Influencia del aula invertida en los resultados de aprendizaje de los estudiantes de la Cátedra de Parasitología para Farmacéuticos en una Universidad de Iquitos

Abstract

Las clases magistrales convencionales en el campo de la educación farmacéutica presentan restricciones, lo que exige la implementación de estrategias de aprendizaje activo (AA), tales como el aula invertida (AI), con el objetivo de optimizar los resultados de aprendizaje (RA). El objetivo de este estudio fue determinar la influencia del AI en los RA de los estudiantes de la Cátedra de Parasitología para Farmacéuticos en una Universidad de Iquitos. La indagación se llevó a cabo bajo un diseño cuasiexperimental, utilizando dos grupos de estudio: un grupo control que adoptó la metodología convencional y un grupo experimental que utilizó el AI. Los dos grupos estuvieron constituidos por 40 estudiantes cada uno. Los RA fueron evaluados a través de la implementación de evaluaciones al concluir cada una de las cuatro unidades didácticas que constituyeron el Sílabo. Los datos recolectados fueron sometidos a análisis utilizando el programa informático SPSS 31.0. En conclusión, el AI influye significativamente en los RA mediante un proceso de adaptación progresivo, ya que tras un descenso inicial (U2), se logra optimizar las dimensiones cognitiva, procedimental, actitudinal y metacognitiva hacia el final del curso.

Conventional lectures in pharmaceutical education have limitations, necessitating the implementation of active learning (AL) strategies, such as the flipped classroom (FC), to optimize learning outcomes (LOs). The objective of this study was to determine the influence of the FC on the LOs of students in the Parasitology for Pharmacists course at a university in Iquitos, Peru. The investigation was conducted using a quasi-experimental design, with two study groups: a control group that adopted the conventional methodology and an experimental group that used the FC. Both groups consisted of 40 students each. LOs were assessed through evaluations at the end of each of the four learning units that comprised the syllabus. The data collected were analyzed using SPSS version 31.0. In conclusion, AI significantly influences RA through a progressive adaptation process, since after an initial decline (U2), the cognitive, procedural, attitudinal and metacognitive dimensions are optimized towards the end of the course.