Representaciones
de estudiantes de educación secundaria sobre la división celular mitótica: una
experiencia con realidad aumentada
High school student representations
of mitotic cell division: an augmented reality experience
Mg. Francisco López-Cortés. Profesor Asistente de
Universidad. Universidad de La Serena. Chile
Dr. Eduardo Ravanal Moreno. Profesor Asistente de
Universidad. Universidad Alberto Hurtado. Chile
Mg. Claudio Palmas-Rojas. Profesor Asociado de
Universidad. Universidad de La Serena. Chile
Dr. Cristian Merino Rubilar. Profesor Adjunto de
Universidad. Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Chile
Recibido:
2020/10/18 Revisado: 2020/11/09 Aceptado: 2021/03/15 Preprint:
2021/04/22 Publicado: 2021/09/01
Cómo citar este artículo:
López-Cortés, F.,
Ravanal Moreno, E., Palma Rojas, C., Merino Rubilar. C. (2021). Representaciones
de estudiantes de educación secundaria sobre la división celular mitótica: una
experiencia con realidad aumentada [High school student representations of
mitotic cell division: an augmented reality experience]. Pixel-Bit. Revista
de Medios y Educación, 62, 7-37. https://doi.org/10.12795/pixelbit.84491
RESUMEN
El artículo presenta
una secuencia de enseñanza y aprendizaje sobre la división celular mitótica
para estudiantes de educación secundaria, la cual contiene como apoyo
tecnológico una aplicación móvil de realidad aumentada (RA). El objetivo fue
promover la visualización del proceso de la división mitótica y con ello
promover explicaciones más robustas y complejas evaluadas mediante una clave de
niveles de representaciones externas. Las actividades propuestas tuvieron por
objeto que los participantes fueran capaces de describir, relacionar, explicar
e interpretar las diferentes fases de la división celular mitótica. La
metodología correspondió a un diseño pre-experimental. Los datos recolectados
(n= 162) corresponden a las producciones de los estudiantes (dibujos), que
forman parte de las actividades de la secuencia, los cuales fueron comparados
con una matriz de niveles de representación. Los resultados indican que, las
producciones elaboradas por los participantes transitan desde representaciones
iniciales que se corresponden con una descripción icónica del proceso hacia
representaciones que contienen una mayor carga semántica y semiótica.
ABSTRACT
This article reports on the implementation of a teaching
and learning sequence on mitotic cell division for secondary education students
that uses as technological aid an augmented reality (AR) mobile application.
The objective was to promote the visualization of the mitotic division process
and thereby promote more robust and sophisticated explanations as evaluated
using a representation level key. The proposed activities were intended for the
participants to be able to describe, relate, explain, and interpret the
different phases of mitotic cell division. The methodology is based on a
pre-experimental design. The data collected (n= 162) correspond to the
students’ productions (drawings), which are part of the activities of the
sequence, which are compared with a matrix of representation levels. The
results suggest that, throughout the sequence, the productions made by the
participants transition from initial representations consisting in an iconic
description of the process to representations containing a higher semantic and
semiotic load.
PALABRAS CLAVES · KEYWORDS
Enseñanza de las
Ciencias; Biología celular; Tecnologías de la Información y la Comunicación;
Desarrollo de capacidades
Science Teaching; Cell biology; Technology of the information
and communication; Capacity building
1.
Introducción
Enseñar biología en el ámbito escolar contribuye a que los estudiantes logren interpretar y resignificar fenómenos cotidianos y reconstruir “en su cabeza” un modelo que les permita explicar, predecir, como también favorecer pensamientos y lenguajes para decidir qué hacer y no hacer, frente a una situación importante para él o en una situación cotidiana en contexto (Winterbottom, 2017). Así, aprender biología también implica diseñar, construir, modificar y poner a prueba modelos acerca del mundo a través del lenguaje y la experiencia (Guidoni, 1985; Lemke, 1997; Izquierdo, 2007). En ese plano, los modelos mentales constituyen la representación de un fragmento del entorno, fragmentación que es vista como la generación de un conjunto de modelos que permiten comprender situaciones cotidianas significativas de un entorno particular (Gilbert & Justi, 2016), implicando el pensamiento de los estudiantes y la promoción de acciones mentales como proceso de modelamiento (Justi, 2006). Adscribir a este enfoque, obliga una atención cuidadosa sobre las representaciones externas usadas en la enseñanza de la biología y su incidencia en la construcción de representaciones internas, producto del proceso de visualización (Gilbert, 2005). En consecuencia, la enseñanza de la Biología debe reconocer la naturaleza ontológica de la disciplina como los procesos físico-químicos que acompañan y que se desarrollan bajo ciertas condiciones espacio-temporales (Spinelli et al., 2016). Esto significa que, no es suficiente hacer un esquema en la pizarra que muestre una célula en metafase mitótica y obviar la condición espacial y temporal en que esta ocurre, por ello, aumentar la oferta de representaciones externas de los procesos, enriquece las representaciones internas existentes o la construcción de otras nuevas (Eilam, 2013). Así, al describir los procesos biológicos como unidades dinámicas, se promueve el tránsito cognitivo desde niveles de representación macroscópicos a simbólicos y viceversa, necesarios para hacer de las situaciones del entorno un modelo mental “útil”.
Para
Gilbert y Justi (2016), el diseño, creación, uso, prueba y comunicación de
modelos, implica visualizar. Esta capacidad, incluye las representaciones
"internas" o mentales y las "externas" o públicas. Estas
últimas, relevantes en la educación científica al favorecer el aprendizaje de
ciertas ideas, además de, constituirse en formas de expresar el pensamiento de
quienes aprenden. En esta perspectiva, la modelización a través de la
visualización debiera permitir al estudiantado “transitar” por distintos
niveles de representación de una situación o fenómeno a modelizar,
contribuyendo al desarrollo del pensamiento científico en el contexto escolar.
En adición, hacer de la visualización una herramienta cognitiva que ayude a
situar los fenómenos o situaciones a modelizar, considerando su escala
espacio-temporal. Generar un ambiente que inste a los estudiantes a acceder
esos conocimientos, brinda posibilidades de tránsitos cognitivos por los
distintos niveles de una representación (Kozma & Russell, 2005),
favoreciendo el aprendizaje con sentido en la construcción de modelos
descriptivos e interpretativos acerca de los fenómenos modelizados, es decir,
alcanzar aprendizajes profundos. Sobre la base de lo expuesto, la presente
investigación busca explorar los niveles de representación externa de
estudiantes de secundaria acerca de la división celular mitótica al trabajar
con una secuencia que promueve la capacidad de visualización a través del uso
de tecnología de realidad aumentada.
1.1.
La visualización y la enseñanza de fenómenos complejos en ciencias
Promover
y desarrollar la visualización es trascendental en ciencia, porque esta busca
construir explicaciones causales de los fenómenos a través de las experiencias
de cómo es el mundo, especialmente una porción de él que no necesariamente es
visible al ojo humano (Jones et al., 2011; Mathai & Ramadas 2009; Rundgren
et al., 2012). Su desarrollo es muy importante para el aprendizaje de las
ciencias, ya que: a) se proporcionan explicaciones perfectibles de
fenómenos naturales; y, b) describe las causas que llevan a los efectos particulares
en que científicos y científicas están interesados. Para su aprendizaje,
los estudiantes deben comprender diferentes representaciones de conceptos y
procesos científicos, y ser capaces de trasladarlos de una forma de
representación a otra (Ainsworth, 1999). Esto requiere comprender y trasladarse
entre distintos modos de representación en un contínuo de incremento y
abstracción que va desde objetos concretos al lenguaje (Tsui & Treagust,
2013). Deben comprender además, los aspectos característicos de los niveles de
representación macroscópico, microscópico, sub-microscópico y simbólico que les
permitan trasladarse mentalmente entre ellos (Tsui & Treagust, 2013). Esta
habilidad es necesaria para la plena apreciación y generación de las explicaciones
científicas de los fenómenos naturales.
La
visualización desempeña un papel importante en la formación científica y se
argumenta que los estudiantes para aprender ciencias deben desarrollar una
capacidad de visualización (Brooks, 2009). Gilbert y Justi (2016) proponen que
la visualización está relacionada con la formación de una representación
interna a partir de una representación externa, de modo que se retiene la
esencia y las relaciones espacio temporales características de la
representación externa. Como la visualización se realiza sobre la base de un
modelo, se presenta un problema epistemológico y ontológico, dado que los
“modelos” son colocados en el espacio público (libros de texto, videos, tv,
otros) a través de una serie de modos de representación (Gilbert, 2005).
Se
acepta ampliamente que un modelo es “una representación de una idea, objeto,
evento, proceso o sistema, creado con un objetivo específico" (Justi,
2006). De alguna manera, esta representación abstrae y traduce la entidad
modelada no solo a partir de percepciones directas, sino también de ideas
anteriores. Entonces, en la actividad científica, imaginar implica modelar. El
proceso de modelamiento también significa cambiar las formas de hablar sobre
los fenómenos y el modelo generado, es decir, se puede pensar con y en ellos,
comunicar, discutir e intervenir el mundo (Galindo, 2009). Inicialmente, las
palabras o dibujos utilizados para describir un fenómeno o alguna
interpretación provienen del lenguaje cotidiano y de analogías relacionadas con
situaciones o explicaciones que ya se conocen (Renström et al., 1990; Selley,
2000). Si la visualización es un aspecto importante, entonces no poseer esta
competencia tendría graves consecuencias para las oportunidades de aprendizaje
(Merino & García, 2019; Munford & Teles, 2015). Si bien, existen
algunos estudios sobre las consecuencias de la ausencia de esta capacidad en
menores, parece probable que problemas similares enfrentan también estudiantes
de secundaria en áreas de biología, química y física. Yu y colaboradores (2009)
identifican varios problemas en química, siendo los más significativos: a)
dificultades para representar en los niveles sub-micro y simbólicos un fenómeno
previo, representado a nivel macroscópico (Órdenes et al., 2014) y b) en
particular, se encuentran con dificultades para interpretar en el nivel
sub-micro una reacción representada en el plano simbólico (Krajcik et al.,
1988). Por tanto, sin una capacidad de visualización, los estudiantes
encuentran grandes dificultades para poder llevar a cabo tareas exigentes en la
clase de ciencias. En biología, un modelo se puede representar en niveles
macro, micro, sub-micro y simbólico, y cada nivel puede ser expresado en
representaciones externas. Dotar de sentidos para cualquiera de estas
representaciones es la "visualización”, y en ella tanto las
representaciones externas de tales modelos como las internas que se forman de
ellos, están en el centro de convertirlos en conocimiento (Gilbert, 2008).
Desde
esta perspectiva y siguiendo la extensa literatura de John Gilbert y
colaboradores (Gilbert & Justi, 2016; Gilbert & Boulter, 1998; Gilbert
et al., 1998a, b) el estudiante que es capaz de demostrar la adquisición de
esta capacidad de visualización cuando:
•
Demuestra
comprensión sobre las convenciones existentes para representar todos los modos
(macro, micro y simbólico) y submodos (3D, 2D, 1D). Es decir, lo que pueden y
no pueden representar.
•
Traducen
un modelo dado entre los modos y submodos en los que puede representarse.
•
Construyen
una presentación dentro de cualquier modo y submodo de dimensionalidad para un
propósito dado.
•
Resuelven
un problema novedoso utilizando un enfoque basado en modelos. Esto puede
hacerse dibujando una analogía adecuada a un problema ya resuelto (Polya, 1957,
p. 27), o bien proporcionando una señal de recuerdo visual y dejando fuera
información irrelevante de la percepción del problema (Beveridge & Parkins,
1987, p. 235).
•
Para
traducir lo anterior en desempeños observables, en este estudio utilizamos la
idea de “esquema de progresión” en la “competencia de representación” de Kozma
y Russell (2005) en clave de niveles de representación, que son específicas a
cada noción científica, en nuestro caso, la división celular mitótica (Tabla
1). A partir de estos niveles, los autores, sugieren oportunidades educativas y
retroalimentaciones que podrían proporcionarse a cada estudiante en virtud de
sus producciones.
1.2.
Tecnologías inmersivas para la favorecer la visualización en la clase de
ciencias
La
literatura en el ámbito de promover en nuestros estudiantes explicaciones de
fenómenos biológicos más robustas y complejas, sugiere el uso explícito de
recursos multimedia tantos como sea posible en la enseñanza, con el argumento
que acceder a la información simultáneamente, tanto en forma verbal como
visual, aumenta la probabilidad de un aprendizaje efectivo (Mayer, 1997). Los
informes Horizon Report del 2004 al 2019 (Madden, 2011; Alexander et al.,
2019), identifican y describen las tecnologías que tendrán un impacto significativo
en la educación los próximos 20 años, entre ellas la realidad aumentada (RA),
como una tecnología inmersiva que permite combinar los objetos del mundo real
con objetos virtuales, coexistiendo en el mismo espacio como en el mundo real
(Azuma et al., 2001).
Esta
tecnología en los años noventa fue usada en el entrenamiento de pilotos de
aviones y una década después, asociado principalmente a la mejora en las
capacidades y funcionalidad de los dispositivos móviles (Garzón et al., 2019),
su uso se ha extendido a la industria, entrenamiento, manufactura, turismo y
negocios (Akçayır & Akçayır, 2017). Algunas revisiones de
estudios sobre el uso de la RA, dan cuenta de sus bondades, limitaciones y su
potencial educativo, así como de sus desafíos y condicionantes (Arici et al.,
2019; Garzón et al., 2019; Akçayır & Akçayır 2017; Cabero et al.,
2019; Pedaste et al., 2020). Así y por todas sus potencialidades para el
aprendizaje, la RA comienza a permear el ámbito educativo, principalmente en medicina,
geografía, literatura, matemáticas, aunque con un bajo número de
investigaciones en el área de las ciencias (Arici et al., 2019). En el caso de
la Biología, podemos encontrar los desarrollos más auspiciosos como recursos
para el aprendizaje en educación médica (Tang et al., 2020), ciencias
ambientales, ecología y conservación, genética, biología celular y molecular,
con una cobertura que se extiende a todos los niveles educativos (Garzón et
al., 2019), aunque la mayor parte de estos trabajos se han hecho sin la ayuda
de una teoría de aprendizaje cognitiva, epistemológica o social para predecir y
explicar los resultados. La integración de esta tecnología al diseño de
secuencias para promover la visualización es un desafío y una oportunidad
(Merino et al., 2015) que permitiría al estudiante apoyarse con contenidos
altamente interactivos, beneficiarse de la relación que tienen los objetos del
espacio que los rodea con los conceptos aprendidos y adquirir destrezas para
interpretar el conocimiento con experiencias y la experimentación en el mundo
real (Fabri et al., 2008). En este sentido Barroso-Osuna et al. (2018) señalan
que algunas limitaciones al uso de esta tecnología es que: i) hay más
propuestas tecnológicas que prácticas educativas de su incorporación; ii) la novedad
está llevando a una falta de reflexión teórica, en especial dar respuesta a
preguntas epistémicas centrales: qué enseñar y en especial por qué enseñar y
iii) faltan materiales educativos adecuados al currículo. Es así como el uso de
realidad aumentada en escenarios educativos sigue siendo un área abierta de
investigación.
2.
Metodología
El
estudio adscribe al paradigma de investigación cuantitativo de diseño
pre-experimental, con una evaluación de pre y postest de las representaciones
de los estudiantes sobre el fenómeno mitótico. El estudio plantea dos
objetivos, que son:
a)
Evaluar
las representaciones de los estudiantes acerca del fenómeno mitótico mediante el
análisis de explicaciones sobre una situación cotidana (cicatrización de una
herida).
b)
Detectar
cambios en los niveles de representación del estudiantado que participa del
estudio cuando trabajan con una secuencia que promueve la capacidad de
visualización a través del uso de realidad aumentada.
c)
De
los objetivos se desprende nuestra hipótesis de trabajo, en la cual planteamos
que con posterioridad a su participación en una clase de visualización por
medio de realidad aumentada y respecto de su nivel de representación previo,
los estudiantes no presentan diferencias significativas en cuanto a nivel de
representación de la División Celular Mitótica.
2.1.
Muestra
A
través de un muestreo no probabilístico intencional se logró trabajar con 262
estudiantes de segundo año de educación secundaria de dos establecimientos
educacionales públicos de la comuna de La Serena en Chile. El grupo total de
estudiantes estuvo compuesto por 103 hombres y 159 mujeres, con una edad
promedio de 15,8 (± 0,75 años) y mediana de 16 años. El contenido curricular
disciplinar que cursaban fue, división celular mitótica.
2.2.
Descripción del recurso
Se
diseñó una secuencia de enseñanza y aprendizaje (SEA) apoyada con tecnología de
realidad aumentada. La SEA fue construida bajo la perspectiva del ciclo
socio-constructivista propuesto por Jorba y Sanmartí (1996), que considera el
aprendizaje de la ciencia como la construcción y modificación de
representaciones a través del lenguaje (e.g., verbal, icónico) y la
experiencia. La aplicación móvil (App) fue “División Mitótica 3D©” desarrollada
por LIITEC-ULS (liitec.userena.cl/rte), disponible para descarga gratuita en
PlayStore y AppStore. La App permite a sus usuarios indagar acerca de la
división celular, manipulando ampliamente la representación externa del
fenómeno (Figura 1) con el objeto de favorecer su abstracción y extensión, es
decir, detectar y extraer información relevante para realizar generalizaciones
a partir de ciertas representaciones (Tsui & Treagust, 2013).
Para
su uso en la clase con apoyo de la App esta fue preinstalada en tablets Samsung
Galaxy A2016 ™ (10,1”; SO Android v9), que fueron entregadas a cada estudiante
al inicio de la clase, junto con la Secuencia de Enseñanza y Aprendizaje
impresa (Figura 1a). Una vez que la cámara de la Tablet apunta al marcador,
aparece en la pantalla un modelo 3D que se puede rotar, hacer zoom y además en
el vértice inferior izquierdo aparece una fotomicrografía de la etapa
correspondiente (Figura 1b y 1c) de la división celular mitótica: profase,
metafase, anafase, telofase, incluyéndose además la citocinesis e interfase.
Semanas antes de la implementación se trabajó con los profesores para el uso de
la App y durante la implementación se contó con el acompañamiento de personal
de tecnología del establecimiento para resolver cualquier problema técnico en
el uso de ésta.
Figura 1.
La fase de a) implementación en aula y modelos 3D de b) anafase y c)
metafase mitótica
Nota.
Elaboración propia
2.3.
Instrumento de recogida de datos
Para
comparar el nivel de las representaciones de los estudiantes sobre la división celular
mitótica, se diseñó un instrumento que fue utilizado como pretest y postest,
con el siguiente enunciado e imagen (Figura 2).
Enunciado usado en el pretest y postest
El
enunciado usado, permite recuperar alguna vivencia o experiencia de los
estudiantes en torno a la cicatrización de heridas. Asunto que favorece la construcción
de representaciones internas plausibles de ser expresadas. El instrumento fue
usado en dos momentos. El primero, se aplicó a los estudiantes luego del cierre
de una clase sin usar la App de realidad aumentada (pretest). El segundo, se
aplicó al cierre de una clase en que los estudiantes utilizaron la secuencia
con la aplicación móvil (postest).
2.4.
Procedimiento de análisis de la información
El
instrumento para evaluar el nivel de representaciones del pretest y postest fue
una rúbrica adaptada de Kozma y Rusell (2005). En ella se reconocen cinco
niveles de representación y una descripción operacional de cada una (Tabla 1).
El instrumento se ajustó al objeto de enseñanza -división celular mitótica- y
fue validado mediante metodología de pares de expertos (Robles Garrote &
Rojas, 2015). El procedimiento para asignar el nivel de representación implicó
dos observadores, quienes usaron la rúbrica para analizar las repuestas
(dibujos) de los estudiantes del pretest y postest. Del total de 262 participantes,
se seleccionaron solo los dibujos de aquellos participantes que completaron el
pretest y el postest, con lo cual la muestra se redujo a 162 pares de casos
válidos (61,8 %). Se excluyeron 100 participantes debido a la ausencia de
respuestas en el pretest (n= 38), postest (n= 40) o en ambos (n= 22).
Table 1
Resumen de los niveles de representación
|
Niveles |
Descripción
|
Desempeño |
|
1 |
Representación como una descripción. Cuando se le solicita
representar un fenómeno físico, la persona genera representaciones basadas
solo en sus características físicas. Es decir, la representación es un
isomorfo, una descripción icónica del fenómeno en un punto determinado en el
tiempo. |
El estudiante explica el proceso de sanación de la
herida, dibujando el corte de la herida abierto y luego cerrado en un nivel
macroscópico. Puede haber alusión a la cicatrización. A la vez, el estudiante
es capaz de dibujar el contorno de una célula o más células a nivel
microscópico, sin considerar contenido celular, sugiere división y aparecen
numerosas células circulares. |
|
2 |
Capacidades simbólicas primitivas. El estudiante puede
estar familiarizado con un sistema de representación formal, pero su uso no
es más que una lectura literal de las características de la superficie de
representación, sin tener en cuenta la sintaxis y la semántica. |
A nivel micro y simbólico (capacidades simbólicas
primitivas), el estudiante es capaz de dibujar el contorno de una célula que
origina a células derivadas, incluye flechas para indicar célula madre y
células hijas o algún tipo de representación simbólica del proceso. Puede
aparecer la idea de movimiento, contorsiones, estrangulamiento, de una
estructura que crece y se divide. |
|
3 |
Uso sintáctico de representaciones formales. El
estudiante es capaz hacer conexiones a través de dos representaciones
diferentes de un mismo fenómeno, basadas únicamente en las reglas sintácticas
o características superficiales compartidas, en lugar del significado
subyacente de las diferentes representaciones y sus características
compartidas. |
El
estudiante da cuenta de una representación formal de las células, utilizando
un modelo de células más complejo (más que contornos), lo que incluye
interior y contenido celular característico del proceso divisional (huso,
centríolos, núcleo, cromatina, cromosomas, hilos condensados o
descondensados). Hay una mayor especificidad y un modelo más complejo de
célula (con núcleo o material nuclear). En lo simbólico se representa que la
herida tiene como efecto la reproducción celular. La herida es el estímulo y
la reproducción es el resultado estableciendo correlacionalidad, aunque no
necesariamente se puede explicar la razón subyacente por la cual se
reproducen. En lo sintáctico, refiere a la expresión de causalidad, es decir,
ante un estímulo las células se dividen. |
|
4 |
Uso semántico de representaciones formales. El
estudiante puede proporcionar un significado común subyacente para varios
tipos de representaciones superficialmente diferentes y transformar cualquier
representación dada en una representación equivalente en otra forma. El
estudiante utiliza de forma espontánea representaciones para explicar un
fenómeno, resolver un problema, o hacer una predicción. |
Establece
relaciones causales entre la herida y la reproducción, se reconoce el
estímulo subyacente por el cual se inicia la reproducción. Se evidencia una
comprensión que el cambio en la densidad o distancia de las células es el
estímulo. Se evidencia que el corte es el estímulo, hay una relación
espacio-temporal (hay una idea de lo que sucede antes, durante y después del
corte). Se evidencia la pérdida de células producto de la herida, las cuales
son reemplazadas por células nuevas, explicando así la cicatrización como un
proceso. Se observa una representación más acabada del proceso de división
celular, mostrando presencia y ausencia de envoltura nuclear y cromosomas que
se reparten o migran hacia los polos celulares. |
|
5 |
Uso reflexivo. El estudiante puede usar las
características específicas de la representación para justificar las problemáticas
dentro de un contexto social y retórico. Él o ella puede seleccionar o
construir la representación más adecuada para una situación particular y
explicar por qué la representación es más apropiada que otra. |
Se observa un tránsito del nivel macro al micro y
viceversa. Hay abstracción. Hay transferencia, sirve para pensar en otros
fenómenos equivalentes conocidos más allá de la herida de la mano (otras
circunstancias, otros seres vivos). Se da cuenta de otras situaciones donde
se puede aplicar el mismo proceso que explica la cicatrización (división
celular). De esta manera, el mismo proceso permite explicar cómo se sana una
herida, permitiría también explicar el crecimiento de los seres vivos y su
capacidad para reparar sus tejidos. |
Nota. Tomado y
adaptado de Kozma y Rusell (2005)
2.5.
Técnicas de análisis de la información
Para
la codificación y análisis de la información se consideraron los 162 pares de
dibujos válidos.
2.5.1.
Pre y postest
Para la
asignación del nivel de representación cada observador recibió una breve
asistencia para comprender y usar la rúbrica diseñada. Posteriormente, cada
observador, por separado, asignó a los 162 pares de dibujos un nivel de
representación. Finalmente, para garantizar validez en el procedimiento de
asignación de niveles de representación, se aplicó el índice de concordancia de
Kappa de Cohen considerando 6 niveles de fuerza de concordancia: pobre, leve,
aceptable, moderada, considerable y casi perfecta (Taber, 2018). La validación
de códigos asignados por los observadores mostró un valor de k= 0,822 para el
pretest y de k= 0,756 para el postest, con una fuerza de concordancia “casi
perfecta” y “considerable”, respectivamente. El valor explicado por el azar es
de 20% aproximado para cada caso. Para establecer diferencias entre los niveles
obtenidos en el pre y postest se utilizó la prueba de Wilcoxon corregida por
continuidad y estimación del efecto del tamaño. Los análisis fueron ejecutados
usando Stata v16 (StataCorp, 2019).
3.
Análisis y resultados
3.1.
Análisis descriptivo e interpretativo de los dibujos de los estudiantes
3.1.1.
Pretest
El
análisis de los 162 dibujos del pretest, muestra que el 56% de los estudiantes
(n= 90) dan cuenta de representaciones clasificadas como una descripción –nivel
1- según la rúbrica usada para ello (Tabla 1). Este tipo de representación
privilegia las características físicas del fenómeno de sanación de una herida,
dibujando solamente el contorno de una o más células, sin considerar contenido
celular. Mientras que el 42% de los dibujos analizados (n= 68) dan cuenta de
una representación de tipo simbólica primitiva -nivel 2- caracterizada por
dibujos de carácter formal con una lectura literal del fenómeno de sanación de
heridas. Lo anterior, muestra la predominancia de representaciones de tipo
macroscópico del fenómeno de sanación de heridas (98 %). Solo un 2,0% de los
dibujos (n= 4) es clasificado en nivel 3, caracterizado por representaciones
formales de las células, utilizando un modelo de células más complejo (más que
contornos), que incluye estructuras interiores, contenido celular
característico del proceso divisional y establece alguna relación con el proceso
de sanación de la herida. No se evidencian dibujos que alcancen el nivel 4 o 5
de representación.
3.1.2.
Postest
Una
vez implementada la secuencia de enseñanza y aprendizaje (SEA) apoyada con
realidad aumentada (SEA), se analizaron los 162 dibujos generados en la
actividad de cierre, correspondiente al postest. El 18,5% de los dibujos fueron
clasificados en nivel 1 (n= 30), es decir, representaciones como una
descripción. En tanto, el 46,3% (n= 75) correspondieron a representaciones de
carácter simbólico primitivo, nivel 2. Se observó una disminución de las
representaciones del tipo macroscópico (64,8 %), transitando hacia dibujos más
complejos y robustos del tipo microscópico. Se registra mayor especificidad y
una visión más compleja de célula (con núcleo o material nuclear). En lo
simbólico se representa que la herida tiene como efecto la reproducción
celular. La herida es el estímulo y la reproducción es el resultado,
estableciendo correlación, aunque no necesariamente se puede explicar la razón
subyacente por la cual las células se reproducen. En lo sintáctico, refiere a
la expresión de causalidad, es decir, ante el estímulo las células se dividen.
Los
dibujos en nivel 3 correspondieron al 30,9% (n= 50), dando cuenta de la
capacidad de los estudiantes de relacionar representaciones. Finalmente, un
4,3% (n= 7) fue clasificado en Nivel 4, es decir, otorgan un significado común
a varias representaciones más acabadas del proceso de división celular, se
establecen relaciones causales entre la herida y la reproducción, se reconoce
el estímulo subyacente por el cual se inicia la reproducción, estableciéndose
una relación espacio-temporal. Se evidencia una comprensión que el cambio en la
densidad o distancia de las células es un estímulo. Se observa en los dibujos
una representación más acabada del proceso de división celular, mostrando
presencia y ausencia de envoltura nuclear y cromosomas que se reparten o migran
hacia los polos celulares. Finalmente, no se evidencian dibujos que den cuenta
del nivel 5, que permita justificar las problemáticas dentro de un contexto
social y retórico, para pensar en otros fenómenos equivalentes conocidos más
allá de la herida de la mano (otras circunstancias, otros seres vivos, como por
ejemplo salamandras o estrellas de mar que regeneran extremidades). Ejemplos de
dibujos se encuentran en la Figura 3.
Figura 3.
Ejemplo de dibujos según los niveles de
representación encontrados
3.1.3.
Análisis estadísticos
Para
establecer la existencia de diferencias en el nivel de representación obtenido
antes (pretest) y después (postest) de la implementación de la SEA apoyada con
realidad aumentada se utilizó la prueba no paramétrica de Wilcoxon corregida
por continuidad (de Vries, 1994). Como complemento de este estudio evaluamos el
comportamiento de la muestra de los niveles pre y postest por cada sexo de
manera independiente (i.e., masculino, femenino). Los resultados obtenidos
muestran que la variación en la respuesta total entre el pre y postest es
distinta de cero (V= 6222,5; p< 2,2 E-16; n= 162), que dicha respuesta es
positiva, con un incremento en el Nivel de postest y predominio de los rangos
positivos (Figura 4). Por lo que no aceptamos la hipótesis de igualdad de las
medianas poblacionales. Para este análisis el efecto del tamaño es grande (r=
0,706).
Considerando
la diferencia entre los niveles de representación del postest y pretest,
encontramos que el 4,0% de los estudiantes (n= 7) desciende en el nivel de
representación de postest (de Nivel 2 a Nivel 1), el 30 % de los estudiantes
(n= 48) no cambia su nivel de representación entre evaluaciones, mientras que
el 54 % progresa hacia un mayor nivel de complejidad (niveles 2, 3 y 4 respectivamente)
en sus representaciones sobre el fenómeno mitótico (n= 87), siendo mayoritario
desde el nivel 1 al 2 (53%), de nivel 2 a 3 (34%), y minoritario de 3 a 4
(1,0%). En base a los resultados, podemos señalar entonces que el recurso
genera un efecto de transición mayormente positivo, en las representaciones de
los estudiantes y, por tanto, en sus visualizaciones (Gilbert, 2005).
Resultados similares han sido encontrados en otras disciplinas como en química
a nivel de educación secundaria (Merino y García, 2019) y fisiología en
educación universitaria (González et al., 2020).
Figura 4.
Frecuencia absoluta de cada Nivel de
representación en pre y postest del total de estudiantes.
Los
cambios en dos niveles de representación ocurren en el 12% de los dibujos
totales analizados, siendo mayoritarios los cambios de nivel 1 a nivel 3 (70%),
que aquellos registrados de nivel 2 a nivel 4 (30%) (Figura 5).
Adicionalmente,
se analizó por separado la variación en los niveles de representación por sexo.
Se ejecutó separadamente la Prueba de Wilcoxon corregida por continuidad para
mujeres y hombres. Para mujeres la variación en la respuesta entre el pre y
postest es distinta de cero (V= 2015; p= 5,248 E-11; n= 162), por lo que
aceptamos la existencia de diferencias significativas en la respuesta y que
dicha respuesta es positiva, con un incremento en el Nivel del postest.
Diferencia individual del nivel de representación postest y pretest.
Para
este análisis el efecto del tamaño es grande (r= 0,693). En el caso de los varones,
se registra la misma tendencia, es decir, variaciones de la respuesta de pre y
postest distinta de cero (V= 1181; p= 6,396 E-10; n= 162), incrementos de las
diferencias positivas y un efecto grande del tamaño (r= 0,729) (Figura 6). Los
datos colectados muestran a la realidad aumentada como una tecnología que
genera andamiajes externos, que acompañan al estudiante dentro de su lógica
interna para moverse entre niveles de representación de la división celular
mitótica. Esto es consistente con lo planteado por Mayer (1997) en el sentido
que aumenta la probabilidad de un aprendizaje efectivo (mirado en clave de
progresión de la representación). Esto se observa en los dibujos que realizan
los estudiantes una vez finalizada la actividad con apoyo de la Aplicación
móvil.
Figura 6.
Distribución de las frecuencias de las
diferencias en el valor del nivel de representación entre el post y pretest
para mujeres y hombres
Nota. Elaboración propia
La
pregunta que queda a continuación es en qué medida los estudiantes
efectivamente se están movilizando entre niveles o simplemente están
transfiriendo aquello que la aplicación les permite hacer, generando una mejor
respuesta a las consignas y requerimientos del profesor. No obstante, si eso
fuese así, gran parte de los dibujos del postest debiesen estar en nivel 1
(representación física del objeto tal como se observa), centrado a nivel
macroscópico representando una lesión abierta, la que luego aparece cerrada. A
escala microscópica predominarían contornos esféricos que representan células,
sin consideración a contenido celular, ni células originales y derivadas. Sin
embargo, lo que nuestros análisis registran es que los productos estudiantiles
logran progresar hacia los niveles 2 y 3, donde aquello que dibujan ya no es
igual al objeto que observan, e incorporan en sus dibujos entidades simbólicas
distintas y otros elementos semánticos, en este caso, células originales que
generan células derivadas, representaciones simbólicas del proceso como flechas
y líneas, para representar movimiento, contorsiones, estrangulamiento de una
estructura que crece y se divide. En el nivel 3 se registraron representaciones
formales de célula, un modelo más complejo de ésta que consideraban, además de
los contornos celulares, presencia de estructuras características del proceso
divisional, como fibras, centríolos, distintos niveles de condensación del
material genético, cromosomas, acompañando más de una representación del
proceso. Se reconocen relaciones correlacionales entre la herida y la
proliferación celular. Ya en el nivel 4 observamos dibujos que presentaban
relaciones causales entre la herida y la reproducción celular, reconociéndose
el estímulo subyacente por el cual se inicia esta. Se evidencia una relación
espacio/temporal del proceso divisional, el cual es representado considerando
ambas variables. En este sentido, los cambios en los dibujos analizados
muestran que: a) la “nueva información”, es asimilada por los estudiantes; b)
la relacionan con aquellas ideas que están alojadas en sus estructuras cognitivas
de acogida y por tanto se “construye” una explicación sobre el fenómeno
mitótico y las relaciones de este con la cicatrización de una herida
superficial; c) el fenómeno re-construido evoluciona; y, d) producto de la
interacción, cambia hacia nuevos niveles de representación. Lo anterior es
concordante con los expuesto por Gilbert y Justi (2016), donde el recurso ha
posibilitado a los estudiantes “transitar” por distintos niveles de
representación del fenómeno a modelizar (sanación de una herida), contribuyendo
al desarrollo del pensamiento científico en contexto escolar. Observar
fenómenos que no son observables a ojo desnudo, que operan en la escala
microscópica, manipulando objetos, rotándolos, haciendo zoom, reconociendo
cambios de estructuras y en trayectorias de componentes celulares relevantes,
favorece los tránsitos desde lo microscópico e inaccesible, hacia su
caracterización a escala macroscópica. Con ello se logra el tránsito de modelos
explicativos desde niveles de representación menores, enfatizados en la
descripción física a niveles de mayor carga semántica. Estas posibilidades son
difíciles de obtener con otros recursos como por ejemplo el video (Safar,
2017), dado que se requiere intencionar el recurso para tal finalidad y no es
posible su manipulación por parte del estudiante. En este sentido la realidad
aumentada sería una tecnología con mayor “posibilidad de acción” que otros
recursos tecnológicos disponibles en el ámbito educacional escolar.
Todo
lo anterior, nos permite inferir que la realidad aumentada permite a los
estudiantes observar un fenómeno abstracto y descontextualizado desde
diferentes puntos de vista, favoreciendo la selección y uso de esquemas
mentales previos para procesar la nueva información, optimizando su memoria de trabajo
en pos de nuevos esquemas mentales. Adicionalmente, este tipo de dispositivos
son concebidos como altamente motivadores, estimuladores y dinamizadores del
pensamiento e interacción del estudiante con el dispositivo, del estudiante con
el conocimiento biológico, del estudiante con sus pares y profesor; relevando
los discursos del estudiantado –lenguajes- como un generador de
representaciones y de su evolución en este sentido. Es por ello, que
consideramos que el recurso en su conjunto (Secuencia y App), ofrece
oportunidades de aprendizaje efectivos, activos y ubicuos (Cabero et al.,
2019), generadores de representaciones más complejas y robustas en la
explicación de un fenómeno biológico complejo como es la división mitótica.
4.
Conclusiones
El
diseño de recursos tecnológicos que reconozcan la importancia de las
representaciones externas en los aprendizajes de estudiantes en el contexto
escolar tensiona la idea de que los recursos tecnológicos en la enseñanza
tienen valor en sí mismo. Esto, porque los estudiantes para un fenómeno
particular comparten distintos niveles de representación y, son estas
representaciones, su naturaleza y entendimiento por parte del estudiante, las
que pueden incidir en el tránsito hacia otras de mayor complejidad. Por lo tanto,
tipificarlas o situarlas en una categoría de nivel determinada, es una
oportunidad para comprender el pensamiento, pero a la vez, una oportunidad para
hacer del diseño del recurso tecnológico una alternativa para promover la
capacidad de representación y la movilidad cognitiva en distintos niveles. De
esta forma, la visualización contribuiría a la relación del pensamiento con
nuevos entornos según el aparato perceptivo de sus usuarios, relevando la
construcción de conocimiento en el contexto escolar (Tsui & Treagust,
2013).
Las
diversas explicaciones de los estudiantes dejan entrever que los modelos
científicos representados por dispositivos de realidad aumentada son “vistos”
de manera diferente por el estudiantado. Es decir, perciben algunas entidades del
modelo expresado por el recurso tecnológico, el que dialoga con un modelo
teórico propio (lo que sé del fenómeno), evaluando, para ajustar la
representación interna disponible del fenómeno visualizado.
En
esa perspectiva, la enseñanza de la biología para la comprensión de los
fenómenos implica atender a la escala temporal en la que suceden (Eilam, 2013),
cuestión no considerada en esta propuesta. En esta implementación no se
consideró la duración relativa del proceso de división celular, ni el tiempo de
las etapas descritas para la mitosis. Una alternativa es diseñar una versión de
la App incorporando los tiempos promedio de poblaciones proliferantes en tejido
meristemático de raíces de cebolla (Allium cepa).
Agradecimientos
Proyecto
Fondecyt 1180619 (ANID, Gobierno de Chile).
Proyecto
MINEDUC ESR ULS 1795 LIITEC (MINEDUC, Gobierno de Chile).
High school student representations of mitotic cell
division: an augmented realily experience
1. Introduction
Biology teaching in schools helps students interpret
and resignify everyday phenomena, as well as build mental models that allow
them to explain, predict, and promote thoughts and discourses for deciding what
to do and not to do in important or everyday situations (Winterbottom, 2017).
In this sense, learning biology implies designing, building, modifying, and
testing models of the world through language and experience (Guidoni, 1985;
Lemke, 1997; Izquierdo, 2007). These mental models represent a fragment of the
student’s environment and consist in a series of representations that help
understand important everyday situations in particular contexts (Gilbert &
Justi, 2016). This process requires the students’ thinking skills and the
promotion of mental actions as modelling processes (Justi, 2006). Ascribing to
this approach requires paying close attention to the external representations
used in biology teaching and their impact on the construction of the internal
representations that result from the visualization process (Gilbert, 2005).
Consequently, biology teaching must take into consideration the ontological
nature of the discipline as well as the associated physical and chemical
processes that take place under specific spatial-temporal conditions (Spinelli
et al., 2016). This means that it is not sufficient to draw on the board a
diagram showing a cell in mitotic metaphase without taking into consideration
the spatial-temporal conditions under which this phenomenon occurs. In this
regard, expanding the offer of external representations of the processes helps
enrich existing internal representations or promote new ones (Eilam, 2013). In
describing biological processes as dynamic units, we promote the cognitive
transition from macroscopic levels of representations to symbolic levels of
representation, and viceversa, which is essential to turn environmental
situations into useful mental models.
For Gilbert and Justi (2016), designing, building,
using, testing, and communicating models requires visualization skills. This
ability involves both internal, or mental, representations and external, or
public, ones. The latter are relevant in science education as they promote the
learning of ideas and they also translate into ways of expressing the thoughts
of learners. From this perspective, modelling through visualization should help
students ‘transition’ between different levels of representation of a situation
or phenomenon to be modeled and, consequently, contribute to the development of
scientific thinking in school settings. Additionally, visualization should be
turned into a cognitive tool that helps locate phenomena or situations to be
modeled in their spatial-temporal context. Creating an environment that
motivates students to access this knowledge allows the possibility of
transitioning between different levels of representation (Kozma & Russell,
2005), favoring deep learning based on descriptive and interpretative models of
phenomena. On the above basis, this research paper explores the levels of
external representations of mitotic cellular division among secondary-education
students when using a teaching-learning sequence that promotes visualization
through augmented-reality technology.
1.1. Teaching and Visualization of Complex Phenomena
in Science
Promoting visualization is essential in science since
science seeks to establish causal explanations of phenomena through experience
of the world, in particular that portion of our experience that is invisible to
our eyes (Jones et al., 2011; Mathai & Ramadas, 2009; Rundgren et al.,
2012). Developing this skill is very important for learning science as science
(a) provides perfectible explanations of natural phenomena and (b) describes
the causes that lead to the specific effects that scientists are interested on.
In order to learn science, students must be able to comprehend different
representations of scientific concepts and processes, and be able to transition
from one form of representation to another (Ainsworth, 1999). This requires
understanding of and transitioning between different modes of representation of
increasingly higher abstraction, going from concrete objects to language (Tsui
& Treagust, 2013). They must also comprehend characteristic aspects of the
macroscopic, microscopic, submicroscopic, and symbolic levels of representation
that may allow them to cognitively transition between these levels (Tsui &
Treagust, 2013). This skill is necessary for fully appreciating and formulating
scientific explanations of natural phenomena.
Visualization plays an important role in science
education and it is argued that, in order to learn science, students need to
develop visualization skills (Brooks, 2009). Gilbert and Justi (2016) suggest
that visualization consists in forming an internal representation from an external
one such that the essence and the characteristic spatial-temporal relationships
of the external representation are preserved. As visualization is model-based,
we run into an epistemological and ontological problem, since the ‘models’ are
presented in the public space (textbooks, videos, television, etc.) through a
series of representation modes (Gilbert, 2005).
A model is widely understood as a ‘representation of
an idea, object, event, process, or system, created for a specific goal’
(Justi, 2006). To some extent, a representation abstracts and translates the
modeled entity not only from direct observations but also from prior ideas.
Thus, in science, imagining involves modeling. The modeling process also
involves the way we speak about phenomena and the generated model – we think in
and through these models, and we communicate, discuss, and intervene the world
through them (Galindo, 2009). In the beginning, the words or drawings used to
describe a phenomenon or interpretation are taken from everyday language and
from analogies related to known situations or explanations (Renström et al.,
1990; Selley, 2000).
If visualization is important, then lacking this skill
may severely affect learning opportunities (Merino & García, 2019; Munford
& Teles, 2015). Although studies on the impact of the absence of this
ability have been mostly focused on children, it is likely that
secondary-education students face a similar problem in areas such as biology,
chemistry, and physics. Yu et al. (2009) identified several problems among
chemistry students, including (a) difficulty to represent at submicroscopic and
symbolic levels a phenomenon previously represented at macroscopic scale
(Órdenes et al., 2014) and (b) special difficulty to interpret at a
submicroscopic level a reaction represented at a symbolic level (Krajcik et
al., 1988). Therefore, with no visualization skills, students have difficulty
performing demanding tasks in science classes. In biology, a model can be
represented at a macroscopic, microscopic, submicroscopic, and symbolic level,
and each of these levels can be expressed as external representations.
Visualization consists in making sense of any of these representations and
requires, to be turned into knowledge, both the external representations of those
models and the internal representation derived from them (Gilbert, 2008).
From this perspective and based on the abundant
literature by John Gilbert et al. (Gilbert & Justi, 2016; Gilbert &
Boulter, 1998; Gilbert et al., 1998a, b), a student is able to demonstrate
acquisition of this skill when:
•
He or she shows an understanding of the existing
conventions used to represent all the different modes (macroscopic,
microscopic, and symbolic) and submodes (3D, 2D, and 1D), i.e., what they can
and cannot represent.
•
He or she is able translate a model between the
different modes and submodes that can represent it.
•
He or she is able to produce a representation in any
dimensionality mode and submode for a specific purpose.
•
He or she is able to solve a novel problem using a
model-based approach. This can be achieved by drawing an analogy to a problem
that has already been solved (Polya, 1957, p. 27) or by providing visual recall
cues and discarding perception information that is irrelevant to the problem
(Beveridge & Parkins, 1987, p. 235).
To translate this into observable performance, we used
the notion of the scheme of ‘progression in representational competence’ by
Kozma and Russell (2005). This scheme uses a key of representational levels
that is specific to each scientific concept, in this case mitotic division
(table 1). For each of these levels, the authors suggest educational
opportunities and feedback that may be provided to each student based on their
products.
1.2. Immersive Technologies for Promoting
Visualization in Science Classes
To promote more robust explanations to biological
phenomena in students, the literature explicitly suggests using multimedia
resources as much as possible on the basis that simultaneous access to both
verbal and visual information promotes effective learning (Mayer, 1997). The
2014–2019 Horizon Reports (Madden, 2011; Alexander et al., 2019) identify and
describe the technologies that will have a significant impact on education in the
next twenty years, including augmented reality (AR), an immersive type of
technology that allows the user to combine real-world objects and virtual
objects in the same real-world space (Azuma et al., 2001). This technology was
used in the 1990s to train airplane pilots, and a decade later, as a result of
the advances in the capacities and functionalities of mobile devices (Garzón et
al., 2019), it has expanded into the industry, training, manufacturing,
tourism, and business sectors (Akçayır & Akçayır, 2017).
Some literature reviews on the use of AR have
described the advantages, limitations, and educational potential, as well as
the challenges and conditioning factors of this technology (Arici et al., 2019;
Garzón et al., 2019; Akçayır & Akçayır, 2017; Cabero et al.,
2019; Pedaste et al., 2020). For all its potential applications to learning, AR
is starting to pervade educational settings, mainly the areas of medicine,
geography, literature, and mathematics, but little research has been conducted
in the field of science (Arici et al., 2019). In the area of biology, we can
find some promising developments, such as learning resources for medical
education (Tang et al., 2020), environmental science, ecology and conservation,
genetics, cellular and molecular biology, that encompass every level of
education (Garzón et al., 2019), although most of these developments have been
made without recourse to a cognitive, epistemological, or social learning
theory that may help predict or explain the results. Integrating this
technology into learning sequences to promote visualization is both a challenge
and an opportunity (Merino et al., 2015), but it would provide students with
highly interactive supporting content. Students would also benefit from
visualizing the relationship between the objects around them and the concepts
learned, and would acquire the necessary skills to interpret knowledge based on
real-world experiences and experimentation (Fabri et al., 2008). Barroso Osuna
et al. (2018) point out that some limitations of this technology are that (i)
there are more technological proposals than real implementations in education;
novelty is leading to (ii) a lack of theoretical reflection, particularly as
regards to providing answers to central epistemological questions, i.e., what
to teach and, more importantly, why teach, and (iii) a lack of adequate
educational material. In sum, the use of augmented reality in educational
settings continues to be an open area of research.
2. Methods
This research study follows a pre-experimental,
quantitative design, consisting in the administration of a pretest and a
posttest to assess the students’ representations of the mitotic division
phenomenon. The study has two objectives:
a)
Assess the students’ representations of the mitotic division
process by examining their explanations of an everyday phenomenon (healing of a
wound).
b)
Identify changes in the representational levels
achieved by the participant students after they use a learning sequence that
promotes visualization through augmented reality.
Based on our objectives, our work hypothesis is that,
after participating in a visualization class supported with augmented-reality
technology, students show no significant differences in their representations
of the mitotic division phenomenon compared to before the use of augmented
reality.
2.1. Sample Population
An intentional non-probability sampling method was
used to select 262 second-grade secondary-education students from two
government-owned schools from the municipality of La Serena, Chile. The total
study population consisted of 103 males and 159 females, with a mean of 15.8
(±0.75) and a median of 16 years of age. The curricular content used for the
study was mitosis.
2.2. Resource Description
We developed a teaching-learning sequence (TLS)
supported by augmented-reality technology. The TLS was developed based on the
social-constructivist perspective proposed by Jorba and Sanmartí (1996), which
views scientific learning as the construction and modification of
representations through language (e.g., verbal, iconic) and experience. The
mobile app used was ‘3D Mitotic Division’ (Spanish version), developed by
LIITEC-ULS (liitec.userena.cl/rte) and available for download from Play Store
or the Apple Store. The app allows the students to explore cellular division by
manipulating the external representation of the process (figure 1) to promote
abstraction and extension, i.e, detect and extract relevant information in
order to make generalizations from specific representations (Tsui & Treagust,
2013).
For use in classes, the app was preinstalled in
Samsung Galaxy A2016™ (10.1′; Android v.9) tablets, which were handed to
each student at the start of the class together with the teaching-learning
sequence in printed format (figure 1a). When the tablet camera is pointed at a
target, a 3D model is shown. This model can be rotated and zoomed in, and also
shows, in the below left, a microscope image of the corresponding mitotic phase
(figures 1b and 1c) – prophase, anaphase, telophase, as well as cytokinesis and
interphase. In the weeks prior to the classroom implementation, the teachers
received training on how to use the app, and during its implementation, the
class was supported by the school’s IT staff in case any technical issue
related to the use of the app would occur.
Classroom
implementation (a) and 3D models of the mitotic anaphase (b) and metaphase(c)
Note: Prepared by the authors
2.3. Data collection Instruments
To compare the students’ levels of representation of
mitotic division, we developed an instrument that was administered as a pretest
and posttest, containing the following image and statement (Figure 2).
Figure 2
Statement used in the pretest and the posttest
The statement is intended to elicit the student’s past
experiences related to the wound healing phenomenon and promote the
construction of internal representations to be expressed. The instrument was
administered twice. First, it was administered to the students after a class in
which the augmented-reality app was not used (pretest), and then, at the end of
a class in which the students used the teaching-learning sequence together with
the mobile app (posttest).
2.4. Data Analysis Method
The instrument used to assess the representational
levels achieved in the pretest and the posttest was a rubric adapted from Kozma
and Russell (2005). The rubric defines five representational levels and
provides an operational description for each (table 1). The instrument was
adapted to the teaching subject – mitotic division – and validated using the
peer-review method (Robles Garrote & Rojas, 2015). The procedure to assign
the representational levels involved two raters, who used the rubric to analyze
the students’ answers (drawings) in the pretest and posttest. Of the 262
participants, only the drawings from those students who completed the pretest
and the posttest were selected. As a result, the sample size was reduced to 162
pairs of valid drawings (61.8%). A total of 100 students were excluded due to
missing answers in the pretest (n = 38), posttest (n = 40), or both (n = 22).
Table 1
Summary of levels of representation
|
Level |
Description |
Performance |
|
1 |
Representation as depiction. When asked to
represent a physical phenomenon, the person generates representations of the
phenomenon based only on its physical features. That is, the representation
is an isomorphic, iconic depiction of the phenomenon at a point in time. |
The student explains the wound-healing process by
drawing an open cut and then a closed cut at a macroscopic level. There may
be allusion to the scarring process. The student is also able to draw the
contours of one or more cells at a macroscopic level, but without giving
consideration to cell content. He or she also suggests the cell division
process and draws multiple circular cells. |
|
2 |
Early symbolic skills. The student may be familiar
with a formal representational system, but its use is merely a literal
reading of a representation’s surface features without regard to syntax and
semantics. |
At a macroscopic and symbolic scale (early
symbolic skills), the student is able to draw the contours of cells that give
origin to derived cells. The student also draws arrows pointing at the parent
and daughter cells, or some kind of symbolic representation of the process.
The drawing may contain a representation of the movement, twisting, or strangulation
of a structure that grows and divides. |
|
3 |
Syntactic use of formal representations The person
makes connections across two different representations of the same phenomenon
based only on syntactic rules or shared surface features, rather than the
shared, underlying meaning of the different representations and their
features. |
The student depicts a formal representation of the
cells based on a more complex model of the cell (not only contours) that
includes internal structures and cellular content characteristic of the
divisional process (spindle, centrioles, nucleus, chromatin, chromosomes,
condensed or uncondensed fibers). There is more specificity and a more
complex model of the cell (it contains a nucleus or nuclear material). At a
symbolic level, the wound is represented as resulting in cell division. The
wound is depicted as the stimulus and division as the result, but there is no
explanation of the underlying cause of cell division. At a syntactic level,
allusion is made to causality, that is, cells divide due to stimuli. |
|
4 |
Semantic use of formal representations. The
student can provide a common underlying meaning for several kinds of
superficially different representations and transform any given
representation into an equivalent representation in another form. The student
spontaneously uses representations to explain a phenomenon, solve a problem,
or make a prediction. |
The student establishes causal connections between
the wound and the cell division process, and identifies the underlying stimulus
that causes cell division. The drawing demonstrates an understanding that
changes in cell density or intercellular distance act as a stimulus. It
depicts the cut as a stimulus and also shows the spatial-temporal
relationships (there is an idea of what happens before, during, and after the
cut). It depicts the loss of cells as a result of the cut and their
replacement by new cells, which explains scarring as a process. The drawing
evidences a more refined representation of the cell division process by
depicting the presence and absence of nuclear envelope, and chromosomes
migrating towards the cell poles. |
|
5 |
Reflexive use of representations. The student can use
specific features of the representation to warrant claims within a social,
rhetorical context. He or she can select or construct the representation most
appropriate for a particular situation and explain why that representation is
more appropriate than another. |
There is a transition from the macroscopic to the
microscopic level, and viceversa. There is abstraction. There is knowledge
transference to similar phenomena other than the wound on the hand (other
circumstances or living beings). The drawing depicts other situations that
can be explained by the same process responsible for scarring (cell
division). That is, the same process that explains the healing of a wound can
be used to explain the development of living beings and their ability to
repair tissue. |
Note: Adapted from Kozma and Russell (2005).
2.5. Data Analysis Technique
A total of 162 pairs of valid drawings were included
in the coding and data analysis.
2.5.1. Pretest and posttest
To evaluate the representational levels, each rater received
a short training on how to interpret and use the rubric. Then, each rater
independently assigned a level of representation to each of the 162 pairs of
drawings. Finally, to validate the assignment procedure, we applied Cohen’s
kappa reliability coefficient using 6 levels of agreement: poor, weak,
acceptable, moderate, considerable, and almost perfect (Taber, 2018) The kappa
values for the rater-assigned codes were k = 0.822 for the pretest and k =
0.756 for the posttest, with ‘almost perfect’ or ‘considerable’ agreement,
respectively. The random agreement factor for each case was 20%. The changes in
the levels of representation between the pretest and the posttest were
determined by the Wilcoxon test corrected for continuity and size effect. The analyses
were performed using Stata v.16 (StataCorp, 2019).
3. Analysis and Results
3.1. Descriptive Analysis and Interpretation of the
students’ Drawings
3.1.1. Pretest
The analysis of the 162 pretest drawings shows that
56% of the students (n = 90) produced a level-1 representation (depiction)
according to the rubric (table 1). This type of representation favors the
physical features of the wound-healing phenomenon, where the contours of the
cells are drawn without consideration of the cell content. Then, 42% of the
students (n = 68) produced level-2 representations (symbolic), characterized by
formal drawings that provide a literal reading of the wound-healing phenomenon.
At this level the predominant representations are macroscopic in nature (98%).
Only 2.0% of the drawings (n = 4) were classified as level 3, a level
characterized by formal representations of the cells based on a more complex
model of the cell that includes not only the cell contours, but also internal
structures, cellular content characteristic of the divisional process, and some
connection to the wound-healing process. No drawings were assigned levels 4 or
5.
3.1.2. Posttest
After the implementation of the
augmented-reality–based teaching-learning sequence (TLS), the 162 drawings
produced during the closing activity – the posttest – were rated. Overall,
18.5% of the drawings were rated as level 1 (n = 30), i.e., representation as
depiction, and 46.3% (n = 75) were rated as level 2, i.e., early symbolic.
Overall, there was a decrease in the number of macroscopic representations
(64.8%) and an increase in the number of more complex and robust microscopic
drawings. More specificity and a more complex view of the cell (with nucleus or
nuclear material) was also observed. At a symbolic level, the wound is
represented as resulting in cell division. The wound is the stimulus and cell
reproduction is the result, though the underlying cause of cell reproduction is
not explained. At a syntactic level, reference is made to causality, that is,
cells divide due to stimuli.
Level-3 drawings accounted for 30.9% (n = 50) of the
products, which evidences the students’ ability to relate representations.
Lastly, 4.3% (n = 7) of the drawings were rated as level 4, where a common
meaning is assigned to several, more intricate representations of cell
division, causal relationships between the wound and cell reproduction are
established, the underlying stimulus of cell reproduction is identified, and
spatial-temporal connections are established. These drawings evidence an
understanding that changes in cell density or intercellular distance act as a
stimulus. They also evidence a more refined representation of the cell division
process, characterized by the presence and absence of nuclear envelope, and
chromosomes that migrate towards the cell poles. No drawings were rated as
level 5, i.e., able to justify the problem in a social and rhetorical context
and extrapolate to equivalent phenomena other than a wound on the hand (other
circumstances or living beings, such as, salamanders or starfish, which are
self-healing). Sample drawings are presented in figure 3.
Sample drawings for
each level of representation found
3.1.3 Statistical Analysis
A Wilcoxon non-parametric test corrected for
continuity was used to identify differences in the levels of representations
before (pretest) and after (posttest) the implementation of the
augmented-reality–based TLS (de Vries, 1994). As a supplement to the study, the
pretest and posttest sample behavior were also independently assessed for each
sex (male or female). The results showed a non-zero and positive change (V =
6,222.5; p < 2.2 E-16; n = 162) in the total response between the pretest
and the posttest, with a level increase in the posttest and predominance of
positive ranges (figure 4). Based on this, we rejected the null hypothesis for
population medians. The size effect in this analysis was large (r = 0.706)
Regarding the difference between the pretest and
posttest levels of representations, we found that 4.0% of the students (n = 7)
were rated lower in the posttest (from level 2 to level 1), 30% (n = 48) remained
in the same level between tests, and 54% were rated higher (levels 2, 3, and 4
respectively) in their representations of the mitotic division phenomenon (n =
87). The most frequent changes were from level 1 to level 2 (53%) and from
level 2 to level 3 (34%), and less frequent from level 3 to level 4 (1.0%)
Based on our results, we argue that the technological resource causes a mostly
positive transition effect in the students’ representations and, consequently,
their visualizations (Gilbert, 2005). These results are consistent with those
found for other disciplines, such as secondary-education chemistry (Merino
& García, 2019) and university-level physiology (Gonzalez et al., 2020).
Absolute frequency of each
representational level for the pretest and the posttest in the total study
population
Note: Our own.
Changes in the representational levels occurred in 12%
of the drawings analyzed, the most frequent being changes from level 1 to level
3 (70%) rather than from level 2 to level 4 (30%) (figure 5).
Figure 5
Intrasubject changes
in representational levels between the pretest and the posttest
Note: Prepared by the authors
Additionally, changes in the representational levels
were also analyzed per sex. A Wilcoxon test corrected for continuity was
performed independently for males and females. For female participants, the
pretest and posttest changes in response were non-zero (V = 2015; p = 5.248
E-11; n = 162) and confirmed the existence of significant positive differences
in response, with an increase in the posttest level of representation. The size
effect in this analysis was large (r = 0.693) The same trend was observed in
male participants, where pretest and posttest changes in response were non-zero
(V = 1181; p = 6.396b E-10; n = 162), positive differences increased, and size
effect was large (r = 0,729) (figure 6). The collected data shows that
augmented reality is a technology that provides an external structure for the
student’s internal logic, that allows him or her to transition between the
different levels of representation of mitotic division. These findings are
consistent with Mayer (1997) in that augmented reality promotes effective
learning (based on the scheme of progression of representational competence),
as measured by the drawings produced by the students after using the mobile
app.
Figure 6
Frequency distribution of changes in the representational levels
between the pretest and the posttest for male and female participants
Note: Prepared by the authors
The question we need to address now is to what extent the
students are effectively transitioning between levels or applying what the app
allows them to do, thereby providing better answers to the requirements from
the teacher. If they are not, most of the posttest drawings should be rated as
level 1 (physical depiction of the object as observed), i.e., representation of
a macroscopic open wound followed by a representation of a close wound. At a
microscopic scale, the predominant elements should be spherical contours that
represent cells, but without consideration of cell content or original and
derived cells. However, our analyses show that the students are able to advance
to levels 2 or 3, in which their drawings not only depict the observed object
but also incorporate various symbolic entities and other semantic elements,
such as original cells that give origin to derived cells, as well as symbolic
representations of the process, such as arrows and lines, to represent
movement, twisting, and strangulation of a structure that grows and divide.
Level-3 representations typically show formal depictions of the cell, a more
complex model of the cell showing cell contours, the presence of structures
that are typical of the division process, such as fibers and centrioles,
different levels of condensation of genetic material, chromosomes, and a
representation of the process. The drawings also depict correlations between
the wound and the cell division process. Level 4 drawings typically represent
causal relationships between the wound and cell division, with consideration of
the underlying stimulus that initiates the division process. They also
represent the spatial-temporal relationship of the divisional process, giving
consideration to both of these variables. In this respect, the changes in the
analyzed drawings show that (a) the students assimilate the ‘new information’;
(b) they relate this information with the ideas they hold in their receptor
cognitive structures and, therefore, they are able to ‘formulate’ and
explanation about the mitotic division phenomenon and its connections to the
healing of a superficial wound; (c) the constructed model of the phenomenon
evolves; and (d) as a result of the interaction, the model evolves towards
higher representational levels. This is consistent with Gilbert and Justi
(2016), who suggest that this technological resource allows the students to
‘transition’ along different representational levels of the phenomenon to be
modeled (healing of a wound), promoting the development of scientific thinking
in school settings.
Looking at phenomena that cannot be directly observed
with the naked eye or phenomena that operate at a microscopic scale by
manipulating, rotating, and zooming in on objects, as well as recognizing
changes in the structures and the trajectories of relevant cellular components,
promotes the transition from the microscopic or inaccessible towards its
characterization at a macroscopic scale. This makes it possible to transition
from explanatory models at lower representational levels, focused on physical
description, toward levels of higher semantic load. These results are difficult
to obtain with other resources, such as video (Safar, 2017), since the resource
needs to be designed for that specific purpose and video cannot be manipulated
by the student. In this respect, augmented reality seems to be a technology
with greater potential than other technological resources available in school
settings.
We infer from the above that augmented reality allows
students to look at abstract, decontextualized phenomena from different points
of view, promoting the selection and use of preexisting mental schemes to
process new information and optimizing their working memory for new mental
schemes. Additionally, this kind of devices are thought to greatly motivate,
stimulate, and dynamize thinking and the interaction between the student and
the device, the student and the biological content, the student and their peers
or teachers. They also show that the students’ discourse (language) is a
generator of representations and allow us to recognize the evolution in the
students’ representations. For the above reasons, we think that the complete
resource (teaching-learning sequence and mobile app) offers an opportunity for
effective, active, and ubiquitous learning (Cabrero et al., 2019), as well as a
tool for developing more complex and robust representations to explain complex
biological phenomena such as mitotic division.
4. Conclusions
The development of technological resources that
recognize the importance of external representations in students’ learning in
school settings challenges the idea that technological resources have value in
themselves. This is because students possess different representational levels
for a specific phenomenon and it is these representations, its nature, and the
students’ understanding of them, what may influence the transition towards more
complex ones. Therefore, typifying them or placing them in a specific category
is an opportunity to understand the thinking behind but also to make of
technological resource design an alternative to develop the representation
skills and promote cognitive mobility at multiple levels. In this way,
visualization may contribute to relate thinking to new environments, depending
on the users’ perceptual apparatus, thus promoting knowledge building in school
settings (Tsui & Treagust, 2013).
The various explanations produced by the students show
that scientific models represented using augmented reality are ‘seen’
differently by the students. That is, the students perceive some entities in
the model projected by the technological resource, that interact with their own
theoretical model (what they know about the phenomenon) and modify their
internal representation of the visualized phenomenon.
From this perspective, teaching biology for
understanding phenomena requires understanding the phenomena’s temporal scale
(Eilam, 2013), a subject that is not considered in this research study. This
implementation did not take into account the relative duration of the cell
division process or the timing of the mitotic phases described. A solution to
this would be to develop a version of the app that incorporates the mean times
of proliferating populations of cells in meristematic tissue of onion roots
(Allium cepa).
Acknowledgments
Fondecyt 1180619 Project (ANID, Chilean Government).
MINEDUC ESR ULS 1795 LIITEC (MINEDUC, Chilean
Government).
References
Ainsworth, S. (1999). The functions of multiple
representations. Computers in Education, 33(2/3), 131–152. https://doi.org/10.1016/S0360-1315(99)00029-9
Akçayır, M., & Akçayır, G. (2017).
Advantages and challenges associated with augmented reality for education: A
systematic review of the literature. Educational Research Review, 20,
1–11. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2016.11.002
Alexander, B., Ashford-Rowe, K., Barajas-Murphy
N., Dobbin, G., Knott J., McCormack, M., Pomerantz, J. Seilhamer R., &
Weber, N. (2019). EDUCAUSE Horizon Report: 2019 Higher Education Edition.
EDUCAUSE. https://bit.ly/2M9Qv3j
Arici,
F., Yildirim, P., Caliklara, Ş., Yilmaz, R. M. (2019). Research trends in the use of augmented reality in
science education: Content and bibliometric mapping analysis. Computers
& Education, 142. 163647. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103647.
Azuma, R., Baillot, Y., Behringer, R., Feiner,
S., Julier, S., & MacIntyre, B. (2001). Recent advances in augmented
reality. IEEE Computer Graphics and Applications, 21(6), 34-47. https://doi.org/10.1109/38.963459
Barroso-Osuna, J.,
Cabero, J., & Valencia, R. (2018). Uso educativo de la RA: experiencias en España y México. Enseñanza
& Teaching: Revista interuniversitaria de didáctica, 36(2),
7-29. http://dx.doi.org/10.14201/et2018362729
Beveridge, M., & Parkins, E. (1987). Visual representation
in analogical problem solving. Memory & Cognition. 15,
230-237. https://doi.org/10.3758/BF03197721
Brooks, M. (2009). Drawing, visualization and
young children’s exploration of ‘big ideas. International
Journal of Science Education, 31(3), 319–41. https://doi.org/10.1080/09500690802595771
Cabero, J., Barroso, J., & Llorente, C.
(2019). Augmented reality in university education. REDU. Revista de
Docencia Universitaria, 17(1), 105-118. https://doi.org/10.4995/redu.2019.11256
De
Vries, M. S. (1994). Evaluations using
nonparametric statistics. Quality and Quantity, 28(1), 1–20. https://doi.org/10.1007/BF01098724
Eilam, B. (2013). Possible constraints of
visualization in biology: Challenges in learning with multiple representations.
In D. F. Treagust & C. Y. Tsui (eds.), Multiple representations in
biological education (pp. 55-73). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-4192-8_4
Fabri, D., Falsetti, C., Lezzi, A., Ramazzotti,
S., Viola, S., & Leo, T. (2008). Reality virtual and augmented. In A.
Adelsberger, J. Kinshuk, J. Pawlowski & D. Sampson (eds.), Handbook on Information Technologies for
Education and Training (pp. 113–132). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-74155-8_7
Galindo, A. A. G. (2009). Estudio de los seres
vivos en la educación básica: Enseñanza del sistema nervioso desde un enfoque
para la evolución de los modelos escolares. Universidad Autónoma de Nuevo León.
Garzón, J., Pavón, J. & Baldiris, S. (2019).
Systematic review and
meta-analysis of augmented reality in educational settings. Virtual
Reality 23, 447-459. https://doi.org/10.1007/s10055-019-00379-9
Gilbert, J., & Boulter, C. (1998). Learning
Science through Models and Modelling. In B. Fraser & T. Kenneth (eds.), International
Handbook of Science Education (pp. 53–66). Kluwer Academic Publishers.
Gilbert, J., Boulter, C., & Rutherford, M.
(1998a). Models in explanations, Part 1: Horses for Courses? International
Journal of Science Education, 20(1), 83–97. https://doi.org/10.1080/0950069980200106.
Gilbert, J., Boulter, C., & Rutherford, M.
(1998b). Models in Explanations, Part 2: Whose Voice? Whose Ears? International
Journal of Science Education, 20(2), 187–203. https://doi.org/10.1080/0950069980200205.
Gilbert J. K. (2005). Visualization: A
Metacognitive Skill in Science and Science Education. In J. K. Gilbert (ed.), Visualization
in Science Education. Models and Modeling in Science Education, vol 1 (pp.
9-27). Springer. https://doi.org/10.1007/1-4020-3613-2_2
Gilbert, J. (2008). Visualization: An emergent field
of practice and enquiry in science education. In J. K. Gilbert, M. Reiner &
Nakleh M. (eds.), Visualization: Theory
and Practice in Science Education (pp. 3-24). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-5267-5_1
Gilbert, J., & Justi, R. (2016). Modelling-based
teaching in science education (Vol. 9). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-29039-3
Gonzalez, A. A., Lizana, P. A., Pino, S.,
Miller, B. G., & Merino, C. (2020). Augmented reality-based learning for
the comprehension of cardiac physiology in undergraduate biomedical students. Advances
in Physiology Education, 44(3), 314–322. https://doi.org/10.1152/advan.00137.2019
Guidoni, P. (1985). The natural thinking. European
Journal of Science Education, 7(2), 133-140
Izquierdo, M. (2007). Enseñar ciencias, una
nueva ciencia. Enseñanza de las Ciencias Sociales, 6, 125-138.
Jones, M. G., Gardner, G., Taylor, A., Wiebe,
E., & Forrester, J. (2011). Conceptualizing magnification and scale: The
roles of spatial visualization and logical thinking. Research in Science
Education, 41(3), 357-368. https://doi.org/10.1007/s11165-010-9169-2
Justi, R. (2006). La enseñanza de
ciencias basada en la elaboración de modelos. Enseñanza de las
Ciencias, 24(2), 173–184.
Jorba, J., & Sanmartí, N. (1996). Enseñar, aprender y evaluar: un proceso de regulación continua. Propuesta didáctica para las áreas de
ciencias de la naturaleza y las matemáticas. Ministerio de Educación y
Cultura. https://bit.ly/2M9B6zY
Krajcik, J., Simmons, P., & Lunetta, V. (1988). A research strategy for the
dynamic study of students’ concepts and problem-solving strategies using
science software. Journal of Research in Science Teaching, 25(2),
147–55. https://doi.org/10.1002/tea.3660250206.
Kozma, R., & Russell, J. (2005). Students
becoming chemists: developing representation competence. In J. K. Gilbert
(ed.), Visualization in Science Education
(pp. 121–145). Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/1-4020-3613-2_8
Lemke,
J. (1997). Aprender hablar ciencias. Lenguaje, aprendizaje y valores. Paidós.
Madden, L. (2011). Professional
Augmented Reality Browsers for Smartphones: Programming for Junaio, Layar &
Wikitude. Wiley Publishing, Inc.
Mathai, S., & Ramadas, J. (2009). Visuals and visualization of human
body systems. International Journal of Science Education, 31(3),
439-58. https://doi.org/10.1080/09500690802595821
Mayer, R. E. (1997). Multimedia learning: are we
asking the right questions? Educational Psychologist, 32, 1–19. https://doi.org/10.1080/09500690500060417
Merino, C., & García, Á. (2019).
Incorporation of augmented reality for the development of visualization
capabilities. A study of high school students understanding of the atomic
model. Pensamiento Educativo, 56(2),
1–23. https://doi.org/10.7764/PEL.56.2.2019.6
Merino,
C., Pino, S., Meyer, E., Garrido, J. M., & Gallardo, F. (2015). Realidad
aumentada para el diseño de secuencias de enseñanza-aprendizaje en química. Educación
Química, 26(2), 94–99. https://doi.org/10.1016/j.eq.2015.04.004
Munford, D., & Teles, A. P. S. S. (2015). Argumentação e a
construção de oportunidades de aprendizagem em aulas de ciências. Ensaio
Pesquisa Em Educação Em Ciências (Belo Horizonte), 17(spe), 161–185.
https://doi.org/10.1590/1983-2117201517s09
Pedaste, M., Mitt, G., & Jürivete, T.
(2020). What is the effect of using mobile augmented reality in K12
inquiry-based learning? Education Science, 10(4), 94. https://doi.org/10.3390/educsci10040094
Polya,
G. (1957). Matemáticas y
Razonamiento Plausible. Tecnos.
Órdenes R., Arellano, M., Jara, R. & Merino,
C. (2014). Representaciones macroscópicas, submicroscópicas y simbólicas sobre
la materia. Educación Química, 25(1), 46-55. https://bit.ly/2YdUezt
Renström,
L., Andersson, B., & Marton, F. (1990). Students' conceptions of matter. Journal of
Educational Psychology, 82(3), 555-569. https://doi.org/10.1037/0022-0663.82.3.555
Robles Garrote, P., & Rojas, M. del C.
(2015). La validación por juicio de expertos: dos investigaciones cualitativas
en Lingüística aplicada. Revista Nebrija de Lingüística Aplicada 18,
1-16. https://bit.ly/3ojvdxn
Rundgren, C., Hirsch, R., Chang, S., & Tibell, L
(2012). Students’ communicative resources in relation to their conceptual
understanding the role of non-conventionalized expressions in making sense of
visualizations of protein function. Research in Science Education, 42(5),
891–913. https://doi.org/10.1007/s11165-011-9229-2.
Safar A. H. (2017) The
effectiveness of using augmented reality apps in teaching the English alphabet
to kindergarten children: a case study in the state of Kuwait. Eurasia
Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 13(2),
417-440. https://doi.org/10.12973/eurasia.2017.00624a
Selley, N. (2000). Students’ spontaneous use of
a particulate model for dissolution. Research in Science Education, 30(4),
389-402. https://doi.org/10.1007/BF02461558
Spinelli, B., Morales, C., Merino, C., &
Quiroz, W. (2016). Realist ontology and natural processes: a semantic tool to
analyze the presentation of the osmosis concept in science texts. Chemistry
Education Research and Practice, 17(4), 646–655. https://doi.org/10.1039/C5RP00219B
StataCorp. (2019). Stata Statistical
Software: Release 16. StataCorp LLC.
Taber, K. S. (2018). The Use of Cronbach’s Alpha
When Developing and Reporting Research Instruments in Science Education. Research
in Science Education, 48(6), 1273–1296. https://doi.org/10.1007/s11165-016-9602-2
Tang, K. S., Cheng, D. L., Mi, E., &
Greenberg, P. B. (2020). Augmented reality in medical education: a systematic
review. Canadian Medical Education Journal, 11(1), e81–e96. https://doi.org/10.36834/cmej.61705
Tsui, C. Y., & Treagust, D. F. (2013).
Introduction to multiple representations: Their importance in biology and
biological education. In D. Y. Treagust & C. Y. Tsui (eds.), Multiple
representations in biological education (pp. 3-18). Springer. https://doi.org/10.1007 / 978-94-007-4192-8_1
Yu, D., Jin, J. S., Luo, S., Lai, W., &
Huang, Q. (2009). A useful visualization technique: a literature review for
augmented reality and its application, limitation; future direction. In M. L.
Huang, Q. V. Nguyen & K. Zhang (eds.), Visual Information Communication
(pp. 311-337). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-0312-9_21
Winterbottom M. (2017). Teaching and Learning
Biology. In Taber K. S. & B. Akpan (eds.), Science Education. New Directions in Mathematics and Science Education.
Sense Publishers. https://doi.org/10.1007/978-94-6300-749-8_25