CONDICIONANTES DEL RENDIMIENTO DEL APRENDIZAJE CON EL USO DE SOFTWARE DE SIMULACIÓN DE NEGOCIOS: CASO APLICADO MARKSTRAT

Abstract

Durante los últimos años las tecnologías de la información y comunicación (TIC) han avanzado significativamente. En la búsqueda por mejorar la educación se ha procurado implementar las TIC con el fin de mantener a los estudiantes en contacto con los cambios que se están presentando. Los países latinoamericanos invierten cada vez más en esto, adquiriendo distintos equipos para ser usados en las escuelas o creando programas que tienen como objetivo integrar estas tecnologías a las escuelas. Sumado a esto, las instituciones de educación superior también se han preocupado de integrar las TIC en los cursos de las diferentes carreras que imparten, ya sea por medio de la utilización de computadores, software, programas, etc. Es así como en el área de la administración, hace más de 40 años, nacen los juegos de simulación de negocios, los cuales tienen como objetivo que los estudiantes comprendan el funcionamiento de las empresas y de la industria en general. Dentro de este marco, este estudio espera explicar qué influye en el rendimiento del aprendizaje de los estudiantes con el uso de software de simulación de negocios. Al hacer la revisión bibliográfica, se llegó al estudio realizado por Tao, Cheng y Sun (2009), en el que relacionan distintas variables que se pueden encontrar al momento de utilizar los juegos de simulación de negocios, rescatando aquellas que tuvieran impacto en el rendimiento del aprendizaje. Dentro de las hipótesis planteadas, destacan el uso de la “Teoría de Aceptación de la Tecnología” (Davis, 1989), siendo el principal apoyo en esta investigación. Por otro lado, se tomaron en cuenta factores emocionales y de aprendizaje, para luego proceder a construir el modelo propuesto. Este contaba con cuatro variables dependientes: Facilidad de uso, Utilidad percibida, Rendimiento del aprendizaje y Diversión percibida; y tres variables independientes: Atracción percibida, Motivación percibida y Atmósfera de aprendizaje. A continuación se muestra el modelo: (VER IMAGEN)Ya con las hipótesis y el modelo planteado, se construyó el cuestionario que terminó con 28 preguntas de las cuales cuatro eran de tipo demográfica para poder caracterizar la muestra y el resto eran las que se asociaban al modelo para un posterior análisis confirmatorio. Según la información obtenida, se decidió analizar el software Markstrat, el cual es usado hace varios años por la Universidad Técnica Federico Santa María en las clasesimpartidas a alumnos de Ingeniería Comercial y de Ingeniería Civil Industrial. Por esta razón, se solicitó una base de datos de los alumnos de ambas carreras con el fin de acceder a su información de contacto para poder enviarles la encuesta. Cabe destacar que se encuestaron solo a ex alumnos egresados entre el año 2011 y 2015. Finalmente, se recibieron 159 encuestas válidas, número que corresponde a lo necesario para poder comenzar el análisis. En la etapa de análisis se realizaron tres estudios: en primer lugar, el análisis univariado que tiene como fin caracterizar la muestra; en segundo lugar, un análisis de fiabilidad de escala por medio del índice alpha de cronbach, donde se pudo concluir si las preguntas realizadas para cada factor realmente estaban dando explicación estos o no y, por último, se elaboró un análisis confirmatorio por medio del modelo de ecuaciones estructurales usando IBM SPSS AMOS. Fue de gran importancia el análisis de alpha de cronbach, debido a que permitió verificar que la gran mayoría de las preguntas explicaban los factores a los cuales estaban asociados con la excepción de la pregunta número 1(MA1) de la variable motivación del aprendizaje y la pregunta número 3 (RA3) de la variable principal, rendimiento del aprendizaje. Con esto se pudo construir el modelo de ecuaciones estructurales, partiendo por el diagrama de ruta. Seguido de esto, se verificó el ajuste del modelo, resultando en la totalidad de los índices valores aceptables que se encontraban dentro de los rangos permitidos. Finalmente se interpretaron los resultados obtenidos, de donde se extraen las siguientes observaciones:La variable facilidad de uso percibida no tiene valores significativos en su relación con la variable de Diversión percibida (1,3) y Utilidad percibida (1,4), siendo esta conflictiva. § La Atracción percibida es muy influyente en las variables de utilidad de uso percibida (0,66) y diversión percibida (0,66). § Con respecto al Rendimiento del aprendizaje, se contrastan dos resultados en los factores de aprendizaje siendo la motivación la variable con más peso (0,52), a diferencia de la Atmosfera de aprendizaje la cual tuvo un valor muy bajo de regresión (0,17). Por último, si bien las variables de Diversión percibida (0,23) y Utilidad percibida (0,3) obtuvieron mejores valores, pero no tan altos como lo de Motivación, de igual forma tienen una importante implicancia en el factor del rendimiento del aprendizaje por medio del uso de software de simulación de negocios. En conclusión, la investigación estudió cómo afectaban las variables de percepción de facilidad de uso, utilidad, diversión y atracción, junto con los factores de aprendizaje motivación, atmósfera y rendimiento, logrando explicar que en la medida que exista una alta motivación sobre el uso del software, en el sentido que los contenidos del curso junto con el simulador contribuyan a la formación profesional de los usuarios, se tendrá una mejor percepción de la utilidad y diversión, siempre y cuando, el simulador tenga una interfaz atractiva. Por otro lado, si bien la atmósfera no fue de gran importancia no es recomendable quitarla en estudios posteriores, pero sí la facilidad de uso ya que estudios anteriores indican que esta variable no es significativa al momento de realizar estudios de aceptación de las tecnologías, siendo recomendable no utilizarla a futuro.