DETECCIÓN DE AUTOEFICACIA EN ENTORNOS DE COMPUTACIÓN DE ALTO RENDIMIENTO APRENDIZAJE
DOI:
https://doi.org/10.47820/recima21.v6i1.6174Palabras clave:
Aprendizaje. Autoeficacia. Entornos de Aprendizaje Computacional.Resumen
El objetivo principal de este estudio es desarrollar un modelo para diagnosticar, monitorear e instruir sobre la Autoeficacia de los estudiantes en Entornos de Aprendizaje Computacional (ACA), con el fin de contribuir a la mejora y potenciación de las estrategias de aprendizaje. La investigación se enmarca en el área de Computación Afectiva, que investiga la relación entre las emociones y el aprendizaje, considerando cómo las emociones pueden impactar positiva o negativamente en las acciones de la vida cotidiana de los estudiantes. La autoeficacia se entiende como la creencia del alumno en su capacidad para desempeñarse, afectando directamente a su motivación y comportamiento. Se optó por un estudio cuantitativo-cualitativo, con diseño exploratorio y descriptivo. Así, el estudio consta de tres etapas: diagnóstico de la autoeficacia, uso de la herramienta Orange para crear patrones de comportamiento, instrucción y seguimiento continuo de los estudiantes. El estudio tiene como objetivo ayudar a los estudiantes a conocerse a sí mismos y también mejorar la organización y la planificación, lo que resulta en elecciones académicas asertivas, así como en un mejor rendimiento. Con un enfoque en el avance del aprendizaje y la reducción de la deserción escolar, el modelo destaca por su enfoque preventivo de la autoeficacia, especialmente relevante para el aprendizaje a distância.
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