Simulaciones digitales: impacto en la autoeficacia y transferencia del aprendizaje
En 2012, investigadores de la UAB y la Technische Universät München realizaron un meta-análisis para evaluar los efectos de los aprendizajes colaborativos con soporte informático (CSCL, en su acrónimo en inglés) sobre la autoeficacia y la transferencia en los aprendices; es decir, formaciones basadas en simulaciones digitales como método de enseñanza-aprendizaje debido a la semejanza entre contextos naturales y representaciones simuladas, promoviendo así la transferencia del aprendizaje.
Desde esta perspectiva, si el objetivo es diseñar entornos de con soporte informático para ayudar a las personas a transferir su aprendizaje, y si la autoeficacia se ha documentado como promotora de la transferencia, ¿cómo promover la autoeficacia en entornos de CSCL? Para responder a esta pregunta, los autores analizaron los efectos de diferentes elementos de diseño instruccional utilizando el meta-análisis.
Estos elementos fueron: diseño social (número de jugadores, contexto de equipo), narrativo (escenario, perspectiva del jugador, fantasía, tiempo), adaptación (aumento del nivel de dificultad, rigidez de las normas de juego, finalización de la simulación), multimedia (modalidad, realismo, dimensión), y evaluación (tiempo, nivel, evaluación de la seguridad). Con la finalidad de entender los diferentes elementos, es importante imaginar un momento normal de ocio: la última vez en que jugaste a un videojuego. Recuerda la pantalla, ¿era 3D o 4D? ¿Era una simulación de la realidad? ¿Permitía jugar en modo multijugador? ¿Podías escoger el nivel de dificultad desde el principio? Todos estos elementos, y más, fueron categorizados por los autores mediante la información proporcionada en los artículos seleccionados en el proceso de meta-análisis.
Teniendo en cuenta estos elementos, el estudio tenía por objetivo identificar con qué elementos de diseño instruccional alcanzaron los niveles más elevados de autoeficacia y, por ende, de transferencia del aprendizaje. Tres codificadores independientes realizaron la categorización de los artículos, con una elevada fiabilidad inter-codificadores.
Gráfico 1: Resultados del meta-análisis de los artículos escogidos. | |
En resumen, los autores concluyeron que los diseñadores instruccionales pueden dedicar sus esfuerzos a encontrar óptimas alternativas para dar control al usuario y para proporcionar feedback de su rendimiento después de la formación. Además, sería interesante analizar si los resultados presentados sobre autoeficacia pueden generalizarse a otras dimensiones motivacionales, como es el compromiso o la motivación para aprender.
Referencias
Gegenfurtner, A.; Quesada‐Pallarès, C.; Knogler, M. Digital simulation‐based training: A meta‐analysis. British Journal of Educational Technology. 2014, vol. 45, num. 6, p. 1097-1114. doi: 10.1111/bjet.12188.