4. La analítica del aprendizaje en el estudio interdisciplinario de la autorregulación

Martin Alonso Mercado Varela¹
Nancy Janett García Vázquez²

Resumen

La autorregulación es un proceso muy importante en el ámbito de la enseñanza y el aprendizaje, ya que permite a los estudiantes ser más autónomos y eficientes al aprender. Su estudio científico inició hace décadas y hoy continúa vigente y en expansión por su relevancia en el mejoramiento del desempeño académico. El presente estudio tiene por objetivo ofrecer una visión de conjunto sobre la producción científica e interdisciplinaria de la autorregulación desde la analítica del aprendizaje. Se realizó un mapeo sistemático de literatura para clasificar la producción científica encontrada en las bases de datos Scopus y Web of Science (WoS), en el periodo 2017-2022. El análisis de la producción se realizó sobre 25 documentos primarios que cumplieron con criterios de inclusión y calidad. En los resultados se muestra que la autorregulación se ha estudiado principalmente en las modalidades en línea, en contexto universitario y sobre la figura del estudiante; así mismo se descubrió que las áreas de educación y matemáticas son las que presentan más investigaciones y que, a nivel metodológico, predominan el enfoque cuantitativo, la implementación de sistemas de gestión del aprendizaje y el uso de logs.

Palabras clave: analítica del aprendizaje, autorregulación, educación en línea, interdisciplina

Introducción

La autorregulación es un proceso que ayuda a los aprendices a dirigir de manera más eficiente su actividad cognitiva y voluntariamente establecer metas de aprendizaje, identificar y buscar activamente métodos que los ayuden a alcanzar esas metas, y dar seguimiento a su progreso hacia esas metas. Zimmerman (2013) define la autorregulación del aprendizaje como la activación, mantenimiento y control de pensamientos, emociones y comportamientos orientados al logro de metas. Pintrich (2004) y Efklidez (2009), por su parte, la describen como un proceso activo y constructivo en el que un aprendiz establece metas de aprendizaje y después intenta lograrlas a partir del monitoreo, regulación y control de su comportamiento, cognición y motivación. Mientras que Roeser y Peck (2009) la definen como la participación de un individuo en su propio aprendizaje, por medio del manejo de recursos conductuales, cognitivos, de atención y ambientales, para alcanzar metas de aprendizaje deseadas.

La autorregulación del aprendizaje se ha estudiado desde hace décadas y en torno a este proceso se ha construido una gran variedad de modelos (véase, por ejemplo, Boekaerts, 1992, 2011; Borkowski, 1996; Efklides, 2011; Kuhl, 2000; Pintrich, 2000; Schunk y Zimmerman, 1997; Winne y Hadwin, 1998, 2008). Estos modelos describen los procesos cognitivos específicos implicados en la autorregulación de los aprendices, que de manera general consisten en la definición de una tarea, el establecimiento de metas o planes para realizarla, la ejecución y el monitoreo de dicha tarea y la evaluación o autorreflexión en torno de los avances o logros de esta tarea. Entre estos modelos, el de Zimmerman (2013) es considerado como uno de los más completos en la literatura educativa, ya que toma en cuenta gran parte de los procesos fundamentales que intervienen en el aprendizaje de una persona (Panadero, 2017; Panadero y Alonso-Tapia, 2014).

Una amplia cantidad de investigaciones se ha realizado en las últimas décadas para conocer cómo se autorregulan los alumnos y qué intervenciones son útiles para favorecer su autorregulación. A partir de estas investigaciones se ha identificado que la autorregulación es un proceso sumamente importante en los procesos de enseñanza-aprendizaje, ya que ayuda a los estudiantes a ser más eficientes al aprender y a tener un mejor desempeño académico. Además, se ha identificado que gracias a la autorregulación los estudiantes se vuelven más comprometidos con su propio aprendizaje, así como más proactivos y automotivados (Lee, Lee y Bong, 2014; Schunk y Zimmerman, 2008; Wolters, Benzon y Arroy-Giner, 2011; Yusuf, 2011; Zimmerman, 2013, 2015; Zimmerman, Schunk y DiBenedetto, 2017).

Así como estos resultados, la investigación científica en el ámbito de la autorregulación del aprendizaje ha logrado múltiples hallazgos. De acuerdo con la National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (2018), por ser un tema vigente y de gran relevancia para la educación, es oportuno seguir extendiendo su investigación. Algunas líneas de estudio que recomiendan son: 1) estudios que exploren el desarrollo de la autorregulación a lo largo del tiempo y en diversos dominios y disciplinas; 2) estudios que examinen la instrucción efectiva de la autorregulación en el desarrollo individual, y 3) estudios sobre ambientes que propicien el descubrimiento autónomo y el desarrollo de un amplio repertorio de estrategias de autorregulación.

Los resultados de este tipo de estudios permitirían, por ejemplo, continuar esclareciendo si la autorregulación es una habilidad fundamental para una vida académica de éxito, o si el desarrollo de la autorregulación puede ser sostenido a lo largo del tiempo, y en qué periodos de desarrollo se podrían enfocar más efectivamente las intervenciones de autorregulación. También continuas investigaciones son requeridas para seguir comprendiendo la relación entre las estrategias de enseñanza que promueven la autorregulación y las herramientas específicas de cada disciplina para favorecer el pensamiento y el razonamiento, tanto dentro de las asignaturas como transversalmente entre ellas.

Un aspecto importante que hay que resaltar en esta misma línea es que hoy en día también las tecnologías de la información y la comunicación (tic) han expandido grandemente las posibilidades para el estudio científico y para el fomento de la autorregulación en muy diversos ámbitos (Zimmerman y Tsikalas, 2018). Por mencionar un ejemplo, el incremento de las alternativas de aprendizaje en línea y de la educación a distancia ha permitido contar con nueva información para comprender cómo los estudiantes se desenvuelven en este tipo de modalidades y qué tipo de estrategias autorregulatorias los ayudan a aprender mejor. En esa perspectiva tecnológica, la analítica del aprendizaje se ha sumado al propósito de comprender mejor los procesos autorregulatorios de los estudiantes, desde muy diversos ángulos y disciplinas, para coadyuvar a su desarrollo. Actualmente, la analítica del aprendizaje se ha posicionado como uno de los desarrollos más importantes de tecnología educativa en la educación superior (Adams et al., 2018; Alexander et al., 2019; Brown et al., 2020).

La Analítica del Aprendizaje es definida como “la medición, recolección, análisis y reporte de datos de aprendices y de sus contextos, con el objetivo de comprender y optimizar el aprendizaje y los ambientes en que ocurre” (Society for Learning Analytics Research, 2020, párr. 1). Se considera que la analítica del aprendizaje hoy representa una nueva manera de estudiar la enseñanza y el aprendizaje, y, con ello, una nueva oportunidad para propiciar el mejoramiento de los ambientes educativos.

De acuerdo con estas ideas surgió la pregunta sobre cómo en la actualidad la analítica del aprendizaje se está aproximando al estudio de la autorregulación del aprendizaje. Para responder a este cuestionamiento se realizó un mapeo sistemático de la literatura que cubre el periodo 2017-2022, específicamente en las bases de datos Scopus y Web of Science (WoS). Se siguió la metodología de Petersen, Feldt, Mutjaba y Mattsson (2008) para un mapeo sistemático de literatura, y en este documento se presentan los hallazgos de esta exploración. Primero, se explica el proceso sistemático que se siguió para la búsqueda y el análisis de la información recopilada de las bases de datos y, posteriormente, se presentan los resultados a partir de las categorías identificadas. Conocer cómo se está desarrollando esta línea de estudio permitirá seguir abonando a la comprensión y al favorecimiento de la autorregulación del aprendizaje.

Método

Un mapeo sistemático de la literatura constituye una revisión amplia de los estudios primarios disponibles en un tema con el objetivo de proporcionar una visión general del mismo (Kitchenham y Charters, 2007). El presente estudio se realizó de acuerdo con los procesos propuestos por Petersen et al. (2008), los cuales se realizaron en cinco pasos (véase figura 1).

Figura 1. Proceso de mapeo sistemático (adaptada de petersen et al., 2008)

Definición de la pregunta de investigación

Para definir los alcances del mapeo se planteó la siguiente interrogante de investigación (rq):

rq ¿Cómo la analítica del aprendizaje se aproxima al estudio de la autorregulación?

Por lo tanto, el objetivo principal del estudio consistió en analizar la producción científica e interdisciplinaria de la autorregulación, aportando una visión sistemática desde la analítica del aprendizaje.

Búsqueda de documentos primarios

Las búsquedas fueron realizadas la primera semana de marzo de 2022 en las bases de datos Scopus y Web of Science (WoS), recopilando la producción científica e interdisciplinaria publicada en el periodo 2017-2022. Ambos espacios de búsqueda representan las principales bases de datos (Harzing y Alakangas, 2016; Mongeon y Paul-Hus, 2016) y las herramientas adecuadas para los análisis cienciométricos (Archambault, Campbell, Gingras y Larivie’re, 2009). Además, agrupan la literatura de diferentes áreas del conocimiento y son reconocidas por la comunidad académica como fuentes de información válidas y confiables.

Para la búsqueda de documentos primarios se utilizó la expresión booleana:

((self-regulation) and (“learning analytics”))

En la tabla 1 se especifica la cadena de búsqueda con todos sus atributos de acuerdo con las bases de datos.

Fuente: elaboración propia.

En la tabla 2 se muestran los resultados de la cadena de búsqueda. Una vez eliminados los duplicados quedaron 77 documentos.

Tabla 2. Resultados de la cadena de búsqueda

Fuente: elaboración propia.

Definición de criterios de inclusión y calidad de documentos

Para la selección de documentos primarios se definieron criterios de inclusión. Se tomó en cuenta: 1) el lenguaje del documento (principalmente español e inglés); 2) el año de publicación (se consideran publicaciones entre 2017 y 2022 para conocer las últimas tendencias); 3) el tipo de documento (considerando la calidad de los documentos, se incluyen únicamente fuentes primarias de información, como artículos, libros, capítulos de libros y documentos de conferencia), y 4) el contexto (es importante la mención explícita del área de conocimiento desde la cual se realiza la investigación).

Para asegurar que los documentos respondieran a la interrogante de investigación se utilizaron diferentes criterios de calidad (cc) (véase tabla 3). Esta estrategia pretendió que, por medio del análisis del resumen, se pudiera inferir que el documento contribuye al estudio de la autorregulación desde la analítica del aprendizaje y a obtener una mejor comprensión del tema.

Tabla 3. Criterios de calidad

* 1 = Sí
** 2 = No
Fuente: elaboración propia.

Una vez aplicados los criterios de inclusión y calidad se obtuvieron 25 documentos primarios (véase tabla 4).

Tabla 4. Documentos primarios

Fuente: elaboración propia.

Análisis de palabras clave de los resúmenes

Para el análisis de la producción científica se siguió un proceso sistemático utilizando el análisis de contenido cualitativo como herramienta. En un primer momento se analizó el resumen (considerando los criterios de inclusión y calidad) para identificar palabras clave que reflejaran la contribución del documento, así como el contexto en que se desarrolló. En un segundo momento, al finalizar el análisis de todos los resúmenes, las palabras claves se combinaron para formar categorías (véase figura 2) que aseguraron la integración de todos los documentos en un esquema de clasificación con la intención de responder a la interrogante de investigación. Para validar el esquema de clasificación se realizaron tres ciclos de codificación; para confirmar algunos de los resultados se accedió a la versión completa de los documentos. Todo este trabajo de análisis se hizo en el programa de hojas de cálculo Microsoft Excel.

Descripción de las categorías:

1. Modalidad: modalidad educativa en que tiene lugar el estudio de la autorregulación
2. Nivel: nivel educativo en el cual se contextualiza la investigación
3. Disciplinas: áreas del saber en las cuales se desarrolla la investigación
4. Participantes: beneficiarios de la investigación y de los cuales se recuperan los datos
5. Aplicaciones: tecnologías asociadas al estudio y el fomento de la autorregulación
6. Datos: tipología de datos para el análisis y la medición de la autorregulación

Figura 2. Categorías del análisis de palabras clave

Fuente: elaboración propia.

Extracción de datos y mapeo

Una vez obtenido el esquema de clasificación, los artículos se integraron definitivamente en dos categorías analíticas (véase figura 3): contexto educativo y aproximación metodológica; esto se conoce como extracción de datos. En este proceso dos nuevas subcategorías emergieron de los datos: diseño, que hace referencia a los diseños de investigación utilizados, y temáticas, que hace referencia a las perspectivas teóricas a través de las cuales se estudia la autorregulación. Una vez organizada la base de datos con todos los documentos seleccionados y categorizados, se procedió a la presentación del mapeo sistemático de literatura; para cumplir con este objetivo se realizaron análisis de frecuencias por categorías para complementar el análisis cualitativo, lo que permitió responder a la interrogante de investigación, así como identificar las principales tendencias en que se ha venido trabajando la autorregulación desde la analítica del aprendizaje.

Figura 3. Categorías analíticas

Fuente: elaboración propia.

Resultados

RQ ¿Cómo la analítica del aprendizaje se aproxima al estudio de la autorregulación?

Para la presentación de resultados se hace una descripción de las categorías analíticas y se visualiza el mapeo sistemático de la literatura (véase figura 4).

Contexto educativo. La producción científica del estudio de la autorregulación desde la analítica del aprendizaje se concentra principalmente en la modalidad en línea (E1, E3, E4, E8, E9, E10, E16, E17, E18, E19, E20, E24, E25) y le sigue por un mínimo margen la modalidad híbrida (E2, E5, E6, E7, E11, E13, E14, E15, E21, E22, E23). Solamente se encontró un documento contextualizado en la modalidad presencial (E12). Los estudios coinciden en el nivel educativo de los participantes, siendo el nivel universitario el de mayor frecuencia. Además, la figura o el beneficiario principal de las investigaciones es el estudiante, y en menor medida se pueden encontrar documentos en los que la perspectiva se pone en el estudiante y en el profesor (E11, E14, E19, E21), o bien sólo en el profesor (E6, E20, E25).

Los documentos analizados se relacionan en mayor medida con disciplinas o áreas como la educación (E3, E5, E6, E14, E25), las matemáticas (E8, E13, E22, E23), la informática (E1, E2, E11, E21) y la educación económica y empresarial (E7, E16, E17, E20). La producción científica completa incluye otras áreas (idiomas, educación especial, educación ambiental, contabilidad, ingeniería y química) en las que se ha estudiado la autorregulación.

Aproximación metodológica. Los sistemas de gestión del aprendizaje (lms en inglés) son la principal tecnología o aplicación que se utiliza para el estudio de la autorregulación desde la analítica del aprendizaje. Moodle es el lms más utilizado en los documentos que se analizaron; solamente en un par de investigaciones se trabajó con Blackboard (E13, E22). Entre las aplicaciones mencionadas para el estudio y fomento de la autorregulación destaca el Dashboard (E1, E2, E10, E11, E14, E25), esta aplicación procesa los registros (logs en inglés) capturados en los lms y los muestra en forma de reporte visual, lo que permite una mejor comprensión de la actividad del alumno en plataforma. Es importante mencionar que estos registros o logs aparecen en todas las investigaciones analizadas, como dato único o en combinación con otros tipos de dato o instrumento con que se aborda el estudio de la autorregulación; principalmente la combinación entre logs y cuestionario (E3, E8, E10, E11, 13, E14, E16, E18, E20, E21, E22, E23, E24) y, en menor medida logs y entrevistas (E4, E7).

El enfoque cuantitativo es el de mayor predominancia en la producción científica analizada; destacan los diseños por encuesta y experimentales. Las temáticas a través de las cuales se estudia la autorregulación son variadas. En mayor medida están presentes el desarrollo de perfiles de autorregulación estudiantil (E4, E8, E9, E13, E23, E24), el uso del Dashboard para fomentar la autorregulación y las formas en que la analítica del aprendizaje puede influir o beneficiar procesos asociados a la autorregulación (E3, E17, E20, E22), y, en menor medida, otras temáticas relacionadas con el fomento de la autorregulación: la retroalimentación (E1, E7), la instrucción (E16), el dispositivo móvil (E21), el diario digital (E5) y el aula invertida (E2, E19), así como las estrategias de autorregulación en la escritura académica (E15) y la autorregulación en contextos no escolarizados (E12).

Figura 4.. Visualización del mapeo sistemático de la literatura

Fuente: elaboración propia.

Conclusiones

Ante el cuestionamiento de cómo la analítica del aprendizaje se aproxima al estudio de la autorregulación, se identificó que el componente de la modalidad en línea está presente en todas las investigaciones y siempre está acompañado por un lms que registra la interacción de los estudiantes en dicho contexto. Un rasgo particular de los lms es que permiten generar registros que informan sobre el comportamiento del estudiante en el ambiente en línea; esto, en términos de autorregulación del aprendizaje, es muy útil porque ayuda a obtener nuevos tipos de información sobre cómo un estudiante está avanzando en las diferentes fases de su proceso de aprendizaje.

La autorregulación, al ser un proceso cíclico, conlleva que el estudiante aplique estrategias para planear, monitorear y evaluar su proceso al aprender, y, usualmente, aquellos estudiantes que pasan por las tres fases del proceso tienen un mejor desempeño. En todas las investigaciones analizadas estuvieron presentes registros o logs que permiten tener un seguimiento de la actividad o el desempeño del estudiante en algunas de estas diferentes fases del proceso autorregulatorio. Por ejemplo, hay logs sobre entregas de tareas, comentarios en plataforma, grabaciones en voz alta, número de clics, entre otros. Estos datos son muy valiosos porque ayudan a comprender los procesos autorregulatorios de los estudiantes a través de su actividad real en el ambiente en línea, y no sólo por medio de las medidas tradicionales de autorregulación, como los test de autorreporte.

Otro rasgo de los lms es la implementación de Dashboard, los cuales permiten que los profesores y los estudiantes accedan a reportes visuales de diversos analíticos de aprendizaje que informan sobre la interacción del estudiante con las diversas actividades de un curso. A los profesores esta información les sirve para monitorear el avance de sus estudiantes darles un seguimiento más puntual, y a los estudiantes los ayuda a ir monitoreando su propio progreso. La autorregulación es un proceso que puede mejorar paulatinamente, por lo que tener datos precisos para acompañar este seguimiento, tanto de parte del profesor como del estudiante, puede ser muy favorable para el aprendizaje.

Ahora bien, en los estudios analizados la analítica del aprendizaje se aproxima al estudio de la autorregulación a partir de muy variadas disciplinas por ejemplo, matemáticas, informática, economía, idiomas, contabilidad, ingeniería, química, educación especial, empresarial y ambiental, entre otras. Pero un aspecto que hay que destacar es que esta aproximación se realiza desde un enfoque educativo, generalmente en el contexto de un curso; esto coincide con el objetivo de la analítica del aprendizaje, la cual busca medir, recolectar, analizar y reportar datos de los aprendices y de sus contextos, con la intención de comprender y optimizar el aprendizaje y los ambientes en que ocurre.

Se aprecia que esta diversidad de estudios en múltiples disciplinas coincide con las recomendaciones de investigación sobre la autorregulación, precisamente a través de diferentes dominios y disciplinas. Ahora bien, aunque no todas estas investigaciones estudian la autorregulación de manera directa, por ejemplo, para conocer cómo se desempeñan los estudiantes en todas las fases de su proceso autorregulatorio o cómo aplican determinadas estrategias autorregulatorias, en parte de ellas sí se estudia de manera indirecta. Por ejemplo, se estudia la relación que pueden tener la retroalimentación, la instrucción y el uso del dispositivo móvil, del diario digital o del aula invertida con el fomento de la autorregulación, entre otras temáticas relevantes que ayudan a comprender este proceso en estudiantes que participan en diferentes ámbitos disciplinarios.

Un aspecto muy relevante respecto de cómo la analítica del aprendizaje se ha aproximado al estudio de la autorregulación es el nivel o contexto de estudio y el tipo de participante de las investigaciones. La mayoría de los estudios de este mapeo sistemático se identificó en el nivel superior o universitario, siendo los principales participantes los estudiantes. Si bien es oportuno continuar con estos estudios, también es preciso extender las investigaciones de la autorregulación a la figura del profesor; esto no solamente considerando al profesor como el actor educativo que fomenta el proceso de autorregulación entre sus estudiantes, sino también, y sobre todo, como una persona que también aprende y requiere estrategias para autorregularse en las diferentes modalidades de aprendizaje en las que participa en su formación continua.

En suma, el estudio de la autorregulación desde la analítica del aprendizaje está permitiendo contar con nuevos tipos de información para comprender este importante proceso y seguir así favoreciendo su desarrollo entre los aprendices. La autorregulación del aprendizaje es un tema vigente, de suma relevancia para el éxito académico, por lo que se estima que su estudio continuará extendiéndose gracias a las ventajas que brindan las nuevas tecnologías. Por último, es oportuno considerar que una de las limitantes de un mapeo sistemático de la literatura es que solamente se analizan los resúmenes de los documentos, por lo que, si bien en este mapeo sí se consultaron algunos documentos en extenso para conocer más detalles, se recomienda continuar con una revisión más detallada de cada uno de esos documentos en extenso para responder a nuevas preguntas de investigación acerca de cómo la analítica del aprendizaje se está aproximando actualmente al estudio de la autorregulación.