Apprendimento autoregolato degli studenti universitari con tecnologie digitali

Mezzi e deviazioni standard dell’uso delle tecnologie digitali. Il primo grafico a barre raggruppato mostra, in primo luogo, la frequenza media con cui gli studenti universitari utilizzano le diverse tecnologie digitali. In base alla frequenza di utilizzo indicata dagli studenti del campione, il grafico mostra anche la deviazione standard per ciascuna delle tecnologie digitali. Poiché si tratta di misure di tendenza centrale e dispersione, aiutano a distinguere il ruolo delle tecnologie al giorno d’oggi nell’autoregolazione dell’apprendimento. Mostrano lo stato attuale delle tecnologie che sono o non sono utilizzate dagli studenti universitari per autoregolare l’apprendimento

Di tutte le tecnologie, solo tre di queste hanno raggiunto un livello medio di utilizzo (2.5 ≤ M ≥ 3.5). Questi erano: strumenti per cercare informazioni su Internet come motori di ricerca o basi di dati (M = 3.43 SD = .84), strumenti di comunicazione come WhatsApp o Google Talk (M = 3.39 SD= .87) e strumenti di produzione e cloud storage 2.0 come wiki o Google + (M = 2.61 SD=.75). Tuttavia, questi non riescono ad avere lo stesso grado di penetrazione nella routine di studio degli studenti. Più del 60% degli studenti utilizza i primi due in una certa misura, anche se nella maggior parte dei casi si tratta solo di un uso occasionale (42,8%, 50,4%). Meno del 40% utilizza strumenti di produzione e cloud storage con una certa frequenza. I nostri risultati coincidono con quelli di altri ricercatori (Gallardo et al., 2015; Kennedy et al., 2008; Margaryan et al., 2011). Gli strumenti di ricerca Web e la messaggistica istantanea sono tra le tecnologie più utilizzate per situazioni di apprendimento informale o vita accademica universitaria.

Per quanto riguarda tutte le altre tecnologie digitali, il grado di utilizzo è basso o molto basso (M ≤ 2,5). Tra i meno utilizzati sono i marcatori sociali e davvero semplice Syndication (RSS) feed (M = 1.36 SD=.69). Il settanta per cento degli studenti non li ha mai usati. Le risorse multimediali (podcast e video), gli strumenti di gestione (creazione di mappe concettuali e gestione della letteratura o verifica del plagio) o i repository (video, immagini, podcast, presentazioni o learning objects) non vengono utilizzati per il supporto di SRL. Lo stesso vale per gli strumenti di valutazione, i social network, le app professionali e gli organizzatori personali.

In linea con studi precedenti, i nostri risultati mostrano che gli studenti universitari non sono inclini a utilizzare le tecnologie quando regolano il proprio processo di apprendimento, anche quando sono utenti abituali di tecnologie digitali per attività sociali, personali e ricreative, tra gli altri. In parte, questo è spiegato dalla loro visione limitata che le tecnologie hanno nell’apprendimento. Sebbene gli studenti sappiano come utilizzare le tecnologie, mancano di come utilizzarle in modo efficiente per supportare il proprio processo di apprendimento (Littlejohn et al., 2010).

Quando ci si concentra sui social network, questi hanno un basso livello di utilizzo. Secondo Gosper et al. (2013), gli studenti utilizzano spesso questa tecnologia nella vita di tutti i giorni. Tuttavia, non sono disposti a usarlo per l’apprendimento in quanto non è percepito come uno strumento con un alto potenziale educativo. L’e-mail è percepita come più efficiente quando si risolvono problemi accademici (Vrocharidou & Efthymiou, 2012); pertanto, è usato più spesso (Dahlstrom et al., 2013). Le applicazioni sociali, come Facebook, sono relegate quasi esclusivamente a scopi non accademici (Swanson & Walker, 2015).

Affinché gli studenti adottino ulteriormente tecnologie digitali che favoriscono il proprio apprendimento, hanno bisogno di informazioni su come utilizzarle, anche quando il loro grado di competenza digitale è elevato (Deepwell& Malik, 2008). Come stabilito da Lai et al. (2012), il supporto, i consigli e la motivazione degli insegnanti diventano cruciali.

Quali strategie SRL sviluppano gli studenti universitari utilizzando le tecnologie?

Ciascuno dei fattori risultanti è descritto qui, concentrandosi sul grado in cui gli studenti utilizzano le varie strategie di SRL.

Fattore 1. Condividere informazioni. Nel primo fattore, abbiamo individuato strategie SRL che appartengono a diverse delle categorie considerate nei modelli di Zimmerman e Pintrich (vedi Tabella 1). Gli articoli sono caratterizzati dalla preoccupazione degli studenti per la trasmissione e la condivisione dei documenti che redigono per la classe. Questi documenti possono avere vari formati, come presentazioni, libri, blog o indirizzi elettronici. Quando decidono di condividere le risorse digitali, gli studenti mostrano un alto grado di autoregolamentazione, poiché trasmettendo il loro lavoro, corrono il “rischio” di altri che criticano il loro lavoro. Ciò è particolarmente chiaro quando gli studenti utilizzano i blog per esprimere le loro opinioni e dove chiunque può fare un commento. In questo senso, i nostri risultati sono coerenti con quelli di Baggetun & Wasson (2006) quando si analizza il contributo dei blog a SRL. Hanno sottolineato che la natura di un ambiente aperto e scritto impone il riconoscimento che la SRL non si limita alla sfera individuale, ma acquisisce anche collettivamente (autoregolamentazione collettiva).

Il fattore “frequenza di utilizzo” era molto basso (M = 1.37 SD = .57) tra gli studenti: l ‘87,1% degli studenti non aveva mai utilizzato i social markers per memorizzare e condividere informazioni, l’ 86,5% non aveva mai avuto un blog per pubblicare considerazioni e l ‘ 82,1% non aveva mai reso il proprio lavoro disponibile ad altri attraverso un formato elettronico per il riutilizzo (Tabella 2).

Fattore 2. Presenza attiva. Il secondo fattore è legato alle strategie in cui gli obiettivi di apprendimento sono ricercati attraverso una presenza attiva sul web. Non solo il web è una vasta libreria per la ricerca di informazioni, ma è anche uno spazio per l’interazione per costruire l’apprendimento sociale. I social network e i servizi di micro blogging hanno dimostrato di essere un nuovo mezzo di comunicazione che supporta l’apprendimento informale (Ebner et al., 2010; Vivian, 2011). Gli studenti utilizzano queste risorse per discutere argomenti che stanno studiando, esami e valutazioni, condividere informazioni, idee, sentimenti e opinioni o scambiare risorse di studio (testi, foto, video). Tali risorse favoriscono pensieri riflessivi, apprendimento collaborativo, ricezione di feedback e coaching da parte di altri (Gao et al., 2012; Nosko & Wood, 2011). Il loro contributo non è limitato solo allo sviluppo accademico; è anche utile per lo sviluppo personale, sociale e professionale (Wong et al., 2012).

Come mostrato nella Tabella 3, gli studenti universitari usano molto poco le tecnologie digitali per promuovere la loro presenza prima degli altri (M = 2.08 SD = .86). Tuttavia, dal set di strategie, uno è implementato più spesso del resto. Questo perché il 29,9% degli studenti consulta regolarmente gli aggiornamenti relativi ai contenuti di studio distribuiti attraverso i social network. Di questi, l ‘ 11,3% lo fa più frequentemente.

Fattore 3. Documentazione e classificazione. La ricerca e la classificazione delle informazioni è un aspetto essenziale del lavoro universitario. Gli studenti di oggi sono sempre più abituati a utilizzare strumenti specifici che li aiutano a individuare, organizzare e recuperare le informazioni di cui hanno bisogno. Questo non è il caso quando si tratta di fare affidamento su questi strumenti per gestire e utilizzare correttamente le fonti nel loro lavoro accademico (He et al., 2012). Gli studenti preferiscono documenti digitali disponibili online. Gli studenti vedono Internet, e più specificamente i motori di ricerca e i database accademici, come punto di partenza quando si tratta di cercare informazioni (Dilek-Kayaoglu, 2014). Tuttavia, hanno bisogno di ulteriori informazioni su come citare e fare riferimento correttamente a queste fonti (Imler & Hall, 2009). I nostri risultati lo dimostrano, come 40.l ‘ 1% degli studenti cerca informazioni in database con frequenza alta o molto alta. Tuttavia, con la stessa frequenza, solo il 7,2% memorizza e classifica tali fonti utilizzando strumenti di gestione delle citazioni e recupera le informazioni durante la produzione di report, saggi, ecc. (Tabella 4).

Fattore 4. Uso superficiale con elaborazione limitata delle informazioni. Gli studenti ricorrono a enciclopedie e dizionari online, al contrario delle copie cartacee, di fronte alla necessità di cercare la definizione di un concetto (He et al., 2012). Più specificamente, ricorrono a Wikipedia quando hanno bisogno di informarsi rapidamente su un fatto o argomento sconosciuto o per informazioni approfondite su un determinato argomento (Lim, 2009). Le strategie considerate sotto questo fattore sono quelle che aiutano a raggiungere una comprensione delle informazioni gestite durante lo studio o durante altre attività accademiche. Si riferiscono all’uso di Wikipedia e dizionari online e traduttori elettronici per scopi puramente apparenti e per un basso livello di elaborazione delle informazioni. Il risultato è che gli studenti usano molto frequentemente entrambi. Più del 50% degli studenti usa spesso traduttori online e più del 60% ricorre a Wikipedia. In questo senso, il fattore si trasforma nell’unico che raggiunge il più alto livello di utilizzo (M = 3.65 SD = .94) (Tabella 5).

Fattore 5. Espansione e informazioni approfondite. Il quinto fattore ci avvicina all’atteggiamento proattivo degli studenti che sono infelici a studiare solo con ciò che i loro insegnanti forniscono. Al contrario, gli studenti intraprendono un processo di apprendimento più ricco e indipendente facilitato dalle tecnologie digitali (video, blog, presentazioni, ecc.). Agli studenti piace usare lezioni preregistrate durante la preparazione delle lezioni o durante gli studi (Gorissen et al., 2012). Attualmente, si basano anche sulle diapositive presentate dagli insegnanti (Parson et al., 2009). I nostri risultati rivelano che, ad un certo punto, il 58,1% degli intervistati visualizza video relativi ai contenuti che stanno studiando e il 64,6% esamina le presentazioni multimediali che hanno trovato di propria iniziativa. Gli studenti lavorano direttamente su risorse multimediali che non sono state necessariamente fornite dall’insegnante (Tabella 6).

Fattore 6. Monitoraggio e feedback. A differenza del fattore precedente, questo include quelle strategie che perseguono l’apprendimento attraverso l’ascolto. Utilizzando i podcast, gli studenti possono rivivere master class con l’opportunità di ascoltarli in più di un’occasione mentre prendono e controllano le loro note. Di conseguenza, questo porta a buoni risultati di apprendimento (McKinney et al., 2009; Scutter et al., 2010). Inoltre, i tassi di successo accademico aumentano se gli studenti creano le proprie produzioni audio, dato che sono coinvolti nella trasformazione e nella comunicazione o nella condivisione di informazioni con gli altri (Heilesen, 2010). Considerando l’enorme volume di informazioni disponibili sul web, tali presentazioni sono un complemento perfetto per le informazioni ricevute (Hew, 2009). Sulla base di quanto sopra, il fattore è costituito da quelle strategie che, nel modello di Zimmerman, rispondono alla revisione delle informazioni registrate e alla memorizzazione, che si alimentano principalmente dai podcast. Tuttavia, viene fatto un uso limitato di tutte queste strategie. Pertanto, l ‘ 84,5% degli studenti non ha mai scaricato podcast per la riproduzione durante lo studio e il 75,8% non si è registrato per l’autoesame (Tabella 7).

Fattore 7. Gestione personale. Le strategie raggruppate in questo fattore si riferiscono al tempo degli studenti e alla gestione delle informazioni: la necessità di avere accesso immediato alle informazioni pubblicate di recente nelle fonti di interesse, di contare sul materiale prodotto dagli insegnanti per aiutarli nello studio, di risolvere le attività accademiche proposte nel modo più efficiente e attraente possibile e di distribuire il tempo disponibile per questo e lo studio. Ancora una volta, tutte le strategie incluse in questo fattore hanno un livello di utilizzo molto basso: il 73,1% degli studenti non ha mai aderito a fonti elettroniche e il 63,7% non ha mai o quasi mai organizzato la propria agenda utilizzando software di gestione (Tabella 8).

Fattore 8. Autovalutazione. L’autovalutazione è una parte rilevante nel processo SRL in quanto incoraggia a riflettere sul proprio apprendimento (Ibabe e Jauregizar, 2010). Questo è il caso a tal punto che è stato considerato una delle strategie centrali nell’ultima fase SRL. Zimmerman lo definì come tale e Pintrich lo considerò tra le strategie metacognitive, più specificamente il follow-up. L’autovalutazione è l’attività attraverso la quale gli studenti verificano il proprio livello di apprendimento, in quanto devono svolgere esercizi di auto-correzione o test digitali on line. Nonostante la sua importanza per SRL, non è ampiamente utilizzato dagli studenti (M = 1.85 SD = .86): il 90,2% degli studenti non ha mai o quasi mai praticato con esami online simulati, e anche quando il 40,9% ha ad un certo punto praticato con attività di auto-correzione, il 58,4% ne fa un uso poco o molto poco (Tabella 9).

Fattore 9. Apprendimento collaborativo. Collaborare o semplicemente interagire con i compagni di classe è lo scopo delle strategie incluse nell’ultimo dei fattori. Tutti corrispondono a una categoria specifica di quelli considerati nel modello di Zimmerman (supporto sociale) e Pintrich (gestione delle risorse sociali). Sebbene l’apprendimento dell’autoregolamentazione sia una caratteristica individuale, non è più discutibile se una comunità studentesca offre un ambiente adeguato per lo sviluppo di SRL (Beishuizen, 2008). Questo fattore illustra come alcune tecnologie digitali favoriscano l’apprendimento sociale, come nel caso delle tecnologie di cloud computing (Denton, 2012). A differenza del resto dei fattori, due delle strategie incluse sono di uso molto frequente: il 74,1% degli studenti interagisce frequentemente con i propri compagni di classe al di fuori dell’aula utilizzando app di messaggistica istantanea e il 63.il 4% condivide regolarmente il materiale attraverso il cloud per studiare o lavorare insieme (Tabella 10).

in Definitiva, il fattore di analisi fornisce nuovi aspetti per l’organizzazione SRL strategie, come suggerito da Zimmerman (1989, 1990) o Pintrich (1999a, b). Quelli identificati sono stati aggiornati con l’incorporazione di tecnologie digitali per conto degli studenti.

Quali profili potrebbero essere identificati tra gli studenti in base al loro uso di strategie di autoregolamentazione con la tecnologia?

La descrizione di ciascuno dei fattori dimostra che alcune delle strategie technology-based SRL sono più frequenti di altre tra gli studenti universitari. Qui, le descrizioni dei due profili degli studenti antagonisti hanno identificato la prova che gli studenti universitari andalusi non utilizzano strategie SRL basate sulla tecnologia nello stesso modo. È interessante notare che un gran numero di giovani implementa strategie limitate senza un alto livello di utilizzo.

Il primo profilo caratterizza gli studenti con un maggiore livello di apprendimento di autoregolamentazione e l’uso delle tecnologie (vedi Fig. 2). Rappresentano 84 studenti, pari all ‘ 11,86% degli intervistati. Di questi, il 65,5% è di sesso femminile, il 59,5% ha un’età compresa tra i 21 e i 25 anni, mentre il 17,9% ha meno di 20 anni. Si distinguono perché hanno la maggiore frequenza media di implementazione in tutti i fattori, compresi quelli con un basso livello di utilizzo come nel caso della condivisione delle informazioni e del monitoraggio e del feedback. Sono studenti che utilizzano una varietà di tecnologie per la discussione, chiedono aiuto ai colleghi, scambiano materiale e collaborano con i compagni di classe durante lo studio o la preparazione del lavoro in classe. Hanno più familiarità con la gestione delle app di messaggistica istantanea (IM) (M = 4.78 SD = .47) ma non abbandonano gli strumenti di videoconferenza (M = 3.43 SD = 1.31) per la comunicazione. Usano spesso traduttori online, (M = 4.12 SD=.97), enciclopedie e dizionari (M = 4.11 SD = 1.00) per aiutare a elaborare informazioni che non capiscono. Sono abituati a cercare sul web risorse multimediali come video (M = 4.10 SD = 1.05) e presentazioni (M = 4.02 SD = 1.04) che consentono loro di espandere e approfondire le informazioni ricevute in classe.

Centri cluster finali. Il secondo grafico a barre raggruppato mostra i centri cluster finali di ciascuno dei due gruppi di studenti identificati con comportamenti più antagonisti in ciascuno dei fattori generati dall’analisi delle componenti principali. Questi valori centrali aiutano a descrivere la composizione dei cluster

Il secondo profilo, invece, si riferisce a studenti con un livello inferiore di utilizzo di strategie di apprendimento di autoregolamentazione che coinvolgono tecnologie (vedi Fig. 2). Questo gruppo comprende 238 studenti, che corrisponde al 33,62% degli intervistati. Di questi, il 62,2% ha un’età compresa tra i 21 e i 25 anni. Questo gruppo di studenti mostra un livello intermedio per quanto riguarda l’uso di strategie per l’uso superficiale delle informazioni e fattori di apprendimento collaborativi. La maggior parte di loro utilizza attivamente app di messaggistica istantanea per comunicare con i propri compagni di classe (M = 4.27 SD = 1.07). Sono frequenti utenti di Wikipedia (M = 3.41 SD = 1.21).