Perfiles regulativos para un aprendizaje autodirigido en MOOC
| Autor: | Elena Barberà Gregori, Iolanda Garcia González, Marcelo Fabián Maina |
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| Rok vydání: | 2022 |
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| Zdroj: | DIGITUM. Depósito Digital Institucional de la Universidad de Murcia instname |
| ISSN: | 1578-7680 |
| DOI: | 10.6018/red.505511 |
| Popis: | La participación en entornos de aprendizaje masivos y abiertos confiere un nuevo protagonismo al aprendiz en cuanto individuo que, conectado con otros y con los recursos a su alcance, aprende de manera autónoma. En la presente investigación nos apoyamos en la regulación educativa como mecanismo necesario de los procesos de autodirección del aprendizaje en los MOOC. El propósito es analizar un proceso de enriquecimiento metacognitivo del diseño de un MOOC, con la contribución de los propios aprendices. Para ello se utiliza el modelo de investigación basada en el diseño, donde la autorregulación es, a la vez, el objeto de estudio y de diseño, que se utiliza para personalizar y flexibilizar el aprendizaje en un entorno masivo. En concreto, se propone una herramienta para el perfilado de los aprendices en la autodirección de su aprendizaje en relación a tres ejes competenciales: motivacional, social y reflexivo. En la elaboración de esta herramienta participan los propios aprendices a través de una serie de talleres de codiseño. El artículo presenta los resultados del proceso de diseño e implementación de la herramienta (o test del perfil de aprendiz): por una parte, el análisis cualitativo de las aportaciones a los talleres para la construcción de la herramienta y por otra, los resultados obtenidos con su implementación en el MOOC. Las principales aportaciones tienen que ver, por una parte, con las soluciones de diseño ofrecidas para apoyar el aprendizaje regulado y AA en MOOC. Por otra parte, muestran la necesidad de cuidar los componentes motivacionales en el diseño de MOOC, así como la introducción de ayudas metacognitivas que activen las estrategias de autoseguimiento de los participantes y mejoren, progresivamente, su autopercepción y la alineación de su actitud con su actividad en el MOOC, especialmente en lo que respecta a la dimensión de aprendizaje social. Participation in massive and open learning environments gives a new role to the learner as an individual who, connected with others and with the resources within their reach, learns autonomously. In this research, we rely on educational regulation as a necessary mechanism for self-directed learning processes in MOOCs. The purpose is to analyse a process of metacognitive enrichment of the design of a MOOC, with the contribution of the learners themselves. We implement a design-based research model, where self-regulation is, at the same time, the object of study and purpose of the design, which is used to personalize and make learning more flexible in an open massive environment. We develop a tool for the profiling of learners in their self-direction of learning in relation to three competency axes: motivational, social and reflective. The learners themselves participate in the development of this tool through a series of co-design workshops. The article presents the results of the process of design and implementation of the tool (or learner profile test): on the one hand, it presents the qualitative analysis of the contributions to the workshops for the construction of the tool and, on the other, the results after its implementation in the MOOC. The main contributions have to do, on the one hand, with the design solutions provided to support regulated learning and ML in MOOCs. On the other hand, they show the need to take care of the motivational components in the design of MOOCs, as well as the introduction of metacognitive aids that activate the self-monitoring strategies of the participants and progressively improve their self-perception and the alignment of their attitude with their activity in the MOOC, especially regarding the social learning dimension. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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