La motivación inicial es un factor clave para el aprendizaje en los cursos masivos en línea
El Laboratorio de Redes Personales y Comunidades (LRPC) de la Universidad de Sevilla ha participado en un estudio con el Joint Research Centre (JRC) of the European Commission in Seville, que analiza los factores psicológicos que influyen en el aprendizaje de los participantes en los cursos masivos en línea (denominados ‘MOOCs’: Massive Open Online Courses).
Fuente: Universidad de Sevilla
El Laboratorio de Redes Personales y Comunidades (LRPC) de la Universidad de Sevilla ha participado en un estudio con el Joint Research Centre (JRC) of the European Commission in Seville, que analiza los factores psicológicos que influyen en el aprendizaje de los participantes en los cursos masivos en línea (denominados ‘MOOCs’: Massive Open Online Courses).
La motivación inicial se asocia con la satisfacción y con la calidad percibida de la experiencia de formación.
La investigación se ha desarrollado a través de una encuesta a 1.768 participantes de 6 MOOCs diferentes, a los que se clasificó en función del perfil motivacional y de las intenciones de aprendizaje al iniciar el curso. Los resultados demostraron que la motivación inicial se asocia claramente con la satisfacción y con la calidad percibida de la experiencia de formación. “Un buen diagnóstico inicial de la intención de aprendizaje y del perfil motivacional de cada estudiante puede servir por lo tanto para diseñar itinerarios personalizados, así como para mejorar el aprovechamiento del curso”, explica el profesor de la Universidad de Sevilla Isidro Maya.
El seguimiento longitudinal mostró que la intención inicial se relacionaba con las diferencias individuales en la probabilidad de abandono.
Desde que el MIT (Massachusetts Institute of Technology) inició el movimiento OpenCourseWare, publicando los materiales de sus cursos como recursos educativos abiertos, se han desarrollado todo tipo de iniciativas para abrir el acceso a la educación mediante el uso de las tecnologías digitales. La propia Universidad de Sevilla tiene un portal OpenCourseWare con materiales educativos en abierto. Entre otros recursos, también han proliferado los MOOCs, que ofrecen cursos online especializados (con frecuencia gratuitos) a un número ilimitado de estudiantes. Sin embargo, las tasas de abandono de los estudiantes que inician un MOOC son muy elevadas, por lo que resulta útil analizar los perfiles de estudiantes, estableciendo tipologías y perfiles individuales. Como demuestra el estudio del LRPC y el JRC, el diagnóstico inicial de la intención de aprendizaje puede servir para mejorar el rendimiento educativo.
El proyecto MOOCKNOWLEDGE
Este estudio forma parte del proyecto Moocknowledge, una iniciativa europea para recoger datos a gran escala sobre los participantes en MOOCs llevada a cabo entre 2014 y 2018. El proyecto recopiló información de más de 23.000 usuarios de un total de 84 MOOCs diferentes. El LRPC colaboró en la preparación de las bases de datos generadas con este proyecto de la Comisión Europea. Actualmente, los datos están siendo utilizados en diversas investigaciones, y han sido especialmente útiles para explorar el impacto de los MOOCs en el aprendizaje, la empleabilidad y el desarrollo de la carrera profesional.
Referencia bibliográfica: Maya-Jariego, I., Holgado, D., González-Tinoco, E., Castaño-Muñoz, J. & Punie, Y. (2019). Typology of learning motivations and intention of users in MOOCs: the MOOCKNOWLEDGE study. Educational Technology Research and Development. DOI: 10.1007/s11423-019-09682-3
Últimas publicaciones
El objetivo del Plan, con una vigencia de cinco años, es garantizar la plena igualdad de trato y oportunidades de mujeres y hombres, consolidando un camino ya emprendido por la organización, promovida por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación
Sigue leyendo
El Espacio Creativo Cultural Santa Clara del Ayuntamiento de Palma del Río acoge la exposición ‘Paseo Matemático al-Ándalus’ de la Fundación Descubre / Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, una muestra que podrá visitarse hasta el próximo 14 de octubre.
Sigue leyendo
Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga presenta una herramienta estadística para identificar de forma precisa conexiones cerebrales incluso cuando la señal está distorsionada e incompleta. Este modelo es aplicable a contextos clínicos como el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o el Parkinson, el procesamiento del lenguaje o el desarrollo neurotecnológico.
