REPSI - Revista
Ecuatoriana de Psicología
https://repsi.org
Volumen 6, Número 16, septiembre-diciembre 2023
ISSN: 2661-670X
ISSN-L: 2661-670X
pp. 205 – 218
Diario de aprendizaje y aprendizaje
autorregulado en estudiantes universitarios: Revisión sistemática
Learning journal and self-Regulated learning in university students: Systematic
review
Diário de aprendizagem e aprendizagem auto-regulada em estudantes universitários: uma
revisão sistemática
German Mendoza Villacorta
gmendozav@unmsm.edu.pe
https://orcid.org/0000-0001-8017-3064
Jessica Paola Palacios Garay
jpalaciosg@unmsm.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-2315-1683
Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú
Recibido
el 9 de julio 2023 / Aceptado el 21 de julio 2023 / Publicado el 29 de
septiembre 2023
Escanea en tu dispositivo móvil o revisa este artículo en:
https://doi.org/10.33996/repsi.v6i16.100
RESUMEN
Los
diarios de aprendizaje (DA) son una herramienta que ha demostrado fomentar el
aprendizaje autorregulado (AAR) de estudiantes en todos los niveles educativos.
El objetivo del estudio fue identificar el uso metodológico de los diarios de
aprendizaje para fomentar aprendizaje auto regulado en estudiantes
universitarios. Se realizó una revisión sistemática usando el método PRISMA, la
ecuación de búsqueda fue "self-regulated learning” AND ("learning diary" OR "standardized
diaries"), en las bases de datos Scopus, Web of Science, Science Direct, otros. Se aplicó
criterios de inclusión/exclusión donde se seleccionaron y revisaron 19 artículos
publicados entre el año 2017 y junio del 2013. De este modo, se encontraron 307
documentos, se seleccionaron 134 artículos, 21 en Scopus,
10) en Web of Science, 4 en Wiley,
31 en Science Direct, 47 en
Proquest, 8 en Eric y 13 en Ebsco
Host. Se concluye que hay una tendencia a utilizar los DA en formato online
aprovechando las tecnologías informáticas, y el modelo teórico más usado es el
de Zimmerman.
Palabras
clave:
Aprendizaje autorregulado; Diarios de aprendizaje; Autorregulación; Autorreflexión
ABSTRACT
Learning diaries (LD) are a tool that has been
shown to foster self-regulated learning (SRL) of students
at all educational levels. The aim of the study was to identify the
methodological use of learning diaries to foster self-regulated learning in
university students. A systematic review was conducted using the PRISMA method,
the search equation was "self-regulated learning" AND ("learning
diary" OR "standardized diaries"), in the databases Scopus, Web
of Science, Science Direct, others. Inclusion/exclusion criteria were applied
where 19 articles published between 2017 and June 2013 were selected and
reviewed. Thus, 307 documents were found, 134 articles were selected, 21 in
Scopus, 10) in Web of Science, 4 in Wiley, 31 in Science Direct, 47 in Proquest, 8 in Eric and 13 in Ebsco
Host. It is concluded that there is a tendency to use DA in online format
taking advantage of computer technologies, and the most used theoretical model
is that of Zimmerman
Key words: Self-regulated learning; Learning diaries; Self-regulation;
Self-reflection
RESUMO
Os diários de aprendizagem (DA) são uma
ferramenta que tem demonstrado promover a aprendizagem autorregulada (SRL) em
alunos de todos os níveis de ensino. O objetivo do estudo foi identificar o uso
metodológico de diários de aprendizagem para promover a aprendizagem
autorregulada em estudantes universitários. Foi realizada uma revisão
sistemática usando o método PRISMA, a equação de busca foi "self-regulated learning" AND
("learning diary"
OR "standardized diaries"),
nos bancos de dados Scopus, Web of
Science, Science Direct, outros. Foram aplicados
critérios de inclusão/exclusão, onde 19 artigos publicados entre 2017 e junho
de 2013 foram selecionados e revisados. Assim, foram encontrados 307
documentos, 134 artigos foram selecionados, sendo 21 na Scopus,
10 na Web of Science, 4 na Wiley, 31 na Science Direct, 47
na Proquest, 8 na Eric e 13 na Ebsco
Host. Conclui-se que há uma tendência de usar a AD em formato on-line,
aproveitando as tecnologias de informática, e o modelo teórico mais usado é o
de Zimmerman.
Palavras-chave: Aprendizagem autorregulada; Diários de aprendizagem; Autorregulação;
Autorreflexão
INTRODUCCIÓN
En la sociedad actual, el avance vertiginoso del
conocimiento y la tecnología hacen necesario que los ciudadanos desarrollen
habilidades de aprendizaje permanente (UNESCO, 2015; Comisión Económica Europea,
2020). El Aprendizaje autorregulado (AAR) es considerado como un prerrequisito
para el aprendizaje permanente (Klug et al., 2011; Stoten, 2019). Por ello, los
investigadores están interesados en comprenderlo de manera teórica (Puustinen y
Pulkkinen, 2001; Winne, 2015; Zimmerman, 2015) así como en encontrar
estrategias metodológicas que fomenten su uso (Alkhasawnh y Alqahtani, 2019;
Miná et al., 2021; Valencia y Caicedo, 2017).
A pesar de la gran cantidad de artículos sobre Aprendizaje
autorregulado (AAR) publicados en las décadas pasadas, no existe una definición
universal de AAR (Stoten, 2019). Sin embargo, los investigadores están de
acuerdo en que el AAR implica que el estudiante sea activo en su propio proceso
de aprendizaje, desde el punto de vista motivacional, conductual y
metacognitivo (Arsal, 2010). En el aspecto motivacional, el estudiante mantiene
una alta autoeficacia y motivación; mientras que, de manera conductual, el
estudiante gestiona el entorno, el tiempo, la búsqueda de ayuda y sus
estrategias de aprendizaje; y de modo metacognitivo ya que supervisa su
comprensión, autoevaluándose con capacidad de auto reacción positiva (Puustinen
y Pulkkinen, 2001; Zimmerman 2002).
En este mismo orden de ideas, Pintrich (2000) define
el AAR como un proceso activo y constructivo en el que los alumnos fijan
objetivos para su aprendizaje, ya que, ellos intentan supervisar, regular-controlar
su cognición, motivación y comportamiento, guiados y limitados por sus
objetivos, además de las características contextuales del entorno. Estas
actividades de autorregulación pueden mediar las relaciones entre los
individuos y el contexto, también en sus logros generales. Por su parte, Zimmerman
y Schunk (2001) define al AAR como un
proceso cíclico, en el cual el estudiante monitorea la efectividad de sus
estrategias o métodos de aprendizaje y responde a esta retroalimentación de
diversas maneras, desde cambios encubiertos en la percepción de sí mismo hasta
cambios manifestados en el comportamiento, como sustituir una estrategia de
aprendizaje por otra.
A su vez, diversos estudios muestran que los
estudiantes que desarrollan una mayor capacidad de AAR tienen mejores
resultados de aprendizaje en comparación con aquellos que no lo desarrollan
(DiBenedetto y Zimmerman, 2013; Zoltowski y Teixeira, 2020) y que el nivel
educativo en el cual los estudiantes necesitan un mayor grado de AAR, es el
nivel universitario, pues a diferencia de la enseñanza primaria y secundaria,
la enseñanza universitaria impone exigencias específicas a los estudiantes, requiriendo
que sean proactivos y auto disciplinados, capaces de controlar su propio
aprendizaje mediante el autocontrol y la autoevaluación (Ning y Downing, 2015; Roth
et al., 2014).
Por otro lado, las investigaciones que buscan mejorar
el AAR se pueden agrupar en tres olas (Araka et al., 2020). En la primera
oleada de mediciones, los investigadores consideraban que el AAR era estática,
por lo que las mediciones mediante cuestionario eran la opción principal en
aquel momento. En la segunda oleada, el AAR comenzó a considerarse como algo dinámico,
por lo que el pensamiento en voz alta y la observación fueron las opciones más
adecuadas como métodos de medición. En estas dos oleadas, la medición y la
intervención se consideran cosas separadas, aunque estén interrelacionadas
(Cenka et al., 2023). Mientras que, el uso de Diarios de aprendizaje (DA) es
una estrategia que pertenece a la tercera ola, en la cual las herramientas
desempeñan un papel tanto de medición como de intervención, y de acuerdo a
Schmitz y Wiese (2006), permite a los estudiantes documentar los procesos que
usan durante su aprendizaje en el aspecto motivacional y conductual.
De este modo, mientras el estudiante escribe el Diario
de Aprendizaje necesita auto reflexionar en sus procesos de aprendizaje y en
sus resultados iterativamente. Este proceso iterativo de planificar, monitorear
y ajustar fomenta en los estudiantes el desarrollo de su capacidad de AAR
(Cazan, 2020; Fung et al., 2019). Cabe destacar que para tenga éxito el uso de
los DA es importante explicar a los estudiantes el efecto potencial que tendrá
este instrumento en su aprendizaje, de modo que aumente su disposición a
trabajar con la herramienta (Panadero et al., 2016). También es importante
mencionar que los DA son más efectivos si se combinan con estrategias de
instrucción explícita sobre AAR (Cheng, 2017).
Dada la importancia que tiene el uso de los DA para
mejorar el AAR de los estudiantes, el estudio tiene como objetivo identificar
el uso metodológico de los diarios de aprendizaje para fomentar aprendizaje
auto regulado en estudiantes universitarios y describir el contexto en el cual
fueron usados los DA, Finalmente, se espera que los hallazgos de este estudio
sean significativos y de utilidad para la comunidad científica.
METODOLOGÍA
Para
realizar la evaluación y selección de los artículos de investigación utilizados
en esta revisión sistematica, se siguió el protocolo
PRISMA (Moher et al., 2009), usando la siguiente
ecuación de búsqueda: "self-regulated learning” AND ("learning diary" OR "standardized
diaries"). Dentro de los criterios de
inclusión se consideraron solo artículos de revisión o artículos primarios,
publicados entre el año 2017 y junio del 2023 en las bases de datos Scopus, Web of Science, Wiley, Science Direct, Proquest, Eric y Ebsco Host. Se excluyeron los artículos duplicados, los que
no se aplicaban a estudiantes universitarios, los que no se referían al
aprendizaje autorregulado y los que no usaban Diario de Aprendizaje en su
metodología.
De
este modo, se encontraron un total de 307 documentos, de los cuales se
seleccionaron 134 artículos, distribuidos de la siguiente manera: 16% (n=21) en
Scopus, 7% (n=10) en Web of Science,
3%(n=4) en Wiley, 23% (n=31) en Science
Direct, 35% (n=47) en Proquest,
6% (n=8) en Eric y 10% (n=13) en Ebsco Host. Luego se
procedió a leer el título, y realizado ello, se eliminaron 8 artículos porque
no estaban relacionados al tema de investigación y 38 artículos por ser
duplicados. Posterior, se leyó minuciosamente los resúmenes y teniendo en
cuenta los criterios de exclusión se eliminaron 22 debido a que no se aplicaron
a estudiantes universitarios, 26 debido a que no se referían al aprendizaje
autorregulado y 22 debido a que no usaron diarios de aprendizaje en su metodología.
Finalmente, luego de este proceso de exclusión, se seleccionaron 19 artículos,
los cuales fueron usados en esta revisión. En la Figura 1 se muestra el flujograma PRISMA, que resume el procedimiento descrito.
Como
información adicional, se destaca el hecho de no haber usado bases de datos que
publican en idioma español, debido a la escasa o nula aparición de documentos.
Por ejemplo, en Scielo no se encontró ningún
documento y en Redalyc solo se encontraron cuatro
documentos, pero no estaban alineados al tema de investigación. Además, para
asegurar la no omisión de algún artículo que pueda ser incluido en esta
revisión, se procedió a usar la ecuación de búsqueda mencionada en Google Scholar, encontrando un artículo, pero fue eliminado por
ser duplicado.
Figura 1. Flujograma PRISMA en cuatro
niveles.
DESARROLLO Y DISCUSIÓN
Se realizó el análisis de los artículos seleccionados
considerando diferentes elementos, de acuerdo con el objetivo de esta revisión.
La misma fue presentada en dos secciones: la primera sección estudia elementos
relacionados al uso metodológico de los DA para fomentar el AAR, y la segunda
sección aborda elementos relacionados al contexto en el que fueron usados los
DA.
Uso metodológico de los DA para fomentar el ARR
Para identificar los usos metodológicos de los DA en
los estudios seleccionados, se analizaron los elementos: diseño de
investigación empleado, tamaño de muestra, tiempo que duró la aplicación de la
estrategia y modo de aplicación de los DA. Los resultados de este análisis se
muestran en la Tabla 1.
En la Tabla 1 se puede observar que los diseños de
investigación más usados, fueron agrupados en investigaciones experimentales,
cualitativas, mixtas, descriptivas y tecnológicas, resultando que: las
investigaciones experimentales (principalmente la cuasiexperimental)
representan el 32%, las mixtas el 21%, las cualitativas el 16%, las
longitudinales el 11%, y las tecnológicas y descriptivas el 10% cada una. Estos
resultados muestran el interés principal de los investigadores en fomentar el
AAR a través de investigaciones experimentales que combinan los DA con
estrategias explicitas sobre AAR o con plataformas virtuales que luego son usadas
en temáticas de cursos específicos.
Se destaca la aparición de un 10% de investigaciones
tecnológicas como la de Kivimäki et al., (2019) en la cual se usa los DA junto
con mapas mentales curriculares para recolectar información que sea de utilidad
práctica para la analítica de aprendizaje y la data mining. También se resalta
la investigación tecnológica de Ramadhanti et al. (2020), en la cual se usa DA
diseñados en una herramienta de código abierto llamada PenzuTM y una App Online
para la mejora de la metacognición. Así mismo, se tiene la investigación de Cenka
et al. (2023), en la cual diseña un DA basado en la web, con arquitectura
informática, primero como prototipo y luego evaluándolo, para observar si
mejora aspectos del AAR.
En
lo referente al tamaño de muestra y al tiempo de intervención, se tiene una
media de 81 participantes, siendo 4 la cantidad menor de estudiantes, los
cuales participaron en investigaciones cualitativas de 15 y 16 semanas (Yabukoshi 2018; 2020). Por otro lado, el tamaño de muestra
mayor fue de 257 estudiantes, los cuales participaron en una investigación
experimental que duró 18 semanas (Theobald y Bellhäuser, 2022). Se resalta el hecho de que el mayor
tiempo de aplicación (104 semanas) involucró a 30 estudiantes (menos que el
promedio), lo cual guarda relación con lo manifestado por Dignath
et al., (2023) en el sentido de que los DA frecuentemente reportan un declive
en la motivación de los estudiantes a lo largo del tiempo. Por ello, en una
intervención que dure mucho tiempo se debería involucrar una menor cantidad de
participantes.
En
relación al modo en que se aplicaron los DA, se tiene que en el 74% de las
investigaciones los DA se emplearon para recolectar información relacionada a
procesos motivacionales, conductuales y metacognitivos
del AAR, para un posterior análisis cuantitativo o cualitativo. Respecto a los
procesos motivacionales, se analizaron aspectos como la confianza en el éxito y
la volición (Bort-Mir, 2020; Breitwieser et al.,
2021; Eckerlein et al., 2019). En cuanto a los
procesos conductuales, se analizó aspectos como las estrategias de tareas, el
tiempo de estudio o la planificación (Fung et al.,
2019; Stoten, 2019). Asimismo, sobre los procesos metacognitivos se analizó información referente a la
autorreflexión y la autoevaluación (Cenka et al.,
2023; Mou, 2021).
Por
otro lado, se observó que en el 78% de los documentos seleccionados se menciona
explícitamente que los DA fueron usados en formato online a través de un Learning Management System (LMS)
o a través de un E-learning System.
Tal cual, se muestra en la investigación de Theobald y
Bellhäuser (2022) donde se usa los DA de manera
online para recolectar respuestas de los estudiantes y brindarles una
retroalimentación online adaptativa y automática. Así mismo, en el estudio de Fung et al., (2019) se usaron DA online compartidos a los
estudiantes a través de un LMS para analizar su comportamiento en aspectos
relacionados al AAR.
Finalmente,
se puede observar en la Tabla 1, que el 21% de los estudios menciona que los DA
se usaron junto a entrenamientos explícitos en procesos del AAR. Entre ellos se
tienen, la investigación de Broadbent et al., (2020)
en la que se compara el efecto que tiene en la mejora del AAR: 1) un
entrenamiento explícito en AAR online, 2) el uso de diarios de aprendizaje
basados en una aplicación móvil, 3) una combinación de los dos casos anteriores
y 4) un grupo de control. Mostrando que el caso 3 tiene mejores resultados que
los otros casos. También se tiene la investigación de Zarei
Hajiabadi (2022) donde se usó ocho DA con una
estrategia explicita basada en explicar los procesos del AAR a lo largo de
cuatro semanas, concluyendo que en general se mejoró el AAR de los estudiantes.
Estos resultados están de acuerdo con lo mencionado por (Cheng,
2017).
Tabla 1. Elementos relacionados con el uso
metodológico de los DA.
|
Autores |
. |
Tamaño de muestra |
Tiempo de aplicación en semanas |
Modo de aplicación de los DA |
|
|
|
|
|
|
|
1. Kivimäki et al., (2019) |
Inv.
Tecnológica. |
115 |
14 |
Recolectar
información relacionada al AAR que sirva para la analítica de aprendizaje y
data mining. |
|
2. Fung et al., (2019) |
Cuasiexperimental |
45 |
10 |
De manera
online a través de un LMS. |
|
3. Stoten (2019) |
Fenomenográfico |
30 |
104 |
|
|
4. Eckerlein et al., (2019) |
Longitudinal |
115 |
2 |
Recoger
información sobre la motivación y el esfuerzo de estudiantes. |
|
5. Cazan (2020) |
Mixto |
162 |
52 |
Usado junto
a un entrenamiento explícito en AAR para recolectar información sobre el AAR. |
|
6. Broadbent et al., (2020) |
Experimental |
73 |
3 |
Usados en un App
móvil junto a un entrenamiento online de AAR y también solos. |
|
7. Yabukoshi (2018) |
Mixto |
4 |
15 |
Instrumento
de recolección de información que posteriormente se analizó cualitativamente. |
|
8. Ramadhanti et al., (2020) |
Descriptivo |
50 |
No
especifica |
Para
monitorear el avance metacognitivo de los estudiantes. |
|
9. Bort-Mir
(2020) |
Descriptivo |
No aplica |
No
especifica |
DA en una
app online, con el uso de una herramienta de código abierto. |
|
10. Breitwieser et al., (2021) |
Cuasiexperimental |
96 |
5.71 |
Para
compararlo con cuestionarios offline pata la mejora de la volición. |
|
11. Mou (2021) |
Cualitativo |
54 |
7 |
DA usados de
manera online en un E-learning sistema. |
|
12. Yabukoshi (2020) |
Cualitativo |
4 |
8 |
Recojo de
información para análisis cualitativo. |
|
13. Zarei Hajiabadi (2022) |
Mixto |
33 |
16 |
Usado junto
a una estrategia explicita basada en explicar los procesos del AAR. |
|
14. Viriya (2022) |
Mixto |
142 |
12 |
Instrumento
de investigación para recolección de datos. |
|
15. Theobald y Bellhäuser (2022) |
Experimental |
257 |
4 |
DA para
recolectar respuestas del estudiante y brindarle un Feedback personalizado de
manera automática. |
|
16. Lu y Wang
(2022) |
Experimental |
89 |
18 |
Se usó junto
a un sistema de entrenamiento de pre aviso. |
|
17. Panadero et
al., (2022) |
Longitudinal |
148 |
52 |
Recolectar
información sobre estrategias de autorregulación. |
|
18. Zarei Hajiabadi (2023) |
Cuasiexperimental |
20 |
52 |
Usado junto
una formación explicita en AAR. |
|
19. Cenka et al., (2023) |
Inv. Tecnológica |
27 |
No especifica |
Usado de manera online en un LMS. |
Contexto en el que se usó los DA
Para describir el contexto en el que se usaron los DA, se analizaron los
siguientes elementos: país de aplicación, área de enseñanza y modelo teórico de
AAR usado. Los resultados de este análisis se pueden observar en la Tabla 2. Respecto
al elemento país de aplicación, primero se procedió a agrupar los países en macrorregiones
siguiendo aspectos geográficos y culturales (ver Figura 2). De este modo, se
tiene que los macrorregiones en donde se han aplicado la mayor cantidad de
investigaciones son: Europa Occidental (Alemania, Inglaterra y España), Asia Central
(Japón, China y Taiwán) y el Sudeste Asiático (Indonesia, Malasia y Tailandia),
representando cada una de ellas el 25%. A pesar de ello, cabe destacar que la
investigación más citada en Scopus (23 citas) es la de Broadbent et al., (2020)
realizada en Australia, y la investigación más citada de Web of Science (10
citas) es la de Yabukoshi (2018), realizada en Japón. Por otro lado, en idioma
español solo se encontró un artículo, esto muestra que esté tópico de investigación
no se ha estudiado lo suficiente en países de habla hispana.
Figura 2. Países de la muestra agrupados por
macrorregión.
Otro elemento relacionado al contexto, es el área de
enseñanza, en donde se observó que el 21% de los trabajos se aplicaron en
Ciencias Sociales y Humanidades (Educación, Psicología, Derecho, y Negocios), el
21% en enseñanza de inglés como lengua extranjera, el 11% en Ciencias de la Salud,
el 5% en Ciencias Naturales (matemáticas), el 5% artes y diseño y el 16% en
diversas áreas. El resto no especificaron en que área de enseñanza aplicaron
los DA. Como se puede apreciar, el uso de los DA es generalizado en diferentes
áreas de enseñanza.
Finalmente, el elemento relacionado al contexto
teórico de los estudios, es el modelo teórico usado. En este caso, las
investigaciones principalmente usaron los modelos teóricos de Zimmerman,
Pintrich, Winne y Hadwin, Puustinen y Pulkkinen, y el modelo de Corno. Se
destacó el modelo de AAR de Zimmerman, el cual fue usado en la mayoría de
estudios, representando el 53% (n=10) del total. Esto guarda relación con los
hallazgos de la revisión de la literatura realizado por Urbina et al., (2021)
en España, en el cual se menciona que en el contexto de educación online el
modelo teórico de AAR más usado también es el de Zimmerman.
Tabla 2. Elementos relacionados al contexto.
|
|
Autores |
País de aplicación |
Área de enseñanza |
Modelo Teórico de AAR usado |
|
1 |
Kivimäki et al. (2019) |
Finlandia |
Ingeniería y
Negocios |
Zimmerman |
|
2 |
Fung et al. (2019) |
Malasia |
No especifica |
Pintrich |
|
3 |
Stoten (2019) |
Inglaterra |
Negocios |
Zimmerman |
|
4 |
Eckerlein et al. (2019) |
Alemania |
Psicología |
Winne y Hadwin |
|
5 |
Cazan (2020) |
Anónimo |
Psicología |
Pintrich |
|
6 |
Broadbent et al., (2020) |
Australia |
Salud, Negocios,
Leyes |
Zimmerman |
|
7 |
Yabukoshi (2018) |
Japón |
Ingles |
Zimmerman |
|
8 |
Ramadhanti et al. (2020) |
Indonesia |
Educación |
No especifica |
|
9 |
Bort-Mir (2020) |
España |
Ingles |
Zimmerman |
|
10 |
Breitwieser et al (2021) |
Alemania |
Salud |
No especifica |
|
11 |
Mou (2021) |
Taiwán |
Diseño |
Corno |
|
12 |
Yabukoshi (2020) |
Japón |
Ingles |
Zimmerman |
|
13 |
Zarei Hajiabadi (2022) |
Irán |
Salud |
Zimmerman |
|
14 |
Viriya (2022) |
Tailandia |
Ingles |
Pintrich |
|
15 |
Theobald y Bellhäuser (2022) |
Alemania |
No especifica |
Zimmerman |
|
16 |
Lu y Wang (2022) |
China |
Educación |
Puustinen y Pulkkinen |
|
17 |
Panadero et al.
(2022) |
España |
Diversas Áreas |
No especifica |
|
18 |
Zarei Hajiabadi (2023) |
Irán |
Salud |
Zimmerman |
|
19 |
Cenka et al. (2023) |
Indonesia |
Matemática |
Zimmerman |
CONCLUSIÓN
El estudio proporciona una visión clara de los
principales usos metodológicos que los investigadores han dado a los Diarios de
Aprendizajes (DA) para fomentar el Aprendizaje Autorregulado (AAR) de
estudiantes universitarios, así como una descripción precisa de los contextos
en los cuales los DA fueron aplicados. Por ende, cumpliendo con el objetivo de
la investigación, se identificó una tendencia al uso de las tecnologías de la
información para: presentar de manera online los DA a los estudiantes; diseñar
y testear DA online con arquitectura informática; integrar la información
obtenida usando DA con la analítica de aprendizaje y la data mining. Guardando
de esta forma una relación con la importancia de incorporar tecnologías
emergentes en los procesos educativos.
Por otro lado, sobre el contexto en el que se
aplicaron los DA, se evidencia que los DA están siendo usados ampliamente en
diversas áreas del conocimiento. Lo cual abre la posibilidad a que los
investigadores los usen en sus campos de acción. Asimismo, debido a la escaza
presencia de investigaciones relacionadas a este tópico de estudio en América
latina y EE. UU, se vislumbra un campo prometedor para futuras investigaciones
en dichas regiones. Finalmente, el modelo teórico propuesto por Zimmerman ha
sido el más utilizado para respaldar la relación entre el AAR y su mejora a
través de los Diarios de Aprendizaje. Esta prevalencia sugiere que este modelo
es considerado adecuado y pertinente para comprender y evaluar la
autorregulación del aprendizaje en el ámbito universitario.
CONFLICTO DE INTERESES. Los autores
declaran que no existe conflicto de intereses para la publicación del presente
artículo científico.
REFERENCIAS
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