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 car...

• Autores: Scorzo, Roxana; Ocampo, Gabriela
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; microlearning; ADDIE; SAMR; Matemáticas; Autoaprendizaje; microlearning; ADDIE; SAMR; mathematics; self-directed learning
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

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.
In the contemporary educational context, Microlearning emerges as an effective pedagogical strategy to foster self-directed learning among students, particularly in highly demanding disciplines such as mathematics, which are crucial for engineering programs. However, its implementation requires a structured design and appropriate technological integration. This study proposes a classification of Microlearning tasks and their justification based on the ADDIE and SAMR models, with the aim of optimizing their impact on mathematics learning for prospective engineering students. Through a mixed-methods approach, various types of Microlearning tasks are analyzed in relation to the phases of the ADDIE model (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation) and the levels of technological integration in the SAMR model (Substitution, Augmentation, Modification, and Redefinition). The results show that instructional planning based on ADDIE allows for the design of structured tasks tailored to the needs of students in preparatory courses, while the application of the SAMR model supports a progressive transformation of learning through technology use. Identified Microlearning tasks include inter-active exercises, game-based strategies, simulations, adaptive quizzes, videos, and other short audiovisual resources with automated feedback. This research contributes to the field of mathe-matics education by providing a framework for the effective implementation of Microlearning strategies in academic settings, aiming to strengthen self-directed learning and improve perfor-mance among engineering program applicants. Student surveys reveal that Microlearning tasks incorporating gamification elements, videos, and interactive activities have a significant impact on self-learning and mathematical knowledge retention.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa