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Introducción
El ingreso a la educación superior (ES) parece no implicar que los estudiantes se encuentren preparados para desarrollar el tipo de conductas y desempeños que son requeridos en ese nivel educativo (Baeza-Rivera et al., 2016), donde la exigencia es cualitativamente diferente y mayor, por tanto las competencias que requieren los alumnos son aquellas que les permitan ser autónomos a la hora de enfrentarse a las demandas de los nuevos aprendizajes que asumirán a lo largo de su vida, que les permitan decidir cada día qué aprender y qué estrategias desplegar según el contexto educativo.
La autorregulación del aprendizaje (ARA) se ha convertido en un concepto clave, ya que ofrece la posibilidad de formar aprendices autónomos, capaces de gestionar su proceso de estudio y de desarrollar competencias que les garanticen el éxito a lo largo de la vida, dentro y fuera del contexto académico (Bruna et al., 2017; Fernández et al., 2013; Theobald y Bellhäuser, 2022); a menudo se le conoce como la competencia impulsora necesaria para transformar a los individuos en estudiantes independientes exitosos (Boekaerts, 1999).
Los términos autorregulación, aprendizaje autorregulado y metacognición aparecen con frecuencia en la literatura educativa y a veces se utilizan indistintamente sin embargo, aunque se puede sugerir una anidación de los constructos en la definición, también es posible señalar importantes diferencias (Kaplan, 2008). En concreto, una revisión de la literatura que ha abordado este tema encontró que, a medida que crecía la importancia de las estrategias metacognitivas y se afianzaba la relación entre la autoconciencia y la respuesta cognitiva, la metacognición empezó a adentrarse en el ámbito del comportamiento más asociado a la autorregulación. Además, cuando esta comenzó a dirigirse al ámbito cognitivo en lugar de a los dominios psicosocial o conductual, su correspondencia con la metacognición se hizo cada vez más pronunciada. Pero, en lo que se distinguen, es en los énfasis diferenciales en el papel del entorno. Para muchos investigadores de la autorregulación, es el entorno el que estimula la conciencia de los individuos y sus respuestas reguladoras. En cambio, quienes investigan la metacognición consideran que es la mente del individuo la que inicia o desencadena los juicios o evaluaciones posteriores (Dinsmore et al., 2008).
Respecto de los modelos de ARA es posible identificar varios en la literatura (De la Fuente et al., 2022; Inzlicht et al., 2021), los que se pueden organizar en dos grandes grupos. Por un lado, están los modelos basados en la teoría cognitiva social (Boekaerts y Niemivirta, 2000; Pintrich, 2000; Zimmerman, 2000) cuya característica central es su base en el marco de referencia asociado a la autoeficacia (Bandura, 1991), donde se comprende que las propias creencias del estudiantado sobre su eficacia influyen en los diversos subprocesos autorregulatorios del estudio, por ejemplo, establecer metas, el autocontrol y la interpretación de atribuciones causales para el éxito y el fracaso (De la Fuente et al., 2022). En particular, dos de estos enfatizan las creencias motivacionales dentro de la fase de planificación (Pintrich, 2000; Zimmerman, 2000). Por otro lado, es posible identificar aquellos modelos que se fundamentan en aspectos cognitivos y metacognitivos (Winne y Hadwin, 1998; Efklides, 2011), y se caracterizan en mayor medida por el despliegue de estrategias referidas al control atencional, la monitorización y las evaluaciones del progreso hacia los objetivos de la tarea. Aunque es importante señalar que estos modelos no excluyen las creencias motivacionales como aspectos relevantes, sin embargo, enfatizan principalmente los mecanismos cognitivos, como, el pensamiento crítico y habilidades de resolución de problemas.
Si bien se han establecido numerosos modelos para describir la ARA, en general comparten al menos dos suposiciones centrales: a) que involucra simultáneamente procesos cognitivos, metacognitivos, motivacionales y conductuales que interactúan entre sí y muestran una naturaleza cíclica en la que los alumnos utilizan continuamente la retroalimentación para ajustar su aprendizaje; b) los aprendices autorregulados participan conscientemente en los procesos de planificación, establecimiento de metas, organización, seguimiento y evaluación (Wirth et al., 2020).
La ARA es una habilidad que se puede enseñar y aprender a través del compromiso dirigido a objetivos, con guías que fomenten su desarrollo y con una enseñanza adecuada (Duckworth et al., 2009; Oates, 2019). Los alumnos a quienes se les enseñan habilidades de autorregulación y que se les anima a evaluar su trabajo a través de la reflexión y establecer metas de aprendizaje pueden desarrollar estrategias individuales que demostrarán ser exitosas para promover su aprendizaje (Oates, 2019).
Aunque en los últimos cinco años se han publicado revisiones de la literatura en aprendizaje autorregulado en estudiantes de ES, se han centrado en objetivos distintos a la presente investigación, por ejemplo, identificar las características y métodos utilizados en el aprendizaje autorregulado de idiomas potenciado por la tecnología (Yang et al., 2023); identificar intervenciones de apoyo en entornos de educación a distancia (Edisherashvil et al., 2022); analizar el uso de modelos abiertos de aprendizaje (OLM) para apoyar el aprendizaje autorregulado (AAR) (Hooshyar et al., 2020); caracterizar investigaciones empíricas cuantitativas sobre aprendizaje autorregulado en estudiantes de Ciencias de la Salud (Álvarez-Cruces et al., 2020); identificar estrategias de aprendizaje autorregulado utilizadas en el aprendizaje digital dentro de un contexto de aprendizaje (Anthonysamy et al., 2020); sistematizar los estudios científicos sobre la promoción y desarrollo de la autorregulación del aprendizaje en ES (Sáez et al., 2018). La mayoría están centradas en un contexto virtual de aprendizaje o apoyadas por tecnología, en investigaciones sobre la ARA en contextos educativos muy específicos (idioma, salud) y en general no miden el impacto de la intervención con excepción de la investigación de Edisherashvil et al. (2022).
Esta revisión se diferencia de las anteriores en que se centra investigaciones empíricas en distintos contextos de aprendizaje (presencial, virtual), de manera transversal a las variadas disciplinas de la ES, aborda las habilidades de la ARA, el modelo teórico subyacente y las estrategias metodológicas, aspectos no abordados de manera integral en otras revisiones. Se pretende responder a las siguientes preguntas: ¿cuáles son las principales características de los programas de entrenamiento para promover la autorregulación del aprendizaje en estudiantes universitarios?, ¿cuáles son los principales diseños instruccionales utilizados en los programas de entrenamiento para promover la autorregulación del aprendizaje en estudiantes universitarios?, ¿cuáles son las evidencias empíricas de la eficacia de los programas de entrenamiento para promover la autorregulación del aprendizaje en estudiantes universitarios?
El objetivo general es caracterizar las investigaciones empíricas sobre programas de entrenamiento para promover la autorregulación del aprendizaje en estudiante universitarios. Los objetivos específicos corresponden a:
Describir los programas de entrenamiento para promover la ARA en estudiante universitarios (país, disciplina, nivel carrera, número de estudiantes, modalidad, duración del programa)
Identificar los tipos de instrumentos aplicados para medir la ARA
Clasificar las investigaciones empíricas sobre programas de entrenamiento para promover la ARA en estudiantes universitarios según el enfoque utilizado (cuantitativo, cualitativo o mixto)
Identificar las estrategias didácticas o metodológicas utilizadas en los programas de entrenamiento para promover la autorregulación del aprendizaje en estudiantes universitarios
Describir la eficacia de programas de promoción de la ARA en relación al rendimiento académico, apropiación de conocimientos y/ o fomento de habilidades de autorregulación.
En correspondencia con estos objetivos específicos y a partir de la revisión previa realizada se han plantean las siguientes tendencias esperables:
Los principales tipos de instrumentos para medir la ARA son de autorreporte.
Los programas para promover la ARA en estudiantes universitarios han sido investigados principalmente desde un enfoque cuantitativo.
Los programas de promoción de la ARA son efectivos en la mejora del rendimiento académico, apropiación de conocimientos y/o fomento de habilidades de autorregulación.
Una mayor exploración con respecto a la efectividad de las intervenciones, en diferentes contextos de aprendizaje (presencial/online) y la caracterización de los programas de instrucción proporcionaría una visión más profunda y orientadora en la elección de intervenciones óptimas para fortalecer la autorregulación del aprendizaje en estudiantes universitarios.
Método
La metodología empleada fue una revisión sistemática de la literatura con base en los principios de la declaración PRISMA 2020 (Page et al., 2021; ver Figura 1). Se emplearon 3 fases: 1) identificación, 2) elegibilidad o cribado y 3) inclusión. A continuación, se detalla cada fase:
Fuente: elaboración propia a partir de la declaración prisma (Page et al., 2021).
Figura 1 Flujograma del proceso de selección de artículos con PRISMA, 2020
Fase 1. Identificación de los registros en las bases de datos. Se identificaron los artículos producidos a través de una búsqueda sistemática en las bases de datos electrónicas Web of Science, ERIC y Scopus. Para afinar esta búsqueda se utilizaron las palabras en inglés relacionadas con programas de intervención y autorregulación del aprendizaje en el nivel de ES. Específicamente, las palabras usadas para buscar estudios relacionados se clasificaron en tres niveles. El primero consistió en los sinónimos de aprendizaje autorregulado y fueron las siguientes: self regulated learning OR self regulation learning OR self regulated OR self-regulated learning. El segundo nivel fueron los sinónimos de promoción de la ARA y se consideraron los siguientes: intervention OR program OR training OR quasiexperimental OR training program. El tercer nivel correspondió a la ES y sus sinónimos: higher education OR tertiary education OR post-secondary OR universities OR university OR undergraduate OR college OR un-dergraduate OR graduate OR graduates OR university students.
Se aplicaron los siguientes filtros durante la búsqueda de las investigaciones: periodo de búsqueda entre 2019 y 2023 para identificar las intervenciones más actualizadas; el idioma se orientó solo en artículos publicados en inglés y español; en cuanto al tipo de documento solo artículos y por área en ciencias sociales, psicología educativa o a fin, según la base de datos. La fecha de la última búsqueda se realizó el jueves 11 de mayo de 2023. Esta fase consideró además la eliminación de artículos duplicados, lo que permitió mantener sólo registros únicos.
Fase 2. Elegibilidad o cribado. Se consideró la revisión del título y resumen de los registros únicos para asegurarse que cumplieran con los criterios de inclusión establecidos y de esta forma fueron seleccionados para una comprobación adicional de elegibilidad. Para ello, se consideró el procedimiento de evaluación de informes para la elegibilidad definitiva de aquellos manuscritos que llegaron a esta fase que consistió en realizar una lectura completa y aplicar criterios de inclusión y exclusión. Los criterios de inclusión fueron: a) investigaciones empíricas, b) estudiantes de ES de pregrado y c) programa de entrenamiento para promover el aprendizaje autorregulado. Por otro lado los de exclusión fueron: a) investigaciones teóricas, revisiones narrativas, revisiones sistemáticas y/o metaanálisis; b) estudiantes de educación primaria, secundaria o postgrado y c) investigaciones sin entrenamiento en autorregulación.
Fase 3. Incluidos. Consistió en la evaluación de posibles sesgos en la selección de los estudios realizando un procedimiento de revisión por parte de un revisor independiente.
Finalizado el procedimiento de búsqueda y elegibilidad se procedió a la sistematización y extracción de datos de la muestra de artículos. Esta etapa del proceso de revisión sistemática implicó el vaciado de información a una matriz para el posterior análisis y presentación de resultados. Cada columna de la matriz está en directa relación con la información necesaria extraída de los artículos que permitió dar respuesta a los objetivos de investigación de la revisión sistemática de literatura (RSL). El diseño de la matriz consideró las siguientes columnas de extracción de información: a) número de identificación (ID); b) cita/país; c) características de la intervención (número de sesiones, frecuencia, duración de cada sesión, modalidad); d) instrumento medida de la autorregulación; e) tipo de diseño; f) participantes (país, carrera, nivel, nímero de participantes); g) enfoque de instrucción de la autorregulación (basado en componentes cognitivos, motivacionales o en las fases del proceso de AAR) y h) impacto de la intervención (en habilidades de ARA, el rendimiento).
Resultados
Los resultados se presentan en orden a los objetivos planteados. En primer lugar, se describen los programas de entrenamiento para promover la ARA. En un segundo momento, se clasifican según el enfoque de investigación de los programas de entrenamiento en la ARA. Luego se describen los tipos de instrumentos aplicados para medir la ARA. Finalmente, la eficacia de programas de promoción de la ARA en relación con el rendimiento académico, apropiación de conocimientos y/o fomento de habilidades de autorregulación.
Características de los artículos seleccionados
De acuerdo con los resultados de los artículos seleccionados que cumplen con los criterios de inclusión, los países donde se desarrollaron las investigaciones corresponden, en orden decreciente a: EE.UU. (7), Alemania (6), China (3), España (3), Taiwán (2), Turquía (2), Arabia Saudita (2), Australia (2), Brasil (2), Colombia (2), Canadá (1), Corea (1), Chile (1), Finlandia (1), Indonesia (1), Malasia (1), Países Bajos (1) y Sri Lanka (1). Dos artículos no declaran procedencia (ND) (Tabla 1).
Tabla 1 Descripción de las características de los programas de intervención para promover la ARA
| ID | Cita / País | Disciplina/ Nivel de carrera (año) | Modalidad / Sesiones y/o duración | Diseño de investigación / Tamaño muestra | Instrumentos | Modelo teórico |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Ateş-Akdeniz, 2023/Turquía | Diseño/3ro | Online/4 | Mixto/11 | Escala de autorregulación en el aprendizaje (SSRL) de Erdogan (2012) | Zimmerman (2000) |
| 2 | Akhmedjanova, y Moeyaert, 2022/Corea | Biología, Psicología, Economía. 1ro y 2do | Presencial/10 | Mixto/8 | Diarios de aprendizaje | Akhmedjanova (2020), Modelo de escritura autorregulada |
| 3 | Alreshoud y Abdelhalim, 2022/Arabia Saudita | Traducción/1ro | Presencial/12 | Cuasiexperimental, diseño de grupo control, pretest-postest/40 | 1. Escala de comprensión lectora, elaboración propia (alfa
de Cronbach: 0.90) 2. Escala de autoeficacia lectora adaptada de la escala de autoeficacia lectora en inglés de Tobing (2013), escala de autoeficacia lectora de Demirel y Epçaçan (2011), escala de autoeficacia en la creencia de la comprensión lectora (SSERC) y del cuestionario de motivación para la lectura (MRQ) de Wigfield y Guthrie (1997); fiabilidad de la escala: 0.94 (alfa de Cronbach) |
ND |
| 4 | Arcoverde et al., 2020/Brasil | Licenciatura en Química y Física/2do | Presencial/10 | Cuasiexperimental/34 | 1. LASSI 3ª ed.; Weinstein et al., 2016,
traducido y adaptado por Boruchovitch et
al., 2019 2. Escala de autoeficacia para el aprendizaje (Zimmerman y Kitsantas, 2005), traducido al portugués por Boruchovitch y Ganda (2010) |
Zimmerman (2000, 2002); Weinstein (1994) |
| 5 | Bellhaeuser et al., 2022/Alemania | Informática, Ingeniería civil, Ingeniería mecánica/ND | Online/3 | Experimental, diseño de grupo control, pretest-postest, con comparaciones entre grupos/102 | 1. Cuestionario de aprendizaje autorregulado, con 17 ítems
de elaboración propia, mas 3 ítems de LIST (Wild y Schiefele,
1994), 6 ítems de VCQ (Kuhl y Fuhrmann, 1998) 2. Escala de Autoeficacia Generalizada de Schwarzer y Jerusalem (1999) |
Schmitz y Wiese (2006), adaptación del modelo de Zimmerman (2000) |
| 6 | Bernacki et al., 2020/ND | ND | Online/9 | ND/84 | Rastreo de data en LMS Rendimiento | Hattie y Donoghue (2016) |
| 7 | Biwer et al., 2023/EE. UU. | Farmacia/1ro | Online, sincrónico/3 | Cuasiexperimental, diseño pre y post test, sin grupo control/110 | Autoinforme | ND |
| 8 | Braad et al., 2022/Países Bajos | Diseño/1ro | Online/3 | Mixto/90 | 1. Escala de necesidad de cognición (Lins de Holanda Coelho
et al., 2018) 2. Escala conciencia metacognitiva (MAI; Harrison y Vallin, 2018; Schraw y Dennison, 1994) 3. Escala de autoeficacia general (Schwarzer y Jerusalem, 1995) |
Winne y Hadwin (1998) |
| 9 | Broadbent et al., 2020/Australia | Enfermería/1ro | Online/3 | Diseño de estudio controlado y aleatorizado, medidas de pre y post test/73 | MSLQ (Pintrich et al., 1991) | Pintrich et al. (1991) |
| 10 | Cerezo et al., 2019/España | Psicología y Educación/3ro | Online/12 | Cuasiexperimental, pretest-postest con grupo control, asignación aleatoria/167 | 1. Cuestionario de conocimiento de estrategias de
aprendizaje (CEA; Rosário et al.,
2007) 2. Autoeficacia en el uso de SRLS y utilidad percibida de SRLS (Rosário et al., 2007) 3. Inventario SRLS-IPPA (Rosário et al., 2007) 4. Self-Regulated Learning from Text Assessment Scale-ARATEX-R (Núñez et al., 2015) |
Zimmerman (1989) |
| 11 | Cerezo et al., 2020/ND | Educación, Psicología, Economía, Derecho, Filosofía, Enfermería, Telecomunicaciones/1ro, 2do, 3ro | Presencial/2 | Experimental con grupo control medida post-test, distribución aleatoria/59 | ND | ND |
| 12 | Chen et al., 2021/China | ND/2do | Presencial/8 | Mixto/28 | Escala de autoeficacia para la revisión de textos en un segundo idioma (L2TRSS) | Graham et al. (2012, 2013) |
| 13 | Chou y Chang, 2021/Taiwan | Informática/1ro, 2do, 3ro y último año | Online/6 | Experimental con grupo control, asignación aleatoria/27 | Cuestionario de tendencia a la búsqueda de ayuda, adaptado del cuestionario de tendencia a la búsqueda de ayuda (Karabenick, 2003) | ND |
| 14 | De Silva, 2020/Sri Lanka | ND | Online/6 meses | Mixto/24 | 1. Motivated strategies for learning questionnaire
(MSLQ; Pintrich et al., 1991) 2. Análisis de contenido |
Zimmerman y Moylan (2009) |
| 15 | Elkot y Ali, 2020/Arabia Saudita | Educación/2do | Aplicación móvil/8 | Mixto/20 | Escala motivación desarrollada por los autores | ND |
| 16 | Endres et al., 2021/Alemania | Psicología/1ro | Online/ND | Experimental, diseño intra-sujetos con medidas de pre y post test/336 | Cuestionario de estrategias de aprendizaje, adaptado de Wild y Schiefele (1994) | ND |
| 17 | Fernández-Martín et al., 2022/España | Farmacia, Economía, Psicología, Administración y Dirección de Empresa/1ro | Presencial/20 | 1.Cuasiexperimental con grupo control no
equivalente 2. Pre-experimental pretest-pos-test/51 |
Motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ; Pintrich et al., 1993) | ND |
| 18 | Follmer et al., 2022/EE.UU. | Negocio, Ingeniería, Ciencias de la Salud/1ro y 2do | Online/10 | ND/109 | Elaboración propia: 1. Escala de habilidades de establecimiento de metas. 3 ítems, escala de Likert de 5 puntos, α = 0.81 2. Escala de habilidades de autoevaluación: 3 ítems, escala de Likert de 5 puntos, α = 0.85 |
Zimmerman (2008) |
| 19 | Fung et al., 2019/Malasia | Economía y Negocios/ND | Online/10 | Cuasiexperimental/54 | 1. Diarios de aprendizaje 2. Motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ; Pintrich et al., 1991). 3. Series temporales de datos sobre ARA |
Pintrich (1999) |
| 20 | Gamby et al., 2022/EE.UU. | Biología, Química, Ingeniería, Biotecnología/1ro | Online/10 | Estudio de caso, cualitativo/10 | 1. Encuestas 2. Publicaciones de debate |
Zimmerman (1989); Flavell (1979) |
| 21 | Hadwin et al., 2022/Canadá | Ciencias Sociales y Psicología/1ro | Online/11 | Cuasiexperimental, comparación entre grupos, medidas post-test/463 | 1. Perfil de aprendizaje autorregulado y el instrumento de
autodiagnóstico (SRL-PSD; Hadwin et al.,
2021) 2. Escala de Prácticas SRL (SRL-P; Hadwin et al., 2021) 3. Escala de desafíos de aprendizaje autorregulado (SRL-C; Hadwin et al., 2021) |
ND |
| 22 | Han et al., 2021/China | Ingeniería/2do | Online/3 | Mixto/181 | 1. Estrategias de aprendizaje, de la versión revisada del
MSLQ (Pintrich, 2003) 2. Entrevista |
ND |
| 23 | Hartley et al., 2020/EE.UU. | ND/1ro | Online/ND | Experimental con grupo control, medida pre y post-test, asignación aleatoria/289 | Escala de gestión de recursos del Motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ; Pintrich et al., 1991) | ND |
| 24 | Howlett et al., 2021/EE.UU. | ND/1ro y 2do | Presencial y Online/4 | Cuasiexperimental, Diseño de pre y post test, con grupo control, asignación aleatoria/106 | Inventario de conciencia metacognitiva (MAI; Schraw y Dennison, 1994) | ND |
| 25 | Inan-Karagul y Seker, 2021/Turquía | Inglés/2do | Online/6 | Mixto/135 | Escala de autorregulación en escritura (Kanlapan y Velasco, 2009) | Zimmerman (2004) |
| 26 | Keane et al., 2022/Australia | Educación/1ro | Presencial/4 | Estudio de caso, Pre y post test/16 | 1. Cuestionario de Aceptación y Acción-II (AAQ-II; Bond
et al., 2011) con inclusión de las
escalas de Angustia (cinco ítems) y Aceptación (siete
ítems), (Wolgast, 2014) 2. La Escala de autoeficacia general (GSE; Schwarzer y Jerusalem, 1995) |
Zimmerman y Moylan (2009) |
| 27 | Lobos et al., 2021/Chile | Ciencias Agrícolas, Ciencias Médicas y de la Salud, Ciencias Sociales, Ingeniería y Tecnología/1ro | Aplicación móvil/9 | Cuasiexperimental con grupo control, medidas de pre y post prueba/332 | Escala sobre prácticas de ARA (Lobos, Bruna y Sáez, 2019) | Zimmerman (2000) |
| 28 | Martín et al., 2019/España | Psicología/1ro | Presencial/20 | Experimental con grupo control, medidas de pre y post prueba/24 | Motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ; Pintrich et al., 1991). | ND |
| 29 | Martínez-Sarmiento y Gaeta, 2019/Colombia | Finanzas y Comercio Exterior/ND | Presencial/8 | Cuasiexperimental con grupo control, medidas de pre y postest, asignación aleatoria/38 | 1. Motivated strategies for learning questionnaire
(MSLQ; Pintrich et al., 1991),
adaptado por Ramírez, Canto, Bueno y Echazarreta
(2013) 2. Escala de orientación a metas (Skaalvik, 1997) |
Pintrich (1999); Zimmerman, (1989) |
| 30 | Mou, 2023/Taiwán | Diseño/ND | Online/7 | Cualitativo/54 | Diario de aprendizaje | Boekaerts y Corno (2005) |
| 31 | Omarchevska et al., 2022/Alemania | Ciencias, Humanidades, Derecho, Ciencias Sociales/ND | Online/1 (90 minutos) | Diseño unifactorial con tres niveles, distribución aleatoria/127 | Protocolos de pensar en voz alta | ND |
| 32 | Perander et al., 2021/Finlandia | Ciencias Sociales/1ro | Online o presencial/6 horas | Cualitativo/190 | Diarios reflexivos | ND |
| 33 | Stephen y Rockinson-Szapkiw, 2021/EE.UU. | ND | Online/4 | Cuasiexperimental/48 | Cuestionario de aprendizaje autorregulado en línea (OSLQ) (Barnard-Brak et al., 2010) | Bandura (1997); Knowles (1989); Rovai (2003); Zimmerman (2002); Barnard et al., (2008); Williamson (2007); Zimmerman y Kulikowich (2016) |
| 34 | Suhandoko y Hsu, 2020/Indonesia | Pedagogía/ND | Presencial/8 | Cuasiexperimental, asignación no aleatoria/43 | Motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ; Pintrich et al., 1991) | Hofer, Yu y Pintrich (1998) |
| 35 | Teng y Reynolds, 2019/China | Ciencia y tecnología/1ro | Presencial/1 (30 minutos) | Diseño factorial 2×2/171 | 1. Prueba de comprensión de lectura 2. Prueba de vocabulario |
ND |
| 36 | Trentepohl et al., 2022/Alemania | Ingeniería/1ro | Mixto/Semestral | Experimental/118 | Subescala de gestión del tiempo del Inventario de Gestión de Recursos (ReMI; Waldeyer et al., 2020) | ND |
| 37 | Udvardi-Lakos et al., 2023/Alemania | Psicología/1ro | Online/Semestral | Cuasiexperimental, con medidas repetidas/20 | Diarios de aprendizaje | Wigfield y Eccles (2000); Barron y Hulleman (2015) |
| 38 | Van der Beek et al., 2019/Alemania | Educación/3ro y 4to | Online v/s presencial/5 | Estudio de intervención aleatorizado/145 | Cuestionarios para evaluar ARA y la aplicación de estrategias de aprendizaje (Bellhäuser et al., 2015; Wild y Schiefele, 1994) | Schmitz y Wiese (2006), adaptación del modelo de Zimmerman (2000) |
| 39 | Whittlesey y Steiner, 2021/EE.UU. | Ciencias Sociales/1ro | Online/Semestral | ND/111 | Cuestionario adaptado de Lovett (2013) y Soicher y Gurung (2017) | Steiner (2016) |
| 40 | Zoltowski y Teixeira, 2020/Brasil | Ingeniería, Física, Química y Matemática/ND | ND/3 | Cualitativo, estudio de caso longitudinal y colectivo/3 | Entrevista | Cleary, Callan y Zimmerman (2012) |
| 41 | Zorro, 2019/Colombia | Licenciatura Inglés/ND | Presencial/20 | Cualitativo, Teoría fundamentada/18 | Cuestionario y grupo focal | ND |
Fuente: elaboración propia.
Nota: no declarado por los autores (ND).
Al categorizar por continente se puede observar que Europa (28 %), Asia (28 %) y Norteamérica (21 %) lideran las investigaciones, siendo representados en menor medida Sudamérica (13 %) y Australia (5 %). Dos artículos de Turquía se clasificaron como transcontinental (5 %). Por año, se aprecia un aumento progresivo de investigaciones, con siete artículos en 2019, nueve en 2020, diez en 2021, doce en 2022 y tres hasta mayo de 2023 que finalizó la revisión (Figura 2).
Fuente: elaboración propia.
Figura 2 Producción anual y por continente de investigaciones en autorregulación del aprendizaje en estudiantes universitarios.
Respecto a las disciplinas de estudio, el 43 % corresponde a Ciencias Sociales, 19 % a Ingeniería y tecnologías, 15 % a Humanidades, 12 % a Ciencias Naturales y 11 % a Ciencias de la Salud. En cuanto al nivel de la carrera, el 42 % se concentra en estudiantes de primer año, 19 % en segundo, 9 % en tercero, 3 % en cuarto y 2 % en el último año. El 25 % de las investigaciones no declara el nivel. El tamaño de muestra va desde tres a 463 estudiantes. Los resultados descritos anteriormente se detallan en la Tabla 1.
En cuanto a la modalidad de la intervención, el número más alto corresponde a aquellas implementadas en modo online (22), seguido de presencial (12), mixto (4), aplicación móvil (2) y un artículo que no declara la modalidad. Estos resultados eran esperables dado que la ES se encaminaba hacia el cambio a la educación a distancia incluso antes de la pandemia (Edisherashvili et al., 2022) y el período de búsqueda contempló dos años de pandemia (2020-2021) por COVID-19. Finalmente, en cuanto a la duración de las intervenciones, van desde 1 sesión de 90 minutos hasta un semestre académico.
Tipos de instrumentos aplicados para medir la ARA y modelos teóricos
Se identificaron 40 instrumentos para evaluar las intervenciones en ARA con una amplia diversidad, desde cuestionarios de autoinforme hasta rastreo de datos en un sistema de gestión de aprendizaje o LMS. Los instrumentos más utilizados (frecuencia) corresponden a: Motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ; Pintrich et al., 1991, 1993, 2003) (9); diarios de aprendizaje (5), cuestionarios de elaboración propia o adaptados de otras escalas (4); escala de autoeficacia generalizada de Schwarzer y Jerusalem (1999) (3); entrevistas y vídeos (3); escala de conciencia metacognitiva (MAI; Harrison y Vallin, 2018; Schraw y Dennison, 1994) (2); cuestionario de estrategias de aprendizaje de Wild y Schiefele, 1994 (2); escala de autoeficacia lectora adaptada de Tobing, 2013 (2); y otras 23 escalas referenciadas solo una vez.
Además, se identificaron otros 12 instrumentos diferentes a cuestionarios, que corresponden a: diarios de aprendizaje, publicaciones de debate, entrevista, diarios reflexivos, prueba de comprensión de lectura ARA, prueba de vocabulario, videos, grupo focal, autoinforme, protocolos de pensar en voz alta, rastreo de data en LMS, series temporales de datos sobre la ARA (Tabla 1). En cuanto al modelo teórico de base para la intervención el mayor porcentaje de artículos no lo declara (41 %), 34 % usa el modelo de Zimmerman, 10 % el modelo de Pintrich y 15 % menciona otros modelos citados en una sola investigación (Tabla 1).
Clasifican según el enfoque de investigación
Para abordar el estudio de la promoción de la ARA se evidencia la aplicación de diferentes enfoques y diseños de investigación (Tabla 1). El mayor porcentaje corresponde a estudios de tipo cuantitativo con 63 %, seguido del enfoque mixto con 20 % y el cualitativo con 12 %. Dentro del enfoque cuantitativo, los diseños cuasiexperimental y experimental se presentan con mayor frecuencia respectivamente. Solo una investigación fue de corte longitudinal (ID, 40).
Estrategias didácticas y medidas de ARA
Para este análisis se usó la clasificación propuesta por Torrano et al. (2017), los cuales agrupan en seis tipos las estrategias didácticas más comunes observadas en programas de intervención de las dos últimas décadas, que corresponden a enseñanza directa, modelado, práctica guiada y autónoma, auto-observación, apoyo social y práctica autorreflexiva. Aquellas que no fue posible clasificar de acuerdo con lo anterior, se mantuvieron según lo definido en el artículo.
Se identificaron ocho estrategias didácticas que corresponden a enseñanza directa, práctica guiada y autónoma, modelado, práctica autorreflexiva, tutoría (entre pares, dialógica), retroalimentación, indicaciones y negociación adaptativa. Además, se observan estrategias en combinación con las anteriores como enseñanza directa + práctica, indicaciones + retroalimentación, indicaciones + práctica y enseñanza directa + modelado (Tabla 2).
Tabla 2 Frecuencia de las estrategias didácticas y habilidades de ARA investigadas
| Fases ARA | Previsión, ejecución y reflexión | Enseñanza directa Tutoría (entre pares, dialógica) Práctica autorreflexiva Enseñanza directa + Práctica Retroalimentación |
13/22 % | 1, 27, 40 17, 28, 41 18, 30 21, 26, 29, 38 25 |
| Estrategias de aprendizaje |
Estrategias de aprendizaje ARA | Enseñanza directa Práctica autorreflexiva Enseñanza directa + Práctica Práctica guiada y autónoma Indicaciones + retroalimentación Indicaciones + Práctica |
16/28 % | 34 19 4, 5, 6, 9, 10, 32, 33, 37, 38, 39 7, 16 11 14 |
| Estrategias metacognitivas | Práctica guiada y autónoma Indicaciones Práctica autorreflexiva Coaching Tutoría (entre pares, dialógica) Enseñanza directa + Práctica |
8/14 % | 3 8, 31, 35 20 24 28 37 |
|
| Gestión del tiempo | Práctica autorreflexiva Enseñanza directa |
2/3 % | 18 36 |
|
| Búsqueda de ayuda | Negociación adaptativa | 1/2 % | 13 | |
| Gestión de recursos | Indicaciones | 1/2 % | 23 | |
| Estrategia de escritura autorregulada |
Práctica guiada y autónoma Enseñanza directa + Modelado Enseñanza directa + Práctica |
4/7 % | 2 12 15, 22 |
|
| Componentes de motivación |
Motivación | Enseñanza directa + Práctica Aprendizaje mediado Práctica autorreflexiva |
5/9 % | 9, 15, 37 16 19 |
| Autoeficacia | Práctica guiada y autónoma Enseñanza directa + Práctica |
4/7 % | 3 4, 5, 10 |
|
| Metas | Tutoría | 1/2 % | 41 | |
| Manejo del estrés | Enseñanza directa + Práctica | 1/2 % | 32 | |
| Emoción | Emoción | Enseñanza directa + Práctica | 1/2 % | 26 |
Fuente: elaboración propia.
Con base en el porcentaje, la más empleada corresponde a la enseñanza directa + práctica (43 %), seguida de enseñanza directa (10 %), práctica guiada y autónoma (10 %), práctica autorreflexiva (10 %), tutoría (8 %), indicaciones (7 %), retroalimentación (2 %), indicaciones + retroalimentación (2 %), indicaciones + practica (2 %), coaching (2 %), negociación adaptativa (2 %) y enseñanza directa + modelado (2 %).
En cuanto al constructo de la autorregulación del aprendizaje evaluado, para su clasificación se consideró: a) el modelo de fases de Zimmerman (2000, 2002, 2004, 2008, 2012) y b) el modelo de autorregulación propuesto por Pintrich et al. (1991). Este último tiene dos escalas: a) motivación, que a su vez tiene tres componentes (expectativas, valor y afecto) y b) escala de estrategias de aprendizaje que tiene dos componentes (estrategias cognitivas y metacognitivas y estrategias de gestión de recursos).
El constructo más frecuente en las investigaciones fue para las estrategias de aprendizaje que representan el 56 %. El segundo corresponde a las fases de la ARA con el 22 % de las mediciones. El componente de motivación en su conjunto representa el 19 % y en menor medida se encuentra emoción (2 %) (Tabla 2).
Eficacia de los programas de promoción de ARA
El tamaño del efecto (TE) se refiere a la diferencia de los resultados en la(s) variable(s) de resultado que se obtiene(n) entre los grupos que se estudian. Existen múltiples estimadores para determinar el tamaño del efecto, entre ellos los conocidos como familia de “d” de Cohen (Rendón-Macias et al., 2021). El tamaño del efecto para los análisis de varianza o diseños de ANOVA, como análisis en la comparación de más de dos grupos independientes es el eta cuadrado (η2) (Castillo-Blanco, 2015). Pese a la existencia de numerosos coeficientes acerca del TE, la d de Cohen continúa siendo el más utilizado para examinar la diferencia de medias estandarizadas entre dos grupos independientes (Ventura-León, 2018).
Para determinar la eficacia de los programas las investigaciones reportaron valores de d de Cohen, eta cuadrado (n2), eta cuadrado parcial (n2p) en habilidades de ARA y en el rendimiento académico (Tabla 3).
Tabla 3 Eficacia de los programas de intervención para promover la ARA
| d de Cohen (à) | 8 | Glends | 2 | 11, 13 |
| Mediano | 1 | 13 | ||
| Pequeño | 2 | 8, 18 | ||
| No interpreta | 4 | 17, 24, 31, 36 | ||
| Eta cuadrado (n2) | 4 | Mediano | 1 | 4 |
| No interpreta | 3 | 9, 22, 38 | ||
|
Eta cuadrado parcial (n2p) |
7 | Grinds | 2 | 16, 35 |
| Mediano | 1 | 16 | ||
| No interpreta | 5 | 7, 12, 21, 27, 33 | ||
| Tamaño efecto (te) | 2 | Pequeño | 1 | 2 |
| No interpreta | 1 | 3 | ||
| Rendimiento à de Cohen (à) n2 n2p |
7 | Grinds | 1 | 13 |
| No interpreta | 4 | 7, 8, 28, 36 | ||
| Mediano | 1 | 39 | ||
| No interpreta | 1 | 34 |
Fuente: elaboración propia.
En cuanto a las habilidades en ARA, un total de 21 artículos (51 %) reportan el tamaño del efecto, de los cuales ocho informan la d de Cohen, siete el valor eta cuadrado parcial (n2p), cuatro el valor eta cuadrado (n2) y dos informan el tamaño del efecto sin indicar un coeficiente. En cuanto a la interpretación del TE, solo un 38 % lo informa, cuatro investigaciones expresan la magnitud como efecto grande, tres de moderado o mediano y tres como pequeño. En dos artículos (ID 13, 16), se mencionan valores de TE diferentes según las variables analizadas, por lo cual figuran en más de una clasificación (Tabla 3).
En cuanto al rendimiento académico siete artículos (17 %) lo informan, de ellos todos evalúan el TE y solo dos lo interpretan, uno con magnitud del efecto mediano (ID 39) y otro con magnitud del efecto grande (ID 13).
Limitaciones
De los 41 estudios analizados, nueve no declaran limitaciones (22 %). En los estudios que si declaran se identificaron un total de 53 limitaciones las cuales se agruparon en: validez externa (42 %), validez interna (32 %) y diseño (26 %) (Tabla 4).
Tabla 4 Limitaciones de los programas de intervención para promover la ARA
| Validez externa 42 % |
Tamaño de la muestra pequeño | 10 | 8.9 | 1, 2, 4, 5, 20, 26, 28, 33, 36, 40 |
| Un solo curso o universidad | 5 | 9.4 | 7, 10, 19, 24, 33 | |
| Muestra por conveniencia | 3 | 5.7 | 2, 10, 12 | |
| Muestra solo hombres | 1 | 1.9 | 5 | |
| Carreras diferentes | 1 | 1.9 | 12 | |
| Proporción importante de los participantes de edad madura | 1 | 1.9 | 9 | |
| Generalizable solo al país (China) | 1 | 1.9 | 35 | |
| Validez interna 32 % |
Duración de la intervención | 4 | 7.5 | 5, 22, 24, 31 |
| Abandono | 4 | 7.5 | 2, 5, 18, 22 | |
| Sin grupo control o no equivalente | 3 | 5.7 | 7, 26, 39 | |
| Distribución no aleatoria | 2 | 3.8 | 21, 27 | |
| Falta de estudio longitudinal | 2 | 3.8 | 9, 32 | |
| Medida transversal ARA | 2 | 3.8 | 7, 9 | |
| Diseño 26 % |
Uso de cuestionario de autoreporte | 1 | 0.8 | 4, 7, 8, 10, 21, 22, 24, 25, 32, 33, 38 |
| Uso de una sola estrategia para fomentar ARA | 2 | 3.8 | 3, 36 | |
| Falta de un enfoque cualitativo | 1 | 1.9 | 35 | |
| No declaran | - | 9 | 2 | 11, 13, 14, 15, 16, 29, 30, 34, 41 |
Fuente: elaboración propia.
Respecto a los aspectos de validez externa, se relacionan a problemas de selección de los participantes, donde el tamaño de la muestra pequeño fue lo más declarado (18.9 %). Las limitaciones asociadas a la validez interna se relacionan principalmente con el intervalo de tiempo experimental (7.5 %), la mortandad experimental (7.5 %) y falta de grupo control (5.7 %). Las limitaciones relacionadas al diseño del estudio conciernen principalmente al uso de cuestionarios de autoreporte (20.8 %).
Discusión y conclusiones
La presente investigación se planteó como objetivo general caracterizar las investigaciones empíricas sobre programas de entrenamiento para promover la autorregulación del aprendizaje en estudiantes universitarios en el periodo 2019-2023. A continuación se discuten los resultados con base en la descripción de los programas, los tipos de instrumentos aplicados, el enfoque de investigación utilizado, las estrategias didácticas o metodológicas, la eficacia de programas y sus limitaciones.
En relación con el desarrollo de programas de promoción se observó un aumento progresivo y sostenido de investigaciones desde 2019 (7) a 2022 (12) con un total de 41 experiencias, lideradas por Europa (28 %), Asia (28 %) y Norteamérica (21 %). En 2023 se reporta un número menor de investigaciones, sin embargo, está asociado al breve periodo del año que contempló la búsqueda (hasta mayo). En comparación con revisiones previas, estos resultados son positivos si se considera el incremento en el número de investigaciones, pero poco alentadoras en cuanto a su distribución, la cual se sigue concentrando en Europa, Asia y Norteamérica, al igual que lo reportado en estudios previos (Hooshyar et al., 2020; León-Ron et al., 2020; Sáez et al., 2018). A nivel latinoamericano se reportan solo cinco investigaciones distribuidas en tres países de la región, Brasil, Colombia y Chile, similar a lo observado en las revisiones entre 2008-2015 (Hernández y Camargo, 2017) y 2010-2016 (Sáez-Delgado et al., 2022). Una posible explicación de los escasos estudios que se han desarrollado sobre la temática en la región latinoamericana podría relacionarse con brechas estructurales, producto de las dificultades en la economía de estos países y los recursos asignados para la investigación (Ortigoza, 2021). Otra razón podría hacer referencia al énfasis que recientemente se está dando hacia variables socioemocionales del estudiantado universitario (Lawson et al., 2019; Reinert, 2019). Indistintamente de las posibles causas de las escasas investigaciones en la región de Latinoamérica, estos resultados refuerzan la necesidad de implementar programas de intervención que muestren resultados empíricos (Ateş-Akdeniz, 2023; Sáez et al., 2018) a nivel global y con mayor énfasis a nivel latinoaméricano, ello permitirá avanzar en mejoras de estos programas, ajustar a las características de la población, identificar las variables que puedan ser promovidas mediante la replicabilidad o creación de nuevos programas de intervención.
Respecto al nivel de la carrera, estudiantes de primer y segundo año en conjunto representan el 61 % de la población intervenida, lo cual es de gran relevancia dado que el paso de la enseñanza media a la universidad constituye una etapa crítica, en la cual el estudiantado requiere de habilidades de ARA específicas para poder gestionar eficazmente el comportamiento de aprendizaje, la motivación y las emociones (Shnaubert y Herold, 2020). Sin embargo, no todos los estudiantes pueden incorporarse con rapidez, éxito e independencia al proceso educativo (Badelina, 2020), por tanto, el ingreso a la ES parece no implicar que los estudiantes se encuentren preparados para desarrollar el tipo de conductas y desempeños que son requeridos en ese nivel educacional (Baeza-Rivera et al., 2016).
Al adaptarse de manera distinta frente a los estímulos que experimentan en la universidad, para algunos estudiantes será un proceso rápido y aprovecharán sus ventajas y oportunidades, pero para otros el nuevo entorno educativo puede generar intranquilidad, inseguridad, miedo, ansiedad y desconcierto. Sin embargo, cuando el estudiante manifiesta rápidamente mecanismos de adaptación, aventajará a quienes demoran en adaptarse, ya que puede aprovechar las oportunidades y potencialidades del entorno, maximizando su probabilidad de éxito (Mamani, 2017). Al existir diferentes procesos de adaptación, los programas de intervención en ARA resultan fundamentales para apoyar el proceso de transición y que se introduzcan en una etapa temprana de su aprendizaje, de modo que puedan establecer una actitud activa de aprendizaje, ya sea en entornos de aprendizaje presencial o en línea (Mou, 2023).
Se han establecido diferentes modelos para describir la ARA, los cuales comparten al menos dos suposiciones centrales: 1) que involucra simultáneamente procesos cognitivos, metacognitivos, motivacionales y conductuales que interactúan entre sí y muestran una naturaleza cíclica en la que los alumnos utilizan continuamente la retroalimentación para ajustar su aprendizaje; 2) los aprendices autorregulados participan conscientemente en los procesos de planificación, establecimiento de metas, organización, seguimiento y evaluación (Wirth et al., 2020). De acuerdo con la revisión de Panadero (2017), los modelos actualmente más citados corresponden al de Zimmerman y Pintrich respectivamente. Los resultados de esta revisión coinciden con lo anterior, el modelo de Zimmerman representa un 34 %, seguido del modelo de Pintrich con un 10 %, otros modelos mencionados solo en una investigación corresponden al 15 %. Sin embargo, llama la atención que el mayor porcentaje de artículos no declara un modelo teórico (41 %), aspecto importante dada la diversidad existente y las evidencias empíricas que sustenta a cada uno, lo cual permite que al diseñar un programa de promoción en la ARA se cuente con un modelo teórico de base y de esta manera focalizar programas específicos en aquellos aspectos que es posible mejorar y medir (Panadero, 2017).
Respecto a los instrumentos para medir la ARA, se evidencia una amplia diversidad, en particular se identificaron 40, de los cuales la mayoría corresponden a cuestionarios de autoinforme y el desarrollado bajo el modelo de Pintrich, el Motivated strategies for learning questionnaire (MSLQ) es el más utilizado, al igual que lo reportado en otras revisiones (Álvarez-Cruces et al., 2020; León-Ron et al., 2020). Sin embargo, el uso de autoinformes hace difícil captar la naturaleza dinámica, procesual y social de la autorregulación (Torrano et al., 2017). De manera interesante, los diarios (diarios de aprendizaje, diarios reflexivos) constituyen el segundo más citado. Los diarios de aprendizaje son un enfoque diferente para fomentar la ARA. Mientras que las capacitaciones apuntan a enseñar directamente estrategias de ARA que los estudiantes pueden utilizar durante los procesos de aprendizaje, los diarios de aprendizaje estimulan el autocontrol y, por lo tanto, pueden provocar procesos de optimización del comportamiento (Dörrenbächer y Perels, 2016). Múltiples estudios han demostrado que mantener un diario de este tipo durante un cierto período de tiempo (en muchos casos, varias semanas) puede conducir a mejoras en la ARA (Dignath-van et al., 2015; Dörrenbächer y Perels, 2016; Loeffler et al., 2019). Sin embargo, también hay ejemplos fallidos en la literatura (Bellhäuser et al., 2016; Broadbent et al., 2020), por lo cual aún no está claro qué circunstancias son necesarias para que los diarios de aprendizaje muestren efectos positivos (Bellhäuser et al., 2022) y por tanto se requieren más estudios al respecto.
Al analizar el enfoque de investigación utilizado (cuantitativo, cualitativo o mixto), se observa la prevalencia de estudios de tipo cuantitativo (68 %) y dentro de este enfoque, los diseños cuasiexperimental y experimental se presentan con mayor frecuencia respectivamente. Lo anterior muestra un avance en el perfeccionamiento de la metodología de investigación en ARA a fin de evaluar el impacto de programas o intervenciones, y que sus resultados sean fidedignos, rigurosos y extrapolables a estudiantes de educación superior (Álvarez-Cruces et al., 2020). En segundo lugar, se encuentra el enfoque mixto (23 %), que puede proveer información situada y transferible, con lo cual se pueden capitalizar las lecciones aprendidas a otros contextos (Hernández y Camargo, 2017). Entre las ventajas de los métodos mixtos, se menciona que los investigadores pueden permitir la manifestación de lo mejor de cada uno de los métodos, evitando posibles limitaciones de un enfoque único. Así, la combinación de potencialidades de un enfoque compensa los puntos débiles del otro. De esa forma, la investigación de métodos mixtos proporciona más evidencias para el estudio de un problema de investigación que la utilización de uno de los dos enfoques de manera aislada (Lorenzini, 2017). En menor medida se reportan estudios cualitativos (9 %) y solo una investigación de corte longitudinal. Si bien se aprecia un avance en el uso de diseños más complejos aún queda avanzar en estudios longitudinales, en el desarrollo y validación de instrumentos de naturaleza cualitativa que complementen y permitan contrastar la información obtenida por autoinformes (Torrano et al., 2017).
Las estrategias de autorregulación se pueden mejorar a través del entrenamiento y una forma de mejorar la ARA es enseñar a los estudiantes explícitamente cómo emplear estrategias específicas de ARA a través de la capacitación (Broadbent et al., 2020). En esta revisión se identificaron ocho estrategias didácticas o metodológicas más otras cuatro en combinación con alguna de las primeras. En orden de las más a menos empleadas se encuentra la enseñanza directa más práctica, enseñanza directa, práctica guiada y autónoma, práctica autorreflexiva, tutoría, indicaciones, retroalimentación, indicaciones más retroalimentación, indicaciones más práctica, coaching, negociación adaptativa y enseñanza directa más modelado.
En base al constructo de la ARA, que se abordó mediante las estrategias didácticas lo más evaluado fueron las estrategias de aprendizaje (56 %), seguido de las fases de ARA (22 %) y la motivación que en su conjunto representa el 19 %. En menor medida se encuentra emoción (2 %). Estos resultados coinciden con lo reportado en estudios previos que revelan un predominio en los programas de intervención hacia el apoyo de la cognición, en menor medida de la motivación y escasamente al apoyo emocional (Hooshyar et al., 2020; León-Ron et al., 2020; Martínez-López et al., 2021). Aunque se dispone de estudios empíricos limitados, la literatura contemporánea sugiere claramente las complejas relaciones entre las emociones académicas y la ARA. Sin embargo, este campo de estudio todavía está disperso y fragmentado, dadas las muchas ambigüedades y argumentos sobre la naturaleza de los dos constructos (Zheng et al., 2023).
Respecto de la eficacia de los programas de intervención, un total de 21 artículos (51 %) reportan el tamaño del efecto, usando preferentemente el coeficiente de la d de Cohen, seguido del valor de eta cuadrado parcial y eta cuadrado, lo cual muestra que la d de Cohen, sigue siendo el coeficiente más utilizado (Ventura-León, 2018). En cuanto a la interpretación del TE solo un 38 % de los artículos lo declara. El análisis de la efectividad de las intervenciones constituye una de las tareas más importantes a la hora de seleccionar el o los programas a implementar dada una realidad educativa (Hernández y Camargo, 2017). Si bien en esta revisión se observa un avance en relación con estudios previos (Hernández y Camargo, 2017; Sáez et al., 2018) aún no es una práctica habitual, dado que un porcentaje importante no lo reporta (49 %) y en menor medida aún lo interpreta.
La investigación sobre la ARA y el rendimiento académico surgió hace más de dos décadas para responder a la pregunta de cómo los estudiantes se convierten en dueños de sus propios procesos de aprendizaje. Diversos estudios muestran que el aprendizaje autorregulado está asociado con un mayor rendimiento académico y mejores resultados de aprendizaje para los estudiantes (Broadbent et al., 2020; Loeffler et al., 2019; Whittlesey y Steiner, 2021). En esta revisión, solo un 17 % de los artículos miden el impacto de la intervención en el rendimiento, aunque cabe destacar que todos evalúan el tamaño del efecto solo dos lo interpretan, uno con magnitud del efecto mediano (ID 39) y otro con magnitud del efecto grande (ID 13). Lo anterior muestra que un bajo porcentaje de estos trabajos considera el rendimiento académico como variable independiente, en este sentido coincidimos con lo planteado por Hernández y Camargo (2017) en la importancia de enfocarse en esta variable porque puede ofrecer mayores ventajas prácticas para las comunidades educativas a la hora de seleccionar un programa de intervención que promueva de manera efectiva la autoregulación del aprendizaje en estudiantes universitarios.
Las limitaciones declaradas por los autores de las investigaciones corresponden principalmente a validez externa, validez interna y diseño. Con respecto a la validez externa, se relaciona a problemas de selección de los participantes, donde el tamaño de la muestra pequeño fue lo más declarado. En cuanto a la validez interna, se relaciona principalmente con el intervalo de tiempo experimental y el abandono. Sobre el diseño del estudio, las barreras conciernen principalmente al uso de cuestionarios de autoreporte. Finalmente, es importante considerar como futura línea de estudio las nuevas tendencias en la investigación de la autorregulación durante el proceso de estudio y de aprendizaje.
