INNOVA Research Journal, ISSN 2477-9024  
Febrero, 2017). Vol. 2, No.2 pp. 95-107  
(
DOI: https://doi.org/10.33890/innova.v2.n2.2017.179  
URL: http://revistas.uide.edu.ec/index.php/innova/index  
Correo: innova@uide.edu.ec  
Uso de curso masivo abierto en línea en la enseñanza de las matemáticas  
Use of massive open online course in the teaching of mathematics  
Abel Polivio Remache Coyago  
Universidad Central del Ecuador, Ecuador  
Edwin Giovanny Puente Moromenacho  
Universidad Internacional del Ecuador, Ecuador  
Gustavo Adolfo Moreno Jiménez  
Universidad Internacional SEK, Ecuador  
Autor para correspondencia: abelbelo@hotmail.com, epuente@internacional.edu.ec,  
gustavoadolfo90@gmail.com.  
Fecha de recepción: 06 de Noviembre de 2016 - Fecha de aceptación: 10 de enero de 2017  
Resumen: En este trabajo exploratorio se pretende determinar si una plataforma virtual de  
contenidos personalizados de aprendizaje ayuda a incrementar la dedicación de los estudiantes en  
la materia de Análisis Matemático II. Para lo cual, se recabaron datos semanales de actividad de  
los estudiantes tanto dentro como fuera del aula de clase por un periodo de 11 semanas,  
comenzando el 10 de Marzo hasta el 25 de Mayo del 2014. El alcance y objetivo de esta  
investigación es medir la cantidad de horas dedicadas por los estudiantes a la materia; esta  
información cobra valor al permitir realizar comparaciones con promedios de dedicación  
publicados por otros autores usando otros métodos de enseñanza, e.g. en su estudio Garmendia,  
Guisasola, Barragués y Zuza (2006) encuentran que para una materia con una asignación horaria  
de 4 horas a la semana, los estudiantes dedican un promedio de 3.28 horas de forma independiente,  
lo que resulta en un promedio de 7.28 horas de estudio total de la materia por semana.  
Palabras clave: MOOC; TIC; Aprendizaje de Matemáticas; Aulas Virtuales; tiempo dedicado al  
estudio  
Abstract: In this exploratory work a research was conducted to determine whether a virtual  
platform with a customized learning content could helps increase the dedication of the students in  
the field of Mathematical Analysis II. To do so, weekly student activity data was collected, both  
inside and outside the classroom, for a period of 11 weeks starting on March 10 until May 25  
(2014). The scope and purpose of this research is to measure the number of hours spent by students  
on the system; this information will allow to compare with dedication’s averages published by  
other authors, e.g. Garmendia, Guisasola, Barragués and Zuza (2006) study found that for a subject  
with a time allocation four hours a week, students spend an average of 3.28 hours independently,  
resulting in an average of 7.28 hours total study of matter per week.  
Key words: MOOC; TIC; Mathematics Learning; Virtual Classrooms; time devoted to the study  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
95  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
Marco Teórico  
Este trabajo busca implementar un nuevo método de enseñanza en la materia de Análisis  
Matemático II mediante el uso de las plataformas virtuales “massive open online course”  
(MOOC), que permita personalizar los contenidos de aprendizaje para incrementar las horas de  
dedicación y el desarrollo de habilidades en los estudiantes.  
El proyecto contribuirá a la implementación de TIC en la enseñanza superior,  
específicamente de herramientas que permitan una enseñanza más personalizada, y en el cual el  
estudiante tenga un rol más activo sobre su proceso aprendizaje.  
1
.1 Las TIC en la Educación  
El cambio en las organizaciones según distintos autores se da en varias etapas, Fullan &  
Stiegelbauer (1991); Havelock y Zlotolow (1995); Fullan y Smith (1999) y otros mencionan tres  
partes fundamentales: movilización, implantación, e institucionalización. Las Tecnologías de la  
Información y las Comunicaciones (TIC) en la universidad latinoamericana se encuentran en la  
segunda etapa “implantación”, ya que se encuentra preparada para el cambio, pero en su mayoría  
solo han comenzado la introducción de la tecnología, sin llegar aun a la institucionalización de  
las mismas. Es por esto que autores como Salinas afirman que “las instituciones de educación  
superior deben flexibilizarse y desarrollar vías de integración de las tecnologías de la  
información y la comunicación en los procesos de formación” (2004).  
El uso de TIC en la educación en forma reciente se ha incrementado de manera notable.  
Es así que estudios en Estados Unidos muestran que las tasas de crecimiento del enrollamiento a  
cursos en línea ha crecido en forma muy superior a toda la educación superior y dicho  
crecimiento no muestra signos de desacelerarse (Allen, I. E., & Seaman, J. 2008).  
Según varios estudios las TIC proveen ventajas sobre métodos tradicionales de  
enseñanza, e.g. Bates, menciona que se puede acceder a aprendizaje de calidad en cualquier lugar  
y momento; los materiales multimedia de aprendizaje pueden ser más eficaces que métodos  
tradicionales; y las tecnologías bien diseñadas pueden ayudar a desarrollar habilidades más  
elevadas como el pensamiento crítico. Entre otras ventajas (2001).  
En esta misma línea González, & Sánchez afirman que “tienen el potencial educativo  
importante y su valor no es solo de motivación sino que a través del juego se puede aprender a  
aprender, se pueden desarrollar destrezas, habilidades, estrategias y relaciones interpersonales”  
(2002), y basan su afirmación en el “Informe Harvard” donde Estallo dice que “parece razonable  
asumir que el videojuego no contribuye al desarrollo de conductas desviadas entre sus usuarios,  
de hecho puede ayudar a jóvenes y adolescentes en su proceso de desarrollo” (1995).  
Adicionalmente, en un recientemente estudio dirigido en la el Instituto de Tecnología de  
Massachusetts (MIT) dirigido por Colvin, Kimberly F., John Champaign, Alwina Liu, Qian  
Zhou, Colin Fredericks, and David E. Pritchard y publicado en International Review of  
Research in Open and Distance Learning (2014). Se resaltan algunas conclusiones muy  
importantes respecto a los massive open online courses (MOOC). Pritchard dice que “la  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
96  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
cantidad de aprendizaje es de alguna manera mayor que en las clases tradicionales” (traducido  
por el autor). Y aún más sorprendente, se resalta que estudiantes que se encontraban menos  
preparados aprendieron tanto como sus contrapartes más preparadas según mostraban los  
exámenes previos y posteriores al curso en línea.  
La conclusión del estudio mencionado arriba puede derivarse de lo que Vygotsky (1964)  
considera como la capacidad del sujeto activo de construir su propio aprendizaje, como es  
expuesto por Quintero, Munévar & Munévar (2008) en su estudio donde proponen que la teoría  
sociocultural de Vygotsky es aplicable a los ambientes virtuales de aprendizaje.  
Finalmente, autores como Sallan mencionan que “la mayor aportación de las TIC se  
traduce en la posibilidad que dan de trabajar colaborativamente con otras personas e  
instituciones, así como su facilidad de uso y su flexibilidad” (2004).  
1
.2 Plataforma Virtual Khan Academy  
La plataforma virtual Khan Academy es definida por su autor Salma Khan como “una  
organización sin fines de lucro con el objetivo de mejorar la educación. Proporcionamos  
educación gratuita de primer nivel para cualquier persona en cualquier lugar del mundo.” (2014).  
Básicamente, es una plataforma que incluye contenidos en diferentes materias como  
Física, Matemática, Química, Programación, entre otras. Los videos explicativos y las  
dinámicas y ejercicios de aprendizaje han sido realizados por un equipo de programadores y  
asesores especializados en cada tema, por lo que presenta grandes ventajas sobre plataformas  
virtuales en las que el docente es quien crea los contenidos.  
Se seleccionó dicha plataforma virtual por presentar las siguientes ventajas:  
-
-
-
-
-
-
Gratuidad.  
Alta disponibilidad  
Tecnología de punta  
Apoyo Internacional  
Desarrollo permanente  
Múltiples herramientas para el análisis de rendimiento de estudiantes y desarrollo de  
habilidades  
-
-
Independencia de la Institución Educativa  
Enseñanza uno a uno  
Especialmente, la enseñanza uno a uno a través de videos que pueden ser vistos, pausados  
y retrocedidos; se tomó como un factor fundamental en la elección de la plataforma ya que varios  
autores has resaltado las grandes ventajas de este tipo de enseñanza, e.g. Benjamín Bloom en un  
estudio conducido tan temprano como 1984 mostro que aquellos estudiantes que reciben una  
educación personalizada, uno a uno, se desempeñan dos desviaciones estándar mejor que  
aquellos estudiantes que se mantienen en clases normales (1984).  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
97  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
Otro punto importante en la selección de la plataforma fue la gratuidad, y las  
herramientas de análisis de dedicación y desarrollo de habilidades por parte de los estudiantes.  
Estas herramientas permitieron mantener un control de los datos del estudio, ya que los tiempos  
de dedicación no son obtenidos a través de encuestas a los alumnos, sino de forma automática  
por el sistema lo que da mayor validez a los resultados.  
Metodología  
El proyecto se basa en un método de investigación observacional exploratorio, en el cual  
se estudia el uso de una plataforma virtual “Khan Academy”, sus contenidos y aprendizaje  
personalizado; para incrementar la cantidad de horas de dedicación al estudio de la materia de  
Análisis Matemático II.  
Se presentan datos cuantitativos del número de horas dedicadas, por cada alumno, al  
estudio de la materia Análisis Matemático II, tanto dentro y fuera del aula de clase; así mismo, se  
presenta información adicional de las habilidades matemáticas desarrolladas durante el estudio.  
El procedimiento que se usó durante este proyecto es:  
-
-
Creación de cuenta tutor, cuenta para el docente investigador que recoge los datos  
Creación de clase Análisis Matemático II (docente investigador), esta cuenta permite  
la recolección de datos de dedicación por el docente investigador, como puede  
observarse en la Figura 1.  
-
-
Creación de cuenta tutor, cuenta para el docente que dicta la asignatura.  
Creación de clase Análisis Matemático II (docente tutor), esta cuenta permite al  
docente de la materia personalizar el contenido de los estudiantes y hacer un  
seguimiento de su progreso.  
-
-
Creación de cuentas de estudiantes.  
Inscripción de las dos clases virtuales de Análisis Matemático II (Investigador y  
tutor).  
-
Recolección de datos semanales durante 11 semanas:  
o Trabajo en clase semanal en la plataforma virtual por parte de los estudiantes.  
o Asignación de trabajo individual por parte del docente tutor.  
o Trabajo en casa individual en la plataforma virtual por parte de los estudiantes  
o Recolección de datos de dedicación semanal por parte del docente investigador,  
como puede observarse en las Figuras 2, 3.  
o Procesamiento de datos. Las imágenes adquiridas del sistema fueron tabuladas en  
una hoja de cálculo para su análisis.  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
98  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
Figura 1. Clase de Análisis Matemático usando Khan Academy.  
Nota. Tomado de la plataforma Khan Academy. Los nombres de los alumnos fueron removidos para  
proteger su identidad.  
Figura 2. Tiempo de dedicación por alumno durante la primera semana.  
Nota. Tomado de la plataforma Khan Academy. Los nombres de los alumnos fueron removidos para  
proteger su identidad.  
Se puede observar el tiempo de dedicación en clase, gris claro, y el trabajo individual de  
cada alumno.  
La semana número 9, del 5 de mayo de 2014 al 11 de mayo de 2014, no es considerada  
dentro del estudio ya que dicha semana fue dedicada a actividades fuera de la ciudad por lo que  
no se realizaron estudios en la plataforma virtual.  
Actividades del Proyecto  
En la tabla 1 se puede observar la descripción de actividades, objetivos, resultados  
esperados en cada una de las etapas del proyecto.  
Tabla 1. Actividades  
Actividad  
Objetivo específico a lograr  
Resultados esperados  
Inscripción de Profesores  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
99  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
Creación de Aula Virtual  
Inscripción de Estudiantes  
Informe semanal de dedicación por  
estudiante  
Medir la cantidad de horas  
de dedicación de los  
estudiantes  
Dedicación de cada  
estudiante  
Actividades de verificación de  
Habilidades  
Verificar la adquisición de  
habilidades matemáticas  
Verificar habilidades  
adquiridas por el  
estudiante  
Informe de verificación de  
Habilidades  
Verificar la adquisición de  
habilidades matemáticas  
Verificar habilidades  
adquiridas por el  
estudiante  
Procesamiento y análisis de datos  
recopilados  
Medir la cantidad de horas  
de dedicación de los  
estudiantes  
Dedicación de cada  
estudiante  
Verificar la adquisición de  
habilidades matemáticas  
Resultados  
El trabajo en clase realizado por los alumnos en la plataforma durante el periodo de 11  
semanas se observa en la tabla 2.  
Tabla 2. Trabajo en Clase Realizado por los Alumnos  
Al. 1  
Al. 2  
Al. 3  
Al. 4  
Al. 5  
Al. 6  
Al. 7  
Al. 8  
Al. 9  
Sem.  
Clase  
101  
Clase  
90  
Clase  
83  
Clase  
62  
Clase  
61  
Clase  
243  
Clase  
184  
Clase  
114  
Clase  
83  
1
2
3
4
5
6
7
8
9
166  
127  
167  
197  
150  
169  
165  
0
156  
154  
21  
171  
68  
104  
40  
12  
38  
47  
0
161  
125  
45  
93  
85  
97  
82  
0
50  
96  
2
178  
196  
56  
45  
46  
125  
42  
0
293  
165  
51  
203  
132  
94  
180  
158  
40  
136  
38  
0
90  
152  
107  
153  
135  
0
107  
47  
0
50  
64  
99  
114  
0
140  
218  
0
54  
101  
0
113  
0
1
1
0
1
94  
50  
45  
0
62  
48  
123  
0
72  
0
73  
81  
60  
66  
63  
33  
55  
27  
Nota. Sem. = Semana de Trabajo; Al. = Alumno; Clase = Trabajo en Clase Realizado por el Alumno  
El trabajo realizado por los alumnos de forma autónoma en la plataforma puede  
observarse en la tabla 3.  
Tabla 3. Trabajo Autónomo Realizado por los Alumnos  
Sem.  
Al. 1  
Al. 2  
Al. 3  
Al. 4  
Al. 5  
Al. 6  
Al. 7  
Al. 8  
Al. 9  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
100  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
Auto  
0
Auto  
10  
Auto  
26  
Auto  
23  
Auto  
171  
Auto  
106  
Auto  
22  
Auto  
103  
Auto  
137  
1
2
3
4
5
6
7
8
9
48  
69  
144  
22  
10  
68  
25  
3
79  
30  
41  
34  
39  
50  
61  
34  
27  
0
66  
60  
89  
51  
85  
88  
27  
0
27  
56  
134  
62  
2
51  
8
53  
135  
139  
19  
94  
112  
78  
71  
79  
22  
21  
0
41  
36  
376  
6
30  
35  
51  
31  
21  
49  
137  
17  
52  
20  
74  
0
0
37  
0
34  
33  
5
37  
160  
121  
215  
0
35  
17  
42  
0
25  
11  
1
0
1
296  
0
23  
0
26  
30  
131  
0
151  
19  
270  
18  
1
Nota. Sem. = Semana de Trabajo; Al. = Alumno; Auto = Trabajo Autónomo Realizado por el Alumno  
Finalmente, los valores totales dedicados al estudio en la plataforma virtual se pueden  
apreciar en la tabla 4.  
Dentro de los cálculos estadísticos se eliminó los valores correspondientes a la semana 9  
ya que en dicha semana se realizaron actividades fuera de la ciudad lo que distorsiono el tiempo  
de estudio de los alumnos.  
El tiempo total dedicado en la plataforma en clase fue de 8683 horas; el tiempo total  
dedicado en la plataforma de forma autónoma fue de 5532 horas; y el tiempo total dedicado en la  
plataforma fue de 14215 horas.  
Tabla 4. Trabajo Total Realizado por los Alumnos  
Al. 1  
Al. 2  
Al. 3  
Al. 4  
Al. 5  
Al. 6  
Al. 7  
Al. 8  
Al. 9  
Sem.  
Total  
101  
Total  
100  
Total  
109  
Total  
85  
Total  
232  
Total  
349  
Total  
206  
Total  
217  
Total  
220  
1
2
3
4
5
6
7
8
9
214  
196  
311  
219  
160  
237  
190  
3
235  
184  
62  
237  
128  
193  
91  
188  
181  
179  
155  
87  
101  
104  
76  
231  
331  
195  
64  
387  
36  
244  
168  
470  
158  
107  
170  
177  
0
210  
193  
91  
129  
161  
129  
162  
239  
0
170  
77  
0
138  
68  
97  
0
83  
114  
162  
34  
126  
74  
131  
115  
5
136  
274  
121  
338  
160  
67  
103  
250  
17  
0
11  
1
0
390  
77  
68  
88  
203  
224  
351  
112  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
101  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
1
1
66  
63  
0
78  
0
0
52  
73  
47  
Nota. Sem. = Semana de Trabajo; Al. = Alumno  
Se calculó el promedio por semana de las 10 semanas, eliminando la semana 9, usando la  
Ecuación 1, como puede ser observado en la tabla  
Así mismo, se calculó la desviación estándar usando la Ecuación 2.  
Tabla 5. Análisis Estadístico  
Clase  
Promedio  
113,44  
173,11  
135,67  
64,44  
Autónomo  
Total  
Promedio  
179,89  
227,44  
195,78  
189,56  
128,44  
89,78  
Sem.  
Total  
1021  
1558  
1221  
580  
σ
Total Promedio  
σ
Total  
1619  
2047  
1762  
1706  
1156  
808  
σ
1
2
3
4
5
6
7
8
60,95  
62,24  
38,23  
49,96  
61,29  
47,15  
45,95  
55,58  
77,78  
49,57  
598  
489  
541  
1126  
296  
273  
400  
531  
1191  
87  
66,44  
54,33  
60,11  
125,11  
32,89  
30,33  
44,44  
59,00  
132,33  
9,67  
63,16  
22,05  
40,67  
101,41  
24,36  
32,83  
22,40  
52,48  
124,15  
169,25  
87,76  
74,10  
85,12  
130,43  
65,87  
44,12  
40,06  
75,25  
199,49  
215,59  
860  
95,56  
535  
59,44  
939  
104,33  
113,00  
73,33  
1339  
1548  
1851  
379  
148,78  
172,00  
205,67  
42,11  
1017  
660  
1
1
0
1
292  
32,44  
Nota. Sem. = Semana de Trabajo; σ = Desviación Estándar  
Usando la desviación estándar y la media de estudio, tabla 5, se construyeron gráficos de  
trabajo semanal en clase, como se ejemplifica en la figura 4, y del trabajo autónomo, figura 5.  
Dichos gráficos fueron realizados para cada semana de clases permitiendo visualizar el  
comportamiento de los distintos estudiantes y sus hábitos de trabajo autónomo y en clase en  
relación al tiempo (semanas del semestre).  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
102  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
Figura 4. Semana 1 Trabajo en Clase  
Figura 5. Semana 1 Trabajo en Autónomo  
Del análisis grafico se puede observar cambios constantes en la media y la curva de  
distribución normal, en la sección de discusión se realizará un análisis detallado de estos  
cambios.  
Discusión  
Conclusiones  
De los datos recabados se puede observar que el tiempo dedicado al estudio de la clase  
Análisis Matemático II durante las 11 semanas es muy variable, la media de dedicación en clase  
cambia desde un máximo de 173.11 a un mínimo de 32.44 en minutos, en el Figura 24 puede  
observarse dicha variación.  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
103  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
Figura 6. Promedio de Dedicación en Clase  
Y la dedicación en autónoma cambia desde un máximo de 132.33 a un mínimo de 9.67  
en minutos, en el Figura 25 puede observarse dicha variación.  
Se asocia esta alta volatilidad al sistema de educación basado en exámenes parciales ya  
que se muestra un claro incremento de la cantidad de dedicación alrededor de las semanas de  
exámenes. Así, las semanas 5 (7 al 11 de Abril) y 11 (19 al 23 de Mayo) representan semanas de  
examen, y se puede apreciar claramente un incremento del trabajo autónomo en las semanas 4 y  
1
0.  
Figura 7. Promedio de Dedicación Autónoma  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
104  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
A su vez, se nota una disminución del uso de la plataforma durante las clases en dichas  
semanas, esto se debe principalmente a un refuerzo de los conocimientos llevado a cabo por el  
docente en forma de clase magistral antes de los exámenes.  
A partir de estas observaciones se recomienda cambiar el sistema de evaluación de uno en  
el cual se encuentran claramente marcadas las fechas de los exámenes, como es actualmente, a  
un sistema en el cual se realice una evaluación continua donde cada día el estudiante debe ser  
evaluado. Con este nuevo sistema se esperaría una dedicación continua de los estudiantes en la  
cual los conocimientos se refuerzan día a día y no son memorizados con la exclusiva finalidad de  
aprobar un examen.  
Por otro lado, se observa una gran diferencia en la dedicación de unos estudiantes  
respecto a otros, esto se refleja en desviaciones estándar muy grandes, e.g. en las semanas 1, 2 y  
5
4
se tienen desviaciones estándar mayores a 60 minutos para el trabajo en clase y en las semanas  
y 10 se tienen desviaciones estándar mayores a 100 minutos para el trabajo autónomo. De esta  
información se analiza que algunos estudiantes no dedican la cantidad de horas necesarias para el  
aprendizaje de las materias. Según Lavigne (2003) asignación de créditos debe ser llevada cabo  
según el “Trabajo Relativo Del Estudiante” y Garmendia, Guisasola, Barragués, & Zuza,  
establecen que “El trabajo de un alumno medio para superar un curso debe oscilar entre 1500 y  
1
800 horas” y más adelante establecen que “Estudios estadísticos […] consideran que por cada  
hora de teoría, el alumno necesita 1.5 horas de trabajo, y por cada hora de prácticas, 0.75”  
2013).  
(
De lo anterior se establece que los alumnos de la asignatura Análisis Matemático II con  
una carga horaria en clase de 4 horas a la semana y un semestre de 16 semanas debieron dedicar  
4 horas de estudio en clase a dicha materia y según la ponderación de 1.5, mencionada  
6
anteriormente, debieron dedicar 96 horas de estudio autónomo, sumando un total de 160 horas.  
De la información obtenida durante las 10 semanas de estudio se tiene que: tiempo total dedicado  
a la plataforma es 14215 minutos para 9 alumnos obteniendo un promedio de 1579.44 minutos o  
2
6,32 horas durante las 10 semanas; lo que extrapolando a 16 semanas da un resultado de 42.11  
horas que representan solo una cuarta parte del tiempo que debería dedicarse a dicha asignatura.  
De esta segunda observación se recomienda realizar un estudio que permita establecer las  
causas de la baja dedicación de los estudiantes ya que esta puede ser la principal causa de bajos  
resultados académicos. Además, se debe analizar la posibilidad de cambiar el esquema actual de  
formación y evaluación realizando nuevos estudios.  
Finalmente, no se debe considerar a esta investigación como totalmente concluyente ya  
que algunas de las dificultades en el análisis están dadas por el pequeño tamaño de la muestra y  
el corto periodo de tiempo del estudio, se recomienda ampliar ambas características en futuros  
estudios para tener mejores resultados.  
Bibliografía  
Alfageme González, B., & Sánchez, P. (2002). Aprendiendo habilidades con videojuegos.  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
105  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
Allen, I. E., & Seaman, J. (2008). Staying the Course: Online Education in the United States, 2008.  
Sloan Consortium. PO Box 1238, Newburyport, MA 01950.  
Antequera, A. T. (2013). Khan Academy: Una Experiencia de Aula en Secundaria. Números  
Revista de Didáctica de las Matemáticas, 199-209.  
Bates, A. W. (2001). Como gestionar el cambio tecnológico. Barcelona: Gedisa.  
Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as  
effective as one-to-one tutoring. Educational researcher, 4-16.  
Cabañas, J. (17 de 06 de 2013). La plataforma Khan Academy para la enseñanza de las  
matemáticas en 1º de la ESO. Recuperado el 17 de 01 de 2014, de Re-Unir Repositorio  
Digital: http://reunir.unir.net/handle/123456789/1806  
Colvin, K. F., Champaign, J., Liu, A., Zhou, Q., Fredericks, C., & Pritchard, D. E. (2014). Learning  
in an introductory physics MOOC: All cohorts learn equally, including an on-campus class.  
The International Review of Research in Open and Distance Learning, 15(4).  
Corzo, J. Q., Molina, R. A. M., & Quintero, F. I. M. (2008). El diálogo sinérgico entre disciplinas:  
Informática Educativa y Didáctica de las Ciencias. El Hombre y la Máquina, (30), 8-17.  
De Lavigne, R. (2003). Créditos ECTS y métodos para su asignación. Informe técnico disponible  
en http://www. uc3m. es/uc3m/Gral./IG/NOR/UNIV/lavigne. Pdf (Consultado: 27-6-  
2
007).  
Estallo, J. A. (1995). Los videojuegos: Juicios y prejuicios: [Guía para padres]. Planeta.  
Fullan, M., & Smith, G. (1999). Technology and the problem of change.Retrieved July, 15, 2004.  
Fullan, M. (1991). With Stiegelbauer, S. (1991). The new meaning of educational change. London:  
Cassell.  
Garmendia, M., Guisasola, J., Barragués, J. I., & Zuza, K. (2013). ¿Cuánto tiempo dedican los  
estudiantes al estudio de asignaturas básicas de 1º de ingeniería? Didáctica de las Ciencias  
Experimentales y Sociales.  
Havelock, R. G., & Zlotolow, S. (1995). The change agent's guide. Educational Technology.  
Hernández, C. A. (30 de 11 de 2011). Khan Academy.  
Salinas, J. (2004). Innovación docente y uso de las TIC en la enseñanza universitaria. RUSC.  
Universities and Knowledge Society Journal, 1(1), 3.  
Sallán, J. G., & Bris, M. M. (2004). Las instituciones educativas en la encrucijada de los nuevos  
tiempos: retos, necesidades, principios y actuaciones. Tendencias pedagógicas, (9), 21-44.  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
106  
INNOVA Research Journal 2017, Vol 2, No. 2, pp. 95-107  
Khan, S. (2014). Khan academy.  
Pozo, R., Pares, N., & Vidal, Y. (2013). Uso del vídeo (pencast) para el aprendizaje de  
matemáticas: La experiencia en la UPC. Actas de las X Jornadas Internacionales de  
Innovación Universitaria, (págs. 990-997). Madrid.  
Vygotsky, L.S. (1964). Lenguaje y pensamiento. Buenos Aires: Ed Lautaro.  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
107