Artículo by wilson torres

INCIDENCIA DEL GÉNERO EN LA FORMULACIÓN DE METAS Wilson E. Torres Sánchez1 Efraín Chiguasuque Bello2 Diego Mauricio Chaparro Avellaneda3 Resumen La presente investigación busca comparar y buscar diferencias en estudiantes en cuanto al género, masculino y femenino, en la formulación de metas al trabajar en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, bajo la mediación de un ambiente computacional. Esas metas se desarrollan en tres momentos, en donde el estudiante tiene la oportunidad inicialmente de planteársela, y otros dos momentos en donde puede ajustarla antes de realizar la evaluación. Para tal fin se diseño una pieza de software que presenta un ambiente sobre la resolución de problemas en triángulos rectángulos que maneja principalmente tres módulos: Teoría, Entrenamiento y Evaluación. La población con la cual se desarrollo la investigación fue con estudiantes de una Institución Educativa Oficial de la Localidad de Suba y específicamente la muestra la conformaron 87 estudiantes de grado 11. Los resultados se sometieron a un estudio estadístico. Palabras Claves: Metas, autorregulación, solución de problemas, género. INTRODUCCIÓN La razón principal de la investigación fue indagar sobre la existencia de diferencias significativas en el planteamiento de metas desde el género, masculino y femenino, al solucionar problemas de triángulos rectángulos. Para estudiar este aspecto con mujeres y

Magister en Tecnologías de la Información y la Comunicación Aplicadas a la Educación. Magister en Tecnologías de la Información y la Comunicación Aplicadas a la Educación. 3 Magister en Tecnologías de la Información y la Comunicación Aplicadas a la Educación. 2

hombres, se desarrollo un ambiente computacional que les permitía a los estudiantes plantearse una meta inicial y ajustarla en dos momentos más, uno una vez terminado de contestar una prueba de entrada y otro antes de realizar la evaluación. El ambiente computacional manejaba tres módulos, uno de teoría, el cual podía consultar el estudiante en cualquier momento, menos en la evaluación, el otro el de entrenamiento, y finalmente el de evaluación. A nivel teórico se puede decir que el eje central de la investigación fue el planteamiento de metas académicas, a través de esto de desarrolló la misma, relacionando estas metas con la autorregulación y aspectos inherentes a esta como la motivación. De igual forma se tuvo en cuenta la teoría de géneros y de los ambientes computacionales. POBLACIÓN La institución educativa en la cual se dio la implementación de la investigación fue el colegio GERARDO MOLINA RAMÍREZ de carácter oficial, ubicado al occidente de la ciudad en la localidad once de Suba. La población de estudio estuvo conformada por estudiantes de grado Undécimo de la institución, los cuales socio-económicamente están ubicados en estratos 2 y 3 en edades que oscilan entre los 15 y los 18 años. La muestra fue tomada con 87 estudiantes de los tres cursos que conforman los grados Undécimo, en los cuales se ubicaban hombres y mujeres indistintamente, ya que el proceso de recolección de información no exigía dividir los géneros. PROBLEMA O NECESIDAD Se plantearon tres preguntas problema apuntando al planteamkiento, alcance y ajuste de las meta por parte del estudiante.

¿Existe diferencia entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto a la formulación de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional?

¿Existe diferencia entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto al alcance de las metas propuestas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional?

¿Existe diferencia entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto al ajuste de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional?

OBJETIVOS DE LA EXPERIENCIA -

Estudiar la relación existente entre el género y las metas que se plantean los estudiantes al solucionar problemas de triángulos rectángulos en un ambiente computacional.

Diseñar un ambiente computacional que trabaje el planteamiento de metas en cuanto a la cantidad de problemas que puede desarrollar un estudiante en una evaluación en un entorno que también tenga un entrenamiento previo y una teoría que el estudiante pueda consultar.

Estudiar en el ambiente computacional la relación entre el género y las metas propuestas en la solución de problemas de triángulos rectángulos.

ESTADO DEL ARTE O MARCO TEÓRICO 

Las metas Académicas

Una meta académica se puede definir como un “algo” que se traza un individuo para alcanzar un objetivo inicial; estas están determinadas, en parte, por el concepto que él tiene sobre su capacidad (autoconcepto). Para Maldonado (2004), una meta se define como un estado de equilibrio en un sistema. Quintero, Sanabria, López, et al. (2006), dicen que las metas permiten determinar la evolución del proceso de aprendizaje y los logros alcanzados.

Hellín (2007) dice que una meta son aquellas representaciones

mentales realizadas por los individuos,

de los diferentes objetivos propuestos en un

ambiente de logro y que resultan asumidos para guiar el comportamiento, la afectividad y la cognición en diferentes situaciones ya sean cognitivas, académicas, personales o actitudinales. A lo largo de los últimos años, diferentes autores han tratado de dividir las metas académicas de diferentes formas, sin embargo, todas ellas caben en dos grandes grupos. El primero de ellos es donde se ubican las metas de aprendizaje, también llamadas metas centradas en la tarea o metas de dominio; y el segundo es donde se ubican las metas de rendimiento, también llamadas metas centradas en el “yo” (Nicholls, 1984), o metas de ejecución (Ames, 1992a; Ames y Archer, 1988). De acuerdo a Harter (1981), citado por González, Cabanach, Núñez, et al. (1996), Las metas de aprendizaje mueven al individuo por el deseo de dominio, la curiosidad, la preferencia por el reto y interés por aprender; todo esto está ligado con la motivación intrínseca; mientras que las metas de rendimiento se

mueven por la motivación

extrínseca, como la obtención de notas, recompensas, juicios positivos, motivación

constante de padres y profesores, y evitación de todo tipo de valoraciones negativas. Así, mientras que algunas personas ante nuevos retos se mueven por un deseo interno de información y curiosidad, el cual es dominado por la preferencia ante el nuevo reto, o también un notorio interés por aprender, otras se sienten orientadas hacia la constante de metas extrínsecas como la adquisición de evaluaciones extraordinarias, juicios de valor en forma positiva, recompensas materiales o físicas y aprobación de superiores en su rango. Según González, Tourón y Gaviria (1994), citados por Torres y Guerra (2003), Las metas de rendimiento y aprendizaje se pueden establecer como intrínsecas y extrínsecas (ante una determinada asignatura podemos decidir si queremos aprender, saber más sobre ella, interesarnos por sus contenidos, ampliar nuestro conocimiento que serían metas intrínsecas, o sólo queremos aprobar, o sacar una buena nota, o sacar mejor nota que los demás, que serían metas extrínsecas). A continuación se presenta una Taxonomía de las metas realizada por Torres y Guerra (2003): Taxonomías de metas Intrínsecas Metas de aprendizaje (learning goal) (Dweck, 1986; Dweck y Leggett, 1988; Elliott y Dweck, 1988; Hayamizu, Ito y Yoshizaki, 1989) Metas centrada en la tarea (task involved) (Nicholls, 1984) Metas de tarea (task goal) (Anderman y Midgley, 1997; Maher y Midgley, 1991; Middleton y Midgley, 1997) Metas de dominio o desafío (mastery goal) (Ames, 1992; Ames y Archer, 1988; Elliot, 1997; Elliot y Church, 1997; Elliot y Harackiewicz, 1996; Friedel, Hruda y Midgley, 2001; Pintrich y Schunk, 1996)

Extrínsecas Metas de rendimiento o ejecución (performance goal) (Dweck, 1986; Dweck y Leggett, 1988; Elliott y Dweck, 1988; Hayamizu, Ito yYoshizaki, 1989) Metas centrada en el yo (ego involved) (Nicholls, 1984) Meta de ejecución o rendimiento (performance goal) (Anderman y Midgley, 1997; Maher y Midgley, 1991; Middleton y Midgley, 1997) Metas de rendimiento o ejecución (performance goal) (Ames, 1992; Ames y Archer, 1988; Elliot, 1997; Elliot y Church, 1997; Elliot y Harackiewicz, 1996; Friedel, Hruda y Midgley, 2001; Pintrich y Schunk,1996)

Tabla 1. Taxonomía en contexto de logro realizada por Torres y Guerra (2003).



La resolución de problemas

Un problema es una situación que ubica a quien lo resuelve ante la necesidad de desplegar su actividad cognitiva en un intento de búsqueda de estrategias, de elaboración de conjeturas y toma de decisiones, (Azcue, Diez, Lucanera et al., 2006). Para que exista un problema debe haber una cuestión a solucionar, un cierto grado de motivación para buscarla y no debe ser evidente una estrategia inmediata para ello (Oñorbe y Sánchez, 1996). Ballestero (2002), dice que la solución de problemas es un complejo constructo, y que cumple el doble y poderoso papel de aliado y/o enemigo en materia de enseñanza, ya que interfiere directamente en los procesos de enseñanza-aprendizaje, y por tanto en los niveles de desarrollo alcanzados por el alumno. Para Stanic y Kilpatric (1988), a lo largo de los años los términos “problema” y “resolución de problemas”, principalmente desde la Matemática, han tenido diferentes significados, tales como: resolver problemas como contexto, es decir como vehículos al servicio de otros; resolver problemas como habilidad, tales como se hace en la matemática recreativa o los problemas de olimpiadas matemáticas; y por último resolver problemas es “hacer matemática”. Para Alonso y Martínez (2003) La Resolución de problemas es un objetivo general en la enseñanza de la Matemática, ya que ésta se justifica por su aplicación y utilidad en la vida real. Generalmente, para resolver un problema se necesitan de una serie de pasos o heurísticas que, así sea inconscientemente, un individuo debe tener en cuenta para llegar a la posible solución del mismo. Una primera estrategia fue la que enuncio George Polya (1945); él creó un método de cuatro pasos para resolver problemas, los cuales son: 1.

Entender el problema., 2. Configurar un plan, 3. Ejecutar el plan, y 4. Examinar la solución. 

El aprendizaje visto desde la perspectiva de los géneros

Se entiende por género como la identidad generada por el rol sexual de las personas. No se nace hombre o mujer, es la sociedad la encargada de convertir a cada uno de los seres en hombres y mujeres a través de la socialización. Es aquí donde cada persona va interiorizando comportamientos que adquiere a través de la selección de su nombre, de la forma de vestir, del juego que desempeña cuando niño, entre otras expresiones afectivas. Salazar, Hidalgo y Álvarez (2008), referenciado a Barreto Puyana (1996, p 26). Se ha establecido científicamente que a nivel cerebral se pueden establecer diferencias entre los hombres y las mujeres. Monteverde (2004) también establece algunas comparaciones entre hombres y mujeres que se pueden observar en la siguiente tabla:

HOMBRES

MUJERES

Son más impulsivos.

Están más capacitadas para ser más puntuales.

Son menos ordenados.

Están más capacitadas para vivir el orden.

Tienen mayores dificultades para concentrarse en los estudios.

Están más capacitadas para ser más constantes en su trabajo.

Tienen mayores dificultades para manifestar Y, sobre todo, expresan mucho mejor sus sus emociones. emociones. Perciben mejor el espacio y el lugar que ocupan los objetos.

Los superan en sentido artístico.

Parece que las superan en razonamiento abstracto (llevar algo real a algo simbólico representado por signos).

Los superan en las tareas en las que interviene el dominio del lenguaje.

Las superan en la capacidad de formular proyectos a largo plazo.

Los superan en capacidad de concentración

Las superan en fuerza física y velocidad.

Los superan en delicadeza en el trato.

Se quedan atrás en destrezas verbales (lengua, literatura e idiomas).

Son más capaces de comprender...

Sufren en una alta proporción problemas de aprendizaje y disciplina.

De explicarse...

Son más inquietos que las niñas.

De verbalizar... ..los aspectos emocionales de una relación.

Les cuesta mantener la atención durante mucho tiempo. Maduran más lentamente.

Los superan en la capacidad para conocer a las personas.

Tardan más tiempo en aprender a controlar Ellas maduran intelectualmente antes que sus impulsos. los varones. Tabla 2. Paralelo de características entre hombres y mujeres realizado por Monteverde.

METODOLOGÍA. La Población escogida fue un grupo de estudiantes de grado undécimo del Colegio Gerardo Molina Ramírez de Bogotá, Colombia. La muestra fue de 87 estudiantes, El software utilizado estaba dividido en tres partes: un módulo de Teoría, otro de Entrenamiento y el último de Evaluación. Para el análisis estadístico se utilizaron entre otras, la prueba Anova, la prueba t y análisis de correlación. Las hipótesis planteadas fueron: Ho1: No Existen diferencias significativas entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto a la formulación de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional. Ho2: No Existen diferencias significativas entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto al alcance de las metas propuestas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional. Ho3: No Existen diferencias significativas entre estudiantes de género femenino y masculino en cuanto al ajuste de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional. Ha1: Los estudiantes de género masculino se plantean metas más altas que las estudiantes de género femenino, pero esto no influye en la obtención de buenos resultados de forma significativa comparando los dos grupos. Ha2:

Los estudiantes de género masculino se dedican un menor tiempo al trabajar en el ambiente computacional que las estudiantes de género femenino, pero esto no incide en buenos o bajos resultados de ellos con respecto a ellas o viceversa. Respecto a las variables, estas fueron la atributiva Género, que actúa como independiente, y las dependientes planteamiento de la meta, alcance de la meta y resultado de la evaluación. 

TIPO DE INVESTIGACIÓN

Esta es de tipo Correlacional, ya que de acuerdo a lo que dice Reyes (2008), este tipo de estudios tiene como propósito medir el grado de relación que exista entre dos o más conceptos o variables (en un contexto en particular). Los estudios correlacionales miden las dos o más variables que se pretende ver sí están o no correlacionadas en los mismos sujetos y después se analiza la correlación. 

Etapas

De acuerdo a la estructura definida para la experimentación, se propone el siguiente conjunto de procesos que el estudiante llevará a cabo durante su experimentación con el software: características y presentación general del software, Registro del estudiante en el sistema mediante previa asignación de código, Fijación Meta Inicial sobre problemas, Prueba diagnóstica sobre 12 preguntas, Ajuste de meta, Módulos de Teoría y de Entrenamiento, nuevo ajuste de meta, y finalmente el Módulo de Evaluación que tiene 20 problemas.

RESULTADOS En primera instancia, se observa el trabajo con la Respecto a la variable Planteamiento de la meta: PREGUNTA

VARIABLE

TIPO DE META

DIFERENCIAS GÉNERO

¿Existe diferencia entre hombres y mujeres en cuanto a la formulación de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional?

Planteamiento de la meta

Meta Inicial (Primer momento)

Si son significativas

Meta intermedia (segundo momento)

No son significativas

Meta Final (tercer momento)

No son significativas

Tabla 3. Confrontación primera pregunta de investigación respecto a la variable Planteamiento de la Meta.

Con respecto a esta variable se encontró que las diferencias son significativas al plantearse la meta inicial entre los géneros. Se observó que los hombres se plantearon una meta inicial más alta que las mujeres; esto pudo indicar que los hombres fueron más impulsivos al momento de plantearse una meta, en otras palabras las mujeres fueron más mesuradas. En esta parte se confirma la teoría de Monteverde (2004) que argumenta que los hombres son más impulsivos y Amaya (2006) dice que son más arriesgados. Siguiendo con la variable Planteamiento de la Meta (PM), esta evidencia diferencias significativas en el planteamiento de la meta inicial entre hombres y mujeres, ya que como se puede observar en los resultados los hombres se plantean más altas que las mujeres, ellos son más “atrevidos” mientras que ellas podrían ser más “mesuradas”. Esta estrategia le funcionó más a ellas que a ellos, ya que para el planteamiento de las metas posteriores ellas fueron incrementando de acuerdo a su entrenamiento y monitoreo de sus

capacidades, mientras que ellos se fueron dando cuenta que no era pertinente el plantearse metas tan altas, luego de plantearse la meta final se observó que los dos grupos tendieron finalmente a equilibrarse. PREGUNTA

VARIABLE

DIFERENCIAS GÉNERO

¿Existe diferencia entre hombres y mujeres en cuanto al ajuste de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional?

Ajuste de la meta

No son significativas

Tabla 4. Confrontación segunda pregunta de investigación respecto a la variable Ajuste de la Meta.

Respecto a la variable ajuste de la meta no se evidenciaron diferencias significativas entre los géneros, sin embargo cabe aclarar que confrontando las variables planteamiento de la meta y ajuste de la meta, se pudo certificar que mientras las mujeres van subiendo en el ajuste de la meta, los hombres van bajando en sus pretensiones. PREGUNTA

VARIABLE

DIFERENCIAS GÉNERO

¿Existe diferencia entre hombres y mujeres en cuanto al alcance de las metas propuestas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional?

Alcance de la meta

No son significativas

Tabla 5. Confrontación tercera pregunta de investigación respecto a la variable Alcance de la Meta.

Respecto a esta pregunta y su variable respectiva, se pudo evidenciar que los dos géneros no alcanzaron la meta finalmente propuesta, además que la diferencia entre la meta y el logro fue igual en los dos grupos. A pesar que hay diferencias significativas en cuanto al alcance de la meta en cada uno de los géneros, ninguno de los dos logró establecer diferencias significativas respecto al otro, además por que la diferencia de la meta y el logro en los dos fue el mismo, de casi 5 problemas. Se podría decir que los dos grupos se trazaron metas muy altas que finalmente no pudieron lograr. Veamos un poco

más con los resultados esta parte, como cada problema valía un punto, cada grupo se trazó responder bien en la meta final cerca de 14 problemas y solo pudo realizar esto en 9 aproximadamente. CONCLUSIONES En primera instancia, se validan dos de las tres hipótesis nulas que se plantearon al comienzo de la investigación. La única que no se validó fue la primera hipótesis Ho1, no Existen diferencias significativas entre hombres y mujeres en la formulación de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional. Esta no se validó debido a que al plantearse la meta inicial si se evidenciaron diferencias significativas entre los géneros. Respecto a la segunda hipótesis nula Ho2, no existen diferencias significativas entre hombres y mujeres en el ajuste de metas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional. Se pudo evidenciar que en cuanto al ajuste de la meta no se arrojan estadísticamente diferencias entre los géneros, pero también se pudo observar que las mujeres fueron más mesuradas “autorreguladas” que los hombres. Así mismo respecto a la tercera hipótesis nula Ho3, no Existen diferencias significativas entre hombres y mujeres en cuanto al alcance de las metas propuestas en la resolución de problemas de triángulos rectángulos, mediados en un ambiente computacional. Cabe anotar que aunque no existieron diferencias entre los géneros, los dos no alcanzaron la meta final planteada, más adelante se profundizará más al respecto. Respecto a la Hipótesis Alternativa Ha1: Los estudiantes de género masculino se plantean metas más altas que las estudiantes de género femenino, pero esto no influye en la

obtención de buenos resultados de forma significativa comparando los dos grupos; esta se confirma en el planteamiento de la meta inicial. Respecto a la Hipótesis Alternativa Ha2: Los estudiantes de género masculino se dedican un menor tiempo al trabajar en el ambiente computacional que las estudiantes de género femenino, pero esto no incide en buenos o bajos resultados de ellos con respecto a ellas o viceversa. Esta no se confirmó, ya que significativamente hablando los hombres y las mujeres se demoraron tiempos similares al trabajar en el software. Cabe mencionar, que respecto a otros aspectos como resultado de la evaluación, eficacia en el entrenamiento, resultado de la prueba diagnóstica, entre otros. Se pudo constatar que no hay grandes diferencias entre los géneros. Lo anterior evidencia la igualdad de condiciones que tienen las mujeres respecto a los hombres al afrontar esta clase de problemas. DIFICULTADES No se tuvo dificultad de relevancia que afectara el proceso. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS. Ausubel, D.P.; Novak, J.D. y Hanesian, H. (1983). Psicología Educativa. México: Trillas. Ballestero Madorrán, S. (2002) Resolución de problemas y motivación en espacios virtuales. Propuesta de una línea de investigación. Universidad de Salamanca. Behrens, L. T. y Vernon, P. E. (1978): "Personality Correlates of Over-Achievement and Under-Achievement", en British Journal of Educational Psychology, 48, pp. 290-297.

Camacho Fernández, M. (2006) La autorregulación para el aprendizaje y el género. UAEM Chi, Michelene T.H., Glaser, R. (1980) The Measurement od Expertise: Analysis of the Development of Knowledge and Skill as a Basis for Assessing Achievement, en Baker, E., y Quelmalz, E. (eds). Educational Testing and Evaluation: Design Analysis, and Policy. Beverly Hills: CA: SAGE Publications. De la Fuente Arias, J. (2002) Escritos de psicología. Perspectivas recientes en el estudio de la motivación: la teoría de la orientación de la meta. Universidad de Almería. 6: 72-84. Dweck, C.S. (1986). Motivational process afecting learning. American Psychologist, 41(10), 1040-1048. Dweck, C.S. y Leggett, E. (1988). A socialcognitive approach to motivation and personality. Psychological Review, 95, 256-273. Flores Bernal, R. (2004) Representaciones de género de profesores y profesoras de matemática, y su incidencia en los resultados académicos de alumnos y alumnas. Recuperado desde: www.rieoei.org. Fox, E. y Riconscente, M. (July 24th, 2008) Metacognition and Self-Regulation in James, Piaget,

and

Vygotsky.

Educative

Psychological

Review

20:373–389.

DOI

10.1007/s10648-008-9079-2 Garavalia, L. S, Scheuer, D. A. y Carroll, C. A. (2002) Comparative analysis of first- and third-year pharmacy students’ perceptions of student-regulated learning strategies and motivation. Universidad de Missouri-Kansas City, Kansas City.

González Cabanach, R., Valle Arias, A., Piñeiro Aguín, I., Rodríguez Martínez, S. Núñez, J. y Pérez, C. (1996). Una aproximación teórica al concepto de metas académicas y su relación con la motivación. Psicothema, 8 (1), 45-61. _________________ (1999) El ajuste de los estudiantes con múltiples metas a variables significativas del contexto académico. Psicothema, Vol. 11, nº 2, pp. 313-323. _________________ (2003) Multiple goals, motivation and academic learning. British Journal of Educational Psychology (2003), 73, 71–87. _________________ (October 2003) Cognitive, motivational, and volitional. Research in Higher Education, Vol. 44, No. 5. Lanz, M. Z. (2006) Aprendizaje autorregulado: el lugar de la cognición, la metacognición y la motivación. Estudios pedagógicos v.32 n.2 XXXII Nº2: 121-132. Norman, D.A. (1978), Notes toward a theory of complex learning. En: Lesgold, A.M., Pellegrino, J.W., Fokkema, S.D. y Glaser R. (Eds.) Cognitive Psychology and Instuction. New York; Plenum Press. Núñez, J.C., González-Pineda, J.A., García, I. y González-Pumariega, S. (1996). Motivación en el ámbito universitario: concepto de inteligencia, metas de estudio, elección de tareas y aproximaciones al aprendizaje. Revista de Educación, 310, 337-360. Nuria Gil, I., Blanco Nieto, L. J., Guerrero Barona, E. El papel de la afectividad en la resolución de problemas matemáticos. Universidad de Extremadura. Revista de Educación, 340. Mayo-agosto 2006, pp. 551-569.

Postigo, Y., Pérez Echeverría, M. d. P. y Sanz, Á. Un estudio acerca de las diferencias de género en la resolución de problemas científicos. Departamento de Psicología Básica. Universidad Autónoma de Madrid. 28049 Quintero Suárez, V., Sanabria, R., Bayardo, L., López Vargas O., y otros. (s.f.) La autorregulación como mecanismo de evaluación en el área de tecnología e informática. Bogotá. Sherman, J. W., LEE, A. Y., Bessenoff, G. R. y Frost, L. A. (1998) Stereotype Efficiency Reconsidered: Encoding Flexibility Under Cognitive Load, en: Journal of Personality and Social Psychology, 75, 589-606. Stanic, G. y Kilpatrick, J. (1989), Historical perspectives on problem solving in the mathematics curriculum. In: R. Charles y Silver (Eds.) The teaching and assesing of mathematical problem solving, pp.1-22 Reston, VA: National Council of Teachers of Mathematics. Torrano F., González, M. C. (2004). El aprendizaje Auterregulado: Presente y futuro de la investigación, Revista Electrónica de Investigación Psicoeducativa, 2(1), 1-34., España: Universidad de Navarra, Departamento de educación. Vygotskii, L.S. (1977). Pensamiento y Lenguaje. Buenos Aires: La Pléyade. Vygotskii, L.S. (1979). El desarrollo de los procesos psicológicos superiores. Barcelona: Critica. Weiner, B. (1986). An attributional theory of motivation and emotion. Nueva York: Springer Verlag.

Winters, F., Greene J. y Costich, C. (July 30th, 2008) Self-Regulation of Learning within Computer-based

Learning

Environments:

Critical

Analysis.

Educative

Psychological Review 20:429–444 DOI 10.1007/s10648-008-9080-9. Wolters, C., Pintrich, P. R. y Karabenick, S. A. Assessing Academic Self-Regulated Learning University of Houston University of Michigan Eastern Michigan University Wu-Chuan Li, Ch. Huey-Wen, Ch. (April 1st, 2000) Influences of cognitive style and training method on training effectiveness. Computers y Education No.37, 38 pp. 11–25. Taiwan: People’s Republic of China Received. Zimmerman. B.J. y Martínez-Pons, M. (1986): Development for a structure interview for assessing student use of self-regulated learning-strategy. American Educational Research Journal, 23, 614-628.