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Antes del Siglo XX: Aprendizaje social en comunidades tribales y sociedades antiguas a través de la observación, imitación y narración de historias transmitidas oralmente.

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Década de 1920: Psicólogo ruso Lev Vygotsky desarrolla la Teoría del Aprendizaje Social, resaltando la importancia de la interacción social y la zona de desarrollo próximo en el aprendizaje de un individuo.

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La Teoría del Desarrollo Cognitivo a Través de las Relaciones Sociales de Vygotsky

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Década de 1940: Psicólogo Albert Bandura introduce la Teoría del Aprendizaje Social (también conocida como Teoría del Aprendizaje Observacional o Modelado), destacando la influencia de modelos a seguir en la adquisición de comportamientos y actitudes.

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Teoría del Aprendizaje Social Cognitivo | Albert Bandura

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Década de 1960: Experimentos de Bandura sobre el aprendizaje social demuestran la importancia de los modelos de roles en la adquisición de comportamientos, lo que lleva al desarrollo de la Teoría del Aprendizaje Social-Cognitivo.

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Década de 1970: Desarrollo de la Teoría de la Identidad Social de Tajfel y Turner, que explora cómo las personas se categorizan a sí mismas y a los demás en grupos sociales, influyendo en la forma en que se comportan y se relacionan.

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TEORÍA DE LA IDENTIDAD SOCIAL-HENRI TAJFEL.

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Década de 1990: Auge de la psicología evolutiva y del desarrollo social, destacando cómo los niños aprenden normas, valores y comportamientos sociales a través de interacciones con padres, pares y medios de comunicación.

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Siglo XXI: Avances tecnológicos y proliferación de las redes sociales transforman el aprendizaje social, permitiendo a las personas interactuar y aprender de manera global, pero también planteando desafíos relacionados con la autenticidad de la información y el acoso en línea.
Teoría del Conectivismo 2000 - George Siemens

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Galán Figueroa, P. de los Ángeles, Hernández Gómez, R. M., & Espinoza Cordero, A. I. (2019)
La integración de las redes sociales en la educación presenta una oportunidad emocionante para mejorar el proceso de aprendizaje y promover la interacción en entornos virtuales. Aunque los estudiantes han abrazado en gran medida esta tendencia, los docentes aún enfrentan desafíos y recelos en su adopción. Sin embargo, a través de la colaboración, la formación adecuada y la adaptación de enfoques pedagógicos, es posible superar estas barreras y aprovechar al máximo el potencial de las redes sociales en la educación del siglo XXI.

Galán Figueroa, P. de los Ángeles, Hernández Gómez, R. M., & Espinoza Cordero, A. I. (2019). Aprendizaje en las redes sociales un enfoque de desarrollo en la comunidad. Revista Tecnológica Ciencia Y Educación Edwards Deming, 3(2), 50-66. https://doi.org/10.37957/ed.v3i2.35

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Salas Bustos, David Alejandro. (2020): El brote de coronavirus ha impulsado la transformación de la educación hacia la virtualidad, llevando a las instituciones educativas a adoptar estrategias para la enseñanza remota. La Web Social ha desempeñado un papel crucial en esta transición al facilitar la formación de comunidades virtuales de aprendizaje, lo que ha permitido flexibilizar los entornos educativos y fomentar diversas formas de interacción para alcanzar metas académicas. Mediante un análisis documental, este ensayo propone pautas para convertir las Redes Sociales en comunidades de aprendizaje y destaca beneficios clave, como el acceso facilitado a la información, la ubicuidad de la interconexión y la distribución ágil, libre y de amplio alcance de contenidos educativos.

Salas Bustos, David Alejandro. (2020). Enseñanza remota y redes sociales: estrategias y desafíos para conformar comunidades de aprendizaje. Revista Andina de Educación, 4(1), 36-42. https://doi.org/10.32719/26312816.2021.4.1.5

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Enseñanza remota y redes sociales: estrategias y desafíos para conformar comunidades de aprendizaje

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Kuz, A. . (2022)
En la sociedad digital actual, las redes sociales brindan acceso inmediato e ilimitado a información, impactando la educación universitaria. Este artículo presenta un enfoque didáctico que utiliza Instagram como complemento en la materia de Diseño Interactivo y Experiencia de Usuario. Se describe el proceso de desarrollo y se analiza el uso de Instagram para mejorar la adquisición de contenidos, aprovechando su comunicación, accesibilidad e interacción. Un dispositivo didáctico, con la cuenta @esperienciadeusuarioumet, potencia el aprendizaje en base a estas características.
Kuz, A. . (2022). Instagram como un entorno virtual de aprendizaje complementario para fortalecer los procesos de enseñanza aprendizaje durante Pandemia. Revista Eduweb, 16(1), 130–142. https://doi.org/10.46502/issn.1856-7576/2022.16.01.10

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Boyd, D., & Ellison, N. (2007). Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship. J. Computer-Mediated Communication, (13), 210-230. https://doi.org/ 10.1111/j.1083-6101.2007.00393.x

López Fernández, R., & Martínez, A. B. (2017). Las redes sociales como espacios virtuales de aprendizaje. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación, (13), 182-186. https://doi.org/10.17979/reipe.2017.0.13.2701

Martínez Hernández, A. (2020). Instagram como recurso didáctico en la Educación Superior en los Grados de Infantil y Primaria. En REDINE (Coord.), Contribuciones de la tecnología digital en el desarrollo educativo y social. (pp. 124-134). Eindhoven, NL: Adaya Press.

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Instagram como un entorno virtual de aprendizaje complementario para fortalecer los procesos de enseñanza aprendizaje durante Pandemia

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Boyd, D., & Ellison, N. (2007). Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship. J. Computer-Mediated Communication, (13), 210-230. https://doi.org/ 10.1111/j.1083-6101.2007.00393.x López Fernández, R., & Martínez, A. B. (2017). Las redes sociales como espacios virtuales de aprendizaje. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación, (13), 182-186. https://doi.org/10.17979/reipe.2017.0.13.2701 Martínez Hernández, A.

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Colás Bravo, M.P. y Quintero Rodríguez, I. (2022)
Este estudio revisa la producción científica sobre el aprendizaje en YouTube desde 2010, analizando 264 documentos de bases de datos como Web of Science y Scopus. Se emplean metodologías como PRISMA para el análisis, presentando datos cuantitativos y mapas bibliométricos. Los resultados destacan el aumento de publicaciones desde 2018 y revelan enfoques clave en la investigación del aprendizaje en YouTube, resaltando su evolución hacia la educación informal, la importancia de la socialización en el aprendizaje y su carácter multidisciplinario.
Colás Bravo, M.P. y Quintero Rodríguez, I. (2022). YouTube y Aprendizaje: una revisión bibliográfica sistemática. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación (REICE), 21 (1), 47-63. https://doi.org/10.15366/reice2023.21.1.003.

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idUS - YouTube y Aprendizaje: una revisión bibliográfica sistemática

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Buitrago-Ropero, M., y Chiappe Laverde, A. (2023)
Este estudio examina las huellas digitales en Twitter como indicadores de procesos de representación y aprendizaje de conceptos en estudiantes universitarios. Se analizan tuits generados por grupos de tercer y quinto año, evaluando contenido, contenedor, contexto y operaciones intelectuales. También se investiga el tono emocional mediante análisis de contenido y de sentimiento. Los resultados sugieren que las huellas digitales pueden reflejar tanto aspectos lingüísticos y cognitivos como emocionales en la construcción y representación de conceptos en Twitter, lo que tiene implicaciones transformadoras para la educación.

Buitrago-Ropero, M., y Chiappe Laverde, A. (2023). Representación y aprendizaje de conceptos en Twitter: un análisis de tuits como huellas digitales. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2). https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36244

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Andrés Chiappe Laverde

Resumen: Los tuits o mensajes publicados en la red social Twitter son entendidos como huellas digitales que se producen por la interacción de las personas en entornos digitales. Estas huellas se generan tanto en los procesos de educación formal como los que se conducen a través de Ambientes Virtuales de Aprendizaje, como en los procesos de interacción social propios de las redes sociales. En este estudio se analizaron los procesos de representación y aprendizaje de conceptos a partir de la producción de tuits generados por tres grupos de estudiantes universitarios de tercer y quinto año. Dicho estudio de carácter mixto se adelantó bajo el enfoque del aprendizaje supervisado que contempló dos momentos: uno de instrucción y otro de evaluación. Los tuits se analizaron desde tres categorías: contenido, contenedor y contexto, así como desde las operaciones intelectuales del pensamiento conceptual: supra-ordinación, exclusión, infra-ordinación e iso-ordinación. Adicionalmente, se analizó el tono emocional de los tuits mediante técnicas de análisis de contenido, minería de textos y de análisis de sentimiento. Los resultados del estudio señalan la posibilidad de que las huellas digitales puedan ser utilizadas como indicadores de los procesos de representación y aprendizaje de conceptos, no solo desde la perspectiva de la construcción lingüística y cognitiva que supone aprender y representar conceptos, sino desde las condiciones emocionales que se dan en las interacciones de una red social como Twitter. A partir de allí se discuten y se abordan conclusiones relacionadas con el potencial transformador del uso de huellas digitales en educación.

Palabras clave: análisis de contenido, aprendizaje, conocimiento, tecnologías de la información y de la comunicación.

Abstract: The Tweets or messages published on the social network Twitter are understood as digital footprints that are produced by the interaction of people in digital environments. These footprints are generated both in formal education processes such as those conducted through Virtual Learning Environments, as well as in social interaction processes, typical of social media. In this study, the processes of concept representation and learning based on the production of tweets generated by three groups of third and fifth year university students were analyzed. This study of a mixed nature was carried out under the supervised learning approach that included two moments: one of instruction and the other of evaluation. The tweets were analyzed from three categories: content, container and context, as well as from the intellectual operations of conceptual thinking: supra-ordination, exclusion, under-ordination and iso-ordination. Additionally, the emotional tone of the tweets was analyzed using content analysis, text mining and sentiment analysis techniques. The results of the study indicate the possibility that fingerprints can be used as indicators of the processes of representation and learning of concepts, not only from the perspective of the linguistic and cognitive construction involved in learning and representing concepts, but also from the emotional conditions that occur through the interactions within a social network like Twitter. From there, conclusions related to the transformative potential of the use of fingerprints in education are discussed and addressed.

Keywords: content analysis, learning, knowledge, information and communication technologies.

INTRODUCCIÓN

Las huellas digitales (HD) constituyen el conjunto de datos que las personas producen voluntaria o involuntariamente en sus interacciones digitales a partir del uso de redes sociales ( Mori y Haruno, 2021; Wang et al., 2020), portales de comercio electrónico ( Khajehasani et al., 2020), plataformas de aprendizaje ( Chaabi et al., 2020), o al conjunto de electrodomésticos con capacidad de conectarse a la web los cuales hacen parte del llamado "Internet de las cosas" ( Mohamed et al., 2022).

En ese contexto, el estudio y uso de las HD con el objetivo de incidir en los procesos de toma de decisiones de las personas es ampliamente utilizado en el sector comercial y de servicios; sin embargo, en el campo de la educación apenas empieza a ser explorado en asuntos como el modelado psicométrico de los estudiantes, el análisis de la retención y la deserción del estudiantado; y, la predicción del éxito, el fracaso y el compromiso escolar, entre otros.

Tal como se muestra en la Figura 1, hay investigaciones sobre el uso de HD en educación pero pocas veces se enfocan en el aprendizaje de conceptos a pesar de ser un tema central en los estudios sobre procesos de construcción y representación del conocimiento ( Bin et al., 2020; Chen et al., 2020).

Estas huellas, además de ser indicadores de los contenidos que consumen y producen las personas en el mundo digital, también son indicadores de las acciones que realizan y de los servicios que consumen como usuarios de Internet. Lo anterior ha llevado a que las HD sean entendidas de diversas maneras, ya sean como dato ( Madden et al., 2007), como acción ( Pozdeeva et al., 2021; Sjöberg et al., 2017) o como servicio ( Loutfi, 2022), lo que para Buitrago-Ropero et al. (2020) las hace especialmente atractivas en el campo de la educación pues pueden ser estudiadas desde su dimensión teórica, práctica y axiológica.

Por otra parte, Cobo (2016) señala que el desarrollo de procesos educativos mediados por tecnologías digitales supone pensar en tres categorías: el contenido, el contenedor y el contexto. El Contenido se refiere al conjunto de saberes que constituyen los distintos corpus teóricos que se pueden enseñar de una disciplina científica. El aprendizaje de estos corpus configura redes complejas de conceptos las cuales representan el conocimiento conceptual de una persona. El Contenedor está referido al medio que actúa como vehículo para que los contenidos puedan ser almacenados, sistematizados y comunicados en el desarrollo de las actividades de aprendizaje. En el mundo digital, el vehículo o contenedor es Internet y las HD configuran rastros tanto de los datos que producen/consumen las personas como de las acciones y servicios que utilizan. Por último, el Contexto debe entenderse como el conjunto de condiciones que rodean una práctica o acción educativa. Cobo (2016, p. 63) indica que estos contextos "están influenciados por una vasta cantidad de factores, por ejemplo, institucionales, normativos, relacionales, sociales, culturales, políticos, económicos, emocionales, entre otros".

Primer acercamiento: representar el conocimiento

Según Ouyang et al. (2023), el conocimiento se declara a partir de redes de oraciones que sirven como indicadores de la actividad cognitiva. Este conocimiento implica la construcción de redes de conceptos que se interconectan y declaran a través de proposiciones ( Murnikov y Kask, 2021) que se producen en el marco de cuatro operaciones intelectuales del pensamiento conceptual (OIPC), estas son: la supra-ordinación, la exclusión, la infra-ordinación y la iso-ordinación. La supra-ordinación se genera cuando se determina la categoría conceptual que contiene y subordina el concepto, así la supra-ordinación del concepto perro es caninos. La exclusión se produce cuando se enuncian las categorías conceptuales análogas al concepto las cuales comparten con éste la misma supra-ordinación; por ejemplo, las exclusiones del concepto perro son lobo o zorro. Entre tanto, las infra-ordinaciones corresponden a las categorías conceptuales a partir de las cuales se puede subdividir el concepto. Algunas infra-ordinaciones del concepto perro serían entonces labrador retriever (raza) o perro de compañía (usos). Por último, la iso-ordinación se construye cuando se declaran los rasgos esenciales y distintivos del concepto frente a sus exclusiones. Así, una iso-ordinación de perro estaría relacionado con su condición de ser el único canino domesticado.

Segundo acercamiento: las redes sociales como contenedores de huellas digitales

De acuerdo con las cifras del Pew Internet Research Center, se estima que las redes sociales más usadas son: Youtube (n=73 %), Facebook (n=68 %), Instagram (37 %), Pinterest (28 %), Linkedln (27 %), Snapchat (n=24 %), Twitter (n=22 %), WhatsApp (n=20 %) y Reddlt (n=11 %). Así, las redes sociales, se siguen extendiendo como medios de producción de huellas digitales y su uso es generalizado pues hacen parte de la cotidianidad de las personas ( Argente et al., 2017). Al respecto, Sheikh et al. (2021) resaltan el crecimiento constante de las redes sociales como un fenómeno que se proyecta por encima de los 3430 millones de usuarios para el año 2023, llegando a representar más del 82 % de la totalidad de los internautas de social media a nivel global. Este fenómeno ha hecho que las redes sociales se configuren como los contenedores más usados en el mundo digital.

En particular, los tuits como huellas digitales y como expresiones lingüísticas digitales, tienen una serie de características propias de lo que autores como Nixon y Guajardo (2022) denominan textismos. Allí adquieren la forma de escritos no convencionales que se apoyan además en gráficos digitales como los llamados emoticones y en expresiones abreviadas que parecieran ser la norma en la escritura digital. Como se sabe, esta escritura digital, al menos en el contexto de las redes sociales está caracterizada por no cumplir varias normas gramaticales y de escritura académica. De esta forma, las HD provenientes de estos entornos digitales han de estudiarse bajo este tipo de consideraciones que las ubica como textos digitales con elementos lexicales y semánticos nuevos que pueden ayudar a entender la forma como percibimos e interactuamos con los demás ( Nixon y Guajardo, 2022).

Tercer acercamiento: el tono emocional como elemento de análisis del contexto de las huellas digitales

Estudios como los de Buitrago-Ropero et al. (2020) señalan que el análisis de la emocionalidad que rodea el proceso de construcción de conocimiento está ubicado en el tercer lugar de los estudios sobre el uso de HD en educación. En particular, estos estudios se utilizan para la determinación y el análisis de rasgos de personalidad, tono emocional y tono del lenguaje, entre otros. Para ello, se usa la minería de textos la cual recurre a los principios básicos de la lingüística computacional con propósitos que van desde el etiquetado gramatical, hasta el análisis de estados emocionales a partir de señales psicolingüísticas tal como lo describen Li et al. (2022). Entre tanto, el estudio del tono emocional suele vincular variables como el sentimiento y la ironía mientras que el tono de lenguaje se asocia a variables como la polaridad, la confianza y la objetividad textual.

El estudio se adelantó con tres grupos de estudiantes universitarios quienes participaron de un proceso de entrenamiento y evaluación de conceptos que debían ser explicados en Twitter a lo largo de un periodo de 15 semanas (ver Tabla 1). El análisis de los tuits se realizó a partir de los elementos que señala Cobo (2016) en su Teoría de las 3C: (1), Contenido, (2), Contenedor y (3) Contexto, correspondientes a los siguientes elementos: (1) los tuits que produjeron los estudiantes como reacción a preguntas del docente los cuales fueron denominados tuits conceptuales (TC), (2) la red social Twitter; y por último, (3) el tono emocional y de lenguaje desde donde se produjeron los tuits.

Fases de la investigación

Tal como muestra la Figura 2, el estudio se desarrolló en 2 fases y siguió el enfoque del aprendizaje supervisado ( Rajesh Kumar et al., 2020), el cual contempla dos momentos: entrenamiento y evaluación.

Fase de Entrenamiento

Esta fase se destinó al proceso de instrucción y enseñanza de conceptos relacionados con los temas abordados en las asignaturas que cursaron los tres grupos de estudiantes participantes.

Como parte de la estrategia de enseñanza de conceptos, se utilizaron los mentefactos conceptuales y se explicó cómo, a partir de estos, se pueden determinar las cuatro categorías que circunscriben un concepto; estas categorías se concretan en las cuatro OIPC.

Fase de Evaluación

Esta fase se extendió por 15 semanas y se dividió en tres procesos orientados a la recolección, la extracción y el análisis de los tuits.

La Recolección de Datos

El primer momento se destinó a la generación y recolección de los tuits para lo cual los estudiantes (n=72) reaccionaron voluntariamente a preguntas planteadas por el docente. En los tuits se indagó por los conceptos enseñados en la fase de entrenamiento. Para esto se creó una cuenta en Twitter bajo el nombre de @HuellasDigital3. Los tuits de respuesta fueron denominados tuits conceptuales (TC). De esta forma, el set de datos sobre el que se hizo el proceso de extracción, sistematización y análisis de las HD se configuró tal como se muestra en la Tabla 2. Los tuits respondieron a preguntas sobre los conceptos enseñados en las clases y no incluyeron el uso de emoticones (aunque no se planteó como requisito) pero sí de expresiones abreviadas o que no seguían algunas reglas gramaticales configurando así algunos textismos.

La Extracción de Datos

El segundo momento correspondió al proceso de extracción de tuits escritos por los estudiantes. Para ello, se publicaron tuits en la cuenta @HuellasDigital3 a lo largo de 15 semanas (con una tasa de 1 tuit por semana) en las que se indagó por la comprensión de igual número de conceptos (base de datos, exhaustividad, precisión, ruido, silencio, etc.). Para cada pregunta, los estudiantes, de forma voluntaria, explicaron qué comprendían en relación con los conceptos enseñados previamente en clase. Lo anterior, tal como se muestra en la Tabla 3, implicó una participación de los estudiantes con un promedio de reacción de 23,47 estudiantes por tuit.

Los tuits fueron sistematizados a la luz de tres categorías: Contenido, Contenedor y Contexto.

Categoría 1: Contenido

Para el proceso de extracción de tuits desde la categoría Contenido, se utilizó la estrategia de la estructuración semántica conceptual basada en la construcción de mentefactos conceptuales y en la determinación de la relación entre los TC y las 4 OIPC. Estas operaciones debieron evaluarse a partir de una estructura previa de mentefactos elaborados por tres expertos temáticos que explicaron, a través de estos organizadores gráficos, los 15 conceptos abordados en clase. La validez de cada mentefacto se realizó mediante el coeficiente de Kappa de Cohen para el cual se estableció como valor mínimo de referencia K=0,81 correspondiente a un valor muy alto de concordancia según lo indican Domene-Martos et al. (2021).

De esta forma, cada TC producido por los estudiantes (n=72) fue entendido como un conjunto de Oraciones Proposicionales (OP) que daban cuenta de la comprensión de un concepto. Estas OP se fueron registrando en una matriz en la que se indicaba si ellas reflejaban una supra-ordinación, una exclusión, una infra-ordinación y/o una iso-ordinación. Adicionalmente, se fue señalando con un código de colores (véase a modo de ejemplo la Tabla 4) si las OP eran correctas (verde), parcialmente correctas (amarillo) o incorrectas (rojo).

Las bases de datos académicas son sistemas de información especializados. Algunos ejemplos son Scopus, Redalyc e ISI Web of Science también conocido como WoS

X (verde)

X (verde)

El ruido, al igual que el silencio, es uno de los fenómenos presentes en todo proceso de búsqueda de información

X (verde)

X (verde)

Los ambientes virtuales de aprendizaje hacen parte de los ambientes de aprendizaje presenciales y su rasgo principal es que se apoyan en el uso de TIC. Se clasifican según su entorno y estos pueden ser de conocimiento, colaboración, asesoría experimentación o de gestión.

X (rojo)

X (amarillo)

X (verde)

Categoría 2: Contenedor

Para el proceso de extracción de tuits desde la categoría Contenedor, se utilizaron tanto los TC como los tuits que producían los estudiantes en su actividad normal en Twitter (tuits no conceptuales o TNC). La estrategia consistió en el estudio demográfico del comportamiento de la cuenta de cada estudiante en el periodo de tiempo en el que se llevó a cabo la generación de TC. Para ello, se utilizó el programa en línea Twitonomy y se analizaron las siguientes variables: total de tuits generados, porcentaje de respuesta a otros tuits (retuits), número de seguidores (N), número de personas seguidas (M), día de mayor actividad, hora de mayor actividad y plataforma de tuiteo.

Categoría 3: Contexto

Para el proceso de extracción y sistematización de tuits desde la categoría Contexto, se utilizaron nuevamente los TC y la estrategia del análisis del tono emocional y de lenguaje a partir de 5 variables: sentimiento, confianza, polaridad, ironía y objetividad textual. Cada una de estas variables se midió en términos de los indicadores señalados en la Tabla 5. El estudio de los tonos se llevó a cabo con la API Sentiment Analysis que hace parte del programa en línea Meaning Cloud.

RESULTADOS

Los resultados se presentan en función de las tres categorías propuestas en la metodología descrita en el apartado anterior: Contenido, Contenedor y Contexto.

Resultados de la categoría Contenido

Bajo esta categoría, se tomaron los tuits que produjeron los estudiantes como reacción a las preguntas que el docente publicó con el propósito de indagar por algunos de los conceptos abordados en clase. A estos tuits, se les denominó tuits conceptuales (TC). Para cada TC, el número de estudiantes que reaccionó fue distinto por cuanto la participación de ellos se realizó de forma voluntaria durante toda la investigación. Al respecto, el detalle de la participación de los estudiantes se muestra en la Tabla 6.

Si se cruzan los datos de la Tabla 6 con los de la Tabla 3, se observa entonces que los estudiantes escriben cerca de dos oraciones proposicionales en cada TC usando el 79,58 % de la capacidad de caracteres máximo permitido en Twitter (n=280), es decir, un promedio de 222,82 caracteres por tuit.

Los tuits fueron dispuestos en una matriz en la que se analizaron las oraciones proposicionales inmersas en cada tuit con el ánimo de identificar cuáles de las 4 OIPC se encontraban representadas en dichas oraciones ( Tabla 7).

Algunas de las oraciones no se catalogaron bajo ninguna OIPC por lo cual se les designó como no determinadas (ND). Por otra parte, las oraciones proposicionales (OP) fueron evaluadas a partir de tres escalas: correcta, incorrecta y parcialmente correcta; esto para reconocer si el ejercicio de conceptualización que se mostraba en los TC era elaborado adecuadamente. Los resultados se muestran en la Tabla 8.

En total, los estudiantes produjeron 671 OP equivalentes a 12571 palabras y 78434 caracteres. De éstas, la mayor actividad se concentró en oraciones del tipo iso-ordinación (n=255) y la menor actividad se presentó en oraciones del tipo exclusión (n=29). La OIPC donde mayor nivel de acierto hubo fue la iso-ordinación (n=10.88%) que a su vez corresponde con el tipo de oraciones que más produjeron los estudiantes (n=38 %) en su actividad de tuiteo conceptual.

En relación con los grupos de estudiantes participantes (Gr. A, Gr. B y Gr.C), los resultados muestran que los estudiantes más activos en la producción de TC correspondieron al Grupo B. Este grupo, además de ser el más numeroso, es el que mayor nivel de representatividad tiene sobre la producción de TC. El detalle de la participación por grupos se muestra en la Tabla 9.

Resultados de la categoría Contenedor

Bajo esta categoría, se analizó el comportamiento de la cuenta de cada estudiante en Twitter. El análisis consideró tanto la actividad de producción de tuits conceptuales (TC) como de los tuits que produjeron los estudiantes como parte de su actividad habitual en esta red social (TNC).

La herramienta de análisis escogida fue el programa Twitonomy el cual permite hacer una radiografía amplia de la cuenta de Twitter de una persona mostrando datos como el número de seguidores (N), número de personas que se sigue (M), el crecimiento diario de la cuenta y el promedio de tuits producidos diariamente. Así, el estudio buscó analizar datos como: día de la semana de mayor actividad, hora de mayor actividad, plataforma de mayor uso para tuitear, N, M y la Tasa N/M; esta última fue usada como indicador del nivel de participación en la red. Se analizaron las cuentas del 100 % de los estudiantes que participaron en la investigación y se estudiaron las variables relacionadas con la categoría Contenedor, cuyo detalle se muestra en la Tabla 10.

Por otra parte, el análisis de la actividad digital de los participantes se realizó en función del día de la semana y las horas del día en que se produjeron los tuits ( Tablas 11 y 12). Esta relación revelaría asuntos como la gestión del tiempo de estudio y de desarrollo de actividades de aprendizaje orientadas a la apropiación conceptual.

Por último, se muestra el análisis comparativo de la actividad de tuiteo para los 3 grupos (Gr. A, Gr. B y Gr.C). Los datos de la Tabla 13 reflejan que el grupo que más intervino en la producción de tuits fue el Grupo B con más del 50 % de la participación. En relación con su condición de usuarios que siguen o son seguidos por otros, el grupo que mejor participación tuvo fue el Grupo C (N/M=1,44).

Resultados de la categoría Contexto

Bajo esta categoría, se analizó el tono emocional y de lenguaje de los TC de los estudiantes. La herramienta de análisis fue Sentiment Analysis, una interfaz de programación de aplicaciones semánticas (API semántica). Sentiment Analysis permite estudiar variables como el sentimiento, la confianza, la polaridad, la textualidad y la ironía asociadas a la producción lingüística de una persona. Para el análisis, las palabras que conformaban cada TC fueron tratadas como unidades psicolingüísticas usando el enfoque del aprendizaje automático ( Mir et al., 2022). La descripción analítica de estas variables se presenta en la Tabla 14.

Ironía

Analiza la existencia de expresiones que contradicen una idea o concepto. Junto con la polaridad, sirve para medir la contradicción interna de una idea o concepto.

Polaridad

Analiza una expresión en función de lo contradictorio que pueden llegar a resultar las distintas partes que se usan en un texto para afirmar o negar algo. Es una medida de la contradicción interna en la manifestación de una idea o concepto.

Objetividad textual

Analiza el nivel de construcción analítica usualmente ligada a condiciones como la racionalidad, la sistematicidad y la inclusión o no de juicios de valor individual expresados en una idea o concepto.

En la investigación, se llevó a cabo el análisis del 100 % de los TC (n=352) que produjeron los estudiantes. Como se observa en la Tabla 15, la generación de TC tuvo tendencia a producirse desde sentimientos positivos (n>69 %), con una polaridad predominantemente valorada como de acuerdo; por otra parte, la textualidad fue calificada principalmente como objetiva (n=52 %) aunque sin distar mucho de su opuesta, la textualidad subjetiva. Todo lo anterior se produjo en un contexto sin ironía manifiesta. Entre tanto, el promedio de confianza se ubicó en un rango muy alto (n>97) con valores en todos los TC por encima de 75.

En relación con los grupos, se observa en la Tabla 16 una fuerte influencia del Grupo B en la determinación de la variable Sentimiento, ubicándose como grupo más destacado en al menos tres indicadores, especialmente los que determinan la condición positiva. Entre tanto, para esta misma variable, el Grupo C se presenta como el de menor relevancia en 4 de los indicadores. Para la variable Polaridad, el grupo que mayor nivel de polaridad positiva presentó fue nuevamente el Grupo B mientras que el Grupo A se muestra como el de mayor polaridad negativa. En términos de la Objetividad textual, el Grupo B se destaca por ser el que moviliza el conjunto de TC hacia la objetividad, mientras que el Grupo C lo hace hacia la subjetividad. El nivel de Ironía detectado en todos los grupos es nulo.

DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

Abordar las huellas digitales como indicadores de los procesos de representación del conocimiento en entornos de aprendizaje digital abre la posibilidad de entenderlas más allá de los datos mismos. Su análisis debe hacerse desde un panorama amplio en el que se estudie su relación con los dispositivos y recursos tecnológicos que se utilizan para su difusión, así como con las condiciones emocionales y de lenguaje que subyacen a su producción. Lo anterior, se convierte en información pertinente para el estudio profundo de los procesos de enseñanza y aprendizaje en espacios como los ambientes virtuales de aprendizaje, los cursos masivos abiertos en línea (MOOC) o las redes sociales, tal como lo señalan Chamorro et al. (2022) y Zubareva et al. (2022).

Con relación al uso de operaciones intelectuales del pensamiento conceptual (OIPC) implicadas en la representación del conocimiento conceptual, se infiere una gran dificultad en los estudiantes para categorizar un concepto usando de forma simultánea y correcta las 4 OIPC. El hecho de que los estudiantes hagan un énfasis marcado sobre procesos de iso-ordinación y supra-ordinación puede indicar una mayor capacidad por parte de los estudiantes para establecer los rasgos distinguibles (iso-ordinación) de un concepto en relación con otros conceptos análogos, así como para comprender el concepto como parte de un concepto mayor que lo contiene (supra-ordinación). El vacío o la brecha de aplicación sobre las otras dos OIPC serviría de alerta para ajustar los procesos de enseñanza de conceptos.

De otro parte, llama la atención que pese a la limitante de los 280 caracteres que impone Twitter, los estudiantes usan un promedio de 1,93 oraciones proposicionales y el 79,58% de la capacidad máxima de caracteres. Al respecto, la cantidad de oraciones proposicionales (OP) parece no tener relación con el acierto o el desacierto conceptual. Esto podría indicar que la actividad de comprensión de conceptos y de escritura de OP, más que estar relacionada con la extensión textual, está vinculada, por una parte, con la capacidad de escritura en línea en el nivel más básico (descriptivo) tal como lo explica Cassany (2012); y por otra, con procesos de memorización ( Bautista-Vallejo et al., 2020) más que con procesos de desarrollo del pensamiento conceptual y la construcción colaborativa y folksonómica del conocimiento tal como lo afirman Yu y Chen (2020).

Por su parte, el análisis de Twitter como Contenedor de tuits permitió entender que su producción está relacionada con tres condiciones: la instrucción, la asignación de deberes académicos y el uso del tiempo libre asociado al consumo de redes sociales. Al respecto, se encontró que los días de mayor actividad en la producción de tuits (lunes, martes y domingo) siempre estuvieron cerca (o coincidieron) a los días en los que se llevaba a cabo algún proceso de instrucción (martes y miércoles) o de realización de tareas escolares, lo que suele acontecer los días del fin de semana según lo indican los mismos estudiantes. Lo anterior puede ayudar a entender la necesidad de que las prácticas educativas que vinculan el uso de recursos TIC se conecten con las actividades no necesariamente escolares pues ello puede llevar a un uso más académico de recursos como las redes sociales. Igualmente, los datos confirman que las altas horas de la noche y las primeras horas del día son las preferidas por los estudiantes para llevar a cabo su participación en redes sociales. Este fenómeno se invierte en las horas en las que los estudiantes asisten a clases (7:00 a.m. a 12:00 m. y de 1:00 p.m. a 7:00 p.m.) reflejando el poco o nulo uso de ellas en las actividades educativas que orientan los docentes.

Al mismo tiempo, los indicadores de personas que siguen (N) o son seguidas por los estudiantes (M), reflejan que ellos se perfilan más como productores que como consumidores de HD. Este fenómeno puede resultar útil tanto para el diseño de actividades de aprendizaje colaborativas en entornos digitales que hagan uso de redes sociales como en futuras investigaciones para estudiar el comportamiento prosumidor (de producción y consumo) de HD del que habla Bratianu (2022).

Finalmente, con relación al tono emocional y de lenguaje que subyace a la generación de HD como los tuits, es posible concluir que su caracterización, constituida mayoritariamente por sentimientos catalogados como muy positivos, puede estar asociada al hecho de que la actividad de tuiteo conceptual se planteó desde el inicio como una actividad voluntaria no sujeta a calificación y con una implicación muy baja en términos de dedicación de tiempo. Esta percepción fue ratificada por los estudiantes a lo largo de la fase de evaluación quienes indicaron que la producción de TC fue incorporada de forma natural a su actividad tuitera habitual, especialmente entre los que presentan una alta actividad en Twitter.

En materia de prospectiva de la investigación, se plantea la necesidad de fortalecer el estudio del impacto de la categoría Contexto a partir de enfoques de minería textual basados en el uso de recursos de diccionario cerrado no acotados únicamente a los diccionarios de datos del programa, de modo que los investigadores puedan personalizar y co-construir tales diccionarios (lo cual es hoy técnicamente posible). De otra parte, se hace necesario poder estudiar los tuits como unidades digitales escritas que permiten el uso de textismos y de expresiones gráficas como los emoticones como parte de la composición léxico-semántica de los estudiantes haciendo posible que los estudios analicen dichas expresiones como indicadores de las actividades de comprensión de conceptos, pero también del ámbito emocional desde el que se producen.

Igualmente, se señala la necesidad de que las investigaciones futuras estudien el uso de HD en educación desde la triada Contenido-Contenedor-Contexto en función de otros contenedores digitales tanto de acceso abierto como de acceso cerrado; esto llevaría a estudiar si la representación y la construcción de conceptos expuestos en formatos textuales alfabéticos difiere de la que se hace con los formatos audiovisuales como sucede en YouTube, en donde habría que fijar unas semánticas de análisis distintas.

Agradecimientos

Agradecemos a la Universidad Libre (Ágora Latinoamericana) y a la Universidad de La Sabana (Grupo Tecnologías para la Academía - Proventus (Proyecto EDUPHD-20-2022) por el apoyo recibido en la preparación de este artículo.

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Información adicional

Cómo citar: Buitrago-Ropero, M., y Chiappe Laverde, A. (2023). Representación y aprendizaje de conceptos en Twitter: un análisis de tuits como huellas digitales. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2). https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36244

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tecnologías de la información y de la comunicación

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Representación y aprendizaje de conceptos en Twitter: un análisis de tuits como huellas digitales

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The Tweets or messages published on the social network Twitter are understood as digital footprints that are produced by the interaction of people in digital...

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Actualidad: Investigaciones sobre neurociencia social y emocional resaltan la importancia de la empatía, la teoría de la mente y la regulación emocional en el aprendizaje social. La educación socioemocional se integra cada vez más en los programas escolares para promover habilidades sociales saludables.

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¿Te has preguntado alguna vez a qué llaman las neurociencias cerebro social? Aquí tienes la respuesta

Ciertamente, la mayoría de las personas son seres sociales porque anhelan constantemente la validación social.

Es decir, necesitan sentirse amados, respetados y queridos para poder sobrevivir.

En este sentido, podemos decir que el cerebro humano está conectado con un hambre natural de contacto y compañía.

Y que sin estas cosas, una persona puede fácilmente deprimirse o ponerse ansiosa.

En este post, te hablaremos sobre a qué llaman las neurociencias cerebro social. Además, si estás pensando estudiar neurociencia o complementar tus estudios de licenciatura en neurociencias, el contenido de este artículo puede ayudarte a decidir.

¿Quieres descubrir todo esto y mucho más?

No te pierdas lo que te vamos a contar a lo largo de las siguientes líneas.

¡Vamos allá!

¿Qué es la neurociencia y cómo funciona el cerebro?

En primer lugar, tienes que entender que la neurociencia es el estudio del cerebro, que es una parte del sistema nervioso central. Se centra en cómo funciona y cómo se ve afectado por factores externos.

En definitiva, el cerebro está formado por miles de millones de neuronas que se conectan entre sí y forman redes neuronales. Estas redes son responsables de muchos procesos diferentes en nuestro cuerpo, como el pensamiento, el sentimiento, la memoria y el movimiento.

De este modo, las neuronas se comunican entre sí a través de señales eléctricas que se envían de una neurona a otra.

Entonces, cuando estas señales llegan a su destino, provocan un potencial de acción en la neurona receptora.

Así que este proceso se puede comparar con la caída de un árbol cuando hay suficiente viento o lluvia para que suceda: una vez que algo activa una neurona, hace que otras neuronas se disparen en secuencia como fichas de dominó que caen unas sobre otras hasta que todo llega a su punto final.

La neurociencia de Goleman, ¿qué nos dice la teoría de Goleman?

En Inteligencia emocional, el autor Daniel Goleman analiza la importancia de reconocer las emociones en nosotros mismos y en los demás. Él argumenta que las personas que pueden comprender sus propios sentimientos y los de los demás son más capaces de manejar las relaciones y trabajar de manera productiva.

Entonces, ¿ a qué llaman las neurociencias cerebro social?

¿Qué significa lo que refiere Goleman como cerebro social?

Según Goleman, el cerebro social es la capacidad de los humanos para construir relaciones con otras personas. Esto es a qué llaman las neurociencias cerebro social.

Es decir, cuando interactuamos con otros en un entorno social, usamos los circuitos neuronales de nuestro cerebro para identificar y responder a las emociones, así como a las señales no verbales.

Por ende, el cerebro social se puede utilizar tanto para buenos como para malos propósitos.

Por ejemplo, cuando alguien quiere manipular los pensamientos o sentimientos de otra persona, utilizará su conocimiento de las emociones y los rasgos de personalidad de la persona.

¿Cómo interviene el cerebro en nuestra vida social?
El cerebro humano es una parte esencial de nuestra vida social.
Pues se trata del órgano que controla nuestros pensamientos, emociones y recuerdos.

Y esto está íntimamente ligado a las relaciones sociales entre las personas.

En efecto, nos estamos refiriendo a comprender los sentimientos y pensamientos de otros, como te decíamos antes o a recordar situaciones.

Aunque no todo el cerebro es el que controla el comportamiento social, sino que esto se centra en una de sus áreas.

¿Qué parte del cerebro se encarga del comportamiento social?

En concreto, la corteza prefrontal es responsable del comportamiento social.

En este contexto, has de entender que se trata de la capacidad de una persona para tomar decisiones, planificar y organizar sus pensamientos.

Así que, como ya sabes a qué llaman las neurociencias cerebro social, es imprescindible que sepas que esta es una de las partes clave del cerebro que nos ayuda a tomar decisiones.

También nos ayuda a controlar nuestras emociones y regular nuestros impulsos.

¿Cuáles son las habilidades sociales según Goleman?

En líneas generales, las habilidades sociales son las habilidades y los comportamientos que permiten a las personas trabajar bien con los demás. Estas habilidades incluyen empatía, persuasión y negociación.
Goleman define las habilidades sociales como "habilidades y comportamientos que permiten a las personas trabajar bien con los demás".
Y aquí es donde ubicamos el concepto de inteligencia social, también integrado por Goleman en su teoría.

¿Qué significa la inteligencia social?

Por su parte, la inteligencia social es la capacidad de comprenderse y gestionarse a uno mismo, a los demás y al entorno.

De este modo, la inteligencia social es una habilidad que se puede desarrollar a través de la autoconciencia y el entrenamiento en habilidades sociales.

¿Cómo influye el cerebro en el desarrollo de nuestra personalidad?

Como sabes, el cerebro es el órgano más importante de nuestro cuerpo.

Pues controla todos nuestros pensamientos, sentimientos y acciones.

También es responsable de cómo nos desarrollamos como personas.

Es decir, todos nacemos con ciertos genes que pueden predisponernos a ciertos trastornos mentales o rasgos de personalidad.

Y estos genes se pueden transmitir de generación en generación.

Pero el entorno en el que vivimos también influye en cómo nos desarrollamos como personas.

Por ejemplo, si un individuo tiene una infancia difícil, puede volverse más agresivo que alguien que tuvo una infancia feliz.

¿Cuándo se desarrolla el cerebro social?

En este aspecto, el cerebro social se desarrolla en respuesta al entorno, y el entorno cambia constantemente.

Entonces, el cerebro social de un niño se desarrollará de manera diferente dependiendo de lo que experimente, por lo que también se atiende a la neurociencia en la educación.

Por tanto, el cerebro social se desarrolla como resultado de las interacciones de un individuo con su entorno.

Y en este sentido, el cerebro social de un niño se desarrollará de manera diferente según lo que experimente, por lo que es importante que los padres se aseguren de brindarles una variedad de experiencias a sus hijos.
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