Retinentia, soporte computacional basado en metacognición : carga cognitiva y adquisición de vocabulario en latín.
Citación
Fecha
2023Autor
Triana Perdomo, Liliana Andrea
Director / Asesor / Tutor
Moreno Caro, Javier Oswaldo
Palabras claves
Latín
Lenguas clásicas
Ambiente de aprendizaje
Soporte computacional
Autorregulación
Metacognición
Carga cognitiva
Keyword
LatinClassical languages
Learning environment
Computational support
Self-regulation
Metacognition
Cognitive load
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
"Retinentia, Soporte Computacional basado en Metacognición: Carga Cognitiva y Adquisición de Vocabulario en Latín" surge de la mayor dificultad que presentan los estudiantes de una segunda lengua, incluso de lenguas clásicas, la adquisición de vocabulario. Retinentia se basa en el modelo de autorregulación de Zimmerman y sigue los principios y las estrategias de diseño instruccional recomendadas por Merriënboer y Sweller de carga cognitiva. El objetivo de esta investigación es analizar el efecto de un ambiente de aprendizaje, que involucra un soporte computacional para apoyar la metacognición, sobre la carga cognitiva y la adquisición de vocabulario en un curso de latín. Se realiza un estudio cuasiexperimental, con diseño de grupo control y grupo experimental, los cuales interactuaron con el soporte computacional desarrollado, uno con apoyo metacognitivo y otro sin apoyo, respectivamente. La muestra fueron estudiantes inscritos en cursos de Latín Básico I, a quienes se les aplican pruebas de entrada y de salida, la prueba de conocimiento de vocabulario en latín y el test de autorreporte para evaluar el esfuerzo cognitivo. Los datos fueron analizados estadísticamente con el programa IBM SPSS v.21. Finalmente, se encontró que el soporte computacional con andamiaje metacognitivo no tuvo un efecto significativo en los estudiantes; sin embargo, se evidenció que el uso soporte computacional produjo una tendencia de mejora sobre la adquisición de vocabulario en latín y la carga cognitiva.
Abstract
"Retinentia, Metacognition-Based Computational Support: Cognitive Load and Vocabulary Acquisition in Latin" arises from the major difficulty presented by second language learners, even of classical languages, vocabulary acquisition. Retinentia is based on Zimmerman's self-regulation model and follows the principles and instructional design strategies recommended by Merriënboer and Sweller of cognitive load. The aim of this research is to analyze the effect of a learning environment, involving a computational support to support metacognition, on cognitive load and vocabulary acquisition in a Latin course. A quasi-experimental study was carried out, with a control group and experimental group design, which interacted with the developed computational support, one with metacognitive support and the other without support, respectively. The sample consisted of students enrolled in Basic Latin I courses, who were given entry and exit tests, the Latin vocabulary knowledge test and the self-report test to evaluate cognitive effort. The data were statistically analyzed with the IBM SPSS v.21 program. Finally, it was found that computer support with metacognitive scaffolding did not have a significant effect on the students; however, it was evidenced that the use of computer support produced an improvement trend on Latin vocabulary acquisition and cognitive load.
Editorial
Universidad Pedagógica Nacional
Programa académico
Maestría en Tecnologías de la Información aplicadas a la Educación