¿Cómo enseña ciencias el profesorado español del programa de Capacitación Integral Docente (CID)?: Análisis de propuestas didácticas

El programa CID y la legislación educativa vigente

El programa CID constituye un procedimiento integrado de selección y de formación inicial del profesorado durante un curso a cargo de otros docentes funcionarios (López, 2015) que persigue potenciar la adquisición de competencias pedagógicas y técnicas para enfrentar los desafíos de la enseñanza actual (Comunidad de Madrid, 2022a, 2022b). Este programa pretende complementar las competencias adquiridas en la carrera con una visión desde el entorno profesional ayudando a los nuevos funcionarios a adaptarse a sus labores docentes y administrativas con el fin de incrementar la calidad de la docencia en las aulas. Por tanto, constituye una herramienta para fortalecer la profesión docente (Egido, 2021). De esta forma se pretende conseguir lo que López (2015) denomina círculos virtuosos que promueven la consolidación de la base de conocimiento y el fortalecimiento de la profesión docente. El material documental analizado se corresponde con una de las tareas obligatorias del curso: la generación de una SA con tema de libre elección que incluya metodologías innovadoras e integre el sistema de evaluación. Este término nos lleva a enmarcar las propuestas en la legislación educativa vigente en el país: la Ley Orgánica 3/2020 (2020). Esta ley comprende las SA como un enfoque pedagógico que integra y contextualiza el aprendizaje de los estudiantes a través de actividades y experiencias significativas (Real Decreto 157/2022). Estas SA se han de distinguir por su carácter contextualizado, su interdisciplinariedad y su promoción de la participación activa para potenciar tanto la adquisición de competencias clave como de habilidades prácticas y la inclusión de la evaluación formativa.

La educación científica en el currículo y la literatura científica

En el caso concreto de las Ciencias de la Naturaleza en Educación Primaria (enmarcadas en el área de Conocimiento del Medio Natural, Social y Cultural en la LOMLOE), dicha normativa defiende el desarrollo de una cultura científica basada en la indagación para favorecer el trabajo interdisciplinar, potenciar el pensamiento crítico y la capacidad para tomar decisiones. Desde esta misma área deben promoverse, además, conocimientos, destrezas y actitudes relacionadas con el uso seguro y fiable de las fuentes de información, la sostenibilidad y la ciudadanía global. Todos estos aspectos deben integrarse en un modelo de evaluación abierto y flexible que atienda tanto a los resultados, como a los procesos.

Históricamente, desde el área de Didáctica de las Ciencias Experimentales se han estudiado los distintos modelos didácticos y cómo afectan al proceso de enseñanza-aprendizaje de las ciencias (Garrido et al. 2007; Jiménez Alexandre, 2000). Son diversos los estudios que avalan un modelo basado en el constructivismo y la indagación (Bárcena & Martínez-Aznar, 2022; Betancur-Tarazona et al., 2022) con reportes positivos. No obstante, otras investigaciones muestran como modelos didácticos instructivos-activos con momentos transmisivos apoyados en la manipulación y en la conexión con el entorno pueden aportar grandes resultados en las etapas iniciales (Paños et al., 2022) y no son contrarios a los principios incluidos en la legislación vigente.

Asimismo, acorde a los principios incluidos en la LOMLOE, el Real Decreto 157/2022 y las líneas de investigación en didáctica de las ciencias, se resaltan los enfoques Ciencia, Tecnología, Ingeniería, (Artes) y Matemáticas I (en inglés, STE(A)M) (Aguilera et al., 2022; Greca et al. 2021), el enfoque Ciencia-Tecnología-Sociedad (CTS) (Briceño, 2009; Escalante & Vargas, 2022) y el enfoque de pensamiento (Ritchhart et al., 2014; García-Marigómez et al., 2022) como deseables para su inclusión en las SA. La literatura científica manifiesta las potencialidades que ofrecen estos enfoques para la consecución de una alfabetización científica útil y aplicable a la vida cotidiana para enfrentar los retos del siglo XXI. Estas propuestas favorecen el desarrollo del pensamiento, las habilidades y actitudes científicas a través de un aprendizaje integrado y contextualizado, lo que favorece a su vez una actitud positiva hacia la ciencia.

En esta línea, destaca también la atención en la literatura científica al auge de las Tecnologías de la Información y la Comunicación, así como al aumento de crisis globales interconectadas y complejas, entre las que desataca la crisis climática por su repercusión a nivel mundial. Estas dos cuestiones, entre otros aspectos transversales, se incluyen en el currículo, pero las instituciones educativas continúan intentando adaptarse a su rápida evolución para incluirlas adecuadamente en las aulas. En este sentido, encontramos en la literatura un interés por fomentar la relación crítica con la información (en este caso, de naturaleza científica) (Montalvo, 2024; Sancho et al., 2015) y una mayor atención a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) por las oportunidades que ofrecen para alcanzar un mundo más justo y sostenible (Martín et al., 2015; Robredo & Ladrera, 2020).

Esta complejidad detectada en el entorno y que debe ser atendida desde las instituciones educativas desemboca en una mayor atención al desarrollo del pensamiento desde las ciencias, otra línea cada vez con más importancia en la investigación en Didáctica de las Ciencias (Ortega-Quevedo et al., 2023; Tenreiro-Vieira & Vieira, 2021; Torres & Solbes, 2018).

Por último, acorde con esta forma de concebir la enseñanza de las ciencias, la literatura y el currículo educativo defienden que se integre un proceso de evaluación formativa que persiga fines éticos y alejados de la concepción de la calificación como una forma de selección o exclusión. Es decir, se contempla una evaluación para el aprendizaje que permita al alumnado aprender más y mejor y al docente mejorar su praxis y el proceso de enseñanza aprendizaje (López-Pastor & Pérez-Pueyo, 2017). Desde esta perspectiva la retroalimentación, enfocada en comprender los objetivos de aprendizaje, valorar el progreso y detectar el camino a seguir, se convierte en un instrumento clave para alcanzar estas finalidades. Diversos estudios (Ortega-Quevedo et al., 2023; Tirado-Olivares et al., 2021) demuestran, además, la posibilidad y beneficios de integrar este tipo de evaluación en la enseñanza de las ciencias.

En definitiva, todas estas innovaciones defendidas tanto en la literatura vinculada a la investigación como en la legislación vigente tienen en común el interés por la consecución de la transformación del paradigma educativo para permitir al alumnado alcanzar una adecuada alfabetización científica. Ahora bien, ¿estas líneas de innovación ligadas a la investigación están llegando a las programaciones realizadas libremente por los y las docentes que cursan el programa CID de la Comunidad de Madrid? Y si llegan ¿a qué cursos? o ¿con qué contenidos se infusionan?

Muestra

En esta investigación se analizan las SA que los docentes participantes en el MIR de maestros de la Comunidad de Madrid en el curso 2022/2023 programaron como ejercicio final obligatorio. En total se entregaron (con formato de presentación) y expusieron 527 ejercicios en español. En el ejercicio propuesto los docentes tenían que reflejar el área principal y si se tenían en cuenta otras áreas debían contemplarlas como áreas transversales y ordenadas por el nivel de implicación del área en la SA.

Para el proceso de investigación reflejado en este documento se tuvo acceso a 488 ejercicios. De este total, se seleccionaron y analizaron las 89 SA que fijaban el área de conocimiento principal en Ciencias de la Naturaleza (CCNN).

Análisis de datos

En la primera fase de análisis cualitativo se ha realizado un análisis de contenido a través de un proceso de categorización y codificación inductiva (Osses et al., 2016). El sistema de categorías se creó mediante la búsqueda de patrones y aspectos recurrentes y destacables en las SA durante lecturas en profundidad. En consecuencia, las categorías y subcategorías surgidas del análisis se incluyen en resultados. Para garantizar la validez y fiabilidad del análisis se llevó a cabo la validación del sistema de categorías y del proceso de codificación a través de un proceso intra-observador e inter-observadores. En el primer caso una de las investigadoras generó el sistema de categorías en tres momentos diferentes separados por intervalos de 2 y 3 meses aproximadamente. Entre los tres momentos no se produjo ninguna modificación en el sistema. Respecto al proceso inter-observadores, participaron dos investigadoras aplicando el sistema de categorías establecido a la muestra seleccionada. Las respuestas dadas por cada una se sometieron a un análisis de concordancia a través del estadístico Kappa de Cohen empleando el software Epidat. El resultado obtenido, con un valor de .89 considerado excelente (Landis & Koch, 1997). Los escasos desacuerdos se analizaron eliminando las discrepancias. La codificación final la llevó a cabo una investigadora con ayuda del software Atlas. Ti(v22)

En la segunda fase, se ha llevado a cabo un análisis estadístico descriptivo e inferencial mediante SPSS (v29) y se han calculado estadísticos descriptivos y pruebas de contraste (prueba de independencia de χ², dado el carácter los datos y la necesidad del estudio de frecuencias). Finalmente, se completa este análisis con aportes derivados de un nuevo análisis cualitativo basado en el estudio del contenido de las SA.

Análisis de los resultados en relación con la variable de género y con las áreas programadas

En primer lugar, respecto al género del profesorado que realizó las SA, es importante señalar que el 16% de las SA analizadas son programadas por hombres, el 82% por mujeres y el 2% no han revelado su género.

En segundo lugar, en la Tabla 2 se recogen los resultados del análisis por áreas en las cuales los docentes han programado, destacando las CCNN por su implicación en el estudio. Esta área es la tercera más seleccionada como área principal después de Lengua Castellana y Matemáticas. Es la más seleccionada como primera área transversal y la segunda como segunda área transversal.

Seguidamente se contrastan estas variables mediante el χ² encontrando que existen diferencias en cuanto al género a la hora de seleccionar la tercera área transversal en la programación de SA (p = ,013). Este resultado permite resaltar como proporcionalmente hay más mujeres que hombres que eligen en sus SA como tercera área transversal Lengua Castellana, CCNN y Ciencias sociales (CCSS). Mientras que hay más hombres que seleccionan Matemáticas y Educación Plástica y Visual. Y hay áreas que solo son escogidas por mujeres como tercera materia transversal como Valores sociales y Cívicos y otras que son solo seleccionadas por hombres como Educación física.

En cuanto al contraste entre área principal y el resto de las áreas transversales obtenemos que son significativas las diferencias (p <,001) y, por tanto, es determinante el área principal en relación con las áreas transversales con las que se conecta. Estudiando detenidamente el área de CCNN en relación con la primera área transversal cabe destacar las siguientes cuestiones (Tabla 3): solamente una SA no ha vinculado su programación con otras áreas, y Lengua Castellana y Literatura es el área que más se relaciona con las CCNN, seguida de las CCSS.

Con respecto al resto de áreas transversales se observa una reducción de las SA que llegan a incluir 2 o 3 áreas transversales con las CCNN como área principal (Tabla 4), siendo 74 las que se vinculan a 2 áreas y 47 a 3.

En cuanto a las pruebas de contraste mediante la prueba χ², se cruza la variable CCNN como área transversal 1 con las variables anteriormente estudiadas y se obtienen resultados estadísticamente significativos en su relación con el área principal (p < ,001). En la Tabla 5 se muestra como SA con áreas principales declaradas en Lengua y Matemáticas se relacionan con más frecuencia con CCNN como primera área transversal. También es reseñable que ninguna de las SA que se vinculan a Valores Sociales y Cívicos como área principal, seleccionan CCNN como primera área transversal (3).

Estudio de programación por ciclo y cursos

En tercer lugar, se presenta el análisis por ciclos y cursos. En este caso, nos centramos de forma exclusiva en el área de CCNN (Tabla 6). Como se puede observar, el ciclo en el que los y las docentes del MIR de maestros de la Comunidad de Madrid prefieren programar en CCNN es el segundo ciclo. El primer ciclo sería el siguiente más seleccionado y el tercer ciclo el menos escogido para programar estas SA. Si nos detenemos en la frecuencia por cursos veremos que siempre son más frecuentes las programaciones en los primeros cursos del ciclo (1º, 3º y 5º).

Con respecto al contraste entre la variable cursos con las variables derivadas de las áreas (área principal, primera área transversal, segunda área transversal y tercera área transversal), se observan diferencias significativas en cuanto a la variable área principal (p = ,024). En la interpretación de este contraste cabe resaltar que en el área de CCNN no hay diferencias tan evidentes como en otras áreas y, como se ha comentado anteriormente, la distribución de áreas por curso no presenta grandes diferencias; sin embrago, en otras áreas como Educación Plástica y Visual o Primera Lengua extranjera, solo se programan SA en los últimos cursos y, por tanto, esta diferencia es muy destacable.

Estudio de los contenidos trabajados

En cuarto lugar, se presentan los resultados extraídos del análisis de los contenidos sobre los que deciden programar los y las maestras en CCNN. En la Tabla 7 se puede observar que mayoritariamente se encuentran SA programadas sobre seres vivos con un total de 55 de las 89. Dentro de esta temática encontramos SA sobre los animales, las plantas y el cuerpo humano.

En un análisis cualitativo de estas SA encontramos ejemplos de programaciones destinadas a la clasificación animal y el conocimiento de las principales características de los distintos animales: vertebrados e invertebrados, formas de reproducción, tipos de alimentación o hábitat son los más frecuentes (SA388, Figura 1). Además, se encuentran estudios de biodiversidad, excursiones al zoo (SA3, SA171), animales abandonados y gestión de refugios de animales (SA28).

Fuente: Participante 388.

Figura 1 Actividad de clasificación animal SA 388 

Las SA sobre plantas se centran en la germinación de semillas, la observación de sus partes, la distinción entre tipos de hoja (SA11) e incluso algunas incluyen su reproducción estudiando flores y frutos (SA243), la fotosíntesis (SA321) y la célula vegetal (SA276). Se emplea el huerto, los jardines verticales o los jardines botánicos como recurso en gran parte de las SA (SA380, SA344).

Las SA que se centran en el cuerpo humano fundamentalmente se centran los sistemas asociados a las funciones de nutrición (SA130 figura 2, SA199) y una minoría a la función de relación mediante el estudio de los sentidos (SA53).

Fuente: Participante 130.

Figura 2 Ejemplo de SA sobre la función de nutrición humana 

El segundo contenido más frecuente es la alimentación abarcando los hábitos de alimentación saludables, análisis de etiquetas de los alimentos, diferencia entre alimentos procesados y no procesados, construcción de menús saludables, etc. (SA10, SA361).

El tercer contenido más seleccionado son los ecosistemas, relacionado con la crisis climática y la pérdida de biodiversidad (SA30, SA190) o la contaminación y la gestión de residuos (SA232, Figura 3). Conectada a esta última línea hay 2 SA más que solo se centran en el reciclaje (SA83, SA214).

Fuente: Participante 232.

Figura 3 Ejemplo de actividad en una SA sobre contaminación y gestión de residuos 

Entre los contenidos seleccionados con menor frecuencia encontramos las propiedades de la materia, energía y máquinas (Tabla 7). En cuanto a la materia, la atención se dirige a propiedades como masa, volumen y flotabilidad (SA267, SA405). Respecto a la energía, las SA tratan las fuentes de energía y los circuitos eléctricos (SA184, SA187). En el bloque relativo a máquinas, las programaciones se relacionan con la comprensión y construcción/manipulación de máquinas simples (SA2, Figura 4) y sobre inventos con la selección de un invento por los estudiantes para su estudio (SA174, SA261).

Fuente: Participante 2.

Figura 4 Ejemplo de SA sobre la construcción de máquinas simples 

Por último, contrastamos la variable del contenido con el resto de las variables estudiadas anteriormente (género, área y curso) y obtenemos significatividad solamente en cuanto al curso mediante la prueba χ² (p = ,014). Si observamos detenidamente los datos recogidos del contenido por cursos (Tabla 8) cabe resaltar que contenidos como animales y plantas son más frecuentes en los primeros cursos. Alimentación es más frecuente a partir del segundo ciclo. Ecosistemas tiene su moda en segundo ciclo, al igual que reciclaje. Propiedades de la materia y energía son más frecuentes en los últimos cursos. Y, finalmente, inventos se mantiene en segundo ciclo.

Estudio de los modelos didácticos empleados en las SA

En quinto lugar, se presenta los resultados del análisis sobre el modelo didáctico empleado por los y las maestras al programar las SA. A este respecto se clasifican los modelos en el primer análisis inductivo en 3 (el 11,2% de las SA no se han podido incluir dentro de ninguno de los modelos didácticos por falta de información en la documentación que permitiera su clasificación). Un modelo más instructivo donde hay momentos transmisivos apoyados en actividades manipulativas y de conexión con el entorno (31,5%); un modelo constructivista (46,1%) y una combinación de ambos modelos (11,2%). Es decir, los y las docentes seleccionan más frecuentemente un modelo constructivista que un modelo instructivo-activo y la combinación entre ambos modelos es la menos frecuente.

Si contrastamos el uso de modelos didácticos con las variables anteriormente estudiadas mediante la prueba χ² obtenemos que no hay diferencias significativas en relación al género, al curso o la temática elegida.

Estudio de la evaluación y calificación incluida en las SA

A continuación, se muestran los resultados sobre el tipo de evaluación e instrumentos contemplados por el profesorado en sus programaciones. En cuanto al tipo de evaluación empleada los y las docentes señalan procesos de heteroevaluación (evaluación del Docente al Alumno (D-A)), autoevaluación del Alumnado (procesos que incluyen que el alumno reflexione sobre su propio aprendizaje y comportamiento en el aula), coevaluación (procesos que implican que entre compañeros evalúen el aprendizaje y comportamiento de sus iguales), autoevaluación de la SA (procesos que implican la autoevaluación del docente sobre la programación e implementación de la SA), heteroevaluación (evaluación del Alumno al Docente (A-D)) y calificación. Tal y como queda recogido en la Tabla 9 el proceso más empleado por los y las docentes es la heteroevaluación pues el 100% de las SA lo incluyen. El siguiente proceso más utilizado es la autoevaluación de las SA y la práctica docente dado siendo incluida en un 82% de las SA. Seguido encontramos la autoevaluación del alumnado, incluida en el 56,6% de las SA. Menos tenida en cuenta, pero con una representación notable encontramos la coevaluación. El proceso menos aplicado en las SA es la heteroevaluación A-M con una inclusión de solo un 6,7% en las SA.

Por otra parte, cabe resaltar la especificación de la calificación. Todas las SA tienen un proceso de evaluación bien definido especificando en la mayor parte de los casos instrumentos y objetos de evaluación concretos, sin embargo, son escasas las SA que contemplan el salto a la calificación (12,5%).

Sobre los instrumentos más empleados por cada tipo de evaluación cabe destacar: las rúbricas, listas de control y diario o registros de observación para las actividades de heteroevaluación D-A (SA30, SA73, SA83, SA176); las dianas y listas de control para las autoevaluaciones (SA10, SA156, SA344); rúbricas y dianas de coevaluación (SA232, SA321); las rubricas, listas de control, cuestionarios y DAFO para la autoevaluación de las SA (SA6, SA111, SA145, SA378); las rubricas y escalas pictográficas para la heteroevaluación (A-D) (SA293, SA382). Si se observan los criterios de evaluación establecidos en las SA que incluyen los instrumentos de coevaluación y autoevaluación, se puede afirmar que en este tipo de evaluaciones priman los criterios asociados a la actitud y el trabajo en grupo (SA10, SA14, SA70, SA261), siendo menos frecuente encontrar instrumentos que evalúen contenidos conceptuales (SA366).

Estudio de las categorías afines a las líneas de investigación en didáctica de las ciencias

En séptimo lugar, se presentan los resultados obtenidos al analizar las temáticas que hemos destacado como clave para la literatura y el currículo. Primeramente, se estudia la inclusión del desarrollo del pensamiento y/o la metacognición. A este respecto cabe señalar que en el primer análisis inductivo antes de la cuantificación y categorización definitiva se encontraron SA que, diciendo trabajar el enfoque basado en el pensamiento, en el análisis de estas no se encontraron indicios que mostrasen la presencia de dicho enfoque (actividades relacionadas con procesos explícitos de pensamiento, destrezas, fuerzas culturales o concretamente rutinas de pensamiento). En base a este hallazgo se establecen dos variables cuantitativas dicotómicas. La primera recoge las SA diseñadas que los docentes mencionan que incluyen aprendizaje basado en el pensamiento. La segunda pone en manifiesto las SA que presentan un enfoque explícito del aprendizaje basado en el pensamiento. El cruce de estas variables muestra diferencias significativas a partir de la prueba χ² y se pasa a estudiar a continuación (p = ,015). En la Tabla 10 se puede observar cómo 13 docentes manifiestan en metodología abordar este enfoque, de los cuales solamente 5 abordan el aprendizaje basado en el pensamiento de forma explícita y observable. Por otra parte 8 docentes que no recogen en metodología este enfoque muestran en sus SA indicios de trabajar el pensamiento.

Al estudiar la significatividad de la variable de pensamiento aplicado explícita y claramente observable en contraste con el resto de las categorías (género, áreas, curso, contenido, modelo didáctico y evaluación) mediante la prueba χ² se obtiene significatividad en el contraste con el contenido estudiado (p = ,031). Se destaca como el uso del enfoque del pensamiento se contempla en los contenidos relacionados con los seres vivos, animales (4), plantas (6), o alimentación (1). También se incluye en una de las SA de inventos y en la única SA programada sobre máquinas. Si ponemos estos datos en perspectiva encontramos que, en relación con el total de SA programadas, son los contenidos como máquinas e inventos aquellos que destacan porque en proporción se incluye más frecuentemente el pensamiento en las SA programadas sobre la temática. Asimismo, es interesante destacar por su falta de significatividad el contraste por curso (p = ,173) o por autoevaluación o coevaluación (p = ,505 y p = ,322 respectivamente).

La segunda temática para resaltar, por su relevancia en la didáctica de las ciencias experimentales, es el enfoque CTS. A pesar de esto, ninguno de los docentes señaló en sus presentaciones planteamientos ligados a la conexión CTS, pero en el análisis inductivo se ha detectado que 9 SA incluyen este enfoque explícitamente. Al realizar el contraste con la prueba χ² con las variables de categorías anteriores se encuentran las siguientes diferencias significativas. El enfoque CTS presenta diferencias en su inclusión en las SA según el contenido trabajado en las mismas (p < ,001). En concreto se programan SA con enfoque CTS infusionado con contenidos como: máquinas (1), seres vivos - plantas (2), seres vivos - cuerpo humano (1), energía (3) e inventos (2). Las que más destacan por la cantidad de SA programadas por tema con este enfoque son inventos y máquinas, pues todas las SA programadas contienen este enfoque, seguido de energía con 3 de 4 SA. Por otra parte, también es significativo el contraste con el proceso de coevaluación (p = ,010). A este respecto cabe destacar que de las 9 SA que contemplan este enfoque 7 aplican procesos de coevaluación.

La tercera temática se centra en la emergencia climática. A este respecto hemos incluido mediante el análisis inductivo todas las propuestas que se centraban en temas relacionados como (pérdida de biodiversidad, el modelo energético, gestión de residuos, consumo de alimentos sostenibles, etc. Se han contabilizado un total de 30 propuestas que incluyen temas relacionados con la emergencia climática. Algunas de ellas mencionan ODS como el 4 “educación de calidad”, el 13 “acción por el clima”, 14 “vida submarina” o el 15 “vida en los ecosistemas” (SA171, SA276). Al contrastar esta variable con las categorías anteriores (género, áreas, curso, contenido, modelo didáctico y evaluación) mediante la prueba χ² obtenemos diferencias en relación con el contenido (p = ,003). A este respecto a partir de los datos recogidos en la Tabla 11, se establece que la totalidad de las SA programadas en relación con contenidos como energía o reciclaje incluyen referencias a la emergencia climática. Así, son más frecuentes las SA sobre ecosistemas que se relacionan con esta temática (7) que las que no (3).

La última línea temática destacable en la didáctica de las ciencias que se localiza en las SA se identifica con el tratamiento y la búsqueda de información en la red. Sobre este respecto, del análisis cualitativo inductivo se han extraído dos variables de naturaleza dicotómica: la primera recoge el conjunto de las SA que mencionan la búsqueda de información en internet (43 SA) y, la segunda, las que plantean búsquedas guiadas (12 de las 43 SA). De este segundo grupo cabe destacar que los y las docentes prefieren guiar esta búsqueda de información a partir de webquest (SA153, SA267) y mediante actividades donde se escanean códigos QR (SA320).

Al estudiar el contraste de estas variables con las resultantes de categorías anteriores (género, áreas, curso, contenido, modelo didáctico y evaluación) mediante la prueba χ² se obtienen resultados significativos en la variable que incluye búsquedas de información en internet (p < ,001). Analizando los datos en profundidad (Tabla 12) se observa que mayoritariamente estas SA se identifican con el modelo constructivista. Solo 7 de las SA relacionadas con este modelo no contemplan búsquedas de información en contraste con las 34 que sí. Asimismo, se localizan 6 de las SA que combinan ambos podemos (instructivo-activo y constructivo) y plantean búsquedas de información frente a 4 que no lo hacen.

Sin embargo, esta diferencia deja de ser significativa al aplicarse a la variable que restringe las SA a aquellas que realizan una búsqueda guiada (p = 250). Si observamos la frecuencia de SA programadas con búsqueda de información guiada en contraste con el modelo didáctico que emplean (Tabla 13) se puede extraer que ya no es mayoritario el modelo constructivo, sino que proporcionalmente se compara con aquellas SA que incluyen ambos modelos.

Finalmente se cruzan las variables de esta última categoría. En este contraste mediante la prueba χ² se obtienen resultados significativos entre las SA sobre la crisis climática y las SA que incluyen aprendizaje basado en el pensamiento, bien sea observable (p = ,022) o esté nombrado en metodología (p = ,032). En la tabla 14 se puede observar cómo solamente una de las SA programadas sobre la crisis climática está entre las que presentan un enfoque implícito desarrollo del pensamiento (SA269) y otra en entre las que se menciona dicho enfoque en la metodología (SA368).