Validación de la escala de metacognición en comprensión para e-learning

MARRUJO, JONATHAN; GONZÁLEZ, FEDERICO MARTÍN; PERILLO, MARTINA; INJOQUE-RICLE, IRENE; BARREYRO, JUAN PABLO; BURIN, DEBORA INÉS

Encuentro; I Reunión Anual de Ciencias Cognitivas (CLACIP cognición); 2018

Introducción: La comprensión de un texto expositivo científico depende principalmente del conocimiento previo, la aptitud verbal, y las estrategias de autorregulación metacognitiva (Graesser et al., 2002). En e-learning se encuentran textos digitales que los estudiantes resuelven en entornos no controlados; la autorregulación cobraría mayor importancia. El objetivo del presente trabajo ha sido diseñar y validar una Escala de Metacognición en Comprensión para E-Learning (EMCEL).Método: A partir de la escala MARSI (Mokhtari & Reichard, 2002) y de los criterios de Bråten y Strømsø (2011), tres jueces diseñaron 18 ítems sobre autorregulación en comprensión. Luego, 224 estudiantes de primer año de Psicología realizaron una tarea de comprensión en su casa, en aula virtual implementada en Moodle v. 2.6. Leyeron dos textos digitales sobre temas de ciencias naturales, seguidos de preguntas de comprensión (inferencias puente y elaborativas), y luego la EMCEL, referida a la tarea realizada. Resultados: Un análisis paralelo de simulación (paquete psych; Revelle, 2016) sugirió tres factores. A partir de las correlaciones policóricas en los puntajes en la EMCEL se llevó a cabo un análisis factorial con extracción de MC y rotación Oblimin (paquete FACTOR; Lorenzo-Seva & Ferrando, 2013). El modelo de tres factores presentó un buen ajuste a los datos (GFI = 0.961; RMSR = .072) y dio cuenta del 48,34% de varianza. Los ítems que cargan en un primer factor (F1 = .74) se refieren a la planificación y regulación general, los ítems de un segundo factor (F2 = .65), al monitoreo de errores y resolución de dificultades, y los que cargan en un tercer factor (F3 = .82), al empleo de tipografía y elementos de navegación como guía.Discusión: La escala EMCEL posee validez factorial y fiabilidad adecuada, y puede ser una herramienta útil para la medición de la autorregulación metacognitiva en tareas de comprensión de texto en e-learning.