¡Bienvenidos a "Medicina en Conexión"!
Este sitio es mi diario de aprendizaje como docente de la carrera de medicina. Aquí compartiré mis reflexiones, experiencias y descubrimientos en el fascinante mundo de la enseñanza médica. Como profesional apasionado por la educación y el desarrollo de metodologías activas, este espacio es mi plataforma para explorar nuevas ideas, herramientas de evaluación del aprendizaje y diseñar recursos de aprendizaje innovadores. Acompáñenme en este viaje de descubrimiento y crecimiento, donde juntos exploraremos las mejores prácticas en la educación médica, buscando siempre mejorar la experiencia de aprendizaje de nuestros estudiantes y contribuir al avance de la medicina.
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Soy Patricia Cabaleiro, médico de profesión y apasionado por la educación en el campo de la histología y la anatomía patológica. Mi trayectoria profesional se ha centrado en la docencia universitaria, donde he tenido el privilegio de compartir mis conocimientos y experiencias con futuros médicos. Mi enfoque pedagógico se basa en la implementación de metodologías activas que fomenten el aprendizaje significativo y el desarrollo de habilidades críticas en mis estudiantes. Además, mi labor como investigador se enfoca en el diseño de herramientas de evaluación del aprendizaje que sean efectivas y pertinentes para la formación médica actual. A través de este espacio, comparto mi pasión por la enseñanza y el aprendizaje, así como mis reflexiones y descubrimientos en el ámbito educativo. Me motiva contribuir al desarrollo académico y profesional de quienes se sumergen en el fascinante mundo de la medicina. ¡Bienvenidos a mi diario de aprendizaje y gracias por ser parte de esta comunidad de crecimiento y conocimiento en el campo de la medicina!
El enfoque basado en competencias se centra en el aprendizaje (discente) y no en la enseñanza (docente), así como en resultados y no en objetivos; flexibiliza el desarrollo de los programas en función del ritmo de aprendizaje y enfatiza la evaluación formativa. En este enfoque, el docente abandona su rol tradicional de transmisor de contenidos para asumir la función de un facilitador de la construcción del aprendizaje, el cual ahora exige mayor involucramiento, responsabilidad y compromiso por parte del estudiante. El cambio en la función docente que expone el enfoque basado en competencias, requiere también de la transformación de los espacios formales de aprendizaje con la puesta en práctica de dispositivos pedagógicos innovadores, como la codocencia, para perfeccionar el quehacer docente.
Puedes leer el artículo completo en el siguiente enlace LA CODOCENCIA
La integración curricular de la vinculación con el medio o extensión universitaria es un desafío que enfrentan las universidades, públicas y privadas, desde la incorporación de esta dimensión en las funciones de las instituciones de educación superior. La implementación del enfoque basado en competencias asociado al modelo de la pirámide de Miller y el uso de metodologías activas para el diseño del proceso de aprendizaje, puede ser la alternativa buscada durante mucho tiempo para lograr la curricularización de la vinculación. En este artículo se aplica una investigación descriptiva y explicativa con enfoque cualitativo, con la intención de comprender la experiencia de diseño e implementación del modelo pedagógico de curricularización de la vinculación con el medio.
Puedes leer el artículo completo en el siguiente enlace LAS METODOLOGÍAS ACTIVAS EN LA VcM
La llegada del internet democratizó el acceso al conocimiento y la información, permitiendo a académicos y estudiantes explorar grandes cantidades de datos con una eficiencia y profundidad sin precedentes. En la última década, el acceso amasivo a las herramientas de análisis de datos impulsadas por IA, plataformas de aprendizaje adaptativo y sistemas de procesamiento del lenguaje natural están desbloqueando nuevas fronteras del conocimiento, facilitando descubrimientos que antes eran inalcanzables. Esta revolución no solo acelera la generación de conocimiento, sino que también promueve una cultura de aprendizaje más inclusiva y accesible.
Puedes revisar la líea histórica completa en el siguiente enlace EL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL
El uso de la técnica heurística conocida como la V de Gowin, es un método desarrollado para ayudar a los estudiantes a aprender. Las ventajas más significativas del uso de esta herramienta para aplicar el método clínico epidemiológico en el análisis de casos clínicos son:
Organización y Claridad: ayuda a organizar la información de manera clara y estructurada, permitiendo a los estudiantes visualizar cómo se relacionan los conceptos entre sí.
Enfoque en el Proceso de Aprendizaje: al centrarse tanto en el contenido (la parte izquierda de la V) como en el proceso de aprendizaje (la parte derecha de la V), la herramienta fomenta una comprensión profunda y no solo memorización superficial.
Metacognición: al hacer que los estudiantes reflexionen sobre cómo aprenden y procesan la información, la V de Gowin promueve la metacognición, que es crucial para el desarrollo de habilidades de autorregulación y aprendizaje autónomo.
Promoción de la Investigación y el Pensamiento Crítico: la sección de "investigación" de la V de Gowin estimula a los estudiantes a plantear preguntas, investigar, analizar datos y llegar a conclusiones fundamentadas, fomentando así el pensamiento crítico y la capacidad de resolver problemas.
Facilita la Planificación de Actividades de Aprendizaje: los docentes pueden utilizar la V de Gowin para planificar actividades y evaluaciones que se alineen con los objetivos de aprendizaje y promuevan la participación de los estudiantes.
Adaptabilidad y Flexibilidad: la V de Gowin es una herramienta versátil que se puede adaptar a diferentes estilos de aprendizaje y tipos de contenido, lo que la hace útil en una amplia variedad de contextos educativos.
En este enlace puedes revisar un algoritmo para analizar un caso clínico usando la V de Gowin y su correlación con las Fases del Pensamiento Computacional.
¡Vamos a jugar! Explora conceptos básicos del pensamiento computacional aplicado al análisis de casos clínicos. 🏃🏃