Los ambientes de aprendizaje basados en la web se uti lizan cada vez más en entornos educativos, para apoyar el proceso de enseñanza-aprendizaje en diferentes dominios de conocimiento y niveles de escolaridad. Estos ambientes tienen la promesa de lograr que los estudiantes participen de forma más activa en la construcción de su propio conoci miento, consiguiendo así un aprendizaje auténtico (Clark & Mayer, 2008; Mayer, 2005; Shapiro, 2008). En los escenarios en línea los aprendices tienen la posibilidad de organizar en forma flexible su tiempo, al poder acceder a los contenidos desde cualquier lugar y momento (Jolliffe, Ritter & Stevens, 2001; Song & McNary, 2011).
A pesar de ello, algunos estudios muestran diferencias in dividuales en el uso efectivo y eficaz de los ambientes basa dos en la web, las cuales pueden estar relacionadas en forma directa con el estilo cognitivo, la carga cognitiva (CC) y la ha bilidad metacognitiva. Por ejemplo, respecto al estilo cogni tivo, en la dimensión dependencia/independencia de campo (DIC), la generalidad de los estudios muestra que los estudian tes independientes de campo (IC) usan de forma más eficien te estos ambientes y obtienen mejores desempeños que sus compañeros dependientes de campo (DC) (Chen & Macredie, 2004; Chou, 2001; Handal & Herrington, 2004; López-Vargas, Ibáñez-Ibáñez & Chiguasuque-Bello, 2014; López-Vargas, Sanabria-Rodríguez & Sanabria-Español; 2014).
En cuanto a la CC, algunos trabajos evidencian que las características en el diseño instruccional pueden beneficiar o restringir el proceso de aprendizaje. En esta medida, el esfuerzo cognitivo que emplea un sujeto se puede ver afec tado de forma negativa si la organización de la información no se presenta de forma adecuada; dificultando así la cons trucción de conocimiento (Clark & Mayer, 2008; Mayer, 2005; Sweller, Ayres & Kalyuga, 2011; Sweller, Van Merriënboer & Paas, 1998).
Con relación a la habilidad metacognitiva, diferentes investigaciones muestran que cuando los estudiantes interactúan con escenarios de aprendizaje en línea tienen dificultades en el establecimiento de metas, no planean horarios y tiempos de estudio, no monitorean su aprendiza je y, en consecuencia, se les dificulta tomar decisiones para cambiar o ajustar las estrategias de aprendizaje (Azevedo, 2008; Lajoie & Azevedo, 2006; Lehmann, Háhnlein & Ifenthaler, 2014).
Algunos estudios muestran que el uso de andamiajes fa vorece el desempeño de los sujetos cuando se implementan en ambientes computacionales (Greene, Moos, Azevedo & Winters, 2008; Kim & Hannafin, 2011; Lehmann et al., 2014; Zhang, 2013); sin embargo, su uso puede estar asociado con variaciones en los niveles de carga cognitiva durante el aprendizaje, ya que esta puede relacionarse con el estilo cognitivo del sujeto, debido a que los estudiantes depen dientes de campo son propensos a las distracciones y un andamiaje inadecuado podría convertirse en un distractor que aumente sus niveles.
Los andamiajes metacognitivos son un apoyo que se brinda al estudiante para que gestione y regule los procesos cognitivos; en ellos, el sujeto está en capacidad de autoimponerse metas, planear actividades, monitorear su ejecu ción y autoevaluar los resultados para cambiar o ajustar las falencias que se presentan (Molenaar, Boxtel & Sleegers, 2010; Quintana, Zhang & Krajcik, 2005; Zhang, 2013; Zhang & Quintana, 2012). En este orden de ideas, la capacidad metacognitiva del aprendiz puede verse mejorada, por el uso de un andamiaje diseñado para favorecer la toma de decisiones frente a la organización, planeación, monitoreo y regulación del propio proceso de aprendizaje. Por tal mo tivo, el presente estudio plantea las siguientes preguntas de investigación:
¿Cuál es la influencia de un andamiaje metacognitivo so bre la carga cognitiva, la capacidad metacognitiva y el logro de aprendizaje de los estudiantes que construyen conoci miento a través de un ambiente en línea?
¿Existen diferencias significativas en la carga cognitiva, el logro de aprendizaje y la conciencia metacognitiva en estudiantes de diferente estilo cognitivo, en la dimensión dependencia/independencia de campo (DIC), cuando interactúan en un ambiente e-learning?
Dependencia/independencia de campo (DIC). Pro puesto y desarrollado por Witkin y Goodenough (1981), es probablemente el estilo cognitivo más estudiado. En el ámbito de las tecnologías de la información aplicadas a la educación, estudios muestran de forma sistemática que los estudiantes IC, obtienen mejores desempeños que los DC. Los estudiantes DC prefieren contar con material de estudio organizado secuencialmente (lineal). En ambientes hipermedia se desorientan fácilmente, situación que les dificulta estructurar y reestructurar la información de forma eficaz; por tanto, prefieren que el proceso de navegación sea en grupo y guiado por otras personas (Chen & Macredie, 2004; Handal & Herrington, 2004; López-Vargas, Ibáñez-Ibáñez & Racines-Prada, 2017).
En contraste, los ID prefieren libertad para navegar en el escenario y son capaces de establecer rutas de navegación or ganizadas. Usan de forma eficaz los recursos disponibles en el ambiente computacional y trabajan individualmente (Chen & Macredie, 2004; Chou, 2001; López-Vargas et al., 2017).
Teoría de la carga cognitiva. Estudia la relación que existe entre la capacidad de memoria de trabajo y la cons trucción de conocimiento que logra un sujeto al interactuar con ambientes digitales. La CC se divide en tres clases: in trínseca (CI), extrínseca (CE) y germánica (CG). La CI es inherente al tipo de tarea a desarrollar. Esta tiene en cuenta la dificultad del dominio de conocimiento a aprender y considera los conocimientos previos y almacenados en la memoria de largo plazo (Sweller, 2010). Por su parte, la CE se relaciona con la información dispuesta en el ambiente digital que no es relevante para el desarrollo de la ta rea. Este tipo de carga está bajo el control del diseñador instruccional. Finalmente, la CG es la directamente respon sable de la construcción de conocimiento. Permite crear o reestructurar los esquemas mentales y representa el logro real de aprendizaje (Andrade-Lotero, 2012; Van Merriënboer & Sweller, 2005).
El desempeño académico se afecta cuando la estructura y organización de los contenidos digitales sobrecargan los limitados recursos de memoria del sujeto; por tanto, este no logra relacionar, de forma eficaz y eficiente, la informa ción nueva con la almacenada en la memoria de largo plazo (Andrade-Lotero, 2012; Clark & Mayer, 2008; Paas, Tuovinen, Tabbers & Van Gerven, 2003; Sweller, 2010).
En este ámbito de investigación, el objetivo es reducir la CE y, de esta forma, aumentar el espacio en la memoria de trabajo para maximizar la CG (Cierniak, Scheiter & Gerjets, 2009; Mayer & Moreno, 2003; Paas, Renkl & Sweller, 2003; Sweller, 2010). El uso de andamiajes dentro de la estructura de los ambientes computacionales, probablemente puede favorecer el aprendizaje y reducir la CE (Andrade-Lotero, 2012; López-Vargas et al., 2017).
La metacognición en el aprendizaje. Flavell (1976, 1979) la define como el conocimiento que tiene una per sona acerca de sus propios procesos cognitivos y el control que puede ejercer sobre estos; es decir, es la capacidad que tienen las personas para gestionar y regular sus propios procesos de aprendizaje. Las investigaciones, en el contexto educativo, muestran sistemáticamente que las personas que despliegan habilidades metacognitivas tienen altas probabi lidades de alcanzar las metas de aprendizaje y mejorar su desempeño académico (Hacker, Dunlosky & Graesser, 2009).
En general, un aprendiz que posee habilidades metacognitivas es capaz de formularse metas, planear actividades, monitorear su desempeño durante la ejecución de estas, autoevaluarse continuamente, ajustar sus metas y valorar el resultado de su aprendizaje (Hernández-Barrios & Camargo-Uribe, 2017; Zhang & Quintana, 2012).
Andamiajes metacognitivos. Consisten en apoyos pro porcionados dentro de un ambiente virtual, orientados a favorecer la planeación, el monitoreo, autoevaluación y control de los procesos cognitivos de manera consciente du rante el desarrollo de tareas de aprendizaje (Kim & Hannafin, 2011; Zhang & Quintana, 2012). Al respecto, Quintana et al. (2005) y Molenaar et al. (2010) plantean que ayudan al estudiante a (1) planear lo que quiere aprender; (2) eje cutar y monitorear el avance de las metas, y (3) evaluar los resultados obtenidos para replantear las estrategias o metas impuestas.
Método
Diseño
La investigación es cuasiexperimental, con dos grupos de estudiantes de pregrado de la ciudad de Bogotá, Colombia. Como variable independiente se toma el ambiente e-learning con dos valores: grupo con andamiaje metacognitivo y gru po sin andamiaje. El estudio tiene una variable asociada: el estilo cognitivo en la dimensión DIC, con tres valores: dependientes, intermedios e independientes de campo. El diseño para el análisis de resultados es factorial 2x3.
Las variables dependientes del estudio son tres: logro de aprendizaje; carga cognitiva con tres valores: CI, CE y CG; y, finalmente, la conciencia metacognitiva con cinco valo res: planificación (PL), organización (OR), monitoreo (MO), control (CO) y evaluación (EV). Como covariable se toma el logro de aprendizaje previo (calificaciones previas) y el estado inicial de su conciencia metacognitiva.
Participantes
En la investigación participaron de forma voluntaria 67 estudiantes de pregrado (61 mujeres y 6 hombres). La edad oscila entre 18 y 30 años (M= 20, 24 años, DE= 2.85).
Instrumentos
Cuestionario de carga cognitiva. Se empleó el cues tionario desarrollado por Leppink, Paas, Van Gog, Van der Vleuten y Van Merriënboer (2014), que permite identificar la percepción de los estudiantes sobre la carga cognitiva por medio de 13 ítems; CI: ítems 1 a 4, CE: ítems 5 a 8, CG: ítems 9 a 13. El instrumento es un cuestionario de autorreporte y presenta una escala Likert de 0 a 10; donde 0 es completamente en desacuerdo y 10 completamente de acuerdo. El instrumento tuvo un alfa de Cronbach para la CI de .751; para la CE de .760, y para la CG de .704. Los estudiantes respondieron el cuestionario cuatro veces (uno al final de cada unidad de aprendizaje).
Prueba de estilo cognitivo. Se utilizó el test de figuras enmascaradas (embedded figures test - GEFT) de Witkin para determinar el estilo cognitivo en la dimensión DIC. Se usó una versión en línea conservando los tiempos y las fi guras presentes en la prueba original (Hederich-Martínez, López-Vargas & Camargo-Uribe, 2016). La prueba mostró un alfa de Cronbach de .847. El promedio de la prueba EFT de la muestra fue de 8.94 (DE=3.94). Los estudiantes fueron agrupados en DC, intermedios e IC. Esto se hizo definiendo terciles para el puntaje total en la prueba (Angeli, 2013; Hederich-Martínez et al., 2016; Valencia-Vallejo, López-Vargas & Sanabria-Rodríguez, 2019). Se identificaron tres rangos de puntajes: (a) 21 estudiantes DC (primer tercil), (b) 24 estudiantes intermedios (segundo tercil) y (c) 22 es tudiantes IC (tercer tercil).
Logro de aprendizaje. Los estudiantes presentaron cuatro evaluaciones de 10 puntos de selección múltiple, contenidas en el ambiente e-learning (una por cada unidad de aprendizaje). Las evaluaciones tuvieron una fiabilidad alta, al presentar un alfa de Cronbach de .799.
Inventario de conciencia metacognitiva (MAI). Se em pleó el test MAI (metacognitive awareness inventory) de Schraw y Moshman (1995), al inicio y al final de la investiga ción. Se tomaron 35 ítems para evaluar la regulación de la cognición, con cinco subcategorias, a saber: planificación, organización, monitoreo, control y evaluación. MAI es un cuestionario de autorreporte y presenta una escala Likert de 1 a 5; donde 1 es completamente en desacuerdo, y 5 com pletamente de acuerdo. Este instrumento se encuentra vali dado con estudiantes colombianos con un alfa de Cronbach de .94 (Huertas-Bustos, Vesga-Bravo & Galindo-León, 2014).
En esta investigación el instrumento tuvo un alfa de Cronbach de .92.
Materiales
Ambiente e-learning con andamiaje metacognitivo. Se empleó un ambiente e-learning desarrollado en el software Articulate Storyline, e insertado como paquete SCORM den tro de un LMS. El dominio de conocimiento fue teoría de la evolución, dividido en cuatro unidades de aprendizaje: historia, variación y herencia, selección natural, y selección sexual. Se implementó un andamiaje metacognitivo, el cual se fundamentó en el modelo propuesto por Winne (2001) y Hadwin y Winne (2001), con las siguientes características (véase figura 1).
Etapa 1. Presentación de la tarea de aprendizaje: el con tenido general de cada módulo de aprendizaje se presenta al estudiante y se muestran los tiempos y espacios con que dispone para el desarrollo de las tareas.
Etapa 2. Planeación del aprendizaje: el aprendiz esta blece su meta de aprendizaje a través de un cuestionario que le permite establecer tiempos de estudio y los obje tivos de aprendizaje para la unidad, en términos de una posible calificación dentro de una escala de 0 a 5.
Etapa 3. Ejecución del plan de trabajo: el estudiante ex plora libremente los contenidos de cada unidad; y encuentra textos en los que, después de un tiempo, aparecen pregun tas de reflexión: ¿Se está esforzando lo suficiente para en tender los contenidos? ¿Cree que necesita tiempo adicional para entender este contenido? ¿El tiempo que planeó le está alcanzando?; recursos online adicionales para profun dizar en los temas centrales; y autoevaluaciones para moni-torear su aprendizaje.
Etapa 4. Resultados de aprendizaje: en esta etapa el aprendiz diligencia la evaluación final y realiza una reflexión alrededor de todo el proceso, a través de un cuestionario. Allí evalúa el nivel de logro alcanzado, la planeación de las actividades y la estrategia de aprendizaje seleccionada, mediante las siguientes preguntas: ¿Qué tanto aprendió us ted sobre el tema de estudio? ¿Le pareció importante el contenido de este tema de estudio? ¿La meta de aprendi zaje fue la más acertada? ¿El logro de aprendizaje obtenido fue el esperado?
Procedimiento
Para el desarrollo de la investigación se contactaron las directivas de la institución universitaria quienes aceptaron que los estudiantes de pregrado participaran en el estudio. Posteriormente, se les presentó la propuesta a los estudian tes y se les solicitó su consentimiento informado para su participación en el estudio; indicándoles que los resultados serían confidenciales y con fines investigativos. Finalmente, se procedió a aplicar el test EFT y el cuestionario MAI, de forma individual.
Se utilizaron dos versiones del ambiente e-learning, un curso de estudiantes accedió al ambiente que contenía el andamiaje metacognitivo, y el otro interactuó en el mismo escenario, pero sin andamiaje. Les fue asignada una con traseña de identificación para acceder a los contenidos di gitales y se distribuyó la temática para ser desarrollada en cuatro sesiones de trabajo de 90 minutos, una para cada unidad. Los datos se recolectaron a lo largo de tres semanas.
Resultados
Para el estudio de los resultados se utilizó un análisis factorial 2x3 de covarianza MANCOVA. Las variables depen dientes del estudio fueron tres, a saber: la carga cognitiva con tres valores: CI, CE y CG; el promedio del logro de aprendizaje; y la conciencia metacognitiva con cinco valo res: PL, OR, MO, CO y EV.
En la tabla 1 se muestra un resumen de los estadísticos descriptivos de la carga cognitiva en los grupos de estu diantes que trabajaron con andamiaje y sin él, teniendo en cuenta su estilo cognitivo.
Efecto del andamiaje metacognitivo sobre el logro de aprendizaje, la carga cognitiva y la conciencia metacognitiva. Los resultados muestran diferencias significativas en el logro de aprendizaje de los estudiantes que trabajaron con el andamiaje (F (1, 54) = 19.831, p < .001, n 2 =.269). Los estudiantes que lo utilizaron mostraron mejores punta jes que los que trabajaron sin él. Frente a la CC los datos muestran que no existen diferencias significativas. No exis ten diferencias significativas por el uso del andamiaje sobre la CI (F (1, 54) = 3.154, p =.081, n 2 =.055), ni sobre la CE (F (1, 54) = 3.188, p =.080, n 2 =.056), y tampoco sobre la CG (F (1, 54) = .038, p =.846, n 2 =.001). Finalmente, respecto a la conciencia metacognitiva no existen diferencias en PL (F (1, 54) = .321, p =.633, n 2 =.004), en OR (F (1, 54) = .075, p =.786, n 2 =.001), ni en CO (F (1, 54) = .219, p =.642, n 2 =.004), ni en EV (F (1, 54) = .844, p =.362, n 2 =.015). Solo se evi dencian diferencias significativas en MO (F (1, 54) = 7.364, p =.009, n 2 =.120).
Efecto del estilo cognitivo sobre el logro de aprendi zaje, la carga cognitiva y la conciencia metacognitiva. Los resultados muestran que no existen diferencias sobre el logro de aprendizaje en atención a las diferencias indivi duales de acuerdo con el estilo cognitivo (F (2, 54) = 2.575, p =.086, n 2 =.087). Tampoco existen diferencias significati vas en cada tipo de CC. Finalmente, en las categorías del inventario de conciencia metacognitiva solo se observan diferencias significativas en MO (F (2, 54) = 6.010, p =.004, n 2 =.182). Los estudiantes que usaron el andamiaje meta-cognitivo mostraron puntajes más altos.
Las comparaciones múltiples de acuerdo con Bonferroni indican que existen diferencias estadísticamente significa tivas (p < .05) en el monitoreo solo entre estudiantes DC (M= 28.52, DE= 4.11) e IC (M= 25.41, DE= 4.43) (véase figura 2).
Efecto de la interacción entre el ambiente y el estilo cognitivo sobre el logro de aprendizaje, la carga cogni tiva y la conciencia metacognitiva. Los resultados indican que no existen diferencias sobre el logro de aprendizaje en atención a la interacción entre el estilo cognitivo y el ambiente e-learning con y sin andamiaje (F (2, 54) = 1.711, p =.190, n 2 =.060). Existen diferencias significativas en la CE (F (2, 54) = 3.570, p =.035, n 2 =.117). También existen diferencias significativas en la CI (F (2, 54) = 3.314, p =.044, n 2 =.109). Finalmente, en las categorías del inventario de conciencia metacognitiva no se observan diferencias sig nificativas por la interacción del estilo cognitivo y el am biente e-learning. Las comparaciones múltiples de acuerdo con Bonferroni indican que existen diferencias estadística mente significativas (p < .05) en la CE entre los estudiantes DC que no usan el andamiaje (M= 24.63, DE= 5.45) con los dependientes que usan el andamiaje (M= 18.25, DE= 6.19). También existen diferencias significativas en la CI entre los estudiantes DC que no usan el andamiaje (M= 26.34, DE= 5.87) con los DC que usan el andamiaje (M= 20.50, DE= 3.15) (véase figura 3).
Discusión
Frente a la primera pregunta de investigación, los aná lisis del estudio indican que el grupo de estudiantes que usó el andamiaje obtuvo logros de aprendizaje significati vamente mayores que sus compañeros que no lo usaron. Es posible afirmar que cada una de las etapas del andamiaje favorece el proceso de planeación, monitoreo, autoevaluación y control metacognitivo. Durante la ejecución del plan de estudio, el andamiaje ayuda a monitorear el proceso de aprendizaje por medio de activadores metacognitivos y de un módulo de autoevaluación, el cual tiene por objetivo estimular la reflexión constante de lo aprendido, de lo que no entiende, y de lo que le hace falta por aprender.
Estos resultados son consistentes con otros estudios que indican que el uso de andamiajes metacognitivos fa vorece el desempeño académico de los estudiantes (Hederich-Martínez et al., 2016; Huertas-Busto, López-Vargas & Sanabria-Rodríguez, 2017; Zhang & Quintana, 2012). En este sentido, el andamiaje fomenta una conciencia metacognitiva y probablemente, el hecho de aprender de forma or ganizada y estratégica, favorece la construcción del propio conocimiento.
En cuanto a la CC, los resultados muestran que el anda miaje metacognitivo no redujo la percepción de esta en los estudiantes. Se esperaba la reducción de la CE con el uso del andamiaje de acuerdo con los resultados del estudio de López-Vargas et al. (2017); sin embargo, el andamiaje no tuvo ningún efecto sobre la CC. Esto es debido posible mente a los sujetos del estudio que fueron estudiantes de pregrado, mientras que en el trabajo de López-Vargas et al. (2017), los participantes cursaban secundaria.
Aunque los resultados no son concluyentes, se debe se guir investigando con mayor profundidad; teniendo en cuen ta que las particularidades de las poblaciones, el tipo de dominio de conocimiento, los conocimientos previos y las características de los ambientes digitales, entre otras, pue den afectar los resultados.
En los resultados obtenidos sobre la conciencia metacognitiva, se evidencia que el andamiaje mostró un efecto positivo sobre el MO del aprendizaje. Los resultados de la autoevaluación fueron un insumo para que los aprendices valoraran, de forma objetiva, su estado real de conocimien to y detectaran si la construcción que realizaban era su perficial o profunda. Posiblemente, el MO permitió que los estudiantes lograran mejores resultados en su desempeño.
Algunos investigadores sostienen que supervisar el proce so de aprendizaje afecta de forma positiva el rendimiento académico (Dabarera, Renandya & Zhang, 2014; Zhang & Wu, 2009).
En este orden de ideas, la inclusión de módulos de autoevaluación en los ambientes digitales favorece el proceso de monitoreo del aprendizaje. Este mecanismo le permite al estudiante supervisar de forma objetiva el estado real de aprendizaje, evaluar y reflexionar sobre su proceso y tomar decisiones sobre "qué hacer" y "cómo hacerlo".
Con respecto a la segunda pregunta de investigación, los resultados muestran que no existen diferencias en el logro de aprendizaje entre los estudiantes de diferente es tilo cognitivo. Es decir, los estudiantes DC e intermedios lograron aprendizajes equivalentes a los obtenidos por sus compañeros IC; resultados que complementan los hallaz gos de otros estudios en donde se da cuenta que el uso de andamiajes, permiten reducir las diferencias individuales en el desempeño (López-Vargas & Triana-Vera, 2013; López-Vargas et al., 2017; Martínez-Bernal, Sanabria-Rodríguez & López-Vargas, 2016; Valencia-Vallejo, López-Vargas & Sanabria-Rodríguez, 2018).
Respecto de la CC, los datos muestran que no existen diferencias significativas entre los estudiantes de diferente estilo cognitivo. Estos resultados coinciden con los hallazgos de Angeli (2013), quien no encontró diferencias de acuerdo con el estilo cognitivo de los aprendices. Sin embargo, los resultados del presente estudio contradicen los hallazgos de López-Vargas et al. (2017), quienes encontraron diferencias significativas entre estudiantes DC e IC, en lo que respecta a la CC.
Estos resultados contradictorios sugieren que es necesa rio continuar con esta línea de investigación, pues no son claros los hallazgos frente a este tema. También es de in dicar que la CC se mide con instrumentos de autorreporte, cuyas respuestas pueden incluir un sesgo de deseabilidad, y por tanto, tienen un alto componente subjetivo.
Ahora, frente a la conciencia metacognitiva, los resul tados muestran diferencias significativas en los estudiantes con diferente estilo cognitivo durante el proceso de monitoreo del aprendizaje. Los DC muestran puntajes más altos que sus compañeros IC. De acuerdo con los resultados, el andamiaje fue efectivo para que los DC organizaran y eje cutaran, de forma sistemática, las diferentes actividades de aprendizaje.
Finalmente, los resultados muestran una interacción po sitiva entre el andamiaje y el estilo cognitivo del estudiante, lo cual favorece en forma positiva la reducción tanto de la CI como de la CE. Es decir, que aunque de manera indepen diente estas variables no afectaron la CC, su interacción fa vorece la disminución de estas cargas en los estudiantes DC.
Es posible que el uso del andamiaje refuerce la super visión sistemática del propio proceso de aprendizaje y, en consecuencia, la percepción sobre la CI y la CE del estu diante sea considerada menor, en comparación con el grupo de estudiantes DC que no utilizó el andamiaje. En cuanto a la CE, el andamiaje no presenta un esfuerzo adicional o un distractor que dificulte el aprendizaje de los contenidos temáticos (López-Vargas et al., 2017).
De acuerdo con la teoría de la CC y, específicamente, con la CE, era posible pensar que la inclusión del andamiaje afectaría de forma negativa la atención del estudiante en el tema de estudio, en la medida que las ventanas emer gentes que se mostraban a los estudiantes podrían dividir la atención de estos, y teniendo en cuenta las características estilísticas de los estudiantes DC, era posible pensar que el andamiaje podría actuar como un distractor. Sin embargo, esto no se evidenció durante la investigación, pues se re dujo la CE. Es viable pensar que favorecer la supervisión del propio proceso de aprendizaje por medio de andamia jes, les permite a los estudiantes dependientes de campo evaluar de forma objetiva el estado actual del proceso de construcción de conocimiento, y así cambiar o ajustar lo que sea necesario para lograr las metas autoimpuestas en la etapa inicial. Este proceso probablemente cambió la per cepción del estudiante sobre el grado de dificultad de la tarea de aprendizaje; y así, el juicio sobre la CI disminuyó también en ellos. Así las cosas, los resultados sugieren una correspondencia con el manejo eficiente de la memoria de trabajo de estudiantes DC a través de andamiajes que favo rezcan el monitoreo de su proceso de aprendizaje.
Finalmente, los resultados sugieren que el uso de anda miajes puede ayudar a reducir las diferencias en el logro de aprendizaje en estudiantes de diferente estilo cognitivo en la dimensión DIC (López-Vargas et al., 2017; Valencia-Vallejo et al., 2019) al favorecer la reducción de la CC; sin embargo, es imprescindible explorar en mayor detalle sus caracte rísticas en atención a las diferencias individuales, para ser adaptables a las necesidades de aprendizaje de los estu diantes. En consecuencia, es necesario continuar desarro llando estudios que proporcionen evidencia empírica para que los diseñadores de escenarios digitales e investigadores en este ámbito desarrollen ambientes computacionales más equitativos y flexibles que favorezcan la autorregulación del proceso de aprendizaje.
De aquí surgen nuevos interrogantes acerca de cómo maximizar el aprendizaje y disminuir la CC de manera dife rencial en estudiantes de diferentes niveles de escolaridad. Probablemente, el diseño de andamiajes sea una alternativa para que los estudiantes aprendan de forma más efectiva y utilicen la memoria de trabajo de manera eficiente a la hora de interactuar en ambientes digitales en la educación a distancia apoyada por ambientes web o tecnologías móviles.