Introducción

La sociedad actual es producto de la inmersión de las tecnologías en todas sus áreas, sectores y niveles jerárquicos, que han transformado las formas de comunicarse, investigar y aprender. Estos cambios en la manera de aprender no se hicieron notorios en lo educativo, pues tuvo que pasar algún tiempo antes de que las primeras generaciones, que nacieron y crecieron en un mundo tecnológico, llegaran a las aulas. En la actualidad, la apatía, el bajo rendimiento académico, la falta de resolución de problemas y la falta de pensamiento crítico por parte de los estudiantes, incluso con el uso permanente de la tecnología, refuerzan la idea de que las pedagogías tradicionales han perdido terreno para dar respuesta satisfactoria a las necesidades de aprendizaje de los nuevos estudiantes (López-Belmonte et al., 2021; Wu, 2017).

Como respuesta, en las últimas décadas ha tenido lugar una gran revolución tecno-pedagógica, de la cual han surgido modelos y metodologías de aprendizaje. De esta manera, el presente artículo se enfoca en el aprendizaje invertido, a la luz del éxito observado desde lo empírico, y que promete ser una solución para atender los problemas educativos que han traído consigo las brechas entre las prácticas tradicionales de enseñanza y las nuevas necesidades e intereses de aprendizaje (Ali et al., 2017; López- Belmonte et al., 2021; Wu, 2017; Xiao et al., 2018).

El aprendizaje invertido y su estructura pedagógica

La estructura pedagógica del aprendizaje invertido ubica este proceso en dos momentos y espacios: la preparación previa y la clase; es decir, permite trasladar fuera del aula aquellos contenidos que pueden ser abordados por el estudiante sin la necesidad de la presencia del docente, generando así metodologías activas que le permitan al estudiante construir su propio conocimiento, al tiempo que cuenta con la presencia del docente para orientarlo y retroalimentarlo de forma inmediata (Burgess et al., 2017; López- Belmonte et al., 2021; Zante, 2020; Zheng & Zhang, 2020). A pesar de que la instrucción del aprendizaje invertido se caracteriza en dos tiempos, existen autores que realizan su implementación, conceptuando la estructura, en tres tiempos: previo a la clase, en la clase y posterior a esta (Blau & Shamir-Inbal, 2017; Cukurbasi & Kiyici, 2018; Fan, 2018; He et al., 2018; Hu et al., 2019; Persky & McLaughlin, 2017; Zhai et al., 2017) como muestra la figura 1.

Implementaciones del aprendizaje invertido

Existe una gran cantidad de producción científica acerca de las implementaciones del aprendizaje invertido (López-Belmonte et al., 2021, Wu et al., 2017) entre las cuales se encuentran los siguientes beneficios de este modelo: el aumento del rendimiento académico en términos de calificaciones escolares (Guy & Marquis, 2016), la motivación (Burgess et al., 2017; Lo & Hew, 2017; Long et al., 2016) y el aprendizaje autorregulado (Blau & Shamir-Inbal, 2017; Sun et al., 2017); además de la promoción de la participación mediante estrategias activas en clase (Burgess et al., 2017; Guy & Marquis, 2016).

Sin embargo, ante el aumento de las implementaciones y del acumulado científico del modelo, se resalta la confusión conceptual y de alcances prácticos para los elementos del aprendizaje invertido (Bond, 2019; López- Belmonte et al., 2021; Wu, 2017). Esto causa falta de consenso en las formas de implementarlo (Bond, 2019; Fox et al., 2018; Kelly & Denson, 2017; Lee et al., 2017; Lo, 2018; Persky & McLaughlin, 2017) y genera la necesidad de construir marcos de diseño e implementación que orienten a los docentes y a las instituciones, garantizando no solo el éxito, sino también la eficacia del modelo (Lo, 2018; Persky & McLaughlin, 2017).

A la luz de tales necesidades, se identifican en los estudios debilidades referentes a la falta de análisis en las formas de implementación (de Araujo et al., 2017), falta de aplicación de la teoría en el funcionamiento del modelo (Çakiroğlu & Öztürk, 2017; Lo et al., 2017), falta de investigación rigurosa (Chi et al., 2018; Hsu et al., 2016; Lo et al., 2017), falta de marcos de trabajo que integren todos los elementos del aprendizaje invertido (de Araujo et al., 2017; Lo; 2018), falta de estudios de retención a largo plazo de los beneficios adquiridos bajo el modelo (Dominguez et al., 2017), falta de diseño instruccional para el modelo derivado de implicaciones teóricas (Lee et al., 2017; Lo, 2018; Persky & McLaughlin, 2017; Song & Kapur, 2017; Zhou et al., 2018), enfoques de estudios comparativos del aprendizaje invertido con el modelo tradicional (Jong, 2017; Luo et al., 2019).

Es necesario avanzar hacia nuevos modelos de enseñanza centrados en el estudiante; el aprendizaje invertido desde su éxito empírico ofrece la posibilidad de alcanzar esta meta, sin embargo, muchas de las implementaciones realizadas no permiten discutir los diseños y las prácticas utilizadas, pues no ofrecen los marcos de trabajo teóricos y metodológicos que facilitan su comprensión y cómo los elementos que conforman el modelo inciden en las relaciones y factores subyacentes entre los procesos cognitivos de aprendizaje y los resultados obtenidos (Lo, 2018; Persky & McLaughlin, 2017; Guy & Marquis, 2016). Ante esto, es necesario realizar una investigación rigurosa, con sustento teórico-práctico, que establezca dos puntos importantes para verificar la madurez científica del modelo: a) comprender, explicar e interpretar los hallazgos encontrados a través de la teoría; y b) validar la pertinencia de los marcos teóricos que enmarcan los diseños e implementaciones (Blau & Shamir-Inbal, 2017; Chi et al., 2018; Hsu et al., 2016; Lee et al., 2017; Lo, 2018; Persky & McLaughlin, 2017; Song & Kapur, 2017; Zhou et al., 2018).

Para avanzar en el conocimiento científico del aprendizaje invertido, es preciso realizar un análisis a los estudios que se realizan bajo un sustento teórico y metodológico, a partir del cual se identifiquen los marcos de trabajo utilizados en las investigaciones, las limitaciones y los alcances; los errores y aciertos documentados; los vacíos existentes y los hallazgos realizados y, a partir de esto, avanzar en los caminos trazados, reformularlos o bien trazar otros nuevos (Lo, 2018; Persky & McLaughlin, 2017). Con este objetivo, el presente artículo analiza y describe las teorías, diseños instruccionales y los modelos utilizados en las implementaciones del aprendizaje invertido.

Metodología

Se realizó una revisión sistemática a investigaciones sobre la implementación del aprendizaje invertido. Para dicha revisión se realizó la búsqueda, selección, registro, sistematización, análisis e interpretación de artículos sobre este tema (Gómez-Vargas et al., 2015), en los cuales se tomaron como categorías de análisis las teorías sobre el diseño instruccional y los modelos en los que se sustentan dichas implementaciones.

Criterios de inclusión y exclusión

Se incluyeron los estudios que sustentaban la implementación del aprendizaje invertido sobre una o más teorías, un modelo de diseño instruccional y uno o más modelos de enseñanza o aprendizaje, y su combinación. Se excluyeron los estudios que no presentaban ninguno de los criterios descritos.

Búsqueda y selección

La búsqueda se realizó en las bases de datos científicas EBSCO y Science- Direct, porque son las que más publicaciones tienen sobre el tema y por el convenio que tiene la institución donde se realiza este artículo con estas bases. La figura 2 muestra el flujograma PRISMA (Urrútia & Bonfill, 2010) utilizado para la conformación del corpusde análisis. Como primera fase se rastrearon los documentos por título, bajo los conceptos de aprendizaje invertido, aula invertida, flipped classroom y flipped learning, durante el periodo de observación 2000-2020; se encontraron 289 artículos.

Posteriormente, se descartaron 102 artículos a los cuales no se tuvo acceso al texto completo; se revisaron los resúmenes de los 187 artículos restantes. Si el resumen no mencionaba alguna teoría, modelo de diseño instruccional o modelo enseñanza o aprendizaje en combinación con el aprendizaje invertido, que sustentara la implementación, se hizo la revisión del documento en extenso. A partir de este filtro, se comprobó la idoneidad con el estudio de 71 documentos, pero posteriormente fueron excluidos ocho registros más, pues la teoría que se incluía hacía referencia a otros estudios. Finalmente, el corpus de análisis para esta revisión se conformó por 63 artículos científicos.

Registro y análisis de los datos

Para el registro de la información se utilizaron metadatos, de los cuales se tomaron los siguientes datos: año de publicación, lugar de realización, nivel académico del autor o autores, campo disciplinar del estudio, teoría(s), marco de diseño instruccional y/o modelo de enseñanza combinado con el aprendizaje invertido, un resumen de la forma en que utilizaban los referentes durante el estudio, resultados, vacíos identificados y/o líneas de investigación sugeridas. Una vez registrados los datos, se procedió a sistematizarlos. El Anexo 1 muestra las características relevantes de los estudios utilizados para la presente revisión. A partir de su análisis se presentan los resultados para cada categoría de análisis definida.

Resultados

Aprendizaje invertido: las teorías

Del corpus analizado, 39 estudios presentan un referente teórico; de estos solo 30 sustentan su estudio en una teoría y 9 conforman su marco con dos o más teorías (ver figura 3). El análisis permite constatar que la práctica del aprendizaje invertido está fuertemente ligada con el constructivismo y el constructivismo social.

Respecto al uso que se da a las teorías al interior de los estudios, se identificaron tres enfoques: i) estudios que solamente enmarcan el modelo bajo una teoría, pero no describen cómo este referente orienta las prácticas de implementación (15 estudios); ii) estudios que orientan la práctica desde los referentes teóricos y describen cómo a partir de estos se configura la instrucción que tomará lugar fuera y dentro del aula (15 estudios), y iii) estudios que interpretan las acciones concretas ejecutadas a partir de la teoría (9 estudios).

Sobre la orientación que realizan las teorías en las implementaciones del aprendizaje invertido, es posible constatar que mientras las teorías generales se han utilizado para delimitar la concepción pedagógica y configurar los procesos que ocurren en el aula, las teorías específicas sustentan un trabajo de elaboración previa de actividades y materiales educativos que dan respuesta a las diferentes necesidades, estilos y ritmos de aprendizaje de los estudiantes (Bhagat et al., 2016; Green, 2015; Lin et al., 2018; Lin & Hwang, 2018; Kissi et al., 2018; Lee & Choi, 2019; Lee et al., 2017; Lo, 2018; Montgomery et al., 2019).

Sin embargo, son pocos los estudios que han propuesto y estudiado los marcos generales de trabajo que abordan todos los momentos y elementos del aprendizaje invertido y que permiten consensar una combinación adecuada de estos, así como dibujar los alcances y las limitaciones del modelo (de Araujo et al., 2017, Lee et al., 2017; Lo; 2018). Ante esta diversidad, es posible identificar que existe en la literatura una tendencia a diferenciar entre el modelo de aprendizaje invertido tradicional y un modelo de aprendizaje invertido avanzado (Blau & Shamir-Inbal, 2017; Chis et al., 2018), como indica la figura 4.

Para el aprendizaje invertido tradicional se señala un cambio en el formato de entrega de la información, más no un cambio pedagógico; mientras que para el modelo de aprendizaje invertido avanzado, desde la preparación previa se genera una oportunidad para una instrucción diferenciada y se resalta la necesidad de habilidades de aprendizaje autorregulado y sistemas de monitoreo; además del uso de analíticas de aprendizaje para el éxito del modelo (Blau & Shamir-Inbal, 2017; Bouwmeester et al., 2019; Çakiroğlu & Öztürk, 2017; Chi et al., 2018; Chis et al., 2018; Domínguez et al., 2018; Gan, 2018; Hung et al., 2020; Lo & Hew, 2017; Montgomery et al., 2019; Xiao et al., 2018).

Dada la diversidad de formas de implementación de modelos de instrucción, sus errores prácticos, la falta de unificación y continuidad de enfoque para la preparación previa, las dinámicas de clase y la falta de atención a los factores externos que intervienen en el aprendizaje, surge evidencia que indica que el modelo no beneficia a todos los estudiantes, sino en mayor medida a estudiantes y escuelas con bajo rendimiento académico, ya que el diseño instructivo se enfoca en sus características individuales, olvidando e incluso afectando a quienes presentan alto desempeño (Bhagat et al., 2016; Çakiroğlu & Öztürk, 2017; Chuang et al., 2018; Jong, 2017; Lo & Hew, 2017).

En este sentido, la evidencia señala también que los estudiantes con diferentes niveles cognitivos y de rendimiento tienen distintas necesidades y preferencias de aprendizaje (Jong, 2017; Low & Hew, 2017). Con base en la teoría de la carga cognitiva, se ha demostrado que una configuración incorrecta de estas (cantidad total de actividad mental necesaria para un aprendizaje) podría afectar a los estudiantes, de tal manera que altas cargas cognitivas afectan a estudiantes con bajo rendimiento, mientras que bajas cargas cognitivas son poco atractivas para estudiantes con alto rendimiento (Lin et al., 2018; Lin & Hwang, 2018).

Aprendizaje invertido: el diseño instruccional

Es imprescindible que todo diseño instruccional parta de una postura teórica sólida, de manera que no dé lugar a confusiones en la forma en que se definan los procesos al interior de él y de los elementos que lo conforman. Con el objetivo de conocer la argumentación científica del diseño instructivo en las implementaciones del aprendizaje invertido, se analizan los modelos identificados en el acervo bibliográfico seleccionado. Al respecto, 19 marcos instruccionales son identificados en 19 de los 63 artículos, mientras que 4 estudios combinan más de un marco instruccional, 11 alinean el modelo de diseño con el referente teórico sustentado, resaltando el uso de teorías constructivistas (Ver anexo 1).

Dentro de esta categoría es relevante la taxonomía de Bloom que, si bien no es un modelo de diseño, se ha utilizado como referente para definir los niveles cognitivos de los objetivos y las evaluaciones, y, a partir de estos, construir el diseño instruccional (Bitetti, 2019; Compeau, 2019; Hu et al., 2019; Lichvar et al., 2016; Persky & McLaughlin, 2017; Roopashree et al., 2017; Wu et al., 2017; Zainuddin & Attaran, 2016).

Se comprobó que existe una gran diversidad de modelos de diseño instruccional con los cuales se ha implementado el aprendizaje invertido. Pero, a pesar de tal diversidad, es posible identificar cinco enfoques principales para estos modelos: i) comprobar la congruencia entre el marco teórico y el diseño instruccional, ii) construir el diseño instruccional, iii) construir el diseño instruccional y evaluar sus elementos, iv) construir el diseño instruccional desde la diferenciación y v) construir el diseño instruccional de procesos disciplinares específicos.

Ante la influencia de teorías constructivistas en el aprendizaje invertido, Gertrudix-Barrio & Rivas-Rebaque (2015) utilizan el modelo DIAC para validar la congruencia entre diseño instruccional y método constructivista, y lo logran exitosamente. Por otra parte, dentro del enfoque del diseño instruccional, el modelo ADDIE es el más utilizado; sin embargo, este no se orienta en un referente teórico (Aidinopoulou & Sampson, 2017; Lee et al., 2017; Lu & Han, 2018).

Contrario a orientar el modelo de diseño instruccional bajo un sustento teórico, Lo (2018) primero selecciona el modelo de Spector como el más pertinente para el aprendizaje invertido debido a los tres componentes que considera: la cognición, las tecnologías y la instrucción, y a los seis pilares de tecnología educativa que lo conforman; a partir de los objetivos de cada pilar selecciona diferentes teorías para la orientación teórica. En el pilar de la comunicación utiliza el modelo de aprendizaje multimedia, para orientar la creación de los materiales multimedia; dentro del pilar de aprendizaje utiliza la teoría sociocultural, y para el pilar de instrucción utiliza la taxonomía de Bloom y el modelo instruccional 5E.

Con respecto al diseño instruccional para la implementación del aprendizaje invertido, se encuentra el enfoque de construcción y evaluación de los elementos del diseño instruccional. En este sentido, hay trabajos que sustentan dicho enfoque como medio para la mejora de la calidad, eficacia y pertinencia de dichos diseños, en relación con los objetivos que estos persiguen (Bond, 2019; de Araujo et al, 2017; Lee et al., 2017; Thongmak, 2019). En los estudios que enfocan su diseño a partir de la instrucción diferenciada se encuentra el estudio de Kurt (2017), quien utiliza el modelo de instrucción diferenciada bajo la teoría socioconstructivista, logrando mejorar el rendimiento académico a través de la mejora de la autoeficacia de los estudiantes. Por otra parte, Chi et al. (2018) hace uso de ingeniería de ontología para crear un sistema adaptativo de aprendizaje automatizado en casa.

En el enfoque de diseño instruccional de procesos disciplinares específicos se encuentra el modelo ISBAR (introduction, situation, background, assessment, recommendation), modelo Peyton y modelo Pendleton para atender cuestiones instruccionales propias del campo de la Medicina (Burgess et al., 2017). El modelo de bosques aleatorios es utilizado para diseñar un sistema de predicciones, con base en los datos obtenidos de las análiticas de aprendizaje, haciendo predicciones de los estudiantes de alto riesgo (Hung et al., 2020); el MQI (Mathematical Quality of Instruction), para medir la calidad de la instrucción de contenidos matemáticos (De Araujo et al., 2017).

Por otra parte, los hallazgos demuestran que la preparación previa en el aprendizaje invertido tiene una mayor influencia sobre la eficacia del modelo, y por lo tanto sobre la calidad del aprendizaje y rendimiento del estudiante (Lee et al., 2017; White et al., 2017; Zhai et al., 2017), que sobre los procesos que ocurren en el aula. La falta de atención hacia la configuración de los tiempos que debe dedicar el estudiante a la preparación previa (Bicen & Taspolat, 2019; Chi et al., 2018; de Araujo et al., 2017; Gan, 2018; Hu et al., 2019; Jones-Bonofiglio et al., 2018; Luo et al., 2019) ha generado tiempos excesivos y frustración, falta de involucramiento en el aula, desmotivación, impedimento para eficiencia dentro del aula e incluso ausentismo por parte del estudiante (Cukurbasi & Kiyici, 2018; Fox et al., 2018; Hu et al., 2019; Jones-Bonofiglio et al., 2018; Lo, 2018; Sammel et al., 2018).

Aprendizaje invertido: los modelos

Una de las tendencias dentro de la práctica del aprendizaje invertido es su combinación con otros modelos de aprendizaje compatibles con la estructura pedagógica, dentro de los cuales se encuentra el aprendizaje móvil, el aprendizaje basado en problemas y la gamificación (ver anexo 1).

La combinación del aprendizaje invertido con el aprendizaje móvil y con el aprendizaje basado en juegos surge como un esfuerzo por mejorar la motivación y autoeficacia de los estudiantes y los docentes (Lin et al., 2018). De esta manera, los hallazgos demuestran que la combinación de estos tres modelos puede ayudar a los docentes en servicio, modificando sus creencias sobre la eficacia y la concepción de la instrucción del estudiante, lo cual influye de forma positiva en el éxito de la enseñanza y en el logro del aprendizaje (Barreras, 2016; Kelly & Denson, 2017).

En el uso para la mejora de la autoeficacia se encontró que el modelo combinado de aprendizaje invertido y aprendizaje móvil beneficia de manera indistinta a estudiantes con diferentes niveles de rendimiento, a diferencia del modelo tradicional de aprendizaje invertido con videos, donde sí hubo diferencia, porque los más beneficiados con este fueron, en mayor medida, los estudiantes con bajo nivel de autoeficacia (Hwang & Lai, 2017). En cuanto a la combinación del aprendizaje invertido con el aprendizaje basado en problemas, esta mejora las habilidades de autorregulación (Çakiroğlu & Öztürk, 2017), así como la motivación y el interés de los estudiantes (Cukurbasi & Kiyici, 2018).

La combinación con el aprendizaje colaborativo ha demostrado que, gracias a las estrategias de trabajo en equipo, se mejora la satisfacción de los estudiantes y su rendimiento académico (Gertrudix-Barrio & Rivas-Rebaque, 2015; Rawas et al., 2020; Steen-Utheim & Foldnes, 2018; Zheng & Zhang, 2020).

Discusión

Alcanzar la validez científica del aprendizaje invertido exige que las investigaciones se construyan desde un sustento sólido, que permita comprender cómo cada elemento utilizado para su implementación influye sobre las habilidades del estudiante, en qué forma dicha influencia determinó los resultados y cuáles son las limitantes del modelo respecto a factores demográficos, socioeconómicos y propios del sistema educativo. Esto con la finalidad de establecer el debate científico sobre los aportes, beneficios y limitantes del modelo (Blau & Shamir-Inbal, 2017; Chi et al., 2018; de Araujo et al., 2017; Gertrudix-Barrio & Rivas-Rebaque, 2015; Hsu et al., 2016; Lee et al., 2017; Lo, 2018; López-Belmonte et al., 2021). También es necesario el desarrollo de guías de instrucción derivadas de principios teóricos aplicados al aprendizaje invertido (Lee et al., 2017; Lo, 2018; Persky & McLaughlin, 2017; Song & Kapur, 2017; Zhou et al., 2018).

De igual manera, es necesario avanzar hacia un diseño instruccional diferenciado y adaptativo que genere y promueva el aprendizaje autorregulado, la motivación y la mejora de autoeficacia, lo cual da la oportunidad de beneficiar a todos los estudiantes desde el modelo, sin importar características como su nivel de rendimiento, sus necesidades y preferencias de aprendizaje y sus experiencias pasadas.

Asimismo, son necesarios más estudios a nivel institucional que atiendan los vacíos sobre los beneficios obtenidos mediante el aprendizaje invertido a largo plazo (Dominguez et al., 2017) con estudiantes con más de un curso invertido a la vez (Fox et al., 2018; Lo, 2018; Sun & Gao, 2019), así como también estudios que integren todos los componentes individuales del aprendizaje invertido y las influencias entre estos: previo a la clase, en clase, posterior a clase, factores pedagógicos, factores cognitivos y factores emocionales (Blau y Shamir-Inbal, 2017; de Araujo et al., 2017; Lo, 2018; Liu, 2016; Persky y McLaughlin, 2017).

Conclusiones

El objetivo de la presente revisión de literatura sobre las implementaciones del aprendizaje invertido era exponer los alcances, límites y áreas de oportunidad teóricas y prácticas que se presentan en el aprendizaje invertido, además de exponer las tendencias actuales y los retos presentes en la práctica de dicha metodología, especialmente en el diseño instruccional, la preparación previa y las cargas cognitivas configuradas. Asimismo, orientar las líneas temáticas emergentes en este campo, de manera que aumente la investigación científica del modelo, especialmente en contextos de habla hispana donde esta es sumamente escasa, como se evidenció en esta revisión de la literatura.

Referente a los alcances, se identifica que la estructura pedagógica del aprendizaje invertido permite su combinación con otros modelos de enseñanza y de aprendizaje, lo cual potencia sus beneficios y permite modificar factores que influyen sobre el rendimiento académico y el alcance de aprendizajes tales como: la motivación, el interés, la participación y la autoeficacia (Cukurbasi & Kiyici, 2018; Kelly & Denson, 2017; Hwang & Lai, 2017; Lin et al., 2018); además del desarrollo de habilidades para: la resolución de problemas, la autorregulación (Çakiroğlu & Öztürk, 2017) y el trabajo en equipo (Gertrudix-Barrio & Rivas-Rebaque, 2015; He et al., 2018; Lu & Han, 2018).

En cuanto a las limitaciones, la investigación analizó principalmente estudios realizados en lengua inglesa, debido a que los estudios en habla hispana no cumplían con los indicadores requeridos para el análisis, lo cual impedía comprender si las prácticas de investigación eran similares en estos países. A pesar de esto, servirá como un comparativo de escenarios o como un referente para no repetir los enfoques comparativos con el modelo tradicional.

Como líneas de investigación emergentes se identifican el uso de analíticas de aprendizaje para identificar a los estudiantes con alto riesgo de reprobación y deserción, y para monitorear a los estudiantes durante el periodo escolar, así como construir sistemas adaptativos basados en la evolución académica del estudiante (Aidinopoulou & Sampson, 2017; Chi et al., 2018; Gan, 2018; Hung et al., 2020; Kelly & Denson, 2017). De igual forma, se hace necesario profundizar en la investigación acerca del papel de las habilidades de autorregulación del aprendizaje para el éxito del modelo (Blau & Shamir-Inbal, 2017).

Las implicaciones del presente artículo hacen referencia a la identificación de los marcos teóricos y metodológicos de trabajo que se han utilizado en las implementaciones del aprendizaje invertido (ver anexo 1), así como la identificación de las diferentes concepciones que se tienen sobre la estructura del modelo (ver figura 1) y sobre las concepciones bajo las cuales se implementa (ver figura 4). Lo anterior permite identificar los caminos trazados y los vacíos existentes y avanzar hacia la construcción, validación y unificación de metodologías de implementación. El presente análisis sirve como guía y orientación para conocer los alcances y las limitaciones del modelo, y como un referente para los docentes que deseen implementarlo en sus clases, para conocer las buenas prácticas y los beneficios que este puede ofrecer.

Aclaraciones

El proyecto de intervención aún se encuentra en proceso de ejecución actualmente.

Referencias

Notas de autor

* Virginia Nohemi Araguz-Lara es doctoranda en Innovación en Tecnología Educativa. Docente de horario libre de la Unidad Académica Multidisciplinaria Valle Hermoso de la Universidad Autónoma de Tamaulipas, México. Líneas de investigación: innovación educativa, tecnología educativa, calidad de los procesos de aprendizaje.

** Luis Alan Acuña-Gamboa es doctor en Estudios Regionales. Docente investigador de la Universidad Autónoma de Chiapas, México; miembro del Sistema Nacional y Estatal de Investigadores, así como del Consejo Mexicano de Investigación Educativa (COMIE). Líneas de investigación: formación docente y de investigadores, estudios educativos regionales y calidad educativa.

*** Enrique Bonilla-Murillo es doctorando en Liderazgo Educativo. Docente de tiempo completo de la Universidad Autónoma de Tamaulipas, México; Línea de investigación: Tecnologías de la información y comunicación en el proceso educativo.

Información adicional

Para citar este artículo | To cite this article: Araguz-Lara, V. N., Acuña-Gamboa, L. A. & Bonilla-Murillo, E. (2022). Avanzar al conocimiento científico: estado del arte del aprendizaje invertido. magis, Revista Internacional de Investigación en Educación, 15, 1-25. doi: https://doi.org/10.11144/Javeriana.m15.acce

Descripción del artículo | Article description: Artículo de revisión derivado del proyecto de investigación Aprendizaje invertido y rendimiento académico en educación media superior: el caso de la Unidad Académica Multidisciplinaria Valle Hermoso. Proyecto financiado por la Universidad Autónoma de Tamaulipas y el Programa Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC) del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) en México.

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