Flipped Learning y su distribución de los tiempos de aprendizaje: Una experiencia en educación secundaria

Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. PIXEL-BIT REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN Nº 64 - MAYO - 2022 https://revistapixelbit.com Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. PIXEL-BIT REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN Nº 64 MAYO 2022 EQUIPO EDITORIAL (EDITORIAL BOARD) EDITOR JEFE (EDITOR IN CHIEF) Dr. Julio Cabero Almenara, Departamento de Didáctica y Organización Educativa, Facultad de CC de la Educación, Director del Grupo de Investigación Didáctica. Universidad de Sevilla (España). EDITOR ADJUNTO (ASSISTANT EDITOR) Dr. Juan Jesús Gutiérrez Castillo, Departamento de Didáctica y Organización Educativa. Facultad de CC de la Educación, Universidad de Sevilla (España). Dr. Óscar M. Gallego Pérez, Grupo de Investigación Didáctica, Universidad de Sevilla (España) CONSEJO DE REDACCIÓN EDITOR Dr. Julio Cabero Almenara. 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Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. Florentino Blázquez Entonado, Universidad de Extremadura (España) Silvana Calaprice, Università degli studi di Bari (Italia) Selín Carrasco, Universidad de La Punta (Argentina) Raimundo Carrasco Soto, Universidad de Durango (México) Rafael Castañeda Barrena, Universidad de Sevilla (España) Zulma Cataldi, Universidad de Buenos Aires (Argentina) Manuel Cebrián de la Serna, Universidad de Málaga (España) Luciano Cecconi, Università degli Studi di Modena (Italia) Jean-François Cerisier, Université de Poitiers, Francia Jordi Lluí s Coiduras Rodrí guez, Universidad de Lleida (España) Jackson Collares, Universidades Federal do Amazonas (Brasil) Enricomaria Corbi, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Marialaura Cunzio, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Brigitte Denis, Université de Liège (Bélgica) Floriana Falcinelli, Università degli Studi di Perugia (Italia) Maria Cecilia Fonseca Sardi, Universidad Metropolitana de Venezuela (Venezuela) Maribel Santos Miranda Pinto, Universidade do Minho (Portugal) Kitty Gaona, Universidad Autónoma de Asunción (Paraguay) María-Jesús Gallego-Arrufat, Universidad de Granada (España) Lorenzo García Aretio, UNED (España) Ana García-Valcarcel Muñoz-Repiso, Universidad de Salamanca (España) Antonio Bautista García-Vera, Universidad Complutense de Madrid (España) José Manuel Gómez y Méndez, Universidad de Sevilla (España) Mercedes González Sanmamed, Universidad de La Coruña (España) Manuel González-Sicilia Llamas, Universidad Católica San Antonio-Murcia (España) Francisco David Guillén Gámez (España) António José Meneses Osório, Universidade do Minho (Portugal) Carol Halal Orfali, Universidad Tecnológica de Chile INACAP (Chile) Mauricio Hernández Ramí rez, Universidad Autónoma de Tamaulipas (México) Ana Landeta Etxeberrí a, Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA) Linda Lavelle, Plymouth Institute of Education (Inglaterra) Fernando Leal Ríos, Universidad Autónoma de Tamaulipas (México) Paul Lefrere, Cca (UK) Carlos Marcelo Garcí a, Universidad de Sevilla (España) Francois Marchessou, Universidad de Poittiers, Parí s (Francia) Francesca Marone, Università degli Studi di Napoli Federico II (Italia) Francisco Martí nez Sánchez, Universidad de Murcia (España) Ivory de Lourdes Mogollón de Lugo, Universidad Central de Venezuela (Venezuela) Angela Muschitiello, Università degli studi di Bari (Italia) Margherita Musello, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Elvira Esther Navas, Universidad Metropolitana de Venezuela (Venezuela) Trinidad Núñez Domínguez, Universidad de Sevilla (España) James O’Higgins, de la Universidad de Dublín (UK) José Antonio Ortega Carrillo, Universidad de Granada (España) Gabriela Padilla, Universidad Autónoma de Tumalipas (México) Ramón Pérez Pérez, Universidad de Oviedo (España) Angel Puentes Puente, Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra. 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FACTOR DE IMPACTO (IMPACT FACTOR) SCOPUS (CiteScore Tracker 2021: 3.6) - Journal Citation Indicator (JCI). Posición 400 de 722 revistas Puntuación: 44.67 (Q3) - FECYT: Ciencias de la Educación. Cuartil 2. Posición 16. Puntuación: 39,80- DIALNET MÉTRICAS (Factor impacto 2019: 1,355. Q1 Educación. Posición 11 de 2228) - REDIB Calificación Glogal: 29,102 (71/1.119) Percentil del Factor de Impacto Normalizado: 95,455- ERIH PLUS - Clasificación CIRC: B- Categoría ANEP: B - CARHUS (+2018): B - MIAR (ICDS 2020): 9,9 - Google Scholar (global): h5: 42; Mediana: 42 - Journal Scholar Metric Q2 Educación. Actualización 2016 Posición: 405ª de 1,115- Criterios ANECA: 20 de 21 - INDEX COPERNICUS Puntuación ICV 2019: 95.10 Píxel-Bit, Revista de Medios y Educación está indexada entre otras bases en: SCOPUS, Fecyt, DOAJ, Iresie, ISOC (CSIC/CINDOC), DICE, MIAR, IN-RECS, RESH, Ulrich’s Periodicals, Catálogo Latindex, Biné-EDUSOL, Dialnet, Redinet, OEI, DOCE, Scribd, Redalyc, Red Iberoamericana de Revistas de Comunicación y Cultura, Gage Cengage Learning, Centro de Documentación del Observatorio de la Infancia en Andalucía. Además de estar presente en portales especializados, Buscadores Científicos y Catálogos de Bibliotecas de reconocido prestigio, y pendiente de evaluación en otras bases de datos. EDITA (PUBLISHED BY) Grupo de Investigación Didáctica (HUM-390). Universidad de Sevilla (España). Facultad de Ciencias de la Educación. Departamento de Didáctica y Organización Educativa. C/ Pirotecnia s/n, 41013 Sevilla. Dirección de correo electrónico: r[email protected] . URL: https://revistapixelbit.com/ ISSN: 1133-8482; e-ISSN: 2171-7966; Depósito Legal: SE-1725-02 Formato de la revista: 16,5 x 23,0 cm Los recursos incluidos en Píxel Bit están sujetos a una licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 Unported (Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual)(CC BY-NC-SA 4.0), en consecuencia, las acciones, productos y utilidades derivadas de su utilización no podrán generar ningún tipo de lucro y la obra generada sólo podrá distribuirse bajo esta misma licencia. En las obras derivadas deberá, asimismo, hacerse referencia expresa a la fuente y al autor del recurso utilizado. ©2022 Píxel-Bit. No está permitida la reproducción total o parcial por ningún medio de la versión impresa de la Revista Píxel- Bit. Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. PIXEL-BIT REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN Nº 64 MAYO 2022 índice 1.- Propósitos de uso de tecnologías digitales en estudiantes de pedagogía chilenos: Construcción de una escala basada en competencias digitales // Chilean student teachers’ purposes of use of digital technologies: Construction of a scale based on digital competences Cristian Cerda González, Miriam León Herrera, José Luis Saiz Vidallet, Lorena Villegas Medrano 2.- Los estereotipos de género en las producciones audiovisuales: diseño y validación de la tabla de análisis EG_5x4 // Gender stereotypes in audio-visual productions: design and validation of the GS_5x4 analysis table Elia Saneleuterio-Temporal, Sandra Soler-Campo 3.- Las tecnologías como elemento mediador de procesos de autoinclusión digital de mujeres rurales // Technologies as a mediating element of processes of digital self-inclusion of rural women María Caridad Sierra Daza, María Rosa Fernández Sánchez 4.- Estereotipos asociados al cuerpo humano: análisis de aplicaciones móviles usadas en la educación físico-deportiva // Stereotypes associated with the human body: analysis of mobile devices applications used in physical and sports education José Díaz Barahona, Teresa Valverde Esteve, Irene Moya-Mata 5.- Computación en la Nube y Software Abierto para la Escuela Rural Europea // Cloud Computing and Open Source Software for European Rural Schools Maria José Rodríguez Malmierca, María del Carmen Fernandez Morante, Beatriz Cebreiro López, Francisco Mareque León 6.- Evaluar el uso de las redes sociales de lectura en la educación literaria en contextos formales e informales. Diseño y validación de la herramienta RESOLEC // To evaluate the use of social reading networks in literary education in formal and informal contexts. Design and validation of the RESOLEC tool Lucía Hernández Heras, Diana Muela Bermejo, Rosa Tabernero Sala 7.- Competencia digital del alumnado universitario y rendimiento académico en tiempos de COVID-19 // Digital competence of university students and academic performance in times of COVID-19 Francisco Javier García-Prieto, David López-Aguilar, Manuel Delgado-García 8.- Por una Educación Maker Inclusiva. Revisión de la Literatura (2016-2021) // For an Inclusive Maker Education. Literature review (2016- 2021) Prudencia Gutiérrez-Esteban, Gema Jaramillo Sánchez 9.- Flipped Learning y su distribución de los tiempos de aprendizaje: Una experiencia en educación secundaria // Flipped Learning and its learning times distribution: An experience in secondary education Ramon Palau, Vicent Fornons 10.- Evaluación de la competencia digital del alumnado de ciclo superior de primaria en Cataluña // Assessment of primary education students’ digital competence in Catalonia Adrián Baeza-González, José-Luis Lázaro-Cantabrana, Mònica Sanromà-Giménez 7 27 55 79 105 139 165 201 235 265 Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 Flipped Learning y su distribución de los tiempos de aprendizaje: Una experiencia en educación secundaria Flipped Learning and its learning times distribution: An experience in secondary education Dr. Ramon Palau Profesor e investigador. Universitat Rovira i Virgili. España Dr. Vicent Fornons Departamento de Educación de la Generalitat de Cataluña. España Recibido: 2022/01/13; Revisado: 2022/01/18; Aceptado: 2022/04/03; Preprint: 2022/04/28; Publicado: 2022/05/01 RESUMEN El modelo Flipped Learning (FL) transfiere determinados procesos de aprendizaje fuera del aula y utiliza el tiempo de clase para realizar un aprendizaje activo con los alumnos. El objetivo de esta investigación consiste, por un lado, en cuantificar el tiempo que los alumnos destinan a actividades, discriminado cuáles son de aprendizaje activo y pasivo, en clase o en casa. Y por otro, comparar su variación con respecto a la utilización del FL o de una metodología pedagógica tradicional. La metodología utilizada en la investigación ha sido cuantitativa con un diseño cuasi experimental con un grupo control y otro experimental. La obtención de los datos fue mediante un registro del tiempo dedicado a actividades de aprendizaje activo y pasivo en clase por parte del profesor y en casa por parte de los alumnos, en cada uno de los dos grupos. Los resultados del estudio indican que la utilización del FL provoca un incremento de un 155,25% del tiempo de clase dedicado a actividades de aprendizaje activo; y que los alumnos dedican un 35,30% más de tiempo a actividades académicas en casa en comparación con la utilización de una metodología pedagógica tradicional. ABSTRACT The Flipped Learning (FL) model transfers certain learning processes outside of the classroom and uses class time to engage in active learning with students. The objective of this research is, on the one hand, to quantify the time that students spend on activities, discriminating which are active and passive learning, in class or at home. And on the other, to compare its variation with respect to the use of the FL or a traditional pedagogical model. The methodology used in the research has been quantitative with a quasi-experimental design with a control group and an experimental group. The data was obtained by recording the time spent on active and passive learning activities in class by the teacher and at home by the students, in each of the two groups. The results of the study indicate that the use of FL causes an increase of 155.25% in the class time dedicated to active learning activities; and that students dedicate 35.30% more time to academic activities at home compared to using a traditional pedagogical model. PALABRAS CLAVES · KEYWORDS Flipped Learning; analítica del aprendizaje; tiempo; matemáticas; metodologías activas. Flipped Learning; learning analytics; time, mathematics; active methodologies. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 236 1. Introducción La resolución del Parlamento Europeo, de 12 de junio de 2018, sobre la modernización de la educación en la Unión Europea, insta a una mayor integración del aprendizaje activo, por indagación y basado en proyectos y problemas en los programas educativos de todos los niveles con vistas a fomentar la cooperación y el trabajo en equipo (Parlamento Europeo, 2018). Autores como Beard (2019), Mora y Kennedy (2019), Quintana (2005) o Robinson (2011) critican el sistema educativo actual por basarse en el simple trasvase de conocimientos y en una enseñanza mecanizada. Los mismos autores abogan por metodologías basadas en aprender haciendo. En la misma línea, McCombs (2001) afirma que el aprendizaje debe ser activo, igualmente que Foldnes (2016) cuando asevera que el aprendizaje activo promueve un mayor aprendizaje que las clases tradicionales. De la Fuente Arias et al. (2017) apuesta por redefinir las metodologías de enseñanza dado que la utilización de metodologías tradicionales, unidireccionales y pasivas para trabajar las competencias son obsoletas. El aprendizaje activo es una aproximación metodológica centrada en el estudiante, con la premisa de que el conocimiento se construye a partir de la interacción con los demás individuos, apoyándose en la reflexión y vivencias situadas en un contexto determinado, que busca desarrollar la capacidad de pensamiento crítico (Silberman, 2005). El aprendizaje activo tiene como objetivo involucrar a los estudiantes de manera activa en la clase, los hace ser protagonistas, pensar sobre lo que aprenden, dejando de ser sólo escuchas de la clase, Keyser (2000). De esta manera el propósito implícito es lograr que los estudiantes pasen de un estado pasivo a uno muy activo en la clase y hacerlos sentir que no sólo asisten a una clase, sino que son parte de la clase (Zepeda et al., 2016). Según Palau y Santiago (2021) las metodologías basadas en el aprendizaje activo se basan en la organización del proceso y situaciones de aprendizaje con el foco en la actitud, proactividad y actividad del alumno. El aprendizaje activo o metodologías activas fundamentadas en aportes de pedagogos constructivistas permiten conseguir seres críticos, solidarios, reflexivos y autónomos (Puga & Jaramillo, 2015). También benefician la participación de los estudiantes en su aprendizaje (Kropp et al., 2011) y aumentan las puntuaciones académicas de los alumnos (Freeman et al., 2014). Los beneficios de las metodologías activas no sólo se producen en el proceso de enseñanza-aprendizaje del alumnado sino también en su desarrollo integral (Maquilón et al., 2016). Al utilizar metodologías activas en una lección, los estudiantes tienden a participar más intelectual y emocionalmente en las actividades de aprendizaje (Johnson & Johnson, 2018). Algunas de las estrategias metodológicas para facilitar el aprendizaje activo son actividades prácticas, simulaciones, el aprendizaje basado en problemas, estudios de casos, trabajo por proyectos y el aprendizaje cooperativo (Arán & Ortega, 2012). El aprendizaje activo disfruta gran implementación dentro del modelo pedagógico Flipped Learning (FL) como muestran Li et al., (2021) y Palau y Santiago (2021). En esta línea, Hwang et al. (2019) muestran como la utilización de distintas estrategias metodológicas de aprendizaje activo como la instrucción directa entre compañeros, la gamificación, el aprendizaje basado en juegos y el aprendizaje basado en problemas Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 237 afectan el rendimiento de los estudiantes, las percepciones y el pensamiento de orden superior al utilizarlas dentro del modelo pedagógico Flipped Learning. El FL proporciona un hábitat favorable para llevar a cabo metodologías activas ya que se basa en sacar algunas tareas que, tradicionalmente, se realizan en el espacio de aprendizaje grupal fuera de él, para que los docentes tengan más tiempo con los alumnos en clase para realizar actividades que desarrollan habilidades complejas (García et al., 2019). Los docentes transmiten los contenidos al alumnado mediante vídeos, podcast, presentaciones o apuntes; tradicionalmente esta transmisión de conocimientos se realiza en un espacio grupal mediante clases magistrales. En el FL el alumnado recibe estos contenidos en un espacio de aprendizaje individual. De esta manera, el alumnado llega a clase habiendo recibido los contenidos y el tiempo presencial en clase se puede destinar a actividades de nivel superior de la taxonomía de Bloom como aplicar, analizar, evaluar o crear (Santiago & Bergmann, 2018). Por lo tanto, lo que se hace tradicionalmente en el espacio de aprendizaje grupal, pasa a realizarse en el espacio de aprendizaje individual y las actividades que se realizaban como deberes, se pueden hacer en clase, en grupo y con la ayuda del profesor, de ahí el concepto de aprendizaje invertido (Sarawagi, 2014). Asimismo, este uso alternativo del tiempo produce una segunda inversión, en este caso en el papel de los alumnos y el docente. Los alumnos pasan de ser receptores pasivos en la metodología tradicional a tener una participación activa en el FL (Prieto, 2017). Y el docente pasa de ser un mero transmisor de conocimientos en la clase tradicional a un guía y creador de escenarios de aprendizaje en el FL (Nazarenko, 2015; Wanner & Palmer, 2015). El empleo del tiempo es uno de los elementos de más influencia en la enseñanza escolar (Pérez, 2016). Tal es que George et al. (2008) consideran el empleo del tiempo como el elemento más importante en los resultados académicos de los alumnos, por delante de otros como la inteligencia. Y este empleo del tiempo no se está haciendo de forma adecuada ya que tal como muestran Santiago & Bergmann (2018) los profesores dedicamos gran parte de nuestro tiempo en el aula a explicar contenidos cuando estamos utilizando una metodología expositiva tradicional. Esta investigación está contextualizada en alumnos de 3º de la ESO y concretamente en el área de matemáticas, donde en los últimos años se han realizado publicaciones científicas alrededor del Flipped Learning y el área de matemáticas (Fornons & Palau, 2021). Esta investigación tiene por objetivos: • O1: Cuantificar el tiempo que los alumnos destinan a actividades, discriminado cuáles son de aprendizaje activo y cuáles de aprendizaje pasivo, bien sea en la escuela o en casa. • O2: Comparar su variación con respecto a la utilización del FL o de una metodología pedagógica tradicional. Estos datos se han recogido mediante una tabla de registro de tiempos que han rellenado los alumnos en sus casas y el profesor en clase. A partir de estos datos se pretende comparar los resultados obtenidos cuando se está utilizando el FL en contraposición a una metodología tradicional, tanto en clase como en casa. Las hipótesis en esta investigación son: Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 244 W df p Aprendizaje pasivo 312.500 < .001 Nota. La hipótesis alternativa especifica que el grupo 1 es menor que el grupo 2. Nota. Mann-Whitney U test. Figura 4 Aprendizaje Pasivo según grupo control y grupo Flipped Learning H4: Los alumnos con género masculino dedican un 20% más de horas al aprendizaje pasivo que las de género femenino. Según la prueba U de Mann-Whitney, bajo la hipótesis de Grupo 1 (Género Masculino) > grupo 2 (Género Femenino), el grupo de género masculino no obtiene resultados más altos en minutos, que el género femenino de forma significativa (W=1081.000, p=0,451), siendo la M=73,5 y la Mdn=55 minutos en el registro masculino y de M=67,053 y Mdn=57 minutos en el registro femenino, tal y como se muestra en la Tabla 6 y Figura 5. Tabla 6 Independent Samples T-Test W df p Aprendizaje pasivo 1081.000 0.451 Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 245 Nota. La hipótesis alternativa especifica que el grupo 1 es mayor que el grupo 2 . Nota. Mann-Whitney U test. Figura 5 Aprendizaje Pasivo según género masculino (1) y femenino (2). 5. Discusión Los objetivos de esta investigación han sido, por un lado, cuantificar el tiempo que los alumnos destinan a actividades, discriminado cuáles son de aprendizaje activo y cuáles de aprendizaje pasivo, bien sea en el instituto o en casa. Y por otro, comparar su variación con respecto a la utilización del FL o de una metodología tradicional. En relación a la primera hipótesis, el grupo de alumnos con FL trabajan un 30% menos de horas en casa que el grupo control, se observa que los alumnos cuando utilizan el Flipped Learning no trabajan menos horas en casa. Aunque no se han encontrado trabajos previos sobre esta temática, autores como Davies et al. (2013) hablan de la efectividad del método en terminos de tiempo. Es cierto tambíen que otros autores, relacionan el hecho de que algunos alumnos dedican más tiempo debido a la extra motivaición que el Flipped Learning les proporciona (Basal, 2015; Sargent & Casey ,2020; Chou et al., 2021). Sobre la segunda hipótesis, el grupo de alumnos con FL dedican un 50% más de horas a actividades de aprendizaje activo que los del grupo control en el aula, se muestra cuando los alumnos utilizan el Flipped Learning dedican más horas de aprendizaje activo que cuando utilizan métodos tradicionales, aunque esta diferencia no llega a ser del 50%. Este efecto está explicado por numerosos autores y es destacado como uno de los beneficios de esta aproximación metodológica (Bergmann & Sams, 2014; Gordijn et al., 2017; Heuett, 2017; McLean et al., 2016; Guerrero et al., 2015; Zhang, 2019). La tercera hipótesis, el grupo de alumnos con FL dedican un 30% más de horas a actividades de aprendizaje pasivo que los del grupo control en casa, se cumple, aunque no es ninguna sorpresa ya que igualmente que en lo anteriormente explicado, este es uno de los pilares del método. (Bergmann & Sams, 2014; Palau & Santiago, 2021) y lo cual Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 246 concuerda con lo expuesto por Gough et al. (2017) donde los participantes de su investigación percibían que al utilizar el FL dedicaban más tiempo al aprendizaje activo. Finalmente, la cuarta hipótesis, los alumnos con género masculino dedican un 20% más de horas al aprendizaje pasivo que las de género femenino, no se demuestra. Aunque hay estudios sobre el Flipped Learning y el género (Namaziandost & Çakmak, 2020) no se han encontrado datos sobre esta relación con las horas de aprendizaje pasivo. 6. Conclusiones Después de todo lo expuesto y en relación a la necesidad de repensar modelos educativos pos pandemia (Palau et al, 2021) podemos concluir que, por un lado, en relación a los tiempos de clase, la utilización del FL supone un incremento de tiempo destinado a realizar tareas activas en comparación con una clase tradicional, de acuerdo con otros estudios previos de Gordijn et al. (2017), Heuett (2017), McLean et al. (2016) y Guerrero et al. (2015). Sobre el tiempo de trabajo en casa no se ha podido confirmar que la cantidad de este sea menor cuando se utiliza el Flipped Learning, así que recomendamos que se siga explorando esta temática en futuros trabajos. Por otro lado, y como era de prever ya que la propia teoría del Flipped Learning descrita por sus propios autores (Bergmann & Sams, 2014) y reforzada por Chang y Hwang (2018) avala este postulado, los alumnos trabajan más horas de aprendizaje activo, bajo el Flipped Learning, e incluso esto podría haber sido más si los propios alumnos hubieran sido los que realizaran los videos, ya que les permite ser también activos en casa en relación al estudio de (Sein et al., 2017). Debido al no encontrar diferencias en los datos referidos al género se recomienda estudiar en futuros estudios la relación entre tipos de actividades, tiempos de trabajo y género, en la utilización del Flipped Learning. Los resultados obtenidos pueden ayudar a los docentes que pretendan utilizar la FL, a hacer un mejor y más ajustado diseño de actividades y los tiempos correspondientes, por un lado, y por otro, tener evidencias del incremento de tiempo de aprendizajes activos con la utilización del FL. Ayudando así también a tener más argumentos a favor de la utilización del FL en el caso que este dudando de llevarla a cabo con sus alumnos en clase. Esta investigación tiene limitaciones relacionadas con el tamaño de la muestra y el tiempo de exposición de los alumnos al modelo FL, que ha sido de un trimestre. Por eso sería interesante repetir la investigación con más cantidad de alumnos y durante más tiempo. En este sentido y como propuesta para futuras investigaciones relacionadas con la utilización del tiempo, se podría discriminar los tiempos por tareas concretas y ver sus relaciones con otras variables como el estilo de aprendizaje (Fornons et al., 2021) o con la competencia de aprender a aprender (Fornons & Palau, 2020). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 247 Flipped Learning and its learning times distribution: An experience in secondary education 1. Introduction The European Parliament resolution of 12 June 2018 on modernising education in the European Union calls for the further integration of active, inquiry-based, project- and problem-based learning into educational programmes at all levels with a view to fostering cooperation and teamwork. (Parlamento Europeo, 2018). Authors such as Beard (2019), Mora and Kennedy (2019), Quintana (2005) and Robinson (2011) criticise the current education system for being based on the simple transfer of knowledge and mechanised teaching. The same authors advocate methodologies based on learning by doing. In the same vein, McCombs (2001) asserts that learning must be active, just as Foldnes (2016) does when he asserts that active learning promotes greater learning than traditional classroom learning. De la Fuente Arias et al. (2017) advocates redefining teaching methodologies, given that the use of traditional, unidirectional and passive methodologies to work on competences is obsolete. Active learning is a methodological approach centred on the student, with the premise being that knowledge is constructed through interaction with other individuals and through reflection and experiences in a given context, thus fostering the capacity for critical thinking. (Silberman, 2005). Active learning aims to involve students actively in the class, making them protagonists who think about what they learn and ceasing to be mere listeners (Keyser, 2000). In this way the implicit purpose is to make students move from a passive to a very active state in the class; that is, to make them feel that they are not just attending a class, but rather that they are part of the class. (Zepeda et al., 2016). According to Palau and Santiago (2021), methodologies based on active learning involve organising the learning process and situations so that they are focused on the attitude, proactivity and activity of the learner. Active learning or active methodologies based on the contributions of constructivist pedagogues make it possible to achieve critical, supportive, reflective and autonomous individuals. (Puga & Jaramillo, 2015). They also increase both students' participation in their learning. (Kropp et al., 2011) and their academic grades (Freeman et al., 2014). The benefits of active methodologies not only emerge in the teaching-learning process of students but also in their integral development. (Maquilón et al., 2016). By using active methodologies in a lesson, students tend to be more intellectually and emotionally engaged in the learning activities. (Johnson & Johnson, 2018). Among the methodological strategies used to facilitate active learning are hands-on activities, simulations, problem-based learning, case studies, project work and cooperative learning. (Arán & Ortega, 2012). Active learning has been widely implemented within the Flipped Learning (FL) pedagogical model as shown by Li et al., (2021) and Palau and Santiago (2021). In this regard, Hwang et al. (2019) show how the use of different active learning methodological strategies such as direct peer instruction, gamification, game-based learning and problembased learning affect students' performance, perceptions and higher-order thinking when used within the FL pedagogical model. FL provides a favourable habitat for carrying out active methodologies as it involves removing certain tasks that are traditionally carried out in the group learning space so that Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 248 teachers have more time with students in class to carry out activities that develop complex skills. (García et al., 2019). Teachers transmit content to students through videos, podcasts, presentations or notes; traditionally this transmission takes place in a group space through lectures. In FL, students receive this content in an individual learning space. In this way, students come to class having received the content and the time spent in class can be used for higher level activities, according to Bloom's taxonomy, such as applying, analysing, evaluating or creating. (Santiago & Bergmann, 2018). This means that what is traditionally done in the group learning space is now done in the individual learning space and the activities that used to be done as homework can be done in class, in a group and with the help of the teacher, hence the concept of flipped learning. (Sarawagi, 2014). Likewise, this alternative use of time causes a second flip, in this case in the role of the students and the teacher. Students go from being passive recipients in the traditional methodology to actively participating in FL. (Prieto, 2017). And the teacher goes from being a mere transmitter of knowledge in the traditional classroom to a guide and creator of learning scenarios in FL. (Nazarenko, 2015; Wanner & Palmer, 2015). The use of time is one of the most influential elements in school education. (Pérez, 2016), so much so that George et al. (2008) consider it to be the most important element in students' academic results, ahead of others such as intelligence. And it can be stated that time is not being used effectively given that, as is shown by Santiago & Bergmann (2018), when teachers use traditional methodologies they spend a large part of their time in the classroom explaining content. The present research analyses students in the 3rd year of compulsory secondary education, specifically in the area of mathematics, and thus adds to a growing body of scientific publications in recent years on the application of Flipped Learning to the teaching of mathematics (Fornons & Palau, 2021). The objectives of the present research are: • O1: To quantify the amount of time students spend on learning activities, distinguishing between active learning and passive learning, both at school and at home. • O2: To compare variations between FL and a traditional pedagogical methodology in terms of the amount of time spent. These data have been collected by means of a time recording table filled in by the students at home and by the teacher in class. This data is then used to compare the results obtained when using FL as opposed to a traditional methodology, both in class and at home. The hypotheses in this research are: • H1: The group of students with FL work 30% fewer hours at home than the control group. • H2: The FL group of students spend 50% more hours on active learning activities than the control group in the classroom. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 249 • H3: The FL group of students spend 30% more hours on passive learning activities than the control group at home. • H4: Male students spend 20% more hours on passive learning than female students. The independent variable in this study is the use of Flipped Learning and gender, and the dependent variables are the time spent working at home, the type of learning activity in class and the type of learning activity in the classroom. 2. Theoretical framework The pedagogical benefits of using active methodologies are described by authors such as Cross (1987), Freeman et al. (2014) and Kropp et al. (2011) who conclude that students learn more when they are engaged in active learning as opposed to when they are the passive recipients of teaching. In this regard, active learning leads to higher attendance and participation in class, as well as increased academic performance. (Campillay & Meléndez, 2015). In addition, it facilitates the acquisition of knowledge, allows for feedback on the level of understanding and enables students to remain more attentive (Barrado et al., 2001) Likewise, active learning reduces failure and improves exam grades (Freeman et al., 2014) participation, collaboration and teamwork (Ghilay & Ghilay, 2015) and increases student enthusiasm, interest and self-efficacy. (Hendrickson, 2019). Another study into active learning, Watson et al. (2020), assessed four dimensions of learning: affective, cognitive, behavioural and social. The results showed that students in the active learning instructional course showed significantly higher attitudes for all factors except cognitive learning. Regarding the use of time in active learning Haidet et al. (2004) state that even though the amount of time teachers spent lecturing was reduced by 50% in order to use this time for active learning activities, they were still able to cover the same amount of content and without negatively affecting the students’ acquisition of knowledge. Also Michel et al. (2009) They also claim that the use of active learning instead of passive (traditional) learning improves students' cognitive outcomes. FL enables active learning (Chen et al., 2017) because it places learning at the centre of the process and the learner plays a very active role. (Gómez et al., 2019). Hence, many studies on FL give results that are similar to those found by studies into active learning. FL has been found to allow more time to employ methodological strategies that facilitate active learning (Fung, 2020; Karampa & Paraskeva, 2018) such as practical activities, simulations, problem-based learning, case studies, project work and cooperative learning. This increases student participation (Belmonte et al., 2019; Clark & Kaw, 2019; Jordán et al., 2019) and enables them to learn at their own pace (Sun et al., 2017; Toor & Mgombelo, 2018) and take responsibility for their own learning. (Lopes & Soares, 2017; Ziegelmeier & Topaz, 2015). It has also been found that using FL increases interactions between students (Fredriksen et al., 2018) and between the teacher and students (Gordijn et al., 2017; Gouia Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 250 & Gunn, 2016), thus increasing collaboration among students (Wright, 2015; Young, 2015) and improving the working environment of the classroom (Heuett, 2017). As has been said, in terms of learning time distribution, FL enables teachers to spend more time with students in class, making it a very attractive pedagogical model to combine with other active learning strategies. (Arán & Ortega, 2012). A lot of research has concluded that FL allows more time for simulations, problem-based learning, case studies, project work and cooperative learning. (Amstelveen, 2018; Fung, 2020; Gordijn et al., 2017; Heuett, 2017; Karampa & Paraskeva, 2018; Khan & Watson, 2018; Song & Kapur, 2017; Steen-Utheim & Foldnes, 2018). But few studies quantify this time and those that do focus more on impact, as did Baepler et al. (2014), who showed that replacing 150 minutes/week of traditionally talk classes with 50 minutes/week of active class time using FL yields similar academic results. 3. Methodology This research used a quantitative methodology with a quasi-experimental design involving a control group and an experimental group. The groups were made up of students from two 3rd year Compulsory Secondary Education (ESO) classes from the Ermengol IV secondary school in the town of Bellcaire d'Urgell in Spain. The class A had 19 students and class B had 16 students. In other words, the groups already existed, so the sampling process was non-probabilistic. Figure 1 shows how, to ensure a measure of balance, the control and experimental groups were switched from back and forth from one methodology to the other across the three subjects for which the study lasted. However, both classes had the same teacher throughout the research. Figure 1 Distribution of control and experimental group 3rd ESO A Traditional class 3rd ESO B Flipped Learning Unit 1 Fractions 3rd ESO A Flipped Learning 3rd ESO B Traditional class Unit 2 Geometric places 3rd ESO A Traditional class 3rd ESO B Flipped Learning Unit 3 Polynomials Register of time usage (students and teacher) Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 251 The data collection instrument was a time recording grid. Every Monday, students received a table with seven columns, one for each day of the week and two rows, one for time spent on active academic activities at home and one for time spent on passive activities in class. Prior to the start of the research, students were given a list and it was explained to them which of their usual activities were considered active and which were passive. They were told that active learning is the method that involves them in the learning process whereby, in addition to listening, they have to read, write, discuss, participate in problem solving, and develop a spirit of collaboration and interpersonal and communication skills. (Feyen, 2020). Thus the list included activities such as listening in class, which were considered passive, and others such as solving a problem, which were considered active. They were also informed that all the information they gave would be used for research and not for evaluation. The following Monday, the students had to return the table showing how many minutes they had spent on each type of activity. The teacher also used an identical table to record the time spent in class for each type of activity. The mathematics lessons taught with FL always followed the same process in both groups (Figure 2). Before each class, the students had to watch in their individual Moodle area a video of no more than 10 minutes, made by the teacher and with content from the subject. The videos were enriched with questions via the Edpuzzle application, which made it possible to control and direct how they were watched. After this, the students met up in groups where they had to present questions that had occurred to them when viewing the video. Once any doubts had been resolved, the students were placed in groups of four (the members changing with each new topic) and carried out activities related to the content they had seen. To do so, they had devices connected to the network that allowed them to access Moodle and the videos at all times and also to carry out searches if necessary. Most of the activities were markedly competency-based and collaborative and obliged the students to combine their knowledge in order to solve them, thus promoting active learning. Once an activity was finished, a student presented his/her answer on the blackboard and the teacher or other students commented on it and presented their answer to the rest of the students. Figure 2 Development of mathematics classes taught using FL Individual space WATCH VIDEO Group space PRESENT QUESTIONS SOLVE DOUBTS WORK IN A GROUP CORRECTION OF ACTIVITES Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 252 Statistical techniques The JASP programme version 0.15.00 has been used to check the assumptions of normality and the homogeneity of the variances. 4. Analysis and results The data collected from the control group (traditional methodology) and experimental group (FL model) using the time recording table over a whole term were entered into a spreadsheet for analysis. Table 1 shows that the distribution of the learning type variable (active and passive) does not meet the assumption of normality as defined by the Shapiro-Wilk normality test. On the other hand, they do comply with the homogeneity of variances, as can be seen in Table 2. For this reason, non-parametric tests are applied. Table 1 Test of Normality (Shapiro-Wilk) W p Active Learning 1 0.787 < .001 2 0.913 0.001 Passive Learning 1 0.571 < .001 2 0.913 0.001 Note: Significant results suggest a deviation from normality. Table 2 Test of Equality of Variances (Levene's) F df p Active Learning 0.067 1 0.796 Passive Learning 2.367 1 0.127 The analysis is carried out on the basis of the aforementioned hypotheses: H1: The group of students with FL work 30% fewer hours at home than the control group. Under the alternative hypothesis that Group 1(Control) > Group 2 (Flipped Learning), the Mann-Whitney U test shown in Table 3 indicates that the number of minutes spent by the FL group (2) is not significantly lower than that of the control group (1), (2=616.000, p=1.000). In contrast, the activity reports indicate a lower mean and median learning time in the control group (M=144.038, Mdn=92.5) than in the experimental group, LC (M=257.885, Mdn=240). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 253 Table 3 Independent Samples T-Test W df p Total_minutes 616.000 1.000 Note: The alternative hypothesis specifies that group 1 is larger than group 2. Note. Mann-Whitney U test. H2: The FL group of students spends 50% more hours on active learning activities than the control group in the classroom. Under the hypothesis that Group 2 (FL) > Group 1 (C), the Mann-Whitney U test shows significant differences (W=872.500, p<0.001) as is shown in Table 4 and Figure 3, indicating that the FL group spends more hours in active learning (M=150; Mdn=140) than the control group (M=114.345; Mdn=82). However, this difference is less than 50%<. Table 4 Independent Samples T-Test W df p Active Learning 872.500 < .001 Note. The alternative hypothesis specifies that group 1 is smaller than group 2. Figure 3 Active Learning of control group and Flipped Learning group Note: 1= Control, 2=LC. H3: The FL group of students spend 30% more hours on passive learning activities than the control group at home. Under the hypothesis of Group 1 (C) < Group 2 (FL), the Mann-Whitney U test indicates that there is a significant difference (312.500, p<0.001), with the FL group spending more hours of active learning at home compared to the control group (M=107.885 and Mdn=100 Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 64, 235-264 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.92948 PÁGINA | 260 Hwang, G. J., Yin, C., & Chu, H. C. (2019). The era of flipped learning: promoting active learning and higher order thinking with innovative flipped learning strategies and supporting systems. Interactive Learning Environments, 27(8), 991–994. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1667150 Jordán, C., Magreñán, Á. A., & Orcos, L. (2019). Considerations about flip education in the teaching of advanced mathematics. Education Sciences, 9(3), 1–10. https://doi.org/10.3390/educsci9030227 Karampa, V., & Paraskeva, F. (2018). A motivational design of a flipped classroom on collaborative programming and STEAM. 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