La supervisión de la enseñanza no presencial en centros educativos no universitarios

• Autores: Nuria Falla Falcón, Eloy López Meneses, Anne C. Aubry, Mercedes García Ordaz
• Localización: Campus Virtuales, ISSN-e 2255-1514, Vol. 11, Nº. 2 (Julio/July), 2022, págs. 161-177
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Supervision of non-presential education in non-university educational centers
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• Resumen
  • español

    Esta investigación analiza la calidad de la formación virtual no universitaria debida al escenario de la docencia no presencial sobrevenida originada por el COVID-19, a través del instrumento SULODITOOL®. Surge como línea de Investigación de la Cátedra de Educación y Tecnologías Emergentes, Gamificación e Inteligencia Artificial de la Universidad Pablo de Olavide (Sevilla). Esta herramienta se desarrolla bajo los auspicios de otros instrumentos de valoración en el marco de la LomLOE, y está conformado por 10 indicadores de supervisión ponderados mediante lógica difusa. En este sentido, la agregación de las variables lingüísticas de 242 jueces expertos se realizó mediante la función OR probabilística y se desfusificaron mediante el método del centroide de área para calcular las citadas ponderaciones. Los resultados analíticos y gráficos de las ponderaciones evidencian que existen ciertos indicadores, como el diseño formativo y la metodología usada, que deberían contemplarse como factores clave en todos los escenarios estudiados.

  • English

    This research analyzes the quality of non-university virtual training due to the unexpected non-face-to-face teaching scenario caused by COVID-19, through the SULODITOOL® tool. It arises as a research line of the Chair of Education and Emerging Technologies, Gamification and Artificial Intelligence of the Pablo de Olavide University (Seville). This tool is developed under the auspices of other assessment instruments within the LomLOE framework, and is made up of 10 weighted supervisory indicators using fuzzy logic. In this sense, the aggregation of the linguistic variables of 242 expert judges was carried out using the probabilistic OR function and they were defuzzified using the area centroid method to calculate the aforementioned weights. The analytical and graphic results of the weightings show that there are certain indicators, such as the training design and the methodology used, which should be considered as key factors in all the scenarios studied.