Hacia la Consideración del Estado Afectivo del Estudiante en Asignaturas de Grado Desde la Atención a su Diversidad

03/06/2016
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Después de ocho años de desarrollos del proyecto “Accesibilidad y Diversidad Funcional” (Redes de Innovación Docente), en el que profesores de diferentes áreas de conocimiento han estado trabajando para definir un marco de referencia en el que los principios de accesibilidad universal y diseño para todos sean cubiertos por los servicios TIC ofrecidos UNED, en este ejercicio, apoyándonos en resultados de proyectos de investigación nacionales y europeos relacionados, trasladamos dichos principios, utilizando estrategias de innovación pedagógica complementaria, a distintas asignaturas de grado.

En concreto, nos hemos centrado en aspectos metodológicos en una asignatura de Informática dedicada a que los ingenieros aprendan la aplicación de dichos principios en sus desarrollos y en una experiencia sobre cuestiones afectivas en otra de Psicología. La naturaleza dispar de estas asignaturas ilustra la transversalidad de las cuestiones abordadas.

La metodología docente se basa en el aprendizaje activo y participativo mediante una planificación temporal de actividades y evaluación de trabajos realizados entre pares de forma compartida.

El tratamiento de aspectos afectivos se plantea mediante una experiencia piloto con estudiantes de grado para validar medidas objetivas del estado afectivo en contextos educativos y analizar sus posibles efectos sobre los aprendizajes de contenidos académicos para mejorarlos.

Jesús González Boticario profesor del Departamento Inteligencia Artificial, UNED

Raúl Cabestrero Alonso profesor del Departamento de Psicología Básica II, UNED

Pilar Quirós Expósito profesora Departamento de Psicología Básica II, UNED

Olga Cristina Santos Martín profesora. Dpto Inteligencia Artificial - ETS Ingeniería Informática - UNED

Sergio Salmerón-Majadas

Mar Saneiro Silva profesora Departamento de Psicología Evolutiva y de la Educación, UNED

Alejandro Rodríguez Ascaso profesor Departamento de Inteligencia Artificial, UNED