CEREBR-IO: Actividad lúdica para la
enseñanza y el fortalecimiento de la
Investigación de Operaciones
CEREBR-IO: Playful activity for teaching and
strengthening the subject Investigación
de Operaciones
Fuente: freepik.com. Licencia Creative Commons.
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I+D Revista de Investigaciones ISSN 2256-1676 / ISSN en línea 2539-519X
Volumen 15 Número 2 Julio-Diciembre de 2020 pp. 148-162
CEREBR-IO: Actividad lúdica para la enseñanza
y el fortalecimiento de la Investigación de
Operaciones
1
CEREBR-IO: Playful activity for teaching and strengthening the subject
Investigación de Operaciones
Artículo recibido en abril 28 de 2020; artículo aceptado en junio 10 de 2020
Ariel Donaldo Caicedo Mora
2
, Daniel Sebastián Benítez Agudelo
3
, Angie Marcela Ramírez Rubio
4
I+D Revista de Investigaciones
ISSN 2256-1676 / ISSN en línea 2539-519X
Volumen 15 Número 2 Julio-Diciembre de 2020 pp. 148-162
1
Artículo de investigación, de enfoque mixto, resultado de un trabajo de grado en curso, perteneciente al área ciencias sociales e ingeniería,
subárea modelación y simulación y educación, desarrollado en el grupo de investigación GINNOVA, programa de Ingeniería Industrial, Universidad
de Ibagué (Ibagué, Colombia). Dirección: carrera 22 calle 67 B, Av. Ambalá, Ibagué - 730002, Colombia. PBX: +57 (8) 276 0010. Fecha de inicio:
febrero de 2020. Fecha de nalización: septiembre de 2020.
2
Estudiante de Ingeniería Industrial, Universidad de Ibagué. Vinculado al programa de Ingeniería Industrial, Universidad de Ibagué (Ibagué,
Colombia). Dirección: carrera 22 calle 67. PBX: +57(8) 2760010. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-5006-7874. Correo electrónico institucional:
2320162055@estudiantesunibague.edu.co.
3
Estudiante de Ingeniería Industrial, Universidad de Ibagué. Vinculado al programa de Ingeniería Industrial, Universidad de Ibagué (Ibagué,
Colombia). Dirección: carrera 22 calle 67, PBX: +57(8) 2760010. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-8661-9362. Correo electrónico institucional:
2320162021@estudiantesunibague.edu.co
4
Especialista en Evaluación y Desarrollo de Proyectos, Universidad del Rosario. Vinculada al Grupo de investigación GINNOVA, programa de
Ingeniería Industrial, Universidad de Ibagué (Ibagué, Colombia). Dirección: carrera 22 calle 67, PBX: +57(8) 2760010. ORCID ID: https://orcid.
org/0000-0001-6390-4849. Correo electrónico institucional: angie.ramirez@unibague.edu.co
Resumen
Este trabajo tiene como objetivo contribuir a la metodología de enseñanza-aprendizaje de la asignatura de
Investigación de Operaciones I, a través del diseño y aplicación de una actividad lúdica. Para este n, se utilizó el
modelo de gamicación Canvas en el diseño. Para probar la pertinencia y la aceptación de la lúdica en el proceso
de enseñanza- aprendizaje, tanto en los estudiantes como en el profesor, se hizo un estudio experimental, a través de
la ejecución de una prueba piloto con una muestra de 16 estudiantes y la aplicación de un cuestionario al nalizar.
Como resultado, se desarrolló CEREBR-IO, una actividad que permite apoyar el proceso de comprensión y apropiación
de la programación lineal, especialmente, el proceso de modelación matemática y los conceptos teóricos clave. Esta
actividad, de acuerdo con los comentarios de los estudiantes participantes en la validación, permite complementar
de manera positiva las clases magistrales, haciéndolas más estimulantes y llamativas, en comparación con las clases
tradicionales.
Palabras clave: Aprendizaje activo, Investigación de Operaciones, lúdica, programación lineal.
Este artículo puede compartirse bajo la Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
y se referencia usando el siguiente formato: Caicedo, A. D., Benitez, D. S. y Ramirez, A. M. (2020). CEREBR-IO: Actividad lúdica
para la enseñanza y el fortalecimiento de la Investigación de Operaciones. I+D Revista de Investigaciones, 15 (2), 148-162.
DOI: https://doi.org/10.33304/revinv.v15n2-2020013
Abstract
This work aims to contribute to the teaching-learning methodology of the subject Investigación de Operaciones I,
150
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through the design and application of a playful activity. To this end, the Gamication Canvas model was used in the
design. To test the relevance and acceptance of play in the teaching-learning process in both students and teachers,
an experimental study was carried out through the execution of a pilot test with a sample of 16 students and the
application of a questionnaire upon completion. As a result, “CEREBR-IO” was developed, an activity that supports the
process of understanding and appropriating linear programming, especially the process of mathematical modeling
and key theoretical concepts, which, according to the comments of the participating students in the validation, it
allows to complement the masterclasses in a positive way, making them more stimulating and attractive compared
to the traditional classes.
Keywords: Active learning, Investigación de Operaciones, playful, linear programming.
Introducción
En la actualidad, un 61 % de la comunidad educativa
considera que los alumnos no logran alcanzar las
competencias necesarias para una vida laboral, debido
principalmente a las limitaciones existentes en el aula
de clases para aplicar de forma práctica el conocimiento
teórico adquirido durante la carrera (Semana, 2015). Por
esta razón, día a día se exploran nuevas alternativas
de enseñanza en busca de mejorar la experiencia de
aprendizaje. Una de las estrategias que ha venido
creciendo en popularidad es el desarrollo de actividades
lúdicas en materias que resultan poco prácticas o
difíciles de comprender para los estudiantes. Estas
actividades permiten complementar el desarrollo de las
competencias profesionales deseadas, ya que refuerzan
conocimientos y habilidades tales como la resolución de
problemas, la colaboración y la comunicación (Moyano
et al., 2019).
La lúdica ha sido considerada, desde diferentes ámbitos
de la educación superior, como una metodología
estratégica de enseñanza creativa, pues propicia
escenarios favorables y estimulantes para promover
el aprendizaje, ya que, en este tipo de actividades, los
estudiantes tienen una participación activa dentro de
su proceso de construcción del conocimiento, y pueden
así asimilar las diferentes temáticas de los programas
académicos (Torres, 2019).
En el campo de estudio de la Investigación de
Operaciones, se hace necesaria la implementación
de diversas estrategias pedagógicas que permitan
fortalecer los procesos de abstracción matemática. Para
los estudiantes, resulta complejo formular modelos
matemáticos que permitan plasmar problemas
del contexto real. En el caso de este estudio, se ha
identicado que, desde el año 2017, aproximadamente
un 21,35 % de los estudiantes ha perdido la asignatura
de Investigación de Operaciones I. Para solventar este
problema, en otras universidades se han diseñado
actividades lúdicas de aplicación de modelos y
algoritmos lineales, tanto en formulación de modelos de
programación lineal como en sus fundamentos teóricos.
Por ejemplo, la lúdica ¿Te atreves a brillar con la I.O.?,
que consiste en el fortalecimiento de los conocimientos
teóricos de la Investigación de Operaciones y de la
capacidad de trabajo en equipo (Arévalo et al., 2019).
Otra lúdica diseñada para trabajo en equipo es El caso
del fabricante y el transportador, en donde el estudiante
debe decidir cuáles y cuántos elementos son necesarios
para construir diversos artículos y así obtener el máximo
de ganancias; todo esto apoyado por el uso de la
herramienta informática de Excel (Rivera y Pinzón, 2006).
Así mismo, la lúdica El comercio de canicas: Herramienta
de apoyo para la enseñanza-aprendizaje práctico de la
programación lineal, en la que los estudiantes deben
tomar decisiones para minimizar costos y maximizar
utilidades bajo un escenario de mercado, en el que
se espera introducir dos nuevos productos (canicas
grandes y pequeñas), y donde cada uno tiene un costo
diferente de transporte y publicidad, así como también
una utilidad distinta en el mercado en el que se venda
(A o B), todo esto con el n de complementar la clase
magistral de programación lineal (PL) (Pérez et al., 2010).
A partir de la situación presentada, surgió la siguiente
pregunta de investigación: ¿Cómo se pueden
fortalecer los conceptos clave y reforzar el proceso
de modelamiento matemático en la asignatura
Investigación de Operaciones I en la carrera de Ingeniería
Industrial de una universidad de la ciudad de Ibagué?
Para dar respuesta a este interrogante, se planteó como
objetivo general diseñar una estrategia de aprendizaje
activo con enfoque lúdico que permita apoyar y
complementar los conceptos teóricos y prácticos de la
asignatura Investigación de Operaciones I.
Para cumplir con este objetivo, se diseñaron los
siguientes objetivos especícos: proponer una actividad
lúdica que permita reforzar la experiencia de aprendizaje
en las aulas de clase con base en un juego interactivo;
evaluar la actividad diseñada mediante una encuesta
poslúdica realizada en una muestra seleccionada a
conveniencia de estudiantes del curso de Investigación
de Operaciones I, y establecer los benecios de la
actividad lúdica y sus puntos de mejora.
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Para dar cumplimiento al sistema de objetivos propuesto
surgió la lúdica CEREBR-IO. Esta se diferencia de las
lúdicas previamente identicadas esencialmente en la
combinación de ejercicios prácticos y teóricos en un
tablero innovador que incentiva el trabajo en equipo y
la competencia entre los participantes. Esta actividad
tiene como nalidad que los estudiantes reconozcan
la importancia del papel de la formulación de modelos
de programación lineal en la toma de decisiones para el
cumplimiento de las metas organizacionales, de modo
que recuerden y fortalezcan los conocimientos teóricos y
prácticos de Investigación de Operaciones I, por medio
de un tablero educativo y didáctico (ver Anexo I).
De acuerdo con la pregunta investigación planteada
anteriormente, se realizó la siguiente hipótesis causal: la
actividad de aprendizaje activo con enfoque lúdico CEREBR-
IO refuerza los conceptos clave y fortalece el proceso de
formulación de modelos de programación lineal en la
asignatura del núcleo profesional de Ingeniería Industrial:
Investigación de Operaciones I.
Marco referencial
Teniendo en cuenta que este artículo se centra en
generar una actividad con enfoque lúdico como refuerzo
didáctico para las clases magistrales de Investigación
de Operaciones I, será necesario plantear algunos
parámetros que sirvan de ejes conceptuales para tener
claridad de los componentes del aprendizaje activo con
un enfoque lúdico. Para empezar, es primordial hablar
sobre aprendizaje, que se puede explicar mediante el
modelo de las 3P (pronóstico, proceso y producto). Este
modelo se dene de la siguiente manera:
En el pronóstico, se consideran las condiciones
previas del estudiante al enfrentarse a un
conocimiento nuevo y el contexto de la enseñanza
que se enmarca en el denir qué se enseña. La
etapa de proceso está denida por las actividades
de aprendizaje, que deben tener intencionalidad de
desarrollar conocimiento profundo y signicativo.
Y en la etapa tres, o etapa de producto, se busca
evidenciar los resultados de aprendizaje, en donde
se denen los métodos para evaluar el grado en
que los estudiantes alcanzaron los objetivos de
aprendizaje y las competencias. (Biggs, 2006, p.45)
Adicional al aprendizaje, otro concepto esencial es el
de lúdica, esto considerando que los entornos lúdicos
potencian el aprendizaje, pues se basan en el principio
del “aprender haciendo” (Rodríguez Cepeda, 2018). De
acuerdo con Hérnandez Cruz (2015), los seres humanos
aprendemos el 20 % de lo que escuchamos, el 50 % de lo
que vemos y el 80 % de lo que hacemos.
Según Echeverri y Gómez (2009), “la lúdica se reere
a la necesidad del ser humano, de comunicarse, sentir,
expresarse y producir emociones orientadas hacia el
entretenimiento, la diversión, el esparcimiento, que
pueden llevar mejor conocimiento al actuar en medio
de una situación real”. La lúdica fomenta además el
desarrollo psicosocial mediante la adquisición de
herramientas y saberes que interactúan con el gozo, la
creatividad y el conocimiento (Echeverri y Gómez, 2009).
Es pertinente mencionar además la utilización de los
micromundos como herramienta de apoyo al desarrollo
de la lúdica, ya que ofrecen trasladar al estudiante a un
mundo excitante en el que puede poner a prueba sus
capacidades y desarrollar sus propios modelos mentales
(Galvis, 2013), puesto que se genera conocimiento a
través de la transformación de las experiencias vividas
(Rodríguez Cepeda, 2018). Además, al introducir un
micromundo en la creación de la lúdica, se genera un
medio eciente para acercar al estudiante a un tipo de
aprendizaje más dinámico, lo que favorece el interés,
la motivación y el aprendizaje por los contenidos de la
asignatura.
Por consiguiente, un micromundo permite al
estudiante plantear, probar y poner en práctica sus
ideas, buscando conceptos nuevos para interactuar y
enriquecer su experiencia educativa (Davila y Calpa,
2016). Las actividades que relacionan al micromundo
deben formar parte de metodologías de aprendizaje
constructivo fundamentadas en la actividad misma del
sujeto sobre el objeto de estudio, que, en este caso, va
enfocado al entendimiento y análisis de la Investigación
de Operaciones I.
Para el diseño de actividades lúdicas, la Institución
Tecnológica de Monterrey de México ha desarrollado una
metodología llamada “gamicación Canvas”, en la que
se denen los principales elementos de un juego, con el
propósito de que los profesores puedan implementarlo
en el aula, tales como metas y objetivos, reglas,
narrativa, libertad de elegir, libertad para equivocarse,
recompensas, retroalimentación, competencia,
restricción de tiempo y progreso. Así mismo, describe
los seis tipos de jugadores que pueden encontrarse en
actividades gamicadas: exploradores, socializadores,
pensadores, lántropos, triunfadores y revolucionarios
(Escamilla et al., 2016).
Diversos autores plantean que la gamicación o la
lúdica está conformada por dinámicas, mecánicas y
componentes. La dinámica es el concepto del juego, la
mecánica es el desarrollo del juego y el componente es la
implementación especíca de las dinámicas y mecánicas
que abarca los avatares, puntos, rankings, niveles, entre
otros (Acosta-Medina, et al., 2020; Ortiz-Colón et al., 2018).
En cuanto al campo de estudio de interés de este
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trabajo, es necesario mencionar que la Investigación
de Operaciones es de gran importancia en el entorno
empresarial, pues es allí donde se desenvolverán los
estudiantes como futuros profesionales, y donde una
gran cantidad de ingenieros, gerentes o CEO de todo
tipo de empresas se ven enfrentados a tomar decisiones
considerando diversas alternativas. Entre ellas, el apoyo
en los métodos cuantitativos, como la Investigación de
Operaciones I, que proporciona modelos y técnicas con
los cuales se procesan datos y se generan resultados
numéricos en apoyo a la toma de decisiones, lo que
brinda una aproximación a la solución de un problema
práctico. Para realizar un estudio de Investigación de
Operaciones, se sugiere seguir la siguiente secuencia de
pasos (Hiller y Lieberman, 2017):
Denición del problema de interés y recolección de
datos relevantes
Formulación de un modelo matemático que
represente el problema
Desarrollo de un procedimiento basado en
computadora para derivar una solución para el
problema a partir del modelo
Prueba del modelo y mejoramiento de acuerdo con
las necesidades
Preparación para la aplicación del modelo prescrito
por la administración
Implementación
Así, los modelos de programación lineal son una
herramienta cuantitativa para la toma de decisiones.
Esta hace uso de la formulación de problemas de
optimización de recursos y permite encontrar la solución
óptima a situaciones reales que pueden ser expresadas
con funciones y restricciones lineales (sistemas de
inecuaciones lineales), optimizando una función objetivo
también lineal (Chediak, 2013).
Los aspectos teóricos importantes en la asignatura de
Investigación de Operaciones I se pueden resumir en la
interpretación conceptual de los resultados obtenidos
por medio de los modelos de programación lineal. Por
ejemplo, la clasicación de las soluciones obtenidas
como factibles y no factibles. La primera clasicación se
reere a la existencia de un conjunto de soluciones o
valores que satisfacen las restricciones; de esta, a su
vez, se desprende otra clasicación: solución única con
solución múltiple (si existe más de una solución) y con
solución no acotada (cuando no existe límite para la
función objetivo). La segunda se presenta cuando existe
un conjunto de soluciones que no cumple al menos una
de las restricciones; esto también es conocido como
problemas sin solución (Chediak, 2013).
Metodología
La lúdica de CEREBR-IO nace a partir de la necesidad
de generar un nuevo proceso de aprendizaje para
los estudiantes que cursan la materia Investigación
de Operaciones I. Esta se basa principalmente en la
formulación de modelos de programación lineal y sus
conceptos teóricos. Como primera fase, se realizó la
socialización de la idea de la lúdica con estudiantes del
Semillero de Aplicación de Lúdicas en Ingeniería (SALI)
de la Universidad de Ibagué y profesores del programa
de Ingeniería Industrial, con el propósito de conocer la
claridad del juego y hacerlo más emocionante y llamativo.
Como segunda fase, y con las ideas de la lúdica más
claras, se llevó a cabo un proceso en el que los integrantes
del semillero (estudiantes y profesores) tomaron el
rol de jugador. Esta actividad consistió en imaginar
las necesidades que pueden presentar los jugadores
durante la lúdica, así como denir los objetivos de
aprendizaje que se espera lograr a través del juego, y
transformarlos en una idea creativa y constructiva que
parte de los conocimientos básicos del estudiante al
momento de jugarlo.
En la tercera fase, se desplegó la estructura del juego
mediante el lienzo de gamicación Canvas (ver Anexo II),
que permite plasmar las mejores ideas y los propósitos
más importantes que se quieren lograr en la lúdica. Este
lienzo de gamicación es una adaptación del Business
Model Canvas propuesto por el Instituto Tecnológico y de
Estudios Superiores de Monterrey.
En la fase nal se desarrolló un ejercicio práctico de
validación, con estudiantes de la asignatura Operación
de Investigaciones I pertenecientes a una universidad de
la ciudad de Ibagué.
Tipo de estudio
El presente estudio es de tipo descriptivo, enfoque mixto
y de carácter experimental, utilizando una metodología
de tipo aplicada; es decir, que se encuentra centrada
en encontrar mecanismos o estrategias que permitan
lograr un objetivo concreto, que, para efectos de este
estudio, consisten en generar una herramienta de tipo
lúdico que permita servir de apoyo a las clases de la
materia de Investigación de Operaciones I. Es de corte
transversal, debido a que se llevará a cabo una serie de
pruebas en un momento y lugar especíco. En primer
lugar, frente a un comité evaluativo conformado por
dos profesores del programa de Ingeniería Industrial,
con experiencia de tres años en el diseño de actividades
lúdicas, y 10 estudiantes de ingeniería industrial de
quinto, sexto y séptimo semestre pertenecientes al
semillero SALI. Posteriormente, se realizó una prueba
piloto con un grupo de 16 estudiantes, todo esto con
el propósito de recolectar información que permita,
además de mejorar la lúdica, evaluar el impacto
generado por parte de esta en los alumnos.
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Participantes
La selección de los participantes del estudio se realizó
por medio de un muestreo por conveniencia, debido al
poco tiempo que toma realizarlo, su gran accesibilidad
y su alto índice de participación, lo que facilita que los
sujetos sean colaborativos (Mcmillan y Schumacher,
2005). Los sujetos debían cumplir con las siguientes
características: ser estudiantes de la facultad de
ingeniería y estar cursando la materia Investigación de
Operaciones I.
De igual forma, para desarrollar el juego se consideran
las siguientes características:
Conocimiento básico en formulación de
programación lineal
Comprensión de la estructura de la formulación de
modelos matemáticos
Aprendizaje básico teórico de la Investigación de
Operaciones
De esta forma, se obtuvo una muestra de 16 estudiantes
participantes entre 18 y 25 años, quienes estaban
cursando la asignatura de Investigación de Operaciones
I, pertenecientes a los programas de Ingeniería Industrial
e Ingeniería de Sistemas, y que participaron de forma
voluntaria en el desarrollo de la prueba piloto de la lúdica
CEREBR-IO.
Instrumento
En el proceso de validación de la lúdica, se aplicó un
cuestionario como instrumento de recolección de
información (ver Anexo III). Este fue desarrollado a
partir del trabajo de Torres et al. (2019), con el propósito
de recolectar evidencia física de la percepción de la
lúdica por parte de los participantes en el proceso de
aprendizaje-enseñanza, y evaluar así las fortalezas y
puntos de mejora de la actividad diseñada.
Resultados
Estructura de la lúdica
A continuación, se explicará el paso a paso de las
dimensiones que conforman la lúdica propuesta.
Objetivo: Para los jugadores, el objetivo es completar el
recorrido, obtener la mayor cantidad de tesoros y superar
a los demás equipos en el camino al conocimiento. Por
otro lado, el objetivo pedagógico que persigue el juego
es desarrollar las competencias de los estudiantes en la
modelación matemática, de forma que comprendan la
formulación de problemas de programación lineal con
todos sus componentes.
Perl de jugadores: Los jugadores pueden ser
estudiantes de la facultad de ingeniería que se
encuentren cursando la asignatura Investigación de
Operaciones I, o personas que tengan conocimientos
básicos en el área. Los jugadores que se espera tener
en la lúdica son de tipo colaborativo, ya que juegan en
benecio de una interacción social trabajando de forma
conjunta; pensadores, aquellos que se encargan de
solucionar problemas, incógnitas o retos; por último, los
de tipo triunfador, que cuentan con el deseo de ganar y
superar todos los retos presentes en el juego.
Comportamientos esperados: El comportamiento
esperado durante la lúdica principalmente se basa en que
los alumnos tengan una buena actitud de participación,
que se involucren en el juego y que identiquen de
manera más clara cada una de las dimensiones de la
formulación y los conceptos básicos de la programación
lineal. De igual forma, se espera que los estudiantes
puedan adquirir o reforzar los conocimientos básicos
necesarios en la asignatura de Investigación de
Operaciones I.
Componentes: Para el desarrollo de la lúdica se
conforman cuatro equipos de mínimo dos estudiantes.
También, se requiere un tablero didáctico en forma
de cerebro, similar a un parqués, en el cual se utilizan
tesoros (monedas de oro), avatares, que representan a
cada equipo, y una variedad de retos (preguntas abiertas
y cerradas del caso y propias de la materia).
Mecánica: Para avanzar en el tablero, se necesita lanzar
un dado didáctico por turnos (ver Anexo IV). En el tablero
se deberá superar diversos obstáculos que permiten
poner a prueba y fortalecer los conocimientos y el
trabajo en equipo, a través de la solución de preguntas
abiertas y cerradas, tanto de modelación matemática
como de teoría propia de la materia Investigación de
Operaciones I. Al superar los obstáculos, se desea
obtener el mayor número de tesoros, ya que el equipo
que logre completar todo el recorrido con la mayor
cantidad de monedas será el que se titule vencedor de
CEREBR-IO.
Dinámica: La dinámica del juego consiste en que los
participantes que conforman los equipos se involucren
dentro de un micromundo enfocado en la solución de
problemas de la vida real. Esta narrativa, que se plantea
dentro del tablero didáctico, permite sumergir a los
participantes en el mundo de CEREBR-IO, motivándolos
a enfrentar y superar los diversos retos que encontrarán
dentro del juego.
En este sentido, el objetivo de la lúdica es que cada
integrante de los diferentes equipos refuerce y ponga a
prueba sus conocimientos adquiridos en programación
lineal, así como también en aspectos clave de la
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Investigación de Operaciones I, siguiendo la temática del
juego, de acuerdo como se explica a continuación.
Al momento de inicio de la lúdica, a todos los equipos
(máximo cuatro para este ejercicio; cada uno integrado
por dos personas) se les dará un mismo caso (problema
de programación lineal) basado en la idea principal
del ejercicio 1.14: “La dieta” (Chediak, 2013) (ver Anexo
V). Los equipos deberán analizar y resolver este caso
en cinco minutos. Cada equipo se identicará con un
clan del planeta CEREBR-IO representado por un avatar
(cha) de color diferente.
El juego establece que los equipos avancen a través
de un tablero didáctico, utilizando para ello un dado
ilustrado, que indicará si pierde el turno, avanza o
retrocede cierta cantidad de casillas. Es importante
tener en cuenta que los elementos del dado son el
cerebro creativo, que indica que el equipo puede avanzar
la cantidad de casillas igual al número de cerebros
creativos que haya obtenido (2, 3, 4 o 5); el cerebro
con sueño, indica que el equipo avanza solo una casilla
(1), y el cerebro cansado, signica que el equipo debe
retroceder una casilla.
Los equipos obtendrán recompensas (monedas de
oro), a medida que acierten las preguntas (tanto del
caso como de preguntas aleatorias) dependiendo de la
casilla en la que caigan. Dentro del tablero didáctico, se
encontrarán diferentes retos de acuerdo con la gura
correspondiente, como se muestra en la Tabla 1.
Tabla 1
Retos del tablero didáctico
Fuente: Autores. Nota: las imágenes que se presentan en esta tabla se
obtuvieron de Freepik.com (2014, 2019).
Figura 1. Duelo entre equipos. Fuente: Freepik.com (2020).
Imagen
Descripción
Genera las preguntas correspondientes del
caso. Si se responde bien, el equipo gana una
moneda de oro; de no ser así, retrocede a la
casilla anterior sin generar ningún efecto (ver
Anexo VI).
Corresponde a las preguntas abiertas. Si
responde bien, avanza el doble del puntaje
obtenido y adicionalmente gana una moneda
de oro. Si contesta mal, retrocede la cantidad
que indiquen los dados desde el punto en el
que se encontraba cuando arrojó el dado (ver
Anexo VII).
Pierde un turno y, para salir de ella, deberá
pagar una moneda o contestar una pregunta
aleatoria correctamente.
Un integrante de cada equipo deberá poner la
mano en el cerebro de la mitad del tablero. El
primero que la coloque tendrá el derecho de
contestar una pregunta abierta para ganar
una moneda de oro; el último en colocar la
mano deberá retroceder una casilla.
Se llevará a cabo una actividad de integración
para todos los participantes del juego
utilizando casos del libro de Chediak (2013).
El equipo deberá pagar una moneda de oro.
Imagen
Descripción
Genera las preguntas correspondientes del
caso. Si se responde bien, el equipo gana una
moneda de oro; de no ser así, retrocede a la
casilla anterior sin generar ningún efecto (ver
Anexo VI).
Corresponde a las preguntas abiertas. Si
responde bien, avanza el doble del puntaje
obtenido y adicionalmente gana una moneda
de oro. Si contesta mal, retrocede la cantidad
que indiquen los dados desde el punto en el
que se encontraba cuando arrojó el dado (ver
Anexo VII).
Pierde un turno y, para salir de ella, deberá
pagar una moneda o contestar una pregunta
aleatoria correctamente.
utilizando casos del libro de Chediak (2013).
El equipo deberá pagar una moneda de oro.
Reglas
En caso de que el equipo tenga que retroceder
casillas, solo lo hará máximo hasta la casilla de
inicio. De ser así, el equipo que regrese al inicio
deberá arrojar un dado de parqués, y todos los
otros equipos podrán avanzar la cantidad de
casillas igual a la que indique el dado.
En caso de que el equipo tenga que retroceder o
avanzar casillas y termine en una casilla con algún
reto del tablero didáctico, este paso no deberá ser
realizado en ese momento.
En caso de que el equipo tenga que contestar
preguntas abiertas, cerradas o del caso, dispondrá
de 120 segundos para responder; si no las responde
en el tiempo determinado, retrocederá una casilla.
El equipo ganador será aquel que logre completar
el recorrido del tablero y que obtenga la mayor
cantidad de monedas de oro.
Ariel Donaldo Caicedo Mora, Daniel Sebastián Benítez Agudelo, Angie Marcela Ramírez Rubio
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Cuando dos equipos se encuentren en la misma casilla,
se generará un duelo entre equipos. En este duelo se
llevará a cabo una serie de juegos tradicionales, como,
por ejemplo, “piedra papel y tijera”, para decidir qué
equipo se queda en la casilla y cuál retrocede un puesto
(ver Figura 1).
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En caso de que otro equipo tenga más monedas
que el equipo que completó el recorrido, este
podrá retarlo a una pregunta a muerte. Si el equipo
retado contesta de forma incorrecta, tendrá que
ubicarse en la misma posición del equipo retador.
En caso de que el equipo retado conteste bien,
el equipo que lo retó tendrá que darle todas sus
monedas y quedarse con solo una, y el equipo
retado será el ganador del juego.
Gestión: Para realizar el seguimiento y monitoreo de
la lúdica, se asignará un moderador por equipo. Este se
encargará de apoyar y monitorear el juego, y también
de observar las acciones de cada uno los participantes y
comprobar si sus respuestas son correctas o incorrectas.
Riesgos potenciales:
Existe el riesgo de que algunos de los integrantes
de los equipos no tengan conocimiento que les
permita solucionar el problema del reto
Falta de comprensión de las reglas
Tiempo insuciente para culminar el juego
Monotonía
Para contrarrestar estos riesgos, los moderadores deben
mantener la motivación en los participantes, y el equipo
que dirige el juego debe estar dispuesto a claricar las
dudas que vayan surgiendo durante la actividad. Así
mismo, controlará el tiempo, de forma que haya una
buena utilización de este recurso.
Estética: Los elementos que darán identidad visual y
estética al juego se pueden observar en las Figuras 2 y 3.
Figura 2. Avatares. Fuente: Freepik.com (2016).
Figura 3. Tesoros. Fuente: Freepik.com (2018).
Finalizada la lúdica, se genera un espacio de
realimentación donde el moderador da respuesta a las
inquietudes de los participantes sobre los principales
problemas que tuvieron al momento de plantear
los modelos de programación lineal. De igual forma,
este espacio permitirá que los estudiantes sean más
conscientes de sus fortalezas y debilidades en la
formulación de modelos de programación lineal.
Materiales de la lúdica
Para el desarrollo de la actividad, se requiere un área
libre de 6m x 8m, dotada de un computador, un video
beam y una mesa de aproximadamente 2,5 m x 1 m.
Igualmente, se requieren los siguientes materiales:
Tablero didáctico
Dado didáctico
Dado de parqués
4 avatares
Tarjetas de preguntas abiertas y cerradas
10 lápices
10 hojas
Cronómetro
Socialización comité evaluativo (profesores y
estudiantes pertenecientes a SALI)
El día 21 de febrero de 2020 se llevó a cabo la
socialización de la lúdica CEREBR-IO frente al semillero
de investigación SALI, dando a conocer la idea del
juego, con todos sus componentes. Esta socialización
permitió generar cambios que mejoraron el diseño de la
lúdica, gracias a las correcciones y opiniones brindadas
por los miembros de este comité, que se basaron
principalmente en claricar algunas reglas planteadas
por los autores, la creación de preguntas a realizar durante
la lúdica y la corrección o mejoramiento de algunas
preguntas ya existentes.
Desarrollo de prueba piloto
El día 9 de marzo de 2020 se ejecutó la prueba piloto
de la lúdica, con 16 estudiantes de Investigación
de Operaciones I, como se evidencia en el Anexo
VIII. Posterior al desarrollo de la lúdica, se aplicó un
cuestionario con 10 preguntas de carácter cuantitativo
en escala Likert (en donde 1 signica en total desacuerdo;
y 5 en total acuerdo) y tres preguntas abiertas de carácter
cualitativo, según lo indican Torres et al. (2019). Esto
permitió estimar la aceptación y el impacto generado
por parte de la lúdica en los estudiantes. En los Anexos
IX y X se pueden observar los resultados obtenidos,
respectivamente.
De acuerdo con la información recolectada, se encuentra
que el 96,34 % de los participantes está totalmente
de acuerdo en que la actividad pone a prueba los
Ariel Donaldo Caicedo Mora, Daniel Sebastián Benítez Agudelo, Angie Marcela Ramírez Rubio
CEREBR-IO: Actividad lúdica para la enseñanza y el fortalecimiento de la Investigación de Operaciones
156
conocimientos adquiridos en clase. Por otra parte, la
pregunta que presentó menor porcentaje fue la de “Las
instrucciones y reglas del juego son claras y fáciles de
comprender”, con el 73,43 % de los participantes que
estaba de acuerdo, lo que puede deberse a que algunos
estudiantes expresaron que eran demasiadas reglas
para memorizarlas de momento. Para esto, se podría
implementar un manual o libro de reglas con el que
cada equipo cuente en el transcurso del juego; aun así,
cabe resaltar que esta fue la única por debajo del 80 %.
De igual forma, es pertinente resaltar que de las
preguntas 1 y 8 hechas en el cuestionario relacionadas
con la generación, el refuerzo y el entendimiento de la
formulación de modelos matemáticos, un promedio
de 69,45 % de los participantes estuvo totalmente de
acuerdo con la pertinencia de la lúdica en el refuerzo
de las clases magistrales. Finalmente, en promedio se
obtuvo un 89,24 % de favorabilidad frente a la aceptación
de la lúdica por parte de la muestra.
Así mismo, se realizó el análisis cualitativo con las
preguntas abiertas, que corresponden a ¿Qué aspecto
recomendaría para mejorar la lúdica?, ¿Qué le gustó de
la lúdica? y ¿Qué no le gustó de la lúdica? Para esto, se
agruparon las respuestas por su número de repetición,
teniendo en cuenta las de mayor frecuencia, como se
observa en el cuestionario.
Del análisis se pudo determinar que 5 de los 16
estudiantes recomiendan ampliar el tiempo establecido
para dar respuesta a las preguntas. Como solución a esta
sugerencia, se puede realizar una reestructuración de
los límites de tiempo utilizados en la lúdica. Así mismo,
se halló que uno de cada cinco estudiantes considera
que la lúdica fortalece la competitividad. Por otra parte,
un cuarto de la muestra expresó que hace falta más
explicación en los casos y preguntas, para lo cual se
esperaría mejorar la participación de los moderadores,
con el n de que los estudiantes sientan el proceso
de acompañamiento durante la actividad, y puedan
fortalecer sus debilidades en la asignatura.
Conclusiones
Este artículo sugiere que el uso de actividades lúdicas
ayuda a fortalecer los conocimientos básicos de los
estudiantes en la materia Investigación de Operaciones
I, ya que los alumnos sienten que las clases apoyadas
con métodos educativos como la lúdica resultan ser
más estimulantes, agradables y llaman su atención de
mayor manera que la clase magistral. Este hallazgo está
en concordancia con lo que plantea Torres (2019), quien
indica que este tipo de estrategias didácticas contribuye
a la motivación de estudiantes y docentes dentro de la
ejecución de actividades en el aula; idea apoyada por
diversos autores (Acosta-Medina et al., 2020). Además,
esta lúdica genera y apoya la participación del trabajo
en equipo, al igual que sucede en otras lúdicas, como la
de Pérez et al. (2010) o la de Arévalo et al. (2019).
Del análisis de los datos recolectados en la aplicación
del instrumento, tanto cuantitativos como cualitativos,
se concluye que la lúdica presentada permitió reforzar
los conocimientos en la formulación de modelos
matemáticos de programación lineal, así como también
los conceptos teóricos básicos de la Investigación de
Operaciones I, conrmando la pertinencia y el benecio
de la lúdica en la materia para el desarrollo del aprendizaje
de los estudiantes, y está en línea con lo expuesto por
Torres (2019) en su documento.
De igual forma, teniendo en cuenta los resultados del
análisis cualitativo, es fundamental un ajuste en el
tiempo que tienen los participantes para dar respuesta
a los retos que el juego conlleva, así como ajustar o
reorganizar la manera en la que se explican los casos y
preguntas de la lúdica.
Por otra parte, se puede mencionar que se logró el
objetivo de generar una herramienta de apoyo a
las clases magistrales de la materia de Investigación
de Operaciones. Los profesores pueden utilizar esta
herramienta como complemento en el proceso de
aprendizaje-enseñanza de sus cátedras, a n de cambiar
el ambiente teórico por uno más práctico.
Cabe mencionar que el diseño de la lúdica es muy
genérico, debido a las bases en las que se fundamentó,
como lo es el diseño de un juego de parqués, lo que
permite que este sea aplicado en otras materias con tan
solo realizar unos pequeños cambios, como cambiar las
preguntas y casos necesarios para el juego. Esto sirve no
solo de apoyo al método de enseñanza-aprendizaje de
investigaciones de operaciones, sino de cualquier otra
asignatura.
Agradecimientos
Especial agradecimiento a los estudiantes del programa
de Ingeniería Industrial de la Universidad de Ibagué
que participaron en el desarrollo de esta actividad,
CEREBR-IO. Igualmente, al semillero SALI (Semillero de
Aplicación de Lúdicas en Ingeniería) de la Universidad
de Ibagué, por el apoyo a un mejor entendimiento de la
lúdica.
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Volumen 15 Número 2 Julio-Diciembre de 2020 pp. 148-162
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CEREBR-IO: Actividad lúdica para la enseñanza y el fortalecimiento de la Investigación de Operaciones
157
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CEREBR-IO: Actividad lúdica para la enseñanza y el fortalecimiento de la Investigación de Operaciones
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Figura 4. Tablero de juego. Fuente: Autores.
Figura 5. Lienzo de gamicación Canvas. Fuente: Tecnológico de Monterrey.
Anexo I: Tablero de juego
Anexo II: Modelo de gamicación Canvas
Anexo III: Cuestionario poslúdica
Realimentación de la actividad
Apreciados estudiantes, la siguiente encuesta tiene como objetivo conocer su opinión frente a la lúdica realizada. La
información recolectada se utilizará solamente para nes académicos.
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A continuación, van a encontrar una lista de armaciones. Por favor calicar del 1 al 5, donde 1 es en total desacuerdo, y
5 en total de acuerdo. De igual forma encontrará una serie de preguntas abiertas, las cuales les solicitamos responder
de la manera más honesta posible, de antemano agradecemos de toda su honestidad y colaboración.
Armaciones 1
2
3 4 5
El juego reforzó el tema de formulación de modelos de programación lineal y los conceptos base de la asignatura de
Investigación de Operaciones I.
La actividad pone a prueba los conocimientos adquiridos en clase.
El juego fomenta el trabajo en equipo.
Las instrucciones y reglas del juego son claras y fáciles de comprender.
La experiencia en el juego fue satisfactoria.
El juego reforzó el entendimiento de la formulación de modelos matemáticos.
Los materiales utilizados dentro del juego fueron los apropiados.
Este tipo de actividades aportan a la generación y refuerzo del conocimiento.
El juego puso a prueba la interpretación de modelos matemáticos.
Los juegos deben estar inmersos en la enseñanza de materias como Investigación de Operaciones.
1
. ¿Qué aspectos recomendaría para mejorar la lúdica?
2
. ¿Qué le gusto de la lúdica?
3. ¿Qué no le gustó de la lúdica?
Tabla 2
Preguntas del cuestionario de retroalimentación
Fuente: Autores.
Figura 6. Dado didáctico. Fuente: Autores.
Anexo IV: Dado didáctico del juego
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Anexo V: Caso principal
Anexo VI: Preguntas propias del caso
Anexo VII: Preguntas teóricas
Un instituto de bienestar familiar está realizando un estudio para determinar los alimentos que deberían ser incluidos
en las meriendas que se les brinda a los niños en los hogares infantiles.
Tabla 3
Datos caso principal de la lúdica
Fuente: Autores.
Alimento
Calorías
Proteína (g)
Carbohidratos (g)
Grasa (g)
Calorías de grasa (g)
Azúcar (g)
$/unidad
Pan (1 tajada) 62 2 12 1 9 1 100
Jamón (1 tajada)
25
3
2
1
9
0
500
Queso (1 tajada)
80
7
0
6
42
0
400
Yogurt (1 taza)
80
7
12
0
0
11
800
Galletas (1 unidad)
30
0
4
1
9
3
200
Jugo (1 taza)
88
0
22
0
0
21
700
Los requerimientos nutricionales son los siguientes: la merienda debe tener como mínimo un aporte nutricional de
400 calorías y como máximo 600. No más del 25 % de las calorías debe venir de la grasa. Cada niño debe consumir
al menos 12 gramos de proteína y como máximo 40 gramos de carbohidrato. Es claro que si se le suministra un
sándwich como merienda, se necesitan dos tajadas de pan, y por cuestiones de sabor, también se requiere que el
número de tajadas de queso sea al menos el doble de las tajadas de jamón. Es necesario que se le brinde al menos
una taza de jugo. Se desea seleccionar las opciones de alimentos a brindar de la merienda, de forma que se minimice
el costo asociado y que se cumplan los requerimientos.
Tabla 4
Preguntas cerradas
¿La variable de decisión que está generando su caso es la siguiente?
¿Qué tipo de parámetros se deberían tener en cuenta para el desarrollo de su caso?
¿Cuál es la restricción que determina el mínimo número de calorías? Siendo X1= Tajadas de pan, X2= Tajadas de jamón, X3=Tajadas
de queso, X4=Tazas de yogurt, X5= Galletas, X6= Tazas de jugo.
¿Cuál es la restricción que determina el máximo número de gramos de proteína? Siendo X1= Tajadas de pan, X2= Tajadas de jamón,
X3=Tajadas de queso, X4=Tazas de yogurt, X5= Galletas, X6= Tazas de jugo.
¿Según el caso de la restricción determina el número de calorías de grasa en la merienda? Siendo X1= Tajadas de pan, X2= Tajadas
de jamón, X3=Tajadas de queso, X4=Tazas de yogurt, X5= Galletas, X6= Tazas de jugo.
¿Según el caso de la restricción determina la relación entre número de tajadas de jamón y queso? Siendo X1= Tajadas de pan, X2=
Tajadas de jamón, X3=Tajadas de queso, X4=Tazas de yogurt, X5= Galletas, X6= Tazas de jugo.
Fuente: Autores.
Tabla 5
Preguntas abiertas
1. ¿Para qué se utiliza la condición de no negatividad en un
problema de Investigación de Operaciones?
2. ¿Cuántas soluciones óptimas puede tener un problema?
3. ¿Qué es una solución factible?
4. ¿Cuándo se dice que un problema tiene múltiples soluciones
óptimas?
5. ¿Cuándo se considera que la solución no es factible?
6. ¿Qué tipos de solución puede haber en un modelo de
programación lineal?
7. ¿Qué significa que una solución es óptima?
8. ¿Usualmente cuántas soluciones factibles tiene un problema?
9. ¿A qué hacen referencias las restricciones de su caso?
(Mencione al menos 3)
10. ¿Para qué se utiliza el término Xij al definir una variable de
decisión?
11. ¿Qué le ofrece la Investigación de Operaciones al ingeniero
industrial en su vida laboral?
12. En un problema general, de acuerdo con sus
conocimientos, ¿cómo interpretaría usted la siguiente
solución óptima? X1:2 X2: 6 z = $36.000
13. ¿Cuáles son las partes de un modelo de programación lineal?
14. ¿Qué significa que una restricción sea de tipo =?
15. ¿Para qué sirve el software Gusek?
16. ¿Considera que todas las restricciones deben estar expresadas
en función de las variables de decisión??
17. Cuando se habla de una restricción de capacidad u oferta, ¿a
qué se hace referencia?
18. ¿Qué se debe tener en cuenta a la hora de crear un conjunto en
Gusek?
19. ¿Cómo expresaría su función objetivo con notación
matemática?
20. Con base en su caso, ¿qué parámetros crearía?
21. Con base en su caso, ¿qué conjuntos crearía?
22. ¿Cómo expresaría sus restricciones con notación matemática?
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1. ¿Para qué se utiliza la condición de no negatividad en un
problema de Investigación de Operaciones?
2. ¿Cuántas soluciones óptimas puede tener un problema?
3. ¿Qué es una solución factible?
4. ¿Cuándo se dice que un problema tiene múltiples soluciones
óptimas?
5. ¿Cuándo se considera que la solución no es factible?
6. ¿Qué tipos de solución puede haber en un modelo de
programación lineal?
7. ¿Qué significa que una solución es óptima?
8. ¿Usualmente cuántas soluciones factibles tiene un problema?
9. ¿A qué hacen referencias las restricciones de su caso?
(Mencione al menos 3)
10. ¿Para qué se utiliza el término Xij al definir una variable de
decisión?
11. ¿Qué le ofrece la Investigación de Operaciones al ingeniero
industrial en su vida laboral?
12. En un problema general, de acuerdo con sus
conocimientos, ¿cómo interpretaría usted la siguiente
solución óptima? X1:2 X2: 6 z = $36.000
13. ¿Cuáles son las partes de un modelo de programación lineal?
14. ¿Qué significa que una restricción sea de tipo =?
15. ¿Para qué sirve el software Gusek?
16. ¿Considera que todas las restricciones deben estar expresadas
en función de las variables de decisión??
17. Cuando se habla de una restricción de capacidad u oferta, ¿a
qué se hace referencia?
18. ¿Qué se debe tener en cuenta a la hora de crear un conjunto en
Gusek?
19. ¿Cómo expresaría su función objetivo con notación
matemática?
20. Con base en su caso, ¿qué parámetros crearía?
21. Con base en su caso, ¿qué conjuntos crearía?
22. ¿Cómo expresaría sus restricciones con notación matemática?
Fuente: Autores.
Anexo VIII: Evidencia fotográca
Figura 7. Presentación de la lúdica. Figura 8. Realimentación de la lúdica.
Figura 9. Ganadores de la lúdica.
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Anexo IX: Resultados de preguntas en escala de Likert
Armación
1
Armación
2
Armación
3
Armación
4
Armación
5
Armación
6
Armación
7
Armación
8
Armación
9
Armación
10
Est.1 4 5 4 4 4 4 3 4 5 4
Est.1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Est.1
5
5
5
1
1
5
3
5
5
5
Est.1
3
4
4
3
4
2
3
2
3
5
Est.1
5
5
5
4
4
4
3
2
3
5
Est.1
4
5
5
3
5
5
5
5
4
4
Est.1 5 5 5 3 4 3 4 4 3 4
Est.1
4
4
3
4
4
5
5
4
3
4
Est.1 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
Est.1
5
5
5
4
5
5
5
5
5
5
Est.1
5
5
5
4
5
5
5
5
5
5
Est.1 5 5 5 3 4 5 5 5 5 5
Est.1
5
4
4
3
4
5
3
4
4
4
Est.1
5
5
4
5
5
4
5
5
5
5
Est.1 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5
Est.1
5
5
4
4
5
5
5
5
5
5
Promedio
4,69
4,81
4,56
3,63
4,31
4,5
4,31
4,38
4,38
4,69
% ar 94 % 96 % 91 % 73 % 86 % 90 % 86 % 88 % 88 % 94 %
Tabla 6
Resultados de medición de percepción y aceptación cuantitativa de la lúdica
Fuente: Autores.
Anexo X: Resultados de preguntas abiertas
Tabla 7
Resultados de medición, de percepción y aceptación cualitativa de la lúdica
Preguntas abiertas Respuestas con mayor repetición Estudiantes
¿Qué aspectos recomendaría para mejorar la lúdica? Dar más tiempo para las respuestas 5
¿Qué le gusto de la lúdica? La competitividad 3
¿Qué no le gusto de la lúdica? Falta más explicación en los casos y preguntas
4
Fuente: Autores.
I+D Revista de Investigaciones ISSN 2256-1676 / ISSN en línea 2539-519X
Volumen 15 Número 2 Julio-Diciembre de 2020 pp. 148-162
Ariel Donaldo Caicedo Mora, Daniel Sebastián Benítez Agudelo, Angie Marcela Ramírez Rubio
CEREBR-IO: Actividad lúdica para la enseñanza y el fortalecimiento de la Investigación de Operaciones