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Engineering

Implementación y resultados de la realidad mixta para la educación (MRE) en las clases en línea para ingeniería

Published: June 23, 2023 doi: 10.3791/65091

Summary

En este trabajo se desarrolló un sistema de realidad mixta denominado MRE para ayudar a los estudiantes a desarrollar prácticas de laboratorio complementando las clases online. Se realizó un experimento con 30 estudiantes; 10 estudiantes no usaron MRE, 10 usaron MRE y 10 más usaron MRE con comentarios de los maestros.

Abstract

La pandemia de COVID-19 ha cambiado muchas industrias, empoderando a algunos sectores y haciendo desaparecer muchos otros. El sector educativo no está exento de grandes cambios; En algunos países o ciudades, las clases se impartieron 100% online durante al menos 1 año. Sin embargo, algunas carreras universitarias necesitan prácticas de laboratorio para complementar el aprendizaje, especialmente en áreas de ingeniería, y tener solo lecciones teóricas en línea podría afectar sus conocimientos. Por esta razón, en este trabajo se desarrolló un sistema de realidad mixta denominado realidad mixta para la educación (MRE) para ayudar a los estudiantes a desarrollar prácticas de laboratorio para complementar las clases en línea. Se realizó un experimento con 30 estudiantes; 10 estudiantes no usaron MRE, 10 usaron MRE y 10 más usaron MRE con comentarios de los maestros. Con esto, se pueden ver las ventajas de la realidad mixta en el sector educativo. Los resultados muestran que el uso de MRE ayuda a mejorar el conocimiento en las asignaturas de ingeniería; Los estudiantes obtuvieron calificaciones con calificaciones entre un 10% y un 20% mejores que los que no lo utilizaron. Sobre todo, los resultados muestran la importancia de la retroalimentación cuando se utilizan sistemas de realidad virtual.

Introduction

La tecnología siempre ha estado presente en el sector educativo; Se han producido cambios profundos en los dispositivos utilizados para impartir las clases. Sin embargo, las clases presenciales siguen siendo la opción preferida por estudiantes y profesores. Cuando llegó la pandemia, cambió todos los sectores, y la educación no fue la excepción. En 2018, antes de la pandemia, solo el 35% de los estudiantes que estudiaban una carrera reportaron haber tomado al menos una clase en línea; es decir, el 65% de los estudiantes completaron sus estudios de manera presencial1. A partir de abril de 2020, por orden del gobierno (mexicano), se prohibió a todas las escuelas públicas y privadas impartir clases presenciales; Por esta razón, el 100% de los estudiantes tuvieron que tomar clases a distancia. Las universidades fueron las primeras en actuar, utilizando herramientas para realizar videollamadas, preparar clases, gestionar deberes, etc. Esto tiene sentido, ya que las personas en edad universitaria (entre 18 y 25 años) son personas que han estado en contacto con la tecnología desde su nacimiento.

Algunas clases se pueden adaptar completamente de forma virtual; Sin embargo, las prácticas de laboratorio son complejas de realizar a distancia, y los estudiantes no cuentan con el material necesario, lo que suele ser costoso. El impacto que las clases en línea tienen en la calidad del conocimiento no está claro, y algunos estudios muestran que los cursos en línea generalmente producen un peor rendimiento de los estudiantes que los cursos presenciales2. Pero una cosa es segura, no realizar prácticas de laboratorio que acerquen a los estudiantes a lo que experimentarán en la industria afectará negativamente su desempeño profesional. Por lo tanto, la importancia de las experiencias a escala real se hace necesaria en la enseñanza actual de la ingeniería 3,4,5. Por estas razones, se están utilizando nuevas tecnologías para mitigar estos problemas. Entre ellas se encuentran la realidad virtual (RV), la realidad aumentada (RA) y la realidad mixta (RM). Es importante mencionar que la realidad virtual es una tecnología que permite la creación de un entorno digital totalmente inmersivo, mientras que la realidad aumentada superpone objetos virtuales en el entorno del mundo real. Por otro lado, la RM no solo utiliza objetos virtuales, sino que también ancla estos objetos al mundo real, lo que permite interactuar con ellos. Por lo tanto, MR es una combinación de VR y AR6. Por otro lado, algunas organizaciones también se han esforzado por desarrollar laboratorios remotos, donde existen equipos reales pero que pueden ser controlados a distancia7.

El término MR data de 1994; sin embargo, en los últimos 5 años, ha cobrado especial importancia, gracias a grandes empresas que han centrado sus esfuerzos en desarrollar entornos, como el Metaverso6. La RM se puede aplicar en diferentes áreas; Dos de los más comunes son la formación y la educación. La formación ha sido uno de los grandes impulsores de la RM; Es muy costoso para una empresa detener una línea de producción para capacitar a nuevos empleados, o en entornos peligrosos, y no es fácil llevar a cabo la capacitación en el campo. La educación no se queda atrás; aunque las clases presenciales han cambiado muy poco, hay grandes esfuerzos para incorporar la RM en las clases 8,9. Para la educación, existen carreras profesionales donde es necesario realizar prácticas de laboratorio para tener una formación completa. Muchos de los estudios e investigaciones existentes se centran en la medicina, y la RV, la RA y la RM desempeñan un papel clave. Múltiples trabajos muestran cómo la RM supera los métodos tradicionales de enseñanza en materias quirúrgicas y médicas, donde la práctica es una clara ventaja para el desarrollo de los estudiantes 10,11,12,13,14.

Sin embargo, no hay la misma cantidad de investigación sobre temas de ingeniería. Normalmente en las carreras de ingeniería, un estudiante tiene clases teóricas complementadas con prácticas. De esta manera, existen estudios sobre RM y RV que muestran los beneficios en la pedagogía de la ingeniería12. Sin embargo, algunos de estos estudios se centran en analizar la complejidad del entorno y las herramientas utilizadas 8,15. Tang et al. idearon un estudio en el que estudiantes de diferentes áreas y con diferentes conocimientos utilizaron la RM para mejorar su comprensión del análisis geométrico y la creatividad16. En una prueba posterior, las personas que tomaron sus clases usando MR terminaron más rápido, dejando en claro que la MR afecta positivamente el aprendizaje16. Además, Halabi mostró el uso de herramientas de realidad virtual en la educación en ingeniería. Aunque no es MR, muestra herramientas que se pueden utilizar para la enseñanza. Se trata de un caso de estudio real para demostrar que es posible introducir la RV en las clases de ingeniería17.

Por otro lado, los laboratorios remotos (RL) son herramientas tecnológicas compuestas por software y hardware que permiten a los estudiantes realizar sus prácticas de forma remota como si estuvieran en un laboratorio tradicional. Por lo general, se accede a los RL a través de Internet, y normalmente se utilizan cuando se requiere que los estudiantes pongan en práctica de forma autónoma lo que han aprendido tantas veces como requieran18. Sin embargo, con la llegada del COVID-19, su uso ha sido sustituir a los laboratorios tradicionales y poder realizar prácticas durante las clases online18. Como se mencionó anteriormente, un RL necesita un espacio físico (laboratorio tradicional) y elementos que permitan controlarlo de forma remota. Con la llegada de la realidad virtual, los laboratorios se han modelado virtualmente, y a través de mecanismos físicos, los elementos del laboratorio pueden ser controlados19. Sin embargo, tener un RL es muy costoso, lo que dificulta muchas escuelas, especialmente en los países en desarrollo. Algunos estudios mencionan que los costos pueden variar entre $50,000 y $100,00020,21.

Además, desde que comenzó la pandemia, los cambios han tenido que hacerse rápidamente; en el caso de los RL, se intentó enviar kits a los domicilios de cada estudiante para reemplazar los laboratorios tradicionales. Sin embargo, había un problema de costos, ya que los estudios mostraron que cada kit costaba alrededor de $70018,22. Sin embargo, los estudios utilizaron componentes caros y difíciles de obtener. La pandemia afectó a la educación en todo el mundo, y no mucha gente pudo gastar miles de dólares para automatizar un laboratorio o comprar un kit. La mayoría de los estudios consideran las clases presenciales y las complementan con la RM. Sin embargo, en los últimos años, las clases han sido en línea debido al COVID-19, y solo algunos trabajos muestran la mejora de las clases virtuales utilizando RM y dispositivos asequibles23,24.

La investigación que existe hasta el momento se centra principalmente en la medicina, con poca información sobre ingeniería. Sin embargo, sin lugar a dudas, creemos que el mayor aporte y diferencia es que nuestro experimento se llevó a cabo durante 6 meses y se comparó con sujetos con las mismas características que no utilizaron modelos virtuales, mientras que la mayoría de los trabajos anteriores realizaron experimentos cortos para comparar tecnologías o procedimientos individuales; No los aplicaron durante varios meses. Por lo tanto, este trabajo muestra la diferencia en el aprendizaje que se puede realizar utilizando la RM en una asignatura universitaria.

Por esta razón, este trabajo muestra el desarrollo y los resultados de un sistema de RM para ayudar a realizar prácticas de laboratorio en universidades enfocadas en la ingeniería electrónica. Es importante mencionar que se pone especial énfasis en mantener bajo el costo del dispositivo, haciéndolo accesible a la población en general. Tres grupos utilizan diferentes métodos de enseñanza y se realiza un examen sobre los temas de la clase. De esta manera, es posible obtener resultados en la comprensión de los temas de la educación a distancia utilizando la RM.

El proyecto explicado en este trabajo se denomina realidad mixta para la educación (MRE) y se propone como una plataforma donde los estudiantes utilizan gafas de realidad virtual con un teléfono inteligente (es decir, no se utilizan gafas de realidad virtual especiales). Se crea un espacio de trabajo donde los alumnos pueden interactuar con entornos virtuales y objetos reales simplemente utilizando sus propias manos, debido al uso de objetos virtuales y reales, un sistema de realidad mixta. Este espacio de trabajo consta de una base con una imagen donde se muestran todos los objetos virtuales y se interactúa con ellos. El entorno creado se enfoca en la realización de prácticas de laboratorio para mostrar componentes electrónicos y física para carreras de ingeniería. Es importante destacar la necesidad de proporcionar retroalimentación a los estudiantes. Por este motivo, MRE incorpora un sistema de retroalimentación donde un administrador (normalmente el profesor) puede ver lo que se está haciendo para calificar la actividad. De esta manera, se puede dar retroalimentación sobre el trabajo realizado por el estudiante. Finalmente, el alcance de este trabajo es comprobar si existen ventajas en el uso de la RM en las clases online.

Para lograrlo, el experimento se llevó a cabo con tres grupos de estudiantes. Cada grupo estaba formado por 10 estudiantes (30 estudiantes en total). El primer grupo no utilizó MRE, solo tomó teoría (clases en línea) sobre el principio de conservación del momento y los componentes electrónicos. El segundo grupo utilizó MRE sin retroalimentación, y el tercer grupo utilizó MRE con retroalimentación de un profesor. Es importante mencionar que todos los estudiantes tienen el mismo nivel escolar; Son estudiantes universitarios en el mismo semestre y con la misma carrera, estudiando ingeniería mecatrónica. El experimento se aplicó en un único curso denominado Introducción a la Física y la Electrónica, en el segundo semestre de la carrera; es decir, los estudiantes llevaban menos de 1 año en la universidad. Por lo tanto, los temas tratados en la clase pueden considerarse básicos desde el punto de vista de la ingeniería. El experimento se llevó a cabo en 30 estudiantes, ya que este fue el número de estudiantes que se inscribieron en la clase donde se autorizó el experimento. La clase seleccionada (Introducción a la Física y la Electrónica) tenía teoría y prácticas de laboratorio, pero debido a la pandemia, solo se impartían clases teóricas. Los estudiantes se dividieron en tres grupos para ver el impacto que las prácticas tienen en el aprendizaje general y si las clases de RM podrían ser un sustituto de las prácticas presenciales.

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Protocol

El protocolo sigue los lineamientos del comité de ética de la Universidad Panamericana. El experimento se realizó con un total de 30 estudiantes, de entre 18 y 20 años; ocho estudiantes eran mujeres y 22 hombres, y todos asistían a la Universidad Panamericana en Guadalajara, México (la segunda ciudad más grande de México). Todos los participantes completaron el proceso de consentimiento informado y dieron permiso por escrito para que se tomaran y publicaran fotos durante la recolección de datos. El único requisito era que los estudiantes debían tener un teléfono inteligente, lo cual no era un problema. Por lo tanto, no hubo criterios de exclusión para el experimento.

1. Configuración y calibración del sistema de realidad virtual

NOTA: Este paso tarda ~10 min.

  1. Asegúrese de que el sistema incluya todos los componentes: un teléfono Android con sistema operativo versión 10 o superior, gafas de caja de realidad virtual y una base de madera con una imagen de calibración (Figura 1) (consulte la tabla de materiales).
  2. Abra la aplicación MRE en el teléfono celular y cargue los servicios Unity, AR Foundation, Google Cardboard y ManoMotion25,26,27,28. La aplicación MRE ha sido desarrollada por nosotros mismos; fue desarrollado para Android y no es público.
  3. Inserte el teléfono celular en las gafas de realidad virtual y póngase las gafas.
  4. Localice visualmente el centro de la base del prototipo MRE (el cuadrado azul de la Figura 1).
  5. Cuando aparezca la simulación, levante una mano extendida para colocarla en el centro de la vista.
    NOTA: A partir de este momento, los usuarios pueden realizar gestos con las manos para interactuar con el entorno simulado.

2. Preparación del usuario

NOTA: Este paso tarda ~5 min.

  1. Sin gafas de realidad virtual, abra la aplicación MRE, como se muestra en la Figura 2.
  2. Asegúrese de que la aplicación se inicie en modo de usuario para que solo sea necesario iniciar sesión.
  3. Seleccione el escenario que el usuario desea realizar. Hay dos escenarios: componentes electrónicos y física.
  4. Presione Reproducir; el usuario tendrá 30 segundos para ponerse las gafas de realidad virtual.

3. Ejecución de escenarios

NOTA: Este paso tarda ~15 min.

  1. Escenario 1: componentes electrónicos
    1. Localice las áreas para posicionar los componentes, mediante los colores rojo, verde y azul. Esto delimita las seis zonas de interacción de esta escena: tres zonas para tomar los componentes electrónicos virtuales y tres zonas para soltar los componentes, como se muestra en la Figura 3.
    2. Tome el componente y colóquelo en el lugar correcto. El lugar correcto depende del componente y de lo que se ve en teoría; por ejemplo, en teoría se explica cómo colocar un disipador de calor, y en MRE se practica dicha colocación.
    3. Continúe hasta que todos los componentes estén en su lugar.
  2. Escenario 2: física
    1. Localice los dos coches implicados en el escenario (Figura 4).
    2. Selecciona la velocidad de cada coche.
    3. Visualice los gráficos después de la colisión.

4. Vista de administración

  1. En la pantalla principal, presione MRE modes (consulte la Figura 2) y seleccione la opción de administrador.
  2. Inicie sesión para verificar si la cuenta tiene permiso para acceder como administrador.
    NOTA: Es posible ver la lista de estudiantes y las calificaciones obtenidas en cada escenario.

5. Resultados de los estudiantes

  1. Al iniciar sesión como administrador, haga clic en el nombre del estudiante deseado y visualice la tabla con la información de las calificaciones de sus escenarios.
  2. Haga clic en el nombre de un estudiante y seleccione descargar calificaciones como CSV. Esto mostrará todos los resultados en un archivo separado por comas.

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Representative Results

En esta sección se muestran los resultados obtenidos del experimento. En primer lugar, se explican algunos detalles de cómo se llevó a cabo el experimento, luego se muestran las pruebas realizadas a los alumnos del experimento y, además, se presentan los resultados de las pruebas. Finalmente, se describe un análisis con un estudiante de cada grupo.

Uno de los mayores problemas que trajo la pandemia a la enseñanza de la ingeniería fue que no fue posible realizar prácticas presenciales de laboratorio, lo que repercute directamente en los conocimientos adquiridos por los estudiantes. Para analizar si el proyecto desarrollado en este artículo tiene impacto, se realizó un experimento con tres grupos de estudiantes. Cada grupo estaba formado por 10 estudiantes; el primer grupo no utilizó MRE, sino que solo tomó teoría (clases en línea) sobre el principio de conservación del momento y los componentes electrónicos. El segundo grupo utilizó MRE sin retroalimentación y, finalmente, el tercer grupo utilizó MRE con retroalimentación de un profesor. Es importante mencionar que todos los estudiantes tenían el mismo nivel escolar. Todos eran estudiantes universitarios en el mismo semestre y con la misma carrera, estudiando ingeniería mecatrónica. Todos eran estudiantes de la Universidad Panamericana de Guadalajara, México (la segunda ciudad más grande de México). El experimento se aplicó en una sola asignatura llamada Introducción a la Física y la Electrónica, en el segundo semestre de la carrera (es decir, eran estudiantes que llevaban menos de 1 año en la universidad. Por lo tanto, los temas tratados en clase podrían considerarse básicos desde el punto de vista de la ingeniería17.

El curso (Introducción a la Física y la Electrónica) en el que se realizó el experimento tuvo las siguientes características: (1) la duración del curso fue de un semestre; (2) había dos exámenes a lo largo del semestre (es decir, se realizaba un examen cada 10 semanas de clases), y cada uno de estos exámenes, o período de 10 semanas, se llama "parcial"; y (3) cada semana tenía 6 h de clases, divididas en 3 días de 2 h por clase. Durante la semana se impartieron 4 h de teoría y 2 h de práctica. Es muy importante mencionar que las características mencionadas anteriormente es lo que se hacía antes de la pandemia; Durante la pandemia, se impartieron clases en línea. Por lo tanto, las 2 h de prácticas semanales no se pudieron realizar, y fueron sustituidas por el asesoramiento y la resolución de problemas. Por este motivo, en las clases online no se realizaron prácticas.

Nuestro experimento trató de modificar lo menos posible lo establecido en la clase; el sistema MRE se introdujo durante las horas de práctica (2 h por semana), y los estudiantes que no utilizaron el sistema continuaron con el asesoramiento y la resolución de problemas. Las 4 h de teoría no fueron modificadas en absoluto por nuestro experimento. Del mismo modo, los estudiantes que utilizaron MRE utilizaron una de las clases de práctica para explicar el funcionamiento del sistema. Además, MRE tiene dos entornos, uno para componentes electrónicos y otro para conceptos de física. El experimento se llevó a cabo durante una parcial (10 semanas), que involucró prácticas de física y prácticas de componentes electrónicos. En este período se realizaron seis prácticas en MRE (tres prácticas de física y tres de componentes electrónicos). Por último, hubo dos grupos que utilizaron MRE; Uno no tuvo retroalimentación del profesor y el otro sí. A los que no tenían retroalimentación se les entregaba un guión de la práctica a realizar, y al final el profesor les asignaba una calificación de 0 a 10 en el sistema MRE, pero no se les daba más explicaciones. Por otro lado, en el grupo que tuvo retroalimentación, el profesor los guió durante la práctica. El profesor pudo observar la simulación al mismo tiempo que los alumnos, ya que el sistema no contiene sonido y sus oídos están descubiertos, por lo que el profesor guió al alumno hablándole durante la simulación, indicando sus errores y las razones de dichos errores.

Es importante mencionar que la prueba no fue editada para este experimento. En otras palabras, la prueba habría sido la misma para los estudiantes si no se hubiera llevado a cabo el experimento actual. La prueba constaba de 14 preguntas, enumeradas en el Archivo Suplementario 1 en el mismo orden en que fueron presentadas.

Cada pregunta de la prueba tenía el mismo peso en la calificación, sin embargo, el profesor podía asignar fracciones de puntos a cada pregunta en función de la respuesta del alumno. Esto quedaba a discreción del profesor. En la Tabla 1 se muestran las calificaciones de cada uno de los estudiantes, siendo 0 la peor calificación y 10 la mejor. Al final, se muestra el promedio de cada grupo.

Por otro lado, la Figura 5 muestra gráficamente las puntuaciones de cada alumno separadas por el grupo. De esta manera es más fácil visualizar los resultados obtenidos del experimento. En la Tabla 2 se muestran los resultados de cada pregunta, tomando un estudiante de cada grupo.

Figure 1
Figura 1: Materiales principales de MRE. El sistema MRE consiste en una simple pieza cuadrada de madera de 8 pulgadas x 8 pulgadas, sobre la que se pega una imagen base. La imagen consta de un logotipo central de 3 pulgadas x 3 pulgadas de tamaño; El resto del espacio consiste en iconos de 1 pulgada x 1 pulgada colocados aleatoriamente utilizando colores azul oscuro sobre un fondo azul claro. Además, se inserta una caja de realidad virtual y un teléfono celular Android en la caja. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 2
Figura 2: Aplicación MRE. (A) El botón para seleccionar entre usuario o administrador; Se inicia como el usuario de forma predeterminada. (B) Opción de registrarse/iniciar sesión. (C) Botón para continuar configurando el escenario. (D) Volver a la pantalla anterior. (F) Calificación en el momento; Si es la primera vez que se "juega", aparecerá en 0. (G) Comience con el escenario seleccionado. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 3
Figura 3: Escenario de componentes electrónicos. Los colores delimitan las seis zonas de interacción de esta escena: tres zonas para tomar los componentes y tres zonas para soltar los componentes. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 4
Figura 4: Escenario físico. Se crean dos coches uno frente al otro, además de un botón de arranque esférico (color verde) y uno cúbico (color azul claro) para modular la fuerza con la que se empuja el segundo coche. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 5
Figura 5: Puntuación de cada estudiante y desviación estándar separada por grupo. Calificaciones por estudiante y tecnología utilizada; La desviación estándar de cada grupo se muestra junto a él. Hay 30 estudiantes en total, 10 para cada enfoque de aprendizaje, y a cada estudiante de cada grupo se le asignó un número del 1 al 10. Es importante mencionar la desviación típica, donde se ve claramente que sin el uso de MRE, las puntuaciones están mucho más dispersas. Esto puede ser lógico, ya que estos estudiantes solo recibían clases en línea, por lo que la atención que prestaba cada estudiante es muy variable, y esto se ve en los puntajes obtenidos. Por otro lado, hay mucha menos dispersión cuando se utiliza MRE. Además, cuando se agrega retroalimentación a la tecnología de RM, hay menos dispersión, lo que indica una mejor comprensión por parte de todos los estudiantes, no solo de algunos estudiantes. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Tabla 1: Resultados de las pruebas de conocimiento para los tres grupos. Esta tabla muestra todos los resultados de los exámenes realizados por los estudiantes. Hay 30 estudiantes en total, 10 para cada enfoque de aprendizaje, y a cada estudiante de cada grupo se le asignó un número del 1 al 10. Se puede ver claramente que el mejor promedio obtenido fue cuando se utilizó MRE y hubo retroalimentación por parte del profesor. Incluso si no hubo comentarios, sigue siendo una mejor opción en términos generales utilizar MRE para una mejor comprensión de los temas. Al utilizar el MRE, no hubo puntuación inferior a 7,5 en ninguno de los estudiantes; Por lo tanto, se puede deducir que en general hubo una mejor comprensión de los temas. Por último, utilizando MRE y con retroalimentación del profesor, no hubo puntuaciones por debajo de 8,0, y también se observaron las puntuaciones más altas de los 30 alumnos, 9,3 y 9,5. Por lo tanto, se pueden ver claramente los beneficios que tienen los estudiantes en la comprensión de los temas cuando utilizan MRE, pero sobre todo, cuando se da retroalimentación sobre el trabajo realizado en las prácticas. Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Tabla 2: Resultados por pregunta con un alumno de cada grupo. Califica a las respuestas de un estudiante de cada grupo. Se seleccionaron estudiantes cuya calificación se acercó al promedio del grupo. El profesor podría otorgar puntos a las respuestas parcialmente correctas. Los estudiantes que utilizaron MRE obtuvieron mejores resultados con las preguntas sobre componentes electrónicos, lo que sugiere que conocer los componentes en sus dimensiones y formas reales (utilizando MRE) ayudó a mejorar el conocimiento teórico. Los estudiantes que utilizaron MRE con retroalimentación, además de poder observar los componentes como se verían en la realidad, recibieron ayuda del profesor en las prácticas de física y componentes electrónicos. Por lo tanto, se puede decir que además de practicar, tenían horas de asesoramiento, y esto se ve claramente reflejado en los resultados. Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Ficha complementaria 1: Preguntas presentadas a los alumnos. Haga clic aquí para descargar este archivo.

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Discussion

El sistema MRE permite diferentes escenarios para que los estudiantes aprendan sobre componentes electrónicos o temas de física. Un punto importante es la posibilidad de que el profesor proporcione retroalimentación. De esta manera, los estudiantes pueden saber qué hicieron mal y por qué. Con el sistema MRE desarrollado, se realizó un experimento con 30 estudiantes, donde 10 estudiantes no usaron MRE, 10 usaron MRE y finalmente otros 10 usaron MRE y recibieron retroalimentación del profesor. Al final de las clases, se realizó una prueba de conocimientos generales a todos los alumnos. La prueba no fue modificada para el experimento (es decir, se aplica la misma prueba si las clases son puramente teóricas o si se realizan prácticas de laboratorio. Las prácticas son solo un complemento para comprender mejor la teoría y así tener una mejor comprensión general del tema. La prueba consiste en respuestas escritas que muestran cálculos, y el profesor puede calificar con medios puntos en caso de que la respuesta sea parcialmente correcta.

Gracias al uso de MRE, los estudiantes obtuvieron un mejor promedio general, el mejor promedio que se ve cuando hay retroalimentación por parte del profesor. De la misma manera, un punto importante es la desviación estándar. El objetivo de una clase es que la mayoría de los estudiantes, o idealmente todos ellos, obtengan la mayor cantidad de conocimientos. Debido al uso de MRE, se puede observar una menor dispersión de los puntajes, lo que demuestra que el conocimiento sobre los temas fue comprendido por un mayor número de estudiantes.

Al observar en detalle las puntuaciones de cada pregunta, el MRE tiene un efecto menor cuando las preguntas se centran en problemas que pueden ser analizados 100% desde la teoría. Sin embargo, en temas de ingeniería, es importante conocer tanto los equipos como los componentes, por lo que el MRE tuvo un impacto positivo, y los estudiantes que utilizaron el MRE respondieron mejor a las preguntas que cubrieron estos temas. Además, en el caso de preguntas teóricas (como la física), la ERM es útil cuando se cuenta con retroalimentación del profesor, ya que el profesor puede aclarar estas cuestiones apoyado en un entorno virtual. La retroalimentación de los maestros no es nada nuevo; Se da en las clases presenciales, por lo que está claro que este feedback sigue siendo igual de importante en los entornos virtuales.

El sistema MRE ayuda a los estudiantes de ingeniería a realizar prácticas de laboratorio de forma remota. El mundo ha cambiado, y aunque actualmente está volviendo a las clases presenciales, cada día son más las escuelas que abren cursos 100% online29. Para hacer frente a estos cambios, se han creado aplicaciones utilizando tecnologías emergentes. Una de estas tecnologías es la resonancia magnética, en la que es posible visualizar entornos de estudio para mejorar el aprendizaje. Sin embargo, la mayoría de estas aplicaciones se utilizan en entornos médicos, y pocas en ingeniería 9,12. Por otro lado, los RL han sido aclamados como la solución para las clases de ingeniería a distancia, pero es necesario tener un espacio físico y los componentes son muy caros. Por lo tanto, la inversión para un RL es muy alta, y no están incluidos como una posibilidad para muchas escuelas en América Latina19,20.

Del mismo modo, otros trabajos han discutido cómo los laboratorios virtuales y remotos pueden ayudar en la educación a distancia. Por ejemplo, coinciden en que los costes son inferiores a los de montar un laboratorio tradicional. Vergara et al. analizaron datos de más de 400 estudiantes preguntando sobre su experiencia con el uso de RV y RM en laboratorios; El 89% de los estudiantes mencionó que son adecuados para complementar la explicación de un profesor, pero solo el 11% dijo que el uso por sí solo es adecuado. Esta tecnología por sí sola es suficiente para comprender el tema, aunque el trabajo no realiza ningún análisis sobre el impacto que el uso de esta tecnología tiene en la comprensión del tema más allá de preguntar los sentimientos del estudiante30. Además, Wu et al. analizaron múltiples trabajos que mencionan la realidad virtual utilizando pantallas montadas en la cabeza (HMD, por sus siglas en inglés; como lo usamos en este trabajo). Concluyen que el aprendizaje inmersivo basado en HMD tiene un mejor efecto en el rendimiento del aprendizaje que los enfoques de aprendizaje no inmersivo31. A pesar de esto, Wu et al. tampoco presentan cuánto puede mejorar la comprensión del tema usando VR o MR; Solo mencionan que hay un mejor aprendizaje, especialmente en las asignaturas de ciencias, como es el caso que se presenta en este trabajo.

Por otro lado, Makarova et al. experimentaron para encontrar el efecto de la realidad virtual en la enseñanza de servicios automotrices. Aunque el número de estudiantes mencionados es de 344, estos estudiantes son de diferentes grados, por lo que tienen diferentes conocimientos y habilidades. Los estudiantes en su estudio van desde los 19 a 30 años, a diferencia de lo que se presenta aquí, donde todos los estudiantes tienen el mismo nivel de estudios y tienen entre 18 a 20 años de edad. Por otro lado, Makarova et al. analizaron a los estudiantes utilizando equipos físicos y virtuales, donde 35 estudiantes utilizaron equipos virtuales (un número de estudiantes no muy diferente de nuestro experimento). Concluyen que las tecnologías de RV y RM son mucho más efectivas que las metodologías tradicionales, aumentando el interés de los estudiantes por aprender32. Adicionalmente, otros trabajos mencionan que el uso de sistemas virtuales ayuda a la enseñanza de ciencias y lenguajes, incluso analizando la usabilidad de diferentes enfoques y ergonomía, lo cual está fuera del alcance de este trabajo33,34.

Otros trabajos, como el de Loetscher et al., analizaron la herramienta de RV correcta que se debe utilizar en función del tipo de prueba, especialmente para las pruebas de comportamiento, en las que el tiempo de respuesta suele ser esencial para el análisis de los datos. Mencionan que los sistemas de realidad virtual en teléfonos celulares tienen un tiempo de respuesta bajo35, aunque para el experimento mostrado en este estudio, el tiempo de respuesta no influye en el examen aplicado a los estudiantes. Adicionalmente, es necesario analizar el costo de montar un laboratorio con equipos especializados frente al tiempo de respuesta deseado para obtener factibilidad. Está claro que algunos experimentos serán cruciales para reducir las limitaciones del hardware, pero no es el caso de este trabajo.

Por ello, creemos firmemente que este trabajo complementa los estudios que se han realizado hasta el momento. Muchos trabajos han demostrado que el uso de tecnologías virtuales ayuda en el aprendizaje y el interés, sin embargo, no han tratado de demostrar el impacto real que puede tener en el aprendizaje. Aunque el número de estudiantes utilizados en el experimento es bajo, nos aseguramos de que todos tuvieran el mismo nivel de conocimientos y habilidades (en la medida de lo posible) y que se enseñara el mismo tema a todos, tratando de eliminar cualquier componente externo que pudiera haber afectado los resultados. El examen aplicado fue el mismo, permitiendo cuantificar (en una pequeña muestra) la mejora que tienen los estudiantes utilizando las tecnologías virtuales para complementar la teoría vista en clase.

Gracias al MRE, es posible realizar prácticas de laboratorio para la ingeniería a un bajo coste y con una inversión mínima para las escuelas. Solo se necesita un teléfono celular Android de 2019 o posterior y una base de madera para la calibración, lo que lo hace mucho más accesible para las escuelas de los países en desarrollo. Cabe mencionar que es necesario seguir una serie de pasos para utilizar el sistema MRE. Sin duda, el paso crítico para el correcto funcionamiento del sistema es la configuración y calibración del sistema VR (paso 1). Debido a que MRE utiliza las manos como herramientas de aplicación, un error en la calibración impediría poder continuar con la ejecución de los escenarios. Además, es importante utilizar la base con la imagen para la calibración. La imagen se utiliza para dimensionar el entorno y detectar la mano en el espacio.

Por lo tanto, queda claro que una limitación del proyecto presentado es tener una base con la imagen para la calibración. Para el experimento presentado, fue necesario fabricar una base para cada alumno. Aunque una vez calibrado era bastante fácil reproducir y reproducir los escenarios, cabe mencionar que es complejo crear nuevos escenarios. Por lo tanto, se necesita un largo tiempo de desarrollo para cada práctica que se requiere desarrollar.

Sin embargo, un punto diferenciador con los RL u otras tecnologías de RM es el bajo costo del equipo y material necesario. Cualquier teléfono Android puede ser utilizado como herramienta para llevar a cabo las prácticas, aunque una limitación es la obtención de la imagen de calibración; Aún así, se puede imprimir de la manera tradicional y no se necesita ningún equipo especial. Por lo tanto, el acceso a los escenarios ya desarrollados tiene un bajo costo. Mediante el uso de esta tecnología accesible, la ERM también se puede utilizar en otras áreas, no solo en las prácticas de laboratorio. Principalmente, durante la formación de personal para empresas, cuando se incorpora un nuevo empleado, suele ser necesario parar o bajar la producción para enseñar el uso de la maquinaria. Por lo tanto, MRE se puede adaptar para desarrollar entornos de línea de producción.

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Disclosures

Los autores declaran que no tienen intereses financieros o relaciones personales que puedan haber influido en el trabajo reportado en este artículo.

Acknowledgments

Este estudio fue patrocinado por la Universidad Panamericana campus Guadalajara. Agradecemos a los estudiantes de ingeniería mecatrónica por contribuir al experimento.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
MRE application for Andorid The application was developed for the experiment, it was made by us. It is NOT public, and there are no plans for publication.
Non-slip fabric (20 x 20 cm)
Printing of our base image
Self-adhesive paper (1 letter size sheet)
Virtual Reality Glasses Meta Quest 2 We use the Meta Quest 2, which is a virtual reality headset with two displays of 1832 x 1920 pixels per eye, with this headset you could play video games, or try simulators with a 360 view. Also, the headset has two controls, in which the virtual hands feel like your real ones and this is thanks to the hand-tracking technology.
https://www.meta.com/quest/products/quest-2/tech-specs/#tech-specs
Wooden plate (20 x 20 cm)

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. World Economic Forum. The COVID-19 pandemic has changed education forever. This is how. World Economic Forum. , Available from: https://www.weforum.org/agenda/2020/04/coronavirus-education-gloabl-covid19-online-digital-learning/ (2020).
  2. Cellini, S. R. How does virtual learning impact students in higher education. Brown Center Chalkboard. , Available from: https://www.brookings.edu/blog/brown-center-chalkboard/2021/08/13/how-does-virtual-learning-impact-students-in-hegher-education/ (2021).
  3. Loukatos, D., Androulidakis, N., Arvanitis, K. G., Peppas, K. P., Chondrogiannis, E. Using open tools to transform retired equipment into powerful engineering education instruments: a smart Agri-IoT control example. Electronics. 11, 855 (2022).
  4. Garlinska, M., Osial, M., Proniewska, K., Pregowska, A. The influence of emerging technologies on distance education. Electronics. 12 (7), 1550 (2023).
  5. Parmaxi, A. Virtual reality in language learning: A systematic review and implications for research and practice. Interactive Learning Environments. 31, 172-184 (2023).
  6. Milgram, P., Kishino, F. A taxonomy of mixed reality visual displays. IEICE Transactions on Information and Systems. 77 (12), 1321-1329 (1994).
  7. Zaghloul, M. A. S., Hassan, A., Dallal, A. Teaching and managing remote lab-based courses. ASEE Annual Conference and Exposition, Conference Proceedings. , (2021).
  8. Maas, M. J., Hughes, J. M. Virtual, augmented and mixed reality in K-12 education: A review of the literature. Technology, Pedagogy and Education. 20 (2), 231-249 (2020).
  9. Noah, N., Das, S. Exploring evolution of augmented and virtual reality education space in 2020 through systematic literature review. Computer Animation and Virtual Worlds. 32 (3-4), e2020 (2021).
  10. Gerup, J., Soerensen, C. B., Dieckmann, P. Augmented reality and mixed reality for healthcare education beyond surgery: an integrative review. International Journal of Medical Education. 11, 1-18 (2020).
  11. Sinou, N., Sinou, N., Filippou, D. Virtual reality and augmented reality in anatomy education during COVID-19 pandemic. Cureus. 15 (2), (2023).
  12. Soliman, M., Pesyridis, A., Dalaymani-Zad, D., Gronfula, M., Kourmpetis, M. The application of virtual reality in engineering education. Applied Sciences. 11 (6), 2879 (2021).
  13. Rojas-Sánchez, M. A., Palos-Sánchez, P. R., Folgado-Fernández, J. A. Systematic literature review and bibliometric analysis on virtual reality and education. Education and Information Technologies. 28, 155-192 (2023).
  14. Brown, K. E., et al. A large-scale, multiplayer virtual reality deployment: a novel approach to distance education in human anatomy. Medical Science Educator. , 1-13 (2023).
  15. Birt, J., Stromberga, Z., Cowling, M., Moro, C. Mobile mixed reality for experiential learning and simulation in medical and health sciences education. Informatics. 9 (2), 31 (2018).
  16. Tang, Y. M., Au, K. M., Lau, H. C. W., Ho, G. T. S., Wu, C. H. Evaluating the effectiveness of learning design with mixed reality (MR) in higher education. Virtual Reality. 24 (4), 797-807 (2020).
  17. Halabi, O. Immersive virtual reality to enforce teaching in engineering education. Multimedia Tools and Applications. 79 (3-4), 2987-3004 (2020).
  18. Borish, V. Undergraduate student experiences in remote lab courses during the COVID-19 pandemic. Physical Review Physics Education Research. 18 (2), 020105 (2022).
  19. Trentsios, P., Wolf, M., Frerich, S. Remote Lab meets Virtual Reality-Enabling immersive access to high tech laboratories from afar. Procedia Manufacturing. 43, 25-31 (2020).
  20. Jona, K., Roque, R., Skolnik, J., Uttal, D., Rapp, D. Are remote labs worth the cost? Insights from a study of student perceptions of remote labs. International Journal of Online Engineering. 7 (2), 48-53 (2011).
  21. Lowe, D., De La Villefromoy, M., Jona, K., Yeoh, L. R. Remote laboratories: Uncovering the true costs. 2012 9th International Conference on Remote Engineering and Virtual Instrumentation. IEEE. , 1-6 (2012).
  22. Miles, D. T., Wells, W. G. Lab-in-a-box: A guide for remote laboratory instruction in an instrumental analysis course. Journal of Chemical Education. 97 (9), 2971-2975 (2020).
  23. Loukatos, D., Zoulias, E., Chondrogiannis, E., Arvanitis, K. G. A mixed reality approach enriching the agricultural engineering education paradigm, against the COVID19 Constraints. 2021 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). IEEE. , 1587-1592 (2021).
  24. Guerrero-Osuna, H. A., et al. Implementation of a MEIoT weather station with exogenous disturbance input. Sensors. 21 (5), 1653 (2021).
  25. Unity Technologies. , Available from: https://unity.com/ (2023).
  26. About AR Foundation. Unity Technologies. , Available from: https://docs.unity3d.com/Packages/com.unity.xr.arfoundation@4.1/manual/index.html (2020).
  27. Manomotion. , Available from: https://www.manomotion.com/ (2022).
  28. Create immersive VR experiences. Alphabet Inc. , Available from: https://developers.google.com/cardboard (2021).
  29. Demand for online education is growing. Are providers ready. McKinsey & Company. , Available from: https://www.mckinsey.com/industries/education/our-insights/demand-for-online-education-is-growing-are-providers-ready (2022).
  30. Vergara, D., Fernández-Arias, P., Extremera, J., Dávila, L. P., Rubio, M. P. Educational trends post COVID-19 in engineering: Virtual laboratories. Materials Today: Proceedings. 49, 155-160 (2022).
  31. Wu, B., Yu, X., Gu, X. Effectiveness of immersive virtual reality using head-mounted displays on learning performance: A meta-analysis. British Journal of Educational Technology. 51 (6), 1991-2005 (2020).
  32. Makarova, I., et al. A virtual reality lab for automotive service specialists: a knowledge transfer system in the digital age. Information. 14 (3), 163 (2023).
  33. Cho, Y., Park, K. S. Designing immersive virtual reality simulation for environmental science education. Electronics. 12 (2), 315 (2023).
  34. Burov, O. Y., Pinchuk, O. P. A meta-analysis of the most influential factors of the virtual reality in education for the health and efficiency of students' activity. Educational Technology Quarterly. 2023, 58-68 (2023).
  35. Loetscher, T., Jurkovic, N. S., Michalski, S. C., Billinghurst, M., Lee, G. Online platforms for remote immersive Virtual Reality testing: an emerging tool for experimental behavioral research. Multimodal Technologies and Interaction. 7 (3), 32 (2023).

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Valdivia, L. J., Del-Valle-Soto, C., More

Valdivia, L. J., Del-Valle-Soto, C., Castillo-Vera, J., Rico-Campos, A. Mixed Reality for Education (MRE) Implementation and Results in Online Classes for Engineering. J. Vis. Exp. (196), e65091, doi:10.3791/65091 (2023).

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