Introducción
La metacognición, desde hace tres décadas, viene incorporándose con mayor presencia en los escenarios educativos. Su conocimiento, aplicación, y uso cada vez de forma más consciente por parte de los docentes, se debe entre otras cosas a la necesidad de generar oportunidades para que los estudiantes alcancen aprendizajes en profundidad, así como en sustentar la toma de decisiones del docente, respecto al diseño de ambientes de enseñanza y aprendizaje más eficaces. Al hacer referencia al constructo de la metacognición, es pertinente señalar el origen de su estudio en la década del ochenta, época en la cual Flavell (1979) la describe por primera vez como cualquier intento de monitoreo y supervisión de los propios procesos o productos cognitivos que realiza el ser humano (Flavell, 1979; 1987).
En general, la metacognición hace referencia al conocimiento, la conciencia y la regulación del procesamiento de la información, y se considera que desempeña un papel importante en el aprendizaje (Zimmerman y Moylan, 2009; Hederich-Martínez, et ál., 2018). Asimismo, se asume que típicamente ha implicado uno o más de los siguientes aspectos de un proceso cognitivo: conocimiento sobre ese proceso, supervisión y control de ese proceso (Serra y Metcalfe, 2009).
Históricamente, el constructo se ha considerado algo difuso o borroso, por la aparente dificultad que representa para los investigadores, en la práctica, diferenciar el nivel de alcance cognitivo, del metacognitivo, que implica por sí mismo el desarrollo de la conciencia metacognitiva de un sujeto, que pueda hacerse progresivamente más consciente acerca del estado de sus propios procesos cognitivos y de su aprendizaje. Esa es probablemente una de las principales razones por las cuales se consideran tan importantes los estudios en metacognición, como una puerta de entrada para la toma de conciencia y para impactar la propia capacidad de agencia de las personas respecto a las posibilidades de autorregular su propio aprendizaje (Balconi, 2010; López-Vargas y Hederich-Martínez, 2010), por cuanto se considera que el aprendizaje implica el uso de numerosos procesos de autorregulación entre los que se encuentran conocimiento, planificación, monitoreo, reflexión y regulación metacognitiva (Azevedo, 2009).
En la actualidad se ha considerado que la metacognición es uno de los constructos más ampliamente estudiados en la investigación psicológica contempóranea y en la didáctica de las ciencias, sobre todo, en áreas como la psicología educativa y del desarrollo, psicología de la personalidad y diferencial, y en teorías de aprendizaje en profundidad, aprendizaje autorregulado y aprendizaje eficaz (Hederich-Martínez et ál. 2016; Tobias y Ever-son, 2009; Winne y Azevedo, 2014).
Desde la mayoría de autores que estudian la metacognición, parece existir acuerdo en señalar que está integrada por dos componentes clásicos: conocimiento y regulación metacognitiva. En la perspectiva de Schraw (2002), el conocimiento de la cognición se refiere a lo que las personas saben acerca de su propia cognición o de la cognición en general. Incluye al menos tres tipos diferentes de conocimiento metacognitivo: declarativo, procedimental y condicional, mientras que la regulación estaría compuesta por un conjunto de subhabilidades cognitivas, entre las que se reconocen planificación, búsqueda de fuentes, monitoreo, depuración y evaluación (Brown, 1987, Huertas, et ál. 2014; Jacobs y Paris, 1987; Schraw y Moshman, 1995).
En los escenarios educativos, la metacognición hace referencia, entonces, al conocimiento, regulación, y reflexión que realiza el sujeto en el contexto de la relación pedagógica, ya sea como docente, o estudiante, frente al proceso de enseñanza o aprendizaje, no solamente sobre los contenidos que se enseñan o aprenden, sino también sobre el estado del conocimiento y las posibilidades de regulación en relación con su desempeño cognitivo y dominio del aprendizaje. En tal sentido, Kuhn (2000) señala que la principal distinción entre cognición y metacognición es que la primera hace referencia al nivel operacional de los procesos cognitivos, mientras que la segunda es considerada como una cognición de segundo orden (Kuhn, 2000; Tarricone, 2011), por cuanto representa una especie de meta nivel ejecutivo que supervisa y controla el nivel objeto (Nelson y Narens, 1990; Kuhn, 2000).
La literatura evidencia que, tanto en la formación de los nuevos docentes, como en la actualización permanente de la formación de quienes ya laboran como docentes en ejercicio, se requiere el desarrollo de competencias para el desempeño adecuado de la profesión, frente a los retos que implica el ingreso al tercer milenio. Así, se considera que las oportunidades para que el docente desarrolle el conocimiento, la regulación, la reflexión y la conciencia metacognitiva, serían componentes esenciales en la formación metacognitiva del maestro, que se espera que favorezcan desde el nivel de pregrado, una preparación docente desde la cual se haga posible, un proceso de práctica profesional centrada en la propia autorreflexión, el control y la autorregulación del ejercicio de enseñanza en función de favorecer aprendizajes en profundidad en los estudiantes (Joseph, 2009; Stephenson, 2008; Tamayo et ál. 2014).
El trabajo de formación docente para el desarrollo de la conciencia meta-cognitiva en los actores educativos, docentes y estudiantes, implica en esencia un monitoreo metacognitivo preciso en el contexto de la relación pedagógica, desde la cual el docente tenga la oportunidad de avanzar en su nivel de monitoreo, a través de un proceso permanente de autorreflexión en relación con el estado del conocimiento y de la regulación metacognitiva (Schraw y Sperling-Dennison, 1994; Scharaw y Moshman, 1995; Schraw, 2002, 2009). Una conciencia metacognitiva en el docente probablemente favorecería su desarrollo en los estudiantes a cargo, también de la metacognición y de la capacidad de agencia en torno al propio aprendizaje (Meltzer, 2014; Osses y Jaramillo, 2008).
En el presente artículo, se asume que la enseñanza explícita de la metacognición exige de un docente metacognitivo; pero, para ello, es necesario ir más allá de la adquisición de un conjunto fijo de habilidades de enseñanza (Zohar y Lustov, 2018). El docente debe incorporar sus desempeños como producto de la reflexión sistemática de su proceso de conocimiento y práctica en el aula, alejado de perspectivas de reflexión espontánea que solo son funcionales para resolver eventos puntuales de su ejercicio como docente. Es decir, se requiere que el docente planee sus acciones desde la reflexión contextual que hace sobre los escenarios de desempeño, sobre sus propias necesidades y sobre la proyección de sus acciones en relación con los intereses educativos de sus estudiantes y de la institución educativa donde labora. Desconocer lo anterior sería una forma mecánica de enseñanza que puede preservar los elementos externos a un cambio educativo, mientras ignora su núcleo profundo (Zohar y Lustov, 2018).
Es importante señalar, en este sentido, que los estudios en relación con el abordaje de la conciencia metacognitiva se han focalizado en los estudiantes, y que son relativamente escasos aquellos que pregunten por la conciencia metacognitiva de los docentes, y menos aún, los que evalúan este componente con muestras de docentes en ejercicio (Kallio et ál., 2017). La indagación alrededor de este constructo desde las escuelas de formación de maestros y universidades brinda un aporte en la consolidación del ideal de formación docente, hacia la sensibilización de quienes están a cargo de las nuevas generaciones de maestros, en relación con la importancia que tiene el hecho de brindar oportunidades a los docentes para que conozcan sus propias habilidades de conocimiento y regulación de sí mismos y de su enseñanza, a fin de que estos puedan estar progresivamente más preparados para aportar y apoyar a sus estudiantes, en relación con la propia capacidad de agencia de su aprendizaje y en general de la autorregulación del aprendizaje (SRL) (Kallio et ál., 2017).
En este contexto, la presente investigación tuvo como objetivos, caracterizar la conciencia metacognitiva del docente y establecer diferencias de acuerdo con el género y las áreas de dominio específico.
Metodología
Tipo de investigación: descriptivo-correlacional, de carácter transversal (Hernández et ál. 2010).
Población objeto de estudio: docentes de la Universidad de Caldas con vinculación activa a la institución, durante el primer semestre de 2018 (819 personas), los que se muestran en la tabla 1 discriminados por el departamento al que se encuentran adscritos.
Departamento | Número | Porcentaje (%) |
Acción Física Humana | 20 | 2,4 |
Antropología y Sociología | 37 | 4,5 |
Artes Escénicas | 20 | 2,4 |
Artes Plásticas | 14 | 1,7 |
Básico Clínico | 20 | 2,4 |
Ciencias Básicas para la Salud | 19 | 2,3 |
Ciencias Biológicas | 18 | 2,2 |
Ciencias Geológicas | 21 | 2,6 |
Clínico | 43 | 5,3 |
Desarrollo Humano | 33 | 4,0 |
Desarrollo Rural y Recursos Naturales | 17 | 2,1 |
Diseño Visual | 20 | 2,4 |
Economía y Administración | 13 | 1,6 |
Estudios de Familia | 19 | 2,3 |
Estudios Educativos | 50 | 6,1 |
Filosofía | 29 | 3,5 |
Física | 11 | 1,3 |
Historia y Geografía | 19 | 2,3 |
Ingenierías | 22 | 2,7 |
Jurídicas | 28 | 3,4 |
Lenguas Extranjeras | 31 | 3,8 |
Lingüística y Literatura | 19 | 2,3 |
Matemáticas | 12 | 1,5 |
Materno Infantil | 35 | 4,3 |
Música | 52 | 6,3 |
Planificación, Desarrollo Territorial y Estudios Políticos | 2 | 0,2 |
Producción Agropecuaria | 31 | 3,8 |
Química | 17 | 2,1 |
Quirúrgico | 55 | 6,7 |
Salud Animal | 24 | 2,9 |
Salud Mental y Comportamiento Humano | 16 | 2,0 |
Salud Pública | 24 | 2,9 |
Sistemas Informáticos | 28 | 3,4 |
Total | 819 | 100,0 |
Fuente: elaboración propia
Muestra: se trabajó con una muestra de 323 docentes que de manera voluntaria firmaron el consentimiento informado y participaron de la investigación.
Variables utilizadas en la investigación: para este trabajo, se detallan en la tabla 2. El instrumento que se empleó fue el inventario de conciencia metacognitiva para docentes (metacognitive awareness inventory for teachers, MAIT) (Balcikanli, 2011), que se constituye como una versión modificada del inventario desarrollado para la evaluación de la conciencia metacognitiva de adultos (Schraw y Dennison, 1994), a fin de ayudar a los maestros a determinar qué saben y cómo se regulan en relación con su propia enseñanza, como insumo para hacerse más conscientes de sus niveles metacognitivos de enseñanza (Balcikanli, 2011).
Variable | Tipo de variable |
Género | Cualitativa nominal |
Departamento al que se encuentra adscrito | Cualitativa nominal |
Principal área de desempeño como docente | Cualitativa nominal |
Conocimiento condicional* | Cuantitativa de intervalo |
Conocimiento procesual* | Cuantitativa de intervalo |
Conocimiento declarativo* | Cuantitativa de intervalo |
Planificación* | Cuantitativa de intervalo |
Monitoreo* | Cuantitativa de intervalo |
Evaluación* | Cuantitativa de intervalo |
*Variables construidas promediando las puntuaciones de los ítems que las constituyen
Fuente: elaboración propia.
El MAIT consta de 24 declaraciones, de las cuales por grupos de 4 respuestas, se evalúa el conocimiento en los componentes condicional, procesual y declarativo, además y desde la regulación metacognitiva, en las subhabilidades de planificación, monitoreo y evaluación (Balcikanli, 2011).
Plan de análisis estadístico: ante la necesidad de encontrar una calificación que reuniera los cuatro ítems de cada uno de los componentes de interés: conocimiento condicional, conocimiento procesual, conocimiento declarativo, planificación, monitoreo y evaluación; y en vista que todos los reactivos proceden de una escala tipo Likert, se decidió trabajar con el promedio de dichos ítems.
Los análisis estadísticos se describen a continuación y fueron realizados utilizando el software XLSTAT 2014.
Descripción de las variables.
Verificación del supuesto de normalidad para cada una de las variables (prueba de Shapiro-Wilk).
Análisis de correlación entre los ítems del MAIT, utilizando el coeficiente de correlación de Pearson o el de Spearman, según la distribución de los datos (Sheskin, 2007).
Comparación entre las calificaciones medias de hombres y mujeres, para el caso de la variable conocimiento, la cual fue construida promediando el puntaje de los componentes de conocimiento condicional, procesual y declarativo.
Comparación entre las medias de hombres y mujeres, para el caso de la variable de regulación, la cual fue construida promediando los puntajes de las subhabilidades de planificación, monitoreo y evaluación.
Comparación entre las calificaciones medias de hombres y mujeres, para cada una de las siguientes variables: conocimiento condicional, procesual, declarativo, y planificación, monitoreo y evaluación.
Los puntos anteriores se realizan mediante la prueba t de Student, o U de Mann-Whitney, según la distribución de los datos (Sheskin, 2007).
Comparación entre las calificaciones medias de las diferentes áreas de conocimiento, para los puntajes del componente de conocimiento.
Comparación entre las calificaciones medias de las diferentes áreas de subhabilidades, para los puntajes del componente de regulación.
Comparación entre las calificaciones medias de las diferentes áreas de conocimiento, para conocimiento condicional, procesual, declarativo, y planificación, monitoreo y evaluación.
Lo anterior se lleva a cabo a través de tablas anova o de la prueba de Kruskal-Wallis (dependiendo de la normalidad de los datos y de la prueba de varianzas homogéneas entre tratamientos). En caso de encontrar diferencias entre las medias, se realizó la prueba de Tukey o la de Dunn (Díaz, 2009).
Comparación de las calificaciones medias de los ítems de conocimiento condicional, procesual, declarativo, así como de los ítems de planificación, monitoreo y evaluación, entre sexos. Lo que se realiza aplicando la prueba t de Student o la U de Mann-Whitney.
Comparación de las calificaciones medias de los ítems de conocimiento condicional, procesual, declarativo, y de las subhabilidades de planificación, monitoreo y evaluación, entre las diferentes áreas del conocimiento, mediante tablas anova o la prueba de Kruskal-Wallis.
Resultados
Análisis descriptivo de la información: la muestra estuvo constituida por 192 hombres (59,4 %), 130 mujeres (40,2 %) y una persona que no respondió a esta pregunta (0,3 %).
Por facultad, se observa que los docentes adscritos a Artes y Humanidades constituyen una cuarta parte de la muestra, mientras que los de Ingenierías son la minoría (tabla 3). Igualmente, en la tabla 4 se evidencia que en todos los departamentos, con excepción de Quirúrgico y de Música, contestaron a la encuesta al menos el 20 % de los docentes.
Facultad | Número | Porcentaje (%) |
Ciencias para la Salud | 66 | 20,4 |
Ciencias Jurídicas y Sociales | 64 | 19,8 |
Ciencias Exactas y Naturales | 44 | 13,6 |
Ciencias Agropecuarias | 39 | 12,1 |
Artes y Humanidades | 82 | 25,4 |
Ingenierías | 28 | 8,7 |
Total | 323 | 100,0 |
Fuente: elaboración propia.
Departamento | Número | Porcentaje total (%) | Porcentaje del total de los docentes del departamento |
Acción Física Humana | 12 | 3,7 | 60,0 |
Antropología y Sociología | 21 | 6,5 | 56,8 |
Artes Escénicas | 9 | 2,8 | 45,0 |
Artes Plásticas | 4 | 1,2 | 28,6 |
Básico Clínico | 6 | 1,9 | 30,0 |
Ciencias Básicas para la Salud | 12 | 3,7 | 63,2 |
Ciencias Biológicas | 10 | 3,1 | 55,6 |
Ciencias Geológicas | 9 | 2,8 | 42,9 |
Clínico | 13 | 4,0 | 30,2 |
Desarrollo Humano | 13 | 4,0 | 39,4 |
Desarrollo Rural y Recursos Naturales | 9 | 2,8 | 52,9 |
Diseño Visual | 11 | 3,4 | 55,0 |
Economía y Administración | 6 | 1,9 | 46,2 |
Estudios de Familia | 7 | 2,2 | 36,8 |
Estudios Educativos | 22 | 6,8 | 44,0 |
Filosofía | 13 | 4,0 | 44,8 |
Física | 5 | 1,5 | 45,5 |
Historia y Geografía | 10 | 3,1 | 52,6 |
Ingenierías | 16 | 5,0 | 72,7 |
Jurídicas | 6 | 1,9 | 21,4 |
Lenguas Extranjeras | 12 | 3,7 | 38,7 |
Lingüística y Literatura | 5 | 1,5 | 26,3 |
Matemáticas | 9 | 2,8 | 75,0 |
Materno Infantil | 7 | 2,2 | 20,0 |
Música | 6 | 1,9 | 11,5 |
Planificación, Desarrollo Territorial y Estudios Políticos | 1 | 0,3 | 50,0 |
Producción Agropecuaria | 17 | 5,3 | 54,8 |
Química | 11 | 3,4 | 64,7 |
Quirúrgico | 3 | 0,9 | 5,5 |
Salud Animal | 13 | 4,0 | 54,2 |
Salud Mental y Comportamiento Humano | 5 | 1,5 | 31,3 |
Salud Pública | 8 | 2,5 | 33,3 |
Sistemas Informáticos | 12 | 3,7 | 42,9 |
Total | 323 | 100,0 | 60,0 |
Fuente: elaboración propia.
Por área del conocimiento, la mayoría de los docentes se desempeña en el área de dominio de las Ciencias Sociales y Humanas, y únicamente un 1,5 % a Economía, Administración, Contaduría y afines (tabla 5).
Área de conocimiento | Porcentaje (%) |
Matemáticas y Ciencia Naturales | 13,9 |
Ciencias de la Salud | 19,2 |
Ciencias Sociales y Humanas | 26,0 |
Ciencias de la Educación | 11,5 |
Bellas Artes | 7,4 |
Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines | 9,3 |
Agronomía, Veterinaria y afines | 11,1 |
Economía, Administración, Contaduría y afines | 1,5 |
Total | 100,0 |
Fuente: elaboración propia.
En cuanto a los diferentes ítems del MAIT, se aprecian grandes semejanzas entre los estadísticos evaluados (tabla 6), las medias fluctúan entre 3,9 (para el conocimiento procesual) y 4,2 para la mayoría de las otras variables. En el mismo sentido para el coeficiente de variación, el mínimo es de 14,4 % para el conocimiento condicional y el máximo de 17,2 % para el caso de la evaluación.
Ítem | Primer cuartil | Mediana | Tercer cuartil | Media | Desviación estándar | Coeficiente de variación |
Conocimiento declarativo | 3,8 | 4,3 | 4,5 | 4,2 | 0,6 | 14,7 % |
Conocimiento procesal | 3,8 | 4,0 | 4,3 | 3,9 | 0,6 | 15,8 % |
Conocimiento condicional | 4,0 | 4,3 | 4,5 | 4,2 | 0,6 | 14,4 % |
Planificación | 4,0 | 4,3 | 4,8 | 4,2 | 0,7 | 15,6 % |
Monitoreo | 4,0 | 4,3 | 4,8 | 4,2 | 0,7 | 15,4 % |
Evaluación | 3,8 | 4,3 | 4,5 | 4,1 | 0,7 | 17,2 % |
Fuente: elaboración propia.
Análisis de normalidad de las variables bajo estudio: la prueba de Shapiro-Wilk mostró que la mayoría de las mediciones no se distribuyen normalmente, por lo que se decide trabajar las pruebas mediante estadística no paramétrica (tabla 7).
Ítem | Área del conocimiento | P-valor |
---|---|---|
Conocimiento declarativo | Agronomía, Veterinaria y afines | 0,089 |
Bellas Artes | 0,000 | |
Ciencias de la Educación | 0,000 | |
Ciencias de la Salud | 0,004 | |
Ciencias Sociales y Humanas | 0,000 | |
Economía, Administración, Contaduría y afines | 0,734 | |
Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines | 0,002 | |
Matemáticas y Ciencia Naturales | 0,000 | |
Conocimiento Procesual | Agronomía, Veterinaria y afines | 0,050 |
Bellas Artes | 0,000 | |
Ciencias de la Educación | 0,012 | |
Ciencias de la Salud | 0,032 | |
Ciencias Sociales y Humanas | 0,000 | |
Economía, Administración, Contaduría y afines | 0,492 | |
Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines | 0,026 | |
Matemáticas y Ciencia Naturales | 0,011 | |
Conocimiento condicional | Agronomía, Veterinaria y afines | 0,016 |
Bellas Artes | 0,000 | |
Ciencias de la Educación | 0,000 | |
Ciencias de la Salud | 0,006 | |
Ciencias Sociales y Humanas | 0,000 | |
Economía, Administración, Contaduría y afines | 0,714 | |
Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines | 0,219 | |
Matemáticas y Ciencia Naturales | 0,212 | |
Planificación | Agronomía, Veterinaria y afines | 0,029 |
Bellas Artes | 0,000 | |
Ciencias de la Educación | 0,000 | |
Ciencias de la Salud | 0,006 | |
Ciencias Sociales y Humanas | 0,000 | |
Economía, Administración, Contaduría y afines | 0,515 | |
Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines | 0,079 | |
Matemáticas y Ciencia Naturales | 0,070 | |
Monitoreo | Agronomía, Veterinaria y afines | 0,001 |
Bellas Artes | 0,000 | |
Ciencias de la Educación | 0,000 | |
Ciencias de la Salud | 0,001 | |
Ciencias Sociales y Humanas | 0,000 | |
Economía, Administración, Contaduría y afines | 0,556 | |
Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines | 0,126 | |
Matemáticas y Ciencia Naturales | 0,047 | |
Evaluación | Agronomía, Veterinaria y afines | 0,006 |
Bellas Artes | 0,000 | |
Ciencias de la Educación | 0,005 | |
Ciencias de la Salud | 0,006 | |
Ciencias Sociales y Humanas | 0,000 | |
Economía, Administración, Contaduría y afines | 0,683 | |
Ingeniería, Arquitectura, Urbanismo y afines | 0,069 | |
Matemáticas y Ciencia Naturales | 0,025 |
Fuente: elaboración propia.
Análisis de correlación: para todos los ítems se encontró correlación directa y significativa entre ellos, o sea que una persona que califica alto en uno de ellos tiende a calificar alto en los demás (o quien tiende a calificar bajo en alguno de ellos, tiende a calificar bajo en los demás). La tabla 8 muestra los p-valores entre estos ítems.
Variables | Conocimiento procesal | Conocimiento condicional | Planificación | Monitoreo | Evaluación |
Conocimiento declarativo | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
Conocimiento procesal | < 0,0001 | < 0,0001 | < 0,0001 | < 0,0001 | |
Conocimiento condicional | < 0,0001 | < 0,0001 | < 0,0001 | ||
Planificación | < 0,0001 | < 0,0001 | |||
Monitoreo | < 0,0001 |
Fuente: elaboración propia.
Comparación de medianas discriminando por sexo: la prueba U de Mann-Whitney para comparar las medianas entre hombres y mujeres, en cuanto a:
El conocimiento: no se encontró diferencia significativa entre hombres y mujeres (p-valor de 0,226).
La regulación: se encontró diferencia significativa entre hombres y mujeres (p-valor de 0,018), siendo las mujeres quienes califican más alto.
Los ítems del MAIT: se encontró diferencia significativa para el monitoreo y la evaluación (p-valores de 0,023 y 0,008, respectivamente), calificando en ambos casos más alto las mujeres.
Comparación de medianas discriminando por áreas de conocimiento: la prueba de Kruskal-Wallis mostró que:
No hay diferencias para el conocimiento, ni para la regulación (p-valores de 0,795 y 0,053).
Se encontraron diferencias estadísticas para la evaluación (p-valor = 0,032); en particular, los docentes de Ciencias de la Educación presentan mayores medianas que los de las áreas de Agronomía, Veterinaria y afines; Bellas Artes; Ciencias de la Salud; Matemáticas y Ciencias Naturales. Asimismo, los de Ciencias Sociales y Humanas muestran mayores puntajes que los de Ciencias de la Salud (tabla 9).
Variables | P-valor | Conclusión |
Agronomía, Veterinaria y afines vs. Ciencias de la Educación | 0,041 | Es mayor la mediana de Ciencias de la Educación. |
Bellas Artes vs. Ciencias de la Educación | 0,042 | Es mayor la mediana de Ciencias de la Educación. |
Ciencias de la Salud vs. Ciencias de la Educación | 0,003 | Es mayor la mediana de Ciencias de la Educación. |
Matemáticas y Ciencias Naturales vs. Ciencias de la Educación | 0,026 | Es mayor la mediana de Ciencias de la Educación. |
Ciencias Sociales y Humanas vs. Ciencias de la Salud | 0,008 | Es mayor la mediana de Ciencias Sociales y Humanas. |
Fuente: elaboración propia.
Comparación de medianas analizando en el interior de cada ítem del MAIT, y discriminando por sexo: nuevamente la prueba U de Mann-Whitney mostró las diferencias significativas (tabla 10).
Variables | Ítem | P-valor | Conclusión |
Conocimiento condicional | Dependiendo de la situación, utilizo diferentes técnicas. | 0,006 | Es mayor la mediana de las mujeres. |
Planeación | Establezco mis propias metas antes de comenzar una clase de enseñanza. | 0,047 | Es mayor la mediana de las mujeres. |
Me cuestiono acerca del material que voy a utilizar en clase. | 0,002 | Es mayor la mediana de las mujeres. | |
Tiempo para lograr mis metas de enseñanza. | 0,025 | Es mayor la mediana de las mujeres. | |
Monitoreo | Periódicamente me pregunto, si estoy cumpliendo mis objetivos mientras estoy enseñando. | 0,049 | Es mayor la mediana de las mujeres. |
Generalmente reviso qué tanto han comprendido mis estudiantes el tema, mientras estoy enseñando. | 0,001 | Es mayor la mediana de las mujeres. | |
Evaluación | Me hago preguntas acerca de si he considerado todas las técnicas posibles después de dar una clase. | 0,026 | Es mayor la mediana de las mujeres. |
Fuente: elaboración propia.
Discusión
Los más recientes estudios sobre aprendizaje y ciencias cognitivas consideran como una tendencia emergente en investigación, los estudios en metacognición, sobre todo los orientados al desarrollo de un monitoreo metacognitivo eficiente en el caso del estudiante, de ahí que tengan actualmente tanto desarrollo los trabajos en calibración (Sawyer, 2014; Schraw y Gutiérrez, 2015; Winne y Azevedo, 2014). Sin embargo, sería lógico plantear que para que un estudiante alcance un adecuado desarrollo de su conocimiento, regulación y conciencia metacognitiva, se requiere de una enseñanza que le brinde estas oportunidades, así como de un docente con adecuado desarrollo del monitoreo metacognitivo propio, en sí mismo como aprendiz, y frente a su quehacer profesional como docente, a fin de favorecer el desarrollo de este conjunto de componentes metacognitivos en el estudiante, a partir de la apuesta curricular y de la planeación y práctica de una enseñanza metacognitiva.
En algunos estudios se ha señalado que los docentes reflexionan muy poco sobre la práctica de aula, y se tiende a considerar que las causas de los bajos resultados de los estudiantes son externas al proceso de enseñanza aplicado; en consecuencia, no es extraño que los docentes se evalúen poco a sí mismos en relación con su práctica profesional, y con el grado de consecución de los objetivos planteados, la calidad del diseño curricular y el desarrollo del proceso de enseñanza y aprendizaje (Sanmartí, 2008); a pesar de la importancia del conocimiento de la conciencia metacognitiva en los maestros para respaldar la autorregulación del aprendizaje de los estudiantes, con el objetivo de establecer métodos modernos de aprendizaje a lo largo de la vida (Kallio et ál., 2017). En muchos casos tampoco se reconoce la importancia que tiene el hecho de que los maestros entiendan los principios acerca de cómo aprenden sus estudiantes (Brookhart, 2011) para lo cual deben estar conscientes de sus propias habilidades metacognitivas en relación con su enseñanza (Schraw y Gutiérrez, 2015).
En este mismo sentido, Mai (2015) ha señalado que la enseñanza meta-cognitiva implica que los maestros piensan sobre su propio pensamiento con respecto a los objetivos de instrucción, las estrategias de enseñanza, la secuencia, los materiales, las características y necesidades de los estudiantes; así como los problemas relacionados con el currículo, la enseñanza y la evaluación antes, durante y después de las lecciones. Enseñar desde una perspectiva metacognitiva significa que los maestros piensan en cómo la enseñanza activará y desarrollará la metacognición de los estudiantes.
Por su parte, estos últimos hacen una regulación efectiva de su aprendizaje cuando pueden determinar, precisamente, qué conocen y qué no conocen alrededor de contenidos de dominio (Gutiérrez, 2013). Este proceso de auto-conocimiento acerca de la propia eficacia permite que los aprendices focalicen su atención, y sus demás recursos cognitivos en lo que realmente les hace falta aprender, adelantando procesos de monito-reo, control y ajuste sobre el objetivo y valor de la tarea, el plan de acción para conseguirla (que implica la asignación de tiempo, así como la elección del tipo de estrategias de aprendizaje a emplear), además de la evaluación y la autorreflexión del estudiante durante la ejecución y una vez finalizada la tarea, todos estos, aspectos sobre los que se considera que puede lograrse una mayor conciencia meta-cognitiva, a partir de la toma de conciencia del maestro y del estudiante, respecto a cómo se enseña y aprende.
En general, se señala que existen múltiples estudios orientados a estimar el nivel de conciencia metacognitiva del estudiante, pero relativamente pocos enfocados en determinar tal nivel en el docente. En particular, los encontrados se orientan a evaluar mediante inventarios como el MAIT o el TMI (Balcikanli, 2011; Jiang et ál., 2016), el nivel de conciencia metacognitiva de los docentes y la confiabilidad del tipo de medida (Mai, 2015; Kallio et ál., 2017), así como la relación de este constructo con temáticas que se consideran pueden influir en la enseñanza metacognitiva, como la filosofía de la enseñanza de la ciencia como investigación (Seraphin et ál., 2012), y la autoeficacia (Ghonsooly et ál., 2014).
En la presente investigación se utilizó el MAIT (Balcikanli, 2011), en función de establecer el nivel de conciencia metacognitiva de los docentes; así, para el caso de todos los ítems del MAIT se aprecian grandes semejanzas entre los estadísticos evaluados, la media de los valores fluctúa entre 3,9 para el caso de los ítems relacionados con conocimiento procedimiental y de 4,2 para la mayoría de las otras variables. El coeficiente de variación mínimo de 14,4, para el caso del conocimiento condicional, y máximo de 17,6, para el de la evaluación, evidencia poca variabilidad en las respuestas de los maestros.
Los coeficientes de correlación mostraron asociación directa y significativa, lo que se explica diciendo que en general una persona que califica alto en un ítem tiende a calificar alto en los demás; lo que es consistente con la teoría desde la cual se considera que los diferentes componentes que integran el actuar metacognitivo están altamente relacionados entre sí, al punto de considerar que el conocimiento metacognitivo puede llegar incluso a ser requisito para hacer viable la regulación metacognitiva, o al reconocer que el conocimiento procedimental puede ser incluido en la regulación de las habilidades metacognitivas en el marco de modelos metacognitivos declarativos (Mai, 2015; Peña-Ayala y Cárdenas, 2015; Sáiz-Manzanares y Montero-García, 2015; Veenman, 2011).
Al comparar las medianas, por género, se encontró que en relación con el conocimiento metacognitivo no hubo diferencias (p-valor 0,226), pero que en la regulación metacognitiva las mujeres calificaban más alto (p-valor 0,018). En las subhabilidades de regulación se evidenciaron diferencias significativas entre las habilidades de monitoreo (p-valor 0,023) y evaluación (p-valor 0,008), calificando en ambos casos más alto las mujeres. Estos resultados se distancian de lo reportado en algunas investigaciones en las que no se hallaron diferencias por género para el conocimiento y la regulación metacognitiva (Mai, 2015; Ghonsooly et ál. 2014).
Al comparar las medianas entre áreas de conocimiento, se evidenció que no hay diferencias de acuerdo con las áreas de dominio para los componentes de conocimiento y regulación, a excepción de la subhabilidad evaluación (p-valor 0,032), donde los docentes de Ciencias de la Educación registraron mayores medianas que los docentes de otras áreas de conocimiento como Agronomía, Veterinaria y afines; Bellas Artes; Ciencias de la Salud; Matemáticas, y Ciencias Sociales. Esto se atribuye a su formación en pedagogía, didáctica, currículo y evaluación; propia de los licenciados en educación de pregrado y posgrado.
Hubo diferencias entre hombres y mujeres, siendo mayor el puntaje para ellas en algunos de los ítems de conocimiento condicional, planeación, moni-toreo y evaluación, respectivamente. Este hallazgo, pese a que en los estudios que sirvieron de antecedentes en la presente investigación no se reportan diferencias por género, parece interesante por cuanto permite señalar ítems con mejor desempeño dentro de la prueba, en el presente estudio para el caso de las mujeres. Entre ellos se evidencia un mejor desempeño para los reactivos de conocimiento "Dependiendo de la situación utilizo diferentes técnicas" (p-valor 0,006); planeación "Establezco mis propias metas antes de comenzar una clase" (p-valor 0,047), "Me cuestiono acerca del material que voy a utilizar en la clase" (p-valor 0,002) y "Tiempo para lograr mis metas de aprendizaje" (p-valor 0,028); monitoreo "Superviso periódicamente si estoy cumpliendo mis objetivos, mientras estoy enseñando" (p-valor 0,049), y "Generalmente reviso qué tanto han comprendido mis estudiantes el tema, mientras estoy enseñando" (p-valor 0,001); y evaluación "Me hago preguntas acerca de si he considerado todas las técnicas posibles, después de dar una clase" (p-valor 0,026).
Conclusiones
Dado que el conocimiento metacognitivo de los docentes en educación superior sigue siendo un área de investigación que se ha estudiado relativamente poco, es muy importante abrir el debate científico en este campo, señalando que para el inventario de conciencia metacognitiva para el docente (metacognitive awareness inventory for teachers, MAIT) se reconocen adecuados valores psicométricos con medidas del alfa de Cronbach que van desde 0,880 a 0,852 (Mai, 2015), hasta 0,830 (Ghonsooly, Khajavy y Mahjoobi, 2014), incluyendo versiones más cortas de la prueba (MAIT-18) entre las que se destaca el reporte de un alfa de Cronbach de entre 0,80 y 0,86 para el caso del estudio realizado en Finlandia (Kallio et ál., 2017).
Se considera que el nivel de conciencia que pueda alcanzar el maestro, en relación con su conocimiento y regulación metacognitiva, puede tener importancia en el marco de la sociedad contemporánea y de la escuela diversa e inclusiva propia del ingreso al tercer milenio, en la que los estudiantes se diferencian no tanto en su capacidad, como en sus preferencias y estilos. Frente a este reto se requiere un maestro capaz de liderar una enseñanza en perspectiva de una metacognición adaptativa, que les brinde a los estudiantes las herramientas para poder monitorear con más eficiencia su aprendizaje. Así se considera que puede existir influencia directa en la posibilidad de direccionar una enseñanza meta-cognitiva hacia la formación de estudiantes capaces de un actuar metacognitivo, al desempeñarse como agentes de su propio aprendizaje.
Para futuras investigaciones sobre la conciencia metacognitiva de los docentes, es importante establecer además de diferencias por área de dominio y género, nuevos análisis que permitan establecer relaciones entre estas variables como la edad, el nivel de formación y los años de experiencia profesional del docente. Asimismo, sería ideal llevar a cabo análisis factorial confirmatorio de los valores estadísticos de la prueba para los docentes, a fin de establecer posibles diferencias culturales. De igual forma, es importante empezar a realizar estudios enfocados en la evaluación de la conciencia metacognitiva, en docentes en formación desde sus primeros años de carrera, como un aporte al desarrollo transversal del conocimiento y la regulación de la metacognición en el marco de la formación docente.
Se debe ahondar, en próximos estudios, en los hallazgos en relación con las diferencias en cuanto al género, y a las de dominio, dado que resultados con muestras más grandes pueden contribuir a afianzar la revisión del currículo y de los objetivos de formación de las nuevas generaciones de maestros.