Aprendizaje basado en problemas para mejorar las competencias de programación en los estudiantes de Ingeniería de Sistemas, UNSCH 2024

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo implementar el Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) para mejorar las competencias de programación en Python en los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional San Cristóbal de Huamanga, Ayacucho 2024. El estudio fue de enfoque cuantitativo, tipo aplicada y diseño cuasiexperimental con pretest y postest. La muestra estuvo conformada por 90 estudiantes del curso de Algoritmos y Solución de Problemas del semestre 2024-II, distribuidos en un grupo experimental (n = 45) y un grupo control (n = 45). Se utilizó una prueba de desarrollo de 30 ítems, validada mediante juicio de expertos y con un coeficiente KR-20 promedio de 0.89, estructurada en tres dimensiones: Pensamiento Lógico-Algorítmico, Habilidades de Codificación y Depuración y Prueba. La intervención consistió en 11 sesiones ABP con integración de herramientas tecnológicas como Python, Google Colab, GitHub y PyCharm. Dado que los datos no siguieron una distribución normal según la prueba de Shapiro-Wilk (p < 0.05), se empleó la prueba U de Mann-Whitney para la comparación entre grupos y la prueba de Rangos con Signo de Wilcoxon para la comparación intragrupal. La equivalencia inicial entre grupos fue confirmada en el pretest (p > 0.05 en todas las variables). Los resultados del postest evidenciaron diferencias estadísticamente significativas (p < 0.001) en las tres dimensiones, con una diferencia de 8.4 puntos en el Promedio General entre el grupo experimental (x = 15.7) y el grupo control (x̄ = 7.3). Se concluye que el ABP mejoró significativamente las competencias de programación en los estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la UNSCH.