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Pedagogía

Simulaciones digitales: impacto en la autoeficacia y transferencia del aprendizaje

Este estudio examina de qué modo las características del diseño en entornos de aprendizaje basados en la simulación digital regulan la autosuficiencia y la transferencia del aprendizaje. Los resultados indican que elevados niveles de control por parte del usuario, así como un feedback del rendimiento tras la simulación, resultan en valoraciones más altas de autoeficacia y transferencia, mientras que el hecho de jugar individualmente o en grupo y las características del diseño narrativo y multimedia no afectaron a los resultados de manera significativa.

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.

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.
 
El gráfico muestra los tamaños del efecto obtenidos de los artículos. En primer lugar, se encuentran diferencias no significativas entre el aprendizaje individual y el colaborativo (número de jugadores); por este motivo, durante el diseño de simulaciones digitales hay que tener en cuenta que el uso de uno o más jugadores en el mismo momento, trabajando en parejas o individualmente, no afecta a la transferencia del aprendizaje. En segundo lugar, elevados niveles de control del usuario resultaron en estimaciones elevadas de autoeficacia y transferencia. Esto significa que los participantes de la CSCL que controlan el aumento de la dificultan tienden a mostrar significativamente más autoeficacia y transferencia. El hecho de ofrecer feedback del rendimiento después en vez de durante la simulación permite una mayor autoeficacia y transferencia; esto puede deberse a que tener feedback de un bajo rendimiento durante la simulación, bastante probable que suceda en fases tempranas de la simulación, puede comprometer la creencia de eficacia del jugador y, por consiguiente, puede poner en riesgo la transferencia del aprendizaje. Por último, efectos de las características del diseño narrativo y multimedia resultaron no ser significativos.
 
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.
 
Imagen superior izquierda: iStockphoto/osheaphotography.

Carla Quesada

Departamento de Pedagogía Aplicada

carlaquesada@gmail.com