera aproxmacón, podríamos partr de la hpótess de que las emocones postvas o gratas permtrán la realzacón de accones favorables para el aprendzaje. En cambo, emocones negatvas o no gratas no lo permtrán, ncluso esta afrmacón admte certos matces. El unverso de dmensones, que es posble construr a partr de las característcas señaladas, es muy amplo en el ámbto de la educacón. Así, aplcamos una restrccón ncal que consste en proponer un conjunto de dmensones sgnfcatvas pero reducdas, susceptbles de segumento observaconal y medcón medante nstrumentos apropados, y que adoptan certa estructura algebraca formal. A contnuacón descframos la naturaleza de estas varables y explcamos su eleccón. 4. DIMENSIONES FUNDAMENTALES Y CONDICIONES INICIALES Las característcas de dependenca multvarable, elevada nterrelacón, muy alta complejdad y mucha sensbldad a las condcones ncales (Sprott, 2006) son, tambén, un reflejo de la emoconaldad humana y nos srven para perflarla. Por ello el modelo que proponemos en este trabajo está basado en tres dmensones báscas de entrada, descrtas como una comparacón de elementos asocados a la emoconaldad, recursos tecnológcos e nformacón, todos elementos que eventualmente surgen en el proceso de aprendzaje. Estas dmensones se manfestan, específcamente, al estudar los aprendzajes presentes en una clase típca de Laboratoro de Físca LAS EMOCIONES Losada & Fredrckson (2005) mostraron que la emoconaldad es fundamental para lograr altos rendmentos en equpos abocados a objetvos de comerco y ventas. La extrapolacón de esta dea a los procesos de enseñanza-aprendzaje, medante el estudo de la evolucón del campo emoconal, hace posble verfcar en forma cualtatva y cuanttatva el antes y el después de las emocones de los alumnos, así como los rendmentos que presentan en el curso de Laboratoro de Físca, de allí que nos nterese realzar su segumento y medcón. Se defne la razón: Y=postvdad/negatvdad para la comparacón entre respuestas emoconales Postvdad (POS) Se entende que los actos postvos se manfestan cuando se muestra apoyo y comprensón dentro de un equpo de trabajo. Hasta ahora se ha llegado a un consenso parcal respecto del 204

7 número deal de ntegrantes, pensando en aprovechar las potencaldades del aprendzaje cooperatvo, para trabajar como equpo en una sesón expermental de dos horas pedagógcas en un Laboratoro de Físca. La cantdad consderada es de cuatro alumnos por equpo para una sesón. Entre las razones para elegr este número se encuentran: Cuatro estudantes pueden dvdrse en subgrupos de dos estudantes y luego reportar al grupo. Grupos heterogéneos de cuatro estudantes permten una adecuada combnacón de talentos ndvduales, así como la posbldad de un balance de géneros (dos mujeres y dos varones). Un grupo de cuatro estudantes puede sustentarse a sí msmo s uno de los estudantes se ausenta o causa una baja en el grupo. Un grupo de cuatro estudantes fomenta hábtos de trabajo efectvo, conversacón estructurada y pensamento reflexvo. La observacón de las sesones muestra que el límte emoconal de establdad grupal, para lograr un determnado objetvo de aprendzaje, tene que ver con lo que denomnamos alta conectvdad, esto es, que de los cuatro alumnos al menos tres deben estar muy ben relaconados entre sí al nteror del equpo Negatvdad (NEG) Se manfestan actos negatvos cuando se demuestra desaprobacón, sarcasmo o cnsmo, rompéndose el número adecuado para la establdad grupal menconado antes. Esto genera que los alumnos se dspersen y no logren los objetvos trazados RECURSOS TECNOLÓGICOS Los recursos defndos en los ambentes tecnológcos de aprendzaje (ATA) son sgnfcatvos en el proceso de aprendzaje, al punto de que buena parte de los resultados se mde en funcón de su aplcacón. Por tanto, para este estudo los ATA forman parte de una nueva dmensonaldad, que representamos como aquellos elementos que caracterzan el cocente: X=ndagacón/persuasón Indagacón (IND) Se relacona con la utlzacón de elementos propos de la actvdad expermental de la Físca, con el objetvo de explorar y examnar la valdez de una poscón: la dualdad orentadora es la de pregunta-medcón, lo que genera el descubrmento Persuasón (PER) Consste en emplear componentes de dscusón a favor del punto de vsta de algún membro del equpo, consguendo que los otros comprendan y asuman ese punto de vsta. Esto exge que tanto el mensaje persuasor como el mensajero deban ser moralmente correctos, es decr, para que el mensaje tenga efecto, la fuente ha de ser creíble. Quen busca convencer debe tener autordad moral y estar étcamente legtmado para hacerlo, y el análss debe basarse 205

8 en la coherenca lógca del razonamento expuesto. El mensaje se volverá convncente s, además de estar ben argumentado, mueve emocones capaces de cambar acttudes en el partcpante. Por tanto, la comuncacón debe ser legítma, competente y emoconalmente persuasva. La pregunta a formular es s la ntervencón ante el equpo ha sdo capaz de transformar opnones o, mejor aún, conductas de otros. De acuerdo a este concepto, la persuasón defnda en el modelo propuesto está representada por elementos dscursvos, sstemas multmedales, smulacones computaconales nteractvas y vdeos contextualzados con los temas tratados, lo que permte explorar más allá de los límtes expuestos por las experencas de aula, de tal forma que se le faclte a los grupos generar elementos de dscusón y convencmento a favor de un determnado punto de vsta INFORMACIÓN La nformacón está en funcón de dar orentacón y argumentos a los alumnos haca el objetvo propuesto, por tanto, dcha dmensonaldad se puede defnr como una comparacón entre elementos que permtan orentar el aprendzaje tanto nterna como externamente al equpo. La razón es: Z=nformacón nterna/nformacón externa Informacón externa (I.E.) Este concepto está asocado a s la nformacón recbda y orentada a las actvdades, personas o equpos provene desde fuera del grupo y/o del aula, por ejemplo, una ntroduccón del tema a cargo del maestro, la entrega de materal externo en la forma de guías de laboratoro, apuntes teórcos relaconados al tema, etc Informacón nterna (I.I.) Se refere a la(s) persona(s) que aborda(n) los temas apelando a recursos al nteror del propo equpo: algún alumno con habldades matemátcas, otro con buen manejo de conceptos propos de la Físca, alguno con claras competencas en el uso de nstrumental centífco, etc. Estas actvdades fortalecen el análss de los objetvos al nteror del equpo PROCESO DE MODELACIÓN Una vez defndas las dmensonaldades, abordamos el proceso de modelacón de los elementos que las consttuyen. Para tal efecto se aplca un domno bpolar para cada varable, es decr, los elementos asocados al apoyo del equpo durante su proceso de aprendzaje los consderaremos postvos (+), en cambo, aquellos que no lo apoyan se consderan negatvos (-). A la muestra de N equpos se realza un segumento observaconal de las dferentes conductas exhbdas en el tempo para el denomnador y el numerador de X, Y, Z-, tanto entre las personas como dentro del equpo completo. Esto permte generar una base de datos, en la forma de proporcones, que luego se grafcan según su tneraro en el tempo: X ( t), Y ( t), Z( t). A partr de esta base de datos se generan las varacones en el tempo que se anotan: X ( t), Y ( t), Z ( t). 206

9 Los resultados gráfcos y su modelacón a través de formas algebracas no lneales reflejan, en defntva, la evolucón del campo emoconal y la nfluenca que éste ejerce sobre las otras varables. Esto determna las dnámcas de rendmento que se generan durante el proceso, permtendo clasfcarlas en alto, medo o bajo, dependendo de los nveles de aprendzaje alcanzados por los dferentes equpos que conforman la muestra. A la matrz de desempeño típca por equpo se le aplca un nput (condcón ncal para el proceso), que actúe como un rompedor de smetrías del estado ncal del curso, nducendo emergenca o nueva organzacón CONDICIÓN INICIAL Incorporar condcones ncales (Fares y Burden, 2004; Zll, 1988), una vez percbda la homogenedad del campo emoconal prelmnar del curso (prevo dagnóstco, el que típcamente puede contener conductas de ndferenca o apatía, ansedad, etc.), permte romper el status quo emoconal de orgen, y emplear el estado de ánmo nducdo como energía mpulsora haca los objetvos propuestos al equpo. La atencón y el esfuerzo que se genere dependerá de la pertnenca del contendo, la dentfcacón del punto cego del progreso del trabajo en grupo y que los alumnos percben como su verdadera dfcultad-, y la capacdad demostratva-verfcatva 4 del antes y del después exhbdo para la condcón ncal usada. A esto habría que agregar el contexto de absoluta varabldad de requermentos de condcones ncales para cada equpo de trabajo, lo que daría a la condcón ncal, de por sí, una altísma complejdad. 5. MODELO DE DINÁMICA NO LINEAL PARA LA EVOLUCIÓN DE LAS VARIABLES Dentro del espectro, muy amplo y completo, de modelos matemátcos no lneales estudados (Sprott, 2006; Schuster, 1995; Grassberger & Procacca, 1982), se presenta a contnuacón uno que relacona las dmensones anterormente descrtas. Éstas aparecen como varables X, Y, Z, t a través de un conjunto de ecuacones, lo que permte estudar y smular el comportamento e nfluenca de la evolucón del campo emoconal en los rendmentos en aula (Losada, 1999):. d X X = = δ ( Z X ) = F1 dt. dy Y = = X Z by = F2 dt. d Z Z = = r X X Y Z = F3 dt Donde δ, b y r son constantes postvas que descrben específcamente la evolucón del proceso, generando representacones gráfcas de las dnámcas de trabajo de los alumnos. Éstas entregan elementos conceptuales nuevos que ayudan a caracterzar la caldad del proceso de aprendzaje. 4 El uso de vdeos contextualzados se demuestra como efcaz y puede enlazarse con la persuasón. 207

10 6. INDICADORES DE MEDIDA FINA PARA LA CALIDAD DEL PROCESO EDUCATIVO Un aspecto esencal de todo proceso educatvo es la percepcón que tene el usuaro respecto de él. En la actualdad, éste aparece profundamente dsconforme, es decr, su caldad, en el sentdo más peregrno, no lo satsface. Es así que se debe dscutr la forma como se manfesta dcha caldad, en el ámbto del modelo que se analza, y lo que se propone para su mejora respecto de los productos que se desea obtener en el proceso de aprendzaje. En cuanto a la caldad desde la perspectva de una medda fna asocada al trabajo en aula, estos productos deben reflejarse en la percepcón que tenga el alumno de sí msmo, de los demás, de su rendmento, de la valdez y de la veracdad de sus evaluacones, de los vínculos relaconales (o conectvdad) entre los alumnos que conforman cada equpo, de la evolucón del campo emoconal, y de la motvacón adqurda para con las Cencas Físcas. Suele ocurrr que, para el desánmo de muchos profesores, el esfuerzo y los medos desplegados para alcanzar un aprendzaje sgnfcatvo y una mejora en la percepcón del proceso por los propos alumnos, no se condcen con los resultados obtendos. Esto nos enseña que el mundo real no es conmutatvo (Connes, 1990; Cohen-Tannoudj, Du, & Laloë, 1977; Drac, 1958), dcho coloqualmente, no es lo msmo ducharse y luego colocarse los zapatos que colocarse los zapatos y luego ducharse. Para gran parte de las actvdades humanas (leyes creadas, normas socales, etc.), se construye un mundo según las expectatvas y las predccones predefndas en un verdadero mar de homogenedad o lnealdad. No obstante, su aplcacón a la enseñanza resulta válda en un domno muy restrngdo, pues no es verdadero desde el punto de vsta que proponemos- que más nfraestructura de edfcos, más computadores, más Internet (Carr, 2011), etc., provocarán, sobre la base de una proporconaldad drecta, más aprendzajes sgnfcatvos, ya que estos últmos dependen de las formas relaconales entre las personas (Pacheco et al., 2011; Losada & Heaphy, 2004). La educacón es un proceso socal relaconal, por lo que debemos generar campos emoconales que propcen entre los alumnos formas relaconales adecuadas para el aprendzaje. La lnealdad permte buenas rentabldades económcas como consecuenca de la redefncón del rol de alumno, que pasa a constturse como un alumno-clente. Más aun, los ndcadores de caldad certfcados y normados bajo las condcones de la lnealdad descrta, sólo arrojan una valdacón que es funconal a los domnos en los que éstos fueron elaborados. Al referrnos a los ndcadores nsttuconales tradconales, entendemos que su objetvo es medr en terreno la evolucón de un proceso, para, posterormente, al momento de analzar los datos, evaluar tanto nterna como externamente los centros educatvos (Mnstero de Educacón, Cultura y Deporte de España, 2002). A este amplo espectro de varables susceptbles de regstro y control las denomnaremos domno clásco, pues consttuyen una forma ncal de aproxmarnos a la solucón de la problemátca del aprendzaje. Sn embargo, este domno no ncorpora la conectvdad entre alumnos que surge de las dnámcas de trabajo en equpos, la que se confgura como una funcón de los campos emoconales y de la razón postvdad/negatvdad ya referda. Tampoco se consdera que estas dnámcas resulten sensbles a las condcones ncales que surgen como motor del proceso conducente al logro de aprendzajes sgnfcatvos, las que se complementan y se entrelazan en las tres dmensonaldades que caracterzan el modelo de segumento propuesto: ndagar/persuadr, nformacón nterna/nformacón externa, y la ya menconada postvdad/negatvdad. 208

11 Desde el punto de vsta de la caldad, este trabajo muestra un procedmento para construr ndcadores numércos que nacen del rompmento del modelo de smetría exstente, y que se orentan para nterpretar la mportanca de las dmensonaldades prevstas para el proceso de aprendzaje (emocones, recursos tecnológcos e nformacón). Apuntan, pues, a un domno más fno y esencal, de muy dfícl segumento y cuantfcacón. Éste se refere a determnadas conductas, dentro de los equpos de trabajo, tales como escuchar, reconocer deas de otros, aceptar puntos de vsta de otros, humor compartdo con el grupo, transmtr buena dsposcón para el trabajo en equpo, comuncacón gestual, etc. De la observacón en terreno y del modelamento de estas varables generadoras de nexos ínter-alumnos, surgen dnámcas de aprendzaje en la forma de bajo, medo y alto desempeño. Así, es posble examnar el logro de aprendzajes sgnfcatvos y la evolucón del campo emoconal desde la perspectva de la caldad, sguendo especalmente la conectvdad. En defntva, el control de la caldad en la mcro escala se ve corroborado en el control de la caldad en la macro escala, a través de las dnámcas asocadas a los procesos de aprendzaje y a la magntud (cantdad de nexos) de la conectvdad entre los componentes de cada equpo. Esto permte dscrmnar postva y negatvamente respecto de los elementos de apoyo a la docenca, los que pueden tener el carácter de tecnológcos. 7. CONECTIVIDAD La conectvdad es una propedad emergente de un sstema complejo. Sólo es posble que surja s los componentes del sstema nteractúan de un modo tal que las nteraccones se dan en el mayor grado posble. De esta forma, el sstema complejo que en este caso consttuye un grupo de personas-, al desarrollar en gran cantdad sus nteraccones, logra convertrse en un equpo. Según explcan Losada & Heaphy (2004), la conectvdad provene de los nexos que se dan en equpos de alto desempeño. No ocurre en un grupo de amgos que se reúne para hacer vda socal, sno que se genera cuando el equpo trabaja coordnando sus accones en un campo emoconal, donde las emocones postvas son mucho mayores que las emocones negatvas, encamnándolos conjuntamente haca un msmo objetvo. Esta conectvdad se da cuando hay nfluenca mutua entre los ntegrantes del equpo, cuando es posble que uno aprenda del otro y vceversa, lo que hace posble establecer un enlace mucho más duradero, en comparacón con el mero hecho de ponerse de acuerdo. En el modelo de Losada (1999), la conectvdad hace de parámetro de control, y es ndcatva del desempeño de un equpo. Además, la razón postvdad/negatvdad, en cuanto descrptor de las emocones, tene una estrecha relacón con la conectvdad, por lo que ambas resultan fundamentales. Esto sgnfca que para predecr el desempeño de un equpo basta con conocer la razón postvdad/negatvdad, determnándose, de esta manera, el grado de conectvdad y de logro de objetvos que se alcanzará. Tambén el cocente postvdad/negatvdad opera como un poderoso factor de retroalmentacón del sstema: la negatvdad desalenta cualquer desvacón del repertoro de accones típcas, mentras que la postvdad actúa como un amplfcador y refuerza la retroalmentacón que expande los comportamentos. Desde el punto de vsta matemátco, la razón postvdad/negatvdad tene una conexón con otras varables fundamentales a través de las sguentes formas funconales: 209

12 g E, r,poscon del centrode ) = 0 ( y f ( P / N, E, r, constante) = 0 (1) (2) En el caso partcular del modelo de Losada (1999), de (1) y (2) respectvamente: E = r 1 = poscón del centrode P r 0 1 = N b Donde E es el campo emoconal, r es la conectvdad, 0 representa la condcón ncal para la razón postvdad/negatvdad, la poscón del centrode se obtene de la representacón de X, Y, Z en el espaco de fases, y b es la constante de escalamento de Lorenz (1976). En térmnos muy generales, la conectvdad se puede defnr como la capacdad que muestran los membros del equpo para expandr con sus accones las accones de los demás, y para expandr sus propas accones a partr de las accones de los otros (Echeverría, 2005; Cacoppo & Berntson, 1999). 8. CONCEPTOS DE CAOS, ORGANIZACIÓN Y EMERGENCIA La emergenca rrumpe como la estructura de organzacón compleja que parte de leyes smples (Laughln, 2007; Spre, 2000; Kaspar & Schuster, 1986). La emergenca es, además, la nevtabldad estable de la forma que adoptan certos fenómenos (Laughln, 2007) en transentes de tempo acotados. Esto sgnfca que es mposble predecr los cambos cualtatvos que causarán hechos menores en otros de mayor envergadura, e mplca la mposbldad de controlar los fenómenos (Laughln, 2007). Al respecto, Ilya Prgogne 5 expresó: Es ben sabdo que el corazón tene que ser regular, de lo contraro mormos. Pero el cerebro tene que ser rregular; de lo contraro contraemos eplepsa. Esto muestra que la rregulardad, el caos, conduce a sstemas complejos. No se trata de desorden. Por el contraro, el caos posblta la vda y la ntelgenca. El cerebro ha sdo selecconado para volverse tan nestable que el menor efecto puede conducr a la formacón de orden (Ct. en Monzó, 2008: en línea). 9. METODOLOGÍA DE MEDICIÓN: RECOPILACIÓN Y REGISTRO DE LAS BASES DE DATOS Para la verfcacón expermental se propone construr una matrz de regstro de segumento observaconal en el tempo (Gottman, 1994; Bareman y Gottman, 1989), para los dferentes equpos de alumnos en proceso de aprendzaje en el Laboratoro de Físca, utlzando las tres dmensones de doble polardad en el sstema de codfcacón: X=ndagacón/persuasón, Y=postvdad/negatvdad, y Z=orentacón nterna/orentacón externa (Losada, 2005; Zll, 1988). 5 Premo Nobel de Químca en 1977 por su gran contrbucón a la acertada extensón de la teoría termodnámca a sstemas alejados del equlbro, los que sólo pueden exstr en conjuncón con su entorno. 210

13 La matrz de desempeño típca por equpo de alumnos se dvde en ntervalos de 9 mnutos (tempo basado en crteros de optmzacón atenconal), hasta completar la clase lectva de 90 mnutos. Los observadores pueden ser pscólogos o profesonales capactados para tal efecto. Las tablas de valores no hacen segumento e ncorporacón, en esta prmera etapa, del lenguaje físco y gestual entre los alumnos de cada equpo al tratar el tema de nterés. Se estma, además, que el nput rompedor de smetría debe dsponerse después de certo tempo empleado en la creacón de un ambente que propce las dnámcas de enseñanza. Resulta claro que el proceso de toma y regstro de datos es extremadamente laboroso y debe emplearse un mínmo de un observador por cada dmensón, lo que determna un total de tres observadores, para generar así las tablas de valores de las tres dmensonaldades para cada uno de los equpos. Estos datos conducen a la elaboracón de las gráfcas en el tempo para las dmensones X, Y y Z, las que, junto a sus razones de cambo, producen un total de 6 gráfcas. A partr de estas 6 gráfcas se generan las curvas de tendenca aproxmadas para los descrptores del proceso, a las cuales se les ajusta una forma funconal en el tempo denomnada Sere de Tempo de Fourer (Zll, 1988). Éstas se confrontan con los dversos tpos de combnacones lneales, no lneales y de productos entre las dstntas dmensones según proponen, por ejemplo, las ecuacones modfcadas de Lorenz (1976). Fnalmente, se calcula la funcón de correlacón cruzada a través de la Transformada Rápda de Fourer (Zll, 1988), lo que permte obtener de forma explícta los nexos entre los membros de cada equpo. Esto, a su vez, es un ndcador de fuerza y de demora en la conducta de un partcpante que enlaza con la de otro. 10. MODELAMIENTO DE CURVAS EN EL MODELO TEÓRICO DE DINÁMICA NO LINEAL A partr de métodos numércos recursvos (Sprott, 2006; Fares y Burden, 2004; Zll, 1988) aplcados a las bases de datos, se verfca la convergenca de las ecuacones de Lorenz (1976) modfcadas, cuestón que permte estudar los casos para los exponentes de Lyapunov (Schuster, 1995) y las gráfcas asocadas (Nakamura, 1997; Schuster, 1995). Según el razonamento de Losada (1999), en los modelos de dnámca no lneal de redes, el parámetro de control o conectvdad, r, es un parámetro crítco que genera la transcón desde estructuras tractoras rígdamente ordenadas a estructuras caótcas (Zll, 1988; Grassberger y Procacca, 1982; Zv y Lempel, 1977). Al convertr los datos recogdos en las medcones de segumento observaconal de los equpos en Seres de Tempo de Fourer (Zll, 1988), debería observarse la nteraccón entre los membros y detectarse procesos de mutua nfluenca o comportamentos entrelazados, es decr, domno del parámetro de control, r. Cada Sere Temporal de Fourer (Zll, 1988) tene la sguente forma algebraca: d X = a + 0 dt dy = b + 0 dt d Z = c + 0 dt [ a cos ω t + b senω t] = 1 [ c cos ω t + d senω t] = 1 [ e cos ω t + f senω t] = 1 211

14 Al adaptar una Sere de Tempo Contnuo de Fourer a una gráfca expermental de la forma X(t) versus t, dx (t)/dt versus t (de gual manera para Y(t) versus t, Z(t) versus t, dy (t)/dt versus t, y dz (t)/dt versus t), se obtenen los gráfcos: Gráfco Nº1 Gráfco N 2 La línea negra representa la varacón en el tempo de la dmensón X defnda como el cocente ndagacón/persuasón. Superpuesta en la forma de línea contnua rosada se representa la curva de ajuste según Fourer. Representa la razón de cambo de X en el tempo. Fuente: elaboracón propa. Es posble generar un conjunto de vectores columna dscretzados y expermentales para X, Y, Z, dx / dt, dy / dt y d Z / d t (Zll, 1988) que valdan la gualdad de Lorenz (1976) modfcada (ahora Lorenz modfcado más Fourer). Esto descrbe el comportamento de sstemas no lneales, pero esta vez referdos a equpos de alumnos nmersos en un contexto de aprendzaje en un Laboratoro de Físca, según el sguente modelo matemátco:. d X X = δ ( Z X ) = = a [ a t b sen t] cos 0 + ω + ω dt = 1. dy Y = X Z by = = b [ c t d sen t] cos 0 + ω + ω dt = 1. d Z Z = r X X Y Z = = c0 + dt = 1 8 donde δ = 10, b = son los parametros de Lorenz 3 [ e t f sen t] cos ω + ω 212

15 11. RESULTADOS PRELIMINARES Se realzaron dversas smulacones de dnámcas de aprendzaje. Para ello se ngresan al modelo parámetros numércos que den cuenta de la conectvdad, condcones ncales y el domno de las dmensones (X, Y, Z). Los resultados se presentan gráfcamente en un espaco de fase trdmensonal, demostrando las dstntas dnámcas característcas de los equpos de alumnos. Estas tradas teórcas ordenadas son las que satsfacen, además, las ecuacones del modelo matemátco. Las condcones ncales aplcadas permtrán realzar un análss prelmnar y, de esa forma, poner a prueba las deas descrtas en este estudo. Los valores son, en una prmera aproxmacón, representatvos de la experenca vvda por los ntegrantes de este proyecto al realzar clases de cencas, específcamente de Físca, en centros de educacón superor que no llevan a cabo nngún tpo de seleccón para el ngreso de sus futuros alumnos. Nos focalzamos en aquellos que desean estudar carreras del área de ngenería motvados por algún nterés específco. Las condcones de nco dan la partda a los cclos teratvos de las dstntas dmensonaldades que propone este trabajo, a las que se le asgnaron sguentes valores: x0 = 2, y0 = 3, z0 = 3 Como X es la varable que representa el cocente ndagacón/persuasón, el valor numérco asgnado x o (de gual forma para y o y z o ) se aplca al programa de resolucón de las ecuacones del modelo. El valor propuesto como condcón ncal para x o =2, en este análss prelmnar, sostene que la ndagacón (trabajo en Laboratoro de Físca) tene una ncdenca del 100% para el proceso de aprendzaje, mentras que la persuasón (presentacón de un vdeo contextualzado referdo al objetvo del aprendzaje) soporta el 50% de la nfluenca efectva destnada a lograr aprendzajes sgnfcatvos. La varable Y que da cuenta de la emoconaldad, y o= 3, está referda al nvel ncal de conectvdad que presenta cada equpo de cuatro alumnos, y se representa por el cocente postvdad/negatvdad. El valor numérco propuesto señala que la postvdad (conectvdad emoconal postva entre los alumnos) se sostene en la medda que tres de cada cuatro alumnos tenen buena conectvdad entre ellos durante el proceso de aprendzaje, mentras que la negatvdad (conectvdad emoconal negatva entre los alumnos) se sostene en la conducta de un solo alumno que no logra medatzar el proceso haca los aprendzajes sgnfcatvos. Análogamente, Z es la varable que representa el cocente nformacón nterna/ nformacón externa, cuyo valor numérco empleado en la condcón ncal, z o= 3, nos señala que la nformacón nterna se sostene en la medda que tres de los cuatro alumnos trabajan comprometdamente haca el nteror del equpo, usando la nformacón que cada uno de ellos maneja (conocmento de conceptos de físca, habldades matemátcas de uno de los alumnos, buen uso de computador, etc.) sn apelar a formas nformatvas externas. En contrapartda, un membro del equpo está más abocado a buscar nformacón externa por fuera del equpo, proceso que, no obstante, no perturba n deterora la búsqueda de aprendzajes sgnfcatvos. La respuesta del modelo con los parámetros aplcados anterormente se muestra a contnuacón: 213

16 Gráfco Nº 3. Representacón en tres dmensones de los dstntos tpos de dnámcas Gráfco 3.1: Atractor de punto fjo débl, r=16.5. Fuente: elaboracón propa. Gráfco 3.2: Atractor de punto fjo, r=19.5 Gráfco 3.3: Atractor de Lorenz, caótco, r= CONCLUSIONES Los resultados obtendos corresponden a un estudo prelmnar y cualtatvo, que demuestra las bondades del modelo desarrollado en este trabajo. De este modo, se valda una prueba de concepto de los objetvos propuestos. Las dnámcas obtendas están en relacón drecta con la caldad del proceso de aprendzaje, pues la varable más relevante es la de la conectvdad (vínculos relaconales), es decr, la cantdad de nexos que pueden establecer entre sí los componentes de cada equpo, lo que redunda en sus rendmentos. Los dstntos estados de equlbro causan dferentes dnámcas. Los estados de equlbro generados por la alta conectvdad en cada una de las dmensones conllevan dnámcas de tpo no lneal o caótco, Gráfco 3.3. En tanto que la conectvdad meda y su estado de equlbro respecto de sus dmensonaldades se traduce en dnámcas de cclo límte, Gráfco 3.2. La baja conectvdad y su fase de equlbro característco redundan en dnámcas de punto fjo, Gráfco 3.1. Lo que se espera, y está aún por ser corroborado y valdado por los datos expermentales, es que cada una de estas dnámcas está asocada a dstntos nveles de rendmento: ) la dnámca de atractor de punto fjo genera bajo rendmento, ) la dnámca de atractor de cclo límte genera rendmento medo, y ) la caótca se traduce en alto rendmento (Losada & Fredrckson, 2005). El análss fundado en las bases de datos recopladas en terreno debe ser cotejado con la solucón teórca del modelo y correlaconado con las gráfcas que se desprenden de las dnámcas no lneales. Los objetvos de aprendzaje logrados durante el proceso de estudo están asocados al parámetro de control r o conectvdad ínter-alumnos. Del resultado de las gráfcas se observan los sguentes valores para r: Gráfco 3.1: r=16.5 ndca pobre conectvdad. La caldad del proceso es baja, lo que sgnfca carenca o muy poca presenca de nteraccones postvas tpfcadas para la actvdad entre los componentes de cada equpo (dálogos, dscusón respetuosa, valoracón de dversos puntos de vsta, humor compartdo, crítcas constructvas, etc., -todas conductas verfcables por segumento u observacón-). Esto determna un logro bajo de aprendzajes 214

17 sgnfcatvos, el que se comprueba a través de la aplcacón de dversos nstrumentos de evaluacón al equpo de trabajo y a cada uno de sus componentes al fnal del proceso. Una vez que un equpo (o una organzacón) ngresa en una dnámca de punto atractor es extremadamente dfícl que salga. Como señalan Baumester et al. (2001), un atractor puntual (por ejemplo, para la dmensón de las emocones, la negatvdad es mayor que la postvdad) es un atractor poderoso y extremadamente estable. Según lo que establece la Segunda Ley de la Termodnámca, una vez que un sstema alcanza la homogenedad total, nada nuevo ocurrrá en él (Losada & Heaphy, 2004). Un equpo (u organzacón) con predomno de un atractor puntual de tales característcas está muerto ante la complejdad de un mundo que exge constante adaptacón e nnovacón. Gráfco 3.2: r=19.5 señala meda conectvdad. En este caso la caldad del trabajo es más ben medocre, lo que señala presenca ntermeda o medana de nteraccones postvas tpfcadas para la actvdad entre los componentes de cada equpo (dálogos, dscusón respetuosa, valoracón de dversos puntos de vsta, humor compartdo, crítcas constructvas, etc.). Esto determna un logro medo de aprendzajes sgnfcatvos, el que se comprueba a través de la aplcacón de dversos nstrumentos de evaluacón al equpo de trabajo y a cada uno de sus componentes al fnal del proceso. Gráfco 3.3: r=31 muestra alta conectvdad. En esta condcón la caldad es alta, ndcando que el nvel de las nteraccones postvas (dálogos, dscusón respetuosa, valoracón de dversos puntos de vsta, humor compartdo, crítcas constructvas, etc.) entre los componentes de cada equpo es muy bueno. Esto establece que el logro de aprendzajes sgnfcatvos es alto. Esto se coteja a través de las medcones realzadas por dversos nstrumentos de evaluacón aplcados tanto al equpo de trabajo como a cada uno de sus componentes al cerrar la sesón. Dsponemos, entonces, de un ndcador decsvo para la caldad del proceso educatvo. El ndcador debe ser contrastado con el que se obtenga de la medcón expermental, punto en el que fnalza el trabajo y, a su vez, se valda. Claramente es de dfícl segumento y oblga a modfcar profundamente varos de los agentes mportantes que partcpan en el proceso educatvo (por ejemplo, la forma de trabajo de los alumnos, sendo esencal el cambo de eje desde la teoría haca las formas expermentales, campos emoconales, condcones ncales, Internet, presenca de las ATA, nformacón al nteror y al exteror de los equpos, evaluacones, etc.). Por ende, es necesaro repensar el proceso educatvo que se realza en la actualdad y que se acepta como la base para un buen aprendzaje, especalmente, en vstas de la vulnerabldad emoconal y su proyeccón futura en los nños. A partr del modelo teórco propuesto, y hacendo una conexón y una analogía con los trabajos de Losada (2004), en nuestro caso en contextos educaconales, se puede afrmar que se cumple el planteamento de que los equpos de alto rendmento se caracterzan por ser capaces de crear un gran número de nexos, snerga y domno del parámetro de control o conectvdad, es decr, de refuerzo mutuo y de crecmento. Losada (1999) determnó que el parámetro de control (o conectvdad) puede causar un cambo radcal en cualquer organzacón, aunque éste es dfícl de alcanzar. Cuando la conectvdad es alta, se observa un equlbro dnámco entre ndagacón/persuasón y orentacón nterna/orentacón externa, además de una mayor postvdad. Cuando la conectvdad es meda, la relacón de postvdad a negatvdad es mucho más baja que la de los equpos de alto desempeño, y exste un desequlbro haca la persuasón y la orentacón nterna. Cuando la conectvdad es baja, exste una preponderanca de la negatvdad sobre la postvdad, y un desequlbro muy defndo haca la persuasón y la orentacón nterna (Losada, 1999). 215

18 Tal como se señaló, s ben estos resultados prelmnares son muy novedosos en funcón de las deas planteadas, está muy avanzada la nvestgacón de su valdacón cuanttatva. Las consecuencas, basadas en el segumento observaconal de equpos de alumnos en sesones de Laboratoro de Físca, son muy promsoras y correlaconadas. Este segumento no nvasvo de las formas relaconales de los alumnos en aula, que es muy fno y específco, coloca el énfass en aquellas conductas tpfcadas que permten un análss expermental de las dmensonaldades presentadas en este trabajo. Con ello se corrobora la dea prncpal que nos ndca que para lograr aprendzajes sgnfcatvos es fundamental el parámetro de control o conectvdad, r, el que está asocado a la transformacón del campo emoconal y a un cambo en la emoconaldad del alumno. Se pretende que, a partr de estos resultados, se den orentacones a los agentes educatvos, de tal forma que comprendan que la caldad de la educacón requere de una transformacón. Dcha transformacón parte por consderar la ntegrdad de la persona humana, de la cual las emocones son parte esencal y, por lo msmo, pueden determnar el éxto o el fracaso del proceso de aprendzaje. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Balanzkat, A., Blamre, R. & Kefala, S. (2006). The ICT Impact Report: A Revew of Studes of ICT Impact on Schools n Europe. Retreved on November 11, 2012 from en/pub/nsght/msc/specalreports/mpact_study.htm Bareman, R. y Gottman, J. M. (1989). Observacón de la nteraccón: Introduccón al análss secuencal. Madrd: Morata. Baumester, R., Bratslavsky, E., Fnkenauer, C. & Vohs, K. (2001). Bad s Stronger than Good. Revew of General Psychology, vol.5 (4), Carr, N. (2011). Superfcales: Qué está hacendo Internet con nuestras mentes? Méxco D.F.: Taurus. Capra, F. (1982). El punto crucal. Buenos Ares: Estacones. Cacoppo, J. T. & Berntson, G. G. (1999). The Affect System: Archtecture and Operatng Characterstcs. Current Drectons n Psychologcal Scence, vol.8 (5), Cohen-Tannoudj, C., Du, B. & Laloë, F. (1977). Quantum Mechancs. Vol. I & II. Pars: Hermann and John Wley & Sons. Connes, A. (1990). Noncommutatve Geometry. San Dego: Academc Press. Drac, P. A. M. (1956). The Prncples of Quantum Mechancs. Oxford: Clarendon Press. Echeverría, R. (2005). Ontología del lenguaje. Santago de Chle: LOM. Fares, J. D. y Burden, R. (2004). Métodos numércos. Madrd: Thomson. Goleman, D. (2005). La ntelgenca emoconal. Barcelona: Karós. Gottman, J. (1994). What predcts dvorce? The Relatonshp between Martal Processes and Martal Outcomes. New Jersey: Lawrence Erlbaum Assocates. Grassberger, P. & Procacca, I. (1982). Characterzaton of Strange Attractors. Physcal Revew Letters, vol.50 (5), Grün, E. y Del Caño, E. (2003). Ensayos sobre sstémca y cbernétca. Buenos Ares: Dunken. Ibáñez, N. (2002). Las emocones en el aula. Estudos Pedagógcos, (28), Kaspar, F. & Schuster, H. G. (1986). Easly Calculable Measure for the Complexty of Spatotemporal Patterns. Physcal Revew A, vol.36 (2), Laughln, R. B. (2007). Un unverso dferente. La renvencón de la físca en la edad de la emergenca. Buenos Ares: Katz. 216

19 Losada, M. & Fredrckson, B. L. (2005). Postve Affect and Complex Dynamcs of Human Flourshng. Amercan Psychologst, vol.60 (7), & Heaphy, E. (2004). The Role of Postvty and Connectvty n the Performance of Busness Teams. Amercan Behavoral Scentst, vol.47 (6), (1999). The Complex Dynamcs of Hgh Performance Teams. Mathematcal and Computer Modellng, vol.30 (9-10), Lorenz, E. (1976). Determnstc Nonperodc Flow. Journal of Atmospherc Scences, vol.20 (2), Maturana, H. (2001). Emocones y lenguaje en educacón y polítca. Santago de Chle: Dolmen. Mnstero de Educacón, Cultura y Deporte de España (2002). Ley Orgánca 10/2002 de Caldad de la Educacón. Madrd: Secretaría General Técnca, Subdreccón General de Informacón y Publcacones. Monzó, J. (2008). Pensamento sstémco. Teoría del caos: Una marposa en el reloj. Recuperado el 7 de octubre de 2012 desde Morello, S. (2005). Intelgenca natural y sntétca. Buenos Ares: Nueva Lbrería. Nakamura, S. (1997). Análss numérco y vsualzacón gráfca con Matlab. Méxco D.F.: Pearson. Pacheco, P., Vllagrán, S., Guzmán, C., Muñoz, I., Quroz, E., Vásquez, L. y Donoso, R. (2011). Modelo de dnámca de sstemas complejos para analzar las emocones, las formas relaconales y los aprendzajes sgnfcatvos con proposcón expermental para su comprobacón. Recuperado el 10 de novembre del 2012 desde papers/2535/submsson/revew/ rv.pdf Rodríguez, M. L. (2010). La teoría del aprendzaje sgnfcatvo en la perspectva de la pscología cogntva. Barcelona: Octaedro. Schuster, H. G. (1995). Determnstc Chaos. Wenhem: Wley-VCH Verlag GMBH & Co.KGaA. Spre, A. (2000). El pensamento de Prgogne. Santago de Chle: Andrés Bello. Sprott, J. C. (2006). Chaos and Tme. Seres Analyss. New York: Oxford Unversty Press. Varela, F., Thompson, E. y Rosch, E. (1997). De cuerpo presente. Barcelona: Gedsa. Zll, D. (1988). Ecuacones dferencales con aplcacones. Méxco D.F.: Ibero Amérca. Zv, J. & Lempel, A. (1977). A Unversal Algorthm for Sequental Data Compresson. IEEE Transactons on Informaton Theory, vol.it-23 (3),

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