La simulación es una situación o escenario creado para permitir que las personas experimenten la representación de un acontecimiento real, con la finalidad de practicar, aprender, evaluar, probar o adquirir conocimientos.

Escrito por: Angélica Villarraga, de la Facultad de Enfermería y Rehabilitación, y William Oquendo, de la Facultad de Ingeniería.

La simulación es una situación o escenario creado para permitir que las personas experimenten la representación de un acontecimiento real, con la finalidad de practicar, aprender, evaluar, probar o adquirir conocimientos sobre sistemas o actuaciones humanas.

El aprendizaje basado en simulación es muy común en escenarios de enseñanza en las ciencias de la salud, por medio de la simulación clínica. Sin embargo, también se encuentra presente en otras áreas de conocimiento que se enriquecen de las simulaciones interactivas, ya sea por medio de juegos de roles y discusión, como en las ciencias humanas, lenguas y culturas extranjeras, o con el apoyo de recursos tecnológicos, como en el área de finanzas o de las ciencias exactas.

La simulación física, por ejemplo, surge a partir de una necesidad de encontrar soluciones a modelos muy complejos, o en donde la experimentación es muy difícil o costosa. Por ejemplo, en el proyecto de poner al hombre en la luna, como planeación y preparación de la experiencia real, se realizaron simulaciones análogas en computadores muy primitivos. Ahora, este tipo de simulaciones se pueden realizar en un celular de bolsillo.

¿Cómo se implementa la simulación en una clase?

El aprendizaje basado en simulación está enmarcado en tres momentos:

1. Prebriefing o preparación:

  • Establecer la claridad de los objetivos de aprendizaje planteados.
  • Definir el alcance de la práctica.
  • Contextualizar al estudiante en la integración de las habilidades y los conocimientos adquiridos dentro de la práctica simulada.
  • Realizar un acercamiento y una exploración del entorno simulado o de los simuladores (simuladores de paciente o pacientes simulados, software, elementos y equipos biomédicos) disponibles para su experiencia.

2. Simulación:

Se desarrolla el ejercicio simulado dentro del contexto físico o virtual, con características lo más cercanas a la realidad. Los estudiantes participan de forma autónoma poniendo en práctica sus conocimientos, habilidades y actitudes en la situación previamente planeada por el profesor.

3. Debriefing:

Se realiza una conversación reflexiva para el aprendizaje, posterior a la simulación, teniendo en cuenta las reacciones y los sentimientos del estudiante o participante. Se hace una comprensión de la experiencia vivida y se realiza un análisis crítico de su actuar, como base para sus experiencias futuras.

  • El profesor cumple el rol de facilitador del aprendizaje y activador de la reflexión individual y grupal. Es el momento donde la experiencia se transforma en aprendizaje.

Keskitalo, Ruokamo, & Väisänen, 2015, U Arcada. Finlandia

Facilitating, Training and Learning (FTL) model for VR and simulation-based learning

Recursos utilizados en el aprendizaje basado en simulación

En simulación clínica:

  • Pacientes simulados (actores)
  • Pacientes estandarizados (pacientes reales)
  • Simuladores de pacientes de alta tecnología
  • Simuladores por partes (part task training)
  • Entornos realísticos (Hospital Simulado)
  • Equipos biomédicos reales (monitores, ventiladores, sistemas de oxígeno, entre otros)

En la física y otras ciencias exactas:

  • Motores físicos
  • Simulaciones generales (Phet)
  • Simuladores de circuitos
  • Scripts en Python
  • Herramientas para análisis de videos y datos

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Beneficios del aprendizaje basado en simulación

  • Acerca al estudiante a contextos o situaciones reales.
  • Permite afianzar, comprender y materializar los conceptos aprendidos, y prepara a los estudiantes para realizar ejercicios prácticos.
  • Permite aplicar los conocimientos adquiridos y desarrollar habilidades necesarias en la resolución de problemas específicos.
  • Fortalece el desarrollo de habilidades esenciales, como la toma de decisiones, comunicación, empatía y otras.
  • Permite el trabajo disciplinar, interdisciplinar e interprofesional.
  • Favorece el pensamiento crítico y el reconocimiento de causas y efectos.
  • Contribuye a minimizar los errores humanos que podrían tenerse en situaciones reales o en el campo clínico, con pacientes reales, ocasionando daño o lesión.

Bibliografía

[1] R. Landau, M. Paez, and C. Bordeianu, “A survey of computational physics: Python multimodal eBook.” Princeton University Press, 2011. [Online]. Available:https://psrc.aapt.org/items/detail.cfm?ID=11578

[2] “Computing and the Manhattan Project,” Atomic Heritage Foundation. www.atomicheritage.org/history/computing-and-manhattan-project (accessed Aug. 16, 2021).

[3] A. George, “Margaret Hamilton Led the NASA Software Team That Landed Astronauts on the Moon,” Smithsonian Magazine. www.smithsonianmag.com/smithsonian-institution/margaret-hamilton-led-nasa-software-team-landed-astronauts-moon-180971575/ (accessed Aug. 16, 2021).

[4] R. S. Wolff, “Visualization as a tool for physics education,” Comput. Phys., vol. 5, no.

3, p. 278, 1991, doi: 10/gmhd4v.

[5] Z. C. Zacharia, “Comparing and combining real and virtual experimentation: an effort to enhance students’ conceptual understanding of electric circuits,” J. Comput. Assist. Learn., vol. 23, no. 2, pp. 120–132, 2007, doi: 10/c2p469.

[6] K. Perkins et al., “PhET: Interactive simulations for teaching and learning physics,” Phys. Teach., vol. 44, no. 1, pp. 18–23, 2006, doi: 10/drzn2c.

[7] E. Langbeheim, A. Abrashkin, A. Steiner, H. Edri, S. Safran, and E. Yerushalmi, “Shifting the learning gears: Redesigning a project-based course on soft matter through the perspective of constructionism,” Phys. Rev. Phys. Educ. Res., vol. 16, no. 2, p. 020147, Dec. 2020, doi: 10/gmhd4d.

[8] N. D. Finkelstein et al., “When learning about the real world is better done virtually: A study of substituting computer simulations for laboratory equipment,” Phys. Rev. Spec.Top.-Phys. Educ. Res., vol. 1, no. 1, p. 010103, 2005, doi: 10/d74txd.

[9] Z. Merchant, E. T. Goetz, L. Cifuentes, W. Keeney-Kennicutt, and T. J. Davis, “Effectiveness of virtual reality-based instruction on students’ learning outcomes in K- 12 and higher education: A meta-analysis,” Comput. Educ., vol. 70, pp. 29–40, 2014, doi: 10/w5z.

[10] M. Thees, S. Kapp, M. P. Strzys, F. Beil, P. Lukowicz, and J. Kuhn, “Effects of augmented reality on learning and cognitive load in university physics laboratory courses,” Comput. Hum. Behav., vol. 108, p. 106316, 2020, doi: 10/ghq8rb.

[11] J. Madden, S. Pandita, J. P. Schuldt, B. Kim, A. S. Won, and N. G. Holmes, “Ready student one: Exploring the predictors of student learning in virtual reality,” PLOS ONE, vol. 15, no. 3, pp. 1–26, Mar. 2020, doi: 10/ghnn63.

[12] T. Pierratos and H. M. Polatoglou, “Study of the conservation of mechanical energy in the motion of a pendulum using a smartphone,” Phys. Educ., vol. 53, no. 1, p. 015021, Dec. 2017, doi: 10/gj3v5m.

[13] W. Namchanthra, S. Khemmani, S. Wicharn, S. Plaipichit, C. Pipatpanukul, and C. Puttharugsa, “Analyzing a torsion pendulum using a smartphone’s sensors:mechanical energy conservation approach,” Phys. Educ., vol. 54, no. 6, p. 065007, Aug. 2019, doi: 10/gj3v48.

[14] U. Pili and R. Violanda, “Measuring a spring constant with a smartphone magnetic field sensor,” Phys. Teach., vol. 57, no. 3, pp. 198–199, Mar. 2019, doi: 10/gmhd45.

[15] P. Vogt and J. Kuhn, “Analyzing free fall with a smartphone acceleration sensor,” Phys. Teach., vol. 50, no. 3, pp. 182–183, Mar. 2012, doi: 10/ggb7m7.

[16] Qayumi K, Pachev G, Zheng B, Ziv A, Koval V, Badie S, et al. Status of simulation in health care education: an international survey. Adv Med Educ Pract 2014;5:457-67.

El correcto diseño de las situaciones simuladas basadas en la realidad permite cumplir los pasos del ciclo del aprendizaje experiencial:

Adaptación del ciclo de aprendizaje de David Kolb, como fundamento pedagógico. Simulación Clínica USabana. 2020