Aprendizaje electrónico (teoría)

Principios de la ciencia cognitiva para un aprendizaje multimedia eficaz

La teoría del aprendizaje electrónico describe los principios de la ciencia cognitiva del aprendizaje multimedia eficaz utilizando tecnología educativa electrónica .

Principios del diseño instruccional multimedia

Partiendo de la teoría de la carga cognitiva como premisa científica motivadora, investigadores como Richard E. Mayer , John Sweller y Roxana Moreno establecieron en la literatura científica un conjunto de principios de diseño instruccional multimedia que promueven el aprendizaje efectivo. ^{[1] [2] [3]} Muchos de estos principios han sido "probados en el campo" en entornos de aprendizaje cotidianos y se ha comprobado que también son efectivos allí. ^{[4] [5] [6]} La mayor parte de este cuerpo de investigación se ha realizado utilizando estudiantes universitarios a los que se les han dado lecciones relativamente cortas sobre conceptos técnicos con los que tenían un bajo conocimiento previo. ^[7] Sin embargo, David Roberts ha probado el método con estudiantes de nueve disciplinas de ciencias sociales, entre ellas la sociología, la política y los estudios empresariales. Su programa de investigación longitudinal a lo largo de 3 años estableció una clara mejora en los niveles de participación de los estudiantes y en el desarrollo de principios de aprendizaje activo entre los estudiantes expuestos a una combinación de imágenes y texto en comparación con los estudiantes expuestos solo al texto. ^[8] Varios otros estudios han demostrado que estos principios son efectivos con estudiantes de otras edades y con contenido de aprendizaje no técnico. ^{[9] [10]}

Las investigaciones que utilizan a alumnos con un mayor conocimiento previo del material de la lección a veces arrojan resultados que contradicen estos principios de diseño. Esto ha llevado a algunos investigadores a proponer el "efecto de la experiencia" como un principio de diseño instruccional en sí mismo. ^{[11] [12] [13] [14]}

La premisa teórica subyacente, la teoría de la carga cognitiva, describe la cantidad de esfuerzo mental relacionado con la realización de una tarea como perteneciente a una de tres categorías: pertinente, intrínseca y extraña. ^[15]

• Carga cognitiva germana: el esfuerzo mental requerido para procesar la información de la tarea, darle sentido y acceder a ella y/o almacenarla en la memoria a largo plazo (por ejemplo, ver un problema de matemáticas, identificar los valores y las operaciones involucradas y comprender que su tarea es resolver el problema de matemáticas).
• Carga cognitiva intrínseca: el esfuerzo mental requerido para realizar la tarea en sí (por ejemplo, resolver el problema de matemáticas).
• Carga cognitiva extraña: el esfuerzo mental que impone la forma en que se presenta la tarea, que puede ser eficiente o no (por ejemplo, encontrar el problema de matemáticas que se supone que debes resolver en una página que también contiene anuncios de libros de matemáticas).

Los principios de diseño instruccional multimedia identificados por Mayer, Sweller, Moreno y sus colegas se centran principalmente en minimizar la carga cognitiva ajena y gestionar las cargas intrínsecas y pertinentes en niveles que sean apropiados para el alumno. Algunos ejemplos de estos principios en la práctica incluyen:

• Reducir la carga superflua eliminando efectos visuales y auditivos y elementos que no son centrales para la lección, como detalles seductores (principio de coherencia) ^{[16] [17]}
• Reducir la carga relevante mediante la entrega de información verbal a través de una presentación de audio (narración) mientras se entrega información visual relevante a través de imágenes estáticas o animaciones (el principio de modalidad) ^{[18] [19]}
• Controlar la carga intrínseca dividiendo la lección en segmentos más pequeños y dando a los alumnos control sobre el ritmo al que avanzan en el material de la lección (principio de segmentación). ^{[20] [21] [22]}

La teoría de la carga cognitiva (y por extensión, muchos de los principios de diseño instruccional multimedia) se basa en parte en un modelo de memoria de trabajo de Alan Baddeley y Graham Hitch , quienes propusieron que la memoria de trabajo tiene dos subcomponentes en gran medida independientes y de capacidad limitada que tienden a trabajar en paralelo: uno visual y otro verbal/acústico. ^[23] Esto dio lugar a la teoría de la codificación dual , propuesta por primera vez por Allan Paivio y luego aplicada al aprendizaje multimedia por Richard Mayer . Según Mayer, ^[24] los canales separados de la memoria de trabajo procesan la información auditiva y visual durante cualquier lección. En consecuencia, un alumno puede utilizar más capacidades de procesamiento cognitivo para estudiar materiales que combinan información verbal auditiva con información gráfica visual que para procesar materiales que combinan texto impreso (visual) con información gráfica visual. En otras palabras, los materiales multimodales reducen la carga cognitiva impuesta a la memoria de trabajo.

En una serie de estudios, Mayer y sus colegas probaron la teoría de codificación dual de Paivio con materiales didácticos multimedia. Encontraron repetidamente que los estudiantes que recibieron multimedia con animación y narración obtuvieron mejores resultados en las preguntas de transferencia que aquellos que aprendieron con animación y materiales basados ​​en texto. Es decir, fueron significativamente mejores a la hora de aplicar lo que habían aprendido después de recibir instrucción multimedia en lugar de monomedia (solo visual). Estos resultados fueron confirmados posteriormente por otros grupos de investigadores.

Los estudios iniciales sobre el aprendizaje multimedia se limitaban a los procesos científicos lógicos que se centraban en sistemas de causa y efecto, como los sistemas de frenos de los automóviles, el funcionamiento de una bomba de bicicleta o la formación de nubes. Sin embargo, investigaciones posteriores descubrieron que el efecto de la modalidad se extendía a otras áreas del aprendizaje.

Principios establecidos empíricamente

• Principio multimedia: se observa un aprendizaje más profundo cuando se presentan palabras y gráficos relevantes que cuando se presentan palabras solas (también llamado efecto multimedia). ^[25] En términos simples, los tres elementos más comunes en las presentaciones multimedia son los gráficos relevantes, la narración de audio y el texto explicativo. Combinar dos de estos tres elementos funciona mejor que usar solo uno o los tres.
• Principio de modalidad: el aprendizaje más profundo se produce cuando los gráficos se explican mediante una narración de audio en lugar de texto en pantalla. Se han observado excepciones cuando los alumnos están familiarizados con el contenido, no son hablantes nativos del idioma de la narración o cuando solo aparecen palabras impresas en la pantalla. ^[25] En términos generales, la narración de audio conduce a un mejor aprendizaje que las mismas palabras presentadas como texto en la pantalla. Esto es especialmente cierto cuando se guía a alguien a través de gráficos en la pantalla y cuando el material que se va a aprender es complejo o el alumno ya entiende la terminología que se utiliza (en caso contrario, consulte "preformación"). Una excepción a esto es cuando el alumno utilizará la información como referencia y necesitará volver a consultarla una y otra vez. ^[26]
• Principio de coherencia: evitar incluir gráficos, música, narración y otros contenidos que no favorezcan el aprendizaje. Esto ayuda a que el alumno se centre en el contenido que necesita aprender y minimiza la carga cognitiva que impone a la memoria el contenido irrelevante y posiblemente distractor. ^[25] Cuanto menos sepan los alumnos sobre el contenido de la lección, más fácil será que se distraigan con cualquier cosa que se muestre que no sea directamente relevante para la lección. Sin embargo, para los alumnos con un mayor conocimiento previo, algunas imágenes motivadoras pueden aumentar su interés y la eficacia del aprendizaje. ^{[27] [28]}
• Principio de contigüidad: mantener juntas las piezas de información relacionadas. El aprendizaje más profundo se produce cuando el texto relevante (por ejemplo, una etiqueta) se coloca cerca de los gráficos, cuando las palabras habladas y los gráficos se presentan al mismo tiempo y cuando la retroalimentación se presenta junto a la respuesta dada por el alumno. ^[25]
• Principio de segmentación: el aprendizaje más profundo se produce cuando el contenido se divide en fragmentos pequeños. ^[25] Divida las lecciones largas en varias lecciones más cortas. Divida los pasajes de texto largos en varios más cortos.
• Principio de señalización: El uso de señales visuales, auditivas o temporales para llamar la atención sobre elementos críticos de la lección. Las técnicas comunes incluyen flechas, círculos, resaltar o poner en negrita el texto y hacer pausas o énfasis vocal en la narración. ^{[25] [29]} Terminar segmentos de la lección después de que se haya dado la información crítica también puede servir como señal. ^[30]
• Principio de control del alumno: el aprendizaje más profundo se produce cuando los alumnos pueden controlar la velocidad a la que avanzan a través del contenido segmentado. ^{[20] [31] [32]} Los alumnos tienden a obtener mejores resultados cuando la narración se detiene después de que se da un segmento de contenido breve y significativo y el alumno tiene que hacer clic en un botón de "continuar" para comenzar el siguiente segmento. Sin embargo, algunas investigaciones sugieren que no se debe abrumar al alumno con demasiadas opciones de control. Dar solo botones de pausa y reproducción puede funcionar mejor que dar botones de pausa, reproducción, avance rápido y retroceso. ^[32] Además, los alumnos con un alto nivel de conocimientos previos pueden aprender mejor cuando la lección avanza automáticamente, pero tienen un botón de pausa que les permite detenerse cuando lo deseen. ^{[33] [34] [35]}
• Principio de personalización: El aprendizaje más profundo en las lecciones multimedia se produce cuando los alumnos experimentan una presencia social más fuerte, como cuando se utiliza un guión conversacional o agentes de aprendizaje. ^[25] El efecto se ve mejor cuando el tono de voz es casual, informal y en primera persona ("yo" o "nosotros") o segunda persona ("tú"). ^[36] Por ejemplo, de las dos oraciones siguientes, la segunda versión transmite un tono más casual, informal y conversacional:

A. El alumno debe tener la sensación de que alguien le está hablando directamente cuando escucha la narración.

B. Su alumno debe sentir que alguien le está hablando directamente cuando escucha su narración.

Además, las investigaciones sugieren que el uso de un tono de voz educado ("Quizás quieras intentar multiplicar ambos lados de la ecuación por 10") conduce a un aprendizaje más profundo para los estudiantes con un bajo nivel de conocimiento previo que un tono de voz menos educado y más directivo ("Multiplica ambos lados de la ecuación por 10"), pero puede perjudicar el aprendizaje más profundo en los estudiantes con un alto nivel de conocimiento previo. ^{[37] [38]} Por último, agregar agentes pedagógicos (personajes de computadora) puede ayudar si se utilizan para reforzar contenido importante. Por ejemplo, haz que el personaje narre la lección, señale características críticas en gráficos en pantalla o demuestre visualmente conceptos al estudiante. ^{[39] [40] [41] [42] [43]}

• Principio de preentrenamiento: El aprendizaje más profundo ocurre cuando las lecciones presentan conceptos clave o vocabulario antes de presentar los procesos o procedimientos relacionados con esos conceptos. ^[25] Según Mayer, Mathias y Wetzel, ^[44] "Antes de presentar una explicación multimedia, asegúrese de que los estudiantes reconozcan visualmente cada componente principal, puedan nombrar cada componente y puedan describir los principales cambios de estado de cada componente. En resumen, asegúrese de que los estudiantes construyan modelos de componentes antes de presentar una explicación de causa y efecto de cómo funciona un sistema". Sin embargo, otros han señalado que incluir contenido de preentrenamiento parece ser más importante para los estudiantes con un conocimiento previo bajo que para los estudiantes con un conocimiento previo alto. ^{[45] [46] [47]}
• Principio de redundancia: el aprendizaje más profundo se produce cuando los gráficos de la lección se explican únicamente con narración de audio en lugar de narración de audio y texto en pantalla. ^[25] Este efecto es más fuerte cuando la lección es rápida y las palabras son familiares para los alumnos. Las excepciones a este principio incluyen: pantallas sin elementos visuales, alumnos que no son hablantes nativos del idioma del curso y la colocación de solo unas pocas palabras clave en la pantalla (es decir, etiquetar elementos críticos de la imagen gráfica). ^{[48] [49] [50]}
• Efecto de la experiencia: los métodos de enseñanza, como los descritos anteriormente, que son útiles para principiantes en el dominio o para estudiantes con un bajo nivel de conocimiento previo pueden no tener ningún efecto o incluso pueden deprimir el aprendizaje en estudiantes con un alto nivel de conocimiento previo. ^{[25] [51] [52] [53]}

Es posible que estos principios no se apliquen fuera de las condiciones de laboratorio. Por ejemplo, Muller descubrió que añadir aproximadamente un 50% adicional de material extraño pero interesante no producía ninguna diferencia significativa en el rendimiento de los alumnos. ^[54] Existe un debate en curso sobre los mecanismos subyacentes a estos principios beneficiosos, ^[55] y sobre qué condiciones límite pueden aplicarse. ^[56]

Teorías del aprendizaje

Una buena práctica pedagógica tiene como núcleo una teoría del aprendizaje. Sin embargo, no ha surgido ningún estándar único de mejores prácticas en materia de aprendizaje electrónico , lo que puede resultar poco probable dada la variedad de estilos de aprendizaje y enseñanza, las posibles formas de implementar la tecnología y la forma en que la tecnología educativa en sí misma está cambiando. ^[57] Se pueden considerar diversos enfoques pedagógicos o teorías del aprendizaje al diseñar e interactuar con programas de aprendizaje electrónico .

Socioconstructivista  : esta pedagogía se puede aplicar especialmente bien mediante el uso de foros de debate, blogs, wikis y actividades colaborativas en línea. Se trata de un enfoque colaborativo que abre la creación de contenidos educativos a un grupo más amplio, incluidos los propios estudiantes. La One Laptop Per Child Foundation intentó utilizar un enfoque constructivista en su proyecto. ^[58]

El modelo conversacional de Laurillard ^[59] también es particularmente relevante para el aprendizaje electrónico, y el modelo de cinco etapas de Gilly Salmon es un enfoque pedagógico para el uso de foros de discusión. ^[60]

La perspectiva cognitiva se centra en los procesos cognitivos implicados en el aprendizaje, así como en el funcionamiento del cerebro. ^[61]

La perspectiva emocional se centra en los aspectos emocionales del aprendizaje, como la motivación, el compromiso, la diversión, etc. ^[62]

La perspectiva conductual se centra en las habilidades y los resultados conductuales del proceso de aprendizaje. Juegos de rol y aplicación en el entorno laboral. ^[63]

La perspectiva contextual se centra en los aspectos ambientales y sociales que pueden estimular el aprendizaje: la interacción con otras personas, el descubrimiento colaborativo y la importancia del apoyo y la presión de los compañeros. ^[64]

Modo neutral Convergencia o promoción del aprendizaje "transmodal" donde los estudiantes en línea y en el aula pueden coexistir dentro de un entorno de aprendizaje, fomentando así la interconectividad y el aprovechamiento de la inteligencia colectiva . ^[65]

Para muchos teóricos, es la interacción entre el estudiante y el profesor y entre el estudiante y el estudiante en el entorno en línea lo que mejora el aprendizaje (Mayes y de Freitas 2004). La teoría de Pask de que el aprendizaje se produce a través de conversaciones sobre un tema que a su vez ayudan a hacer explícito el conocimiento, tiene una aplicación obvia al aprendizaje dentro de un entorno virtual de aprendizaje . ^[66]

Salmon desarrolló un modelo de cinco etapas de aprendizaje electrónico y moderación electrónica que durante algún tiempo ha tenido una gran influencia en los lugares donde se han utilizado cursos y foros de discusión en línea. ^[67] En su modelo de cinco etapas, el acceso individual y la capacidad de los estudiantes para usar la tecnología son los primeros pasos para la participación y el logro. El segundo paso implica que los estudiantes creen una identidad en línea y encuentren a otras personas con quienes interactuar; la socialización en línea es un elemento crítico del proceso de aprendizaje electrónico en este modelo. En el paso 3, los estudiantes brindan y comparten información relevante para el curso entre sí. La interacción colaborativa entre estudiantes es central para el paso 4. El quinto paso en el modelo de Salmon implica que los estudiantes busquen beneficios del sistema y usen recursos externos para profundizar su aprendizaje. A lo largo de todo esto, el tutor/profesor/conferencista cumple el papel de moderador o e-moderador, actuando como facilitador del aprendizaje de los estudiantes.

Ahora están empezando a surgir algunas críticas. Su modelo no es fácil de trasladar a otros contextos (lo desarrolló con la experiencia de un curso de aprendizaje a distancia de la Open University). Ignora la variedad de enfoques de aprendizaje que son posibles dentro de la comunicación mediada por computadora (CMC) y la gama de teorías de aprendizaje disponibles (Moule 2007).

Autorregulación

El aprendizaje autorregulado se refiere a varios conceptos que desempeñan papeles importantes en el aprendizaje y que tienen una relevancia significativa en el aprendizaje electrónico. ^[68] explica que para desarrollar la autorregulación, los cursos de aprendizaje deben ofrecer oportunidades para que los estudiantes practiquen estrategias y habilidades por sí mismos. La autorregulación también está fuertemente relacionada con las fuentes sociales de un estudiante, como los padres y los maestros. Además, Steinberg (1996) encontró que los estudiantes de alto rendimiento suelen tener padres con altas expectativas que supervisan de cerca a sus hijos. ^[69]

En el entorno académico, los estudiantes autorregulados suelen fijar sus objetivos académicos y supervisarse y reaccionar ante ellos mismos en el proceso para alcanzarlos. Schunk sostiene que "los estudiantes deben regular no sólo sus acciones, sino también sus cogniciones, creencias, intenciones y efectos subyacentes relacionados con el logro" (p. 359). Además, la autorregulación académica también ayuda a los estudiantes a desarrollar confianza en su capacidad para obtener buenos resultados en los cursos de aprendizaje electrónico. ^[69]

Marco teórico

La literatura sobre e-learning identifica una ecología de conceptos a partir de un estudio bibliométrico en el que se identificaron los conceptos más utilizados asociados con el uso de ordenadores en contextos de aprendizaje, por ejemplo, instrucción asistida por ordenador (CAI), aprendizaje asistido por ordenador (CAL), educación basada en ordenador (CBE), e-learning, sistemas de gestión del aprendizaje (LMS), aprendizaje autodirigido (SDL) y cursos masivos abiertos en línea (MOOC). Todos estos conceptos tienen dos aspectos en común: aprendizaje y ordenadores, excepto el concepto SDL, que deriva de la psicología y no se aplica necesariamente al uso del ordenador. Estos conceptos aún no se han estudiado en la investigación científica y contrastan con los MOOC. Hoy en día, el e-learning también puede significar distribución masiva de contenidos y clases globales para todos los usuarios de Internet. Los estudios de e-learning pueden centrarse en tres dimensiones principales: usuarios, tecnología y servicios. ^[70]

Aplicación deTeoría del aprendizaje (educación)al e-learning (teoría)

Como se mencionó al principio de esta sección, es poco probable que el debate sobre si se deben utilizar entornos de aprendizaje virtuales o físicos dé como resultado una respuesta en el formato actual. En primer lugar, la eficacia del entorno de aprendizaje puede depender del concepto que se enseña. ^[71]   Además, las comparaciones proporcionan diferencias en las teorías de aprendizaje como explicaciones de las diferencias entre los entornos virtuales y físicos como una explicación post mortem. ^[72]  Cuando los entornos virtuales y físicos se diseñaron de modo que los estudiantes emplearan las mismas teorías de aprendizaje (participación física, carga cognitiva, codificación incorporada, esquemas incorporados y relevancia conceptual), las diferencias en el desempeño posterior a la prueba no se encontraban entre el entorno físico y el virtual, sino en cómo se diseñó el entorno para respaldar la teoría de aprendizaje particular. ^[73]  

Estos hallazgos sugieren que, siempre que los entornos de aprendizaje virtuales estén bien diseñados ^[74] y sean capaces de emular los aspectos más importantes del entorno físico que pretenden replicar o mejorar, la investigación que se ha aplicado previamente a modelos o entornos físicos también se puede aplicar a los virtuales. ^{[75] [76]} Esto significa que es posible aplicar una gran cantidad de investigaciones de la teoría del aprendizaje físico a los entornos virtuales. Estos entornos de aprendizaje virtuales, una vez desarrollados, pueden presentar soluciones rentables para el aprendizaje, en lo que respecta al tiempo invertido en la configuración, el uso y el uso iterativo. ^[77] Además, debido al costo relativamente bajo, los estudiantes pueden realizar técnicas analíticas avanzadas sin el costo de los suministros de laboratorio. ^[78]  Muchos incluso creen que al considerar las posibilidades adecuadas de cada representación (virtual o física), una combinación que utilice ambas puede mejorar aún más el aprendizaje de los estudiantes. ^[79]

Uso de la tecnología por parte de los docentes

La tecnología informática no fue creada por los profesores. Ha habido poca consulta entre quienes promueven su uso en las escuelas y quienes enseñan con ella. Las decisiones de comprar tecnología para la educación son muy a menudo decisiones políticas. La mayoría del personal que utiliza estas tecnologías no creció con ellas. ^[80] La formación de los profesores en el uso de la tecnología informática mejoró su confianza en su uso, pero hubo una considerable insatisfacción con el contenido de la formación y el estilo de impartición. ^[81] El elemento de comunicación, en particular, se destacó como la parte menos satisfactoria de la formación, con lo que muchos profesores se referían al uso de un entorno de aprendizaje virtual y foros de debate para impartir la formación en línea (Leask 2002). El apoyo técnico para el aprendizaje en línea, la falta de acceso al hardware, la escasa supervisión del progreso de los profesores y la falta de apoyo por parte de tutores en línea fueron sólo algunos de los problemas planteados por la impartición asincrónica de la formación en línea (Davies 2004).

Los servicios web 2.0 de nueva generación ofrecen plataformas personalizables y económicas para crear y difundir cursos de aprendizaje electrónico ricos en multimedia y no necesitan soporte de tecnología de la información (TI) especializado. ^[82]

La teoría pedagógica puede tener aplicación para fomentar y evaluar la participación en línea. ^[83] Se han revisado los métodos de evaluación de la participación en línea. ^[83]

Véase también

• Teoría de la codificación dual  – Teoría de la cognición
• Aprendizaje basado en evidencias  : paradigma del ámbito educativoPages displaying short descriptions of redirect targets
• Psicología de los medios de comunicación  – Área de la psicología
• Efecto de atención dividida  : efecto de aprendizaje inherente a algunos materiales didácticos mal diseñados
• Efecto del ejemplo práctico  : efecto del aprendizaje predicho por la teoría de la carga cognitiva

Referencias

1. Mayer, RE, & Moreno, R., "Nueve maneras de reducir la carga cognitiva en el aprendizaje multimedia". Psicólogo educativo, 38(1), 43-52, 2003.
2. Moreno, R., & Mayer, R, "Entornos interactivos de aprendizaje multimodal". Educational Psychology Review, 19(3), 309-326, 2007.
3. Clark, RC, Nguyen, F. y Sweller, J., "Eficiencia en el aprendizaje: pautas basadas en evidencia para gestionar la carga cognitiva". John Wiley & Sons, 2011.
4. Harskamp, ​​EG, Mayer, RE y Suhre, C., "¿Se aplica el principio de modalidad para el aprendizaje multimedia a las aulas de ciencias?", Learning and Instruction, 17(5), 465-477, 2007.
5. Chang, CC, y Yang, FY, "Explorando las cargas cognitivas de los estudiantes de secundaria a medida que aprenden conceptos en entornos basados ​​en la web", Computers & Education, 55(2), 673-680, 2010.
6. Issa, N., Mayer, RE, Schuller, M., Wang, E., Shapiro, MB, y DaRosa, DA, "Enseñanza para la comprensión en aulas de medicina utilizando principios de diseño multimedia", Educación médica, 47(4), 388-396, 2013.
7. Charlas TEDx (13 de diciembre de 2016), Fiestas visuales de la mente: cómo hacer coincidir la manera en que enseñamos con la manera en que aprendemos | David Roberts | TEDxLoughboroughU , consultado el 5 de enero de 2017
8. "La vida después de la muerte en PowerPoint | Inspire – enseñanza y aprendizaje en las ciencias sociales". inspiringsocsci.pressbooks.com . Consultado el 5 de enero de 2017 .
9. Mousavi, SY, Low, R., y Sweller, J., "Reducción de la carga cognitiva mediante la mezcla de modos de presentación auditiva y visual", Journal of educational psychology, 87(2), 319, 1995.
10. Gerven, PW, Paas, F., Merriënboer, JJ, Hendriks, M., y Schmidt, HG, "La eficiencia del aprendizaje multimedia en la vejez", British Journal of Educational Psychology, 73(4), 489-505, 2003.
11. Spanjers, IAE, Wouters, P., Van Gog, T. y Van Merriënboer, JJG, "Un efecto de inversión de experiencia de la segmentación en el aprendizaje a partir de animaciones", Computers in Human Behavior, 27, 46-52, 2011.
12. Spanjers, IA, Wouters, P., Van Gog, T. y Van Merrienboer, JJ, "Un efecto de inversión de la experiencia de la segmentación en el aprendizaje a partir de ejemplos animados resueltos", Computers in Human Behavior, 27(1), 46-52, 2011.
13. Blayney, P., Kalyuga, S., y Sweller, J. "Interacciones entre el efecto de los elementos aislados-interactivos y los niveles de experiencia del alumno: evidencia experimental de una clase de contabilidad", Instructional Science, 38(3), 277-287, 2010.
14. Kalyuga, S., Chandler, P. y Sweller, J., "Incorporación de la experiencia del alumno en el diseño de la instrucción multimedia", Journal of Educational Psychology, 92, 126–136, 2000.
15. Sweller, J (junio de 1988). "Carga cognitiva durante la resolución de problemas: efectos sobre el aprendizaje". Cognitive Science 12 (2): 257–285.
16. Mayer, RE, Bove, W., Bryman, A., Mars, R. y Tapangco, L., "Cuando menos es más: aprendizaje significativo a partir de resúmenes visuales y verbales de lecciones de libros de texto de ciencias". Journal of Educational Psychology, 88, 64–73, 1996.
17. Harp, SF y Mayer, RE "Cómo los detalles seductores causan daño: una teoría del interés cognitivo en el aprendizaje de las ciencias". Journal of Educational Psychology, 90, 414–434, 1998.
18. Mousavi, SY, Low, R., y Sweller, J., "Reducción de la carga cognitiva mediante la combinación de modos de presentación auditiva y visual". Revista de psicología educativa, 87(2), 319, 1995.
19. Mayer, RE, y Moreno, R., "Un efecto de atención dividida en el aprendizaje multimedia: evidencia de la hipótesis de codificación dual". Journal of Educational Psychology, 83, 484–490, 1998.
20. Moreno, R., "Optimización del aprendizaje a partir de animaciones mediante la minimización de la carga cognitiva: consecuencias cognitivas y afectivas de los métodos de señalización y segmentación". Applied Cognitive Psychology, 21, 765–781, 2007.
21. Spanjers, IA, van Gog, T., Wouters, P. y van Merriënboer, JJ, "Explicación del efecto de segmentación en el aprendizaje a partir de animaciones: el papel de las pausas y las indicaciones temporales". Computers & Education, 59(2), 274-280, 2012.
22. Florax, M., y Ploetzner, R., "¿Qué contribuye al efecto de atención dividida? El papel de la segmentación de texto, el etiquetado de imágenes y la proximidad espacial". Learning and Instruction, 20, 216–224, 2010.
23. Baddeley, AD ; GJ Hitch (1974). "Working Memory". En Bower, GA (ed.). La psicología del aprendizaje y la motivación: avances en la investigación y la teoría (PDF) . Vol. 8. Nueva York: Academic Press. págs. 47–89.^{[ enlace muerto permanente ]}
24. Mayer, RE (2001). Aprendizaje multimedia . Nueva York: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-78749-9.
25. Clark, Ruth C.; Mayer, Richard E. (2011). El aprendizaje electrónico y la ciencia de la instrucción: directrices probadas para consumidores y diseñadores de aprendizaje multimedia (3.ª ed.). John Wiley & Sons.
26. "Principios básicos para el aprendizaje en línea y multimedia". www.edgurus.com . EdGurus.com . Consultado el 13 de marzo de 2015 .
27. Park, B., Moreno, R., Seufert, T., y Brü., "¿La carga cognitiva modera el efecto de los detalles seductores? Un estudio multimedia". Computers in Human Behavior, 27(1), 5-10, 2011.
28. Magner, UI, Schwonke, R., Aleven, V., Popescu, O., y Renkl, A., "Despertar el interés situacional mediante ilustraciones decorativas fomenta y obstaculiza el aprendizaje en entornos de aprendizaje basados ​​en computadora". Learning and Instruction, 29, 141-152, 2014.
29. Crooks, SM, Cheon, J., Inan, F., Ari, F. y Flores, R. "Modalidad y señalización en el aprendizaje multimedia: análisis de las explicaciones cognitivas y perceptuales del efecto de la modalidad". Computers in Human Behavior, 28(3), 1063-1071, 2012.
30. Ibrahim, M., Antonenko, PD, Greenwood, CM y Wheeler, D. "Efectos de la segmentación, señalización y eliminación en el aprendizaje a partir de vídeos educativos". Aprendizaje, medios y tecnología, 37(3), 220-235, 2012.
31. Hasler, BS, Kersten, B., y Sweller, J., "Control del alumno, carga cognitiva y animación instruccional". Psicología cognitiva aplicada, 21(6), 713-729, 2007.
32. Savoji, AP; Hassanabadi, H.; Fasihipour, Z. (2011). "El efecto de la modalidad en el aprendizaje multimedia al ritmo del alumno". Procedia - Ciencias sociales y del comportamiento . 30 : 1488–1493. doi : 10.1016/j.sbspro.2011.10.288 .
33. Khacharem, A., Spanjers, IA, Zoudji, B., Kalyuga, S. y Ripoll, H., "Uso de la segmentación para apoyar el aprendizaje a partir de escenas animadas de fútbol: un efecto del conocimiento previo". Psicología del deporte y el ejercicio, 14(2), 154-160, 2013.
34. Spanjers, IA, Wouters, P., Van Gog, T. y Van Merrienboer, JJ, "Un efecto de inversión de la experiencia de la segmentación en el aprendizaje a partir de ejemplos animados resueltos". Computers in Human Behavior, 27(1), 46-52, 2011.
35. Hatsidimitris, G., & Kalyuga, S., "Autogestión guiada de información transitoria en animaciones mediante estrategias de ritmo y secuenciación". Investigación y desarrollo de tecnología educativa, 61(1), 91-105, 2013
36. Kartal, G., "¿Importa el lenguaje en el aprendizaje multimedia? El principio de personalización revisado". Journal of Educational Psychology, 102(3), 615, 2010.
37. Wang, N., Johnson, WL, Mayer, RE, Rizzo, P., Shaw, E., y Collins, H., "El efecto de la cortesía: agentes pedagógicos y resultados del aprendizaje". Revista Internacional de Estudios Humano-Computadoras, 66(2), 98-112, 2008.
38. McLaren, BM, DeLeeuw, KE y Mayer, RE (2011). Un efecto de cortesía en el aprendizaje con tutores inteligentes basados ​​en la web. International Journal of Human Computer Studies, 69, 70–79, 2011.
39. Mayer, RE, Dow, G. y Mayer, S., "Aprendizaje multimedia en un entorno interactivo y autoexplicativo: ¿Qué funciona en el diseño de micromundos basados ​​en agentes?" Journal of Educational Psychology, 95, 806–813, 2003.
40. Moreno, R., Mayer, RE, Spires, H., y Lester, J., "El caso de la agencia social en la enseñanza basada en computadora: ¿Los estudiantes aprenden más profundamente cuando interactúan con agentes pedagógicos animados?", Cognition and Instruction, 19, 177–214, 2001.
41. Atkinson, RK (2002). Optimización del aprendizaje a partir de ejemplos utilizando agentes pedagógicos animados. Journal of Educational Psychology, 94, 416–427, 2002.
42. Mayer, RE, y DaPra, CS, "Un efecto de encarnación en el aprendizaje basado en computadora con agentes pedagógicos animados". Journal of Experimental Psychology: Applied, 18(3), 239, 2012.
43. Moreno, R., Reislein, M., y Ozogul, G., "Uso de compañeros virtuales para guiar la atención visual durante el aprendizaje". Journal of Media Psychology: Theories, Methods, and Applications, 22(2), 52-60, 2010.
44. Mayer, RE, Mathias, A., y Wetzell, K., "Fomento de la comprensión de mensajes multimedia mediante preentrenamiento: evidencia de una teoría de dos etapas de construcción de modelos mentales". Journal of Experimental Psychology: Applied, 8, 147–154, 2002.
45. Pollock, E., Chandler, P. y Sweller, J., "Asimilación de información compleja". Aprendizaje e instrucción, 12, 61–86, 2002.
46. Ayres, P., "Impacto de la reducción de la carga cognitiva intrínseca en el aprendizaje en un dominio matemático". Psicología cognitiva aplicada, 20(3), 287-298, 2006.
47. Clarke, T., Ayres, P., y Sweller, J., "El impacto de la secuenciación y el conocimiento previo en el aprendizaje de las matemáticas mediante aplicaciones de hojas de cálculo". Investigación y desarrollo de tecnología educativa, 53(3), 15-24, 2005.
48. Moreno, R., & Mayer, RE, "Redundancia verbal en el aprendizaje multimedia: cuando leer ayuda a escuchar". Journal of Educational Psychology, 94, 156–163, 2002.
49. Scheiter, K., Schüler, A., Gerjets, P., Huk, T. y Hesse, FW, "Ampliando la investigación multimedia: ¿Cómo afectan los conocimientos previos y la comprensión lectora al aprendizaje a partir de textos e imágenes?" Computers in Human Behavior, 31, 73-84, 2014.
50. Chandler, P., y Sweller, J., "Teoría de la carga cognitiva y el formato de la instrucción". Cognición e instrucción, 8, 293-332, 1991.
51. Kalyuga, S., Chandler, P. y Sweller, J. "Incorporación de la experiencia del alumno en el diseño de la instrucción multimedia". Journal of Educational Psychology, 92, 126–136, 2000.
52. McLaren, BM, DeLeeuw, KE y Mayer, RE "Un efecto de cortesía en el aprendizaje con tutores inteligentes basados ​​en la web". International Journal of Human Computer Studies, 69, 70–79, 2011.
53. Magner, UI, Schwonke, R., Aleven, V., Popescu, O., y Renkl, A. "Despertar el interés situacional mediante ilustraciones decorativas fomenta y dificulta el aprendizaje en entornos de aprendizaje basados ​​en computadora". Learning and Instruction, 29, 141-152, 2014.
54. Muller, DA; Lee, KJ; Sharma, MD (2008). "Coherencia o interés: ¿cuál es más importante en el aprendizaje multimedia en línea?". Australasian Journal of Educational Technology . 24 (2): 211–221. doi : 10.14742/ajet.1223 .
55. Tabbers, Martens, Merriënboer. "El efecto de modalidad en las instrucciones multimedia" (PDF) . Universidad Abierta de los Países Bajos . Consultado el 25 de enero de 2012 .{{cite web}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
56. Reinwein (2012). "¿Existe el efecto de modalidad? Y si es así, ¿cuál efecto de modalidad?". Journal of Psycholinguistic Research . 41 (1): 1–32. doi :10.1007/s10936-011-9180-4. PMID  21989625. S2CID  45875521.
57. Meredith, S. y B. Newton (2003). "Modelos de aprendizaje electrónico: Promesas tecnológicas frente a necesidades de los estudiantes", revisión bibliográfica. The International Journal of Management Education 3(3).
58. Wiki.Laptop.org
59. "Descripción informal del modelo de Laurillard". Archivado desde el original el 7 de agosto de 2012. Consultado el 4 de abril de 2013 .
60. Moderación electrónica: la clave para enseñar y aprender en línea – Gilly Salmon, Kogan Page, 2000, ISBN 0-7494-4085-6 
61. Bloom, BS y DR Krathwohl. (1956). Taxonomía de objetivos educativos: Manual 1
62. Bååth, JA (1982) "Aprendizaje de estudiantes a distancia: hallazgos empíricos y deliberaciones teóricas"
63. Areskog, NH. (1995) El proceso tutorial: los roles del estudiante-profesor y del tutor en una perspectiva a largo plazo
64. Black, J. y McClintock, R. (1995) "Un enfoque de construcción de interpretación para el diseño constructivista".
65. Smith B, Reed P y Jones C (2008) Pedagogía "neutral en cuanto al modo". Revista Europea de Aprendizaje Abierto, a Distancia y en Línea.
66. Allen, IE, J. Seaman, et al. (2007). Blending In: The Extent and Promise of Blended Education in the United States [La integración: el alcance y la promesa de la educación combinada en los Estados Unidos]. Needham, MA, The Sloan Consortium.
67. Salmon, G. (2005). Moderación electrónica, la clave para la enseñanza y el aprendizaje en línea. Routledge Falmer.
68. Zimmerman, BJ (Eds.). (1998). "Aprendizaje autorregulado: de la enseñanza a la práctica autorreflexiva". Guilford Publications . Consultado el 5 de junio de 2020 .{{cite web}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link)
69. Peter E. Williams y Chan M. Hllman (febrero de 2004). Diferencias en la autorregulación para el aprendizaje en línea entre estudiantes universitarios de primera y segunda generación. Research in Higher Education , vol. 45, n.º 1, págs. 71-82. https://www.jstor.org/stable/40197287
70. Aparicio, M.; Bacao, F.; Oliveira, T. (2016). "Un marco teórico de e-Learning" (PDF) . Tecnología Educativa y Sociedad . 19 (1): 292–307.
71. Chini, JJ, Madsen, A., Gire, E., Rebello, NS y Puntambekar, S. (2012). Exploración de los factores que afectan la efectividad comparativa de los manipuladores físicos y virtuales en un laboratorio de pregrado. Physical Review Special Topics - Physics Education Research , 8 (1), 010113.
72. Barrett, TJ, Stull, AT, Hsu, TM y Hegarty, M. (2015). Interactividad restringida para relacionar múltiples representaciones en la ciencia: cuando lo virtual es mejor que lo real. Computers & Education , 81 , 69–81. doi :10.1016/j.compedu.2014.09.009
73. Rau, MA y Schmidt, TA (2019). Desenredando los mecanismos conceptuales y corporales para el aprendizaje con representaciones virtuales y físicas. En S. Isotani, E. Millán, A. Ogan, P. Hastings, B. McLaren y R. Luckin (Eds.), Inteligencia artificial en la educación (Vol. 11625, págs. 419–431). doi :10.1007/978-3-030-23204-7_35
74. Mayer, RE ; R. Moreno (1998). "Una teoría cognitiva del aprendizaje multimedia: implicaciones para los principios de diseño" (PDF) .
75. Dawley, L. y Dede, C. (2014). Aprendizaje situado en mundos virtuales y simulaciones inmersivas. En JM Spector, MD Merrill, J. Elen y MJ Bishop (Eds.), Manual de investigación sobre comunicaciones y tecnología educativas (pp. 723–734). doi :10.1007/978-1-4614-3185-5_58
76. Yuan, Y., Lee, C.-Y., y Wang, C.-H. (2010). Un estudio comparativo de exploraciones de poliominós en un entorno manipulativo físico y virtual. Journal of Computer Assisted Learning , 26 (4), 307–316. doi :10.1111/j.1365-2729.2010.00352.x
77. Durmu, S., y Karakirik, E. (2006). MANIPULADORES VIRTUALES EN LA EDUCACIÓN MATEMÁTICA: UN MARCO TEÓRICO. Revista Turca Online de Tecnología Educativa , 5 (1), 7.
78. de Jong, T., Linn, MC y Zacharia, ZC (2013). Laboratorios físicos y virtuales en la enseñanza de las ciencias y la ingeniería. Science , 340 (6130), 305–308. doi :10.1126/science.1230579
79. Olympiou, G., y Zacharia, ZC (2012). Combinación de manipuladores físicos y virtuales: un esfuerzo por mejorar la comprensión conceptual de los estudiantes a través de la experimentación en el laboratorio de ciencias. Science Education , 96 (1), 21–47. doi :10.1002/sce.20463
80. Laurillard, D. (2006). Replanteamiento de la enseñanza universitaria: un marco para el uso eficaz de las tecnologías de aprendizaje. Abingdon, Oxon., RoutledgeFalmer.
81. Galanouli, D., C. Murphy, et al. (2004). "Percepciones de los docentes sobre la eficacia de la formación en competencias TIC". Computers and Education 43(1-2): 63-79.
82. Tam CW, Eastwood A. ¡Disponible, intuitivo y gratuito! Creación de módulos de aprendizaje electrónico mediante servicios web 2.0. Med Teach. 2012;34(12):1078-80. doi :10.3109/0142159X.2012.731105
83. Ho, S. (2002). "Evaluación de la participación de los estudiantes en debates en línea". Archivado desde el original el 21 de mayo de 2016. Consultado el 26 de julio de 2012 .