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INTRODUCCIÓN
Los avances en ciencia y tecnología han impulsado cambios significativos en diversos campos del conocimiento, lo cual ha llevado a la educación a experimentar transformaciones en sus enfoques curriculares. En este sentido, la educación actual se orienta hacia el desarrollo de competencias y habilidades que preparen a la persona estudiante para enfrentar los desafíos del mundo laboral (Lizitza y Sheepshanks, 2020).
Ahora bien, los avances de la Industria 4.0 han traído consigo el desarrollo de tecnologías y plataformas de comunicación avanzada que habilitan la interacción multilateral entre el mundo físico y digital. Dicha integración digital de la información supone un alcance mucho más amplio para diversos sectores de la sociedad interesados en su aprovechamiento, en el cual la educación formal no debería ser una excepción.
Actualmente, el uso de tecnologías avanzadas en la educación científica es una realidad que cada vez adquiere más relevancia. La integración de tecnología en la mediación pedagógica es una pieza clave para innovar en la educación científica, para ello resulta indispensable que el profesorado de esta área interdisciplinar posea competencias de orden superior (Arabit et al., 2021). Con base en los avances tecnológicos de la Industria 4.0, surgió la Educación 4.0, cuyo propósito es incorporar tecnologías de la Cuarta revolución industrial como herramientas pedagógicas en la mediación de prácticas educativas que faciliten el proceso de aprendizaje (Centurión, 2023).
Bajo este contexto, el Internet de las Cosas, por sus siglas en inglés IoT (Internet of Things), es una tecnología perteneciente a la Industria 4.0, la cual es considerada la próxima revolución del internet debido a su capacidad de gestionar y de analizar datos para crear fuentes de información y conocimiento. La integración del IoT en el ámbito educativo fomenta la creación de canales de información y suscita el desarrollo de competencias en las personas estudiantes por medio de simuladores, emuladores y servicios en la nube (Álvarez y Santoyo, 2017; Cuchillac, 2023).
En este sentido, la enseñanza de las ciencias desempeña un papel fundamental en el desarrollo de competencias que permitan a la persona estudiante un acercamiento pedagógico a la ciencia y a la tecnología desde la educación media básica. El aprendizaje de las ciencias permite formar ciudadanos capaces de aplicar el conocimiento científico y tecnológico para resolver problemas y generar nuevo conocimiento en respuesta a las demandas de la sociedad (Castro y Ramírez, 2013) Por otra parte, en los últimos años se han intensificado las alteraciones en el funcionamiento habitual de los ecosistemas, causadas por humanos o inclusive de origen natural, lo cual ha captado la atención internacional para concretar acciones que mitiguen los efectos de este fenómeno global. La preocupación sobre esta problemática se centra en la mitigación de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). En este contexto, la educación ambiental permite informar y motivar a las personas a cambiar actitudes y comportamientos para reducir el impacto del cambio climático y aprender a adaptarse a este. Además, se considera que los escenarios de educación formal son espacios ideales para realizar talleres y actividades didácticas que brinden a la población una formación ambiental centralizada en el cambio climático (Salazar et al., 2021).
En atención a las oportunidades que brindan las tecnologías emergentes para el desarrollo de experiencias educativas en la enseñanza de las ciencias, este trabajo consistió en una revisión sistemática de literatura, cuyo objetivo fue analizar la factibilidad de la vinculación de tecnologías basadas en Internet de las Cosas en la mediación de prácticas experimentales de educación ambiental que contribuyan al fortalecimiento de competencias científicas, habilidades tecnológicas y conciencia ambiental en contextos de educación formal.
Para lograr el objetivo planteado, se consultaron bases de datos electrónicas y motores de búsqueda en inglés y en español, se aplicaron filtros para limitar los resultados de búsqueda a los últimos 12 años. El proceso de selección de investigaciones se basó en criterios de inclusión y exclusión, los estudios seleccionados fueron sometidos a una revisión de texto completo para extraer y sintetizar información relevante para el propósito de este estudio.
La literatura sobre el tema se clasificó en siete ejes temáticos: estándares de educación científica, competencias científicas en la educación, IoT, implementación del IoT en la educación, cambio climático, legislación global y educación ambiental basada en IoT. Asimismo, los hallazgos de la investigación se clasificaron en cuatro subtemas: integración del IoT en prácticas experimentales sobre educación ambiental, instrumentación de dispositivos de IoT, software y herramientas de programación, y diseño metodológico de prácticas experimentales de educación ambiental
LITERATURA SOBRE EL TEMA
Estándares de educación científica
Las experiencias educativas de educación formal en ciencias naturales representan un escenario donde el proceso enseñanza-aprendizaje se basa en la exploración de saberes por medio de la comprobación de teorías y de la argumentación crítica. En los últimos 60 años, la educación científica ha sufrido diversas modificaciones debido a los cambios en las demandas y las exigencias de la sociedad, surgiendo en Estados Unidos un nuevo concepto denominado: Estándares de Ciencia de Próxima Generación, por sus siglas en inglés NGSS (Next Generation Science Standards) (Berry y Tapia, 2022; Hughes, 2023).
En este contexto, los NGSS constituyen un conjunto de estándares que adoptan un enfoque tridimensional de aprendizaje, diseñado para profundizar el conocimiento del estudiantado. Representan la última actualización de los estándares de educación científica K-12 en Estados Unidos, los cuales se han implementado en 19 estados. Aunque estos estándares son específicos de la política educativa estadounidense, han tenido un impacto global debido a su influencia en el desarrollo de la educación científica (Hageman, 2023; Sadler y Brown, 2018).
Competencias científicas en la educación
En relación con las competencias científicas, Pérez y Meneses (2020) las definen como habilidades relacionadas al pensamiento científico y a sus niveles de interpretación en relación con fenómenos naturales. Por otra parte, Coronado y Arteta (2015) definen este concepto como un conjunto de conocimientos, capacidades y actitudes que permiten actuar en contextos donde se necesita producir o aplicar conocimientos científicos.
Respecto a lo anterior, el desarrollo de competencias científicas permite a la persona estudiante comprender la realidad a través de ideas abstractas, por lo cual la educación científica implica saber de ciencia y saber sobre ciencia. Para ello, es necesario que la persona docente promueva ambientes de aprendizaje centrados en la integración del conocimiento y la producción de saberes sólidos (Adúriz, 2018; Berry y Tapia, 2022).
Bajo este contexto, resulta fundamental mediar procesos de educación científica mediante estrategias que acerquen a la persona estudiante a la ciencia en situaciones contextualizadas a la vida real. En este sentido, pueden emplearse actividades como prácticas experimentales, las cuales son descritas por Mengascini y Mordeglia (2014) como actividades que promueven la aplicación del conocimiento científico para realizar observaciones, plantear hipótesis y ejecutar experimentos con el apoyo de instrumentos científicos, con el propósito de extraer conclusiones sobre el fenómeno estudiado.
Dentro de este marco, las prácticas experimentales desempeñan un papel esencial en la didáctica de las ciencias, dado que permiten demostrar y validar conceptos teóricos a través de espacios reflexivos y analíticos que favorecen la construcción de explicaciones sobre el objeto de estudio. La implementación de este recurso facilita la comprensión de las relaciones entre los fenómenos observables y los conceptos científicos subyacentes (Dyszel et al., 2023). En este sentido, resulta fundamental abordar la enseñanza de las ciencias naturales mediante la integración de estrategias didácticas que permitan desarrollar competencias científicas en las personas estudiantes (Castro y Ramírez, 2013).
Internet de las Cosas (IoT)
El IoT es un concepto que surgió a finales de los años noventa en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, por sus siglas en inglés: MIT (Massachusetts Institute of Technology). El IoT se puede definir como la capacidad de integrar sensores y dispositivos físicos en objetos cotidianos para comunicarse entre sí por medio de la computación física y del internet (Cruz et al., 2018; Veintimilla et al., 2018).
Los sensores y procesadores empleados en el IoT son capaces de transmitir información por medio de redes, lo cual permite obtener, monitorear y gestionar datos de forma remota para generar bases de datos, realizar esta- dísticas, tendencias y probabilidades a partir de la actividad humana o del ambiente (Alvear et al., 2017; Silva et al., 2022).
Además, Saavedra et al. (2023) sostienen que el IoT, dada su versatilidad, ofrece numerosas aplicaciones en una amplia gama de sectores industriales. Los autores ilustran cómo este concepto se aplica en campos como la agricultura, la seguridad social, el transporte, la industria de la salud, los servicios médicos y la educación, entre otros.
Implementación del IoT en la educación
El desarrollo de hardware y de software basado en la tecnología de IoT brinda la oportunidad de ser empleado con fines didácticos para mejorar la calidad del aprendizaje y promover el desarrollo de competencias científicas y habilidades digitales a través del uso de dispositivos electrónicos como herramientas de medición en procesos educativos relacionados a fenómenos físicos (Pinchuk y Sokolyuk, 2022; Veintimilla et al., 2018).
En la educación formal, el IoT puede integrarse mediante laboratorios presenciales o remotos para facilitar la comprensión de fenómenos. Asimismo, se puede emplear en entornos híbridos de aprendizaje para combinar situaciones reales con elementos virtuales, lo cual permite experimentar y aplicar conocimientos con el apoyo de recursos digitales. Además, se pueden desarrollar plataformas de aprendizaje equipadas con aplicaciones informáticas para monitorear e interactuar con objetos físicos en entornos reales para brindar una experiencia de aprendizaje más práctica. Su implementación en la educación posee impactos significativos en metodologías y estilos de aprendizaje, dado que suscita la actividad cognitiva y facilita la formación de personas capaces de utilizar su conocimiento en la vida real (Lema, 2023; Pinchuk y Sokolyuk, 2022).
Cambio climático
El cambio climático se define como el cambio de clima debido a la acción directa o indirecta del ser humano que modifica la composición atmosférica global. La causa más significativa del fenómeno es el aumento del efecto invernadero, ocasionado por gases emitidos en procesos de producción industrial, agrícola, transporte y consumo (Hernández, 2020; Romero, 2020).
En este contexto, el cambio climático puede ser ocasionado por fenómenos naturales como erupciones volcánicas o cambios en la composición de la atmósfera, y por factores externos como modulaciones de los ciclos solares. Sin embargo, estudios realizados evidencian que aproximadamente el 95 % del cambio climático es responsabilidad de los seres humanos, debido a su estilo de vida irracional y a la explotación de recursos naturales; el 5 % restante corresponde a fenómenos externos o de la naturaleza (Gómez y Freire, 2022).
Para una mejor comprensión del fenómeno en discusión, se considera pertinente definir algunos conceptos teóricos: La tierra está cubierta por una capa de gases denominada atmósfera, esencial para que pueda existir la vida. La capa de gases de efecto invernadero GEI se encuentra situada en una zona baja de la atmósfera, dicha capa permite el paso de la radiación solar, la cual calienta la superficie terrestre. El calor de la superficie es emitido hacia la atmósfera, retenido por los GEI y reemitidos hacia la superficie terrestre en todas direcciones, lo cual resulta en un aumento en la temperatura superficial (Hernández, 2020).
El efecto invernadero es un fenómeno natural, los gases más eficientes en absorber y en remitir calor son: el vapor de agua (H2O), el dióxido de carbono (CO2), el metano (CH4), los óxidos de nitrógeno (NOx) y el ozono (O3). El CO2 es el GEI más relevante debido a que las actividades humanas más comunes son fuentes primarias de emisión hacia la atmósfera. Este fenómeno es necesario para la vida en la tierra, pero el incremento de las emisiones de GEI ha aumentado el promedio mundial de la temperatura del aire y del océano, lo cual ha ocasionado el derretimiento de mantos de hielo, la disminución del agua disponible, los impactos ecológicos y los efectos en la salud (Hernández, 2020).
Legislación global
Ahora bien, los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) constituyen un llamado global a la acción, con el propósito de poner fin a la pobreza, proteger el ambiente y asegurar el bienestar de todos. Existen 17 ODS interrelacionados, este marco aborda una variedad de desafíos, desde la igualdad de género, el cambio climático, la promoción de la salud y la educación de calidad accesible para todos. Los ODS representan una guía funda- mental para construir un futuro más equitativo, sostenible y próspero (León et al., 2019).
En relación con el cambio climático, el ODS 13 se enfoca en las acciones por el clima, su finalidad es inculcar en la población acciones que ayuden a combatir este fenómeno y sus efectos. Sus objetivos específicos: son fortalecer la capacidad de adaptación a los riesgos climáticos y a los desastres naturales en todos los países, implementar acciones contra el cambio climático en políticas, estrategias y planes nacionales, y elevar la sensibilización en la población y en las instituciones mediante la educación, para reducir los efectos de este fenómeno, mejorar la adaptación y lograr la alerta temprana (Romero, 2020).
Educación ambiental basada en Internet de las Cosas (IoT)
En consideración de lo anterior, la educación formal e informal es esencial para enfrentar este fenómeno, la importancia de educar y formar personas desde esta problemática va más allá de aspectos cognitivos y alfabetización climática, se debe enfatizar en generar respuestas emocionales y actitudinales. La educación ambiental requiere del desarrollo y de la integración de estrategias metodológicas que preparen a las personas para el desastre, su minimización y adaptación a sus consecuencias inevitables (Salazar et al., 2021).
Debido a la necesidad de educar a la población desde esta problemática, ha surgido el interés por utilizar redes de sensores de IoT para monitorear el consumo de electricidad y la calidad ambiental de centros educativos o de reservas naturales, con el fin de obtener datos reales que puedan ser implementados en la educación STEM. En este contexto, en Grecia, Italia y Suecia, se han utilizado herramientas de IoT para el monitoreo en tiempo real de parámetros ambientales en edificios educativos. Los datos obtenidos son utilizados para desarrollar experiencias de aprendizaje para educar y concientizar a la persona estudiante sobre los efectos ambientales del consumo energético (Tziortzioti et al., 2018).
Asimismo, la implementación de dispositivos de monitoreo de calidad ambiental basados en IoT en la educación superior permite generar informes de calidad ambiental, lo cual puede servir como base para el desarrollo de prácticas de educación ambiental. La integración de herramientas basadas en esta tecnología promueve el desarrollo de competencias científicas y tecnológicas, así como la alfabetización y la conciencia ambiental para promover ambientes sostenibles (Liao et al., 2021; Wu et al., 2022).
MÉTODO
Este artículo corresponde a un diseño de revisión sistemática de literatura, definido por Carrizo y Moller (2018) como un estudio secundario que emplea una metodología rigurosa para identificar, analizar e interpretar de manera imparcial y transparente la evidencia relacionada con el objeto de estudio. Bajo este enfoque, la revisión se llevó a cabo conforme a los estándares establecidos en la declaración PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Asimismo, este estudio se realizó bajo el marco de un análisis temático, el cual corresponde a una técnica de investigación que permite identificar, analizar y reportar patrones o temas recopilados de forma empírica a partir de un conjunto de datos (Escudero, 2020). La metodología se estructuró en tres etapas: identificación, cribado e inclusión de los estudios seleccionados (ver Figura 1).
Etapa 1: Identificación. Se consultaron bases de datos electrónicas como Scielo, IEEE Xplore, Science Direct, y motores de búsqueda como Google Académico y su versión en inglés Google Scholar. Estos últimos fueron seleccionados debido a su amplio acceso a publicaciones científicas de diversas disciplinas y a su capacidad para indexar artículos de múltiples fuentes, como repositorios institucionales y conferencias especializadas. Se emplearon términos de búsqueda clave como “educación científica”, “educación ambiental”, “Internet de las Cosas”, “learning technologies” y “environmental education”. Asimismo, se utilizaron filtros para reducir los resultados de las búsquedas a artículos publicados en los últimos 12 años, garantizando así la relevancia y actualidad de la información recopilada.
Etapa 2: Cribado. Los criterios de inclusión y exclusión contemplaron estudios originales en español y en inglés que abordaran temáticas relacionadas con la educación, el cambio climático y el IoT como herramienta didáctica. Se excluyeron las investigaciones que no aportaban información relevante, estudios que no articulaban el IoT con la educación y trabajos que no estaban disponibles en texto completo. Se realizó una revisión de los títulos y resúmenes de los artículos para determinar su relevancia y pertinencia. Las fuentes que cumplieron con los criterios de inclusión fueron sometidas a una revisión de texto completo.
Etapa 3: Inclusión. De cada publicación seleccionada, se extrajeron y sintetizaron datos y resultados relevantes de acuerdo con el propósito de la investigación. Se incluyeron un total de 34 estudios, de los cuales 30 fueron utilizados para la descripción de conceptos y cuatro, en la discusión de resultados.
DISCUSIÓN DE RESULTADOS
La sistematización de la revisión de literatura consideró bases de datos académicas y motores de búsqueda de acceso abierto. La búsqueda avanzada tomó como criterios publicaciones de los últimos 12 años que abordarán temas: como IoT en prácticas experimentales, educación ambiental, IoT en monitoreo ambiental, software y análisis de datos para IoT en educación, en idioma inglés y español. Los hallazgos fueron clasificados en cuatro subtemas que se desarrollan a continuación.
Integración del IoT en prácticas experimentales sobre educación ambiental
En Taiwán, Liao et al. (2021) realizaron un estudio en donde emplearon la realidad aumentada, por sus siglas en inglés AR (Augmented Reality), y el IoT como herramientas didácticas en la educación ambiental. Su objetivo fue determinar el impacto que poseen estas tecnologías en el rendimiento y en la satisfacción del estudiantado. En esta investigación, participaron 90 personas estudiantes de quinto año del sur de Taiwán, se utilizó la AR en 45 estudiantes y el IoT en los 45 restantes.
Asimismo, en España, Tabuenca et al. (2023) realizaron una investigación para suscitar la conciencia ambiental a través del uso del IoT como herramienta de aprendizaje. Para ello, las personas autoras desarrollaron un dispositivo que mide diversos parámetros ambientales. A partir del dispositivo elaborado, diseñaron dos escenarios de aprendizaje para su implementación en prácticas de educación ambiental: uno dirigido a personas estudiantes y otro dirigido a personas docentes.
En esta línea, Guler et al. (2022) llevaron a cabo una investigación en Estados Unidos sobre la integración de hardware en la educación para promover la alfabetización climática y la investigación científica. El estudio se enfocó en el uso de computación física y sensores de IoT en personas estudiantes de educación rural K-12 en Alaska. Para ello, las personas investigadoras desarrollaron Tekniverse, una plataforma de aprendizaje de IoT que incorpora herramientas diseñadas para instruir a la persona estudiante en la creación de redes de IoT, donde a través del uso de objetos físicos (sensores), se midieron y analizaron datos experimentales.
Del mismo modo, en un estudio colaborativo entre investigadores de Austria, Chipre y España, Rodosthenous et al. (2022) diseñaron una estación de calidad ambiental basada en IoT para medir parámetros dentro de las aulas, con el propósito de fomentar la conciencia ambiental y las actitudes responsables hacia el ambiente. Para enriquecer la experiencia de aprendizaje, las personas autoras propusieron el uso de la estación mediante estrategias pedagógicas que promuevan un aprendizaje ambiental interactivo a través de la gamificación.
Instrumentación de dispositivos de IoT
Para integrar el IoT en la educación ambiental, Liao et al. (2021) diseñaron un dispositivo utilizando un webduino de bajo costo para combinar diversos sensores. Además, fabricaron una caja por medio de impresión 3D, en la cual instalaron un sensor para medir temperatura, humedad y material particulado (PM1.0μm, PM2.5μm, PM10μm) del ambiente en tiempo real; los datos obtenidos fueron revelados mediante una pantalla OLED. En la Tabla 1, se detallan los componentes físicos de este instrumento de IoT con sus respectivos precios locales aproximados.
Tabla 1 Componentes físicos del dispositivo de IoT realizado en Taiwán
| Componente | Función | Unidad de medida | Precio local |
|---|---|---|---|
| Protoboard | Montaje del circuito electrónico | No aplica | 2 dólares |
| Webduino | Placa de desarrollo | No aplica | 10 dólares |
| Sensor DHT11 | Sensor de temperatura/humedad | °C/% | 6 dólares |
| Sensor PMSA003i | Sensor de materia particulada | μm/m3 | 70 dólares |
| Pantalla OLED | Visualización de datos | No aplica | 10 dólares |
| Carcas impresa en 3D | Protección de componentes internos | No aplica | |
| Precio aproximado del dispositivo | 98 dólares | ||
Por otra parte, la estación de calidad ambiental basada en IoT desarrollada por Tabuenca et al. (2023), incorporó sensores para medir: concentración de CO2, temperatura ambiente, humedad relativa y luz ambiental, así como temperatura y humedad del suelo. Además, incorporaron un anillo led para indicar alertas relacionadas a las variables medidas, agregaron una pantalla OLED para visualizar los datos y un panel solar. En la Tabla 2, se detallan los componentes físicos de la estación ambiental diseñada en España, con sus precios locales aproximados.
En la misma línea, el dispositivo desarrollado por Guler et al. (2022) consistió: en una placa de circuito impreso dotado de un microcontrolador NRF52840 con protocolos de conexión inalámbrica, un sensor de luz, un acelerómetro, un sensor de temperatura, un altavoz, un indicador led con código de colores, unos pines de comunicación para enviar y recibir información y un sistema de alimentación compuesto por baterías AAA. Las personas autoras nombraron a este dispositivo: Bluebird (v1.8), el cual está disponible para su compra en la página web de Teknikio a un precio aproximado de 32 dólares.
Asimismo, la estación de calidad ambiental basada en IoT diseñada por Rodosthenous et al. (2022) estaba equipada con sensores para medir luz ambiental, concentración de CO₂, temperatura y humedad relativa del aire, así como temperatura y humedad del suelo. Además, contaba con un indicador led que representaba los datos recopilados mediante códigos de color, una pantalla OLED para su visualización numérica y una tarjeta SD para el almacenamiento local de la información. Las personas investigadoras no especificaron los modelos de los sensores utilizados, lo cual impidió calcular el costo estimado de construcción del dispositivo a nivel local.
Software y herramientas de programación
El dispositivo desarrollado por Liao et al. (2021) no incluyó ningún sistema de comunicación. En contraste, tanto la estación ambiental diseñada por Tabuenca et al. (2023) como la desarrollada por Rodosthenous et al. (2022) incorporaron protocolos de comunicación que permitieron la visualización y la interacción con los datos obtenidos. Ambos dispositivos utilizaron los siguientes protocolos, los cuales se describen a continuación:
Panel de visualización de datos: consiste en la conexión de la estación a la plataforma Thingsboard.io mediante el protocolo MQTT. Dicho protocolo permite visualizar en tiempo real las mediciones de magni- tudes físicas recopiladas por los sensores.
Chatbot Telegram Messenger: se fundamenta en el diseño de un bot de Telegram, el cual se comunica por medio de API con la plataforma Thingsboard.io. En este caso, se utiliza el protocolo MQTT igual que en el sistema anterior.
Hojas de cálculo: mediante el módulo de lector de tarjetas SD, el sistema almacena los valores en formato de hojas de cálculo que pueden exportarse en formato csv. a un ordenador para ser analizados.
Por otro lado, el dispositivo Bluebird (v1.8), utilizado por Guler et al. (2022) en su investigación, se encontraba enlazado a un panel de monitoreo de datos dotado de gráficas que representaban la información recopilada por los sensores. Estos datos podían ser descargados en formato.json para su posterior análisis mediante programas estadísticos como Excel que soporten este tipo de archivo.
En cuanto a la programación del Bluebird (v1.8), Guler et al. (2022) propusieron un enfoque de programación por bloques, diseñado para ser sencillo e intuitivo, especialmente para usuarios principiantes. Este sistema incluyó tres tipos de bloques (entrada, modificador y salida) y cinco categorías (internet, efectos, lógica, matemáticas y análisis), además incorporaron bloques personalizados para el monitoreo de sismos y estaciones meteorológicas inteligentes. Las personas autoras señalaron que el dispositivo también podía ser programado mediante Python o Arduino IDE para aquellos que estaban más familiarizados con estos lenguajes de programación.
Diseño metodológico de prácticas experimentales de educación ambiental
En cuanto al diseño metodológico, Liao et al. (2021) en su investigación dispusieron de 120 minutos para utilizar el dispositivo, al inicio de la actividad la persona docente a cargo explicó aspectos pertinentes a la contaminación del aire, los objetivos de la educación ambiental y las habilidades necesarias para utilizar los sistemas experimentales. Antes de comenzar a operar el dispositivo IoT, las personas estudiantes fueron sometidas a una prueba formativa para evaluar sus conocimientos previos.
Durante la experiencia de aprendizaje, las personas estudiantes tuvieron acceso a internet para buscar contenido de su interés relacionado a la educación ambiental, tras 60 minutos se les solicitó realizar otra prueba formativa para evaluar los conocimientos adquiridos sobre contaminación del aire. La prueba constó de 25 ítems de selección múltiple para evaluar el nivel de desempeño durante el aprendizaje, se determinó el coeficiente α de Cronbach para conocer la confiabilidad del cuestionario, donde se obtuvo el valor de 0.92, el cual se traduce como una confiabilidad excelente (Liao et al., 2021).
Los resultados de la prueba de conocimientos previos y la prueba posterior al uso del IoT, como recurso tecnológico en la educación ambiental, fueron analizados por medio de estadística descriptiva y una prueba t, donde determinaron las puntuaciones del desarrollo de aprendizaje. Las personas autoras evidenciaron una mejora de
13.07 puntos en la media después de utilizar esta herramienta, quienes concluyeron que el uso de esta tecnología potencia el rendimiento académico de la persona estudiante al ofrecer la oportunidad de observar, interactuar y experimentar con su entorno real, lo cual favorece la construcción del conocimiento ambiental contextualizado a la vida diaria (Liao et al., 2021).
Seguidamente, las personas investigadoras aplicaron un cuestionario, mediante una escala de Likert de 5 puntos midieron el nivel de satisfacción de las personas estudiantes al emplear el IoT en la educación ambiental, donde obtuvieron como resultado una media de más de 4 puntos. Con base en los resultados, las personas autoras concluyeron que las personas participantes desarrollaron una muy buena satisfacción al utilizar este recurso, debido a su enfoque innovador (Liao et al., 2021).
Con lo que respecta a la investigación de Tabuenca et al. (2023), las personas investigadoras diseñaron dos escenarios de aprendizaje para integrar el IoT en prácticas ambientales, el primero de ellos fue destinado a personas estudiantes y dividido en seis actividades:
Demostración: se realizó una presentación del dispositivo de IoT para mostrar sus componentes y principales funciones, se recopilaron datos en tiempo real a modo de demostración.
Interacción: las personas estudiantes utilizaron el dispositivo para determinar cómo varían los datos de la humedad del suelo, la luz ambiental y la concentración de CO2 en función de acciones concretas como agregar agua al suelo, tapar el sensor de luz y exhalar aliento sobre el sensor de CO2.
Análisis: se formaron parejas a quienes se les entregó una hoja con mediciones realizados por el sistema de IoT el día anterior, cada una analizó los valores de las mediciones e identificó cuáles acciones pueden variar los datos que obtienen los sensores.
Discusión: se realizó una pequeña discusión sobre las unidades estándar de cada medición (ppm de CO2, luxes de luz, porcentaje de humedad y grados Celsius de temperatura), así como los valores recomendados de estos parámetros en interiores para el bienestar de plantas y personas. Se describieron las correlaciones observadas entre las variables recopiladas durante la sesión.
Programación: se efectuó una demostración del sistema de IoT conectando un sensor de temperatura a un microcontrolador, se escribió un código para obtener valores de este parámetro a través de una pantalla. Las personas estudiantes ejecutaron el programa y calibraron la frecuencia de lectura e impresión de datos en función de la fluctuación de la variable.
Presentación de informes: se solicitó a las personas estudiantes proporcionar de forma voluntaria sus comentarios y opiniones sobre el dispositivo de IoT utilizado.
El segundo escenario fue destinado a personas docentes, con base en Tabuenca et al. (2023). Este escenario se dividió en dos actividades:
Aprendizaje, enseñanza y formación: se capacitó al personal docente durante dos días en sesiones presenciales, donde se abordaron temas pertinentes a las competencias científicas, a las habilidades digitales verdes y al diseño de actividades de aprendizaje basadas en el IoT, la implementación de la gamificación bajo esta tecnología y el desarrollo de la conciencia ambiental. Las personas docentes fueron capacitadas para utilizar el dispositivo de IoT, recolectar datos y analizarlos.
Diseño de actividad de aprendizaje: se desafió al profesorado a diseñar actividades de aprendizaje mediante el uso de la tecnología de IoT con base en el contexto de sus salones de clase.
Los datos obtenidos por Tabuenca et al. (2023) fueron analizados bajo un enfoque mixto, donde se evaluaron ambos escenarios. Además, desarrollaron un análisis cualitativo con cuatro preguntas al estudiantado, por medio de una evaluación cuantitativa determinaron la usabilidad y la calidad del sistema utilizado, para ello emplearon la Escala de Usabilidad del Sistema con diez preguntas en una escala de Likert de cinco puntos.
En el primer escenario, se solicitó a las personas estudiantes comentar algunos usos potenciales que puede tener el dispositivo de IoT en el contexto educativo. Destacaron la posibilidad de aprender sobre los efectos que poseen las plantas en interiores sobre las personas, el desarrollo de conciencia ambiental, la formación de competencias científicas y digitales, la exploración de energías renovables, las estrategias para ahorrar recursos y la adquisición de conocimientos relacionados con electrónica (Tabuenca et al., 2023).
Los resultados del análisis cualitativo demostraron que las personas participantes consideraron interesante e intuitivo el sistema que utilizaron, pues les permitió medir diversas variables en un solo dispositivo. Destacaron que al ser un sistema de bajo costo, les motiva a desarrollarlo y aplicarlo en sus hogares. Por otra parte, comentaron que les gustaría que mejorara la robustez de la estructura del dispositivo y que se agregaran sensores adicionales para medir más variables (Tabuenca et al., 2023).
Mediante evaluación cuantitativa, las personas autoras determinaron una alta usabilidad del sistema de IoT por parte de las personas estudiantes, obteniendo una puntuación de 71.1 (por encima de la media de usabilidad, 68). Asimismo, obtuvieron el valor de 0.84 para el coeficiente α Cronbach, lo cual afirma una buena confiabilidad del cuestionario. Las personas estudiantes emplearon diversos adjetivos para describir la cualidad hedónica del sistema, donde se obtuvieron: atractivo (n = 10), innovador (n=8), fácil de usar (n=6), rápido (n=4), eficiente (n=4) y útil (n=4) (Tabuenca et al., 2023).
Respecto al segundo escenario, Tabuenca et al. (2023) reportaron que, a la fecha de publicación de su investigación, se crearon 29 actividades de aprendizaje con base en dispositivos de IoT, con el objetivo de promover la conciencia ambiental. El 58.6 % de las actividades se diseñaron para trabajar en grupos de 3-5 estudiantes, el
34.5 % para trabajar individualmente y un 31.0 % para toda la clase. Las estrategias de aprendizaje fueron diseñadas para educación primaria en un 34,5 %, para educación secundaria en un 31.0 % y en educación superior en un 41.4 %. Estas destacaron por propiciar el desarrollo de competencias científicas, suscitar la adquisición de habilidades tecnológicas mediante el uso de telemetría y promover la conciencia ambiental mediante el uso de plantas (Tabuenca et al., 2023).
En cuanto al diseño metodológico empleado por Guler et al. (2022) en su investigación, los autores trabajaron con una muestra de 100 participantes, a quienes se les proporcionó un dispositivo Bluebird (v1.8), un conjunto de datos de estaciones meteorológicas locales y registros sísmicos de Alaska. La investigación incluyó cuatro sesiones virtuales de una hora cada una, realizadas a través de Zoom, en las cuales las personas estudiantes fueron divididas en siete grupos. A continuación, se describen las cuatro sesiones según lo reportado por los autores:
Sesión 1: se brindó una introducción a la plataforma Tekniverse y al concepto de IoT, además de una expli- cación sobre el uso del dispositivo Bluebird (v1.8). Posteriormente, se asignó a las personas estudiantes un ejercicio básico que consistió en utilizar el acelerómetro del dispositivo para diseñar un temporizador.
Sesión 2: se desarrolló un módulo sobre ecología para familiarizar a las personas estudiantes con el moni- toreo ambiental mediante los sensores de luz y temperatura del Bluebird (v1.8). Este módulo abarcó cinco temáticas: (1) introducción, (2) luz, (3) calor, (4) agua y (5) factores bióticos y abióticos.
Sesión 3: como parte del módulo sobre ecología, se impartió una lección centrada en el análisis de terrenos. En esta sesión, las personas participantes aprendieron a configurar los bloques de monitoreo de sismos y a visualizar los datos recopilados mediante gráficas.
Sesión 4: se explicó a las personas estudiantes cómo configurar los bloques del código para interactuar con las estaciones meteorológicas inteligentes. La sesión concluyó con un espacio de preguntas y respuestas, seguido de una invitación a aplicar los conocimientos y habilidades adquiridos a lo largo de las cuatro sesiones para desarrollar proyectos propios y compartirlos en la plataforma.
Las personas participantes completaron un cuestionario antes y después de la experiencia educativa desarrollada por Guler et al. (2022). En este, se les preguntó sobre sus habilidades computacionales y el uso de tecnologías para fomentar la educación ambiental y la conciencia ecológica en sus comunidades. Como resultado, las personas autoras informaron que todos las personas participantes reconocieron que las tecnologías empleadas mejoraban su aprendizaje. Además, determinaron que aquellas personas estudiantes con conocimientos limitados aprendieron a recopilar y a contrastar datos reales a partir de una estación meteorológica.
Por último, el diseño metodológico propuesto por Rodosthenous et al. (2022) corresponde a una estrategia didáctica para desarrollar una experiencia de aprendizaje. Esta metodología se estructuró en dos escenarios: el primero dirigido a personas docentes y el segundo a personas estudiantes de educación primaria y secundaria. En su investigación, las personas autoras se limitaron a describir el planteamiento de las actividades, no reportaron resultados, dado que consideran esta metodología como un punto de partida para futuras aplicaciones y para desarrollo de experiencias de aprendizaje.
En cuanto al primer escenario, Rodosthenous et al. (2022) describieron la implementación de una plataforma en línea de acceso abierto para la capacitación del personal docente que utilice su estación de calidad ambiental. La propuesta incluyó cinco sesiones sincrónicas de dos horas cada una, en las cuales se propuso abordar temas: como el cuidado de las plantas, su relación con las personas, la investigación-acción pedagógica, el uso de sensores ambientales de IoT y las tecnologías de visualización de datos, además de otras herramientas aplicables al proceso educativo.
Respecto al segundo escenario, la estrategia planteada por Rodosthenous et al. (2022) se encontró dentro del marco de la gamificación, donde propusieron analizar los datos recopilados por la estación ambiental mediante estrategias de juego cuantitativas que promuevan la participación y el interés de la persona estudiante. Las personas autoras plantearon una actividad en la que pequeños grupos de estudiantes reciben una planta y una estación. En el panel de visualización, propusieron mostrar el estado de la planta (feliz, triste, sedienta, entre otros) según los datos obtenidos. A partir de esta información y las observaciones realizadas, establecieron que cada grupo concrete acciones específicas en función del estado de la planta (ver Tabla 3).
Tabla 3 Mapeo del estado de las plantas según los parámetros ambientales y observaciones
Nota. Adaptada de “Creating Environmental Awareness in Education Through IoT and Gamification” (p. 663) por C. Rodosthenous, E. Mavrotheris, W. Greller y B. Tabuenca, 2022, International Conference on Interactive Collaborative Learning, pp. 657-668.
Por último, Rodosthenous et al. (2022) plantearon una segunda actividad que incorpora el juego de roles en forma individual o en grupos (ver Tabla 4), lo cual fomenta la competencia entre personas estudiantes y fortalece el compromiso de participar mediante puntos, insignias o recompensas dentro del juego. Según las personas autoras, este tipo de actividades promueve habilidades relacionadas con la interpretación de datos y la predicción de eventos, esto a su vez potencia competencias científicas y conciencia ambiental.
Tabla 4 Asignación de tareas a realizar por el estudiantado con base en su rol dentro del juego
Nota. Adaptada de “Creating Environmental Awareness in Education Through IoT and Gamification” (p. 664) por C. Rodosthenous, E. Mavrotheris, W. Greller y B. Tabuenca, 2022, International Conference on Interactive Collaborative Learning, pp. 657-668.
Los resultados de la revisión respaldan la viabilidad de vincular la tecnología de IoT con la educación ambiental a través de la construcción de prototipos y su despliegue en experiencias educativas basadas en prácticas experimentales de asignaturas de ciencias naturales. Los hallazgos publicados por Liao et al. (2021), Tabuenca et al. (2023), Guler et al. (2022) y Rodosthenous et al. (2022), representan validaciones en campo que compartieron como propósito el fortalecimiento de la alfabetización climática y el desarrollo de conciencia ambiental.
CONCLUSIONES
La implementación de tecnologías emergentes como el IoT en contextos de educación formal representa una oportunidad de innovación educativa para la enseñanza de las ciencias. Por ello, se debería promover la alfabetización digital de docentes de ciencias, en ejercicio y en formación, para su aprovechamiento e incorporación sostenible en los procesos de enseñanza-aprendizaje.
El creciente interés de la comunidad científica por la tecnología de IoT aplicada al estudio del monitoreo ambiental ha impulsado la disponibilidad de componentes de bajo costo, así como de información científica validada. Estos recursos representan insumos valiosos para el diseño de experiencias de educación ambiental en asignaturas de ciencias, las cuales integren herramientas de computación física y análisis de datos con el propósito de enseñar conceptos teóricos mediante un enfoque de aprendizaje experiencial.
A partir de la revisión y de la información sistematizada, se determina que el desarrollo de estaciones ambientales de IoT con fines didácticos es factible desde las perspectivas económica, metodológica y logística. Esto se sustenta en que los componentes empleados en los trabajos analizados tendrían un costo local aproximado de $150 (ciento cincuenta dólares estadounidenses). Además, los planes de estudio de ciencias en la educación formal contemplan la educación ambiental como un eje transversal y la fabricación y ensamblaje de los proto- tipos puede llevarse a cabo en laboratorios de fabricación y en espacios de creación disponibles en instituciones de educación superior.
CONTRIBUCIÓN DE LAS PERSONAS AUTORAS
Johan Fabricio Torres Madrigal: conceptualización, curación de datos, análisis formal, investigación, metodología, validación, redacción - borrador original, redacción - revisión y edición final.
Luis David Badilla Oviedo: conceptualización, curación de datos, análisis formal, captación de fondos, investigación, metodología, administración del proyecto, recursos, supervisión, validación, redacción - borrador original.
