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<journal-title><![CDATA[Tecné, Episteme y Didaxis: TED]]></journal-title>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[La comprensión de conceptos a partir de la elaboración de representaciones en un ambiente computacional]]></article-title>
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<article-title xml:lang="pt"><![CDATA[A compreensão de conceitos a partir da construção de representações em um ambiente computacional]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[This paper presents a study to validate a learning system based on structured representation models. The research aims to assess apprentices' understanding when they interact in hypermedia environment actions so that they get their own ontology from a text or after reading a hypermedia environment prepared by an expert, develop a representation and transfer it to a computer model. In this research participate students from first semester from the bachelor's in Design and Electronics, who interact in two learning environments supported by information technologies: one aimed at studying a linear text on mechanical systems and subsequently representing and constructing a hypertext on text comprehension; and another, addressed to the study of a hypertext on the same topic and the subsequent representation to show their understanding. The method includes a quantitative study by analysis of variance using the F test to establish differences in the scores achieved by the groups in the comprehension test, combined with quantification of concepts, relationships between concepts and descriptors that define each concept to determine differences in the groups' representations. The results show no significant differences in comprehension by either group. However, in terms of concept representation there were significant differences. The group that studied the hypertext prepared by an expert performed better, which indicates that their representations were syntactically richer as compared to those presented by the students who studied a linear text and developed their own hypertext.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[Este documento apresenta um estudo desenvolvido para validar um sistema de aprendizagem baseado em modelos de representação estruturada, entendida como a representação do conhecimento através de modelos conexionistas e da tecnologia da informação. Esta pesquisa busca avaliar a compreensão dos aprendizes quando interagem em ambientes hipermídia em ações que os permitem obter sua própria ontologia a partir de um texto ou da leitura de um ambiente hipermídia elaborado por um especialista, elaborar uma representação e transferi-la para um modelo computacional. Destina-se a estudantes do primeiro semestre de Licenciatura em Design e eletrônica, que interagem em dois ambientes de aprendizagem apoiados em tecnologias da informação: um orientado ao estudo de um texto linear sobre sistemas mecânicos e posterior representação e construção de um hipertexto sobre a compreensão do texto; e outro, dirigido ao estudo de um hipertexto sobre o mesmo tema e posterior representação do que foi compreendido. O método inclui um estudo quantitativo por meio da análise de variância mediante o teste F para estabelecer diferenças dos escores obtidos no teste de compreensão dos grupos combinado com a quantificação dos conceitos, relações entre os conceitos e os descritores que definem cada conceito, para determinar diferenças na representação dos grupos. Os resultados indicaram que, no primeiro caso, não existem diferenças significativas na compreensão dos dois grupos. Em relação à representação de conceitos, foram evidenciadas diferenças significativas a favor do grupo que estudou o hipertexto elaborado por um especialista, o que indica que suas representações foram sintaticamente mais ricas em comparação com aqueles que estudaram um texto linear e elaboraram seu próprio hipertexto.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">     <p align="center"><font size="4"><b>La comprensi&oacute;n de conceptos a partir de la elaboraci&oacute;n de representaciones en un ambiente computacional</b></font><sup><a name="nu3"></a><a href="#num3">3</a></sup></p>     <p align="center"><font size="3"><b>Understanding concepts from the development of representations in a computer environment</b></font></p>     <p align="center"><font size="3"><b>A compreens&atilde;o de conceitos a partir da constru&ccedil;&atilde;o de representa&ccedil;&otilde;es em um ambiente computacional</b></font></p>     <p align="center">Luis Bayardo Sanabria Rodr&iacute;guez<Sup>1</Sup>    <br> Jaime Ib&aacute;&ntilde;ez Ib&aacute;&ntilde;ez<Sup>2</Sup></p>     <p><sup>1</sup> Doctor en Educaci&oacute;n &Aacute;rea Educaci&oacute;n Ciencias Naturales de la Universidad Pedag&oacute;gica Nacional. Profesor de la Universidad Pedag&oacute;gica Nacional. Miembro del Grupo de Investigaci&oacute;n Cognitek. Bogot&aacute;, Colombia. <a href="mailto:lubsan@pedagogica.edu.co">lubsan@pedagogica.edu.co</a>    <br> <sup>2</sup> Doctor en Educaci&oacute;n y Mag&iacute;ster en Tecnolog&iacute;as de la Informaci&oacute;n aplicadas a la Educaci&oacute;n. Profesor de la Universidad Pedag&oacute;gica Nacional. Miembro del Grupo de Investigaci&oacute;n Cognitek. Bogot&aacute;, Colombia. <a href="mailto:jibanez@pedagogica.edu.co">jibanez@pedagogica.edu.co</a> </p>     <p>Art&iacute;culo recibido el 30 - 05 - 2012 y aprobado el 23 - 04 - 2015</p> <hr>      <p><font size="3"><b>Resumen</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Este art&iacute;culo presenta un estudio encaminado a validar un sistema de aprendizaje basado en modelos de representaci&oacute;n estructurada. La investigaci&oacute;n busca evaluar la comprensi&oacute;n de los aprendices cuando interact&uacute;an en ambientes hipermediales en acciones que les permiten obtener su propia ontolog&iacute;a a partir de un texto o de la lectura de un ambiente hipermedial creado por un experto, elaborar una representaci&oacute;n y transferirla a un modelo computacional. Est&aacute; dirigido a estudiantes de primer semestre de Licenciatura en Dise&ntilde;o y Electr&oacute;nica, quienes interact&uacute;an en dos ambientes de aprendizaje apoyados en tecnolog&iacute;as de la informaci&oacute;n: uno, orientado al estudio de un texto lineal sobre sistemas mec&aacute;nicos y posterior representaci&oacute;n y construcci&oacute;n de un hipertexto sobre la comprensi&oacute;n del texto; y otro, dirigido al estudio de un hipertexto sobre el mismo tema y posterior representaci&oacute;n de lo comprendido. El m&eacute;todo incluye un estudio cuantitativo por medio del an&aacute;lisis de varianza realizado con la prueba F para establecer diferencias de los puntajes alcanzados en la prueba de comprensi&oacute;n de los grupos, combinado con la cuantificaci&oacute;n de los conceptos, relaciones entre conceptos y los descriptores que definen cada concepto, para determinar diferencias en la representaci&oacute;n de los dos grupos. Los resultados indican que en el primer caso no existen diferencias significativas en la comprensi&oacute;n de los dos grupos. Con relaci&oacute;n a la representaci&oacute;n de conceptos, se evidencian diferencias significativas a favor del grupo que estudi&oacute; el hipertexto elaborado por un experto, lo cual indica que sus representaciones fueron sint&aacute;cticamente m&aacute;s ricas a diferencia de aquellos que estudiaron un texto lineal y elaboraron su propio hipertexto. </p>     <p><b>Palabras claves</b>: Hipermedia, comprensi&oacute;n de conceptos, ambiente de aprendizaje, representaci&oacute;n de conocimiento, redes sem&aacute;nticas. </p> <hr>      <p><font size="3"><b>Abstract</b></font></p>     <p>This paper presents a study to validate a learning system based on structured representation models. The research aims to assess apprentices' understanding when they interact in hypermedia environment actions so that they get their own ontology from a text or after reading a hypermedia environment prepared by an expert, develop a representation and transfer it to a computer model. In this research participate students from first semester from the bachelor's in Design and Electronics, who interact in two learning environments supported by information technologies: one aimed at studying a linear text on mechanical systems and subsequently representing and constructing a hypertext on text comprehension; and another, addressed to the study of a hypertext on the same topic and the subsequent representation to show their understanding. The method includes a quantitative study by analysis of variance using the F test to establish differences in the scores achieved by the groups in the comprehension test, combined with quantification of concepts, relationships between concepts and descriptors that define each concept to determine differences in the groups' representations. The results show no significant differences in comprehension by either group. However, in terms of concept representation there were significant differences. The group that studied the hypertext prepared by an expert performed better, which indicates that their representations were syntactically richer as compared to those presented by the students who studied a linear text and developed their own hypertext. </p>     <p><b>Keywords</b>: Hypermedia, concept comprehension, learning environment, knowledge representation, semantic networks. </p> <hr>      <p><font size="3"><b>Resumo</b></font></p>     <p>Este documento apresenta um estudo desenvolvido para validar um sistema de aprendizagem baseado em modelos de representa&ccedil;&atilde;o estruturada, entendida como a representa&ccedil;&atilde;o do conhecimento atrav&eacute;s de modelos conexionistas e da tecnologia da informa&ccedil;&atilde;o. Esta pesquisa busca avaliar a compreens&atilde;o dos aprendizes quando interagem em ambientes hiperm&iacute;dia em a&ccedil;&otilde;es que os permitem obter sua pr&oacute;pria ontologia a partir de um texto ou da leitura de um ambiente hiperm&iacute;dia elaborado por um especialista, elaborar uma representa&ccedil;&atilde;o e transferi-la para um modelo computacional. Destina-se a estudantes do primeiro semestre de Licenciatura em Design e eletr&ocirc;nica, que interagem em dois ambientes de aprendizagem apoiados em tecnologias da informa&ccedil;&atilde;o: um orientado ao estudo de um texto linear sobre sistemas mec&acirc;nicos e posterior representa&ccedil;&atilde;o e constru&ccedil;&atilde;o de um hipertexto sobre a compreens&atilde;o do texto; e outro, dirigido ao estudo de um hipertexto sobre o mesmo tema e posterior representa&ccedil;&atilde;o do que foi compreendido. O m&eacute;todo inclui um estudo quantitativo por meio da an&aacute;lise de vari&acirc;ncia mediante o teste F para estabelecer diferen&ccedil;as dos escores obtidos no teste de compreens&atilde;o dos grupos combinado com a quantifica&ccedil;&atilde;o dos conceitos, rela&ccedil;&otilde;es entre os conceitos e os descritores que definem cada conceito, para determinar diferen&ccedil;as na representa&ccedil;&atilde;o dos grupos. Os resultados indicaram que, no primeiro caso, n&atilde;o existem diferen&ccedil;as significativas na compreens&atilde;o dos dois grupos. Em rela&ccedil;&atilde;o &agrave; representa&ccedil;&atilde;o de conceitos, foram evidenciadas diferen&ccedil;as significativas a favor do grupo que estudou o hipertexto elaborado por um especialista, o que indica que suas representa&ccedil;&otilde;es foram sintaticamente mais ricas em compara&ccedil;&atilde;o com aqueles que estudaram um texto linear e elaboraram seu pr&oacute;prio hipertexto. </p>     <p><b>Palavras chave</b>: Hiperm&iacute;dia, compreens&atilde;o de conceitos, ambiente de aprendizagem, representa&ccedil;&atilde;o do conhecimento, redes sem&acirc;nticas. </p> <hr>      <p><font size="3"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>     <p>La comprensi&oacute;n de conceptos se basa principalmente en la habilidad de los aprendices para construir una representaci&oacute;n mental de los hechos descritos en un texto impreso. Tal representaci&oacute;n requiere de una serie de procesos cognitivos y metacognitivos conducentes a una comprensi&oacute;n profunda de conocimientos. El planteamiento de Oakhill (1996) incluye tres procesos de los cuales se podr&iacute;a derivar un modelo mental. El primero se refiere a la integraci&oacute;n de significados de las oraciones individuales y par&aacute;grafos, esto es, la obtenci&oacute;n de inferencias. El segundo proceso se relaciona con la identificaci&oacute;n de la estructura y las ideas principales del texto. El tercero consiste en ir m&aacute;s all&aacute; de lo que est&aacute; expresado en el texto, de tal forma que se vayan enlazando ideas para formar un modelo coherente global y se genere un conocimiento general que produzca una comprensi&oacute;n de los conceptos por parte del aprendiz. </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La transferencia de los procesos anteriores en el estudio de la comprensi&oacute;n de conceptos utilizando ambientes computacionales obliga a pensar en la integraci&oacute;n de significados a partir de otros medios de interacci&oacute;n con el usuario, tales como modelos estructurados en formatos hipermediales, donde se conjugan la imagen, el texto y el audio y hay una inmersi&oacute;n del sujeto que navega a trav&eacute;s de estos medios. Suponemos que estas fuentes conforman un escenario rico sem&aacute;nticamente para que el aprendiz pueda hacer un mayor n&uacute;mero de inferencias de su proceso exploratorio. La percepci&oacute;n de una estructura en este tipo de ambientes es una tarea que compromete al lector en un proceso constructivo donde, hipot&eacute;ticamente, este comienza por identificar la coherencia de los nodos que le permiten navegar por el texto y sigue con la b&uacute;squeda de informaci&oacute;n a trav&eacute;s de las jerarqu&iacute;as conceptuales que est&aacute;n inmersas en el modelo computacional. Este proceso constructivo llevar&iacute;a a la formalizaci&oacute;n por parte del aprendiz de lo que Gruber (1995) denomina la estructura ontol&oacute;gica. La visi&oacute;n de conceptos en una estructura ontol&oacute;gica es lo que podr&iacute;a considerarse una comprensi&oacute;n profunda de conceptos. Esta investigaci&oacute;n busca evaluar la comprensi&oacute;n de los aprendices cuando interact&uacute;an en ambientes hipermediales en acciones que les permiten obtener su propia ontolog&iacute;a a partir de un texto o de la lectura de un ambiente hipermedial elaborado por un experto, elaborar una representaci&oacute;n y transferirla a un modelo computacional. La integraci&oacute;n de estos procesos promete resultados alentadores en la comprensi&oacute;n profunda de conocimientos. </p>      <p>En la primera parte del art&iacute;culo se hace una revisi&oacute;n de los antecedentes que se refieren a la comprensi&oacute;n de conceptos en relaci&oacute;n con su estructura sint&aacute;ctica y sem&aacute;ntica, la representaci&oacute;n mental de los textos y el uso de las tecnolog&iacute;as digitales para modelar los conceptos. La segunda parte se refiere a la metodolog&iacute;a enmarcada en un estudio cuasiexperimental que compara la interacci&oacute;n de dos grupos que estudian un texto en dos formatos: lineal e hipertextual. El primero, crea su propio hipertexto a partir de la comprensi&oacute;n del texto. Los dos grupos elaboran una representaci&oacute;n sem&aacute;ntica que deducen de los textos elaborados en los formatos. El tercer aparte del documento se refiere al an&aacute;lisis de los datos obtenidos de la evaluaci&oacute;n por medio de una prueba de conocimiento y las representaciones obtenidas de los sujetos. Finalmente se presentan las conclusiones obtenidas a partir de las inferencias de los resultados y la contrastaci&oacute;n con los planteamientos te&oacute;ricos. </p>      <p><b>Literatura y antecedentes</b></p>      <p>La literatura plantea la comprensi&oacute;n de conceptos, articulada al estudio de modelos cognitivos, expl&iacute;citos en estructuras representacionales que est&aacute;n inmersas en modelos computacionales como son el hipertexto y el uso de medios como la imagen y la representaci&oacute;n gr&aacute;fica. Esta estructura te&oacute;rica se construye a partir de investigaciones realizadas en el campo de la comprensi&oacute;n profunda de conceptos, la representaci&oacute;n espacial del lenguaje textual, la modelaci&oacute;n mental del individuo y la representaci&oacute;n de conocimiento estructurado. Para el caso de nuestro estudio, la comprensi&oacute;n profunda se refiere a conceptos de sistemas mec&aacute;nicos. </p>      <p>De acuerdo con Kintsch (1998), los elementos que forman parte del proceso de comprensi&oacute;n son las percepciones, los conceptos, las ideas y las im&aacute;genes. Seg&uacute;n este planteamiento, un agente que comprende tiene unos objetivos espec&iacute;ficos, una base de conocimiento, una experiencia y una situaci&oacute;n perceptual. A partir de la estructura del agente, el proceso de comprensi&oacute;n requiere de la construcci&oacute;n de modelos situacionales o mentales espaciales, tal como lo esbozan los estudios de Perrig y Kintsch (1985), quienes investigaron las inferencias que se generaban a trav&eacute;s de modelos situacionales espaciales en la comprensi&oacute;n de los lectores. En esta l&iacute;nea Perfetti, Landi y Oakhill (2005) consideran que los procesos de comprensi&oacute;n de la representaci&oacute;n mental se dan en varios niveles y a trav&eacute;s de unidades de lenguaje: nivel de palabra (proceso l&eacute;xico), nivel de oraci&oacute;n (proceso sint&aacute;ctico) y nivel de texto. Estos niveles incluyen los procesos de identificaci&oacute;n de palabras, an&aacute;lisis, mapeo referencial y una variedad de procesos inferenciales que contribuyen, interactuando con el conocimiento conceptual del lector, para producir un modelo mental del texto. Este planteamiento te&oacute;rico es confirmado por otros autores, como Garnham (1981) y Johnson-Laird (1983). De otro lado, Graesser y Wiemer-Hastings (1999) afirman que el trabajo desarrollado por los estudiantes cuando leen un texto o hipertexto, se constituye en un micromundo plasmado en una red de conceptos que refleja el conocimiento adquirido en el proceso de lectura y comprensi&oacute;n de los textos. Esta red es una representaci&oacute;n espacial del modelo mental de los individuos. </p>      <p>Otro componente de la comprensi&oacute;n de textos lo constituyen el conocimiento sint&aacute;ctico y el sem&aacute;ntico. Estos dos elementos podr&iacute;an servir como una se&ntilde;al para la construcci&oacute;n de significado de un texto, habilitando al lector para hacer ciertas predicciones acerca de la construcci&oacute;n de oraciones. Desde el punto de vista sem&aacute;ntico, el conocimiento de vocabulario se constituye en uno de los mejores predictores de la comprensi&oacute;n lectora (Carroll, 1993). Autores como Thorndike (1973), Seigneuric y Ehrlich (2005), Bast y Reitsma (1998); De Jhon y Van der Leij (2002) eval&uacute;an la importancia del conocimiento del vocabulario en la comprensi&oacute;n lectora. </p>      <p>Las referentes te&oacute;ricos tratados hasta ahora relacionan la comprensi&oacute;n hacia una concepci&oacute;n m&aacute;s profunda que lleva a plantear la manera como los aprendices representan y conectan los conceptos. Para ello se supone que los aprendices crean modelos mentales, representaciones e im&aacute;genes de los conceptos en su mente. Estas im&aacute;genes est&aacute;n conectadas a la informaci&oacute;n acumulada por el aprendiz. La forma como est&aacute;n conectadas las im&aacute;genes representa el sentido de lo que el aprendiz ha realizado. La naturaleza de la experiencia de aprendizaje influye en la manera en que los aprendices construyen las representaciones. De acuerdo con Graesser, Swamer, Baggett y Shell (1996), la comprensi&oacute;n profunda incluye lo pragm&aacute;tico, las inferencias y el conocimiento del mundo. Los autores presentan tres componentes de la comprensi&oacute;n profunda: los patrones de di&aacute;logo, la generaci&oacute;n de inferencias basadas en conocimiento y la formulaci&oacute;n de preguntas. Las investigaciones de Graesser y Clark (1985), King (1994b), Wagener y Wender (1986) son un aporte al estudio cada uno de estos componentes en el proceso de comprensi&oacute;n. </p>      <p>Desde el punto de vista de la inclusi&oacute;n de tecnolog&iacute;as inform&aacute;ticas para el estudio de la comprensi&oacute;n, surge una transformaci&oacute;n de la teor&iacute;a de la comunicaci&oacute;n en una teor&iacute;a de procesos, fundamentada en medios, preparados para transmitir diferentes tipos de informaci&oacute;n, donde las gr&aacute;ficas, los videos y las animaciones generan un modelo combinado para comprender. Los trabajos de Hegarty, Carpenter y Just (2000), Amadieu, Tricot y Marin&eacute; (2006), Hegarty, Narayanan y Freitas (2002) incursionan en este nuevo modelo de estudio de los procesos de comprensi&oacute;n, donde el uso de formatos hipermediales y la comprensi&oacute;n de textos acompa&ntilde;ada de diagramas y gr&aacute;ficos ayudan a mejorar los resultados de la comprensi&oacute;n e involucran a los aprendices en procesos de animaci&oacute;n mental con los cuales generan modelos situacionales. </p>      <p>La representaci&oacute;n de conocimiento como un resultado de los procesos de comprensi&oacute;n es otro factor por tener en cuenta en el estudio desarrollado. Davis, Shrobe y Szolovits (1993) definen la representaci&oacute;n de conocimiento a partir de los roles que desempe&ntilde;a en la realizaci&oacute;n de una tarea. Seg&uacute;n esta tesis, la representaci&oacute;n de conocimiento podr&iacute;a ser un conjunto de compromisos ontol&oacute;gicos que sustituyen el pensamiento acerca del mundo, es decir, los compromisos ontol&oacute;gicos se sit&uacute;an como un poderoso par de lentes para determinar lo que se puede ver del mundo. Los t&eacute;rminos de la representaci&oacute;n se trasladan a las inferencias como elemento central de la comprensi&oacute;n. Para representar las inferencias existe un conjunto de herramientas como la l&oacute;gica, las reglas, las redes sem&aacute;nticas, los marcos, entre otros; estas herramientas conforman las tecnolog&iacute;as de la representaci&oacute;n de conocimiento. La l&oacute;gica incluye una disposici&oacute;n ontol&oacute;gica para ver el mundo en t&eacute;rminos de entidades individuales y relaciones entre ellas, los sistemas basados en reglas ven el mundo en t&eacute;rminos de objetos, atributos, valores y reglas de inferencia que sirven para conectar los anteriores. Los trabajos de Minsky (1975), Jonassen, Beissner y Yacci (1993) definen esquemas de representaci&oacute;n como elementos que permiten organizar estructuras sem&aacute;nticas de la mente de los individuos. Estos elementos se transforman en redes y sistemas de marcos que externalizan la concepci&oacute;n que tiene el ser humano del mundo. </p>      <p>Investigaciones como las planteadas por Hegarty, Narayanan y Freitas (2002), Marra y Jonassen (2002), Feghali (1991), Daley, Shaw, Balistrieri, Glasenapp y Piacentine (1999) estudian la representaci&oacute;n sem&aacute;ntica de los individuos definida a partir de estructuras conceptuales para determinar la comprensi&oacute;n en la soluci&oacute;n de problemas, en la transferencia de conocimiento, en la representaci&oacute;n espacial y en la animaci&oacute;n mental. El fundamento principal de nuestro trabajo es el estudio de la representaci&oacute;n sem&aacute;ntica para investigar la comprensi&oacute;n. Para ello se abordan temas como las redes sem&aacute;nticas y los sistemas de marcos que sirven como base para el desarrollo de los ambientes de aprendizaje (Collins, Quillian y Lee, 1972; Minsky, 1975). Basados en estos principios te&oacute;ricos se plantea el estudio de la interacci&oacute;n del individuo en estos escenarios. El aporte de este estudio se relaciona con el inter&eacute;s de utilizar las tecnolog&iacute;as de la informaci&oacute;n en el proceso de comprensi&oacute;n, por medio de la interacci&oacute;n con ambientes constructivistas que llevan al estudiante a la comprensi&oacute;n de conceptos a partir de la construcci&oacute;n y la identificaci&oacute;n de ontolog&iacute;as de los autores de hipertextos. Con esto se busca contrastar los resultados de evaluaci&oacute;n de la comprensi&oacute;n a trav&eacute;s de cuestionarios de preguntas y los resultados de la representaci&oacute;n de categor&iacute;as conceptuales en el proceso de comprensi&oacute;n de textos. </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>Metodolog&iacute;a</b></font></p>      <p>El enfoque metodol&oacute;gico se basa en un dise&ntilde;o cuasiexperimental que utiliza un m&eacute;todo cuantitativo para determinar la recolecci&oacute;n y el an&aacute;lisis de los datos. Con este m&eacute;todo se logra la integraci&oacute;n de los resultados y la generaci&oacute;n de inferencias. Esta investigaci&oacute;n incluye el an&aacute;lisis de medias para establecer las diferencias entre los puntajes alcanzados en la prueba de comprensi&oacute;n de conceptos por dos grupos de estudiantes: uno, que estudia un texto lineal, elabora una representaci&oacute;n sem&aacute;ntica sobre lo comprendido y construye un hipertexto, y otro, que estudia un hipertexto y realiza una representaci&oacute;n sem&aacute;ntica del mismo. Este an&aacute;lisis se combina con la transferencia de los modelos de representaci&oacute;n a un estado de cuantificaci&oacute;n (Doerfel y Barnett, 1999; Jonassen, 2006) que determina los conceptos, la profundidad en el manejo de jerarqu&iacute;as y los descriptores que definen cada concepto, para luego analizarlos estad&iacute;sticamente, en funci&oacute;n de determinar diferencias en la representaci&oacute;n de los dos grupos. Con este estudio se busca comparar los datos obtenidos de la evaluaci&oacute;n final en los dos grupos de estudiantes y los resultados de la representaci&oacute;n de conceptos en el proceso de comprensi&oacute;n. </p>      <p><I><b>Participantes</b></I></p>      <p>En la investigaci&oacute;n participan 91 estudiantes entre hombres y mujeres de primer semestre del programa de licenciatura en Dise&ntilde;o Tecnol&oacute;gico y Electr&oacute;nica, cuyas edades oscilan entre 16 y 20 a&ntilde;os. Las tareas por realizar en esta experiencia est&aacute;n articuladas al curso de Fundamentos de Tecnolog&iacute;a, donde uno de los temas de estudio son los sistemas mec&aacute;nicos. Los estudiantes tienen conocimientos b&aacute;sicos de f&iacute;sica y manejo del computador. </p>      <p><I><b>Instrumentos para la recolecci&oacute;n de la informaci&oacute;n</b></I></p>      <p>Para la recolecci&oacute;n de informaci&oacute;n se dise&ntilde;aron gu&iacute;as de interacci&oacute;n con el ambiente de aprendizaje, cuestionarios de preguntas cerradas, ambientes computacionales y se adecuaron formatos (matrices) para recoger la informaci&oacute;n de la representaci&oacute;n sem&aacute;ntica. </p>      <p>Para realizar el an&aacute;lisis estad&iacute;stico se utiliz&oacute; el software Statistic, versi&oacute;n 6.5, con el cual se realiz&oacute; la prueba F que permiti&oacute; comparar las variables del estudio. </p>      <p>La gu&iacute;a de apoyo para interactuar con ambiente de aprendizaje les facilit&oacute; a los estudiantes el trabajo para comprender y desarrollar la tarea sobre la cual se obtuvo informaci&oacute;n de la representaci&oacute;n de conocimiento generada por cada uno. La aplicaci&oacute;n de cuestionarios permiti&oacute; obtener los datos para realizar el an&aacute;lisis entre los grupos. </p>      <p><I><b>Procedimiento</b></I></p>     <p>Para llevar a cabo el estudio se tomaron dos grupos estudiantes: uno de Dise&ntilde;o Tecnol&oacute;gico y otro, de Electr&oacute;nica. Cada grupo ten&iacute;a acceso a una forma de interacci&oacute;n en el ambiente de aprendizaje. El primero estudiaba un texto sobre sistemas mec&aacute;nicos y realizaba una representaci&oacute;n de lo que hab&iacute;a comprendido. Esta representaci&oacute;n se hac&iacute;a evidente por medio de una red sem&aacute;ntica, la cual pod&iacute;an transformar en un modelo hipertextual, utilizando una herramienta computacional dispuesta para construir los nodos y el sistema de navegaci&oacute;n del hipertexto. El segundo grupo estudiaba un hipertexto sobre el mismo tema del grupo anterior y, posteriormente, elaboraba una representaci&oacute;n de lo comprendido. Para ello utilizaba la misma estrategia del primer grupo, consistente en la construcci&oacute;n de una red sem&aacute;ntica. Finalmente los dos grupos se somet&iacute;an a un mismo proceso de evaluaci&oacute;n por medio de una prueba de selecci&oacute;n m&uacute;ltiple. La investigaci&oacute;n utiliza dos formas de recolecci&oacute;n de informaci&oacute;n: la primera, se refiere a los datos obtenidos a trav&eacute;s de una prueba relacionada con el conocimiento de conceptos aprendidos en la interacci&oacute;n con los dos ambientes (el ambiente de construcci&oacute;n de un hipertexto y el ambiente de interpretaci&oacute;n de un hipertexto); este cuestionario realizado con el modelo de preguntas de selecci&oacute;n m&uacute;ltiple indaga acerca de los conceptos aprendidos. La segunda forma utilizada es la obtenci&oacute;n de datos derivados de la representaci&oacute;n de conceptos en el proceso de comprensi&oacute;n del texto e hipertexto. Este proceso se realiza a partir de la interpretaci&oacute;n de las estructuras sem&aacute;nticas elaboradas por los estudiantes. </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>An&aacute;lisis de resultados</b></font></p>      <p>El an&aacute;lisis de datos se basa en los registros de la prueba de comprensi&oacute;n realizada a los dos grupos de estudiantes y el an&aacute;lisis de la representaci&oacute;n de conceptos. A continuaci&oacute;n se presentan los datos obtenidos mediante la prueba F para los dos casos. La prueba F se realiza para establecer si existen diferencias significativas entre las medias de dos o m&aacute;s grupos tomando como par&aacute;metro la probabilidad de error (P). Cuando este valor es menor de 0,05 se considera que las medias de los grupos difieren significativamente (Ritchey, 2004). </p>      <p>La comparaci&oacute;n de los resultados de la prueba de comprensi&oacute;n entre los dos grupos experimentales se realiz&oacute; de acuerdo a las siguientes variables: como variable independiente se consider&oacute; el tipo de fuente de informaci&oacute;n para realizar la representaci&oacute;n (texto lineal e hipertexto) y como variable dependiente la comprensi&oacute;n de conceptos de sistemas mec&aacute;nicos. </p>      <p><I><b>Prueba de comprensi&oacute;n</b></I></p>     <p>Los datos recolectados corresponden a dos grupos de estudiantes seleccionados de manera aleatoria. Para procesar los datos se utiliza el an&aacute;lisis de varianza con prueba F para establecer el nivel de significaci&oacute;n de las diferencias entre las medias de los puntajes alcanzados en la prueba de comprensi&oacute;n de los grupos. </p>      <p>Los resultados obtenidos en el an&aacute;lisis se evidencian en las medias de los grupos. Los resultados de las medias de la prueba de comprensi&oacute;n en cada uno de los grupos se muestran en la <a href="#t1">tabla 1</a>: </p>     <p align="center"><a name="t1"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02t1.jpg"></p>      <p>La <a href="#f1">figura 1</a> ilustra las medias de los grupos experimentales: hipertextual (Grupo 1) y textual (Grupo 2). El an&aacute;lisis de las medias en los dos grupos muestra valores muy similares; sin embargo, para determinar si existe diferencia significativa entre ellas aplicamos la prueba F, cuyos valores se indican en la <a href="#t2">tabla 2</a>. </p>     <p align="center"><a name="f1"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02f1.jpg"></p>     <p align="center"><a name="t2"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02t2.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En la <a href="#t2">tabla 2</a> se observa un valor de F = 0,0089221, con 89 grados de libertad y un valor p de 0,92, muy por encima del par&aacute;metro establecido de 0,05; lo que significa que no existen diferencias significativas entre los dos grupos experimentales. Este resultado reafirma los hallazgos de Hegarty, Narayan y Freitas (2002), en el sentido de presentar la informaci&oacute;n en diferentes modalidades. Cuando se trata de los mismos contenidos tem&aacute;ticos, la manera como se presenta la informaci&oacute;n, ya sea hipertextual o textual, no afecta la comprensi&oacute;n. </p>      <p>Para el caso de la representaci&oacute;n donde los estudiantes elaboraron redes sem&aacute;nticas de lo que comprend&iacute;an cuando le&iacute;an un texto o un hipertexto hubo algunas tendencias sin ser significativas en la forma de realizar mejores representaciones que favorec&iacute;an a aquellos estudiantes que exploraban im&aacute;genes est&aacute;ticas de un mecanismo para imaginar su funcionamiento que luego pod&iacute;an leer en un texto. Esto es an&aacute;logo al trabajo de Hegarty et al., quienes encontraron que los estudiantes que animaban mentalmente un sistema mec&aacute;nico intentando imaginar c&oacute;mo trabajaba, antes de ver la presentaci&oacute;n animada del mismo, realizaban mejores descripciones del sistema mec&aacute;nico en comparaci&oacute;n con aquellos que simplemente exploraban la presentaci&oacute;n animada sin haber realizado una animaci&oacute;n mental. </p>      <p>De este an&aacute;lisis se infiere que cuando se reflexiona sobre diagramas est&aacute;ticos antes de leer su contenido en un texto, se construyen modelos mentales que permiten mejores representaciones durante el proceso de comprensi&oacute;n. </p>      <p><I><b>An&aacute;lisis de los procesos de representaci&oacute;n</b></I></p>      <p>El an&aacute;lisis de la representaci&oacute;n de conceptos complementa las pruebas de evaluaci&oacute;n desarrolladas durante el proceso de comprensi&oacute;n de texto e hipertexto. Este an&aacute;lisis se basa en la teor&iacute;a de redes sem&aacute;nticas (Collins, Quillian y Lee, 1972; Brachman, 1977) y se constituye a partir de los modelos espaciales elaborados por los estudiantes. La figura 2 muestra el modelo para el an&aacute;lisis de las estructuras conceptuales de los sujetos. El modelo se configura a partir de una red sem&aacute;ntica estructurada en nodos y enlaces que identifican los conceptos y sus relaciones. </p>      <p>La evaluaci&oacute;n de las redes sem&aacute;nticas construidas por los estudiantes toma como base los criterios representados en la <a href="#f2">figura 2</a>. Estos criterios se determinan con base en las consideraciones planteadas por Jonassen (2006): </p> <ul>    <li>La precisi&oacute;n de la representaci&oacute;n se podr&iacute;a evaluar de acuerdo a las conexiones significativas entre nodos y la correcta informaci&oacute;n de los nodos y enlaces; estos bloques de informaci&oacute;n conforman las triadas.</li>     <li>La amplitud de un concepto est&aacute; determinada por el n&uacute;mero de enlaces o conectores directos que se derivan de &eacute;l; esta configuraci&oacute;n espacial establece la centralidad del concepto. El valor de los enlaces da lugar a los descriptores del nodo.</li>     <li>La jerarqu&iacute;a de la red se establece por la profundidad alcanzada por medio de las relaciones jer&aacute;rquicas, causales o sist&eacute;micas. Este factor determina los niveles alcanzados en la representaci&oacute;n, donde cada concepto subordinado es m&aacute;s espec&iacute;fico que su antecesor (Novak y Gowin, 1984).</li>     <li>El n&uacute;mero de conceptos, relaciones y descriptores v&aacute;lidos es un factor que determina el valor del puntaje total de la representaci&oacute;n. La validez de la representaci&oacute;n se valora por la consistencia de estos elementos.</li>    ]]></body>
<body><![CDATA[</ul>     <p align="center"><a name="f2"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02f2.jpg"></p>      <p>La <a href="#f3">figura 3</a> muestra un ejemplo de la estructura sem&aacute;ntica representada por un estudiante despu&eacute;s de realizar el estudio del texto. Esta instancia permite visualizar la fuente de informaci&oacute;n que dio origen a los datos, objeto del presente an&aacute;lisis. </p>     <p align="center"><a name="f3"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02f3.jpg"></p>      <p>A partir del an&aacute;lisis realizado a las redes de conceptos de los estudiantes, utilizando el modelo de la <a href="#f2">figura 2</a>, se obtienen los datos que se convierten en valores cuantificables. Estos datos resultantes incluyen el conteo y puntuaci&oacute;n del n&uacute;mero de conceptos, descriptores y relaciones que evidencia la representaci&oacute;n sem&aacute;ntica de los sujetos que participaron en la experiencia. Con el fin de poder contabilizar el n&uacute;mero de elementos de la representaci&oacute;n para realizar un an&aacute;lisis estad&iacute;stico, se le asigna un valor de 1 a cada elemento de la red. </p>      <p>El an&aacute;lisis de datos se basa en los registros de la representaci&oacute;n lograda por los dos grupos de estudiantes. Para procesar los datos, al igual que en el proceso anterior, se utiliza el an&aacute;lisis de varianza con prueba F para establecer el nivel de significaci&oacute;n de las diferencias entre las medias de los puntajes obtenidos de las estructuras conceptuales en los grupos. </p>      <p>Los resultados obtenidos en las medias al comparar los dos grupos muestran diferencias de los grupos en la generaci&oacute;n de descriptores y en el resultado total obtenido en la representaci&oacute;n, pero estas diferencias no se evidencian en los conceptos representados, ni en las relaciones (<a href="#t3">tabla 3</a>). </p>     <p align="center"><a name="t3"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02t3.jpg"></p>      <p>Si se observa la <a href="#t4">tabla 4</a>, el valor de F en la comparaci&oacute;n de las variables consideradas, se puede evidenciar que existen diferencias significativas en dos variables: n&uacute;mero de conceptos y puntaje total. Las diferencias encontradas en el puntaje total son directamente proporcionales al n&uacute;mero de conceptos, descriptores y relaciones, es decir este resultado dependi&oacute; de la sumatoria del resultado obtenido de estas variables. Los valores de F = 5,610253334 para los conceptos y F= 4,052736759 para el puntaje total obtenido en la representaci&oacute;n, con un nivel de significaci&oacute;n P= 0,0204676 para conceptos y P=0,0477375689 para el total de la representaci&oacute;n, por debajo del par&aacute;metro establecido de 0,05, indican que existen diferencias significativas entre los dos grupos experimentales. </p>     <p align="center"><a name="t3"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02t3.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Estos valores muestran que existe un impacto muy significativo del hipertexto en la representaci&oacute;n sem&aacute;ntica, lo cual es un indicador para afirmar que el estudio de un hipertexto o cualquier material hipermedial lleva a los estudiantes a realizar mejores representaciones, a diferencia del estudio de un texto convencional. </p>      <p>La <a href="#f4">figura 4</a> muestra la comparaci&oacute;n de medias entre los dos grupos, divididos seg&uacute;n el tipo de ambiente en el que interactuaron. El grupo 1, que utiliz&oacute; el hipertexto, muestra mejores resultados en representaci&oacute;n de conceptos que el grupo 2, que utiliz&oacute; texto convencional. </p>     <p align="center"><a name="f4"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02f4.jpg"></p>       <p>La <a href="#f5">figura 5</a> muestra una tendencia muy parecida a la figura anterior. Aqu&iacute; se observa una tendencia hacia la inclusi&oacute;n de un mayor n&uacute;mero de relaciones entre conceptos del grupo que estudi&oacute; el hipertexto con relaci&oacute;n al grupo que estudi&oacute; el texto convencional. </p>     <p align="center"><a name="f5"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02f5.jpg"></p>      <p>La <a href="#f6">figura 6</a> evidencia una diferencia significativa entre los dos grupos experimentales. La variaci&oacute;n de puntajes en la representaci&oacute;n sem&aacute;ntica muestra que estad&iacute;sticamente el grupo que utiliz&oacute; el hipertexto para derivar su representaci&oacute;n increment&oacute; el n&uacute;mero de nodos y enlaces en su estructura conceptual. </p>     <p align="center"><a name="f6"></a><img src="img/revistas/ted/n37/n37a02f6.jpg"></p>      <p>Haciendo una discusi&oacute;n de los resultados de la representaci&oacute;n se pueden hacer conjeturas en el sentido de considerar que los estudiantes que estudian un hipertexto a diferencia de otros que estudian un texto lineal obtuvieron mejores puntajes en la representaci&oacute;n, seg&uacute;n qued&oacute; demostrado en los resultados estad&iacute;sticos. Esta conjetura se podr&iacute;a explicar teniendo en cuenta que la lectura del hipertexto plantea caminos de estudio que podr&iacute;an organizar la manera de percepci&oacute;n de los contenidos estudiados. Amadieu, Tricot y Marin&eacute; (2006) estudiaron el efecto de la interacci&oacute;n del tipo de estructura en la comprensi&oacute;n con un dispositivo hipertextual conformado por partes de texto que se relacionaban a trav&eacute;s de un mapa conceptual. Los resultados indicaron que los sujetos obtuvieron altos puntajes cuando segu&iacute;an un camino coherente en la exploraci&oacute;n del material hipertextual. Seg&uacute;n los investigadores, estos resultados sugieren que un camino coherente parece mejorar los resultados de la comprensi&oacute;n. Otro argumento que permite dar raz&oacute;n de los resultados se muestra en la investigaci&oacute;n desarrollada por Ainsworth y Loizou (2003), quienes estudiaron el efecto que generan los textos y los diagramas en la autoexplicaci&oacute;n que realiza el individuo. Los resultados de esta experiencia muestran que los estudiantes a quienes se les dieron los diagramas fueron significativamente mejores que los de aquellos que simplemente leyeron los textos. De la misma forma, el uso de los diagramas gener&oacute; un mayor n&uacute;mero de autoexplicaciones que el uso de los textos. Haciendo un paralelo con la investigaci&oacute;n se pudo observar que las redes sem&aacute;nticas elaboradas por los estudiantes que exploraron el hipertexto, similar al uso de diagramas, conten&iacute;an mayor n&uacute;mero de conceptos y por tanto, obtuvieron mejores puntajes en la representaci&oacute;n que los estudiantes que exploraron el texto lineal. </p>      <p><font size="3"><b>Conclusiones</b></font></p>     <p>Las dos partes de esta investigaci&oacute;n contrastan los efectos de dos ambientes de aprendizaje sobre la comprensi&oacute;n y representaci&oacute;n de conceptos de estudiantes de primer semestre de licenciatura en Dise&ntilde;o tecnol&oacute;gico y Electr&oacute;nica. En el primer caso, los estudiantes son evaluados por medio de una prueba practicada despu&eacute;s de terminadas las sesiones de estudio. En el segundo caso se eval&uacute;a la estructura ontol&oacute;gica reflejada en las representaciones sem&aacute;nticas obtenidas de la interacci&oacute;n con los ambientes de estudio. Los entornos de aprendizaje ejemplifican un enfoque constructivista en los t&eacute;rminos formulados por Jonassen (2006) y Minsky (1975), en el sentido de utilizar modelos de construcci&oacute;n de estructuras conceptuales para la comprensi&oacute;n y elaboraci&oacute;n de prototipos hipermediales. </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Los procesos seguidos por los estudiantes son modelos sustentados te&oacute;ricamente, soportados en investigaciones que muestran su relevancia en la representaci&oacute;n ontol&oacute;gica para determinar la comprensi&oacute;n de conceptos (Daley et al. 1999; Feghali, 1991; Hegarty, Narayanan y Freitas, 2002; Marra y Jonassen, 2002; Robertson, 1990). Esto se evidencia en la prueba de conocimientos, donde se muestra de manera consistente que la interacci&oacute;n de los sujetos en los dos entornos de aprendizaje arroja resultados similares sobre la variable dependiente comprensi&oacute;n, lo cual indica que no existen diferencias significativas en la comprensi&oacute;n entre quienes estudiaron un texto lineal y aquellos que lo hicieron en un hipertexto. </p>      <p>En el sentido ontol&oacute;gico, las comparaciones de los grupos muestran leves tendencias que se vieron reflejadas en la representaci&oacute;n de conceptos, donde la actividad constructivista privilegiada por el ambiente apoyado en hipertexto permiti&oacute; a los sujetos transferir mayor n&uacute;mero de conceptos a sus modelos de representaci&oacute;n. Al parecer la elaboraci&oacute;n de modelos mentales reflejados en ontolog&iacute;as a partir de la exploraci&oacute;n de diferentes medios, tanto visuales como estructurales, como es el caso de la hipermedia, favorece la estructuraci&oacute;n de modelos sem&aacute;nticos como lo plantea Jonassen (2006). Un argumento para confirmar esta posici&oacute;n se plantea en la comprensi&oacute;n profunda de conceptos, donde el sujeto es llevado a hacer inferencias para obtener modelos de representaci&oacute;n e im&aacute;genes de los conceptos en su mente, que posteriormente conecta para producir grandes redes de conocimiento. </p>      <p>Con base en los estudios realizados por Perrig y Kintsch (1985) relacionados con la construcci&oacute;n de modelos situacionales y los planteamientos de Kintsch (1998) referente a los elementos de la comprensi&oacute;n, se observa que los dos grupos de estudiantes pudieron evidenciar modelos situacionales en su representaci&oacute;n sem&aacute;ntica, lo cual indica que la interactividad en el procesamiento de textos en ambientes de aprendizaje constructivista como el desarrollado en esta investigaci&oacute;n, que combinan la lectura, las inferencias del contenido, la representaci&oacute;n de los conceptos y el desarrollo de modelos hipertextuales, ofrecen alternativas al lector que lo comprometen en la realizaci&oacute;n de una serie de tareas para comprender un texto. </p>      <p>En la misma l&iacute;nea, esta investigaci&oacute;n muestra la importancia de desarrollar representaciones espaciales traducidas en modelos estructurales para poder lograr niveles de comprensi&oacute;n. Las investigaciones de Bransford y Johnson (1973), Bower y Morrow (1990), Black, Turner y Bower (1979), Spivey, Tanenhaus, Eberhard y Sedivy (1998) y Gernsbacher, Varner y Faust (1990) muestran la importancia de las representaciones espaciales en los procesos de comprensi&oacute;n. Los estudios de Marra y Jonassen (2002), Robertson (1990), Feghali (1991) y Daley, et al. (1999) demuestran que la construcci&oacute;n de estructuras conceptuales en el aprendizaje enriquece la variedad de informaci&oacute;n, facilita el camino para resolver problemas, mejora los niveles de aprendizaje y por ende la comprensi&oacute;n. Esto qued&oacute; demostrado con el estudio que se realiz&oacute; teniendo en cuenta que se combinaron dos procesos, diferenciados por el tipo de ambiente de aprendizaje. </p>      <p>Finalmente, se puede concluir que aunque los dos grupos experimentales tuvieron un mismo nivel de comprensi&oacute;n y realizaron representaciones espaciales, los estudiantes que interactuaron apoyados en el estudio de un hipermedio son mejores predictores para lograr representaciones ricas sem&aacute;nticamente. Esto se puede explicar por la facilidad que ofrecen estos ambientes para identificar objetos y relaciones, lo cual resalta la importancia de combinar diferentes medios para representar el conocimiento, como la parte gr&aacute;fica, la imagen, el video, el texto y la parte estructural, identific&aacute;ndose claramente los nodos y relaciones para comprender un texto. </p> <hr>     <p><font size="3"><b>Notas</b></font></p>      <P><sup><a name="num3"></a><a href="#nu3">3</a></sup> Este documento se deriva del proyecto de investigaci&oacute;n "Comprensi&oacute;n de conceptos a partir de la representaci&oacute;n de conocimiento y el dise&ntilde;o de ambientes hipermediales" presentado al CIUP.</p> <hr>      <p><font size="3"><b>Referencias bibliogr&aacute;ficas</b></font></p>      <!-- ref --><p>Ainsworth, S. &amp; Loizou, A. T. (2003). The effects of self-explaining when learning with text or diagrams. <I>Cognitive Science</I>, 27, 669-681.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000091&pid=S0121-3814201500010000200001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Amadieu, F.; Tricot, A., &amp; Marin&eacute;, C. (2006). Prior knowledge and hypertexts structure: A combined effect of a well-organized structure and a coherent pathway on comprehension for novices. <I>Memory and Text Comprehension Meeting</I>. Montpellier, Fr.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000093&pid=S0121-3814201500010000200002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Bast, J., &amp; Reitsma, P. (1998). Analyzing the development of individual differences in terms of Matthew effects in reading: Results from a Dutch longitudinal study. <I>Developmental Psychology</I>, 34, 1373-1399.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000095&pid=S0121-3814201500010000200003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Black, J.; Turner, T., &amp; Bower, G. (1979). Point of view in narrative comprehension, memory, and production. <I>Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior</I>, 18, 187-198.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000097&pid=S0121-3814201500010000200004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Bower, G. y Morrow, D. (1990). Mental Models in Narrative Comprehension. <I>Science, </I>247, 44-48.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000099&pid=S0121-3814201500010000200005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Brachman, R. (1977). What's in a concept: structural foundations for semantic networks.<I> International Journal of Man-Machine Studies</I>, 9 (2), 127-152.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000101&pid=S0121-3814201500010000200006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Bransford, J., &amp; Johnson, K. (1973). Considerations of some problems of comprehension. En, W. G. Chase (Ed.), <I>Visual information processing</I> (pp. 383-438). New York: Academic Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000103&pid=S0121-3814201500010000200007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Carroll, J. (1993). <I>Human cognitive abilities: A survey of factor-analytical studies. </I>New York: Cambridge University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000105&pid=S0121-3814201500010000200008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Collins, A.; Quillian, M. &amp; Lee W. (1972). <I>Cognition in learning and memory.</I> Oxford, England: John Wiley y Sons.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000107&pid=S0121-3814201500010000200009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Daley, B.; Shaw, C.; Balistrieri, T.; Glasenapp, K., &amp; Piacentine, L. (1999). Concept maps: A strategy to each and evaluate critical thinking. <I>Journal of Nursing Education</I>, 38, 42-47.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000109&pid=S0121-3814201500010000200010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Davis, R.; Shrobe, H. &amp; Szolovits, P. (1993). What is a knowledge Representation? <I>AI Magazine</I>, 14 (1),17-33.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000111&pid=S0121-3814201500010000200011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>De Jong, P., &amp; Van der Leij, A. (2002). Effects of phonological abilities and linguistic comprehension on the development of reading. <I>Scientific Studies of Reading</I>, 6 (1), 51-77.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000113&pid=S0121-3814201500010000200012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Doerfel, M. &amp; Barnett G. (1999, June). A Semantic Network Analysis of the International Communication Association. <I>Human Communication Research</I>, 25 (4), 589-603.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000115&pid=S0121-3814201500010000200013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Feghali, A. (1991). A study of engineering college students'use of computer based semantic networks in a computer programming language class. Dissertation Abstracts International, 53 (3), 701.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000117&pid=S0121-3814201500010000200014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Garnham, A. (1981). Mental models as representations of text. <I>Memory and Cognition</I>, 9, 560-565.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000119&pid=S0121-3814201500010000200015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      <!-- ref --><p>Gernsbacher, M.; Varner, K., &amp; Faust, M. (1990). Investigating differences in general comprehension skill. <I>Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition</I>, 16, 430-445.and Emotil7l. 6. 89-112.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000121&pid=S0121-3814201500010000200016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Graesser, A. &amp; Clark, L. (1985). <I>Inferences in text processing</I>. G. Rickheit and H. Strohner (Eds). North-Holland: Elsevier Science Publishers B.V.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000123&pid=S0121-3814201500010000200017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>Graesser, A., &amp; Wiemer-Hastings, K. (1999). Situation models and concepts in story comprehension. En, Goldman, S. R.; Graesser, A. C., and van den Broek, P. (Eds). <I>Narrative comprehension, causality, and coherence </I> (pp. 77-92). Mahwah, NJ: Erlbaum.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000125&pid=S0121-3814201500010000200018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Graesser, A.; Swamer, S.; Baggett, W. &amp; Shell, M. (1996). New models of deep comprehension. En, B.K. Britton y A. C. Graeser (Eds.). <I>Models of Understand Text</I>. NJ: Lawrence Erlbaum Associates.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000127&pid=S0121-3814201500010000200019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Gruber, T. (1995). Toward principles for the design of ontologies used for knowledge sharing. <I>International Journal of Human and Computer Studies</I>, 43 (5/6): 907-928.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000129&pid=S0121-3814201500010000200020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Hegarty, M.; Carpenter, P. &amp; Just, M. (2000). Diagrams in the comprehension of scientific texts. En R. Barr, P. D. Pearson, M. L. Kamil y P. Mosenthal (Eds.), <I>Handbook of reading research</I>, V. II, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000131&pid=S0121-3814201500010000200021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Hegarty, M.; Narayanan, N. &amp; Freitas, P. (2002). Understanding machines from multimedia and hypermedia presentations. En J. Otero, J. A. Leon y A. C. Graesser (Eds.), <I>The Psychology of Science Text Comprehension</I> (pp. 357-384). Lawrence Erlbaum Associates.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000133&pid=S0121-3814201500010000200022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Johnson-Laird, P. (1983). <I>Mental models</I>. Cambridge, MA: Harvard University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000135&pid=S0121-3814201500010000200023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Jonassen, D. (2006). <I>Modeling with technology: Mindtools for conceptual change</I> (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Education, pp. 101-116.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000137&pid=S0121-3814201500010000200024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Jonassen, D.; Beissner, K. &amp; Yacci, M. (1993). <I>Structural knowledge: Techniques for representing, conveying, and acquiring structural knowledge</I>. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000139&pid=S0121-3814201500010000200025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>King, A. (1994b). Guiding knowledge construction in the classroom: Effects of teaching children how to question and how to explain. <I>American Educational Research Journal</I>, 30, 338-368.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000141&pid=S0121-3814201500010000200026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Kintsch, W. (1988). The role of knowledge in discourse comprehension construction-integration model. <I>Psychological Review</I>, 95, 163-182.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000143&pid=S0121-3814201500010000200027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Kintsch, W. (1998). <I>Comprehension: a paradigm for cognition</I>. Cambridge University Press, NY, USA.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000145&pid=S0121-3814201500010000200028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Marra, R. &amp; Jonassen, D. (2002). Transfer effects of semantic networks on expert systems: Mindtools at work. <I>Journal of Educational Computing Research</I>, 26(1), 1-23.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000147&pid=S0121-3814201500010000200029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Minsky, M. (1975). A framework for representing knowledge. En P. H. Winston (ed.). <I>The Psychology of Computer Vision.</I> McGraw-Hill.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000149&pid=S0121-3814201500010000200030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Novak, J., &amp; Gowin, D. (1984). <I>Learning how to learn</I>. New York: Cambridge University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000151&pid=S0121-3814201500010000200031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>Oakhill, J. (1996). Mental Models in Children's Text Comprehension. En J. Oakhill y A. Garnham (Eds.). <I>Mental Models in Cognitive Science</I>. Essays in Honour of Phil Johnson-Laird. Hove, UK: Psychology Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000153&pid=S0121-3814201500010000200032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Perfetti, C.; Landi, N. &amp; Oakhill, J. (2005). The acquisition of reading comprehension skill. En M. J. Snowling y C. Hulme (Eds.). The Science of Reading: A Handbook. Oxford: Blackwell.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000155&pid=S0121-3814201500010000200033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Perrig, W. &amp; Kintsch, W. (1985). Propositional and situational representations of text. <I>Journal of Memory and language</I>, 24, 503-518.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000157&pid=S0121-3814201500010000200034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Ritchey, F. (2004). <I>Estad&iacute;stica para las Ciencias Sociales</I>. M&eacute;xico: McGraw-Hill.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000159&pid=S0121-3814201500010000200035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Robertson W., (1990). Detection of cognitive structure with protocol data: predicting performance on physics transfer problems. <I>Cognitive Science</I>, 14, 253-280.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000161&pid=S0121-3814201500010000200036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>      ]]></body>
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