Métodos de enseñanza-aprendizaje y su efecto en el desarrollo profesional y competencial de los egresados

  1. Vicente Coll-Serrano 1
  2. Cristina Pardo-García 1
  3. Pedro J. Pérez 1
  1. 1 Universitat de València
    info

    Universitat de València

    Valencia, España

    ROR https://ror.org/043nxc105

Revista:
Culture and Education, Cultura y Educación

ISSN: 1135-6405,  1578-4118

Año de publicación: 2018

Volumen: 30

Número: 3

Páginas: 569-583

Tipo: Artículo

DOI: 10.1080/11356405.2018.1494773 DIALNET GOOGLE SCHOLAR

Otras publicaciones en: Culture and Education, Cultura y Educación

Resumen

Este artículo analiza el efecto de los métodos de enseñanza-aprendizaje en la universidad española sobre tres medidas de output educativo: nota media; valoración de los egresados en distintas dimensiones del desarrollo profesional y valoración respecto de la adquisición de competencias y habilidades profesionales. Se utilizan modelos multinivel donde los graduados (primer nivel) son agrupados en áreas de estudio (segundo nivel). Los métodos Asistencia a clase y Trabajos escritos son los más influyentes en la nota media, pero los que menos influyen en el futuro laboral de los egresados, medido con valoraciones de aspectos profesionales o competencias. En cambio, Aprendizaje basado en problemas, Prácticas en empresa y Conocimientos prácticos y metodológicos son los métodos más influyentes en la trayectoria profesional y en el desarrollo de competencias profesionales específicas.

€ Ver financiación

Información de financiación

Para el caso de la educación universitaria española, en este trabajo se utilizan datos REFLEX para estimar los efectos de diferentes métodos de enseñanza-aprendizaje sobre tres medidas del resultado educativo: (i) nota media obtenida en los estudios universitarios; (ii) valoraciones de los estudiantes de la contribución de sus estudios universitarios a seis aspectos relevantes para su desarrollo profesional; y (iii) valo-raciones de los estudiantes de la contribución de sus estudios universitarios a 18 competencias demandadas en el mercado laboral.

Financiadores

Referencias bibliográficas

  • ANECA. (2007). Informe ejecutivo. El profesional flexible en la sociedad del conocimiento. Madrid: ANECA.
  • Barone, C., & Ortiz, L. (2011). Overeducation among european university graduates: A comparative analysis of its incidence and the importance of higher education differentiation. Higher Education, 61, 325–337.
  • Barrow, L., & Rouse, C. E. (2004). Using market valuation to assess public school spending. Journal of Public Economics, 88, 1747–1769.
  • Beattie, K., & James, R. (1997). Flexible coursework delivery to Australian postgraduates: How effective is the teaching and learning? Higher Education, 33, 177–194.
  • Belfield, C. R., Bullock, A. D., & Fielding, A. (1999). Graduates’ view on the contribution of their higher education to their general development: A retrospective evaluation for the United Kingdom. Research in Higher Education, 40, 409–438.
  • Benarroch, A., & Núñez, G. (2015). Aprendizaje de competencias científicas versus aprendizaje de contenidos específicos. Una propuesta de evaluación. Enseñanza de las Ciencias, 33(2), 9–27.
  • Bryk, A. S., & Raudenbush, S. W. (1992). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods. Newbury Park, CA: Sage Publications.
  • De Leeuw, J., & Kreft, I. G. G. (1986). Random coefficient models for multilevel analysis. Journal of Educational Statistics, 11, 57–85.
  • Dolton, P., & Makepeace, G. M. (1990). Graduate earnings after six years: Who are the winners? Studies in Higher Education, 15, 31–55.
  • Dolton, P., Marcenaro, O. D., & Navarro, L. (2003). The effective use of student time: A stochastic frontier production function case study. Economics of Education Review, 22, 547–560.
  • Escolano-Pérez, E. (2014). Cognitive-motivational variables of beginner university students in the first year of adaptation to the European higher education area. Cultura y Educación, 26, 417–447.
  • Franco-Mariscal, A. J. (2015). Competencias científicas en la enseñanza y el aprendizaje por investigación. Un estudio de caso sobre corrosión de metales en secundaria. Enseñanza de las Ciencias, 33(2), 231–252.
  • Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering and mathematics. PNAS, 111, 8410–8415.
  • James, E., Alsalam, N., Conaty, J. C., & To, D. L. (1989). College quality and future earnings: Where should you send your child to college? American Economic Review, 79, 247–252. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/1827765
  • Koenen, A.-K., Dochy, F., & Berghmans, I. (2015). A phenomenographic analysis of the implementation of competence-based education in higher education. Teaching and Teacher Education, 50, 1–12
  • Krueger, A. B. (2003). Economic considerations and class size. The Economic Journal, 113, F34–F63.
  • Kucel, A., Róbert, P., Buil, M., & Masferrer, N. (2016). Entrepreneurial skills and education-job matching of higher education graduates. European Journal of Education, 51, 73–89.
  • Kucel, A., & Vilalta Bufí, M. (2013). Job satisfaction of university graduates. Revista de Economía Aplicada, 61(XXI), 29–55.
  • Longford, N. T. (1993). Random coefficient models. Oxford, UK: Clarendon Press.
  • McGuinness, S., Whelan, A., & Bergin, A. (2016). Is there a role for higher Eeducation institutions in improving the quality of first employment? B.E. Journal of Economic Analysis & Policy, 16(4), 1–15.
  • Meng, C., & Heijke, H. (2005). Student time allocation, the learning environment, and the acquisition of competencies (ROA Research Memorandum ROA-RM2005/1E). Maastricht: Maastricht University.
  • Moreno-Fernández, O., & Moreno-Crespo, P. (2015). From research question to scientific publication: Educational innovation with university students. Cultura y Educación, 27, 899–928.
  • Murillo Torrecilla, F. J. (2008). Los modelos multinivel como herramienta para la investigación educativa. Magis, Revista Internacional de Investigación en Educación, 1, 45–62.
  • Pardo, A., Ruíz, M. A., & San Martín, R. (2007). Cómo ajustar e interpretar modelos multinivel con SPSS. Psicothema, 19, 308–321.
  • Pescarella, E. T., Smart, J. C., & Smylie, M. A. (1992). College tuition costs and early career socio-economic achievement: Do you get what you pay for? Higher Education, 24, 275–290.
  • Pischke, J. (2007). The impact of length of school year on student performance and earnings: Evidence from the German short school years. The Economic Journal, 117, 1216–1242.
  • Rivkin, S. G., Hanushek, E. A., & Kain, J. F. (2005). Teachers, schools, and academic achievement. Econometrica, 73, 417–458.
  • Rouse, C. E., & Krueger, A. B. (2004). Putting computerized instruction to the test: A randomized evaluation of a ‘scientifically-based’ reading program. Economics of Education Review, 23, 323–338.
  • Salas-Velasco, M. (2014). Do higher education institutions make a difference in competence development? A model of competence production at university. Higher Education, 68, 503–523.
  • Storen, L. A., & Aamodt, P. O. (2010). The quality of higher education and employability of graduates. Quality in Higher Education, 16, 297–313.
  • Struyven, K., & De Meyst, M. (2010). Competence-based teacher education: Illusion or reality? An assessment of the implementation status in Flanders from teachers’ and students’ points of view. Teaching and Teacher Education, 26, 1495–1510.
  • Suleman, A. (2016). A fuzy clustering approach to evaluate individual competencies from REFLEX data. Journal of Applied Statistics, 1–21. doi:10.1080/02664763.2016.1257589
  • Sweetman, R., Hovdhaugen, E., & Karlsen, H. (2014). Learning outcomes across disciplinary divides and contrasting national higher education traditions. Tertiary Education and Management, 20, 179–192.
  • Teixeira, P., Teixeira, P. N., Cardoso, S., Rosa, M. J., & Magalhães, A. (2016). Graduates’ perceptions about labour market competencies: Does the type of institution and programme make a difference? Higher Education Policy, 29, 109–129.
  • Todd, P. E., & Wolpin, D. I. (2003). On the specification and estimation of the production function for cognitive achievement. The Economic Journal, 113, F3–F33.
  • Vaastra, R., & De Vries, R. (2007). The effect of the learning environment on competences and training for the workplace according to graduates. Higher Education, 53, 335–357.
  • Van der Velden, R. (2013). Measuring competences in higher education. What next? In S. Sigrid Blömeke, O. Zlatkin-Troitschanskaia, C. Kuhn, & J. Fege (Eds), Modeling and measuring competencies in higher education: Tasks and challenges (pp. 207–217). Rotterdam: Sense Publishers.[
  • Vila, L. E., Dávila, C. D., & Mora, J. G. (2010). Competencias para la innovación en las universidades de América Latina: un análisis empírico. Revista Iberoamericana de Educación Superior, 1(1), 5–23.
Fuente de los datos: Dialnet