Actividades mediadas por ordenador para el mantenimiento de la atención y la emoción en la clase ELE online

María Cecilia  Ainciburu

doi:10.17533/udea.lyl.n82a03

Autores/as

María Cecilia Ainciburu Universidad de Siena / Universidad de Nebrija https://orcid.org/0000-0003-4084-9909

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.lyl.n82a03

Palabras clave:

didáctica mediada por ordenador, atención, emoción, clases online, ELE

Resumen

En esta investigación examinamos los resultados de la integración de actividades mediadas por ordenador en las clases de ELE en línea. Cien estudiantes italianos de ELE tomaron clases basadas en dos protocolos: uno, a través de videoconferencia y, otro, en el que las actividades eran interactivas. Las variables atención y emoción las investigamos mediante cuestionarios y otros datos objetivos, como la ausencia del micrófono o la webcam, y las triangulamos con las puntuaciones de un examen de certificación. El protocolo modificado fue mayormente eficaz para mantener el nivel de atención y fomentar la empatía en el grupo.

|Resumen

= 355 veces | PDF

= 432 veces| | HTML

= 0 veces|

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

María Cecilia Ainciburu, Universidad de Siena / Universidad de Nebrija

Profesora titular part-time de la Universidad Nebrija (España), donde ha coordinado el período de investigación tutelada del Programa de Doctorado en Lingüística Aplicada a la Enseñanza de ELE. Tiene experiencia formativa en posgrado, para el que ha tutelado trabajos de investigación (trabajos de fin de master, DEA y tesis doctorales). Ha participado en proyectos de investigación y elaboración de materiales en Italia, España y Alemania, relacionados con la adquisición y el aprendizaje del español como lengua extranjera, con especial atención a alumnos universitarios. Edita la Revista Nebrija de Lingüística Aplicada a la Enseñanza de Lenguas.

Citas

Anderson, P. (2002). Assessment and Development of Executive Function (EF) During Childhood. Child Neuropsychology, 8, 71-82.

Anderson, P. J. (2008). Towards a Developmental Model of Executive Function. In V. Anderson, R. Jacobs, & P. J. Anderson (Eds.), Executive Functions and the Frontal /Lobes: A Lifespan Perspective (pp. 3-22). Psychology Press.

Anderson, P. J. & Reidy, N. (2012). Assessing Executive Function in Preschoolers. Neuropsychology Review, 22(4), 345-360.

Baddeley, A. D. (1986). Working Memory. Oxford University Press.

Bangert-Drowns, R. L. & Pyke, C. (2001). A Taxonomy of Student Engagement with Educational Software: An Exploration of Literate Thinking with Electronic text. Journal of Educational Computing Research, 24(3), 213-234. http://dx.doi.org/10.2190/0CKM-FKTR-0CPF-JLGR

Bembich, C. & Paoletti, G. (2016). Un corso blended per i Percorsi Abilitanti Speciali. Percezione di utilità e distraibilità nell’uso delle risorse. QuaderniCIRD, 12, 315-330. doi: 10.13137/2039-8646/13297

Bruner, J. S. (1975). The Ontogenesis of Speech Acts. Journal of Child Language, 2(1), 1-19. https://doi.org/10.1017/S0305000900000866

Cárdenas Valencia, C. A. & Castañerda Patiño, J. C. (2020). Análisis de señales bioeléctricas como respuesta a estímulos asociados a la mediación pedagógica: estudio piloto. Revista Boletín Redipe, 9(5), 199-208. https://doi.org/10.36260/rbr.v9i5.988

Cataldo A. (2015) Limitaciones y oportunidades del Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM). Infonor 2012, 1-6.

Da Costa, R. L., Borges, M. S., & Da Silva, L. M. (2020). Evasão estudantil: Processos de abandono de cursos técnicos a distância. Revista de Educação, Ciência e Cultura, 25(2), 173-186.

Davis, F. D. (1989), Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. http://dx.doi.org/10.2307/249008

D’Mello, S., Picard, R. W., & Graesser, A. (2007). Toward an Affect-Sensitive AutoTutor. IEEE Intelligent Systems, 22(4), 53-61. https://doi.org/10.1109/MIS.2007.79

Fearnley, M. R., & Amora, J. T. (2020). Learning Management System Adoption in Higher Education Using the Extended Technology Acceptance Model. IAFOR Journal of Education, 8(2), 89-106. https://doi.org/10.22492/ije.8.2.05

Hsueh-Chao, M. H. & Nation, P. (2000). Unknown Vocabulary Density and Reading Comprehension. Reading in a Foreign Language, 13(1), 403-430. https://www.semanticscholar.org/paper/Unknown-vocabulary-density-and-reading-Hu-Nation/c9d67579b0ea5b638d12939c1824f26dfb01a8fa

Marina, J. A. (2010). La competencia de emprender. Revista de Educación, 351, 49-71.

Miyake, A., Friedman, N. P., Emerson, M. J., Witzki, A. H., Howerter, A., & Wager, T. D. (2000). The Unity and Diversity of Executive Functions and their Contributions to Complex «Frontal Lobe» Tasks: A Latent Variable Analysis. Cognitive psychology, 41(1), 49-100. https://doi.org/10.1006/cogp.1999.0734

Mora-Teruel, F. (2013). Neuroeducación. Solo se puede aprender lo que se ama. Alianza.

Mota, S., & Picard, R. W. (2003). Automated Posture Analysis for Detecting Learner's Interest Level. In 2003 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop (pp. 49-49). IEEE.

Neji, M., & Ammar, M. B. (2007). Agent based Collaborative Affective e Learning Framework. Electronic Journal of e-Learning, 5(2), 123-134. http://www.ejel.org/

Pimperton, H., & Nation, K. (2010). Understanding Words, Understanding Numbers: An Exploration of the Mathematical Profiles of Poor Comprehenders. British Journal of Educational Psychology, 80(2), 255-268. https://doi.org/10.1348/000709909X477251

Prenkaj, B., Velardi, P., Stilo, G., Distante, D., & Faralli, S. (2020). A Survey of Machine Learning Approaches for Student Dropout Prediction in Online Courses. ACM Computing Surveys (CSUR), 53(3), 1-34.

Real Academia Española. (2001). Interacción. En Diccionario de la lengua española (22.a ed.). https://dle.rae.es/interacci%C3%B3n?m=form

Sesma, H. W., Mahone, E. M., Levine, T., Eason, S. H., & Cutting, L. E. (2009). The Contribution of Executive Skills to Reading Comprehension. Child Neuropsychology, 15(3), 232-246. https://doi.org/10.1080/09297040802220029

Sun, Z., Xie, K., & Anderman, L. H. (2018). The Role of Self-Regulated Learning in Students' Success in Flipped Undergraduate Math Courses. The internet and higher education, 36, 41-53. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1096751617304542

Tao Barrios, H., Peña Rodríguez, L. J., & Cifuentes Bonnet (2019). Emociones y procesos educativos en el aula: una revisión narrativa. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, (58), 202-222. https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/index

Cervantes López, M.J., Llanes Castillo, A., Peña Maldonado, A.A. & Cruz Casados, J. (2020). Estrategias para potenciar el aprendizaje y el rendimiento académico en estudiantes universitarios. Revista Venezolana de Gerencia, 25(90), 613-631. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=29063559011

Venkatesh, V. & Davis, F. D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), 186-204. http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926

Winter, J., Cotton, D., Gavin, J., & Yorke, J. (2010) Effective E-Learning? Multitasking, Distractions and Boundary Management by Graduate Students in an Online Environment. Research in Learning Technology, 18(1), 71-83. doi:10.1080/09687761003657598

Wood, E., Mirza, A., & Shaw, L. (2018). Using Technology to Promote Classroom Instruction: Assessing Incidences of On-Ask and Off-Task Multitasking and Learning. Journal of Computing in Higher Education, 30(3), 553-571.

Zelazo, P., Qu, L., & Müller, U. (2005). Hot and Cool Aspects of Executive Function: Relations in Early Development. In W. Schneider, R. Schumann-Hengsteler, & B. Sodian (Eds.), Young Children’s Cognitive Development: Interrelationships among Executive Functioning, Working Memory, Verbal Ability, and Theory of Mind (pp. 71-93). Erlbaum.