Cómo lograr que tus estudiantes transformen su forma de pensar, según la ciencia

Introducción: ¿Por qué a veces enseñar parece una batalla perdida?

Todo educador conoce esa frustración: preparamos nuestras clases con esmero, organizamos los contenidos de forma lógica, explicamos con la mayor claridad posible y ponemos toda nuestra pasión en ello. Sin embargo, al final del semestre, nos damos cuenta de que muchos estudiantes no han retenido la información, no han conectado las ideas o, simplemente, no han llegado a comprender la esencia de lo que intentábamos transmitir. Es como si nuestras palabras se hubieran desvanecido en el aire.

La reacción instintiva ante este problema es intentar perfeccionar nuestra enseñanza. Buscamos ser más claros, organizar mejor el material o encontrar ejemplos más ilustrativos. Asumimos que, si mejoramos la forma en que transmitimos el conocimiento, el aprendizaje ocurrirá de forma natural. Pero ¿y si esa premisa fuera fundamentalmente incorrecta?

Décadas de investigación rigurosa en educación superior han revelado una serie de principios sobre cómo las personas realmente aprenden. Lo sorprendente es que muchas de estas conclusiones son profundamente contraintuitivas y entran en conflicto con nuestras ideas más arraigadas sobre la enseñanza. En este artículo, sintetizamos cinco de las lecciones más impactantes de esta investigación, organizadas en un proceso de creciente sofisticación pedagógica. Empezaremos por los fundamentos de la comunicación efectiva y llegaremos hasta las formas más avanzadas de diseño curricular, revelando un mapa que transforma la frustración en un aprendizaje real y duradero.

Lección 1: no se trata de lo que enseñas, sino de lo que ellos hacen.

El primer y más importante cambio de paradigma es el siguiente: el factor que determina los resultados del aprendizaje no es la calidad de la exposición del profesor, sino la de la actividad que realiza el estudiante. Se trata de una idea sencilla en apariencia, pero con implicaciones revolucionarias para el diseño de cualquier curso.

Investigadores como John Biggs han demostrado que el enfoque de la planificación docente debe cambiar por completo. Esta es la esencia del cambio de paradigma que Barr y Tagg describieron en su artículo «From Teaching to Learning», un pilar de la pedagogía moderna. En lugar de preguntarnos «¿qué temas voy a cubrir?», la pregunta fundamental debe ser «¿qué actividades voy a diseñar para que mis estudiantes piensen y trabajen?». Este principio nos obliga a cambiar nuestro papel de «presentadores de información» a «arquitectos de experiencias de aprendizaje».

Este cambio es difícil de asimilar porque nos saca del centro del escenario. Lo que realmente importa es el reto intelectual que proponemos y el trabajo cognitivo que los estudiantes realizan para superarlo, no nuestra brillante explicación. La enseñanza más eficaz no es la que transmite mejor, sino la que provoca la mejor actividad.

«Lo que el estudiante hace, y no tanto lo que el profesor hace, es lo que determina los resultados de aprendizaje».

Lección 2: Los sentimientos importan más de lo que crees.

A menudo, concebimos la enseñanza como un proceso puramente cognitivo: si la información es clara y está bien organizada, los estudiantes aprenderán. Sin embargo, la investigación demuestra que los aspectos afectivos y relacionales son, como mínimo, tan importantes. Factores como la cercanía, la expresividad y la credibilidad del docente pueden potenciar el aprendizaje.

Estas cualidades no son meros adornos. Tienen efectos directos y medibles: aumentan la motivación, reducen la ansiedad que sienten los estudiantes ante la información compleja y, lo que es crucial, impactan en el aprendizaje afectivo. Este último se refiere a los valores, actitudes y sentimientos que el estudiante desarrolla hacia la asignatura. De hecho, un hallazgo sorprendente es que la claridad del profesorado puede tener un efecto aun mayor en la actitud positiva del alumnado hacia la asignatura que en su aprendizaje puramente cognitivo.

La comunicación en el aula nunca es solo una transacción de información. Es un acto de construcción de relaciones. Cuando un profesor se muestra cercano y creíble, fomenta un entorno en el que los estudiantes están más dispuestos a implicarse, a confiar y, en definitiva, a valorar el conocimiento que se les ofrece.

«La mayoría de los estudiantes no valora intrínsecamente el aprendizaje que se les prescribe. Hay que enseñarles a valorar ese conocimiento».

Dominar la claridad y la conexión con el estudiante (lo que la investigación denomina nivel 1) es la base. Sin embargo, el verdadero salto en la efectividad se produce cuando cambiamos el enfoque de nosotros hacia ellos y empezamos a diseñar el aprendizaje en función de su actividad.

4. Lección 3: Olvida el «aprendizaje activo». Busca el «aprendizaje constructivo».

«Aprendizaje activo» se ha convertido en un término de moda, una especie de eslogan que todo el mundo apoya, pero pocos lo definen con precisión. La dicotomía simple entre «activo» (hacer cosas) y «pasivo» (escuchar) es engañosa. Escuchar una conferencia brillante puede ser una actividad intelectual increíblemente intensa, mientras que participar en una actividad mal diseñada puede ser una pérdida de tiempo.

La investigadora Michelene Chi propone un concepto mucho más útil y preciso: el aprendizaje constructivo. La clave no está en si los estudiantes «hacen algo» físicamente, sino en el tipo de trabajo mental que realizan. El aprendizaje es constructivo cuando la actividad exige a los estudiantes producir un resultado que va más allá de la información inicialmente proporcionada.

El aprendizaje constructivo se produce cuando el estudiante reorganiza las ideas, sintetiza, critica, diseña, aplica, ofrece soluciones, realiza diagnósticos o aporta análisis. La clave es la transformación, no la mera repetición. El objetivo de una buena actividad no es simplemente mantener a los estudiantes ocupados; es involucrarlos en un trabajo cognitivo de alto nivel que propicie una comprensión nueva y personal.

«…aquellas [actividades] en las que, al realizarlas, los estudiantes producen resultados añadidos, esto es, resultados que contienen ideas relevantes que van más allá de la información de partida que se les ha dado»

Lección 4: el mayor obstáculo es lo que los estudiantes ya «saben».

Uno de los descubrimientos más sólidos y, a la vez, más ignorados de la investigación educativa es que el mayor obstáculo para el aprendizaje no es la falta de conocimientos, sino las ideas preconcebidas, ingenuas o erróneas que los estudiantes traen al aula. Estas ideas, a menudo implícitas y profundamente arraigadas, pueden ser increíblemente resistentes al cambio y bloquear la asimilación de conceptos científicos o de expertos.

La magnitud de este problema es enorme. Un ejemplo famoso proviene de la física: cuando se diseñó el Force Concept Inventory (FCI), una prueba para evaluar la comprensión de los conceptos básicos de la mecánica newtoniana, los profesores universitarios predijeron que sus alumnos la superarían con facilidad. Los resultados reales fueron un shock: las puntuaciones medias se situaban en un desolador 20-25 %. Esto reveló que incluso los estudiantes más brillantes albergaban ideas profundamente erróneas sobre el movimiento. Sus cursos no los habían corregido porque la enseñanza tradicional simplemente añade capas de información nueva sobre estas concepciones resistentes sin llegar nunca a desplazarlas.

Una enseñanza verdaderamente eficaz no puede ignorar este hecho. Debe diseñarse explícitamente para facilitar el cambio conceptual. Para ello, es necesario crear situaciones y problemas que obliguen a los estudiantes a expresar sus ideas previas, a confrontarlas con las pruebas y, en última instancia, a modificar su forma de pensar. Si no se lleva a cabo este proceso deliberado, corremos el riesgo de que los estudiantes memoricen únicamente las respuestas correctas para el examen, mientras sus ideas erróneas originales permanecen intactas.

«¿Con qué frecuencia el profesor invierte un gran esfuerzo en ofrecer una explicación concienzuda de algún fenómeno sin darse cuenta de que los estudiantes están formando interpretaciones significativamente diferentes en sus cabezas?».

Si este «cambio conceptual» es el objetivo, ¿cómo diseñamos un curso entero en torno a él? La respuesta está en identificar los «portales» donde este cambio sea más necesario y transformador.

Lección 5: No enseñes temas; diseña «portales» de conocimiento.

El nivel más avanzado de diseño curricular abandona la idea de un temario como una mera lista de contenidos por cubrir. En su lugar, se centra en identificar y enseñar los conceptos umbral (threshold concepts). Esta idea, desarrollada por Meyer y Land, parte del concepto de «conocimiento problemático» (troublesome knowledge) de David Perkins, que se refiere a aquellas ideas contraintuitivas o complejas que, por tanto, resisten el aprendizaje superficial.

Un concepto umbral funciona como un portal: cuando el estudiante lo atraviesa, su forma de ver la disciplina (e incluso el mundo) cambia por completo. Abrirá una forma de pensar antes inaccesible. Estos conceptos suelen ser precisamente los puntos en los que los estudiantes se atascan, ya que a menudo resultan contraintuitivos, problemáticos o complejos. Son las ideas clave que, una vez comprendidas, conectan todo lo demás y permiten al estudiante empezar a pensar como un experto en la materia.

Pensemos, por ejemplo, en el concepto de «coste de oportunidad» en economía. Cuando un estudiante lo comprende de verdad, ya no ve las decisiones como simples elecciones, sino como un campo de renuncias y de alternativas. Este concepto transforma su manera de analizarlo todo, desde una política gubernamental hasta qué hacer el sábado por la noche. Ese es el poder de un portal conceptual.

La docencia de excelencia consiste, por tanto, en identificar estos portales conceptuales en una disciplina. El curso deja de ser una secuencia de temas para convertirse en un viaje cuidadosamente diseñado que guía a los estudiantes a través de estos umbrales transformadores. El objetivo ya no es «cubrir el temario», sino provocar saltos cualitativos en la comprensión.

«Un concepto umbral puede considerarse como un portal que abre una nueva forma de pensar sobre algo previamente inaccesible. Representa una forma transformada de comprender, interpretar o ver algo, sin la cual el estudiante no puede progresar».

Conclusión: un pequeño cambio, un gran impacto.

Estas cinco lecciones suponen una evolución coherente en nuestra forma de entender la docencia. Nos invitan a evolucionar desde el papel de profesor que presenta información de forma clara y cercana (lecciones 1 y 2), hasta el de arquitecto que diseña desafíos cognitivos (lección 3), diagnosticador que identifica los modelos mentales de sus estudiantes (lección 4) y, por último, guía que acompaña a los estudiantes a través de los portales intelectuales más transformadores de su disciplina (lección 5). El enfoque cambia de la perfección en la transmisión de contenidos a la creación de experiencias que faciliten un aprendizaje auténtico.

De estas cinco lecciones, ¿qué cambio podrías implementar en tu próxima clase para empezar a centrarte en lo que hace el estudiante?

En este audio podemos escuchar una conversación sobre este tema.

En este vídeo se sintetizan las ideas más importantes sobre el aprendizaje activo.

En este documento puedes ver las ideas más importantes.

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Referencias:

Barr, R. B., & Tagg, J. (1995). From teaching to learning: A new paradigm for undergraduate education. Change Magazine, Nov/Dec.

Biggs, J. (1999). What the student does: Teaching for enhanced learning. Higher Education Research and Development, 18(1), 57–75.

Biggs, J. B., & Tang, C. (1999). Teaching for quality learning at university: What the student does. Society for Research into Higher Education & Open University Press.

Chi, M. T. H. (2005). Commonsense conceptions of emergent processes: Why some misconceptions are robust. Journal of the Learning Sciences, 14, 161–199.

Chi, M. T. H. (2008). Three types of conceptual change: Belief revision, mental model transformation, and categorical shift. En S. Vosniadou (Ed.), International handbook of research on conceptual change (pp. 61–82). Routledge.

Chi, M. T. H. (2009). Active-constructive-interactive: A conceptual framework for differentiating learning activities. Topics in Cognitive Science, 1(1), 73–105. https://doi.org/10.1111/j.1756-8765.2008.01005.x

Meyer, J. H. F., & Land, R. (2003). Threshold concepts and troublesome knowledge: Linkages to ways of thinking and practising within the disciplines. ETL Project, University of Edinburgh.

Meyer, J. H. F., & Land, R. (2005). Threshold concepts and troublesome knowledge (2): Epistemological considerations and a conceptual framework for teaching and learning. Higher Education, 49, 373–388. https://doi.org/10.1007/s10734-004-6779-5

Meyer, J. H. F., & Land, R. (2006). Threshold concepts and troublesome knowledge: An introduction. En J. H. F. Meyer & R. Land (Eds.), Overcoming barriers to student understanding: Threshold concepts and troublesome knowledge (pp. 3–18). Routledge.

Paricio, J. (2020). La calidad de «lo que el estudiante hace»: aprendizaje activo y constructivo. En J. Paricio, A. Fernández March y J. M. Carot Sierra (Eds.), Cartografía de la buena docencia universitaria (pp. 57-88). Narcea.

Perkins, D. (1999). The many faces of constructivism. Educational Leadership, 57(3), 6–11.

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Balance personal de 2025 en el ámbito docente e investigador

Cada 31 de diciembre siento que el tiempo nos invita a hacer una pausa. No porque el mundo cambie de un día para otro, sino porque hemos aprendido a ver este día como el cierre de una etapa y el comienzo de otra. Tal vez haya sido un solsticio o un equinoccio, pero esta es la fecha que nos lleva a mirar hacia atrás. Y eso es justo lo que hago ahora: repasar lo vivido en 2025. Un año intenso, de esos que dejan huella y que, estoy seguro, no olvidaremos fácilmente.

En 2025, hemos vivido un año marcado por retos que van mucho más allá de la ingeniería, pero que nos afectan de lleno: el regreso de Trump a la presidencia de Estados Unidos ha vuelto a influir en la política mundial y en decisiones estratégicas que repercuten en las infraestructuras críticas, mientras que la elección del papa León XIV, simbolizó un momento de transformación institucional. Las tensiones geopolíticas siguieron en aumento: la guerra en Ucrania no ha terminado y sigue afectando a ciudades e infraestructuras clave, con ataques continuos y enormes necesidades de reconstrucción y resiliencia civil. La tragedia en Gaza ha sacudido a la comunidad internacional, con miles de víctimas y un conflicto humanitario que no cesa, incluso después de las protestas internas contra Hamás y de los prolongados ataques en la franja. En nuestro entorno, España sufrió un gran apagón que puso de manifiesto la importancia de contar con redes eléctricas robustas y evidenció cómo la desinformación puede agravar las crisis técnicas, con bulos que provocaron pánico y confusión entre la población. Los incendios del verano y la reconstrucción de Valencia tras la DANA han servido de laboratorio real para mejorar el diseño urbano y la gestión de riesgos ante eventos extremos. Al mismo tiempo, las tensiones en el Caribe aumentaron con operaciones militares y bloqueos contra Venezuela, lo que complica aún más la estabilidad regional y nos recuerda que, en un mundo saturado de información —y de desinformación—, los ingenieros no solo construyen, sino que también interpretan y comunican hechos técnicos en medio de narrativas polarizadas y extremismos crecientes.

El pasado 21 de julio se conmemoró el bicentenario del nacimiento de Práxedes Mateo Sagasta, una de las figuras cumbre del liberalismo decimonónico y referente de la Restauración. Como ingeniero de Caminos y estadista, Sagasta fue clave en la modernización de nuestras infraestructuras y de nuestras libertades. Lamentablemente, este año de celebraciones también ha estado marcado por la pérdida de ingenieros ilustres como Javier Ruiz-Wamba Martija. Tuve el honor de recordar su legado participando en una de las mesas redondas del homenaje que se le rindió en el Colegio de Ingenieros de Caminos de Madrid.

Pero ya voy a centrarme en el balance personal que suelo hacer cada año en estas fechas. Este año estamos trabajando en nuestro nuevo proyecto de investigación RESILIFE, con una duración de tres años. En este momento, mi índice H es de 47 en la Web of Science, de 48 en Scopus y de 66 en Google Académico, y cuento con 206 artículos publicados en revistas indexadas en el JCR. Además de los 24 artículos científicos que he publicado en revistas indexadas en el JCR, ya hemos publicado tres en 2026 y nos han aceptado uno más. Nunca me cansaré de elogiar a los integrantes del grupo de investigación. Mejoran cada día. Destaco la defensa de tres tesis doctorales este año, que he dirigido dentro del proyecto RESILIFE, y mención especial la de Lorena Yepes Bellver, mi hija, dirigida por Julián Alcalá.

Este año sigo ejerciendo como Consejero en el Sector 4: docencia e investigación del Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. También participé como secretario en la Comisión de Acreditación 15 de Ingeniería Civil de la ANECA. Asimismo, he participado en numerosas evaluaciones de proyectos de I+D+i con AENOR. Especial ha sido el reconocimiento que me otorgó la Universitat Politècnica de València por mi compromiso con la divulgación científica y con la atención a los medios de comunicación en la cobertura periodística vinculada a la DANA. Además, quiero destacar el Premio al mejor proyecto en la categoría «AI for Sustainable Development» de la European Universities Competition on Artificial Intelligence, organizada por la HAW Hamburg. También el premio recibido por mi antiguo doctorando, Zhiwu Zhu, por su excelencia en investigación, otorgado por la Escuela de Ingeniería Civil y Ambiental de la Universidad de Ciencias e Ingeniería de Hunan, China.

Demos un pequeño repaso de lo que ha sido este 2025. El 12 de febrero se defendió la tesis doctoral de Mehrdad Hadizadeh Bazaz, el 6 de mayo la tesis doctoral de Ashwani Kumar Malviya y el 19 de diciembre la tesis doctoral de Iván Antonio Negrín Díaz. Todas las tesis doctorales que he dirigido este año son de estudiantes internacionales, de Irán, India y Cuba, respectivamente. He participado en varios congresos, como el XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red (IN-RED 2025), el Congreso Nacional de Áridos, el IX Congreso Internacional de Estructuras (ACHE 2025), la International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials (HPSM/OPTI 2025) y el 29th International Congress on Project Management and Engineering (AEIPRO 2025). También he tenido la oportunidad de dar una conferencia plenaria en el XLVI Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering (CILAMCE 2025), que se celebró en Vitória, Espírito Santo, Brasil, del 24 al 27 de noviembre.

Este post es el número 205 de los que he escrito este año, lo cual no está nada mal. Ya he publicado 2243 artículos en mi blog desde que inicié esta andadura el 5 de marzo de 2012, por lo que este año se cumple una década de esta aventura. Sin darme cuenta, he tocado muchos temas relacionados con la ingeniería civil y la construcción en todos sus aspectos. Además, tengo una presencia cada vez mayor en las redes sociales. Tengo más de 35 000 seguidores en X (antes Twitter) y casi 26 000 en LinkedIn.

Por último, a continuación, os dejo algunas referencias sobre los artículos, congresos, libros y vídeos educativos que he realizado durante este año 2025. Cada año es más difícil mejorar los resultados del año anterior, pero haremos todo lo posible para 2026.

INVESTIGADOR PRINCIPAL EN PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN COMPETITIVOS:

  • Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas. (RESILIFE). [Resilient life-cycle optimization of socially and environmentally efficient hybrid and modular structures under extreme conditions]. PID2023-150003OB-I00.

ARTÍCULOS INDEXADOS EN EL JCR:

  1. TRES JUNIOR, F.L.; DE MEDEIROS, G.F.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Designing for Safety and Sustainability: Optimization of Fire-Exposed Steel-Concrete Composite Footbridges. Structural Engineering and Mechanics, 96 (4):337-350. DOI:10.12989/sem.2025.96.4.337
  2. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Life-cycle environmental impact optimization of an RC-THVS composite frame for sustainable construction. Engineering Structures, 345, 121461. DOI:10.1016/j.engstruct.2025.121461
  3. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Manufacturing cost optimization of welded steel plate I-girders integrating hybrid construction and tapered geometry. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 140, 1601-1624DOI:10.1007/s00170-025-16365-2
  4. ZHOU, Z.; ZHAO, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent operation monitoring and finite element coupled identification of hyperstatic structures. Results in Engineering, 27, 106990. DOI:10.1016/j.rineng.2025.106990
  5. NEGRÍN, I.; CHAGOYÉN, E.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). An integrated framework for Optimization-based Robust Design to Progressive Collapse of RC skeleton buildings incorporating Soil-Structure Interaction effects. Innovative Infrastructure Solutions, 10:446. DOI:10.1007/s41062-025-02243-z
  6. YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591
  7. VILLALBA, P.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). A Hybrid Fuzzy DEMATEL–DANP–TOPSIS Framework for Life Cycle-Based Sustainable Retrofit Decision-Making in Seismic RC Structures. Mathematics, 13(16), 2649. DOI:10.3390/math13162649
  8. LUQUE CASTILLO, X.; YEPES, V. (2025). Multi-criteria decision methods in the evaluation of social housing projects. Journal of Civil Engineering and Management, 31(6), 608–630. DOI:10.3846/jcem.2025.24425
  9. ZHOU, Z.; TIAN, Q.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Research on the coupling of talent cultivation and reform practice of higher education in architecture. Computers and Education Open, 9:100268. DOI:10.1016/j.caeo.2025.100268.
  10. LUQUE CASTILLO, X.; YEPES, V. (2025). Life Cycle Assessment of Social Housing Construction: A Multicriteria Approach. Building and Environment, 282:113294. DOI:10.1016/j.buildenv.2025.113294
  11. ZHOU, Z.; WANG, Y.J.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent monitoring of loess landslides and research on multi-factor coupling damage. Geomechanics for Energy and the Environment, 42:100692. DOI:10.1016/j.gete.2025.100692
  12. VITORIO JUNIOR, P.C.; YEPES, V.; ONETTA, F.; KRIPKA, M. (2025). Comparative Life Cycle Assessment of Warehouse Construction Systems under Distinct End-of-Life Scenarios. Buildings, 15(9), 1445. DOI:10.3390/buildings15091445
  13. ZHOU, Z.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Study on the failure mechanism of deep foundation pit of high-rise building: comprehensive test and microstructure coupling. Buildings, 15(8), 1270. DOI:10.3390/buildings15081270
  14. SIERRA-VARELA, L.; CALABI-FLOODY, A.; VALDÉS-VIDAL, G.; YEPES, V.; FILUN-SANTANA, A. (2025). Determination of the social contribution of sustainable additives for asphalt mixes through fuzzy cognitive mapping. Applied Sciences, 15(7):3994. DOI:10.3390/app15073994
  15. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Design optimization of a composite typology based on RC columns and THVS girders to reduce economic cost, emissions, and embodied energy of frame building construction. Energy and Buildings, 336:115607. DOI:10.1016/j.enbuild.2025.115607
  16. MOSTOFI, F.; BAHADIR, U.; TOKDEMIR, O.B.; TOGAN, V.; YEPES, V. (2025). Enhancing Strategic Investment in Construction Engineering Projects: A Novel Graph Attention Network Decision-Support Model. Computers & Industrial Engineering, 203:111033. DOI:10.1016/j.cie.2025.111033
  17. ROJAS, L.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2025). Complex Dynamics and Intelligent Control: Advances, Challenges, and Applications in Mining and Industrial Processes. Mathematics, 13(6):961. DOI:10.3390/math13060961
  18. FERNÁNDEZ-MORA, V.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2025). Structural damage index evaluation in BIM environmentsStructures, 74:108544. DOI:10.1016/j.istruc.2025.108544
  19. VILLALBA, P.; GUAYGUA, B.; YEPES, V. (2025). Optimal seismic retrofit alternative for shear deficient RC beams: a multiple criteria decision-making approach. Applied Sciences, 15(5):2424. DOI:10.3390/app15052424
  20. YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridgesInfrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.
  21. BLIGHT, T.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. Plos One, 20(2): e0315426. DOI:10.1371/journal.pone.0315426
  22. MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2025). Game Theory-Based Multi-Objective Optimization for Enhancing Environmental and Social Life Cycle Assessment in Steel-Concrete Composite Bridges. Mathematics, 13(2):273. DOI:10.3390/math13020273
  23. LI, Y.J.; ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Research on spatial deformation monitoring and numerical coupling of deep foundation pit in soft soil. Journal of Building Engineering, 99:111636. DOI:10.1016/j.jobe.2024.111636
  24. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Metamodel-assisted design optimization of robust-to-progressive-collapse RC frame buildings considering the impact of floor slabs, infill walls, and SSI implementationEngineering Structures, 325:119487. DOI:10.1016/j.engstruct.2024.119487

OTROS ARTÍCULOS:

CAPÍTULOS DE LIBROS:

CONGRESOS:

  • YEPES, V. (2025). Advances in resilient optimization and decision-making in structures. [Plenary lecture]. XLVI Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering (CILAMCE 2025), Vitória, Espírito Santo, Brazil.
  • YEPES, V. (2025). Infraestructuras resilientes frente a eventos climáticos extremos [Discurso de apertura]. Innotransfer, 28 de mayo, Universitat Politècnica de València.
  • MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V.; ROSCHIER, L.; BLIGHT, T.; BOULET, D.; PERALES, A. (2025). Elaboración y uso de nomogramas para el ámbito de las explotaciones de áridos. Introducción de los códigos abiertos Pynomo y NomogenActas del VII Congreso Nacional de Áridos, Córdoba, pp. 1085-1100. ISBN 978-84-125559-2-9.
  • YEPES, V. (2025). Pensamiento lateral para mejorar la resolución de problemas complejos en estudios de máster. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 – 18 de julio de 2025.
  • YEPES, V.; YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P. (2025). Impacto de la diversidad cultural en la resolución colaborativa de problemas en la docencia universitaria de ingeniería. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 – 18 de julio de 2025.
  • SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2025). Resiliencia para la sostenibilidad de las estructuras de edificación mediante forjados con losas aligeradas biaxiales. IX Congreso Internacional de Estructuras, 25-27 de junio, Granada (Spain).
  • YEPES-BELLVER, L.; NAVARRO, I.J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Redes neuronales y Kriging para la optimización de la huella de carbono de puentes losa pretensados. IX Congreso Internacional de Estructuras, 25-27 de junio, Granada (Spain).
  • YEPES, V.; ALCALÁ, J.; GARCÍA, J.A.; KRIPKA, J. (2025). Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas. IX Congreso Internacional de Estructuras, 25-27 de junio, Granada (Spain).
  • YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Multi-attribute decision-making in prestressed concrete road flyover design. International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI 2025, 10-12 June 2025, Edinburgh, UK.
  • YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Multi-objective optimization of prestressed slab bridges using the
    CRITIC-MCDM approach. 29th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 16-17 de julio, Ferrol (Spain). https://doi.org/10.61547/2502015
  • YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V. (2025). Nomograms for the economic pre-design of earth retaining walls. 29th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 16-17 de julio, Ferrol (Spain). https://doi.org/10.61547/2502019

VÍDEOS EDUCATIVOS:

  1. Necesidad y fases del curado del hormigón. 8 minutos, 52 segundos.
  2. Puesta en obra del hormigón compactado con rodillo. 9 minutos, 51 segundos.
  3. Fabricación y puesta en obra del hormigón autocompactante. 8 minutos, 59 segundos.
  4. Hormigón al vacío. 10 minutos.
  5. Hormigón reforzado con fibra de vidrio. 9 minutos, 21 segundos.
  6. Hormigones ligeros. 9 minutos, 19 segundos.
  7. Alisadoras rotativas o fratasadoras. 10 minutos, 8 segundos.
  8. Vibradores de aguja para compactar el hormigón. 8 minutos, 58 segundos.

MEDIOS DE PRENSA:

Levante: Víctor Yepes, catedrático de la UPV: «Es un error reconstruir infraestructuras sin adaptarlas al cambio climático»

The Conversation: La ingeniería ante la dana: la reconstrucción no basta si se repiten los errores del pasado

Levante: «Si construimos todo igual, volverá a ocurrir una catástrofe similar»

La Opinión de Murcia: Una reconstrucción de dimensiones históricas con más de un millar de infraestructuras dañadas por la dana

Cadena Ser: Nueve meses después de la DANA la legislación urbanística sigue reconstruyendo sin tener en cuenta los riesgos

Cadena Ser: Un estudio de la UPV propone cómo construir viviendas sociales más baratas y sostenibles y de forma más rápida

Economía 3: UPV impulsa una nueva forma de construir viviendas sociales más eficientes

Cadena Ser: La UPV propone cómo hacer más duraderos los edificios junto al mar

La Vanguardia: Crean una herramienta que ayuda a alargar la vida útil de edificios situados junto al mar

RTVE: Reconstruir Valencia un año después: «cirugía urbana» y zonas verdes para protegerse de futuras danas

RTVE: Garajes en alto e ingeniería verde: la construcción a prueba de danas

iAgua: Lecciones aprendidas de la DANA: proteger a la población es la prioridad

EuroNews: Un año después de la DANA del 29-O, los expertos advierten: «Podría volver a pasar»

Construnews: Víctor Yepes: “La gran olvidada es la conservación: sin mantenimiento, ninguna infraestructura es sostenible”

El País: Así construían los albañiles de la antigua Roma

ABP, método del caso y proyectos: Claves para una enseñanza más significativa.

El aprendizaje activo supone un cambio de paradigma educativo, ya que desplaza el foco del docente al estudiante y concibe el aprendizaje como un proceso constructivo en lugar de receptivo. Se basa en tres pilares: la psicología cognitiva, que sostiene que el conocimiento se estructura en redes semánticas asociativas; el fomento del aprendizaje autodirigido para desarrollar habilidades metacognitivas; y la contextualización del aprendizaje mediante problemas del mundo real para aumentar la motivación y facilitar la transición al entorno profesional.

Los componentes clave de estas metodologías incluyen la presentación de un escenario contextualizado y el trabajo en grupo para fomentar la colaboración y la comprensión. También implican resolver problemas complejos, similares a los de los profesionales, y adquirir nuevos conocimientos, motivados por esa necesidad. Además, incorporan un enfoque basado en el mundo real que prepara a los estudiantes para su futuro profesional.

La adopción de estas metodologías se justifica por su capacidad para generar una comprensión más profunda y duradera que los formatos de conferencia tradicionales, que conllevan una baja retención de conocimientos. Al centrarse en lo que el estudiante aprende, se fomenta una mayor comprensión, motivación y participación. Las principales metodologías activas analizadas son el aprendizaje basado en problemas (ABP), el método del caso (MdC), el aprendizaje basado en proyectos (ABP) y el aprendizaje cooperativo (AC), que puede combinarse con las demás.

Fundamentos teóricos del aprendizaje activo.

Las metodologías activas se sustentan en principios pedagógicos y psicológicos que buscan optimizar el proceso de aprendizaje del estudiante, centrándose en su participación directa y en la construcción activa del conocimiento.

1. El aprendizaje como proceso constructivo.

Estas estrategias rechazan la idea del aprendizaje como una mera recepción y acumulación de información. En su lugar, lo conciben como un proceso constructivo.

La psicología cognitiva ha demostrado de manera consistente que una de las estructuras más importantes de la memoria es la asociativa. El conocimiento está organizado en redes de conceptos relacionados, denominadas redes semánticas. La nueva información se integra a la red ya existente. Según cómo se realice esta conexión, la nueva información podrá utilizarse o no para resolver problemas o reconocer situaciones (Glaser, 1991).

2. Fomento del aprendizaje autodirigido.

Un segundo pilar es el desarrollo de las habilidades metacognitivas, lo que se traduce en un aprendizaje autodirigido más eficaz y profundo.

Se trata de promover habilidades que permitan al estudiante valorar la dificultad de los problemas, detectar si ha comprendido un texto, saber cuándo debe utilizar estrategias alternativas para comprender la documentación y evaluar su progreso en la adquisición de conocimientos (Brunning et al., 1995).

En este contexto, los estudiantes trabajan en equipo, discuten, argumentan y evalúan constantemente lo que aprenden, apoyados por estrategias específicas de las metodologías activas.

3. La contextualización en el mundo real.

El aprendizaje se vuelve más significativo y motivador cuando se enmarca en problemas reales o en la práctica profesional.

La contextualización de la enseñanza fomenta una actitud positiva y la motivación en los estudiantes, aspectos imprescindibles para un aprendizaje comprensible. Además, permite que los estudiantes se enfrenten a problemas reales con un nivel de dificultad y complejidad similares a los que se encontrarán en la práctica profesional.

Componentes clave de las metodologías activas.

Estos principios se materializan mediante una serie de componentes estructurales comunes, según sintetizaron Johnson et al. (2000).

  • El escenario: establece el contexto del problema, caso o proyecto. A menudo, se asigna a los estudiantes un rol profesional específico (investigadores, programadores, etc.). A menudo, incluye un «objeto de información» (una noticia, una imagen, un poema) que actúa como elemento contextualizador y motivador y crea una necesidad de aprendizaje sin ofrecer pistas directas para la solución.
  • Trabajo en grupo: los estudiantes se organizan en pequeños grupos para probar y desarrollar su comprensión. Esta dinámica imita entornos de trabajo reales y permite abordar problemas complejos mediante la división de tareas. Los estudiantes asumen una responsabilidad tanto individual como colectiva para que el grupo funcione de manera eficiente.
  • Solución de problemas: Los problemas que se plantean son, por naturaleza, complejos y requieren razonamiento e indagación. Reflejan los desafíos a los que se enfrentan los profesionales de su campo. La dificultad del problema y las instrucciones para resolverlo deben ajustarse al nivel del curso universitario.
  • Descubrimiento de nuevos conocimientos: Para encontrar una solución significativa, los estudiantes deben buscar activamente nuevos conocimientos.
  • Basado en el mundo real: el objetivo principal es que los estudiantes piensen como profesionales desde el principio de su formación, para facilitar la transición de la universidad al mundo laboral. Los estudiantes se enfrentan a problemas para los que no existe necesariamente una única respuesta correcta, aunque sí se fundamentan en las leyes y en los modelos teóricos de la disciplina.

Justificación para la adopción de metodologías activas.

El cambio hacia un modelo de enseñanza activa se basa en el deseo de superar las limitaciones del formato de conferencia tradicional y promover un aprendizaje más significativo.

  • Comprensión profunda frente a la memorización: La razón principal es que queremos proporcionar a los estudiantes una comprensión más profunda. Las investigaciones demuestran que, con el formato de conferencia tradicional, los estudiantes retienen muy poco de lo enseñado (Duch et al., 2001) y, a menudo, se limitan a memorizar para el examen sin establecer conexiones entre los conceptos.
  • Enfoque en el aprendizaje del estudiante: las metodologías activas cambian el enfoque de lo que enseña el docente a lo que aprende el estudiante.

Tipos de aprendizaje activo y sus características.

Cada una de ellas presenta particularidades que la hacen más adecuada para ciertas áreas de conocimiento o contextos educativos.

Aprendizaje Basado en Problemas (ABP)

  • Punto de partida: se presenta un problema (escenario o gancho) diseñado para cubrir uno o varios resultados de aprendizaje (conocimientos, habilidades, etc.).
  • Proceso y producto: el proceso de resolución conduce a una «salida» o producto del grupo, que puede ser desde un informe o un cartel hasta resultados experimentales.
  • Estructura: los problemas pueden incluir etapas en las que la información se revela progresivamente, así como esquemas de evaluación.
  • Autonomía gradual: en los primeros cursos, la estrategia puede estar más guiada y se va otorgando progresivamente más autonomía al estudiante en cursos posteriores o incluso dentro de una misma asignatura.
  • Adaptación a contenidos abstractos: En asignaturas de alta dificultad conceptual, el profesor puede mantener un papel directivo en la secuencia de actividades, guiando al alumnado mediante discusiones para que deduzca los pasos a seguir.

Método del Caso (MdC)

  • Variante 1 (Aplicación): se plantea el caso tras que el estudiante ha adquirido conocimientos previos. El objetivo es integrar y aplicar dichos conocimientos en una situación real.
  • Variante 2 (Descubrimiento): el caso se presenta como punto de partida para el aprendizaje. La resolución del caso guía a los estudiantes para que adquieran los conocimientos necesarios.
  • Características: Los casos pueden variar en extensión (de dos a cincuenta páginas) y se centran en el desarrollo de capacidades de análisis, toma de decisiones, emisión de juicios y evaluación.

Aprendizaje Basado en Proyectos (ABPy)

  • Envergadura: implica realizar un trabajo a gran escala, que puede consistir en un proyecto cuatrimestral único, un proyecto interdisciplinar entre varias asignaturas o un proyecto de un mes.
  • Competencias desarrolladas: requiere dividir el proyecto en problemas más pequeños, planificar su desarrollo, establecer responsabilidades, aplicar la teoría, diseñar productos, analizar la viabilidad de las alternativas y justificar las decisiones tomadas.
  • Aplicación: se utiliza con frecuencia en cursos avanzados, donde se pueden aplicar más conocimientos. También es común en proyectos interdisciplinares que integran los contenidos de varias asignaturas. A nivel de una sola asignatura, sirve para que el alumnado comprenda la relación entre los diferentes temas al aplicarlos conjuntamente.

Aprendizaje Cooperativo (AC)

  • Definición: Es una estrategia didáctica en la que los estudiantes trabajan en pequeños grupos de manera coordinada para resolver tareas y desarrollar su aprendizaje.
  • Cinco aspectos fundamentales:
    1. Interdependencia positiva: todos los miembros del grupo son necesarios para el éxito de la tarea.
    2. Exigibilidad individual: cada miembro rinde cuentas de su parte y del trabajo global del grupo.
    3. Interacción cara a cara: se promueve la comunicación directa.
    4. Habilidades interpersonales: se desarrollan habilidades de trabajo en equipo.
    5. Reflexión del grupo: el equipo evalúa su propio funcionamiento.
  • Funcionamiento: las decisiones se toman en grupo y todos son responsables del resultado final. La evaluación individual está parcialmente condicionada al logro del grupo, lo que fomenta la ayuda mutua.
  • Versatilidad: puede utilizarse de forma aislada o combinada con ABP, MdC o ABPy.

En este vídeo se resumen las ideas más interesantes sobre este tema.

Os dejo un documento de síntesis, por si os interesa.

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Referencias:

Brunning, R. H., Schraw, G. J., & Ronning, R. R. (1995). Cognitive psychology and instruction (2ª ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Duch, B. J., Groh, S. E., & Allen, D. E. (2001). The power of problem-based learning. Sterling, VA: Stylus.

Glaser, R. (1991). The maturing of the relationship between the science of learning and cognition and educational practice. Learning and Instruction, 1(2), 129–144.

Johnson, D. W., Johnson, R. T., & Smith, K. A. (2000). Active learning: Cooperation in the college classroom. Edina, MN: Interaction Book.

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La diversidad cultural en ingeniería: multiplica la creatividad y mejora la resolución de problemas

En el mundo profesional, la diversidad de los equipos a menudo se percibe como un desafío de gestión: un complejo puzle de estilos de comunicación y normas culturales que deben ensamblarse cuidadosamente para evitar fricciones. Esta visión, aunque comprensible, pasa por alto una verdad fundamental.

En lugar de ser un obstáculo que superar, la diversidad cultural es, en realidad, un «superpoder» para la innovación y la resolución de problemas complejos. Esto es especialmente cierto en campos técnicos como la ingeniería, donde la convergencia de múltiples perspectivas puede revelar soluciones que un grupo homogéneo nunca encontraría.

Un estudio reciente con 79 estudiantes de grado y de máster en ingeniería, muchos de ellos internacionales, arroja luz sobre este fenómeno y revela algunas verdades sorprendentes sobre cómo funcionan realmente los equipos multiculturales. Este artículo resume los hallazgos más importantes de dicha investigación.

La diversidad no solo enriquece: mejora activamente la capacidad de resolver problemas

El primer gran hallazgo del estudio es contundente. Lo sorprendente no es que la diversidad sea valorada, sino el consenso casi absoluto que genera en un campo que a menudo se estereotipa como puramente técnico e individualista. Según el estudio, los estudiantes de ingeniería perciben de forma abrumadora que la diversidad cultural no solo enriquece las interacciones y fomenta la creatividad, sino que también mejora directamente la capacidad de decisión y la capacidad del equipo para resolver problemas.

El dato que lo respalda es rotundo: la afirmación «La diversidad cultural y las experiencias previas de los estudiantes mejoran la dinámica de aprendizaje, así como la capacidad para resolver problemas en equipo» obtuvo una puntuación media de 4,19 sobre 5. Desde una perspectiva pedagógica, este dato es crucial, ya que no se trata de una teoría abstracta, sino de la percepción directa de las personas que experimentan sus beneficios en tareas colaborativas complejas.

Las mujeres lo ven aún más claro

Al profundizar en los datos, el estudio halló una diferencia estadísticamente significativa en la percepción entre hombres y mujeres. Las estudiantes encuestadas mostraron un grado de acuerdo «significativamente mayor» que el de sus compañeros varones respecto a la idea de que la diversidad mejora la resolución de problemas en equipo. El análisis de los intervalos de confianza del 95 % para las medias no se solapa, lo que indica que esta diferencia no es casual.

Lo que esto sugiere es fascinante. Este hallazgo podría reflejar una mayor sintonía con la dinámica de grupo o una valoración más acentuada de los beneficios de la colaboración y la comunicación, competencias que la diversidad pone de manifiesto. Este resultado abre una interesante línea de investigación sobre cómo diferentes grupos experimentan y valoran la dinámica colaborativa.

El valor de la diversidad se aprecia más cuando se experimenta de primera mano

El estudio comparó las respuestas de grupos de máster, compuestos casi en su totalidad por estudiantes internacionales, con las de un grupo de grado, en el que el 70 % de los encuestados eran españoles. El resultado fue revelador: el grupo de grado, más homogéneo, valoró en menor medida el impacto positivo de la diversidad. La conclusión del estudio es directa y contundente: queda claro que cuanto mayor es la diversidad, más se valora.

Esto no significa que los grupos homogéneos rechacen la diversidad. Más bien, subraya un principio fundamental del aprendizaje intercultural: la apreciación de la diversidad no es un ejercicio teórico, sino una competencia que se desarrolla mediante la inmersión y la experiencia directa. Para valorar plenamente sus beneficios, primero hay que experimentarlos.

No es un beneficio mágico, sino el resultado de dos factores clave

Quizás la aportación más poderosa del estudio es desmitificar el proceso. Si bien muchas investigaciones confirman que la diversidad es beneficiosa, este estudio indaga en el porqué y traslada la conversación del «qué» al «cómo». Mediante un análisis estadístico, los investigadores identificaron los dos mecanismos principales que explican esta percepción positiva.

Esta habilidad se basa en dos factores específicos y medibles:

  1. Desarrollo de habilidades interpersonales: Trabajar en equipos diversos impulsa a sus miembros a mejorar sus habilidades de comunicación y negociación, lo que facilita directamente la colaboración técnica.
  2. Un entorno de ideación más rico: La diversidad cultural en el aula crea un ambiente más dinámico que fomenta un mayor intercambio de ideas, lo que enriquece la comprensión global de los problemas.

Estos dos factores, por sí solos, explican el 63,3 % de la percepción positiva, lo que demuestra que los beneficios de la diversidad no son abstractos, sino que se traducen en una mejora tangible de la comunicación y de la generación de ideas.

Conclusión: De la convivencia a la estrategia

Los resultados de este estudio reafirman una idea fundamental: la diversidad cultural no es una obligación social, sino un recurso estratégico para la innovación. Hemos pasado de intuir que se trata de un «superpoder» a comprender la mecánica que lo activa: fomenta mejores habilidades de comunicación y genera un ecosistema de ideas más rico.

Aunque puedan existir pequeños desafíos de integración, reflejados en la puntuación más baja en el ítem sobre las dificultades para unificar ideas, los beneficios en la creatividad, la toma de decisiones y el desarrollo de competencias son mucho mayores. No aprovechar este motor de forma deliberada es una enorme oportunidad perdida.

Así pues, nos queda una última pregunta: si la diversidad es un motor tan potente de la innovación y ya sabemos cómo funciona, ¿estamos haciendo lo suficiente para fomentarla estratégicamente en nuestros equipos y organizaciones?

En este audio os dejo una conversación sobre este tema.

Por otra parte, en este vídeo, podéis ver las cuestiones más interesantes planteadas.

Referencia:

Yepes, V.; Yepes-Bellver, L. y Martínez-Pagán, P. (2025). Impacto de la diversidad cultural en la resolución colaborativa de problemas en la docencia universitaria de ingeniería. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 y 18 de julio de 2025. Doi: https://doi.org/10.4995/InRed2025.2025.20606

También les dejo el artículo completo.

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¿Crees que la ciencia «transfiere» conocimiento a la sociedad? 4 revelaciones que cambiarán tu perspectiva.

Introducción: de la torre de marfil al diálogo abierto.

A menudo imaginamos la ciencia como un proceso aislado: un grupo de expertos en una torre de marfil que, una vez finalizado su trabajo, «transfiere» su conocimiento empaquetado a una sociedad que lo recibe pasivamente. Esta imagen de un flujo unidireccional en el que el conocimiento fluye desde el laboratorio hasta la calle ha dominado nuestra percepción durante décadas. Sin embargo, esta visión está profundamente obsoleta. La relación entre la ciencia y la sociedad es, en realidad, un ecosistema vibrante, un diálogo complejo y multidireccional que enriquece a ambas partes de formas que apenas empezamos a comprender.

Este artículo se sumerge en el corazón de esta nueva perspectiva basándose en un profundo análisis del documento de trabajo de la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA). A continuación, revelaremos las claves más impactantes y sorprendentes sobre cómo el conocimiento científico crea realmente valor social, desmontando viejos mitos y abriendo la puerta a una nueva forma de entender la ciencia.

1. No es «transferencia», sino «intercambio». Y el cambio es enorme.

El primer gran cambio es conceptual, pero tiene implicaciones transformadoras. La anterior Ley Orgánica de Universidades de 2001 entendía la «transferencia» como un flujo que siempre partía de la universidad hacia la sociedad, con un enfoque casi exclusivo en el valor económico o tecnológico. Era un monólogo en el que la ciencia hablaba y la sociedad escuchaba.

El nuevo paradigma, impulsado por las recientes leyes del Sistema Universitario y de la Ciencia, habla de «transferencia e intercambio de conocimiento». Este término enriquece radicalmente la perspectiva. Reconoce que los flujos de conocimiento son multidireccionales, ya que la sociedad también aporta saberes, necesidades y contextos cruciales para la investigación. Se valora la interacción con actores no académicos y los procesos de cocreación, en los que el valor ya no es solo económico, sino también social, artístico y cultural. Este cambio es significativo, puesto que transforma la relación de un monólogo a un diálogo y reconoce que el conocimiento y las necesidades de la sociedad son fundamentales para enriquecer la propia ciencia.

La valorización del conocimiento consiste en crear valor social y económico a partir de él, vinculando diferentes ámbitos y sectores, y transformando datos, conocimientos técnicos y resultados de la investigación en productos, servicios, soluciones y políticas basadas en el conocimiento, sostenibles y que beneficien a la sociedad.

2. Las patentes son solo la punta del iceberg (y muy pequeña, además).

Cuando pensamos en la ciencia aplicada a la sociedad, suele venirnos a la mente la imagen de una patente que se convierte en un producto comercial o la creación de una empresa spin-off a partir de una investigación universitaria. Estas se han considerado durante mucho tiempo como el máximo exponente de la transferencia de tecnología.

Sin embargo, la realidad es muy diferente. El informe de la ANECA pone de manifiesto que solo una minoría de investigadores e instituciones participa activamente en estas actividades. Los datos del estudio EXTRA son reveladores: la comercialización de resultados (que incluye patentes y empresas derivadas) es una práctica mucho menos frecuente (12 %) que la colaboración formal mediante contrato (63 %) o la colaboración informal (80 %). Esto significa que, durante décadas, los sistemas de evaluación han premiado y medido la actividad de una minoría (el 12 %), mientras que el vasto ecosistema de colaboración real (el 80 %) que genera valor social ha permanecido en la sombra, sin ser reconocido ni incentivado.

Esta obsesión por lo comercial no es solo teórica. En una evaluación piloto de la «transferencia» realizada en 2018, los resultados favorecieron abrumadoramente un modelo económico y tecnológico que premiaba perfiles muy específicos (hombres de mayor edad con trayectorias consolidadas) y actividades como las spin-offs y las patentes, mientras que la divulgación y la transferencia con valor social obtuvieron resultados muy inferiores. Este sesgo sistémico demostró que el antiguo modelo no solo era incompleto, sino también excluyente.

La mayor parte del intercambio real se produce a través de un «espectro oculto» de mecanismos menos visibles, pero muy valiosos, como la investigación conjunta con empresas u ONG, la consultoría especializada, la formación a medida o la participación directa en la elaboración de políticas públicas.

«Intercambio de conocimientos» es el nombre que damos a la amplia gama de actividades que las instituciones de educación superior emprenden con socios (…) para explorar datos y explicaciones sobre las diferentes maneras en que trabajan con sus socios externos, desde empresas hasta grupos comunitarios, en beneficio de la economía y la sociedad.

3. El valor de la ciencia no es intrínseco, sino que lo crean quienes la utilizan.

Medir el «impacto social» de la investigación es un gran desafío. De hecho, la literatura citada en el documento de ANECA señala que ni siquiera existe una definición consensuada de qué es exactamente. Esto ha llevado a un cambio de enfoque radical: la «valorización y el uso social».

La idea es sencilla, pero potente: el valor no reside inherentemente en los resultados científicos, como un artículo o un descubrimiento. El valor se crea y materializa cuando los agentes sociales —empresas, administraciones públicas, ONG, asociaciones de pacientes o ciudadanos— utilizan ese conocimiento para resolver problemas, mejorar procesos o enriquecer contextos. La investigación, por sí sola, no tiene valor social; lo adquiere cuando alguien la pone en práctica.

En la práctica, son los actores sociales que usan o apoyan el uso de la investigación quienes le confieren valor, ya que este no es intrínseco a los resultados científicos, sino que depende de su materialización efectiva por parte de los usuarios en sus respectivos entornos.

Esta perspectiva empodera a la sociedad y transforma por completo el enfoque de la evaluación. La pregunta clave ya no es «¿qué ha producido el científico?», sino «¿cómo y quién ha utilizado el conocimiento generado para crear valor real en el mundo?».

4. La ciencia del futuro debe ser inclusiva, abierta y responsable.

La idea de una ciencia completamente neutral y objetiva, inmune a los problemas sociales, es otro mito que se desmorona. El documento de ANECA deja claro que la ciencia, al igual que cualquier actividad humana, no está exenta de sesgos sistémicos como el sexismo, el racismo o la discriminación por clase social. Reconocer esto es el primer paso para construir una ciencia mejor, guiada por tres pilares fundamentales:

  • Ciencia inclusiva: supera el «modelo del déficit», que asume que el público es un receptor vacío de conocimiento. En su lugar, incorpora activamente las voces, experiencias y preocupaciones de comunidades diversas e históricamente excluidas en el propio proceso científico. En esencia, es la puesta en práctica del verdadero «intercambio» del que hablamos al principio y garantiza que el diálogo sea real y representativo.
  • Ciencia abierta: promueve el acceso libre y gratuito a los datos, las metodologías y los resultados de la investigación. El objetivo es maximizar su reutilización, transparencia y beneficio para toda la sociedad, no solo para quienes pueden pagarlo.
  • Ciencia responsable: implica considerar proactivamente las implicaciones éticas, sociales y medioambientales de la investigación. Se trata de anticipar consecuencias para garantizar que el «valor» creado por la sociedad, como vimos antes, se oriente siempre hacia el bien común.

Integrar estos principios no es solo una cuestión de justicia social. Se trata de una estrategia indispensable para mejorar la calidad y la relevancia de la propia investigación, fortalecer la confianza pública en la ciencia y garantizar que sus beneficios lleguen a todos.

Conclusión: una conversación, no un monólogo.

El viaje ha sido revelador. Hemos pasado de la idea de una «transferencia» unidireccional y centrada en las patentes a un ecosistema de «intercambio», en el que el verdadero valor no radica en el descubrimiento científico en sí, sino en cómo la sociedad lo utiliza y lo transforma. Este cambio nos obliga a replantearnos qué es lo que realmente importa. La ciencia del futuro no puede medirse por sus productos aislados, sino por la riqueza y la calidad de sus relaciones con la sociedad. Su éxito no radica en un monólogo desde la autoridad, sino en su capacidad para crear, conjuntamente, un valor tangible y equitativo mediante un diálogo inclusivo, abierto y responsable.

Ahora que entendemos la ciencia no como un monólogo desde una torre de marfil, sino como una conversación continua, ¿qué pregunta urgente le harías tú a la comunidad científica?

En esta conversación se descubre gran parte de las ideas anteriores.

En este vídeo tenéis un resumen del tema.

El documento de ANECA lo podéis ver en este enlace: https://www.aneca.es/web/guest/-/documento-transferencia-e-intercambio-de-conocimiento

Pero también lo podéis descargar aquí:

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5 revelaciones sobre el aprendizaje que la educación tradicional ignora.

¿Te has preguntado alguna vez por qué se olvida la información justo después de un examen? No se trata de un fallo personal, sino del resultado previsible de un modelo educativo anticuado que suele priorizar la memorización a corto plazo sobre la comprensión profunda. De hecho, la investigación ha demostrado que los estudiantes retienen muy poco de lo que se les enseña en una clase magistral tradicional.

Frente a este desafío, surge el «aprendizaje activo» como una alternativa poderosa. Su enfoque no se centra en lo que enseña el profesor, sino en lo que el estudiante construye. En lugar de ser receptores pasivos, los estudiantes se convierten en protagonistas de su propio proceso de aprendizaje.

A continuación, revelaremos cinco aspectos fundamentales de este enfoque que están redefiniendo el éxito educativo y transformando tu manera de entender el aprendizaje.

Revelación 1: tu cerebro no es un disco duro; es una red en construcción.

El modelo tradicional considera la mente como un recipiente vacío o un disco duro que hay que llenar de datos. La revelación es que la mente no es un almacén, sino un telar. Cada nueva idea es un hilo que solo tiene valor cuando se entreteje con los demás.

La psicología cognitiva nos enseña que el conocimiento se organiza en «redes semánticas». Para que una nueva información sea útil y duradera, debe conectarse con la red existente en nuestra mente. Sin esa conexión, se trata de un dato aislado, fácil de olvidar e inútil para resolver problemas. Aprender no es acumular, sino construir significado.

La enseñanza basada en metodologías activas se centra en el estudiante y en su formación en competencias propias de la disciplina. Estas estrategias conciben el aprendizaje como un proceso constructivo y no como un proceso receptivo.

Revelación 2: no importa tanto lo que sabes, sino cómo aprendes.

En un mundo saturado de información, la habilidad más valiosa no es memorizar datos, sino aprender de forma autónoma. Las metodologías activas se centran en el desarrollo del «aprendizaje autodirigido», cultivando las habilidades metacognitivas que nos serán útiles a lo largo de toda la vida.

Esto significa ser conscientes de nuestro propio proceso de aprendizaje: evaluar la dificultad de un problema, comprender si hemos entendido un texto, saber cuándo debemos buscar estrategias alternativas y medir nuestro progreso. Esta autonomía es crucial en un panorama laboral cambiante que exige un aprendizaje continuo, por lo que se convierte en una capacidad mucho más relevante que cualquier dato memorizado.

Se trata de promover habilidades que permitan al estudiante valorar la dificultad de los problemas, detectar si ha comprendido un texto, saber cuándo debe utilizar estrategias alternativas para comprender la documentación y evaluar su progreso en la adquisición de conocimientos.

Revelación 3: el aprendizaje se enciende con problemas reales, no con teoría abstracta.

¿Por qué aprendemos? La respuesta más potente es para resolver problemas. Esta revelación sostiene que la enseñanza debe producirse en el contexto de los desafíos del mundo real o de la práctica profesional. Al enfrentar situaciones complejas y significativas, el aprendizaje adquiere un propósito claro y tangible.

Esta contextualización no solo aumenta la motivación, sino que también facilita la transición de la universidad al mundo laboral. Cuando el conocimiento se ancla en la realidad, deja de ser un ejercicio abstracto para convertirse en una herramienta poderosa y fundamental para el futuro profesional.

Revelación 4: el profesor no es un orador, sino un arquitecto de experiencias.

El modelo tradicional nos dio al «sabio en el escenario» (sage on the stage). La metodología activa nos ofrece la figura del «guía a tu lado» (guide on the side) o, más precisamente, la de un «arquitecto de experiencias de aprendizaje». Su papel ya no consiste en transmitir información, sino en diseñar escenarios que despierten la curiosidad.

En estos escenarios, el profesor asigna un papel profesional a los estudiantes («ustedes son un equipo de ingenieros…») y plantea un problema. A menudo, utiliza un «objeto de información» —una noticia de periódico, una imagen intrigante, un poema— que actúa como catalizador. Este objeto no da pistas, sino que crea una «necesidad de aprendizaje», un motor que impulsa a los estudiantes a buscar el conocimiento necesario para cumplir su misión.

Revelación 5: el equipo no es un grupo de amigos, sino una estructura de responsabilidades.

El trabajo en grupo es un pilar fundamental de este enfoque, que se estructura según los principios del «aprendizaje cooperativo» para recrear entornos profesionales y garantizar la participación de todos. La complejidad de los problemas del mundo real a menudo es tal que los miembros del grupo necesitan repartirse las tareas para avanzar.

Hay dos conceptos clave. El primero es la interdependencia positiva: la tarea está diseñada de modo que todos los miembros del grupo sean necesarios para alcanzar el éxito. El segundo es la exigibilidad individual: cada estudiante es responsable de su parte del trabajo y de comprender la labor del resto del equipo. No se trata solo de una tarea académica, sino de un entrenamiento directo para el mundo laboral, donde la colaboración y la responsabilidad compartida son la norma.

Conclusión: una invitación a repensar el aprendizaje.

Estas revelaciones nos obligan a redefinir el concepto de éxito educativo. Ya no se trata de cuánta información se ha transmitido, sino de qué capacidades se han desarrollado. Suponen un cambio de paradigma fundamental: el foco deja de estar en lo que enseña el docente para ponerse en lo que el estudiante es capaz de hacer con lo que aprende.

Este enfoque fomenta una comprensión más profunda, una mayor motivación y habilidades de colaboración y resolución de problemas, tan demandadas en el mundo actual. Supone dejar de ser receptores pasivos para convertirnos en constructores activos de nuestro propio conocimiento.

Si pudieras aplicar solo una de estas ideas a tu forma de aprender o de enseñar, ¿cuál elegirías y por qué?

Aquí te dejo una conversación que ilustra bien lo expuesto.

Y si quieres un resumen, puedes ver este vídeo.

Referencias:

Brunning, R. H., Schraw, G. J., & Ronning, R. R. (1995). Cognitive psychology and instruction (2ª ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Duch, B. J., Groh, S. E., & Allen, D. E. (2001). The power of problem-based learning. Sterling, VA: Stylus.

Glaser, R. (1991). The maturing of the relationship between the science of learning and cognition and educational practice. Learning and Instruction, 1(2), 129–144.

Johnson, D. W., Johnson, R. T., & Smith, K. A. (2000). Active learning: Cooperation in the college classroom. Edina, MN: Interaction Book.

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Reconocimiento especial por la divulgación científica de la DANA de 2024

Figura 1. De izquierda a derecha: Julián Alcalá, José Capilla (rector de la UPV), Víctor Yepes y Eugenio Pellicer

Quisiera expresar mi más sincero agradecimiento a la Universitat Politècnica de València (UPV) por el reconocimiento especial recibido por

«el firme compromiso con la divulgación científica y la exquisita atención a los medios de comunicación en la cobertura periodística vinculada a la DANA que asoló la provincia de Valencia en octubre de 2024».

Este reconocimiento ha sido otorgado a varios profesores de la UPV que, desde el primer momento, han intentado aportar explicaciones rigurosas y fundamentadas desde los ámbitos técnico y científico sobre este trágico fenómeno meteorológico. En la Figura 1 se pueden ver a los profesores Julián Alcalá, Víctor Yepes y Eugenio Pellicer, junto con el rector de la Universitat Politècnica de València, José Capilla. En la imagen aparecemos quienes hemos centrado nuestra labor divulgativa en los aspectos relacionados con las infraestructuras, como los puentes, las vías de comunicación, los procesos de reconstrucción y la resiliencia estructural ante eventos extremos.

Otros compañeros del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA), como Félix FrancésFrancisco VallésManuel PulidoMiguel Ángel Eguibar y Juan Marco, también han contribuido de forma ejemplar desde la perspectiva de los fenómenos hidrológico e hidráulico, aportando información valiosa para entender las causas y consecuencias de la DANA.

De izquierda a derecha: Francisco Vallés, Manuel Pulido, Juan Marco, José Capilla (rector de la UPV), Miguel Ángel Eguibar y Félix Francés.

En el ámbito del urbanismo y la ordenación del territorio, fueron reconocidos los profesores Sergio Palencia y María Jesús Romero. Y otros tantos de otras áreas de conocimiento de nuestra universidad. Tampoco quisiera olvidarme de algunos profesores, ya jubilados de la UPV y que no estuvieron en el acto de ayer, que también han contribuido a la divulgación científica de la DANA, como Federico Bonet y Vicent Esteban Chapapría.

De izquierda a derecha: Sergio Palencia, José Capilla (rector de la UPV) y María Jesús Romero.

En mi caso, recibo con gratitud este reconocimiento, pero considero que es una obligación profesional y ética ofrecer a la opinión pública explicaciones claras, basadas en la ciencia y la ingeniería, sobre un tema tan complejo y delicado. La divulgación técnica rigurosa es esencial para construir una sociedad más informada, capaz de afrontar los desafíos que nos plantea el cambio climático y sus efectos sobre nuestras infraestructuras.

Por tanto, mi agradecimiento es doble: a la institución, por valorar este trabajo, y a todos los compañeros que comparten la convicción de que la ciencia debe estar al servicio de la sociedad, especialmente en los momentos más difíciles.

Algunas de las intervenciones en prensa del mismo día del primer aniversario de la DANA las podéis ver en este enlace: https://victoryepes.blogs.upv.es/2025/10/29/primer-aniversario-de-la-dana-de-valencia-anatomia-de-un-desastre/

 

Prohibieron la IA en sus clases de ingeniería. Ahora es su mejor herramienta para enseñar a pensar.

Introducción: El dilema de la IA en las aulas.

En los pasillos de la educación superior, un debate resuena con fuerza: ¿qué hacemos con la inteligencia artificial generativa (IAG)? Para muchos, herramientas como ChatGPT suponen una amenaza directa para el pensamiento crítico, ya que facilitan el plagio y fomentan la superficialidad académica. El temor es comprensible y está muy extendido.

Sin embargo, ¿y si el problema no fuera la herramienta, sino nuestra forma de reaccionar ante ella? El proyecto PROFUNDIA (acrónimo de PROFUNDo y autonomÍA) surge de esta cuestión, pero con un enfoque inesperado. Esta iniciativa de innovación educativa en ingeniería estructural no surgió de una prohibición teórica, sino de un problema práctico y urgente: el uso no regulado de la IA por parte de los estudiantes estaba deteriorando la calidad de su aprendizaje.

En lugar de intensificar la prohibición, este proyecto propone una solución radicalmente diferente. Este artículo explora los cuatro descubrimientos clave de un enfoque que busca transformar la IA de una amenaza en una de las herramientas pedagógicas más potentes.

Los 4 descubrimientos clave del proyecto PROFUNDIA

1. La cruda realidad es que el uso no supervisado de la IA estaba deteriorando el aprendizaje.

El proyecto PROFUNDIA no se basó en una hipótesis abstracta, sino que surgió de una necesidad urgente detectada en las aulas a partir del curso 2023-2024. El profesorado comenzó a observar un patrón preocupante en los trabajos de los estudiantes.

Las estadísticas internas confirmaron la sospecha: las encuestas revelaron que más del 60 % del alumnado ya utilizaba la IA para hacer sus trabajos. Sin embargo, el dato más alarmante era otro: solo el 25 % de ellos revisaba críticamente los resultados que la herramienta generaba.

La consecuencia fue una «notable disminución de la calidad técnica y argumentativa» de los proyectos. El problema era específico y grave: aunque la herramienta ofrecía soluciones funcionales, no podía verificar las hipótesis iniciales ni razonar la adecuación del modelo al contexto técnico. Los estudiantes dependían de la IA de forma acrítica, entregando trabajos con «errores conceptuales importantes» y debilitando su capacidad de razonamiento. Esto demostró que mirar hacia otro lado no era una opción, sino que era necesaria una intervención educativa guiada.

2. El cambio de paradigma: de la prohibición a la integración crítica.

Hasta entonces, la política en las asignaturas implicadas era clara: el uso de la IA «estaba explícitamente prohibido». Sin embargo, la realidad demostró que esta medida era ineficaz y contraproducente.

En lugar de librar una batalla perdida contra una tecnología omnipresente, el proyecto PROFUNDIA optó por un cambio de 180 grados: integrarla de forma «explícita, guiada y crítica». La nueva filosofía consistía en enseñar a los estudiantes a utilizar la herramienta de manera inteligente en lugar de ignorarla.

La esencia de este nuevo paradigma se resume en su declaración de intenciones:

Frente a enfoques que restringen o penalizan el uso de la IA, PROFUNDIA propone su integración crítica y formativa como herramienta cognitiva para potenciar el aprendizaje profundo, la interpretación técnica, la argumentación fundamentada y el desarrollo de la autonomía del estudiante.

3. El método: aprender a pensar «enseñando» a la IA.

La propuesta metodológica supone un cambio estructural en el aprendizaje, ya que se pasa de un proceso lineal (profesor-estudiante) a otro triangular (profesor-estudiante-IA). En primer lugar, los estudiantes resuelven un problema por sus propios medios. Después, piden a la IA que resuelva el mismo problema. La fase clave llega a continuación: deben comparar críticamente su solución con la de la IA.

En este punto radica la innovación más profunda del método. La IA se incorpora «como un agente más en el proceso, con un papel activo y con un sesgo deliberado hacia el error». El papel del estudiante cambia radicalmente: deja de ser un usuario pasivo para convertirse en entrenador activo de la IA. Su tarea ya no consiste en obtener una respuesta, sino en identificar, cuestionar y corregir los errores de la herramienta, lo que les lleva a «enseñar» a la IA a resolver problemas complejos y, en el proceso, a dominar el tema a un nivel mucho más profundo.

El objetivo final de este proceso es la «reflexión metacognitiva». Se pretende que el estudiante «reflexione sobre cómo piensa y aprende» al contrastar su razonamiento con el de la IA, sus compañeros y el profesor.

4. La meta final: la IA como una «mindtool» para crear mejores ingenieros.

Este enfoque no es solo una técnica ingeniosa, sino que se fundamenta en un concepto pedagógico sólido: el de las mindtools o «herramientas para la mente». Esta idea defiende el uso de la tecnología no como un sustituto del esfuerzo intelectual, sino como un andamio para potenciar el pensamiento crítico y la construcción activa del conocimiento, es decir, tratar la tecnología no como una muleta, sino como un gimnasio para la mente.

Este planteamiento conecta directamente con las demandas del mercado laboral actual. Como señalan estudios previos (Pellicer et al., 2017), las empresas no solo buscan egresados con conocimientos técnicos, sino también con habilidades transversales como la resolución de problemas, la autonomía y el juicio crítico.

Por tanto, los resultados de aprendizaje que se persiguen son extremadamente precisos y potentes. El objetivo es formar ingenieros que puedan:

  1. Formular problemas técnicos complejos con la precisión necesaria para que la IAG pueda analizarlos.
  2. Evaluar y validar críticamente las soluciones generadas por la IAG, justificando sus decisiones.
  3. Gestionar de forma autónoma el uso de la IAG dentro de estrategias complejas de resolución de problemas.

En definitiva, se les prepara para un entorno profesional «complejo, colaborativo y en constante evolución».

Conclusión: ¿Y si dejamos de temer a la tecnología y empezamos a usarla para pensar mejor?

El proyecto PROFUNDIA demuestra que es posible cambiar la perspectiva sobre la IA en la educación. Transforma lo que muchos consideran una amenaza para el aprendizaje en una oportunidad única para fomentar un pensamiento más profundo, crítico y autónomo.

Su reflexión trasciende las aulas de ingeniería. ¿Qué otras tecnologías emergentes podríamos empezar a integrar en nuestras profesiones, no como un atajo, sino como un catalizador para desarrollar un pensamiento más crítico y sofisticado?

Os dejo un audio en el que dos personas hablan y discuten sobre este tema.

También os dejo un vídeo que resume muy bien el contenido del proyecto.

Referencias:

Blight, T., Martínez-Pagán, P., Roschier, L., Boulet, D., Yepes-Bellver, L., & Yepes, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. PloS one, 20(2), e0315426.

Castro-Aristizabal, G., Acosta-Ortega, F., & Moreno-Charris, A. V. (2024). Los entornos de aprendizaje y el éxito escolar en Latinoamérica. Lecturas de Economía, (101), 7-46.

Hadgraft, R. G., & Kolmos, A. (2020). Emerging learning environments in engineering education. Australasian Journal of Engineering Education, 25(1), 3-16.

Jiang, N., Zhou, W., Hasanzadeh, S., & Duffy Ph D, V. G. (2025). Application of Generative AI in Civil Engineering Education: A Systematic Review of Current Research and Future Directions. In CIB Conferences (Vol. 1, No. 1, p. 306).

Jonassen, D. H., Peck, K. L., & Wilson, B. G. (1999). Learning with technology: A constructivist perspective. Columbus, OH: Merrill/Prentice-Hall.

Liao, W., Lu, X., Fei, Y., Gu, Y., & Huang, Y. (2024). Generative AI design for building structures. Automation in Construction157, 105187.

Navarro, I. J., Marti, J. V., & Yepes, V. (2023). Evaluation of Higher Education Students’ Critical Thinking Skills on Sustainability. International Journal of Engineering Education, 39(3), 592-603.

Onatayo, D., Onososen, A., Oyediran, A. O., Oyediran, H., Arowoiya, V., & Onatayo, E. (2024). Generative AI applications in architecture, engineering, and construction: Trends, implications for practice, education & imperatives for upskilling—a review. Architecture4(4), 877-902.

Pellicer, E., Yepes, V., Ortega, A. J., & Carrión, A. (2017). Market demands on construction management: View from graduate students. Journal of Professional Issues in Engineering Education and Practice143(4), 04017005.

Perkins, D., & Unger, C. (1999). La enseñanza para la comprensión. Argentina: Paidós.

Torres-Machí, C., Carrión, A., Yepes, V., & Pellicer, E. (2013). Employability of graduate students in construction management. Journal of Professional Issues in Engineering Education and Practice139(2), 163-170.

Xu, G., & Guo, T. (2025). Advances in AI-powered civil engineering throughout the entire lifecycle. Advances in Structural Engineering, 13694332241307721.

Zhou, Z., Tian, Q., Alcalá, J., & Yepes, V. (2025). Research on the coupling of talent cultivation and reform practice of higher education in architecture. Computers and Education Open, 100268.

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Entornos de aprendizaje emergentes en la educación en ingeniería

La formación en ingeniería está experimentando una transformación profunda, impulsada por desafíos globales como el cambio climático, la revolución digital y la creciente brecha entre la enseñanza académica y las exigencias del mercado laboral. A continuación, analizamos el trabajo de Hadgraft y Kolmos (2020), donde se explora cómo la educación en ingeniería está evolucionando para hacer frente a estos retos mediante cuatro tendencias clave: el aprendizaje centrado en el estudiante, el aprendizaje contextual, la digitalización de la enseñanza y el desarrollo de competencias profesionales. A partir de estas líneas de cambio, se propone que la educación futura debe pasar de un enfoque en disciplinas individuales a currículos integrados que aborden problemas complejos y promuevan trayectorias de aprendizaje personalizadas. En última instancia, se hace hincapié en la necesidad de un cambio sistémico en el diseño curricular para preparar a los ingenieros para un futuro laboral en constante cambio.

La educación en ingeniería se enfrenta a tres desafíos fundamentales: la sostenibilidad y el cambio climático, la Cuarta Revolución Industrial (Industria 4.0) y la empleabilidad de los graduados. Estos desafíos exigen que los ingenieros del futuro posean habilidades transdisciplinares, pensamiento sistémico y contextual, y la capacidad de actuar en situaciones complejas y caóticas. Para responder a estas necesidades, la educación en ingeniería ha evolucionado hacia un enfoque centrado en el estudiante, la integración de la teoría y la práctica, el aprendizaje digital y en línea, y el desarrollo de competencias profesionales. A largo plazo, se tenderá a modelos curriculares más personalizados y centrados en proyectos que permitan a los estudiantes construir sus propias trayectorias de aprendizaje y documentar sus competencias para el aprendizaje a lo largo de la vida.

1. Desafíos clave para la educación en ingeniería

Se identifican tres desafíos principales que están impulsando la necesidad de transformar la educación en ingeniería:

  • Sostenibilidad y cambio climático: la ingeniería es fundamental para abordar los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU, especialmente en lo que respecta a la pobreza, el hambre, la salud, el agua, la energía, el crecimiento económico y la acción climática. La educación en ingeniería debe preparar a los graduados para responder a estos desafíos humanitarios, sociales y económicos.
  • Cuarta Revolución Industrial (Industria 4.0): Esta revolución implica la integración generalizada de tecnologías como la automatización, el internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA), la robótica y la fabricación aditiva. Tradicionalmente, la ingeniería no se ha enseñado de manera integradora, pero el éxito de la Industria 4.0 depende de la interacción y la integración de estas tecnologías. Esto requiere una mayor colaboración interdisciplinaria entre diferentes programas y disciplinas universitarias, como informática, análisis de datos, robótica, automatización, producción, gestión, electrónica y materiales. La segunda revolución industrial, que está en la agenda política e industrial, implica la integración generalizada de tecnologías como la automatización, el IoT, la IA, la robótica, los materiales avanzados, la fabricación aditiva, la impresión multidimensional, las bio-, nano- y neurotecnologías, y las realidades virtuales y aumentadas.
  • Empleabilidad y competencias de innovación: a pesar de la creciente importancia de habilidades como el emprendimiento y el pensamiento de diseño, aún existe una brecha entre la formación en ingeniería y la preparación para el mundo laboral. La integración de la teoría y la práctica mediante pasantías, proyectos en colaboración con el sector y laboratorios de aprendizaje son soluciones parciales. El aprendizaje basado en problemas o proyectos (PBL) se presenta como un mecanismo para abordar este desafío. La brecha entre la educación en ingeniería y la preparación para el trabajo sigue existiendo, por lo que se deben integrar la teoría y la práctica mediante un enfoque centrado en la empleabilidad y la colaboración con la industria mediante pasantías, proyectos de asociación y laboratorios de aprendizaje.
Desafíos principales que están impulsando la necesidad de transformar la educación en ingeniería

Estos tres desafíos exigen, en conjunto, un mayor énfasis en la responsabilidad social, la integración del contexto social y la interdisciplinariedad, combinados con habilidades digitales y genéricas.

2. Respuestas actuales y tendencias emergentes

La educación en ingeniería ha respondido a estos desafíos con cuatro tendencias principales que se materializarán a corto plazo:

  1. Aprendizaje centrado en el estudiante: Un cambio significativo de la enseñanza tradicional (el profesor da la clase, los estudiantes escuchan) a un currículo más interactivo donde los estudiantes influyen en la dirección de su propio aprendizaje. Esto incluye metodologías como el aprendizaje activo, el aprendizaje colaborativo, el aprendizaje basado en equipos, el aprendizaje basado en el diseño, el aprendizaje basado en la investigación y, en particular, el aprendizaje basado en problemas y proyectos (PBL). El PBL ha demostrado su eficacia para aumentar la motivación, reducir las tasas de abandono y desarrollar competencias, y constituye una respuesta clave a la necesidad de un aprendizaje más complejo. El aprendizaje centrado en el estudiante es un área bien investigada. Los estudios sobre aprendizaje activo, aprendizaje basado en la investigación, aprendizaje basado en el diseño y aprendizaje basado en desafíos muestran efectos positivos en los resultados del aprendizaje. La motivación aumenta cuando los estudiantes inician proyectos, en los que identifican problemas y tienen un alto grado de influencia en la dirección del proyecto.
  2. Aprendizaje contextual y basado en la práctica: Incorporación de elementos curriculares relacionados con situaciones laborales futuras, como pasantías, proyectos de la industria, emprendimiento y centros de innovación. Los proyectos iniciados externamente (por empresas o la comunidad) son particularmente valiosos porque son auténticos y exponen a los estudiantes a la complejidad del mundo real. Junto con la tendencia del aprendizaje centrado en el estudiante, existe una tendencia de aprendizaje contextual y relacionado con la práctica, en la que los estudiantes cuentan con elementos del currículo relacionados con situaciones laborales posteriores, como pasantías, proyectos de la industria, emprendimiento y centros de innovación.
  3. Aprendizaje digital y en línea: Evolución del aprendizaje a distancia a estrategias de aprendizaje combinado (blended learning) que utilizan nuevas tecnologías como la realidad aumentada y la visualización 3D. El modelo del «aula invertida» (flipped classroom) es un ejemplo destacado, en el que los estudiantes se preparan con contenido en línea antes de clase y utilizan el tiempo en el aula para actividades interactivas y resolución de problemas. Este enfoque es una respuesta a la ineficacia de las clases magistrales tradicionales para los niveles superiores de la taxonomía de Bloom y los aspectos complejos del marco Cynefin. En la actualidad, el aprendizaje digital se centra en las estrategias de aprendizaje combinado. La digitalización es más que ofrecer plataformas y entornos de aprendizaje en línea como Blackboard o Moodle; consiste en usar nuevas tecnologías para el aprendizaje, como la realidad aumentada, la visualización 3D, etc. El modelo de «aula invertida», como enfoque centrado en el estudiante, es una respuesta a la metodología de enseñanza y aprendizaje más extendida en la educación en ingeniería, que consiste en un aprendizaje instructivo basado en libros de texto organizado como conferencias, tutoriales y laboratorios, combinado con la resolución de pequeños ejercicios.
  4. Competencias profesionales: Reconocimiento de la creciente importancia de desarrollar competencias profesionales integradas para la empleabilidad en el siglo XXI. Esto incluye el «aprendizaje meta» para que los estudiantes identifiquen y desarrollen sus propias competencias de manera personalizada, a menudo a través de portafolios que les permitan articular su aprendizaje y trayectoria profesional. Se enfatiza la responsabilidad individual en la construcción de la trayectoria de aprendizaje, combinada con la participación en actividades colaborativas. Otro aspecto emergente en la educación en ingeniería es la creciente importancia del aprendizaje integrado de competencias profesionales. Los portafolios desempeñarán un papel fundamental en este proceso, ya que ayudarán a los estudiantes a presentar su aprendizaje a sí mismos, a sus mentores académicos y a futuros empleadores en una entrevista de trabajo.
Respuestas actuales y tendencias en la educación en ingeniería

3. La complejidad y los sistemas en la educación en ingeniería

Los desafíos del futuro requieren que los ingenieros operen en situaciones de complejidad creciente. El marco Cynefin se utiliza para clasificar las situaciones en simples, complicadas, complejas y caóticas, y prescribe diferentes enfoques para cada una:

  • Simple: Comportamiento bien entendido, «mejores prácticas» definidas. Se aplica el método «sentir, categorizar y responder» (ej. fundamentos de ingeniería, problemas de examen tipo fórmula).
  • Complicado: Requiere comportamiento experto, múltiples respuestas correctas. Se aplica «sentir, analizar y responder» (ej. diseño de puentes o teléfonos móviles; proyectos de diseño de estudiantes). La ingeniería de sistemas proporciona un marco estructurado.
  • Complejo: No hay una solución clara o única; surgen soluciones. Se aplica «probar, sentir y responder». Estos son los «problemas complejos» (wicked problems), caracterizados por no tener una formulación definitiva, no tener una mejor solución única, no tener un punto final claro, y donde cada intento de solución impacta el sistema. El diseño de sistemas de transporte para grandes ciudades es un ejemplo.
  • Caótico: Resultado de desastres, requiere acción inmediata para estabilizar antes de aplicar otros enfoques. No suelen ser el foco directo de un grado de ingeniería, excepto en la ética de la ingeniería, aprendiendo de desastres pasados.

Los currículos de ingeniería deben incluir formación para afrontar situaciones simples, complicadas y, crucialmente, complejas. Se necesitan currículos de ingeniería que incluyan la complejidad y lo complicado. Además, para educar a los estudiantes del futuro, deben tener la posibilidad de aprender tanto disciplinas específicas como la transdisciplinariedad, así como conocimientos y habilidades técnicos simples y complicados, y la complejidad que implica la comprensión del contexto, los sistemas, la sostenibilidad y los valores.

4. Modelos curriculares futuros e integrados

La evolución de las respuestas educativas muestra una transición de lo «dirigido por el profesor» a lo «dirigido por el estudiante» y de «módulos únicos» a «modelos de currículo completo».

  • Cambio a nivel de sistema: Existe una tendencia emergente a diseñar currículos a nivel de sistema, coordinando todos los elementos curriculares en lugar de simplemente agregar o modificar cursos individuales. Este enfoque sistémico es crucial para el aprendizaje de la complejidad. Pero, en términos generales, definitivamente ha habido un cambio de un entorno de aprendizaje dirigido por el profesor a otro mucho más dirigido por el estudiante. Además, está surgiendo la tendencia a desarrollar currículos a nivel de sistema, lo que implica coordinar todos los elementos del currículo.
  • Proyectos como núcleo: Los proyectos constituyen un elemento central en los modelos curriculares emergentes, especialmente aquellos iniciados por entidades externas (industria, comunidad). Estos proyectos permiten el desarrollo de habilidades técnicas, sociales y ambientales (comunicación, trabajo en equipo, ética, sostenibilidad) y de diseño y resolución de problemas (pensamiento de diseño, ingeniería de sistemas). También facilitan la consideración de perspectivas multidisciplinares y la comprensión de problemas en contexto, con múltiples puntos de vista y sistemas de valores.
  • Ejemplos de modelos emergentes:
    • University College London (UCL) – Integrated Engineering Program (IEP): Dedica una semana de cada cinco a un proyecto integrado. Esto permite a los estudiantes ver las conexiones entre diferentes módulos y disciplinas.
    • Charles Sturt University (CSU): Programa radicalmente diferente con tres semestres orientados a proyectos, donde los estudiantes aprenden «justo a tiempo» a través de módulos en línea y pasan la mitad de su tiempo en proyectos. Luego realizan cuatro pasantías de un año.
    • Swinburne University: Enfoque similar al de CSU, con proyectos de seis semanas patrocinados por la industria realizados en la universidad, operando como una empresa de ingeniería.
    • Iron Range Engineering: Los estudiantes trabajan en proyectos de empresa y reflexionan continuamente sobre su aprendizaje.

Estos ejemplos muestran cómo las instituciones combinan el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje digital/en línea y el uso de portafolios para apoyar las trayectorias de aprendizaje personalizadas.

5. Perspectivas y conclusiones

La educación en ingeniería se dirige hacia un futuro en el que la combinación de trayectorias de aprendizaje personales, competencias profesionales y capacidad de abordar la complejidad será la tendencia dominante. Esto implica lo siguiente:

  • Currículos sistémicos: Es necesario un enfoque más sistémico y holístico en el diseño curricular, en lugar de modificaciones aisladas a nivel de curso. Los modelos tradicionales centrados en cursos individuales a menudo dejan la tarea de integrar el conocimiento al estudiante.
  • Aprendizaje para la complejidad: La educación debe preparar a los estudiantes para manejar problemas complejos, que requieren integrar conocimientos disciplinarios e interdisciplinarios, teoría y práctica, comprensión contextual y abstracta, y construcción de conocimiento individual y colaborativa.
  • Habilidades del Siglo XXI: La automatización de cálculos técnicos significa que los ingenieros futuros necesitarán comprender los requisitos sociales, ambientales y económicos de la tecnología y su aplicación.
  • Aprendizaje a lo largo de la vida: Los ingenieros serán cada vez más responsables de sus propias rutas de aprendizaje personales y necesitarán saber cómo construir su crecimiento individual dentro de comunidades de aprendizaje colaborativas. El acceso al conocimiento en línea (MOOCs) aumentará, pero la clave será cómo los estudiantes desarrollan competencias para el aprendizaje a lo largo de la vida, incluida la reflexión crítica y el pensamiento sistémico, normativo y anticipatorio.

En resumen, la educación en ingeniería debe evolucionar de un enfoque basado en la transmisión de conocimientos técnicos simples a otro que fomente la capacidad de los estudiantes para navegar y resolver problemas complejos, multidisciplinares y contextualizados, preparándolos para ser aprendices activos de por vida en un mundo en constante cambio.

Referencia:

Hadgraft, R.G.; Kolmos, A. (2020). «Emerging learning environments in engineering education«, Australasian Journal of Engineering Education, 25:1, 3-16, DOI: 10.1080/22054952.2020.1713522

Glosario de términos clave

  • Aprendizaje centrado en el estudiante: Un enfoque pedagógico en el que el estudiante se convierte en el centro del proceso de aprendizaje, con métodos como el aprendizaje activo, colaborativo, basado en problemas y proyectos, donde los estudiantes tienen una influencia significativa en la dirección de su aprendizaje.
  • Aprendizaje contextual y basado en la práctica: Un enfoque de aprendizaje que integra situaciones del mundo real y experiencias prácticas en el currículo, incluyendo pasantías, proyectos industriales y hubs de innovación, para conectar la teoría con la futura situación laboral.
  • Aula invertida (Flipped Classroom): Una metodología de aprendizaje semipresencial donde la instrucción directa se mueve de la clase a un espacio individual (generalmente en línea), y el tiempo en clase se transforma en un entorno de aprendizaje dinámico e interactivo donde el educador guía a los estudiantes a aplicar conceptos.
  • CDIO (Concebir, Diseñar, Implementar, Operar): Un marco curricular para la educación en ingeniería que enfatiza el desarrollo de habilidades profesionales y un enfoque holístico e integrado del currículo, desde la concepción de una idea hasta su operación.
  • Competencias profesionales: Conjunto de conocimientos, habilidades y aptitudes (tanto técnicas como genéricas, como la comunicación, el trabajo en equipo y la ética) que se espera que los ingenieros adquieran para desempeñarse eficazmente en el lugar de trabajo.
  • Complejidad (en el marco Cynefin): Un dominio de situaciones donde la relación causa-efecto solo puede discernirse en retrospectiva, y las soluciones emergen del sondeo y la experimentación. Se caracteriza por problemas «perversos» sin soluciones únicas o definitivas.
  • Complicado (en el marco Cynefin): Un dominio de situaciones que requieren experiencia y análisis para encontrar múltiples respuestas correctas, pero donde la relación causa-efecto es clara, aunque puede no ser obvia para todos. La resolución de problemas implica «sentir, analizar y responder».
  • Cuarta Revolución Industrial (Industria 4.0): Un término que describe la tendencia actual de automatización e intercambio de datos en las tecnologías de fabricación, incluyendo sistemas ciberfísicos, el Internet de las Cosas (IoT), la computación en la nube y la inteligencia artificial (IA).
  • Currículo sistémico/integral: Un enfoque de diseño curricular que coordina todos los elementos de un programa educativo a nivel de sistema, en lugar de centrarse solo en módulos o asignaturas individuales, buscando una progresión y coherencia holísticas en los resultados del aprendizaje.
  • Cynefin Framework: Un modelo conceptual creado por Dave Snowden que ayuda a la toma de decisiones al categorizar los problemas en diferentes dominios (simple, complicado, complejo, caótico y desorden) basados en la naturaleza de su relación causa-efecto.
  • Diseño centrado en el usuario (User Experience – UX): Se refiere a la experiencia general que tiene un usuario al interactuar con un producto o sistema. En ingeniería, implica diseñar soluciones que realmente satisfagan los requisitos del cliente, el usuario y la comunidad.
  • Diseño de sistemas (Systems Design): Un enfoque estructurado para el diseño de sistemas complejos que considera las interacciones entre los componentes y el entorno, y busca satisfacer un conjunto de requisitos funcionales y no funcionales.
  • Pensamiento de diseño (Design Thinking): Una metodología de resolución de problemas centrada en el ser humano que implica fases como empatizar, definir, idear, prototipar y probar, común en muchas disciplinas de diseño, incluida la ingeniería.
  • Emergencia: En el contexto de los entornos de aprendizaje, se refiere a cómo las estructuras, patrones y comportamientos de aprendizaje se vuelven visibles a través de las interacciones entre elementos más pequeños, como estudiantes y recursos, indicando posibles direcciones futuras en la educación.
  • Habilidades blandas/genéricas: Habilidades no técnicas pero igualmente importantes, como la comunicación, el trabajo en equipo, la ética, el pensamiento crítico y la resolución de problemas, que son aplicables en una amplia gama de contextos profesionales.
  • Internet de las Cosas (IoT): Una red de objetos físicos equipados con sensores, software y otras tecnologías que les permiten conectarse e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de Internet.
  • PBL (Aprendizaje Basado en Problemas y Proyectos): Un enfoque pedagógico centrado en el estudiante donde los alumnos aprenden sobre un tema trabajando en un problema abierto o un proyecto complejo, desarrollando habilidades de resolución de problemas, trabajo en equipo e investigación.
  • Portafolio: Una colección de trabajos de los estudiantes que demuestra su aprendizaje, habilidades y crecimiento a lo largo del tiempo. En ingeniería, se utiliza para articular las trayectorias de aprendizaje individuales y las competencias profesionales a mentores y futuros empleadores.
  • Simple (en el marco Cynefin): Un dominio de situaciones donde la relación causa-efecto es obvia para todos, y las «mejores prácticas» pueden aplicarse. La resolución de problemas implica «sentir, categorizar y responder», como la aplicación de fórmulas fundamentales de ingeniería.
  • Sostenibilidad (ODS): La capacidad de satisfacer las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades. Los ODS (Objetivos de Desarrollo Sostenible) son una colección de 17 objetivos globales interconectados establecidos por las Naciones Unidas.
  • Sistemas (Pensamiento sistémico): La capacidad de comprender cómo los componentes de un sistema interactúan entre sí y con el entorno para producir un comportamiento determinado, en lugar de analizar los componentes de forma aislada.
  • Trayectorias de aprendizaje personalizadas: Rutas de aprendizaje adaptadas a las necesidades, intereses y aspiraciones profesionales individuales de los estudiantes, permitiéndoles configurar y documentar su propio desarrollo de competencias como parte de una estrategia de aprendizaje a lo largo de toda la vida.

Comunicaciones presentadas al XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red INRED 2025

Me complace informar a mis lectores que el XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red (INRED) 2025 se celebrará los días 17 y 18 de julio en Valencia. En un contexto en el que las instituciones educativas están experimentando una transformación vertiginosa, la innovación educativa se presenta como una herramienta esencial para renovar los procesos de enseñanza y aprendizaje y adaptarse a los nuevos retos. La Ley Orgánica de Sistema Universitario (LOSU) plantea que la innovación docente es un medio para mejorar la calidad de la educación superior y para fortalecer la capacidad de adaptación a nuevos escenarios formativos. Además, la considera una estrategia esencial para el desarrollo profesional del profesorado.

Desde hace tiempo, las universidades fomentan la participación del profesorado en proyectos de innovación y se ha avanzado notablemente en la forma de diseñar y desarrollar estos proyectos. No obstante, hoy más que nunca es crucial impulsar propuestas de innovación más rigurosas y orientadas a dar respuesta a los grandes retos educativos a los que nos enfrentamos.

Este enfoque nos remite al concepto de scholarship o enfoque académico de la docencia, una perspectiva que se ha consolidado en la educación superior y que propone valorar la enseñanza al mismo nivel que la investigación disciplinar.

Detrás de esta idea se encuentra una forma de innovar basada en tres pilares fundamentales:

  • El análisis sistemático de la enseñanza y sus efectos en el aprendizaje del estudiantado.
  • La comunicación de los conocimientos sobre enseñanza y aprendizaje generados en entornos académicos, como congresos y revistas científicas.
  • La revisión crítica por parte de iguales en comunidades académicas, con el fin de validar o refutar el conocimiento producido.

En esta nueva edición del Congreso INRED 2025, reflexionaremos sobre cómo avanzar desde una innovación basada en la experiencia y con un nivel incipiente de fundamentación empírica hacia una innovación con un enfoque académico. Un enfoque que no solo se apoye en la experimentación y el análisis sistemático de la docencia, sino que también genere evidencia comunicable y susceptible de ser sometida a revisión crítica por parte de la comunidad académica. Además, exploraremos los nuevos desafíos que plantea este modelo desde las perspectivas técnica y ética.

En este congreso, tengo el placer de anunciar que tenemos aceptadas dos comunicaciones:

YEPES, V. (2025). Pensamiento lateral para mejorar la resolución de problemas complejos en estudios de máster. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 – 18 de julio de 2025.

Esta comunicación presenta una metodología innovadora que integra el pensamiento lateral mediante la técnica de los «Seis sombreros para pensar» de Edward de Bono en la enseñanza de la resolución de problemas complejos en ingeniería. El objetivo principal es evaluar la efectividad de esta técnica para desarrollar habilidades críticas y creativas en los estudiantes. La metodología se implementó en un curso de ingeniería, donde los estudiantes trabajaron en grupos para abordar un problema específico utilizando los enfoques que cada sombrero representa. Se realizaron encuestas antes y después de la actividad para medir la mejora en la capacidad de resolución de problemas y colaboración entre los estudiantes. Los resultados indican que la aplicación del pensamiento lateral mejora significativamente la capacidad de los estudiantes para resolver problemas complejos y fomenta un ambiente de aprendizaje colaborativo. Los estudiantes afirmaron haber aumentado su creatividad y disposición para compartir ideas. Esta metodología es exportable a otras titulaciones y niveles educativos, convirtiéndose en una herramienta valiosa para la innovación docente en diversas disciplinas.

YEPES, V.; YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P. (2025). Impacto de la diversidad cultural en la resolución colaborativa de problemas en la docencia universitaria de ingeniería. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 – 18 de julio de 2025.

La globalización y la movilidad académica han transformado las aulas universitarias en entornos multiculturales, donde la diversidad cultural es fundamental para el desarrollo de competencias profesionales. Este trabajo investiga la influencia de la diversidad cultural en la resolución colaborativa de problemas (RCP) en programas en ingeniería. Para ello, se desarrollaron actividades en grupos heterogéneos que promovieron la participación y el desarrollo de habilidades interpersonales mediante una metodología activa y colaborativa. Se aplicó una encuesta a 79 estudiantes para evaluar su percepción sobre la influencia de la diversidad cultural en su aprendizaje y en la dinámica de trabajo en equipo. Los resultados indican que la diversidad cultural no solo enriquece las interacciones y fomenta la creatividad, sino que también mejora la toma de decisiones y la resolución de problemas. Este estudio aporta pruebas empíricas que respaldan la necesidad de gestionar pedagógicamente la diversidad como un recurso estratégico en la educación. Se concluye que una enseñanza inclusiva y consciente de la diversidad potencia la sinergia entre conocimientos técnicos y competencias interculturales, mejorando la calidad educativa en ingeniería.