El sistema de educación superior chileno está formado por tres tipos de instituciones: universidades, facultadas para otorgar títulos profesionales y grados académicos; institutos profesionales, que pueden entregar títulos técnicos de nivel superior (TNS); y centros de formación técnica, que solo pueden entregar títulos técnicos. En 2021, la matrícula en carreras TNS alcanzó el 56,6 % del total de matriculados en pregrado (CNED, 2021), superando a la matrícula universitaria.
Ahora bien, aun cuando el total de matrículas en carreras del área de educación ha disminuido un 68 % durante la última década (SIES, 2021a), la matrícula en el Técnico Universitario en Educación Parvularia (TUEP) ha aumentado en un 235 % en el mismo período (CNED, 2021; SIES, 2021a). No obstante, las instituciones que imparten TUEP comparten con el resto de carreras TNS el problema de la deserción estudiantil. Así, la tasa de retención de primer año, cohorte 2020, fue de un 68,8 % para carreras TNS, frente a un 85 % para carreras profesionales universitarias (SIES, 2021b).
En consecuencia, desde la investigación educativa es pertinente indagar en los distintos componentes de los procesos de enseñanza-aprendizaje en la formación de TNS del área de educación. Es particularmente relevante el estudio de los factores y procesos cognitivos involucrados en los aprendizajes, dada la cantidad de evidencia que muestra que las habilidades cognitivas son un fuerte predictor del éxito académico (Farsides & Woodfield, 2003; Magdalena, 2015). Este conocimiento es fundamental para la implementación de estrategias docentes que promuevan aprendizajes profundos y significativos en todos los estudiantes (Bruning et al., 2012; Fischer et al., 2018; Matienzo, 2020).
Estudios actuales han mostrado la influencia de los estilos de aprendizaje en cómo las personas toman decisiones, interactúan con los demás y desarrollan estrategias de aprendizaje (Marcos et al., 2021; Rosero, 2019; Trelles et al., 2018). Por otro lado, hoy se entiende que el desarrollo de la metacognición es una de las bases para generar habilidades de pensamiento, autorregular los aprendizajes y lograr aprendizajes profundos y significativos (Cheng & Chan, 2021; Gutiérrez & Montoya, 2022; Schunk & Greene, 2018; Seli & Dembo, 2020; Velzen, 2016). En virtud de esta influencia, las habilidades metacognitivas —en especial, su rol en el desarrollo de la capacidad de aprender a aprender— son consideradas actualmente habilidades transversales en los currículos nacionales de todos los niveles educativos (Fadel et al., 2016). Por estas razones, el estudio de la relación entre los estilos de aprendizaje, las habilidades metacognitivas y el aprendizaje ha adquirido relevancia en la línea de investigación del aprendizaje en la formación profesional.
Aun cuando las competencias para carreras TNS y universitarias son distintas, el estudio del rol que tienen los estilos de aprendizaje y la metacognición en el logro de las competencias profesionales en Chile se ha enfocado en estudiantes de carreras universitarias (Acevedo & Rocha, 2011; Bitrán et al., 2003; Caballero et al., 2015; Cea et al., 2018; Montero et al., 2011; Ossa & Lagos, 2013; Rodríguez et al., 2017; Rojas et al., 2006; Solar et al., 2010; Solari et al., 2019). En consecuencia, existe escasa información sobre las preferencias de estilos de aprendizaje de estudiantes de carreras TNS, sobre cómo intervienen en el logro de las competencias y sobre el papel que cumple el dominio de habilidades metacognitivas en el aprendizaje y desempeño académico de estos estudiantes. Por ello, dadas las tasas actuales de matrícula y el aporte de los TNS a las diversas áreas productivas, es necesario investigar estas habilidades y su relación con distintas áreas de desarrollo.
En este artículo se presentan los resultados de un estudio empírico cuyo objetivo es determinar si existe una relación entre las preferencias de estilo de aprendizaje, los niveles de metacognición y el logro de las competencias planeadas para la práctica profesional de estudiantes chilenas de TUEP. Para ello, se exponen, primero, los fundamentos teóricos de la investigación. Luego, se describe la metodología que sigue el estudio y se presentan los resultados obtenidos. Finalmente, después de una discusión de los hallazgos, se plantean las conclusiones y algunas proyecciones.
Los estilos de aprendizaje
El término estilo de aprendizaje se refiere a las diferencias en el comportamiento cognitivo, afectivo y psicológico entre las personas. Medirlas sirve como un indicador relativamente estable de cómo los aprendices perciben, interactúan y responden al entorno de aprendizaje (Alonso et al., 1999; Sims & Sims, 1995). Si bien los estilos son estables, algunos patrones de conducta pueden variar según la situación y tarea, de modo que las personas no poseen un solo estilo de aprendizaje, sino que manifiestan preferencias flexibles por variados estilos a lo largo de la vida. Dado que estas preferencias son medibles empíricamente, es posible trazar perfiles de aprendizaje según las tendencias de personas y grupos (Guild & Garger, 1998; Lozano, 2000).
Los modelos de estilos de aprendizaje orientados al procesamiento de la información son particularmente útiles en contextos académicos, ya que explican los procesos por los que los aprendices obtienen, clasifican, almacenan y utilizan la información, lo que permite optimizar el proceso de aprendizaje (Curry, 1983; O’Connor, 1997). Entre ellos, destaca el propuesto por Kolb (1984), quien entiende los estilos de aprendizaje no como rasgos psicológicos, sino como estados dinámicos que resultan de transacciones sinérgicas entre la persona y el entorno, lo que hace que su teoría y los inventarios de estilos basados en ella sean muy útiles en el ámbito educativo.
El modelo de Kolb (1984) se basa en la teoría del aprendizaje experiencial, que concibe el aprendizaje como el resultado de un ciclo de cuatro etapas que el aprendiz debe recorrer completo para lograr el aprendizaje efectivo:
- se tiene una experiencia concreta.
- se reflexiona sobre esa experiencia.
- se forman conceptos abstractos y generalizaciones, que luego
- se utilizan para probar hipótesis en futuras situaciones, que resultan en nuevas experiencias.
Este modelo se ha usado para el diseño de instrumentos de identificación de estilos de aprendizaje en ámbitos profesionales y educativos. Honey y Mumford (1986) lo aplicaron a la formación de directivos del Reino Unido y diseñaron un cuestionario de ochenta ítems que permite identificar los tipos de conducta que reducen la capacidad de aprender de los sujetos. Después, Alonso et al. (1999) adaptaron este cuestionario a una población de universitarios españoles y diseñaron el Cuestionario Honey-Alonso de Estilos de Aprendizaje (CHAEA), que distingue las cuatro fases del ciclo de Kolb y las asocia a las formas en que los individuos desarrollan un estilo:
- estilo activo (EA): se integran a nuevas experiencias. Son abiertos al cambio, dinámicos y prefieren actuar para aprender.
- estilo reflexivo (ER): están enfocados en análisis y reflexión. Adoptan diversas perspectivas de un hecho y prefieren tener un buen respaldo antes de concluir una idea.
- estilo teórico (ET): construyen teorías lógicas a partir de sus observaciones y la información que reciben. Son analíticos y sistemáticos.
- estilo pragmático (EP): prefieren la aplicación real de lo aprendido a los conceptos teóricos abstractos.
La relevancia de considerar los estilos de aprendizaje de los estudiantes en la planificación docente es reconocida por muchos investigadores, dado que contribuye a elevar los niveles de rendimiento educativo, de aspectos emocionales y de satisfacción frente al estudio y al desarrollo de la capacidad de “aprender a aprender” (Alonso et al., 1999; Amir & Jelas, 2010; Garcés et al., 2018; Gutiérrez, 2018). De esta manera, la apropiación definitiva y significativa del conocimiento requiere la planificación de tareas que integren experiencia concreta, observación reflexiva, conceptualización abstracta y experimentación activa. Para ello, “es imprescindible la reorientación del proceso de enseñanza en función de un diagnóstico certero realizado por docentes según las características de la masa estudiantil, sus preferencias y la didáctica específica de las ciencias a emplear” (Trelles et al., 2018, p. 14).
Tabla 1
Estudios en Hispanoamérica: correlaciones entre estilos de aprendizaje predominantes y rendimiento académico
|
Resultado de la correlación
|
Estilo relacionado con el rendimiento
|
Carrera
|
Referencia
|
|
Correlación positiva y significativa
|
EA
|
Ingeniería de Sistemas
|
Torres et al. (2021)
|
|
ET
|
Ingeniería Civil Biomédica
|
Acevedo y Rocha (2011)
|
|
Medicina Veterinaria
|
Montero et al. (2011)
|
|
Pedagogía en Ed. Básica
|
Ossa y Lagos (2013), Vega y Ruiz (2018)
|
|
Ingeniería de Edificación
|
Alducin y Vázquez (٢٠١٧)
|
|
ER
|
Tecnología Médica
|
Acevedo y Rocha (2011)
|
|
Pedagogía en Ed. Básica
|
Ossa y Lagos (2013)
|
|
EP
|
Ingeniería Civil Biomédica
|
Acevedo y Rocha (2011)
|
|
Ingeniería de Edificación
|
Alducin y Vázquez (٢٠١٧)
|
|
Ingeniería de Sistemas
|
Torres et al. (2021)
|
|
Correlación negativa y significativa
|
EA
|
Psicología
|
Carrasco y González (2018)
|
|
Sin correlación estadísticamente significativa
Psicología Educativa
|
Trabajo Social
|
Caballero et al. (2015)
|
|
Trelles et al. (2018)
|
|
En los procesos de formación es importante tener en cuenta que los estilos de aprendizaje de los estudiantes pueden cambiar con la diversidad de experiencias educativas (Van der Berg, 2015) y son influenciados por los estilos de enseñanza de los docentes (Chetty et al., 2019; Díaz et al., 2022). Así, considerar la heterogeneidad de los estudiantes y adaptar la enseñanza a sus particularidades pueden mejorar sustantivamente tanto el rendimiento académico de los estudiantes como la calidad de los docentes (Renés, 2018).
Investigaciones recientes han usado el CHAEA para estudiar la relación entre estilos de aprendizaje y rendimiento académico en poblaciones de estudiantes universitarios en países hispanoamericanos, incluido Chile. En la tabla 1 se sintetizan los resultados obtenidos en estos estudios.
Las habilidades metacognitivas
El término metacognición fue acuñado por Flavell (1976), quien lo definió como el conocimiento que uno tiene sobre sus propios procesos y productos cognitivos o cualquier cosa relacionada con ellos. Se distinguen, generalmente, dos componentes involucrados en la metacognición: el conocimiento y la regulación de la cognición (Baker, 1991; Brown, 1987; Schraw, 1998). El conocimiento metacognitivo es aquel que tiene un sujeto sobre sus propios procesos cognitivos e involucra tres tipos de conocimiento (Flavell, 1976, 1979; Gagné, 1991; Paris et al., 1983):
- declarativo: incluye información sobre el tipo de tarea, los objetivos y las estrategias.
- procedimental: contiene información sobre la ejecución de variados tipos de acciones y permite encadenarlas eficazmente para realizar una tarea.
- condicional: especifica las condiciones de uso, de acuerdo con las demandas y objetivos de la tarea. Ayuda a organizar y adecuar los conocimientos declarativo y procedimental a contextos y tareas particulares, lo que hace que una determinada acción sea una estrategia propiamente dicha.
El control metacognitivo, en tanto, es la capacidad de un sujeto de controlar sus procesos cognitivos cuando los está ejecutando. Incluye el uso de estrategias y regulación metacognitivas (Brown, 1987) y la supervisión del cumplimiento de una meta. Se distinguen los siguientes procesos (Peña-Ayala, 2015; Schraw & Dennison, 1994):
- planificación: anticipar actividades y prever posibles resultados para elaborar las estrategias posibles antes de la resolución de la tarea.
- monitoreo: verificar y rectificar la estrategia empleada para resolver una tarea durante su ejecución.
- evaluación: valorar la eficacia de una estrategia para resolver una tarea y cumplir los objetivos.
- organización: usar estrategias para organizar las tareas de manera más eficiente.
- depuración: usar estrategias para corregir los errores de comprensión y ejecución.
En definitiva, la metacognición es un concepto de naturaleza multidimensional, que incluye conciencia sobre el contenido del propio pensamiento, monitoreo activo y esfuerzo por regular los propios procesos cognitivos y la aplicación de un conjunto de heurísticos para organizar los métodos de resolución de problemas (Hennessey, 1999). Últimamente, ha alcanzado gran relevancia en psicología educativa, ya que se ha probado que es la variable individual que mejor predice el aprendizaje (De Boer et al., 2018; Dent & Koenka, 2016; Wang et al., 1990).
Hoy, los especialistas reconocen explícitamente la importancia de la metacognición en la educación (Beach et al., 2020; Devers et al., 2018; Morales, 2019) y su relevancia como componente fundamental en los procesos de aprendizaje (Hurtado, 2017; Martínez & Valencia, 2021; Ohtani & Hisasaka, 2018; Olsen et al., 2019). Su desarrollo facilita al estudiante el logro de la autoconciencia, la autorregulación y la autonomía en los aprendizajes (Hainguerlot et al., 2018; Kaya & Keçik, 2021), suficientes para el desarrollo del aprender a aprender (Burón, 2012; Cheng & Chan, 2021; Ruiz, 2020).
Diversas investigaciones en poblaciones de estudiantes de educación superior de países latinoamericanos han estudiado empíricamente la relación entre el desarrollo de la metacognición y el rendimiento académico. Entre las más recientes, si bien la mayoría ha hallado correlaciones positivas significativas, los resultados son disímiles. Por un lado, se han hallado correlaciones positivas altas entre los niveles de metacognición y el rendimiento académico en poblaciones de estudiantes de Derecho (Rodas, 2018), Contabilidad (Tapia, 2018) e Ingeniería (Morales, 2019). Otros estudios han obtenido correlaciones positivas moderadas entre estas variables en estudiantes de Ingeniería (Martínez & Valencia, 2021) y correlaciones más débiles en estudiantes de Psicología (Campo et al., 2016) y de Pedagogía (Puma, 2020). Finalmente, otros estudios no han hallado correlaciones positivas entre el uso de estrategias metacognitivas y el rendimiento académico (Fernández, 2019; Paredes-Ayrac, 2019). Por último, se resalta que no existen datos suficientes sobre esta relación en poblaciones de estudiantes de carreras técnicas.
La Práctica Profesional (PP) del programa de TUEP de la Universidad de Los Lagos
La Universidad de Los Lagos pertenece al Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas, se ubica en la zona sur del país y ofrece la carrera de TUEP en sus sedes de Castro, Ancud, Osorno y Puerto Montt. En el quinto semestre —último del plan de estudios—, las estudiantes deben realizar una PP de tres meses de duración en un centro de educación preescolar de la región. Durante este período, tanto profesoras supervisoras de la carrera como la educadora patrocinante de la PP realizan un monitoreo a las estudiantes, cuyo objetivo es evaluar el cumplimento de las competencias planificadas para esta actividad (tabla 2). Junto con esto, cada estudiante realiza un portafolio reflexivo sobre su experiencia.
Tabla 2
Competencias de PP en el TUEP, promoción 2019
|
Competencia
|
Descriptor (nivel III)
|
|
Competencias
generales
|
1. Demuestra una actitud creativa e innovadora que contribuye a la solución de problemáticas socioproductivas, reconociendo las oportunidades existentes en la región.
|
Emprende proyectos e iniciativas complejos y desafiantes con una dimensión social, de manera autónoma y tomando decisiones con total confianza para dar respuestas a problemas encontrados en la realidad.
|
|
2. Contribuye con el desarrollo de ambientes sociolaborales propicios a través del autocuidado, el cuidado de los demás, el desarrollo de habilidades interpersonales y de comunicación efectiva.
|
Demuestra, en su espacio laboral, conductas de autocuidado tendientes a propiciar el bienestar de las personas con las que interactúa y a fomentar el trato respetuoso.
|
|
Competencias
transversales
|
1. Utiliza habilidades cognitivas como razonar, interpretar, calcular, inferir, entre otras con el propósito de resolver problemas cotidianos y del ámbito de su especialidad mediante el uso adecuado de procedimientos lógicos y matemáticos.
|
Plantea soluciones de la especialidad a partir de la aplicación de habilidades cognitivas en situaciones reales y complejas, con total autonomía.
|
|
2. Comunica ideas que le permitan interactuar en ámbitos sociales y laborales adaptándose a los distintos contextos de manera pertinente.
|
Plantea soluciones de la especialidad a partir de la aplicación de habilidades cognitivas en situaciones reales y complejas, con total autonomía.
|
|
3. Integra equipos de trabajo para la consecución de propósitos establecidos, asumiendo responsabilidades y roles y aportando a la generación de un clima de respeto y solidaridad.
|
Promueve liderazgo dinámico, al interior de un equipo, procurando la integración de todos los participantes; considerando para ello las diversas capacidades de estos para obtener los resultados consensuados, en situaciones reales y con total autonomía.
|
|
Competencias
específicas
|
1. Aporta al diseño e implementación de la planificación pedagógica en sus distintos niveles de manera articulada, para facilitar aprendizajes en el aula, sustentados en el principio de juego, de manera pertinente, situada, proactiva e inclusiva, teniendo como referencia conceptual el marco curricular vigente.
|
Ejecuta diferentes niveles de planificación, graduando experiencias de aprendizaje con creciente nivel de complejidad, en contextos reales y con total autonomía.
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2. Contribuye en la elaboración y aplicación de instrumentos y estrategias de evaluación de tipo formativa para aportar en la toma de decisiones, en coherencia con el diseño de la planificación
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Colabora en la toma de decisiones integrales a partir de los análisis obtenidos en la aplicación de evaluaciones en contextos reales y complejos con autonomía.
|
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3. Colabora en el proceso de vinculación entre la institución educativa, la familia y la comunidad para fortalecer el desarrollo socioafectivo, cognitivo, multicultural y valórico de los niños de manera contextualizada.
|
Aplica estrategias que propicien experiencias de aprendizajes activos en contextos reales y complejos, utilizando metodologías diferenciadas según las realidades de las familias en total autonomía.
|
Metodología
Se presenta un estudio cuantitativo, no experimental, transversal y de alcance correlacional (Privitera & Ahlgrim-Delzell, 2019; Roni et al., 2020). La población de estudio corresponde a las estudiantes de quinto semestre de la carrera de TUEP de la Universidad de Los Lagos, sede Castro —promoción 2019—. La muestra es de 25 estudiantes, todas mujeres entre 20 y 24 años de edad y habitantes de la Región de Los Lagos, Chile. El 100 % de estas estudiantes es de ascendencia mapuche-huilliche y 73,7 % de ellas están certificadas por la Corporación Nacional de Desarrollo Indígena. Las variables de estudio son:
- las preferencias de estilo de aprendizaje, que corresponden a cuatro puntuaciones —EA, ER, ET y ER— entre 0 y 20.
- el nivel de habilidades metacognitivas, correspondiente a un valor entre 52 y 260.
- el rendimiento en la PP, que corresponde a la nota final obtenida, en una escala de 1 a 7.
La recolección de datos consistió, en primer lugar, en la recuperación de las notas obtenidas en la PP desde las actas de notas de la carrera. Las puntuaciones en estilos de aprendizaje y habilidades metacognitivas se recolectaron con dos instrumentos en línea por medio de la plataforma Google Forms. El primero es el CHAEA (Alonso et al., 1999), que consta de ochenta ítems —veinte para cada estilo— a los que se responde de manera dicotómica —1 o 0—, según si se está de acuerdo o no con la afirmación. A partir de los puntajes obtenidos, se elaboró un baremo para categorizar las preferencias por cada estilo —muy alto, alto, moderado, bajo y muy bajo— y trazar un perfil de aprendizaje para el total del grupo.
El segundo instrumento es el Metacognitive Awareness Inventory (MAI) (Huertas et al., 2014; Schraw & Dennison, 1994), cuestionario de autorreporte de 52 ítems con opciones de respuesta en escala Likert de cinco puntos. Están representados los dos componentes de la metacognición: el conocimiento de la cognición (CC) —que incluye tres categorías: conocimiento declarativo, procedimental y condicional— y la regulación de la cognición (RC) —distribuida en cinco categorías: planificación, organización, monitoreo, depuración y evaluación—.
El procesamiento de los datos consiste en: (1) estadística descriptiva para cada variable, pruebas de normalidad y de diferencias significativas entre medias y (2) diagramas de dispersión de los datos y pruebas de correlación bivariadas. Se utilizó el software SPSS Statistics versión 21.
Resultados
El análisis de los resultados del CHAEA (tabla 3) mostró que el ER obtuvo la media más alta (15,76), seguido por el ET (13,88) y el EP (13,44), mientras que el EA obtuvo el menor valor (13,04).
Tabla 3
Estadísticos descriptivos cuestionario CHAEA
|
EA
|
ER
|
ET
|
EP
|
|
Media
|
13,04
|
15,76
|
13,88
|
13,44
|
|
Mediana
|
14,00
|
17,00
|
14,00
|
15,00
|
|
Moda
|
14,00
|
18,00
|
15,00
|
15,00
|
|
Desv. típ.
|
4,168
|
2,962
|
2,977
|
3,917
|
|
Mínimo
|
2,00
|
11,00
|
5,00
|
7,00
|
|
Máximo
|
19,00
|
20,00
|
19,00
|
19,00
|
Al aplicar la prueba t de Student (tabla 4), se obtuvo que las diferencias entre la media del ER y los demás estilos eran todas estadísticamente significativas (p < ,05).
Tabla 4
Prueba t de Student de comparación de medias para muestras relacionadas
|
Media
|
Diferencias relacionadas
|
t
|
gl
|
Sig. (bilateral)
|
|
Desviación típ.
|
Error típ. de la media
|
95% Intervalo de confianza para la diferencia
|
|
|
Inferior
|
Superior
|
|
|
Par 1
|
ER-EA
|
2,72000
|
4,72158
|
,94432
|
,77103
|
4,66897
|
2,880
|
24
|
,008
|
|
Par 2
|
ER-ET
|
1,88000
|
2,26053
|
,45211
|
,94690
|
2,81310
|
4,158
|
24
|
,000
|
|
Par 3
|
ER-EP
|
2,32000
|
4,34665
|
,86933
|
,52579
|
4,11421
|
2,669
|
24
|
,013
|
Al considerar la media de cada estilo dentro del 40 % de los sujetos que puntuaron en preferencia moderada (Alonso et al., 1999; Honey & Mumford, 1986), se elaboró el baremo de la tabla 5 para clasificar los puntajes en un rango, dado que la interpretación de las puntuaciones estaba en función de los resultados de todos los sujetos (Alonso et al., 1999).
Tabla 5
Baremo con rangos y puntajes por cada estilo de aprendizaje
|
Rango
|
Puntajes
|
|
EA
|
ER
|
ET
|
EP
|
|
Muy alto (10%)
|
18-20
|
19-20
|
18-20
|
18-20
|
|
Alto (20%)
|
16-17
|
18
|
15-17
|
16-17
|
|
Moderado (40%)
|
11-15
|
14-17
|
12-14
|
11-15
|
|
Bajo (20%)
|
8-10
|
12-13
|
11
|
8-10
|
|
Muy bajo (10%)
|
0-7
|
0-11
|
0-10
|
0-7
|
Del análisis de los resultados del inventario MAI (tabla 6) y siguiendo el baremo de Huertas et al. (2014), se obtuvo que el grupo se ubica en un nivel alto de habilidades metacognitivas (M= 200,88). En la figura 2 se observa que el 76 % de las estudiantes se ubica en un nivel alto y un 24 % en un nivel medio. No hay estudiantes en nivel bajo.
Tabla 6
Estadísticos descriptivos de resultados del inventario MAI
|
Con decl
|
Con proc
|
Con cond
|
CC
|
Planif
|
Organiz
|
Monit
|
Depur
|
Eval
|
RC
|
Total
Metacog.
|
|
Media
|
31,84
|
15,40
|
20,16
|
67,40
|
26,48
|
37,80
|
27,04
|
20,96
|
21,20
|
133,48
|
200,88
|
|
Mediana
|
33,00
|
16,00
|
20,00
|
69,00
|
28,00
|
39,00
|
27,00
|
21,00
|
23,00
|
135,00
|
206,00
|
|
Moda
|
33,00
|
16,00
|
20,00
|
69,00
|
28,00
|
35,00
|
26,00
|
20,00
|
23,00
|
134,00
|
197,00
|
|
Desv. típ.
|
3,782
|
2,345
|
2,461
|
7,816
|
3,798
|
5,909
|
2,605
|
2,458
|
3,640
|
16,013
|
23,029
|
|
Mínimo
|
23,00
|
8,00
|
14,00
|
49,00
|
16,00
|
21,00
|
22,00
|
16,00
|
11,00
|
88,00
|
140,00
|
|
Máximo
|
38,00
|
20,00
|
25,00
|
80,00
|
32,00
|
47,00
|
34,00
|
25,00
|
26,00
|
159,00
|
239,00
|
Nota. Con decl: conocimiento declarativo, Con proc: conocimiento procedimental, Con cond: conocimiento condicional, CC: conocimiento cognitivo, Planif: planificación, Organiz: organización, Monit: monitoreo, Depur: depuración, Eval: evaluación, RC: regulación cognitiva.
Al seguir este baremo, se obtuvo que el 48 % de las estudiantes mostró una preferencia alta o muy alta por el ET, mientras que el 40 % lo hizo por el ER. Las preferencias dominantes por el EA y el EP se ubicaron en el rango moderado (figura 1).
Figura 1
Rangos de intensidad de las preferencias por estilo de aprendizaje
Figura 2
Niveles de habilidades metacognitivas de las estudiantes
En la tabla 7 se muestra la estadística descriptiva de las notas obtenidas por las estudiantes en la PP. Los resultados de la prueba Shapiro-Wilk indicaron que los datos en todas las variables se ajustaban a la normalidad (p > ,05). Por lo tanto, se aplicó la prueba paramétrica r de Pearson para analizar las correlaciones entre las variables en estudio.
Tabla 7
Estadísticos descriptivos notas en PP
|
Notas en PP
|
|
Media
|
6,27
|
|
Mediana
|
6,40
|
|
Moda
|
6,70
|
|
Desv. típ.
|
,57047
|
|
Mínimo
|
4,90
|
|
Máximo
|
7,00
|
Los resultados de la prueba de correlación entre estilo de aprendizaje y rendimiento en la PP (tabla 8) muestran que existen correlaciones positivas y estadísticamente significativas entre el ET y el rendimiento en la PP (r = ,521; p < ,01) y el ER y el rendimiento en la PP (r = ,509; p < ,01). Las correlaciones entre EA y EP y el rendimiento en la PP, aunque son positivas, no son estadísticamente significativas (p > ,05). En la figura 3 se muestran los gráficos de dispersión entre los estilos de aprendizaje y las notas en la PP.
Tabla 8
Pruebas de correlación entre los estilos de aprendizaje y el rendimiento en la PP de las estudiantes
|
Nota en PP
|
|
EA
|
Correlación de Pearson
|
,333
|
|
Sig. (bilateral)
|
,103
|
|
N
|
25
|
|
ER
|
Correlación de Pearson
|
,509**
|
|
Sig. (bilateral)
|
,009
|
|
N
|
25
|
|
ET
|
Correlación de Pearson
|
,521**
|
|
Sig. (bilateral)
|
,008
|
|
N
|
25
|
|
EP
|
Correlación de Pearson
|
,140
|
|
Sig. (bilateral)
|
,504
|
|
N
|
25
|
Nota.**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
Los resultados de las pruebas de correlación entre habilidades metacognitivas y rendimiento en la PP (tabla 9) muestran que, si bien se observa una correlación positiva entre el total de habilidades metacognitivas y el rendimiento en la PP, esta no es estadísticamente significativa (p > ,05). Sin embargo, entre el total en el factor CC y el rendimiento en la PP se evidencia una correlación positiva (r = ,405) y estadísticamente significativa (p < ,05). Dentro de este factor, la correlación más alta ocurre entre el conocimiento procedimental y el rendimiento en PP (r = ,442; p < ,05). La correlación entre el conocimiento declarativo y el rendimiento en PP es también positiva y estadísticamente significativa (r = ,417; p < ,05), mientras que entre el conocimiento condicional y el rendimiento en PP, aunque existe una correlación positiva, no es estadísticamente significativa (p > ,05). En la figura 4 se muestran los gráficos de dispersión entre los puntajes en habilidades metacognitivas y las notas en PP.
Tabla 9
Pruebas de correlación entre las habilidades metacognitivas y el rendimiento en la PP de las estudiantes
|
Nota en PP
|
|
Conocimiento declarativo
|
Correlación de Pearson
|
,417*
|
|
Sig. (bilateral)
|
,038
|
|
N
|
25
|
|
Conocimiento procedimental
|
Correlación de Pearson
|
,442*
|
|
Sig. (bilateral)
|
,027
|
|
N
|
25
|
|
Conocimiento condicional
|
Correlación de Pearson
|
,226
|
|
Sig. (bilateral)
|
,278
|
|
N
|
25
|
|
Factor CC
|
Correlación de Pearson
|
,405*
|
|
Sig. (bilateral)
|
,044
|
|
N
|
25
|
|
Planificación
|
Correlación de Pearson
|
,237
|
|
Sig. (bilateral)
|
,254
|
|
N
|
25
|
|
Organización
|
Correlación de Pearson
|
,241
|
|
Sig. (bilateral)
|
,247
|
|
N
|
25
|
|
Monitoreo
|
Correlación de Pearson
|
,278
|
|
Sig. (bilateral)
|
,178
|
|
N
|
25
|
|
Depuración
|
Correlación de Pearson
|
,237
|
|
Sig. (bilateral)
|
,254
|
|
N
|
25
|
|
Evaluación
|
Correlación de Pearson
|
,041
|
|
Sig. (bilateral)
|
,846
|
|
N
|
25
|
|
Factor RC
|
Correlación de Pearson
|
,236
|
|
Sig. (bilateral)
|
,256
|
|
N
|
25
|
|
Total metacognición
|
Correlación de Pearson
|
,302
|
|
Sig. (bilateral)
|
,143
|
|
N
|
25
|
Nota. *. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).
Figura 3
Dispersión entre los estilos de aprendizaje y la nota en PP
Figura 4
Dispersión entre las habilidades metacognitivas (CC, RC y puntaje total) y la nota en PP
Finalmente, los resultados de las pruebas de correlación entre habilidades metacognitivas y estilos de aprendizaje (tabla 10) muestran que existe una correlación positiva y estadísticamente significativa entre el total de habilidades metacognitivas y el ET (r = ,639; p < ,01) y el ER (r = ,592; p < ,01). En la figura 5 se muestran los gráficos de dispersión entre el total en metacognición y el estilo de aprendizaje.
Tabla 10
Pruebas de correlación entre las habilidades metacognitivas y los estilos de aprendizaje de las estudiantes
|
EA
|
ER
|
ET
|
EP
|
|
Factor CC
|
Correlación de Pearson
|
-,008
|
,514**
|
,581**
|
,193
|
|
Sig. (bilateral)
|
,969
|
,009
|
,002
|
,356
|
|
N
|
25
|
25
|
25
|
25
|
|
Factor RC
|
Correlación de Pearson
|
,072
|
,601**
|
,636**
|
,224
|
|
Sig. (bilateral)
|
,732
|
,001
|
,001
|
,281
|
|
N
|
25
|
25
|
25
|
25
|
|
Total metacognición
|
Correlación de Pearson
|
,047
|
,592**
|
,639**
|
,221
|
|
Sig. (bilateral)
|
,822
|
,002
|
,001
|
,287
|
|
N
|
25
|
25
|
25
|
25
|
Nota. **. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral)
Figura 5
Dispersión entre puntaje total en metacognición y estilos de aprendizaje
Conclusiones y proyecciones
Los resultados del estudio muestran que existe una correlación positiva significativa entre las preferencias por el ET y el ER y el rendimiento en la PP de las estudiantes de quinto semestre —promoción 2019— de TUEP de la Universidad de Los Lagos. Además, existe una correlación positiva significativa entre el factor conocimiento de las habilidades metacognitivas y el rendimiento en la PP de estas estudiantes. Finalmente, muestran una correlación positiva significativa entre las preferencias por el EA y el ER y el nivel de desarrollo total de habilidades metacognitivas de las estudiantes.
El análisis evidenció que el grupo de estudiantes muestra una tendencia por el ER y que se ubica en un nivel alto del total de habilidades metacognitivas. Este perfil de estilos de aprendizaje es muy similar al que han obtenido estudios en poblaciones de estudiantes de carreras universitarias del área de la educación y las humanidades en países hispanoamericanos (Alducin & Vázquez, 2017; Caballero et al., 2015; Ossa & Lagos, 2013; Torres et al., 2021; Trelles et al., 2018; Vega & Ruiz, 2018), pero difiere del perfil de aprendizaje obtenido entre estudiantes de carreras del área de la ingeniería, donde se observa, además, una predominancia por los EA y EP (Acevedo & Rocha, 2011; Torres et al., 2021; Trelles et al., 2018). Esto podría estar evidenciando una tendencia a la homogeneidad en el tipo de experiencias de enseñanza-aprendizaje que se brindan a los estudiantes durante el cursado de carreras del área de la educación y las humanidades.
En cuanto a la correlación entre estilos de aprendizaje y rendimiento en la PP, estudios en poblaciones de estudiantes de carreras universitarias de una diversidad de áreas, como educación, salud, tecnología e ingeniería en países hispanoamericanos han mostrado también correlaciones positivas entre los ET y ER y el rendimiento académico (Acevedo & Rocha, 2011; Alducin & Vázquez, 2017; Montero et al., 2011; Ossa & Lagos, 2013; Vega & Ruiz, 2018). Este resultado también confirma hallazgos de estudios que han obtenido correlaciones positivas entre los EA y EP y el rendimiento académico solo en carreras del área de la ingeniería (Acevedo & Rocha, 2011; Alducin & Vázquez, 2017; Torres et al., 2021).
Si bien la mayoría de los descriptores del logro de las competencias planeadas para la PP (tabla 2) se corresponde con los ER y ET, también se incluyen descriptores que se corresponden con el EP. Por lo tanto, sorprende el hecho de que no se haya observado una correlación positiva entre el EP y el rendimiento en la PP. Esta ausencia podría revelar que entre las estrategias de enseñanza no se incluye un repertorio suficiente de actividades que permita a las estudiantes recorrer el ciclo completo de aprendizaje que propone la teoría del aprendizaje experiencial (Kolb, 1984). Otra posibilidad es que en la evaluación de estas competencias se sigan criterios que no contemplen descriptores asociados a un estilo más pragmático.
En cuanto a los resultados obtenidos en las pruebas de correlación entre habilidades metacognitivas y rendimiento, estos son similares a lo hallado en estudios previos en poblaciones de estudiantes de una diversidad de carreras universitarias en Latinoamérica (Acevedo & Rocha, 2011; Campo et al., 2016; Martínez & Valencia, 2021; Morales, 2019; Puma, 2020; Rodas, 2018; Tapia, 2018). Confirman, por lo tanto, el importante papel que tiene el dominio de las habilidades metacognitivas en el aprendizaje y el rendimiento académico.
Finalmente, la correlación positiva alta y significativa entre el total de habilidades metacognitivas y los ET y ER es contrastable con la teoría sobre estilos de aprendizaje y metacognición. Por un lado, las estrategias metacognitivas —planificación, monitoreo, etc. (Peña-Ayala, 2015; Schraw & Dennison, 1994)— necesitan no solo de reflexión y adopción de diversas perspectivas sobre las estrategias más adecuadas para resolver una tarea —características del ER—, sino además, elaborar explicaciones y teorías acerca de los errores en la comprensión o ejecución de las tareas —características del ET (Alonso, et al., 1999; Rodríguez, 2018)—.
En virtud de estas consideraciones, en el futuro sería relevante estudiar los estilos de enseñanza de los profesores de la carrera de TUEP y las maneras de evaluar las competencias, con el objeto de comprender mejor los resultados de estudios de este tipo. En cualquier caso, la identificación de los estilos de aprendizaje predominantes, los niveles de metacognición y las relaciones con el rendimiento en la PP de estas estudiantes es un punto de partida y un incentivo para un trabajo pedagógico más focalizado y diverso con estudiantes de carreras TNS en Chile.
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