Aprendizaje basado en el modelo STEM y la clave de la metacognición

  1. José Manuel Bautista-Vallejo 1
  2. Rafael Manuel Hernández-Carrera 2
  1. 1 Universidad de Huelva
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    Universidad de Huelva

    Huelva, España

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  2. 2 Universidad Internacional de La Rioja
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    Universidad Internacional de La Rioja

    Logroño, España

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Revista:
Innoeduca: international journal of technology and educational innovation

ISSN: 2444-2925

Año de publicación: 2020

Volumen: 6

Número: 1

Páginas: 14-25

Tipo: Artículo

DOI: 10.24310/INNOEDUCA.2020.V6I1.6719 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Resumen

En este trabajo se aborda cómo, a lo largo de los últimos años, la investigación educativa ha contribuido a cambiar la perspectiva de la enseñanza-aprendizaje. Para ello se estudia el proceso de adquisición de conocimientos, destrezas y actitudes, realizando una aproximación epistemológica al modo en que las personas aprenden, y cómo deben adaptarse en función de ello los métodos, los procedimientos y las técnicas didácticas. Se realiza una conceptualización de la inteligencia a tenor de las investigaciones realizadas en los últimos años, así como de nuevas formas de enseñanza–aprendizaje basadas en el modelo STEM (science, technology, engineering and mathematics) como forma de integrar estas áreas de aprendizaje de un modo eminentemente práctico, centrado en la experiencia de docentes y discentes, desplazando la mera adquisición de conocimientos. Todo ello se enmarca en un proceso de aprendizaje metacognitivo cuya finalidad es que el alumno aprenda a aprender, integrando aspectos como el aprendizaje significativo, la metamemoria, la metacomprensión, la metalectura y la metaescritura. El tipo de aprendizaje y competencias necesarias para el futuro es desconocido, por lo que se hace necesaria una reflexividad continua sobre los contenidos y las metodologías de aprendizaje, aspecto que pasa por un cambio curricular y metodológico que tenga presente distintos contextos y modelos de aprendizaje.

Referencias bibliográficas

  • Adams, S., Cummins, M., Davis, A., Hall, C. y Freeman, A. (2017). The NMC/CoSN Horizon Report: 2017 K – 12 Edition. The New Media Consortium.
  • Agra, G., Formiga, N.S., Oliveira, P.S.D., Costa, M.M.L., Fernandes, M.D.G.M. y Nóbrega, M.M.L.D. (2019). Analysis of the concept of Meaningful Learning in light of the Ausubel's Theory. Revista brasileira de enfermagem, 72(1), 248-255.
  • Aguilera Morales, D., Martín-Páez, T., Valdivia-Rodríguez, V., Ruiz-Delgado, Á., Williams-Pinto, L., Vílchez-González, J.M. y Perales-Palacios, F.J. (2018). La enseñanza de las ciencias basada en indagación. Una revisión sistemática de la producción española Inquiry-based Science Education. A systematic review of Spanish production. Revista de Educación, 381, 259-284.
  • Alamargot, D. y Chanquoy, L. (2001). Through the Models of Writing. Kluwer Academic Press.
  • Allman, M.J. y Mareschal, D. (2016). Possible evolutionary and developmental mechanisms of mental time travel (and implications for autism). Current Opinion in Behavioral Sciences, 8, 220-225.
  • Arabit García, J. y Prendes Espinosa, M.P. (2020). Metodologías y Tecnologías para enseñar STEM en Educación Primaria: análisis de necesidades. Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación, 57, 107-128.
  • Barnett, R. (2018a). The Ecological University: a university whose time has come. In: Ronald Barnett y Michael Peters (eds). The Idea of the University (pp. 141-151). Vol. 2, Contemporary Perspectives. Peter Lang.
  • Barnett, R. (2018b). The University after Postmodernism: An Ecological Approach. Educational Philosophy and Theory, 50(14) 1537-1538.
  • Barnett, R. (2019). The Thoughtful University: A Feasible Utopia. Beijing International Review of Education, 1(1) 55-72. https://doi.org/10.1163/25902547-00101007
  • Bautista-Vallejo, J.M. y González Guillén, F. (2018). Los secretos del fracaso escolar. Amazon.
  • Bers, M.U. (2018). Coding as a playground. Programming and Computational Thinking in the Early Childhood Classroom. Routledge.
  • Briñas, L.T. (2017). Priorizar la competencia aprender a aprender en las programaciones y unidades didácticas. International Journal of Developmental and Educational Psychology. Revista INFAD de Psicología, 7(1), 131-140.
  • Cabero Almenara, J. y Fernández Robles, B. (2018). Las tecnologías digitales emergentes entran en la Universidad: RA y RV. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 21(2), 119-138.
  • Cerezo, R., Fernández, E., Amieiro, N., Valle, A., Rosário, P. y Núñez, J.C. (2019). El papel mediador de la autoeficacia y la utilidad entre el conocimiento y el uso de estrategias de autorregulación del aprendizaje. Revista de Psicodidáctica, 24(1), 1-8.
  • Clements, D. (1986). Effects of Logo and CAI environments on cognition and creativity. Journal of Educational Psychology, 78(4), 309-318.
  • De Bruin, A.B.H., Thiede, K.W., Camp, G. y Redford, J. (2011). Generating keywords improves metacomprehension and self-regulation in elementary and middle school children. Journal of Experimental Child Psychology, 109(3) 294-310. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2011.02.005
  • Dzib Goodin, A. (2013a). La evolución del aprendizaje más allá de las redes neuronales. Revista Chilena de Neuropsicología, 8(1), 20-25.
  • Dzib Goodin, A. (2013b). La arquitectura cerebral como responsable del desarrollo del proceso de aprendizaje. Revista Mexicana de Neurociencia, 14(2), 81-85.
  • Dzib-Goodin, A., Sanders, L. y Yelizarov, D. (2017). Sistemas Neuro-Moleculares necesarios para el proceso de memoria. Cuadernos de Neuropsicología/Panamerican Journal of Neuropsychology, 11(1), 82-102.
  • Eysenck, H. (2018). Intelligence: A new look. Routledge.
  • Fagerberg, J., Landström, H. y Martin, B.R. (2012). Exploring the emerging knowledge base of ‘the knowledge society’. Research Policy, 41, 1121–1131. https://doi.org/10.1016/j.respol.2012.03.007
  • Fesel, S.S., Segers, E. y Verhoeven, L. (2018). Individual variation in children's reading comprehension across digital text types. Journal of Research in Reading, 41(1), 106-121.
  • Flavell, J. (1976). Metacognitive aspects of problem solving. En L. Resnick (Ed.), The nature of intelligence (pp. 231-236). Lawrence Erlbaum.
  • Flavell, J. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: a new area of cognitive-developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906-911.
  • Flavell, J. (1992). Desarrollo cognitivo: pasado, presente y futuro. Developmental Psychology, 28(6), 998-1005.
  • Galván Celis, V., Mikhailova Pechonkina, I. y Dzib Goodin, A. (2014). La relación entre los procesos de lecto-escritura y la música desde la perspectiva neurocognitiva. Revista Chilena de Neuropsicología, 9(1-2), 21-24.
  • Galván-Fernández, C., Rubio-Hurtado, M., Martínez-Olmo, F. y Rodríguez-Illera, J. (2017). Can the integration of a PLE in an e-portfolio platform improve generic competences? Journal of New Approaches in Educational Research (NAER Journal), 6(2), 112-118.
  • García-Peñalvo, F.J. y Mendes, A.J. (2018). Exploring the computational thinking effects in pre-university education. Computers in Human Behavior, 80, March, 407-411.
  • Gargallo López, B., Pérez-Pérez, C., García-García, F.J., Giménez Beut, J.A. y Portillo Poblador, N. (2020). La competencia aprender a aprender en la universidad: propuesta de modelo teórico. Educación XX1, 23(1), 19-44. https://doi.org/10.5944/educXX1.23367
  • Garis, A.G., Albornoz, M.C. y Silvestri, M.A. (2018). Analizando el impacto de talleres de programación en escuelas con respecto al ingreso de alumnos en carreras de informática. En XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018, Universidad Nacional del Nordeste).
  • Godhe, A.L., Lilja, P. y Selwyn, N. (2019). Making sense of making: critical issues in the integration of maker education into schools. Technology, Pedagogy and Education, 1-12. https://doi.org/10.1080/1475939X.2019.1610040
  • Gray, S.L., Scott, D. y Mehisto, P. (2018). Belonging Together: A Model for Education in a New European Age (pp. 139-159). En P. Mehisto, S.L. Gray y D. Scott: Curriculum Reform in the European Schools. Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-319-71464-6_7
  • Grover, S. (2019, February). Thinking about Computational Thinking: Lessons from Education Research (pp. 1283-1283). En Proceedings of the 50th ACM Technical Symposium on Computer Science Education. ACM.
  • Grover, S., Dominguez, X., Kamdar, D., Vahey, P., Moorthy, S., Rafanan, K. y Gracely, S. (2019, February). Integrating Computational Thinking in Informal and Formal Science and Math Activities for Preschool Learners (pp. 1257-1258). En Proceedings of the 50th ACM Technical Symposium on Computer Science Education. ACM.
  • Jiménez Rodríguez, V., Alvarado Izquierdo, J.M. y Calaforra Faubel, P.J. (2018). Metacognitive Strategies Applied to Writing as Predictors of Spontaneous Writing Quality. Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 16(45), 301-322.
  • Llewelyn, S. y Hobson, J.A. (2015). Not only… but also: REM sleep creates and NREM stage 2 instantiates landmark junctions in cortical memory networks. Neurobiology of learning and memory, 122, 69-87.
  • López Mejías, M.; Cuenca Díaz, M. y Cabrera Hernández, Y. (2017). La metamemoria: un recurso de aprendizaje básico en el ámbito escolar. Transformación, 13(1), 43-55.
  • Metcalfe, J. y Dunlosky, J. (2008). Metamemory. En H. Roediger (Ed.). Cognitive psychology of memory (pp. 349-362). Elsevier.
  • Murcia, K. y Pepper, C. (2018). Evaluating the social impact of a science centre’s STEM professional learning strategies for teachers. Issues in Educational Research, 28(2), 438-452.
  • Oda, M. y Horita, T. (2019, March). Characteristics and Challenges of Japanese Computer Science Education in Elementary Level (pp. 62-69). En Society for Information Technology & Teacher Education International Conference. Association for the Advancement of Computing in Education (AACE).
  • Ott, D.L. y Michailova, S. (2018). Cultural intelligence: A review and new research avenues. International Journal of Management Reviews, 20(1), 99-119.
  • Perry, J., Lundie, D. y Golder, G. (2018). Metacognition in schools: what does the literature suggest about the effectiveness of teaching metacognition in schools? Educational Review, 1-18. https://doi.org/10.1080/00131911.2018.1441127
  • Riley, M.R. y Constantinidis, C. (2016). Role of prefrontal persistent activity in working memory. Frontiers in Systems Neuroscience, 9. https://doi.org/10.3389/fnsys.2015.00181.
  • Rodríguez Palmero, M.L. (2004) Teoría del Aprendizaje Significativo (pp. 535-544). En Concept Maps: Theory, Methodology, Technology. Proc. of the First Int. Conference on Concept Mapping. Universidad Pública de Navarra, Pamplona, Spain.
  • Rodríguez, S.D. y González, M.F. (2018). Análisis de la implantación de las TIC en la Educación Secundaria. Tendencias tecnológicas actuales. Revista de Estilos de Aprendizaje, 11(22), 109-135. http://revistaestilosdeaprendizaje.com/article/view/1082
  • Romero Cuervo, E.M. (2018). Ambiente multimodal de aprendizaje para el fomento de la compresión lectora de textos explicativos en ciencias naturales (Master's thesis, Universidad de La Sabana, Colombia).
  • Sivaraj, R., Ellis, J. y Roehrig, G. (2019, March). Conceptualizing the T in STEM: A Systematic Review (pp. 991-1000). En Society for Information Technology & Teacher Education International Conference. Association for the Advancement of Computing in Education (AACE).
  • Snow, E. y Kaplan, M. (2018). The New Five-Year Federal Strategic Plan in STEM Education: What's in it for Science? En AGU Fall Meeting Abstracts, December.
  • Solé-Llussà, A., Aguilar Camaño, D. y Ibáñez Plana, M. (2019). Las ayudas en indagaciones científicas escolares mediadas por herramientas tecnológicas. Investigaciones de la última década. Digital Education Review, 36, 223-242.
  • Sommer, S., Cornejo, M.E., Cortez, M. y Rodríguez, J. (2018). El lugar de las Ciencias de la Computación en el currículum de la escuela secundaria argentina. En XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018, Universidad Nacional del Nordeste).
  • Soodla, P.; Jõgi, A.L. y Kikas, E. (2017). Relationships between teachers’ metacognitive knowledge and students’ metacognitive knowledge and reading achievement. European Journal of Psychology of Education, 32(2), 201-218.
  • Spruce, R.; Bol, L. (2015). Teacher beliefs, knowledge, and practice of self-regulated learning. Metacognition and Learning, 10, 245-277.
  • Tamayo-Alzate, Ó.E., Cadavid-Alzate, V. y Montoya-Londoño, D.M. (2019). Análisis metacognitivo en estudiantes de básica, durante la resolución de dos situaciones experimentales en la clase de Ciencias Naturales. Revista Colombiana de Educación, 76, 117-141.
  • Tanner, K. (2012). Promoting student metacognition. CBE Life Sciences Education, Bethesda, 11(2), 113-120.
  • Tsai, M.-J., Wang, C.-Y. y Hsu, P.-F. (2019). Developing the Computer Programming Self-Efficacy Scale for Computer Literacy Education. Journal of Educational Computing Research, 56(8), 1345–1360. https://doi.org/10.1177/0735633117746747
  • Tulving, E. y Madigan, S. (1970). Memory and verbal learning. Annual Review of Psychology, 21(1), 437-484.
  • Valenzuela, Á. (2019). ¿Qué hay de nuevo en la metacognición? Revisión del concepto, sus componentes y términos afines. Educação e Pesquisa, 45, e187571-e187571. DOI: https://doi.org/10.1590/s1678-4634201945187571
  • Villota Hurtado, O. (2018). Uso del portafolio digital como herramienta cognitiva. Modelo para una evidencia significativa. EDMETIC, 7(1), 321-349. https://doi.org/10.21071/edmetic.v7i1.5751
  • Wang, S. (2015). On Digital Reading. Library Journal, 34(4), 4-10.
  • Wellman, H. (1985). The origins of metacognition (1-30). En Forrest Presley, D.; Mackinton, G.; Waller, G. (Ed.). Metacognition, cognition and human perfomance. Academic Press.
  • Xilin, Y. (2016). Digital Reading Behavior & Habit Can Affect “Reading Brain” and Cognitive Model of Reading. Libraly Journal, 35(4), 18-26.
  • Zepeda, C., Richey, J. E., Ronevich, P. y Nokes-Malach, T. (2015). Direct Instruction of metacognition benefits adolescent science learning, transfer, and motivation: an in vivo study. Journal of Educational Psychology, 107(4), 954-970.
  • Zúñiga, R.P., Lozano, P.M., García, M.M., Hernández, E.M. y Ibarra, J.Á.P. (2018). La sociedad del conocimiento y la sociedad de la información como la piedra angular en la innovación tecnológica educativa. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 8(16), 847-870.
Fuente de los datos: Dialnet