Clasificación y justificación de estrategias de Microlearning siguiendo los modelos ADDIE y SAMR en la enseñanza de matemáticas para promover el autoaprendizaje en aspirantes a carreras de ingeniería

Resumen

En el contexto educativo contemporáneo, el Microlearning emerge como una estrategia pedagógica efectiva para fomentar el autoaprendizaje en estudiantes, especialmente en disciplinas altamente demandantes como las matemáticas, cruciales para carreras de ingeniería. Sin embargo, su implementación requiere un diseño estructurado y una integración tecnológica adecuada. Este estudio propone una clasificación de tareas de Microlearning y su justificación a partir de los modelos ADDIE y SAMR, con el objetivo de optimizar su impacto en el aprendizaje matemático, en aspirantes a ingresar a carreras de ingeniería. A través de una metodología mixta, se analizan diferentes tipos de tareas de Microlearning y su alineación con las fases del modelo ADDIE (Análisis, Diseño, Desarrollo, Implementación y Evaluación) y los niveles de integración tecnológica del modelo SAMR (Sustitución, Aumento, Modificación y Redefinición). Los resultados muestran que una planificación instruccional basada en ADDIE permite diseñar tareas estructuradas y adaptadas a las necesidades de los estudiantes del curso de ingreso, mientras que la aplicación del modelo SAMR favorece una transformación progresiva del aprendizaje mediante el uso de tecnología. Se identifican tareas de Microlearning, como el uso de ejercicios interactivos, estrategias de juegos, simulaciones, cuestionarios adaptativos, videos y otros re-cursos audiovisuales breves con retroalimentación automatizada. La investigación contribuye al campo de la educación matemática proporcionando un marco de referencia para la implementación efectiva de estrategias de Microlearning en entornos académicos, con el fin de fortalecer el autoaprendizaje y mejorar el rendimiento de los aspirantes a carreras de ingeniería. Las encuestas realizadas a los estudiantes, revelan que las tareas de Microlearning que integran elementos de gamificación, videos y actividades interactivas tienen un impacto significativo en el autoaprendizaje y la retención del conocimiento matemático.