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Introducción
La pandemia por covid-19 marcó un punto de inflexión en la educación, pues desestabilizó los métodos de enseñanza tradicionales y planteó desafíos inesperados (Wang et al., 2022). Este escenario obligó a un gran número de docentes a enfrentar una nueva realidad, a menudo sin una preparación previa adecuada y con poca orientación por parte de las autoridades educativas (Maor et al., 2023). La transición forzada hacia la educación en línea, especialmente para los niños, reveló tanto oportunidades prometedoras, como obstáculos desconocidos (Yu y Zhou, 2022). Esto tuvo implicaciones psicológicas y educativas significativas, incluso un aumento en los niveles de estrés, ansiedad, depresión y descontento académico entre los estudiantes (Barbosa Camacho et al., 2022; Ihm et al., 2021; Jehi et al., 2022), así como un incremento en el agotamiento, el estrés y la presión laboral de los docentes (Iacolino et al., 2023).
Como medida de contención ante las interrupciones generadas por la pandemia, la educación en línea fue ampliamente acogida (Yu y Zhou, 2022). Esta modalidad, aunque crucial durante la crisis, se ha entrelazado con los procesos formales de educación, instaurando el e-learning como el estándar predominante en diversos contextos en el periodo pospandemia (Gupta y Bamel, 2023; Maor et al., 2023). Sin embargo, la dependencia extendida de este modo de enseñanza planteó desafíos significativos para los estudiantes, como la ausencia de orientación directa por parte de los instructores, lo que hizo necesaria la mejora de habilidades sólidas de autorregulación del aprendizaje (Holzer et al., 2021; Lee et al., 2020; Pelikan et al., 2021).
Por otra parte, la enseñanza remota de emergencia, un cambio temporal en la modalidad de enseñanza instigado por la crisis exacerbó las barreras al éxito académico (Hadwin et al., 2022). En el entorno de aprendizaje en línea, la falta de interacción cara a cara dificultó la percepción de expresiones y acciones durante el intercambio, esto transformó el papel del profesor de líder y regulador a participante e instructor del aprendizaje (Xu et al., 2022). Así, la autorregulación del aprendizaje (SRL, por su sigla en inglés) se volvió esencial para el éxito académico en línea, al requerir habilidades de autocontrol en el aprendizaje (Jia, 2022), y la adaptabilidad para afrontar desafíos de manera productiva durante el estudio se convirtió en una característica distintiva del SRL (Hadwin et al., 2022).
Además, la disminución de las horas de contacto debido a los cierres tuvo un impacto adverso en la educación (Reimers et al., 2020). En el aprendizaje en línea, los estudiantes universitarios experimentaron una supervisión reducida por parte de los profesores, lo que pudo haber afectado negativamente el rendimiento académico de aquellos que no pudieron gestionar su tiempo de manera efectiva (Hong et al., 2021).
En este contexto, la retroalimentación, un componente esencial de la enseñanza, fue objeto de críticas significativas durante la pandemia. Wang et al. (2022) argumentan que una retroalimentación adecuada tiene un impacto positivo en el aprendizaje autorregulado, y Callender et al. (2016) sostienen que la retroalimentación individual es quizás la herramienta con mayor potencial para desarrollar la metacognición, ya que promueve la autoconciencia, la autorreflexión, la autoevaluación y la autorregulación.
Es indiscutible la relevancia de incorporar la metacognición y el aprendizaje autorregulado en la educación contemporánea. Estas habilidades fomentan el pensamiento crítico (Gupta y Bamel, 2023) y aumentan la creatividad (Maor et al., 2023); aunque su ausencia puede resultar en niveles más bajos de atención y rendimiento, así como un incremento en los síntomas de depresión, ansiedad y estrés (Demirdogen et al., 2022).
La pandemia por covid-19 ha exacerbado la necesidad de una educación que promueva competencias metacognitivas y la capacidad de autorregulación en los estudiantes, ya que, según Saez Delagdo et al. (2022), “la literatura fundamenta ampliamente la importancia del desarrollo de estrategias de autorregulación para lograr las exigencias académicas en los diferentes niveles de estudio”; hecho que también se evidencia en el estudio de Akyıldız y Kaya (2021). Esta situación ha precipitado una adaptación urgente hacia la enseñanza a distancia, y ha hecho esencial la autogestión del aprendizaje por parte de los estudiantes para el éxito educativo, en un contexto donde el apoyo de los educadores es limitado. Dada la importancia de estos temas, y atendiendo el llamado de Loaiza et al. (2022) para explorar el campo de la metacognición en el contexto pandémico, este artículo corresponde a un mapeo científico para establecer las tendencias en las que se enmarcó la investigación mundial sobre metacognición y aprendizaje autorregulado durante la pandemia por covid-19. Para ello se rastrearon las bases de datos Scopus y Web of Science (WoS), y los resultados se procesaron por medio de la teoría de grafos y herramientas bibliométricas como Bibliometrix, Tree of Science (ToS) y Gephi.
Este documento se encuentra estructurado en tres secciones: la primera detalla la metodología empleada para la obtención, análisis y procesamiento de la información; la segunda presenta el análisis de la red y los clústeres identificados, y finalmente, la tercera expone algunas conclusiones, limitaciones y agenda para futuros estudios.
Metodología
Este trabajo se desarrolla a partir del enfoque de mapeo científico, mediante el cual se utilizan herramientas bibliométricas para visualizar la estructura intelectual, los patrones y las tendencias de un área de conocimiento (Chen, 2017; Leydesdorff, 1987; Noyons et al., 1999). Para ello, se trabaja la teoría de grafos que facilita la construcción de la red cocitación de documentos (Herman et al., 2000).
Selección de los datos
Para efectuar el mapeo científico sobre las investigaciones en metacognición y aprendizaje autorregulado que fueron asociadas a la pandemia por covid-19, se rastrearon las bases de datos Scopus y Web of Science, consideradas las más importantes actualmente (Martín Martín et al., 2018; Pranckut˙e, 2021). En la búsqueda se utilizaron los términos (“metacognition” OR “self-regulated learning”) AND (“covid” OR “pandemic”), y se consideraron como criterios de inclusión aquellos trabajos que involucran estos términos en su título, resumen y palabras clave. No se fijaron parámetros de exclusión como la fecha de publicación, la revista, el área de conocimiento o demás opciones que entrega la base de datos, para garantizar una visión real de la evolución de este campo. A partir de estos criterios, se obtuvieron un total de 474 registros (fecha de consulta 01 de junio de 2023), una vez eliminados aquellos duplicados entre las dos bases de datos (tabla 1).
Procesamiento, análisis y visualización
Para este trabajo se utilizaron herramientas como Bibliometrix (Aria y Cuccurullo, 2017), Tree of Science (Robledo, Zuluaga et al., 2022; Valencia Hernández et al., 2020) y Gephi (Mathieu et al., 2009). De Bibliometrix se empleó la versión 3.1, una herramienta que se encuentra en el software R-Studio, es de uso libre y cuenta con muchas funcionalidades en estudios bibliométricos (Aria et al., 2020); diversas investigaciones la han empleado (Di Vaio et al., 2021; Duque, Trejos et al., 2021; Duque y Oliva, 2022; Homolak et al., 2020; Rodríguez et al., 2022).
Asimismo, se utilizó Tree of Science (ToS) (Robledo, Zuluaga et al., 2022; Valencia Hernández et al., 2020), el cual es un paquete que se fundamenta en la teoría de grafos y permite extraer las referencias de los registros obtenidos en la base de datos y, a partir de ellos, construir la red de cocitaciones de los documentos; entonces, es posible analizar indicadores de citaciones y cocitaciones, los cuales son empleados para identificar y clasificar los documentos mediante la técnica de clusterización (Blondel et al., 2008), y de esta manera, establecer las principales tendencias en las cuales se enmarca la investigación en estos campos. Este paquete ha sido utilizado y validado por diversas investigaciones (Castellanos et al., 2022; Grisales et al., 2023; Hoyos et al., 2022; Hurtado et al., 2023; Mogollón et al., 2022; Robledo, Eider et al., 2022; Torres et al., 2022).
Para la visualización de la red generada a partir de ToS se utiliza la herramienta Gephi (Mathieu et al., 2009), la cual facilita conocer e interactuar con los datos de la red y de todos los documentos que la componen, además, al ser un paquete abierto y de uso libre, se utiliza ampliamente en estudios de enfoque bibliométrico (Donthu et al., 2020; Duque, Meza et al., 2021; Hoyos et al., 2023; Hurtado y Ortiz, 2022; Jacomy et al., 2014; Loaiza et al., 2022; Meier, 2020; Restrepo et al., 2023; Robledo et al., 2023).
Resultados
Según el análisis de la red de cocitaciones de documentos integrada por 1721 nodos (documentos), generada a partir de las referencias de los 474 documentos encontrados en las bases de datos, se identificaron tres clústeres principales en los que se ha centrado la investigación mundial sobre metacognición y aprendizaje autorregulado, durante y después de la pandemia por covid-19. Para reconocer los temas de cada grupo, se construyeron nubes de palabras a partir de las palabras clave, y los títulos de cada documento que integran clústeres (figura 1).
A continuación, se analiza cada agrupamiento, o clúster, con el objetivo de dilucidar los elementos centrales que cada uno abarca.
Clúster 1: educación en línea
En medio de la revolución educativa provocada por la covid-19, la enseñanza en línea ha tomado un mayor protagonismo, y ha demostrado que es una alternativa viable en diferentes contextos para los esquemas de educación tradicional (Maqsood et al., 2021). Esta modalidad presenta ventajas destacables como la flexibilidad horaria y geográfica; pero también plantea desafíos importantes, entre ellos la integración óptima de la metacognición y la creatividad en los entornos de enseñanza en línea (Maor et al., 2023), ya que el éxito del aprendizaje en línea depende mucho más de la capacidad del estudiante, en comparación con el modelo tradicional de aprendizaje (Pogorskiy y Beckmann, 2023).
El aprendizaje en línea aporta la flexibilidad que los estudiantes requieren para adaptarse a las nuevas actividades educativas, lo que a su vez fomenta teóricamente la autorregulación en aprendizaje (Zhang et al., 2021). Maor et al. (2023) determinaron que las lecciones en línea, comparadas con lecciones en el aula, tienden a ser más creativas en términos de fluidez y flexibilidad, aunque no necesariamente en originalidad. Esta diversidad en los métodos de enseñanza y el uso extensivo de técnicas para desarrollar la creatividad de los estudiantes es un testimonio del potencial de la educación en línea.
En este contexto, la autorregulación se vuelve vital para el desempeño académico. Xu et al. (2022) subrayaron la regulación del esfuerzo como un requisito inicial para la autorregulación metacognitiva del comportamiento aprendido. Para prosperar en un entorno en línea de alto nivel de autonomía, es esencial contar con un elevado nivel de autorregulación (Pogorskiy y Beckmann, 2023).
Los estudiantes que poseen habilidades metacognitivas tienen la capacidad de ajustar su aprendizaje al nuevo entorno de enseñanza (Xu et al., 2022). Los profesores deben, por tanto, guiarlos en el desarrollo de un estilo de atribución positivo, establecer los objetivos del curso a un nivel apropiado para el desarrollo cognitivo y las necesidades de los estudiantes, y mejorar su capacidad para predecir e influir en su éxito académico (Dai et al., 2022).
Contrariamente a la educación presencial convencional, el aprendizaje en línea se funda en un modelo de educación libre y distribuida, sin restricciones de ubicación, horario o recursos físicos (He et al., 2022). Esta metodología les exige a los estudiantes una mayor independencia para autogestionar su aprendizaje, lo cual se constituye en un elemento que puede potenciar su rendimiento académico.
El aprendizaje autorregulado también es una herramienta esencial para adaptarse y responder de manera productiva a los desafíos que surgen durante el estudio (Hadwin et al., 2022). La promoción de prácticas de aprendizaje autorregulado que faciliten la adaptación a nuevos contextos y tareas puede ayudar a aliviar el impacto de los factores estresantes derivados de la pandemia por covid-19 en el rendimiento académico (Hadwin et al., 2022). De hecho, se ha demostrado que los estudiantes que poseen altos niveles de aprendizaje autorregulado se adaptan mejor a la educación en línea y su rendimiento académico no se ve significativamente afectado (Yu y Zhou, 2022).
No obstante, es de resaltar que el estancamiento en el desarrollo de habilidades autorreguladas puede tener efectos perjudiciales en el rendimiento académico, a medida que los conceptos se hacen más complejos (Calamlam et al., 2022). Por ello, es pertinente aprovechar la capacidad de los entornos virtuales de proporcionar diversas formas de retroalimentación, las cuales son esenciales para el desarrollo de habilidades que les faciliten a los estudiantes aprender a aprender (Calamlam et al., 2022). Además, la autoeficacia para el aprendizaje autorregulado puede aumentar la utilidad y facilidad de uso percibida por los estudiantes al emplear el aprendizaje en línea (Cui, 2021). En el futuro, se espera que estas estrategias educativas, que se fundamentan en la regulación del aprendizaje y la aplicación de tecnología innovadora, promuevan un mayor desempeño académico y se conviertan en un enfoque educativo ampliamente adoptado, en lugar de los métodos convencionales, como las clases presenciales (An et al., 2022).
Clúster 2: salud mental e inteligencia emocional
La emergencia desatada durante la pandemia por covid-19 ha exacerbado las dificultades que los estudiantes deben superar para lograr el éxito académico, tanto en ambientes de educación en línea como presencial (Hadwin et al., 2022). El nivel de estrés agudo asociado a este episodio de crisis sanitaria global puede disminuir la motivación de los estudiantes y su habilidad para autodirigir su aprendizaje, lo que puede derivar en un rendimiento académico deficiente (Nguyen y Chen, 2023).
El panorama educativo, ya sea digital o tradicional, está repleto de desafíos que nacen de la severidad de los problemas de salud mental, como la ansiedad, los cuales afectan directamente el rendimiento académico de los estudiantes (Weight y Bond, 2022). Esta situación se ha acentuado con la aparición de la pandemia, la cual ha potenciado los niveles de depresión y estrés tanto en docentes como en estudiantes (Barbosa Camacho et al., 2022; Santamaría et al., 2021). En este punto, la inteligencia emocional y la metacognición adquieren relevancia. Albani et al. (2023) subrayan el papel de esa inteligencia en la creación de estrategias académicas, y cómo su capacidad para enfrentar circunstancias estresantes se torna indispensable en épocas de crisis como la pandemia.
Por otro lado, la consciencia metacognitiva ha probado ser útil para permitirles a los estudiantes enfrentar altos niveles de ansiedad generados por la pandemia, situación que ha favorecido un mejor desempeño académico (Pirrone et al., 2022). De igual manera, la metacognición y la autorregulación han mostrado su capacidad para auxiliar a los estudiantes a lidiar con la ansiedad en diversos contextos, a la vez que son implementadas por algunos profesores como una forma de ofrecer apoyo a la salud mental de los estudiantes (Weight y Bond, 2022), y como lo afirman Huntley et al. (2022) las estrategias metacognitivas pueden aliviar la ansiedad de los estudiantes ante pruebas y exámenes, lo que redunda en un mejor rendimiento académico.
La investigación de Wang et al. (2023) muestra que, aunque el desempeño académico de los estudiantes está definido en gran medida por su salud mental, el aprendizaje autodirigido actúa como intermediario entre estos dos factores. Además, la inteligencia emocional y la metacognición les facilita a los docentes manejar el estrés asociado con el trabajo a distancia, lo que a su vez puede mitigar el agotamiento y otros síntomas negativos que resultan de la dificultad para adaptarse a las nuevas modalidades de enseñanza tecnológicamente mediadas (Iacolino et al., 2023).
En este marco, la sociedad muestra su inquietud por dos temas cruciales: la salud mental y el rendimiento académico de los adolescentes (Wang et al., 2023). Asimismo, se ha notado que los estudiantes que fueron instruidos en aprendizaje autodirigido redujeron el impacto negativo de la angustia provocada por covid-19 en su rendimiento académico (Hadwin et al., 2022). Esta mitigación se debe, en parte, a que las personas con buena salud mental son más efectivas en el uso de estrategias de aprendizaje autodirigido (Wang et al., 2023); por consiguiente, es imprescindible proporcionarles a los estudiantes un conjunto de técnicas y estrategias de autorregulación que les ayuden a adaptarse de manera eficiente a los nuevos estresores que emergen tanto en la vida diaria como en el ambiente académico (Hadwin et al., 2022).
Clúster 3: tecnología y educación
La pandemia por covid-19 ha provocado un cambio radical en el sector educativo, y ha impulsado un enfoque renovador y transformativo para reactivar el entorno del aula a través de alternativas digitales (Shahana y Parthiban, 2021). Esto ha exigido que los profesores empleen variadas herramientas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) con el objetivo de facilitar la instrucción a sus estudiantes durante la primera oleada de la pandemia (Christopoulos y Sprangers, 2021).
En medio de esta crisis, plataformas de aprendizaje en línea como Moodle, Google Meet, Google Chat, Zoom, Microsoft Teams, Jamboard, Mentimeter, Skype y Google Classroom se han posicionado como herramientas clave, y han hecho posible una mayor participación activa de los estudiantes (Ahshan, 2021; Chick et al., 2020). Esto marca un hito en la adopción de tecnologías educativas, las cuales, a pesar de estar activas desde antes de la pandemia, no habían logrado el impacto innovador o pedagógico que se esperaba (Eradze et al., 2021). En particular, en países en desarrollo, la utilización de aprendizaje en línea había sido limitada, pero la situación actual ha propiciado una dependencia de la tecnología en el sector educativo (Zalat et al., 2021).
Estas innovaciones digitales han marcado un antes y un después para la mayoría de sistemas educativos, situación que ha obligado a los docentes a incorporar plataformas digitales en sus metodologías de enseñanza (Amin y Paiman, 2022). Así, se evidencia una evolución de las estrategias de aprendizaje a través de la integración de las TIC en el sistema educativo (Alserhan et al., 2023). La influencia de estas tecnologías ha generado una ruptura innovadora en el modelo de gestión del aprendizaje, y lo ha transformado desde un enfoque tradicionalmente centrado en el profesor hacia uno centrado en el estudiante (Nuankaew, 2022; Shahana y Parthiban, 2021).
En este contexto, es imperativo adoptar herramientas digitales en los procedimientos y metodologías de enseñanza en el sector educativo, que propicien el aprendizaje autorregulado, y demandando al mismo tiempo que los individuos tomen un papel más activo y autónomo en su propio proceso (Raza y Hasib, 2023). No obstante, antes de implementar estrategias orientadas a promover este tipo de aprendizaje mediante herramientas digitales y entornos virtuales, es crucial considerar todos los factores contextuales que puedan afectar la eficacia de dichas estrategias de intervención (Pérez y Torres Delgado, 2023).
En este nuevo panorama, el papel del docente, en combinación con el uso de tecnología, es fundamental para fomentar otros aspectos que pueden mejorar el aprendizaje autorregulado (González, 2022). En este sentido, los docentes deben promover el aprendizaje autorregulado, apoyándose en un entorno digital adecuado para el progreso académico de los estudiantes. Además, los estudiantes con una mayor habilidad para el aprendizaje autorregulado pueden optimizar su entorno digital de aprendizaje, logrando así un mejor desempeño académico (Sutarni et al., 2021).
Finalmente, es importante tener en cuenta que la reestructuración de la enseñanza y el aprendizaje puede generar incertidumbres en los docentes en cuanto a la adopción de tecnología. Sin embargo, estas incertidumbres no deben ser simplificadas a una mera actitud personal, o a la falta de conocimientos o habilidades, sino que deben ser comprendidas dentro de un contexto más amplio de cambio y adaptación (Eradze et al., 2021).
Conclusiones
La enseñanza en línea, impulsada por la covid-19, ha emergido como un paradigma fundamental, lo que constituye una modalidad flexible y accesible que, sin embargo, requiere una integración eficiente de la metacognición y la creatividad. Este modelo, a diferencia del tradicional, demanda un mayor grado de autorregulación por parte del estudiante, y es crucial para su rendimiento académico. Aquellos estudiantes con habilidades metacognitivas pueden adaptarse y triunfar en este ambiente, especialmente si son guiados adecuadamente por los educadores.
A pesar de los desafíos, la autorregulación y la metacognición se destacan como predictores efectivos de la eficacia del aprendizaje en línea, y les ayudan a los estudiantes a mantener su rendimiento incluso en tiempos de crisis. Sin embargo, es necesario evitar el estancamiento en el desarrollo de estas habilidades y proporcionarles una retroalimentación constante para permitirles aprender a aprender de manera eficiente. Se espera que, en el futuro, estas estrategias educativas basadas en la autorregulación y la metacognición se conviertan en la norma, y como un reemplazo a los métodos convencionales.
En definitiva, la adaptación a un modelo de educación en línea implica un aprendizaje que se autorregula (Tekkol y Demirel, 2018; Virtanen et al., 2017), y en el que la metacognición y la creatividad cumplen un papel fundamental. La educación en línea no es solo una respuesta a las restricciones de la pandemia, sino que podría ser el comienzo de una transformación educativa más amplia y profunda (Cramarenco et al., 2023).
La autorregulación del aprendizaje y la educación en línea se han convertido en categorías, o mejor, temas de gran interés en la actualidad de los sistemas educativos; por ello, en diversos estudios recientes se observa una estrecha relación de estos conceptos. La autorregulación del aprendizaje tiene que ver con cómo los docentes orientan sus procesos de enseñanza, en busca de favorecer cada vez más un rol protagónico de los estudiantes y de alcanzar aprendizajes en profundidad; mientras que la educación en línea se promueve con más frecuencia, debido a las posibilidades de acceso a diversos programas educativos y múltiples plataformas de apoyo al proceso. Esto hace imprescindible incorporar las TIC en el sistema educativo.
Asimismo, en el contexto de la pandemia por covid-19, la salud mental de los estudiantes se ha convertido tal vez en el factor que más ha impactado en su rendimiento académico, especialmente en entornos de aprendizaje en línea. Este estrés incrementado puede mermar la motivación y la autorregulación del aprendizaje, lo que puede resultar en un rendimiento académico deficiente. Sin embargo, la inteligencia emocional y la conciencia metacognitiva emergen como herramientas que ayudan a los estudiantes a mitigar el estrés y afrontar con éxito los desafíos académicos. Al actuar como mediadores entre la salud mental y el rendimiento académico, el aprendizaje autorregulado y la inteligencia emocional pueden atenuar los efectos negativos de la ansiedad y mejorar la adaptación a los entornos de aprendizaje en línea. Por tanto, es imperativo proporcionarles a los estudiantes estrategias de autorregulación efectivas para gestionar adecuadamente los factores estresantes emergentes en la vida cotidiana y en el ámbito académico.
Igualmente, la reciente crisis mundial ha propiciado un cambio trascendental en el ámbito educativo, y ha implicado la adopción de herramientas digitales y las TIC para mantener la continuidad del aprendizaje. Las plataformas de aprendizaje en línea, aunque existían desde antes de la pandemia, han cobrado un nuevo protagonismo y han estimulado un cambio de paradigma desde una enseñanza tradicional hacia una centrada en el estudiante. Este cambio ha promovido el aprendizaje autorregulado, en el que los estudiantes adoptan un papel más activo y autónomo en su propio proceso de aprendizaje. El rol del docente, en este nuevo escenario, es crucial para fomentar el aprendizaje autorregulado, y los estudiantes con habilidades sólidas en esta área pueden optimizar su entorno de aprendizaje digital para lograr un mejor rendimiento académico. A pesar de las incertidumbres que puedan surgir en los docentes frente a la adopción de tecnología, este proceso debe ser visto dentro de un marco más amplio de cambio y adaptación, y no simplemente como una cuestión de actitud personal o habilidades.
Como todas las investigaciones, este estudio tiene ciertas limitaciones. En primer lugar, se limitó a las bases de datos Scopus y Web of Science. Aunque estas son altamente reconocidas en la comunidad científica global, existe la posibilidad de que algunas publicaciones relevantes en revistas no indexadas en estas bases de datos se hayan pasado por alto. En segundo lugar, a pesar de la meticulosidad del proceso metodológico para rastrear los documentos, su interpretación y análisis han estado a cargo de los autores de este trabajo, lo que introduce un sesgo inherente. Finalmente, si bien las herramientas y técnicas empleadas en este estudio han obtenido amplio respaldo de la comunidad científica, sería enriquecedor contrastar los resultados con otros métodos. Estas consideraciones podrían proporcionar valiosas recomendaciones para futuras investigaciones en este campo.
Agenda de investigación
Como resultado del análisis de cada clúster, en la tabla 2 se presenta una agenda de investigación que puede ser abordada por futuros estudios.
Tabla 2 Agenda de investigación
| Clúster | Tema | Referencia |
|---|---|---|
| Educación en línea | Desarrollar nuevos métodos de evaluación para integrar la metacognición y la creatividad en la enseñanza basados en el índice de desempeño. | (Maor et al., 2023) |
| Comparar si las estrategias metacognitivas tienen diferentes efectos en el rendimiento académico en entornos de aprendizaje tanto en línea y como tradicional. | (Xu et al., 2022) | |
| Explorar los tipos potenciales de perfiles de aprendizaje autorregulado para estudiantes, así como la relación entre la autorregulación y el compromiso con el aprendizaje en línea. | (Dai et al., 2022) | |
| Investigar la influencia de los factores personales, conductuales y ambientales en el proceso de aprendizaje en línea. | (Yu y Zhou, 2022) | |
| Salud mental e inteligencia emocional | Identificar las dimensiones de estrés relacionadas con la enseñanza a distancia | (Iacolino et al., 2023) |
| Estudiar los niveles de ansiedad reportados por los estudiantes durante y después de la pandemia. | (Jehi et al., 2022) | |
| Investigar los efectos de apoyar a los estudiantes con instrucciones de aprendizaje autorreguladas y estrategias de afrontamiento del estrés | (Nguyen y Chen, 2023) | |
| Tecnología y educación | Realizar estudios longitudinales que contribuyan a la comprensión de la adopción de sistemas de aprendizaje electrónico en diversos contextos. | (Zalat et al., 2021) |
| Es necesario realizar más investigaciones para determinar una combinación ideal de herramientas o tecnologías que fomenten la participación de los estudiantes. | (Ahshan, 2021) | |
| Comparar el uso de herramientas de aprendizaje en línea durante y después de la pandemia en diferentes países, especialmente si aumentará, se mantendrá o disminuye después de la pandemia. | (Stecuła y Wolniak, 2022) |
