Educación y alfabetización científica del agua mediante robótica educativa a través de un análisis mixto

• Alejandro de la Hoz Serrano ^[1] ; Lina Viviana Melo Niño ^[1] ; Nuno Miguel Taborda Cid Dorotea ^[2] ; Florentina Cañada Cañada ^[1] ; Javier Cubero Juánez ^[1]
  1. [1] Universidad de Extremadura

     Universidad de Extremadura

     Badajoz, España

     
  2. [2] Universidade de Lisboa

     Universidade de Lisboa

     Socorro, Portugal

     
• Localización: Campus Virtuales, ISSN-e 2255-1514, Vol. 15, Nº. 1 (Enero/January), 2026, págs. 91-108
• Idioma: español
• DOI: 10.54988/cv.2026.1.1665
• Títulos paralelos:
  • Water science education and literacy using educational robotics through mixed analysis
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• Resumen
  • español

    La Educación y Alfabetización científica del Agua es uno de los mayores desafíos del siglo XXI. Además, el empleo de herramientas educativas digitales que mejoren este aprendizaje es vital en todas las etapas educativas. El estudio tiene como objetivo analizar el aprendizaje del Ciclo del Agua, antes y después de una intervención basada en Robótica Educativa. Para ello, se emplea un diseño quasi-experimental y enfoque mixto sobre una muestra de 15 docentes en formación. Los resultados muestran que el nivel de conocimiento científico mejoró significativamente de Problemático (48.36%) a Excelente (83.36%). Además, el análisis de las Redes Asociativas de Cognición refleja una mayor comprensión y capacidad de conexión entre conceptos, así como una distribución y agrupación más coherente. Por tanto, se aboga por un incremento de intervenciones basadas en Robótica Educativa, así como por el aumento de estudios mixtos que engloben análisis de grafos para complementar la evaluación del aprendizaje.

  • English

    Water education and literacy is one of the greatest challenges of the 21st century.

    Furthermore, the use of digital educational tools that improve this learning is vital at all stages of education. The study aims to analyze learning about the water cycle before and after an intervention based on Educational Robotics. To this end, a quasi-experimental design and mixed approach are used on a sample of 15 pre-service teachers. The results show that the level of scientific knowledge improved significantly from Problematic (48.36%) to Excellent (83.36%). In addition, the analysis of Associative Cognition Networks reflects a greater understanding and ability to connect concepts, as well as a more coherent distribution and grouping. Therefore, we advocate for an increase in interventions based on Educational Robotics, as well as an increase in mixed studies that include graph analysis to complement the evaluation of learning.

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