Una Actualización de la Enseñanza de la Anatomía Humana: Análisis Comparativo de Aula Invertida y Modelo tradicional
Néstor Nahuelcura-Millán, Fernando Matamala-Vargas
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Abstract
La enseñanza de la AnatomÃa humana es trascendental para toda profesión del área de la salud. En el contexto de Chile, ésta se caracteriza por ser principalmente corte tradicional con transferencia unidireccional de la información. Actualmente se propone lograr un aprendizaje más significativo, con la ayuda de modelos como Aula invertida. El objetivo de este estudio es comparar el rendimiento académico entre el modelo tradicional (MT) y Aula invertida (AI). Se intervinieron 2 cursos de 1° año, de las carreras de Nutrición y OdontologÃa año 2022 de la Universidad de La Frontera, en los que se aplicó MT y AI, comparando el rendimiento con un test post clase en Nutrición, y un trabajo grupal en OdontologÃa. Se realizaron análisis estadÃsticos descriptivos y pruebas que compararon las notas obtenidas. En uno de los grupos se segmentaron los estudiantes por rendimiento para analizar cómo afecta cada modelo dependiendo del tipo de estudiante. Se obtuvo mejor promedio post test con AI en Nutrición; 4,9 ±1,3, en contraste con un promedio de 4,2 ±1,3 para MT (escala 1,0 a 7,0). La prueba T de Student arrojó diferencias estadÃsticamente significativas (p<0,05), y el test ANOVA de bloques dio cuenta de diferencias en los resultados si se utiliza AI, con mejores rendimientos en tal caso. Para OdontologÃa no hubo diferencias significativas (p>0,05) en las calificaciones de los trabajos grupales con MT y AI. Es imperante actualizar la enseñanza de la AnatomÃa en favor de lograr un aprendizaje significativo, mediado por el trabajo de pares y el estudiante como protagonista que propone AI, que a su vez beneficia a aquellas personas con rendimientos más bajos al comienzo.
人体解剖学教学的更新:倒置教室与传统模型的比较分析
教的ñanza Anatom的重大人类Ã- a是整个profesión的á指责。在智利,ésta主要特征就是传统单向移交法院informaciÃn³。目前正在寻求建立一个学习más显著的帮助下,倒像课堂模式。这项研究的目的是比较性能普通中学é•之间传统的模型(MT)和倒教室(AI)。2课程发言1°到ñ或比赛,Nutrición和OdontologÃ- a到ñ大学或2022,边界aplicóMT和对比,还和一个测试类的文章中Nutrición集团,和一份工作在OdontologÃ- a。anÃ了¡lisis更好的Ã-sticos和获取证据比较说明。学生群体之一segmentaron性能分析có莫影响每个学生取决于模型。post测试中获得更好的平均与AI在Nutrición;4.9±130,相对于平均420±1.3 MT(1.0至规模7级)。T test学生arrojó更好的Ã差异显著的-sticamente (p0,05)组工作评分与MT和AI。教是局势升级ñanza Anatom的支持达成一项有意义的学习Ã- a的停止工作,作为主角的学生提出大赦国际,转而对产量的人员más低。
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