TESIS DOCTORAL
EVALUACIÓN OBJETIVA DEL APRENDIZAJE Y DE LAS VARIABLES
DE EJECUCIÓN ASOCIADAS
Autoría: Cristina Casadevante de la FuenteDirección: José Santacreu Mas
Julio, 2021
EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE
Y DE LAS VARIABLES DE
EJECUCIÓN ASOCIADAS TESIS DOCTORAL
DOCTORAL THESIS
AUTORA: Cristina Casadevante de la Fuente
DIRECTOR DE LA TESIS DOCTORAL: Dr. José Santacreu Mas
Facultad de Psicología Faculty of Psychology
Departamento de Psicología Biológica y de la Salud Department of Biological and Health Psychology
Programa de doctorado: Psicología Clínica y de la Salud
A mis padres y hermano,
que han hecho posible que llegue hasta aquí y sea quien soy.
A Catalina y Olivia,
que me hacen descubrir una nueva versión de mí.
A mi Eduardiño,
que ama con paciencia cada una de esas versiones.
Y a mí misma,
que he recorrido el camino hasta el final.
AGRADECIMIENTOS
Escribir estos agradecimientos es, sin duda, una de las partes más
gratificantes de este doctorado. Terminar esta tesis no solo supone el cierre de un
periodo académico más, sino que representa fin de una etapa que, a mi modo de ver,
se inició 30 años atrás. Un alto en un camino recorrido con esfuerzo y entusiasmo,
y, para ser sinceros, con mucha ayuda. Llegados a este punto siento que en esta
marcha han primado las alegrías y la satisfacción sobre todo lo demás, y esto es en
gran parte, gracias a los acompañantes que han venido conmigo.
Gracias a Pepe, que además de ser director, ha sido mentor y me atrevería a
decir que, en ocasiones, ha sido padre y amigo. Se ha esforzado en transmitirme no
solo conocimientos, sino una forma de proceder y pensar digna de una doctora y,
como a él le gustaría, de futura súper jefa. La paciencia que ha tenido conmigo ha
sido infinita.
Gracias a José Manuel, que, con mucha dedicación, humor y mano izquierda,
me ha guiado en el desarrollo de esta tesis. No puedo dejar de mencionar su podcast
Diálogos de Mentes, que me ha hecho despejarme en tantos momentos. Siempre seré
su escuchanta número 1.
Gracias a Miriam, la tercera pata de este equipo de trabajo. El desarrollo de
esta tesis hubiera sido infinitamente más aburrido y abrumador sin ella. Gracias por
la cooperación, la ayuda, el trabajo conjunto, pero, sobre todo, gracias por la
compañía en mis múltiples desvaríos.
Gracias a Tatiana, el mejor modelo que he podido seguir. Gracias por el
intercambio de consejos, anécdotas y confesiones. Yo de mayor quiero ser como tú.
Gracias al CPA, en especial, a Ana, por su amabilísima y cariñosa dedicación,
y a todos sus terapeutas, que han permitido que me desarrolle como psicóloga
clínica al mismo tiempo que como investigadora y docente. Gracias por enseñarme
a saber estar y a saber ser terapeuta con el rigor que ello conlleva.
Gracias a Rebe, a la cual no sé si admiro más como profesional o como
crossfitera. Jamás vi tanto esfuerzo en una única persona. Ojalá seguir tus pasos.
Gracias al laboratorio 6 y todos sus integrantes que han tolerado mis malas
posturas, mi caminar descalzo y mi volumen de voz nada comedido.
Y gracias a la UAM, la casa en la que he pasado los últimos 12 años
sintiéndome completamente acogida y creciendo de forma exponencial. Gracias por
trasmitirme un saber hacer marcado por el pragmatismo, el empirismo y el progreso
constante.
Y por supuesto, gracias a todas las personas que, desde fuera, me han
sostenido y empujado durante todo el recorrido.
Gracias a Carli, que sembró en mí la idea de empezar este trayecto. Gracias
por ser un abrazo constante. Gracias por las reflexiones conjuntas que nos sacaron
del atolladero. Gracias por compartir cada vivencia de forma incondicional. Gracias
por ser amistad.
Gracias a mis terapeutas felices, que sin duda me han hecho feliz durante
todos estos años. Alba, Almu, Amis, Debo, Elena, Isa y Miriam. Una manada de
psicólogas que han demostrado estar tanto en lo profesional y como en lo personal
con una calidad excepcional.
Gracias a las niñas, BCLAMCECMEM, Albin, Ale, Bea, Car, Elena, Eva, Lour, y
Mar, por toda una vida compartida. Tener la suerte de que el refugio de la infancia
se mantenga a través de los años no es algo de lo que todo el mundo pueda presumir.
Estoy deseando que nuestras hijas sigan nuestro ejemplo.
Gracias especialmente a Sapo, que me ha dejado maltratar su nombre a lo
largo de los años. Tenerte es tener una balsa que flota en paz en cualquier momento
que la necesite. Gracias por tu mirada atenta y sin juicios aun desde la lejanía.
Gracias a An, por haber sido el rey del mundo a mi lado. Gracias por haberme
hecho creer en mi inteligencia y por hacer que me exigiera explotarla. Ojalá vivir en
un eterno desayuno buffet, juntos y en pijama, en el Eurostars con vistas a Madrid.
Regalaría esta tesis al primero que pasara por saber que ya estás bien.
Gracias a Magius. Se hace difícil de creer que habiendo coincidido solo dos
años en la misma ciudad, ya sean 15 los que hemos pasado queriéndonos, cada día
más y mejor. Gracias por ser tan especial, tan auténtico, tan valiente, tan leal.
Gracias a La Llama, por haberme hecho adicta a las risas, las cervezas y los
juegos de mesa. Gracias a Nachín, Nacho, Richi, Javi, Nene, Gavio, Jose, Cigu, Cocó,
Laura, Natalia, Mia, Elena, Javi, Marta, Nerea, Jorge y Jaime por alegrarme cada
verano. Gracias a Alex por sus infinitas bromas. Gracias a Paco por un cariño
incesante. Gracias a Clarins, por convertirse en una amiga imprescindible, una gran
aliada, de risas y copas y de luchas y tragedias. Gracias a Her, por haber transitado
los diferentes momentos de nuestra vida con tanto amor y respeto. Gracias por todo
lo que me has enseñado. Espero acariciar muchas más páginas de este libro contigo.
Gracias a Gon, por habernos conocido en tantas etapas distintas y todavía
seguir reconociéndonos. Me encanta que sigas en mi vida.
Gracias a mi chino, Coke, por valorarme como lo haces. Gracias por
inspirarme y acogerme siempre. Sin ti mi mundo artístico no existiría.
Gracias a Irene, por tantísimos momentos divertidos, por amenizar de forma
increíble los años universitarios, por estar siempre dispuesta a vernos y a darlo todo.
Gracias a Natalius, mi genia de la lámpara. Gracias por ser una mujer modelo.
Por ser inspiración. Y, además, por tener el privilegio de que seas mi amiga. Por lo
divertida, reflexiva, observadora y atenta que puedes llegar a ser.
Gracias a AlumniUAM, y sobre todo a sus integrantes: Lis, Carmelo, Javi, Jose,
y las dos Silvias. En ellos encontré muchos consejos prácticos, y sobre todo, mucho
desahogo y diversión.
Gracias a mi Erasmus, que me permitió conocer a Jorge, María, Lucía y Clara.
Gracias por tantas anécdotas y por esforzaros en seguir presentes. Pero qué Preston
es este.
Y, por encima de todo, gracias a Roberto, gracias a mi Pucho. Nunca dejaré de
vivir la vida por ti.
Por último, y sí por ello más importante, gracias a aquellas personas que
forman parte de mi ADN.
Gracias a Edu, por haberme hecho el regalo más grande. Por haberme
enseñado lo que es el amor. Gracias por haberme enseñado que una relación de
pareja puede fluir y ser tremendamente fácil. Gracias por cuidarme y mimarme con
la paciencia infinita con la que lo haces. Gracias por mirarme de forma tan limpia.
Gracias por ser tan increíblemente guapo, bueno y divertido. Gracias por ser el padre
de nuestras niñas. Y gracias a toda tu familia y amigos que me han acogido como una
más. Gracias a Leo y Carlos por ser los mejores suegros que podía pedir. Gracias a
Carlos y María José por ser los cuñados perfectos y por hacerme tía de una cosita tan
linda. Gracias a Angie e Isa por aguantarnos. Gracias a la tía Pepi por su ánimo
infinito. Gracias a mi tocaya por tenerme en tal alta estima. Gracias a todos los
primos y tíos, gracias a Guille, gracias a Montes, gracias a Indus, al barrio, al cole y a
todos los demás. Por quererme y por haberme prestado al mejor que teníais.
Gracias a toda mi familia. A la Lala, el Lalo, mi madrina la tía Mary, la abuela
Fermina, el tío Siro y el tío Ángel. Nadie hubiera cuidado mejor de nosotros. Gracias
a Lalita, mi padrino Luis, Cucho y Vir, tía Gracia y tío Nacho, Javi y el abuelo
Fernando. Por ser la familia más divertida que hay. Gracias a las primas, Gra, Elena
y Marta, por tantas tardes de intercambio en las que viviría para siempre. Gracias a
Fer e Irene por ser mis primos pequeños y dejarse cuidar. Gracias a Marisilla y
Paloma por estar siempre pendientes. Gracias a la tía Alicia, Jorge y Miguel, por
vuestra inestimable compañía en tantos viajes y excursiones. Y a mis tíos y primos
de Burgos que, aunque estén lejos, siempre están muy cerca.
Gracias a mi hermano por ser tan buen hermano. Por haber aguantado todas
mis regañinas y exigencias y aun así seguir poniendo buena cara. Por compartir
conmigo sus fechorías (algunas de ellas), sus dudas y sus logros. Cada día estoy más
orgullosa de ti.
Gracias a mi madre por ser la mejor madre del mundo. Por su amor y entrega
más que incondicional, que ahora valoro más que nunca. Por todo el apoyo, la
paciencia, el cariño, el buen humor, la alegría y la confianza. Por enseñarnos a ser
buenas personas. Por ser espectacular.
Gracias a mi padre por todo lo que nos ha dado y transmitido. Por ser la
persona a la que puedo recurrir ante cualquier problema. Por enseñarnos a pensar,
a hacernos valer, por exigirnos. Por todo lo que se exige a él mismo y todo lo que nos
regala en silencio.
Gracias a Cata y a Oli, por dejarme vivir la increíble experiencia de ser tres
corazones latiendo en un mismo cuerpo. Por cada patadita que me impulsa a
superarme para ser la mamá doctora que os merecéis. Por la nueva vida que nos
espera juntas.
Índice de contenidos
RESUMEN............................................................................................................................................................. 1
ABSTRACT .......................................................................................................................................................... 5
PRIMERA PARTE: INTRODUCCIÓN TEÓRICA ................................................................................. 9
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje. ....................................... 13
1. Perspectivas históricas en el estudio del aprendizaje y las dificultades asociadas ....13
1.1. Aproximación conductista. ..................................................................................... 13
1.2. Aproximación cognitivista. ..................................................................................... 20
1.3. Factores tradicionalmente relacionados con el aprendizaje desde ambas perspectivas. ................................................................................................................... 23
1.4. Consideraciones finales .......................................................................................... 36
2. La teoría del comportamiento humano......................................................................................... 37
2.1. La interacción como objeto de estudio: el sentido de la conducta se encuentra en el contexto ...................................................................................................................... 39
2.2. La relevancia de la historia de aprendizaje y las variables disposicionales: los ladrillos sobre los que se cimienta la conducta presente. ........................................... 42
2.3. ¿Qué es aprendizaje? ............................................................................................... 49
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico ........................................................... 57
1. Aproximación a los conceptos de aprendizaje y dificultades de aprendizaje en laactualidad.......................................................................................................................................................... 57
2. ¿Cómo se evalúa el aprendizaje y los factores asociados a éste? ........................................ 61
2.1. La tradición del autoinforme y sus sesgos. ............................................................ 61
2.2. La aparición de las pruebas objetivas y su desarrollo gracias a los avances tecnológicos. ................................................................................................................... 66
Capítulo 3. La autorregulación. ................................................................................................................ 75
1. Aproximación al concepto de autorregulación. ......................................................................... 75
2. La autorregulación como promotora del aprendizaje y del rendimiento académico.......................................................................................................................................................................... 84
3. La evaluación de la autorregulación: autoinformes y pruebas objetivas. ....................... 88
SEGUNDA PARTE: JUSTIFICACIÓN DE ESTUDIOS ....................................................................... 97
Capítulo 4. Justificación, objetivos e hipótesis de estudio y metodología empleada. ....... 99
TERCERA PARTE: ESTUDIOS EMPÍRICOS ..................................................................................... 107
Chapter 5. First study. Category Learning in Schoolchildren. Its Relation to Age, Academic Marks and Resolution Patterns. ...................................................................................... 109
1. Abstract. ................................................................................................................................................... 109
2. Introduction. ........................................................................................................................................... 110
3. Method ....................................................................................................................................................... 119
4. Results ....................................................................................................................................................... 121
5. Discussion ............................................................................................................................................... 129
6. References .............................................................................................................................................. 135
Chapter 6. Second study. Why do not some university students learn in a category learning task? The role of response speed and organization. ................................................. 139
1. Abstract ................................................................................................................................................... 139
2. Introduction ........................................................................................................................................... 140
3. Method ..................................................................................................................................................... 148
4. Results ...................................................................................................................................................... 152
5. Discussion ............................................................................................................................................... 158
6. References .............................................................................................................................................. 165
Chapter 7. Third Study. How to foster learning by limiting the response speed............. 175
1. Abstract. .................................................................................................................................................. 175
2. Introduction ........................................................................................................................................... 176
3. STUDY 1: PRELIMINARY RESEARCH .......................................................................................... 189
3.1. Method ............................................................................................................................................. 189
3.2. Results ............................................................................................................................................. 193
4. STUDY 2: MAIN STUDY ..................................................................................................................... 195
4.1. Method ............................................................................................................................................. 195
4.2. Results ............................................................................................................................................. 197
5. Discussion ............................................................................................................................................... 202
6. Conclusion .............................................................................................................................................. 208
7. References .............................................................................................................................................. 209
Chapter 8. Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning .............. 221
1. Abstract ................................................................................................................................................... 221
2. Introduction ........................................................................................................................................... 222
3. STUDY 1 ................................................................................................................................................... 230
3.1. Method ............................................................................................................................................. 230
3.2. Results ............................................................................................................................................. 234
4. STUDY 2 ................................................................................................................................................... 238
4.1. Method ............................................................................................................................................. 238
4.2. Results ............................................................................................................................................. 241
5. Discussion ............................................................................................................................................... 242
6. References .............................................................................................................................................. 246
CUARTA PARTE: DISCUSIÓN .............................................................................................................. 259
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras ...................................................... 261
1. Discusión. ................................................................................................................................................ 261
2. Limitaciones y posibles mejoras. .................................................................................................. 268
3. Perspectivas futuras de investigación. ....................................................................................... 270
CONCLUSIONES GENERALES ............................................................................................................... 273
GENERAL CONCLUSIONS ....................................................................................................................... 279
REFERENCIAS .............................................................................................................................................. 283
Anexo A. Modelo de consentimiento informado ..................................................................... 307
Anexo B. Informe favorable del Comité de Ética de la Investigación ..........................311
Resumen
1
RESUMEN (Versión en castellano)
Esta tesis trata de analizar el aprendizaje en estudiantes y las variables que
lo favorecen y lo dificultan desde la perspectiva de la psicología conductual. Pese a
que el aprendizaje y el rendimiento académicos han sido ampliamente estudiados,
gran parte de la literatura científica analiza este proceso desde una aproximación
cognitiva. La psicología conductual tiene como objetivo explicar el comportamiento
del individuo en función de los cambios en el contexto. Analiza las relaciones de
contigüidad y contingencia entre los elementos del contexto y entre éstos y el
comportamiento del individuo. La psicología cognitiva, en cambio, estudia el
comportamiento en función del conocimiento alcanzado por el individuo en un
momento dado. Su objetivo es analizar cómo se incorpora y se estructura la
información en el individuo, en función de lo que percibe y aprende en el contexto.
La conducta, desde esta perspectiva, es una manifestación de dicho conocimiento
con un objetivo adaptativo. Esto conlleva el uso de una metodología de investigación
basada principalmente en el autoinforme del individuo que, como es bien conocido,
está sometido a diferentes sesgos.
Esta tesis realiza una aproximación diferente al estudio del aprendizaje,
mediante la evaluación objetiva del comportamiento durante el proceso de
aprendizaje, analizando las variables de la conducta del individuo que promueven
un rendimiento eficaz. Las principales variables incluidas en tal análisis son la
velocidad de ejecución del individuo y el nivel de organización que muestra su
comportamiento mientras trata de resolver una tarea de aprendizaje. El objetivo es
determinar el efecto de diferentes alternativas de comportamiento durante el
aprendizaje en diferentes condiciones del contexto. Para ello, se utilizan dos pruebas
de evaluación objetivas e informatizadas, una de ellas creada ad hoc para la presente
tesis.
Mediante el desarrollo de cuatro estudios empíricos se trata de analizar este
fenómeno en diferentes poblaciones y en diferentes pruebas de aprendizaje.
En el primer estudio, se analiza la relevancia de la velocidad y la secuencia de
ejecución en el aprendizaje de categorías. La muestra la conforman 466 escolares de
2
Resumen
educación primaria de entre 6 y 12 años mediante la prueba Category Learning
Test (CLT) para medir las variables mencionadas. Se analiza también la relación
entre la ejecución en dicha tarea y las calificaciones académicas obtenidas en
el curso académico correspondiente al momento de la evaluación.
En el segundo estudio, se analizan las mismas cuestiones, en este caso, en
población universitaria, bajo el supuesto de que las conclusiones del estudio
pudieran ser diferentes en adultos con mayor capacidad de aprendizaje.
Participaron en el estudio 86 estudiantes que resolvieron la prueba CLT. A la vista
de los resultados de los primeros estudios, que indican la relevancia de la velocidad
de ejecución para el aprendizaje, se profundiza en este aspecto en el tercer estudio.
En dicho tercer estudio, mediante un diseño cuasi-experimental de dos
grupos, control y experimental, se analiza la influencia de una limitación externa de
la velocidad de ejecución durante el proceso de aprendizaje en el CLT de 184
estudiantes universitarios. La condición experimental es la introducción en el
programa informático del CLT de una desactivación del ratón que impide al
participante responder hasta que ha transcurrido un segundo desde la anterior
pulsación.
Por último, el cuarto estudio trata de replicar las investigaciones anteriores
en una nueva prueba objetiva de aprendizaje diseñada ad hoc, El Bosque del Tesoro.
En una primera muestra de 83 estudiantes universitarios se analiza la relación de
las variables de ejecución con el rendimiento en la prueba. Posteriormente,
empleando esta misma prueba, se repite el diseño cuasi-experimental de limitación
de la velocidad con 184 estudiantes universitarios.
Los resultados señalan la relevancia del comportamiento del individuo
durante la resolución de las pruebas de aprendizaje y su relación con el nivel de
aprendizaje logrado. En concreto, la velocidad de actuación y la organización
resultan significativas para el rendimiento. Además, se observa que aquellos
participantes que autorregulan su velocidad durante la prueba logran mejores
resultados que aquellos que no lo hacen. Se demuestra que la regulación externa de
la velocidad también es útil en la promoción del aprendizaje. Se proponen posibles
vías de intervención en casos de estudiantes con problemas de aprendizaje
Resumen
3
originados por falta de autorregulación. Las propuestas se encaminan hacia el
entrenamiento de dicha práctica y hacia la modificación del entorno para la
promoción de conductas de aprendizaje más eficaces y adaptativas.
Abstract
5
ABSTRACT (English version)
Following a behavioural perspective, this thesis aims at analysing the process
of learning in students and the variables that favour and hinder it. Although
academic learning and performance have been widely studied, most of the scientific
literature addresses this process using a cognitive approach. Behavioural
psychology aims to explain an individual's behaviour as a function of changes in
context. It analyses relationships between elements of the context and between
these and the behaviour of the individual in terms of contiguity and contingency. On
the other hand, cognitive psychology studies behaviour as a function of the
knowledge attained by the individual. Its aim is to analyse how information is
incorporated and structured in individuals’ minds. Behaviour, from this perspective,
is a manifestation of this knowledge with an adaptive objective. This perspective
entails the use of a research methodology based mainly on the self-report of the
individual which, as is well known, suffers from different biases.
This thesis takes a different approach to the study of learning by objectively
assessing individuals’ behaviour during the learning process, analysing the
behavioural variables that promote effective performance. The main variables
studied are individuals’ response speed and the level of organisation shown while
trying to solve a learning task. The aim is to determine the effect of different
behavioural alternatives during learning under different contextual conditions. For
this purpose, two objective and computerised assessment tests are used, one of
them created ad hoc for the present thesis. Through the development of four
empirical studies, this phenomenon is studied in different populations and in two
different operant learning tests.
In the first study, the relevance of response speed and the order of the
sequence of responses in a category-learning task are analysed, using the Category
Learning Test (CLT) to measure the aforementioned variables. The sample consists
of 466 elementary school children aged 6 to 12 years. The relationship between
performance in this task and academic grades obtained in the academic year
corresponding to the time of assessment is also explored.
Abstract
6
In the second study, the same questions are studied, in this case in a
university population, under the assumption that the conclusions of the study might
be different in adults with greater learning ability. Eighty-six students took part in
the study and completed the CLT test.
In view of the results of the first studies, which indicate the relevance of
response speed for learning, the third study explores this issue further. This third
study uses a quasi-experimental design with two groups, control and experimental.
It analyses the influence of an external limitation of the response speed during the
learning process in the CLT of 184 university students. The experimental group was
limited by the introduction into the CLT software of a mouse deactivation that
prevents the participants from responding until one second has elapsed since their
previous response.
Finally, the fourth study attempts to replicate the previous research in a new
objective learning test designed ad hoc, the Treasure Forest. In a first sample of 83
university students, the relationship between execution variables and performance
on the test is analysed. Subsequently, using the same test, the quasi-experimental
speed-limiting design is repeated with 184 university students.
The results point to the relevance of the individual's behaviour during the
resolution of the learning tests and its relationship with the level of learning
achieved. In particular, response speed and organisation are significant for
performance. Furthermore, it is observed that those participants who self-regulate
their speed during the test achieve better results than those who do not. Besides,
external regulation of speed is shown to be useful in promoting learning. Possible
interventions are proposed for students with learning problems caused by a lack of
self-regulation. The proposals focus on the training of self-regulation and on the
modification of the environment for the promotion of more effective and adaptive
learning behaviours.
7
8
9
PRIMERA PARTE:
INTRODUCCIÓN TEÓRICA
10
11
PRIMERA PARTE:
INTRODUCCIÓN TEÓRICA
En el presente trabajo abordaremos una amplia cuestión: ¿Qué factores
conductuales se asocian con el aprendizaje? En concreto, trataremos de encontrar
características de la conducta de los individuos que faciliten la consecución de un
alto nivel de aprendizaje. Consideramos que estos factores podrían estar influyendo,
consecuentemente, en los resultados académicos de los estudiantes.
No obstante, antes de especificar los interrogantes que esta tesis aspira a
resolver, revisaremos los hallazgos y postulados científicos previos que han llevado
a formular dichas preguntas y trataremos de compartir con el lector el prisma desde
el que observamos y analizamos la psicología humana. La cuestión critica es qué es
el aprendizaje y cómo se debe analizar desde una perspectiva psicológica.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
13
CAPÍTULO 1:
Aproximaciones al concepto y estudio del
aprendizaje.
La presente investigación aspira a conocer los factores conductuales que se
asocian con el aprendizaje y el rendimiento académico satisfactorio y los que se
asocian con las dificultades de aprendizaje y el rendimiento deficitario. Con el
objetivo de contextualizar este trabajo, en este primer capítulo realizaremos un
breve recorrido por las aproximaciones a dichas cuestiones surgidas con
anterioridad al presente estudio. Por último, trataremos de exponer el modelo desde
el que se estudiarán dichos interrogantes en esta investigación.
1. Perspectivas históricas en el estudio del aprendizaje y las
dificultades asociadas
El estudio del proceso de aprendizaje y de las dificultades asociadas se ha
abordado desde diferentes perspectivas. Históricamente, cabe destacar las
contribuciones de dos relevantes corrientes psicológicas: la corriente conductista y
la cognitivista y del procesamiento de la información.
1.1. Aproximación conductista.
Es a principios del siglo XX cuando nace la aproximación conductista,
centrada en el estudio de la conducta de los seres humanos. Esta perspectiva centra
el foco de atención en los hechos que pueden ser observables, con el objetivo de
hacer de la psicología una ciencia. Gran parte de las teorías e investigaciones de esta
corriente versan sobre el aprendizaje, es decir, sobre los cambios conductuales que
se producen en interacción con el entorno.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
14
John B. Watson (1913) fue considerado como el fundador de la escuela
conductista desde el momento en el que declaró que el objeto de estudio de la
psicología debiera ser el comportamiento, en contraposición a los métodos
introspectivos imperantes que analizaban procesos mentales. Al mismo tiempo,
destacó el alcance de las técnicas de modificación de conducta recalcando la
relevancia papel del aprendizaje en la conducta. Se inicia así una escuela que pone
en valor la interacción con el ambiente y que se esfuerza en hacer de la psicología
una disciplina científica y no especulativa. Son estos planteamientos los que han
continuado siendo desarrollados hasta nuestros días, constituyendo los cimientos
en los que se fundamenta este trabajo.
Al igual que Watson, otro destacado autor inició sus estudios en conducta
animal y terminó por realizar una sustancial aportación a la psicología conductista.
Nos referimos a Iván Pávlov, fisiólogo coétaneo de Watson. En su fundamental texto
publicado originalmente en 1927 (Pavlov, 1960), establece la teoría del
condicionamiento de los reflejos, entendidos como respuestas o reacciones
automáticas a estímulos. La aportación de Pávlov sentó las bases del concepto del
aprendizaje, al estudiar la adquisición o aprendizaje de respuestas ante estímulos
que previamente no las elicitaban, es decir, al estudiar cambios observables en el
comportamiento producidos tras determinadas experiencias.
La declaración del segundo tipo de condicionamiento, el condicionamiento
operante, llegó de la mano de los psicólogos Edward Thorndike y Burrhus Frederic
Skinner. Thorndike estableció los cimientos sobre los que se elaboró la teoría del
aprendizaje operante mediante la formulación de la Ley del efecto:
“De las diferentes respuestas hechas en la misma situación, aquellas
que son acompañadas o seguidas inmediatamente por satisfacción para el
animal […] tendrán más posibilidad de repetirse; aquellas que son
acompañadas o seguidas inmediatamente por incomodidad para el animal
[…] será menos posible que se repitan. Cuanto mayor sea la satisfacción o la
incomodidad, mayor será el fortalecimiento o debilitamiento del vínculo”
(Thorndike, 1911, p. 244).”
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
15
Como puede observarse, el aprendizaje, de nuevo, se define como cambios
que se dan en el comportamiento debidos a la experiencia, poniendo el énfasis en
este caso en los estímulos que sucedían a la conducta, en lugar de en los que la
antecedían, como ocurría en el caso del condicionamiento clásico.
Skinner profundizó en el estudio de este fenómeno y acuñó el término de
condicionamiento operante. En su obra principal (Skinner, 1966), denomina
conductas operantes a todas aquellas conductas que se dan de forma libre y
espontánea, distinguiéndolas de las respuestas incondicionadas y condicionadas
señaladas por Pávlov. Las conductas operantes surgen de forma espontánea, y su
frecuencia de ejecución se ve alterada por los estímulos consecuentes a dicha
conducta. De esta forma, el aprendizaje de conductas se entiende de nuevo como
producto de la interacción con el ambiente, en este caso especialmente con los
estímulos que suceden a la conducta operante. Así, Skinner (1945) defendió lo que
él mismo denominaba conductismo radical, declarando la conducta como función del
ambiente experimentado.
Como podemos observar, dentro de esta inicial corriente conductista,
especialmente dentro del conductismo radical, no se incluye el estudio científico de
los procesos internos no observables. Más adelante, Skinner sí hará referencia a los
eventos privados, como el pensamiento o las sensaciones, los cuales considera
también conductas, adquiridas por los mismos procesos de aprendizaje operante
que las conductas motoras (Skinner, 1963). El pensamiento se trata de una conducta
encubierta que es observable por el propio individuo y, por tanto, igualmente
susceptible de análisis (Skinner, 1981). A partir de este momento, la corriente
conductista aspira a explicar cualquier fenómeno de la conducta humana.
De forma contemporánea a los estudios sobre el condicionamiento operante,
en la década de 1930, se desarrollaron las corrientes que se han sido denominadas
mediacionales o de segunda generación, desarrolladas también en el campo del
aprendizaje y la conducta animal. Podríamos destacar las aportaciones de Edward
C. Tolman y Clark L. Hull. Ambas teorías se acercan a una postura más cognitivista
que el conductismo radical, dado que destacan el papel de ciertas variables del
organismo intermedias entre el estímulo y la respuesta.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
16
Tolman (1949) mantiene la asunción de la conducta observable como objeto
de estudio, pero la considera propositiva e intencional, es decir, señala que el
organismo tiene ciertas metas hacia las que dirige su conducta. Además, destaca la
existencia de variables intermedias como los mapas cognitivos. En sus experimentos
con ratas en laberintos, los animales aprendían el camino hacia la comida.
Analizando su capacidad de orientación espacial en diferentes exámenes concluyó
que no solo aprendían una secuencia de giros en el laberinto, sino que de alguna
forma aprendían una representación espacial amplia o expectativas sobre dónde
estaba localizada la comida (Tolman, 1948). De esta forma, Tolman alude a
conceptos cognitivos en base a sus observaciones de la conducta, acercándose a
aproximaciones más cognitivas del aprendizaje y a la inclusión de factores
motivacionales.
Por su parte, Hull también trató variables del individuo relacionadas con la
motivación. Su teoría presenta ciertas diferencias con los postulados de Tolman,
autor con el cual mantuvo productivos debates acerca del aprendizaje (Gondra,
2002). Hull (1943) planteó el aprendizaje como un proceso de formación de hábitos
motivado por impulsos básicos e innatos como el hambre, la sed o el deseo de
socialización o condicionados o vinculados a la satisfacción de dichas necesidades
como el dinero para asegurar la supervivencia del organismo. Los organismos
experimentan estos impulsos en forma de tensión y satisfacerlos supone un
refuerzo. De esta forma, la conducta tiene el propósito de satisfacer dichos impulsos,
siendo reforzada, es decir, teniendo mayor probabilidad de ser repetida. La
repetición de dichas conductas y de su posterior reforzamiento terminan por
configurar hábitos o asociaciones de estímulos-respuesta con diferente fuerza en
función de factores como la contigüidad entre la conducta y su refuerzo.
De esta forma, Hull, al igual que Tolman, introduce conceptos referentes al
“interior” del organismo, sin dejar de lado el estudio de la conducta como elemento
de análisis. Ambos autores sentaron las bases de una teoría que posteriormente
Staats desarrollaría, manifestando la existencia de una acumulación de
aprendizajes, en un caso en forma de “mapas cognitivos” y en el otro en forma de
“hábitos y motivaciones”.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
17
También en la primera mitad del siglo XX, Jacob Robert Kantor realizó
importantes aportaciones mediante el desarrollo de su teoría interconductista,
aunque generalmente han sido desoídas (Hernández, 2000). Kantor plantea que el
objeto de estudio de la psicología lo debiera conformar el individuo en interacción
con el ambiente, el cual incluye a otros organismos y las diferentes situaciones a las
que el individuo se enfrenta (Kantor, 1978). Plantea esta interacción de manera
dinámica, donde el individuo influido por historia de interacciones previas
interacciona con el ambiente y a su vez dicha interacción modifica dicha historia y
por tanto influirá en posteriores situaciones. Asimismo, los elementos de la
situación interaccionan con el individuo de manera sincrónica a su interacción con
dichos elementos, de manera que no es posible determinar una direccionalidad o
causalidad en las interacciones. De esta forma, Kantor subraya el dinamismo de las
interacciones y la relevancia de su estudio y, además, introduce el concepto de la
historia de interacciones, también dinámica, y única para cada individuo, influyente
en dichas interacciones.
Los planteamientos conductistas radicales y mediacionales se vieron
enriquecidos décadas después por las aportaciones de psicólogos como Arthur W.
Staats, Albert Bandura o Donald Meichenbaum. Staats (1979, 1983) introdujo un
concepto clave en la corriente conductista: los repertorios básicos de conducta.
Señala que, mediante los procesos de aprendizaje, se van consolidando repertorios
comportamentales que se acoplan conformando la inteligencia del sujeto. Introduce
el concepto de aprendizaje acumulativo-jerárquico, mediante el cual señala que las
conductas previamente aprendidas constituyen la base sobre la cual se cimentarán
posteriores aprendizajes más complejos y nivel jerárquico superior. De esta forma,
los repertorios de conducta son el resultado del ambiente vivido en el pasado por el
organismo. Sin embargo, Staats considera que, al mismo tiempo, estos repertorios
de conducta actúan como causa del comportamiento presente dado que constituyen
las conductas que el individuo ha aprendido y por tanto posibilitan que una
conducta se emita. Las conductas que no han sido aprendidas previamente no
formarían parte de dichos repertorios y por tanto el individuo no podría emitirlas
en un momento dado. De esta forma, como Kantor hizo previamente, Staats hace
referencia a un cúmulo de aprendizajes que no solo son una variable dependiente
del ambiente, sino que también constituyen una variable independiente que influye
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
18
sobre la conducta. Consideró por ello de gran interés la evaluación de estos
repertorios básicos de conducta entendidos como competencias y potencialidades
del organismo. La teoría de Staats de los repertorios básicos de conducta ha
culminado en la que se denomina teoría del comportamiento humano (Santacreu,
Hernández, Adarraga y Márquez, 2002), conformando las variables disposicionales
del individuo. Sin embargo, el valor que se le otorga a estas variables en la actualidad
ha sufrido un importante matiz: pese a la relevancia sobre la conducta presente, el
rol de estos “repertorios básicos de conducta” no es el de variable independiente o
causal. Dicho papel continúa estando asignado a las variables del ambiente en el
momento presente. Las variables disposicionales actúan, como se explicará en
profundidad más adelante, determinando la posibilidad de un determinado
comportamiento, o determinando la probabilidad de unos u otros comportamientos,
como ya atisbaba Hull al mencionar los hábitos y las motivaciones. Por tanto, la
aportación de estos autores ha sido crucial para el desarrollo de la actual teoría del
comportamiento humano, no obstante, importantes variaciones han sido
necesarias.
Las contribuciones de Bandura (Bandura y Walters, 1974) se enmarcaron en
el modelo de aprendizaje social, sintetizado por Bernstein y Nietzel (1982), el cual
trataba de compendiar todos los enfoques conductuales surgidos hasta la época,
conservando el foco en el estudio de la conducta y su relación con el ambiente. Dicho
modelo continúa haciendo hincapié en el poder del ambiente para influir sobre la
conducta, aunque en este caso, destaca el papel del contexto social, es decir, la
presencia de congéneres y/o modelos en el contexto de aprendizaje. Esta
aproximación también tiene presente la historia de aprendizaje del organismo.
La aportación de Bandura (1977) al modelo de aprendizaje social fue crucial,
ya que postuló la existencia de un nuevo proceso de aprendizaje denominado
aprendizaje observacional, mediante el cual los organismos aprenden nuevas
conductas sin experimentar directamente sobre el contexto, por tanto, mediante un
proceso “nuevo” no reducible, según Bandura, a los procesos de condicionamiento
ya estudiados. Este proceso de adquisición de nuevas conductas ocurre cuando un
individuo observa a otro, llamado modelo, comportase en un contexto. El aprendiz
más adelante imitará al modelo, especialmente si éste fue reforzado tras la
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
19
realización de la conducta. Bandura de nuevo dedica su atención a la actividad
cognitiva y a su influencia en el aprendizaje, entendiendo que en el aprendizaje
observacional juegan un papel importante las representaciones simbólicas de las
situaciones y las personas. Destaca el papel de las atribuciones, concepto ya
introducido por Rotter (1954), reflexiones que realiza el individuo sobre la relación
entre la conducta emitida y sus consecuentes y, por tanto, de las expectativas de
autoeficacia que mantiene. Es decir, si el individuo que observa, atribuye que la
relación entre ejecutar una conducta y obtener el reforzador depende de quién sea
el que la ejecute, y no tanto del hecho de realizar dicha conducta, sus expectativas
de éxito serán bajas y, por tanto, ejecutará dicha conducta con baja probabilidad. Así,
Bandura señala que se puede aprender mediante observación, pero disocia el hecho
de aprender del de ejecutar la conducta aprendida. En general, Bandura admite que
llevar a cabo una determinada conducta no depende de que el sujeto haya aprendido
la relación entre dicha conducta y sus consecuencias, sino más bien de las
atribuciones causales que el propio sujeto asume respecto a dicha relación: la
consecuencia en este caso no es función de qué respuesta se realice sino de quién
realice dicha conducta. Así pues, de nuevo, Bandura, incide en procesos cognitivos
llegando a denominar a su planteamiento modelo cognitivo del aprendizaje social.
Al igual que Bandura, otros psicólogos de origen conductista (Meichenbaum,
Mahoney…) añaden elementos “cognitivos” a sus teorías, reconociendo la
complejidad de los pensamientos y conocimientos, no obstante, manteniendo que la
fuente de aprendizaje es la interacción con el medio. La cuestión aquí es diferente a
la planteada por Bandura. Como señalan Meichenbaum, Mahoney y otros autores no
conductistas como Ellis y Beck, las descripciones verbales de la conducta de la
persona en el contexto y sus consecuencias guían, probabilizan o explican el
comportamiento real, es decir, lo que realmente hacen. Lo aprendido por la
experiencia es describible mediante el lenguaje. Así, lo que la persona se dice, a sí
mismo o a los demás y, en general, imagina, reflexiona, etc., en definitiva, lo
cognitivo, tiene dos roles diferenciados. Por una parte, lo cognitivo (reflexiones,
pensamientos, expresiones verbales, imágenes) es parte de lo aprendido a través de
la experiencia (una parte de respuesta) y, por otra, es parte de la explicación, del
porqué de la particular respuesta o conducta del individuo.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
20
A modo de resumen, podríamos destacar que la aproximación conductista
entiende el aprendizaje como cambios producidos en el comportamiento a causa de
la experiencia. Mediante los diferentes aprendizajes experimentados a lo largo de la
vida, cada individuo va conformando determinadas tendencias de comportamiento.
En cualquier caso, el ambiente tiene un papel primordial en la determinación de las
conductas de los organismos.
1.2. Aproximación cognitivista.
De manera paralela, la corriente cognitivista se fue desarrollando desde
1950, ejerciendo gran influencia en dos décadas después. Su origen es difuso y
carente de un manifiesto fundacional. Sin embargo, dos hechos son indudables:
surge como oposición al conductismo, reivindicando el estudio de los procesos
mentales no observables, y se ve determinada por la aparición de los ordenadores
que sirvió como metáfora para explicar el procesamiento de la información de los
humanos. Esta perspectiva concibe el aprendizaje como un proceso interno del
organismo que no puede observarse, siendo el conocimiento el resultado de dicho
proceso. La actuación o comportamiento de las personas depende de su
conocimiento, es decir, de sus representaciones mentales internas (Rivière, 1991).
La teoría de la Gestalt, con Max Wertheimer, Wolfang Köhler y Kurt Koffka
como iniciadores, puede concebirse como precursora de la corriente cognitiva. Esta
escuela, surgida en los años 20, estudia la conciencia y el pensamiento como una
totalidad organizada y estructurada, en contraposición a las asociaciones del tipo
estímulo-respuesta. Sostiene que el individuo atiende a los estímulos dotándoles de
sentido en función de sus aprendizajes previos, percibiéndolos como estructuras
organizadas y no como la mera suma de estímulos independientes. El aprendizaje
ocurre por Insight, una comprensión o entendimiento global de la situación que
aparece de forma repentina cuando la persona logra dotar de sentido a sus
elementos (Wertheimer, 1959).
Entre los psicólogos más destacados cercanos a la perspectiva cognitiva del
aprendizaje cabe destacar a Jean Piaget. El estudio de Piaget se centró en el
desarrollo ontogenético del infante desde su nacimiento hasta la adolescencia,
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
21
señalando la existencia de diferentes etapas caracterizadas por diferentes esquemas
y procesos mentales. Es decir, señala que el proceso de desarrollo no es lineal, sino
que se producen saltos entre estadios diferenciados. Los esquemas se entienden
como estructuras mentales que sirven para organizar y asimilar la información, los
cuales se ven modificados por dos procesos mentales: la asimilación y la
acomodación. Cuando se añade nueva información, interiorizando un evento e
integrándolo en un esquema existente, se produce la asimilación. Sin embargo,
cuando la anexión de nueva información requiere modificar el esquema previo para
poder incorporar de manera coherente los datos, se produce la acomodación.
Mediante estos dos procesos mentales el individuo va conformando su aprendizaje
(Piaget, 1978). De esta forma, Piaget otorga un gran valor al estudio del proceso del
conocimiento centrando se atención en los eventos que tienen lugar en el “interior”
de la mente. La teoría de Piaget se ha denominado constructivista por el énfasis
puesto en la construcción activa del conocimiento por el individuo.
Un contemporáneo de Piaget fue Lev Vygostki, aunque su fallecimiento se
produjo de forma mucho más prematura. Se acercó al estudio del desarrollo humano
desde un punto de vista social, e incluso, cultural, y ha tenido gran repercusión en la
corriente cognitivista. Su trabajo destaca la importancia del aprendizaje social,
destacando el papel de la cultura y el lenguaje. Dos conceptos clave de su teoría son
la zona de desarrollo próximo y el andamiaje. La zona de desarrollo próximo se
refiere a la distancia o diferencia que existe entre el nivel de desarrollo adquirido
por el niño, que se constituiría por los ejercicios que el infante es capaz de resolver
de forma independiente, y el nivel de desarrollo potencial, donde se encuentran
aquellas pruebas que sería capaz de resolver si contara con la guía o el apoyo de un
adulto o individuo más capacitado. Es aquí donde entra en juego el segundo
concepto: el andamiaje consiste en ese apoyo o guía que los adultos más capaces
proporcionan al aprendiz para ayudarle a desarrollar nuevos conocimientos
(Vygotsky, 1979). De esta forma, Vygotsky destaca la relevancia del contexto social
en el aprendizaje y de nuevo fija la atención en los procesos y estructuras mentales
internos del individuo.
David Ausubel (1976) elaboró una teoría del aprendizaje enfocada al
contexto educativo. Señala la importancia de lograr un aprendizaje significativo en
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
22
el cual lo aprendido se relacione con las estructuras de conocimiento adquiridas
previamente, organizándolo en estructuras y modificando las estructuras previas
para adaptarlas a la nueva información. Difiere de Piaget en algunos aspectos como
en el papel del descubrimiento por parte del aprendiz: Ausubel otorga más
importancia al método de transmisión del conocimiento del instructor y de los
materiales en sí mismos. Otorga también un papel activo al estudiante en cuanto a
la organización y relación del conocimiento con lo aprendido previamente. De esta
forma, Ausubel se centra también en los procesos “mentales” y dota al organismo de
un rol activo en el aprendizaje.
Como se puede intuir por las afirmaciones presentes en este manuscrito, así
como por la cantidad de líneas dedicada a cada una de las aproximaciones históricas,
el enfoque empleado en el presente trabajo se sitúa más cercano a la primera
perspectiva. No obstante, esta no es razón para negar las importantes
contribuciones de la perspectiva cognitivista a la psicología en general y, también, a
nuestra perspectiva en particular. Con los postulados de Wertheimer y Ausubel, sin
duda, compartimos la afirmación de que no todas las respuestas del individuo son
simples respuestas reflejas o aprendidas mediante condicionamiento clásico u
operante. El ser humano también reflexiona sobre su propia experiencia
construyendo proposiciones verbales acerca del mundo, las cuales parecen gozar de
gran complejidad y organización. Sin embargo, al contrario de lo que Wertheimer
considera, los comportamientos aprendidos atendiendo a las leyes del aprendizaje
asociativo no siempre se refieren a respuestas simples. Un niño aprende a encender
la luz pulsando el interruptor asociando ambos acontecimientos, pero también
aprende a comportarse educadamente para evitar una recriminación pública del
profesor. En nuestra opinión, tanto los aprendizajes mediados por el lenguaje y la
reflexión como los aprendizajes basados en asociaciones de estímulos y respuestas
son cruciales para el desarrollo del ser humano. En cuanto a la teoría de Piaget,
estamos de acuerdo en hay un ritmo de adquisición de conocimientos relacionado
con el desarrollo ontogenético de los individuos. Asimismo, como ya hemos
mencionado, consideramos de gran relevancia el papel de la reflexión sobre lo
experimentado en la interacción con el contexto en las todas fases del desarrollo,
especialmente, a partir del desarrollo del lenguaje. Asimismo, consideramos que las
competencias ya adquiridas constituyen cimientos que posibilitan nuevos
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
23
aprendizajes. No obstante, consideramos que su teoría de adquisición del
conocimiento desestima la influencia del ambiente y de los demás tipos de
aprendizaje, como el aprendizaje mediante el lenguaje e instrucciones. Las
aportaciones de Vygotsky tuvieron un gran eco en autores como Meichenbaum,
acerca del aprendizaje por modelos, el moldeamiento y el aprendizaje mediante
autoinstruciones. Este autor, al igual que Ausubel, destaca la relevancia del
aprendizaje en un contexto social en el que los expertos pueden transmitir sus
conocimientos a los más novatos. Sin duda, esta fuente de aprendizaje constituye el
grueso de la formación reglada en la actualidad, logrando que las competencias del
ser humano alcancen niveles cada día más sorprendentes.
1.3. Factores tradicionalmente relacionados con el aprendizaje desde ambas perspectivas.
Desde cada una de las diferentes aproximaciones al estudio del aprendizaje,
han nacido diferentes teorías acerca de los factores que pueden determinar un
mayor o menor nivel de aprendizaje. De nuevo, profundizar en cada una de estas
teorías excedería los objetivos de este trabajo, por lo que simplemente se
introducirán las variables más comúnmente mencionadas desde cada perspectiva
en relación a los problemas de aprendizaje, con el objetivo de contextualizar las
interrogaciones que se pretenden resolver aquí. Resulta completamente
inabarcable para este proyecto estudiar la totalidad de los factores que pueden
influir en el aprendizaje, por lo que solo una pequeña parte de las variables que se
presentan a continuación serán incluidas posteriormente en los objetivos de este
trabajo.
Desde la psicología cognitiva, se ha profundizado en las variables
individuales que puedan estar relacionadas con diferentes ritmos y logros de
adquisición de conocimiento. Por el contrario, desde la psicología conductista, el
énfasis se ha situado en la interacción con el ambiente, sin embargo, también se han
tratado algunos factores del organismo A continuación, se señalarán las principales
variables individuales que más se han relacionado con las diferencias de
aprendizaje.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
24
• Inteligencia.
La inteligencia es un constructo sobre el que no se ha alcanzado pleno
consenso en su definición, concepción o evaluación. Sin embargo, sí parece haber
acuerdo en la influencia que ejerce sobre los procesos de aprendizaje.
Francis Galton fue de los primeros autores en señalar la relevancia de la
capacidad mental y dedicó parte de su carrera al estudio de las diferencias
individuales en dicha capacidad. Subrayó la heredabilidad de esta capacidad
(Molero, Saíz y Esteban, 1998), observando la superioridad cognitiva del ser
humano frente a otras especies animales, o mediante el análisis de las diferentes
capacidades de personas con trastornos genéticos.
Charles Spearman planteó la existencia de un único factor general de la
inteligencia, denominado factor g. Lo define como la capacidad general que subyace
a todo comportamiento inteligente. Dicho factor g puede desglosarse en múltiples
factores específicos o factores s, constituidos por habilidades concretas en
diferentes dominios. Posteriormente, Raymond Cattell, dedicado a la evaluación
psicológica, creó numerosas pruebas para evaluar la inteligencia (1943). Al
contrario que Spearman, en su teoría señala la existencia de dos factores generales
de la inteligencia diferenciados: la inteligencia fluida, referida a la capacidad de
aprender y resolver problemas, y la inteligencia cristalizada, referida al manejo del
conocimiento previamente adquirido. Es decir, no se hace referencia a una única
capacidad mental, sino a dos tipos de capacidades cualitativamente distintas. La
inteligencia fluida se relaciona con aptitudes de razonamiento espacial, velocidad de
procesamiento y memoria, determinada en gran parte genéticamente. La
inteligencia cristalizada es una aptitud mediada por el lenguaje, derivada del
aprendizaje, y por tanto influida por la experiencia y la socialización.
Esta polémica entre la existencia de uno o varios factores de inteligencia se
ha mantenido hasta nuestros días. Gardner (2001) habló de inteligencias múltiples,
incluyendo capacidades como la kinestésica o musical. Posteriormente, Salovey y
Mayer (1990) acuñaron el concepto de inteligencia emocional. Por otra parte, el
concepto de Cociente Intelectual tiene sus orígenes en Alfred Binet, quien introdujo
por primera vez la noción de un cociente entre la capacidad del individuo y la
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
25
capacidad esperada según su edad cronológica. Creó la Escala de Inteligencia
Stanford-Binet que permite evaluar la inteligencia en función de la edad y comparar
con el resto de la población en la misma etapa de desarrollo (Terman y Merrill,
1937).
Desde el enfoque conductista no se ha prestado especial atención a la
inteligencia ya que el foco de interés se ha situado en las interacciones con el
ambiente. Desde esta perspectiva, el comportamiento inteligente es fruto del
desarrollo ontogenético como consecuencia de la interacción del sujeto con el
contexto. La inteligencia consiste en la capacidad de trasferir aprendizajes entre los
diferentes contextos, esto es, de generalizar y discriminar adecuadamente. Es
necesario para ello atender a los estímulos relevantes, sensibilizar y habituar según
sea pertinente, generalizar o discriminar adecuadamente en un contexto y transferir
lo aprendido en un contexto a otro similar o, aprender cuales son las posibles
respuestas eficaces en el nuevo contexto. No se niega la influencia genética en la
inteligencia, ésta determina una potencialidad, es decir, posibilita que se desarrollen
ciertas capacidades y limita el desarrollo de otras. Sin embargo, la influencia del
ambiente será crucial en el desarrollo. El logro del máximo aprendizaje en el menor
tiempo posible no ha sido un tema de interés, sino que se han estudiado las leyes
generales de aprendizaje comunes a todos los individuos.
En cualquier caso, hay un amplio acuerdo respecto a la influencia de la
capacidad intelectual sobre el aprendizaje y, por tanto, sobre el rendimiento
académico. Naturalmente, cuánto más haya aprendido y experimentado un
individuo a lo largo de su desarrollo, mayor facilidad presentará para aprender en
nuevos contextos. Numerosos estudios han investigado la relación de la inteligencia
con el aprendizaje y el rendimiento académico en múltiples poblaciones, utilizando
para ello diferentes pruebas de inteligencia y diferentes medidas de desempeño
académico.
Un reciente meta-análisis llevado a cabo por Roth et al. (2015) examinó la
relación entre la inteligencia evaluada con diferentes test estandarizados y el
rendimiento académico. Incluyeron en su análisis 240 estudios y encontraron una
alta correlación de ρ =.54 entre ambas variables.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
26
La mayoría de las investigaciones incluyen test que evalúan factor g o escalas
de Cociente Intelectual. Un ejemplo lo constituye el estudio de Mayes et al. (2009),
en el cual evalúan el CI mediante una versión abreviada de la clásica escala Weschler
para niños (WISC-IV, 2003) y encuentran que el CI es el mejor predictor del éxito
académico por encima de otras pruebas neuropsicológicas.
No obstante, otros investigadores han optado por evaluar el efecto de otros
tipos de inteligencia en los resultados académicos como, por ejemplo, las
inteligencias denominadas emocionales (Agnoli et al., 2012; Parker et al., 2003;
Sanchez-Ruiz et al., 2012). Es natural que competencias relacionadas con conocer,
identificar, y gestionar las propias emociones puedan tener repercusión en los
aprendizajes académicos, dado que factores como la ansiedad, en cuanto valores
extremos de la activación del individuo, afectan negativamente al rendimiento. De
esta forma, la relación entre la capacidad intelectual, entendida y evaluada de
múltiples formas, y el rendimiento académico, ha sido ampliamente demostrada.
Pese a algunos solapamientos entre el constructo de la inteligencia y los que
veremos a continuación, analizaremos estos últimos de manera independiente, dada
su trascendencia en la tradición del estudio del aprendizaje.
• Atención.
De la misma forma que ocurre con los anteriores conceptos y la mayoría de
los constructos psicológicos, la atención tampoco cuenta con una definición
unánime. Múltiples formulaciones comparten la idea de que el grado de atención
determina el procesamiento de la información y de los estímulos del entorno.
Atender a unos u otros estímulos provoca que algunos de ellos se procesen de forma
prioritaria mientras que otros se desprecian (Tudela, 1992). Este hecho es crucial
dado que nuestros recursos cognitivos son limitados y resultaría imposible procesar
todos los estímulos de nuestro entorno de forma plena y constante (Kahneman,
1997). En el momento presente, el lector podrá percatarse de que se encuentra
centrado en este texto, obviando diferentes estímulos visuales, auditivos, olfativos,
táctiles e incluso interoceptivos de su alrededor. Esta priorización en el
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
27
procesamiento de los estímulos es una de las características más definitorias del
proceso de la atención.
En algunos modelos se han destacado las propiedades de los estímulos para
“atraer” la atención. La capacidad de atracción de un estímulo puede variar en
función de sus características físicas (por ejemplo, una mayor saliencia debido a
colores llamativos), o de su relación con funciones básicas del organismo como la
supervivencia o la reproducción (por ejemplo, estímulos relacionados con un
peligro) (NothDurft, 1992; Theeuwes, 2004). Estos modelos han sido denominados
bottom-up, por la importancia que otorgan a los estímulos. Algunos autores con los
que coincidimos subrayan la relevancia de la relación entre dichos estímulos y la
historia previa de aprendizaje del sujeto que los percibe, señalando que se atenderá
en mayor medida a unos u otros estímulos en función de lo experimentado
previamente (George y Pearce, 2012; Dopson et al., 2010; Feldmann-Wüstefeld et
al., 2015). Por otra parte, otros investigadores hacen hincapié en la atención como
capacidad del organismo, considerándola un proceso voluntario o top-down (Folk et
al., 1992; Egeth et al., 2010). Se destaca aquí la intención del individuo de dirigir su
atención hacia estímulos que a priori no la atraigan por sí mismos, como puede estar
ocurriéndole en este momento al lector de este trabajo.
La tradición cognitiva, especialmente desde las teorías del procesamiento de
la información, se focalizó en el estudio de los procesos top-down, en las capacidades
y limitaciones del individuo, las diferentes fases y estadios del procesamiento de la
información, etc. De esta forma, se estudiaba la atención en el interior de la mente
humana tratando de establecer semejanzas con el funcionamiento de los
ordenadores. Por el contrario, la tradición conductista no ha dedicado grandes
esfuerzos al estudio de la atención. Sin embargo, los autores que sí lo han hecho, se
han enfocado en el proceso de atención bottom-up, destacando la capacidad de
determinados estímulos para atraer la atención de los individuos, es decir,
subrayando la relevancia del ambiente en los procesos atencionales.
La mayoría de los autores coinciden en que ambos mecanismos, top-down y
bottom-up, están implicados en el desarrollo de la atención (Desimone y Duncan,
1995; Theeuwes, 2010) y diferencian los procesos de seleccionar estímulos,
sostener la atención en el tiempo y controlar las respuestas (García-Sevilla, 1997).
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
28
Generalmente, se han señalado estos tres tipos de procesos o de atención: la
atención sostenida o el proceso de mantener la atención en un determinado
estímulo sobre un periodo de tiempo continuado; la atención selectiva o la
capacidad de orientar la atención hacia determinados estímulos y, al mismo tiempo,
de inhibir la atención hacia otros estímulos distractores; y la atención dividida o la
capacidad de atender a más de un estímulo relevante de forma simultánea. Además,
algunos autores señalan un componente de control de la ejecución o control
atencional, como un mecanismo de gestión de la atención dirigiéndola en función de
las metas e inhibiendo comportamientos irreflexivos o impulsivos (Castillo, 2009;
García-Sevilla, 1997).
Múltiples estudios se han realizado evaluando la relación entre los procesos
de atención y el aprendizaje y los resultados académicos, especialmente a raíz de la
concepción del Trastorno del Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) como
categoría diagnóstica. Muchos estos estudios toman como muestra a individuos
diagnosticados de TDAH, principalmente niños, y comparan su rendimiento con el
de otra muestra sin diagnóstico establecido. Mayes y Calhoun (2007) analizaron las
diferencias en aprendizaje, atención, escritura y velocidad de procesamiento entre
niños con diferentes patologías y niños con desarrollo típico. Los niños
diagnosticados de TDAH rindieron peor que los controles en todos los ámbitos, e
incluso peor que niños diagnosticados de ansiedad, depresión y trastorno
negativista-desafiante. Es más, los niños con TDAH mostraron mayores problemas
de aprendizaje incluso que aquellos con autismo. Arnold et al. (2015) sintetizaron
los resultados de 176 estudios longitudinales, mostrando que los individuos
diagnosticados y no tratados de TDAH rinden peor en test de aprendizaje y obtienen
peores resultados académicos que los controles. Estos resultados son esperables en
la medida en la que un estudiante con una capacidad de control de la atención poco
desarrollada experimentará dificultades para procesar los estímulos relevantes del
medio y por tanto para aprender en interacción con éstos.
Dejando a un lado las patologías de la atención, en la tradición de la psicología
educativa la falta de atención aparece como un factor relevante en la aparición de
problemas de aprendizaje. En este contexto se maneja un modelo top-down. Parece
evidente que, si no se atiende a un estímulo, no se procesa dicha información y no
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
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puede aprenderse de dicha experiencia. Horn y Packard (1985) realizaron un meta-
análisis y encontraron que, en población sana, uno de los mejores predictores del
desempeño académico durante la educación básica son las dificultades de atención,
como la tendencia a la distracción y la falta de concentración.
De esta forma, la atención y, especialmente, los problemas de atención, han
sido una de las variables más frecuentemente relacionadas con las dificultades de
aprendizaje.
• Motivación y autoconcepto.
Desde una perspectiva diferente a las anteriores, numerosos investigadores
señalan factores determinantes del aprendizaje no relacionados con capacidades o
competencias, sino con cuestiones motivacionales y de autoconcepto. De forma
general, se entiende que para aprender algo nuevo es necesario que se den las
características del contexto que lo permitan y que el aprendiz tenga la capacidad de
aprenderlo, pero, además, en muchas ocasiones es también necesario que el
aprendiz presente cierta motivación por aprender. Se introducen, por tanto, los
componentes volitivos o motivacionales en la ecuación del aprendizaje. La
motivación es un fenómeno complejo que se ha abordado desde múltiples enfoques
(González Cabanach et al., 1996).
Desde la perspectiva cognitiva se afirma que, pese a que un estudiante tenga
un cociente intelectual destacado, sea capaz de atender de forma apropiada, de
procesar y recordar la información, si no goza de un autoconcepto positivo o no
presenta motivación por aprender, es posible que presente dificultades para
hacerlo. Así, tradicionalmente la motivación se ha entendido como un factor de
dentro del organismo que le impulsa a determinadas conductas.
Por otra parte, desde la perspectiva conductual, autores como Staats ponen
el énfasis en el contexto. Staats (1997) propone el aprendizaje de tres funciones:
señala que los estímulos tienen componentes discriminativos, motivacionales-
emocionales y reforzantes. Los componentes motivacionales-emocionales aluden a
la capacidad de los estímulos de provocar emociones, esto es, un determinado valor
motivacional para cada individuo. Este valor se adquiere por su asociación con otros
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
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estímulos que previamente poseyeran dicho valor motivacional (Staats, 1979;
1997). Así, los procesos de aprendizaje harán que múltiples estímulos adquieran
dicha capacidad y que por tanto se conformen repertorios motivacionales-
emocionales para cada individuo que tendrán repercusión sobre su conducta. Staats
se fundamentó en la teoría planteada previamente por Hull de hábitos y
motivaciones, en la cual, como se ha mencionado previamente, explicaba que la
conducta venía motivada por impulsos básicos e innatos como el hambre, la sed o el
deseo de socialización o por impulsos condicionados o vinculados a la satisfacción
de dichas necesidades, como el dinero, para asegurar la supervivencia del
organismo. Desde el análisis de conducta o conductismo radical, se ha propuesto una
visión alternativa de la motivación como un elemento de fuera del individuo, que se
inició con Keller y Schoenfeld (1979) y ha continuado con Catania (1998) y Michael
(1993). Se plantea el concepto de operación de establecimiento (Keller y Schoenfeld,
1979; Michael, 1993) que se define como un estímulo o condición del ambiente que
afecta al individuo alternando de forma transitoria el poder de los refuerzos y la
frecuencia de emisión de conductas relacionadas con esos refuerzos. El ejemplo más
clásico es la deprivación de alimento: cuando un individuo se ha visto privado de
alimento durante un periodo de tiempo, esta circunstancia aumentará el poder de la
comida como refuerzo y al mismo tiempo aumentará la frecuencia de las conductas
del individuo encaminadas a conseguir dicho refuerzo.
Asimismo, la motivación también ha sido planteada en términos de
activación como ocurre en el caso de la famosa curva de Yerkes-Dodson sobre
rendimiento y motivación. Señalan que la relación entre la motivación y aprendizaje
no es lineal sino en forma de U invertida: ha de alcanzarse el nivel óptimo de
activación para que el aprendizaje se produzca. Niveles de activación demasiado
altos o demasiado bajos harán que el rendimiento se vea alterado.
En conclusión, se admite que cualquier tipo de aprendizaje, desde los
aprendizajes meramente perceptivos, exigen un mínimo nivel de motivación,
entendida como activación o predisposición a la acción. Diferentes condiciones
ambientales pueden influir sobre el aprendizaje siendo la motivación la variable
mediadora.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
31
La dirección hacia la cual se orienta la motivación ha sido denominada, desde
el punto de vista cognitivo, metas. En concreto, en el ámbito del aprendizaje reglado,
el modelo de metas académicas plateado por autores como Ames (1984), Nicholls
(1984) o Dweck (1986) trata de explicar la relación entre la motivación y el
rendimiento académico. Señalan la existencia de dos tipos de motivaciones, metas u
objetivos académicos: de rendimiento o de aprendizaje. Las personas cuya
motivación se orienta hacia el aprendizaje se implican en las tareas académicas
movidos por el deseo de aprender, de desarrollarse, de mejorar sus conocimientos
y capacidades, etc. Sin embargo, las personas con motivación orientada al
rendimiento realizan las tareas académicas con el fin de obtener una calificación
adecuada, de mostrar su valía a los demás o de obtener valoraciones positivas.
Posteriormente, Elliot (1999) propone la existencia de una dimensión adicional de
aproximación-evitación. Las personas con orientación de rendimiento de tipo
aproximación actuarían con el objetivo de conseguir un rendimiento superior a los
demás y obtener reconocimiento positivo mientras que las personas con orientación
de rendimiento de tipo evitación lo harían con el objetivo de evitar el fracaso y los
juicios negativos.
Los extensos análisis factoriales de Shi et al. (2001) analizando los
autoinformes de los estudiantes al respecto de sus motivos para llevar a cabo el
trabajo escolar concluyen que la motivación orientada al aprendizaje y la orientada
al resultado se asocian a distintas estrategias cognitivas para la resolución de las
tareas. Shi et al. (2001) señalan que, a la hora de resolver una tarea, los escolares
con orientación hacia el aprendizaje emplean estrategias cognitivas denominadas
profundas, como el repaso, la vigilancia controlada de su actuación o la asociación
del contenido de la tarea con el conocimiento previo. Sin embargo, los niños
orientados hacia el resultado, utilizan atajos como conjeturar, darse por vencido o
intentar terminar rápidamente. De igual forma, Elliot, McGregor y Gable (1999)
encuentran que las personas orientadas al aprendizaje son más persistentes, se
esfuerzan más y procesan la información de forma más profunda, mientras que las
personas orientadas hacia el rendimiento lo hacen de forma superficial. Señalan que
la orientación de aprendizaje predice un mejor rendimiento académico. Sin
embargo, la relación entre las metas y el rendimiento académico no aparece
constante en todas las investigaciones (Linnenbrink-Garcia, Tyson, y Patall, 2008).
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
32
Algunos autores como Dompnier, Darnon y Butera (2009) señalan que puede
deberse a razones de conveniencia social, por las cuales los alumnos tratan de
transmitir apego por las metas socialmente más deseables, es decir, las metas de
aprendizaje. Bajo nuestro punto de vista, a la luz de estos resultados entendemos
que parece existir relación entre las proposiciones verbales que cada individuo ha
generado sobre sí mismo y sobre sus deseos, y las conductas que se ejecutan cuando
se trata de aprender o resolver una tarea y, en consecuencia, con los resultados
obtenidos.
Por último, un concepto ligado al constructo de la motivación ha sido el de
autoconcepto. El autoconcepto ha sido definido desde la aproximación cognitiva
como un sistema de percepciones y creencias que un individuo tiene sobre sí mismo
(Purkey, 1970; Shavelson et al., 1976). Estas creencias se van conformando a lo largo
de la vida de la persona en función de sus experiencias y de las atribuciones que hace
sobre éstas, y tratan sobre las cualidades, atributos, roles, etc. que una persona
considera que posee (Núñez y González- Pienda, 1994). Markus (1983) propone que
el autoconcepto también incluye las ideas que tiene el sujeto sobre lo que le gustaría
ser y no es, y sobre lo que teme llegar a ser, de manera que este sistema de creencias
influye sobre las metas y motivaciones del individuo y, por tanto, sobre la conducta
dirigida a esas metas.
Albert Bandura también planteó el problema de las creencias de la persona
respecto a sí mismo, apoyándose en el concepto de atribuciones causales y “locus of
control” de Julian B. Rotter. Explica que la autoeficacia percibida, es decir, las
creencias de un individuo acerca de su capacidad para llevar a cabo una tarea con
éxito, tiene una influencia en las conductas que posteriormente llevará a cabo. Por
ejemplo, si el estudiante no se considera capaz de superar una prueba,
probablemente invertirá menos esfuerzo en su preparación, no persistirá ante las
dificultades, etc. (Bandura, 1982, 1993, 1997; Zimmerman et al., 1992).
Numerosos estudios subrayan la relevancia del autoconcepto para el
rendimiento académico, planteando que si una persona considera que tiene
dificultad para superar una materia o que no tiene capacidad para comprender
ciertas disciplinas, será difícil que logre obtener buenos resultados en esas áreas de
conocimiento, pese a que las creencias que tenga sobre sí misma puedan ser
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
33
erróneas. Señalan la existencia de un constructo denominado auto-concepto
académico, referido a las creencias que un estudiante tiene sobre sus habilidades y
capacidades en el contexto académico. Marsh y Martin (2011) realizaron un estudio
analizando el rol del autoconcepto en el ámbito académico y señalan que progresos
en el autoconcepto provocan mejoras en el rendimiento. Guay et al. (2010)
confirman esta relación y matizan que se ve mediada por un aumento en la
motivación académica autónoma, esto es, una motivación por las tareas académicas
no controlada por terceros, como sería una obligación impuesta por sus padres, sino
por razones intrínsecas a las tareas originadas por el propio individuo como, por
ejemplo, considerar que la escuela es importante o divertida. Huang (2011) realizó
un meta-análisis de 39 estudios longitudinales que evidencian la asociación entre
un autoconcepto positivo evaluado mediante autoinforme y el posterior éxito
académico medido a través de las calificaciones.
En ocasiones, un autoconcepto negativo puede conllevar una escasa
motivación, ya que, si el individuo no percibe como factible la consecución de una
meta, podrá disminuir su deseo por dicho objetivo. Como antes indicábamos, Guay
et al. (2010) señalan que la variable mediadora entre el autoconcepto y los
resultados académicos es la motivación.
Los analistas de conducta también afirman el poder de las verbalizaciones o
creencias del propio del individuo sobre la conducta, pudiendo constituir funciones
de establecimiento. Es decir, un estímulo verbal que explicite las contingencias a las
que se verá sometido el individuo podrá tener influencia sobre su posterior
comportamiento (Blakely y Schlinger, 1987; Froján et al., 2010; Martin y Pear,
1998). Así, un estudiante que se diga a sí mismo que por mucho que estudie no
logrará aprobar, esto es, que su conducta no se verá asociada a un reforzador,
probablemente disminuya la intensidad o frecuencia de su conducta de estudio.
En resumen, la motivación, aquellos estímulos que mueven la conducta del
individuo, así como las verbalizaciones que las personas presentan sobre sí mismas
y sus capacidades o dificultades para alcanzar determinados consecuentes, influyen,
finalmente, en el nivel de aprendizaje alcanzado.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
34
• Metacognición, estrategias de aprendizaje y autorregulación
Una vez que un estudiante reúne todas las condiciones que hemos ido
señalando, es decir, posee las competencias cognitivas necesarias para aprender,
posee un adecuado nivel de motivación y presta atención a las tareas, podríamos
suponer que obtendrá un buen resultado. Sin embargo, diversos estudios muestran
que es necesario que se dé un paso más: el estudiante ha de ser capaz de gestionar
su propio proceso de aprendizaje.
El término metacognición fue acuñado por Flavell (1979) y se refiere al
conocimiento que un invividuo tiene acerca de su propio conocimiento y los
procesos que le llevan hasta él, como el aprendizaje, la memorización, la
comprensión, etc. De esta forma, resalta la importancia que tiene para el aprendiz
monitorizar su propio proceso de aprendizaje y los resultados de éste. Desde
entonces, han surgido múltiples modelos describiendo la metacognición y las
facetas que abarca. Dos dimensiones que parecen claramente consensuadas y que
se han planteado desde los inicios son: el conocimiento sobre la cognición y la
regulación de ésta. Es decir, no se trata únicamente de conocer el proceso de
aprendizaje sino también de tener la capacidad de ajustarlo en caso necesario
(Hartman, 2001).
La autorregulación, en cuanto capacidad de ajustar la propia actuación
durante el aprendizaje en pos de los objetivos académicos personales, podría
considerarse una faceta del constructo de la metacognición (Brown y DeLoache,
1978). Otros autores lo consideran como un concepto de orden superior (Winne,
1996; Zimmerman, 1995) por lo que en muchos casos se ha estudiado de forma
independiente. En otras ocasiones, metacognición y autorregulación se tratan como
sinónimos. La autorregulación ha sido definida como un proceso por el cual los
estudiantes ponen en marcha diferentes habilidades cognitivas para lograr el éxito
académico. No se trata de una capacidad mental solidificada o un rasgo que se posee
o no, sino como un proceso que se lleva a cabo en determiandas situaciones
(Zimmerman, 2002). Panadero (2017) menciona que el aprendizaje auto-regulado
es un paraguas conceptual desde el cual se entienden los aspectos cognitivos,
motivacionales y emocionales del aprendizaje. La mayoría de los modelos sobre
autorregulación formulados coinciden en que implica componentes de
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
35
planificación, monitorización, evaluación y adaptación de los procesos de
aprendizaje.
Por otra parte, las estrategias de aprendizaje se han definido como un
conjunto de procedimientos que el estudiante lleva a cabo para conseguir
determinadas metas de aprendizaje (Genovard y Gotzens, 1990; Schunk, 1991). El
término estrategia hace referencia a un plan para alcanzar un objetivo, por lo tanto
relaciona también habilidades y competencias metacognitivas con elementos
motivacionales (Valle Arias et al., 1999). Se han señalado diferentes tipos de
estrategias de aprendizaje, como por ejemplo las estrategias de adquisición de la
información, estrategias de codificación de la información, estrategias de
recuperación de la información y estrategias de apoyo al procesamiento (Román y
Gallego, 1994). Ejemplos de estas estrategias serían el uso de reglas mnemotécnicas,
de diagramas de organización de la información, hacerse preguntas, etc.
Como se puede observar, los tres constructos se asemejan y en ocasiones su
delimitación conceptual no está clara (Veenman et al., 2006). En cualquier caso, cabe
destacar la relación que se ha establecido entre todos ellos y el rendimiento
académico. Dos meta-análisis señalan la relación entre los resultados académicos y
los procesos metacognitivos de autorregulación y las estrategias cognitivas durante
las etapas escolares primaria y secundaria, evaluados mediante diferentes métodos,
incluyendo tanto autoinformes como medidas directas del comportamiento (Dent y
Koenka, 2016). También a nivel universitario, Vrugt y Oort (2008) señalan el
impacto positivo en los resultados de los exámenes del uso autoinformado de
estrategias metacognitivas.
Como su propio nombre indica, el ámbito de la metacognición se ha estudiado
principalmente desde la tradición cognitivista. Pese a que las teorías conductistas
relacionadas con la metacognición y autorregulación no hayan gozado del mismo
reconocimiento, algunos de estos conceptos tienen sus correlatos en textos
conductistas bajo diferente denominación, como puede ser la teoría del control de
la acción de Kulh (1986).
En definitiva, nos encontramos aquí con una serie de competencias de
reflexión sobre el propio aprendizaje, así como de adaptación y ajuste de la propia
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
36
actuación que se relacionan con el rendimiento. Como es natural, estas
competencias influirán en la posibilidad de desarrollar nuevos aprendizajes
complejos y, por tanto, en los resultados académicos de los estudiantes. Por la
relevancia para este trabajo de estos conceptos, específicamente de la
autorregulación, dedicaremos más adelante un capítulo completo a este proceso.
1.4. Consideraciones finales.
En estas últimas páginas hemos realizado un brevísimo recorrido por la
historia de la psicología del aprendizaje. La corriente conductista supuso una
revolución en el campo del aprendizaje que, hasta ese momento, se reducía a la
adquisición de conocimiento. Mediante procedimientos empíricos, pudo establecer
la existencia de diferentes formas de aprendizaje. Posteriormente, la psicología
cognitiva surge como contraposición a la psicología conductista, con el objetivo del
estudio de la mente y del conocimiento de las personas más allá de lo que
consideraban aprendizajes simples y conductuales. La incorporación del
procesamiento de la información supone un alivio para la Psicología Cognitiva frente
a la presión de las posiciones conductistas, proporcionando una estructura basada
en inputs y outputs que permitía explicar por semejanza la mente humana.
La Psicología Conductista y la Cognitiva apenas han intentado aproximar sus
puntos de vista. Sus definiciones apenas coinciden y parecen hablar en distintos
idiomas sobre las mismas cosas. Sus planteamientos son claramente diferentes. Solo
se han compartido descripciones similares cuando se han enfrentado a problemas
prácticos. Sin embargo, históricamente, se han dirigido a problemas relevantes en
ámbitos muy distintos: a) la Psicología Clínica, desde la psicología conductista que
entiende el tratamiento como aprendizaje y b) la Psicología Educativa, desde la
perspectiva cognitiva, en la que se trata de ajustar el proceso de aprender a cada
individuo, a fin de lograr un mismo y alto nivel en todos ellos.
La llamada psicología cognitiva-conductual, es quizás el único intento exitoso
de combinar ambas perspectivas. Un modelo que, pasados los años sin ningún
intento serio de unificar conceptos y supuestos epistemológicos, solo ha sido exitoso
en la práctica clínica. El modelo cognitivo-conductual no se ha integrado en el campo
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
37
de la enseñanza reglada ni asume los planteamientos teóricos derivados de la
metáfora del ordenador.
El problema que se plantea la psicología educativa es dar respuesta a la
observación de grandes diferencias en el nivel de conocimiento alcanzado en un
grupo de individuos de la misma edad, con la misma experiencia educativa previa y
durante un determinado periodo de tiempo. La psicología cognitiva,
tradicionalmente, buscó las diferencias en el conocimiento logrado, en las aptitudes
iniciales de los niños. Este planteamiento de la psicología cognitiva entronca con el
planteamiento tradicional del estudio de las diferencias individuales. Actualmente,
el foco de investigación de la psicología educativa está centrada, en primer lugar, en
el ajuste de los planes de estudio escolares al proceso evolutivo del niño; en segundo
lugar, al análisis de variables motivacionales, tanto las intrínsecas del escolar como
las variables motivacionales inducidas en el propio proceso de aprendizaje. En el
momento presente la vasta mayoría de las investigaciones en este campo parten del
modelo cognitivo del aprendizaje.
En los siguientes capítulos presentaremos el prisma desde el que se enfoca
este trabajo, derivado de las teorías presentadas; y plantearemos nuestros propios
interrogantes en el campo de la piscología del aprendizaje.
2. La teoría del comportamiento humano.
Este trabajo se enmarca en la teoría del comportamiento humano formulada
por Santacreu, Hernández, Adarraga y Márquez (2002) que pretende aunar las
primeras teorías conductistas propuestas por Watson, Pavlov o Skinner con
modelos de la conducta más complejos que se han propuesto con posterioridad
(Kantor, 1978; Ribes, 1990; Ribes y López, 1985; Staats, 1997).
Las primeras teorías conductistas fueron formuladas a principios del siglo XX
y conformaron un novedoso enfoque desde el que acercarse al estudio psicológico:
el análisis del comportamiento humano. Como mencionamos en el anterior capítulo,
Watson propuso en 1913 que el objeto de estudio de la psicología lo había de
constituir el comportamiento observable, en contraposición a los métodos más
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
38
introspectivos imperantes en la época. Este planteamiento se incluye en el presente
enfoque, con considerables matizaciones que introduciremos más adelante. La
cuestión crítica es qué es el comportamiento y cómo se debe analizar desde una
perspectiva psicológica.
Asimismo, las teorías de aprendizaje por condicionamiento clásico y por
condicionamiento operante de Pavlov (1960) y Skinner (1966) son asumidas por el
modelo de comportamiento humano que proponemos, como formas de aprendizaje
constantes en la vida del ser humano que subyacen a aprendizajes, a simple vista
más complejos, como los que se dan en la formación reglada. Dado el alcance de los
planteamientos de estos autores, comprendemos que el lector los conoce y
emplearemos términos originales de sus teorías. Más allá de los tipos de
condicionamiento específicos que explican en sus postulados, un elemento común
en sus teorías que resulta clave para el presente modelo es la perspectiva funcional.
Desde esta perspectiva, los comportamientos se analizan según su función, esto es,
según su relación con el contexto. Se considera que el aprendizaje se produce en
interacción con el entorno como una forma de adaptación a éste y es esa relación
con el entorno la que otorga su función al comportamiento y, por tanto, lo define
(Bouton, 2007).
Posteriormente, en relación con esto, Kantor (1978) acuñó el término
interconductismo señalando que el objeto de estudio debiera ser la interconducta,
esto es, la interacción entre la conducta del individuo y los estímulos del entorno. De
su planteamiento se refuerzan nuevas concepciones del concepto de
comportamiento y del objeto de estudio de la psicología. Por ejemplo, en principio,
el movimiento de extensión del brazo no debiera ser considerado un
comportamiento objeto de estudio de la Psicología, sino de otras disciplinas como la
Medicina o la Fisiología. Sin embargo, sí lo sería de la Psicología el acto de extender
el brazo para pulsar el interruptor de la luz, dado que es su relación con el contexto
la clave del análisis. Los cambios en el comportamiento vienen determinados por la
interacción entre extender el brazo y que la bombilla alumbre, es decir, por su
interacción con el entorno. Años más tarde, Ribes (1999) recoge y desarrolla este
planteamiento, señalando como objeto de estudio la función estímulo-respuesta,
esto es, la relación de contingencia entre ambos. Ribes también postuló acerca de la
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
39
relevancia de los aprendizajes previos del individuo y desarrolla una teoría sobre la
conformación de estilos interactivos específicos para cada individuo, que podrían
ser entendidos como variables de personalidad. Estos estilos interactivos cobran
gran importancia en la predicción del comportamiento futuro. Sin embargo, fue
Staats (1979) el pionero en plantear la noción de los repertorios básicos de
conducta, destacando la importancia de la historia de aprendizaje previa del
individuo en su comportamiento presente.
En resumen, como desarrollaremos en las próximas líneas, bajo el prisma de
la teoría del comportamiento humano consideramos que la conducta no puede ser
entendida de forma aislada, sino que se emite con una función de interacción con el
medio. Asimismo, asumimos la relevancia de la historia de aprendizaje previa del
individuo en el comportamiento presente y futuro. Todos estos conceptos se
desarrollarán con mayor profundidad a lo largo de este capítulo.
2.1. La interacción como objeto de estudio: el sentido de la conducta se
encuentra en el contexto.
Como hemos mencionado, entendemos que el objeto de estudio psicológico
lo constituye la interacción entre la conducta del individuo y su entorno ya que
consideramos que lo que define la conducta es su función. Es decir, la función de una
conducta viene determinada por su interacción con el ambiente: como respuesta a
los estímulos que la elicitan, la refuerzan o la castigan, etc 1. Las cualidades
anatómicas, fisiológicas o morfológicas de la conducta no son irrelevantes para el
estudio psicológico, sin embargo, no son definitorias desde el punto de vista
funcional. Así, dos conductas idénticas emitidas en diferentes contextos pueden
tener funciones completamente distintas, siendo por tanto la interacción con el
1 Pavlov (1960) denomina Estímulos Incondicionados (EI) a los estímulos capaces de provocar una Respuesta (incondicionada, RI) en el individuo de forma innata. Señala también que el individuo puede aprender por condicionamiento clásico, esto es, por la repetida asociación entre un EI y un Estímulo Neutro (EN) que a priori no provoca la RI en el susodicho, a emitir dicha Respuesta, ahora Condicionada (EC) ante el nuevo Estímulo, ahora Condicionado (EC). Por otra parte, en el texto principal de Skinner (1966) se entienden como Refuerzos aquellos estímulos que se dan de forma consecuente a la conducta espontánea no condicionada clásicamente y logran aumentar su frecuencia de emisión. Los Castigos, por el contrario, son aquellos estímulos consecuentes que disminuyen la frecuencia de la conducta.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
40
contexto absolutamente crucial. Pongamos un ejemplo de un alumno de la escuela
primaria que se encuentra en el salón de su casa haciendo los deberes de
matemáticas. Se distrae y comienza a jugar a videojuegos intentando que sus padres
no le descubran. Sin embargo, cuando su padre aparece en el salón y se sienta en el
sofá, el alumno retoma la suma que había dejado a medias con el objetivo de que su
padre no le descubra y le regañe. En otra ocasión, estando el alumno en la escuela
tratando de resolver un examen de matemáticas, se encuentra con la misma suma
que mencionábamos previamente. En este momento, se esfuerza en resolverla con
el objetivo de sacar una buena nota en el examen. Pese a que la conducta “resolver
una suma” es la misma en ambas circunstancias, la función de la conducta varía. En
el primer ejemplo, el niño trata de evitar una consecuencia negativa, como podría
ser la regañina de su padre, mientras que en el segundo ejemplo trata de obtener un
refuerzo o consecuencia positiva, que en este caso sería obtener una buena
calificación en el examen. Como podemos observar, lo relevante de estas conductas
no es su morfología, esto es, su apariencia, sino la función con la que se emiten, las
consecuencias de su actuación, o lo que es lo mismo, su interacción con el medio.
La conducta del ser humano puede ser definida como propositiva, es decir,
los individuos pretenden ser eficaces a la hora de afrontar situaciones y lo son en la
medida que cumplan sus objetivos. En muchas ocasiones, la intencionalidad del
individuo será la que definirá la función de la conducta. Pese a ello, y pese a que en
el ejemplo propuesto la función de la conducta pueda acercarse a los deseos del
individuo, es importante no confundir el concepto de función de la conducta y el
concepto de objetivo, meta o propósito del individuo. La función de la conducta
depende de los estímulos antecedentes y consecuentes a la conducta que se
relacionan con ésta. Por ejemplo, la función de la conducta de llanto de un conductor
cuando vuelve a subirse al coche por primera vez transcurridos unas semanas de
haber sufrido un accidente de tráfico, es la de respuesta condicionada a un estímulo
condicionado. Nada tiene que ver con sus objetivos personales. Las metas u
objetivos del individuo constituyen fines que desea lograr. Son propuestas que, de
manera más o menos explícita, constituyen la motivación de una persona y, cuando
se logran, la satisfacen. En ocasiones, las metas de la persona podrán coincidir con
la función de su comportamiento, por ejemplo, evitar una consecuencia indeseada
que actuó como castigo de la conducta. Sin embargo, función y objetivos del
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
41
individuo son conceptos independientes, aunque complementarios y relevantes a la
hora de analizar una conducta.
De esta forma, la interacción o relación entre la conducta de las personas y
los estímulos del entorno constituye el objeto de análisis del modelo en el que se
basa esta tesis. ¿Y qué entendemos como conducta? Comúnmente, el término
conducta nos lleva a pensar en comportamientos de tipo motor, como levantar la
mano, hablar al profesor, escribir el resultado de la suma, llorar, subrayar un texto,
etc. Sin embargo, las conductas también pueden ser de tipo cognitivo, fisiológico y
emocional, como el razonamiento necesario para resolver la suma, la reflexión
previa a la consulta al profesor, los pensamientos generados mientras se lee, las
emociones provocadas por un suspenso y sus correlatos fisiológicos, o incluso como
meros recuerdos o imágenes. Asimismo, las respuestas pueden ser de tipo
fisiológico, como la aceleración de la tasa cardíaca que sufre el estudiante del
ejemplo anterior cuando ve aparecer a su padre o la sudoración que experimenta
durante el examen. Como se podrá observar, no atendemos al dualismo planteado
históricamente entre las conductas externas e internas. No obstante, tampoco
rechazamos el estudio de los procesos mentales. Cualquier respuesta es conducta en
interacción con el ambiente (Ribes, 1982). Sin embargo, sí compartimos con Watson
la condición de analizar la conducta observable y mensurable. Entonces, ¿cómo es
que el pensamiento es analizado? Como ya planteaba Skinner (1981), el
pensamiento es observable por el propio individuo y por tanto es susceptible de
análisis. La conducta verbal constituiría la única forma manifestación observable del
pensamiento. De esta forma, en nuestro análisis incluiremos cualquier tipo de
conducta que podamos observar y medir, y entendemos que ésta es función del
ambiente por lo que estudiaremos su interacción con éste. A pesar de ello, el
ambiente presente no es el único elemento que tiene influencia sobre el
comportamiento actual, sino que también las interacciones pasadas tienen una gran
relevancia. Profundizaremos en esto en el próximo apartado.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
42
2.2. La relevancia de la historia de aprendizaje y las variables disposicionales:
los ladrillos sobre los que se cimienta la conducta presente.
Como puede observarse en las aulas, dos estudiantes no siempre se
comportan de la misma forma en clase, ni asimilan los conceptos al mismo tiempo,
ni sobresalen en las mismas materias. Como ocurre en cualquier otro ámbito de la
vida, las personas presentan diferencias en su forma de actuar. Llegamos a percibir
disparidad incluso, entre hermanos gemelos criados en la misma familia, lo cual
puede hacernos dudar sobre el origen de dichas diferencias, si descartamos la
genética y la educación o las vivencias. Posiblemente, no podamos descartar
ninguno de esos factores.
En la tradición psicológica, la cuestión de cómo las personas integramos
nuestras experiencias pasadas y cómo éstas afectan a nuestros comportamientos
presentes, ha sido una constante difícil de resolver. Desde el punto de vista del
conductismo esta pregunta fue incluso más compleja, ya que, al entender la conducta
como función del ambiente presente, la historia previa del sujeto parecía no tener
cabida. Así, en las investigaciones, la variabilidad en el comportamiento de
individuos sometidos a idénticas condiciones de aprendizaje se interpretaba como
un error de control experimental (Neuringer, 2002). Los planteamientos de Staats
(1979) tratan de resolver este interrogante con la teoría de los repertorios básicos
de conducta en la cual plantea que durante la vida del individuo los aprendizajes se
almacenan posibilitando nuevas conductas y aprendizajes futuros. Por ejemplo, si
un niño aprende a sumar, posteriormente podrá emitir la conducta de sumar e
incluso adquirir habilidades más complejas como multiplicar. Señala, de esta forma,
que la historia de aprendizaje de una persona sería causante, junto con el ambiente,
de los comportamientos que emite, no siendo éstos dependientes únicamente del
ambiente.
Nuestra visión incorpora estos conceptos con ciertos matices. Si bien se
reconoce que la historia de aprendizaje vivida por el sujeto influye sobre la conducta
presente, el papel de esta variable no es el de variable independiente, o lo que sería
lo mismo, causante de la conducta presente. Ese rol continúa estando asignado al
entorno presente. Lo que hace la historia previa de aprendizaje es posibilitar o
probabilizar la emisión de ciertas conductas, pero no provocarlas (Ribes, 1990). El
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
43
hecho de que el niño haya aprendido la habilidad de sumar en el pasado posibilita
que en el presente pueda emitir dicha conducta, pero solo lo hará cuando las
condiciones del ambiente la evoquen, por ejemplo, cuando intente resolver un
ejercicio en clase o sumar los cromos que le han regalado. Por otra parte, el hecho
de que a un niño se le haya premiado actuar de forma organizada durante su
desarrollo no provocará que así lo haga, sino que hará más probable que actúe de
forma organizada cuando las características del contexto lo propicien.
De esta forma, como Santacreu et al. (2002) plantean, a lo largo de la
experiencia de una persona ésta va experimentado múltiples aprendizajes que le
llevan a desarrollar diferentes competencias, estilos de comportamiento y motivos.
Estas tres variables harán posible en unos casos, y harán más o menos probable en
otros, la emisión de ciertas conductas en determinados entornos. Por lo tanto, la
conducta presente se verá influida por los aprendizajes pasados, aunque siempre
será función del ambiente presente.
• Competencias
Las competencias podrían definirse como habilidades adquiridas que hacen
posible que se emitan ciertas conductas. Por ejemplo, si un estudiante ha aprendido
previamente a escribir, podrá emitir la conducta de escribir cuando las
circunstancias lo requieran. Sin embargo, si un estudiante no ha aprendido a escribir
utilizando el alfabeto chino, será imposible que emita dicha conducta en cualquier
situación.
Entendemos que esas competencias son configuraciones de estímulos y
respuestas que siempre tienen el mismo resultado o consecuente en el ambiente. Es
decir, cuya relación de contingencia es 1 o 0, o lo que es lo mismo, siempre o nunca.
Se dan en situaciones que se denominan de contingencias cerradas. Por ejemplo,
sumar 2+2 siempre tiene como resultado 4; en un coche en correcto estado, pisar el
acelerador del coche siempre tiene como resultado un aumento de la velocidad de
éste; si nuestro interlocutor conoce nuestro idioma y tiene suficiente capacidad de
audición, pronunciar la palabra “hola” a un volumen audible siempre supondrá que
éste comprenda que está siendo saludado, es decir, la relación es igual a 1. Por otra
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
44
parte, en la actualidad, en una vivienda estándar, pronunciar la frase “ábrete
sésamo” jamás producirá que la puerta se abra automáticamente, lo cual equivale a
una relación igual a 0. En el caso de las interacciones cuya relación de contingencia
sea distinta de 0 o 1, por ejemplo, 0.5, nos encontraríamos con situaciones en las
cuales cierto estímulo o respuesta en la mitad de las ocasiones es precedido o
seguido de otro y en el resto de las ocasiones, no. Estas situaciones no facilitan el
desarrollo de competencias, dado que dicho comportamiento no siempre acarrearía
el resultado esperado. Imaginemos que una misma operación matemática no
siempre tuviera el mismo resultado. No sería posible saber cuándo anotar un
resultado u otro y de esta forma sería imposible adquirir dicha habilidad. En
consecuencia, un individuo adquiere una competencia cuando conoce la exacta
relación de contingencia entre los estímulos y las respuestas en determinadas
circunstancias, siendo ésta igual o muy próxima a 1. No obstante, el hecho de que el
individuo haya aprendido dicha relación y por ello actúe adecuadamente en
consecuencia, no implica que sea capaz de expresar dicha relación. Este fenómeno
se da frecuentemente cuando se trata de respuestas motoras como montar en
bicicleta. La mayoría de los adultos sabe cómo montar en bicicleta, pero muy pocos
pueden describir con exactitud la secuencia de movimientos necesarios para
lograrlo. También ocurre con múltiples respuestas cognitivas como, por ejemplo,
recordar la tabla de multiplicar o enumerar los ríos de España. Pese a conocer que
la respuesta correcta, es complicado expresar el proceso o los pasos necesario para
recordar y expresar dicha información.
El origen de las competencias se encuentra en diferentes tipos de
aprendizajes: condicionamiento clásico, condicionamiento operante, observación
de modelos o incluso por instrucciones de otros individuos, como veremos más
adelante con mayor detalle. Dichas competencias pueden constituir habilidades
concretas, como podrían ser escribir sin faltas de ortografía, realizar operaciones
aritméticas o enunciar la fórmula química del agua. Sin embargo, también abarcan
competencias generales, como la habilidad de orientación viso-espacial, el
razonamiento verbal o incluso la inteligencia, que entenderíamos como el sumatorio
de múltiples competencias más específicas.
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
45
Además, dichos aprendizajes pueden transferirse a nuevas situaciones si el
individuo es capaz de generalizar y discriminar adecuadamente los estímulos, y, por
tanto, transferir a contextos similares lo aprendido (Mackintosh, 1975). Por
ejemplo, un niño aprende que las conjugaciones del verbo caer, como por ejemplo el
gerundio cayendo, se escriben con la letra “y” en lugar de con “doble l”. Podría
generalizar este conocimiento y aplicarlo también a las conjugaciones del verbo leer
sin necesidad de aprender específicamente la grafía con la que se escribe el gerundio
“leyendo”. E incluso, podría llegar a extraer la regla que sintetiza dicha experiencia:
los verbos que no contienen “doble l” en su infinitivo, se escriben con “y” al ser
conjugados en caso de que contengan dicho sonido. En otros casos tendrá que
aprender a discriminar ante qué estímulos no aplican las mismas relaciones de
contingencia pese a su similitud. Por ejemplo, las excepciones a una regla
ortográfica. Así, la persona va transfiriendo sus aprendizajes previos a nuevas
situaciones y por tanto es capaz de comportarse de forma adaptativa en situaciones
con las que no ha tenido experiencia previa. Diríamos por tanto que actúa de forma
inteligente. Como señala Ryle, esta transferencia de aprendizajes ha de ocurrir de
forma crítica. Es decir, la inteligencia es más que un mero hábito o sumas de
aprendizajes condicionados. Implica una crítica a la hora de transferir dichos
aprendizajes, discriminando si es adecuada su aplicación. Así, para juzgar o evaluar
el comportamiento de un individuo como inteligente, será necesario estudiarlo en
profundidad, tratando de observar su evolución, su dirección, intencionalidad… Más
allá del éxito de su resultado. En función de lo crítico y adaptativo que observemos,
podremos valorarlo como inteligente (Ryle, 2005). Sin embargo, como ya
anticipábamos antes, esto no significa que la “inteligencia” sea una entidad que
forma parte del individuo y que provoca o causa que se comporte de forma
inteligente. Se trata simplemente de una etiqueta descriptora de una forma de
comportarse: cuando una persona ha sintetizado diversos aprendizajes y los
transfiere a nuevas situaciones de forma adaptativa o beneficiosa decimos que se
comporta de forma inteligente. De esta forma la “inteligencia” no es más que la
etiqueta con la que describimos la transferencia de aprendizajes previos a contextos
novedosos, que se materializa en la ejecución de determinados comportamientos.
No diríamos, por ejemplo, que una persona de comporta de forma inteligente al
resolver un problema novedoso porque es inteligente. Ni siquiera diríamos que es
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
46
inteligente porque razona correctamente espacial o verbalmente. Estas expresiones
son tautológicas. Decimos que es inteligente porque se comporta de forma
inteligente. O lo que es lo mismo, como se comporta de forma inteligente, decimos
que lo es. No estamos negando aquí la influencia de las variables biológicas en el
comportamiento, naturalmente ciertas limitaciones biológicas impedirán
determinados comportamientos inteligentes y ciertas dotaciones los posibilitarán.
No obstante, dichos factores genéticos no determinarán el comportamiento, sino
que, posibilitarán que determinadas competencias se desarrollen en interacción con
el entorno.
• Motivos
Teniendo en cuenta lo expuesto en el punto anterior, señalaríamos que, para
que una persona ejecute un determinado comportamiento, es necesario que pueda
hacerlo, es decir, que haya desarrollado la competencia para ello gracias a previas
experiencias. Sin embargo, la competencia no es el único factor que influye sobre la
probabilidad de emitir la conducta. Para que una persona actúe es necesario que
quiera hacerlo. Así, la motivación un elemento fundamental para la acción y, por
tanto, constituye, según la mayoría de los autores, otro factor disposicional que
determina la posibilidad y la probabilidad de que una persona se comporte de
determinada forma (Cattell, 1957; Ribes, 1990).
¿Y de qué depende que una persona se sienta o no motivada por
determinados estímulos y, por tanto, quiera emitir determinadas conductas? En
primer lugar, de factores biológicos y, en segundo lugar, de nuevo, de su historia de
aprendizaje.
Como resulta evidente, la genética tiene un peso en las motivaciones del ser
humano. Determinados estímulos relacionados con las funciones biológicas del
organismo (como la alimentación e hidratación, el descanso, la reproducción y la
supervivencia) resultan estímulos incondicionados, es decir, estímulos a los cuales
reaccionamos automáticamente, sin necesidad de aprendizaje (Santacreu et al.,
2002). Sin embargo, a lo largo de nuestra vida en un entorno social, muchos otros
estímulos se van asociando a éstos de manera que adquieren capacidad de provocar
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
47
reacciones en nosotros, como el dinero, el arte, la moda o los deportes. Incluso,
determinados estímulos incondicionados pueden ser sometidos a diferentes
aprendizajes llegando a provocar otro tipo de respuestas condicionadas en los
individuos, como, por ejemplo, el rechazo a los encuentros eróticos por cuestiones
religiosas. De esta forma, en función de nuestras vivencias vamos sintiendo mayor o
menor motivación por determinados estímulos.
Esa motivación no consiste en otra cosa más que en una reacción de
acercamiento a algunos estímulos y de alejamiento de otros estímulos. Decimos que
una persona está motivada por algo cuando ejecuta respuestas que le acercan a
dicho estímulo o que le alejan de ciertos estímulos indeseados. Por ejemplo, un
estudiante puede estar motivado por sacar buenas notas y conseguir un buen
trabajo y estudia para acercarse a dicho objetivo. Sin embargo, también puede estar
motivado por evitar el castigo de sus padres y por tanto trabaja para evitar dicha
situación. En otros casos simplemente no estará motivado y por tanto no emitirá
comportamientos como hacer los deberes que podrían facilitar una buena
calificación. Al igual que ocurre con las competencias, la adquisición del valor
motivacional de un estímulo se puede producir mediante cualquiera de los
diferentes tipos de aprendizaje, en los cuales ahondaremos en el siguiente apartado
(Kimble, 1971). El valor motivacional del dinero puede aparecer dada su asociación
con la consecución de otros estímulos incondicionados como la comida
(condicionamiento clásico), la práctica el deporte puede adquirir su valor
motivacional por las sensaciones que aparecen tras su práctica y que lo refuerzan
(operante), la motivación por el estudio de determinada licenciatura puede surgir al
conocer a alguien que triunfó con ella (modelos) o mediante la promesa de lograr
un buen salario tras la graduación (instrucciones). Esto son solo algunos sencillos
ejemplos de cómo diferentes tipos de aprendizaje pueden modificar el valor
motivacional de algunos estímulos, pero en cada caso la experiencia personal creará
asociaciones particulares.
De esta forma, la historia de aprendizaje de cada persona va conformando
una serie de motivos previamente aprendidos, constituyendo así comportamientos
de acercamiento o alejamiento a determinados estímulos. Así, pese a que los
elementos del ambiente presente jueguen un papel primordial, la probabilidad de la
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
48
emisión de determinado comportamiento dependerá inicialmente de aprendizajes
previos.
• Estilos interactivos
Como hemos visto hasta ahora, en función de la historia de aprendizaje de
cada persona se hacen posibles y probables determinados comportamientos.
Además, mediante la experiencia, cada individuo aprende a comportarse de una
forma particular, lo que en el lenguaje común se entiende como “su personalidad”.
En situaciones de contingencias abiertas, o lo que es lo mismo, situaciones en las que
no hay predefinida una única forma correcta de actuar, cada persona actúa en
función de su estilo de comportamiento. Sin embargo, en situaciones en las cuales
las contingencias son cerradas, todas las personas actuarán del mismo modo,
siguiendo la regla operante. En estas situaciones en la que solo existe una única
forma de obtener el resultado, la respuesta del individuo no dependerá de su estilo
de comportamiento, sino de su competencia, es decir, de si conoce o no la respuesta
correcta para poder ejecutarla. Para encender el microondas, todas las personas que
conozcan su funcionamiento, programarán el temporizador y pulsarán en el botón
de activación. No depende del estilo personal, sino de si han tenido experiencias
previas con microondas de similar funcionamiento. Sin embargo, para cocinar un
bizcocho, habrá personas que elijan utilizar el horno y otras el microondas, en
función de su estilo de comportamiento. En ese caso, no hay una única forma de
cocinar el bizcocho, esto es, de obtener el consecuente, por lo que cada persona
actuará siguiendo un determinado estilo, originado en sus experiencias pasadas.
Por otra parte, podemos decir que también forma parte del estilo de
comportamiento de cada persona la forma en la que ejecuta una misma conducta.
Pese a que la conducta de dos personas sea globalmente la misma y tenga una
función general similar, por ejemplo, vestirse para ir elegante a un acto social, la
forma en la que lo hará cada uno podrá variar. Así, la manera de vestirse de cada
persona (la ropa que elija, los complementos, el número de prendas, el color de
éstas, etc.) dependerá de los aprendizajes previos que haya experimentado en
relación a la moda, las prendas de vestir, los actos sociales, etc. Por ejemplo, de la
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
49
forma en la que vistieran sus padres u otros modelos, de la ropa que llevara en
ocasiones en las que fue halagada, etc. De esta forma, podríamos decir que, aunque
dos personas ejecuten un mismo comportamiento en cuanto a su función, la manera
en la que lo ejecutan forma parte de su estilo de comportamiento.
Como hemos señalado, en el lenguaje común, a esa forma característica que
tiene cada individuo de actuar se le denomina personalidad. En la tradición
psicológica se ha tendido a hablar de variables o rasgos de personalidad. Desde la
perspectiva del modelo de conducta humana, se realiza una aproximación novedosa
a este concepto al cual se le ha denominado estilo interactivo (Ribes, 1990). Es
importante destacar que la personalidad no es una característica intrínseca del
individuo que “provoca” determinados comportamientos. Se trata de una forma de
comportarse referida a un contexto específico, determinada por los aprendizajes
previos. Un estilo interactivo podría constituirlo la tendencia a tomar decisiones
arriesgadas, o la tendencia a actuar de forma minuciosa y organizada, o la tendencia
a resistir la frustración. Estos estilos interactivos vienen determinados por la
historia de aprendizaje del individuo y se dan contextos en los que las contingencias
lo permiten, o lo que es lo mismo, en contextos de contingencias abiertas
(Hernández, 2000).
En definitiva, en función de las experiencias vividas un individuo configura
sus estilos interactivos, sus motivos, y adquiere ciertas competencias. La historia de
aprendizaje se sintetiza así en dichas variables disposicionales que, pese a que no
intervienen directamente en la interacción presente, influyen sobre la posibilidad o
probabilidad de que determinadas conductas se produzcan.
2.3. ¿Qué es aprendizaje?
Definición de aprendizaje desde el modelo del comportamiento humano
Como hemos visto, el aprendizaje vivido a lo largo de la historia de cada
persona tiene una influencia importante en su conducta presente. Dichos
aprendizajes se integran en forma de motivos, competencias y estilos interactivos
que posibilitan y probabilizan futuros comportamientos. Consideramos que, a
excepción de aquellas conductas determinadas por la genética, todos nuestros
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
50
comportamientos son aprendidos en interacción con el ambiente. Pero, ¿cómo
tienen lugar dichos aprendizajes? ¿Qué consideramos que es el aprendizaje?
Entendemos como aprendizaje el cambio en el comportamiento de un
individuo ocasionado por su interacción con el ambiente (Kimble, 1971). Pese a que,
a priori, la definición puede parecer redundante y sencilla, dediquemos unos
instantes a analizar cada uno de los elementos que la componen: un cambio
conductual y una interacción con el entorno. El aprendizaje no se produce por el
mero paso del tiempo, sino que es debido a las experiencias que tienen lugar durante
ese periodo. Así, la interacción con el ambiente se traduce en diferentes modos o
tipos de aprendizaje que no son más que cambios en nuestro comportamiento.
Atendiendo a la primera parte de la definición, hemos de recordar que
pensar, desear, recordar… son también diferentes formas de comportamiento. De
esta forma, los cambios de comportamiento que se producen no siempre serán
observables externamente, pero sí lo serán para el propio sujeto. La definición
planteada abarca tanto los procesos de aprendizaje que producen cambios
observables del comportamiento como los cambios no directamente observables en
el pensamiento, el razonamiento, la imaginación, las ideas y conceptos.
Para poder evaluar o medir el aprendizaje de forma objetiva será necesario
tomar como base los cambios que se producen en el comportamiento observable
externamente. Cabe señalar que otros factores como la motivación o la ansiedad
pueden alterar la expresión de dicho aprendizaje o conocimiento, provocando que
un aprendizaje consolidado no se traduzca siempre en un comportamiento
observable por evaluadores externos. Pese a ello, evaluar los cambios en el
comportamiento observable sigue constituyendo el método por excelencia para
evaluar el aprendizaje dado que no es posible a día de hoy tener un acceso fiable u
objetivo a los cambios de comportamiento internos, esto es, al pensamiento del
individuo (Hilgard y Bower, 1973; Hull, 1943).
Estos cambios de comportamiento gozan de gran complejidad. El ser humano
no se limita a aprender a dar una respuesta ante determinados estímulos, sino que
además reflexiona sobre la propia experiencia. Estas reflexiones facilitan que la
persona no solo aprenda la respuesta pertinente, sino que aprenda la relación de
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
51
contingencia entre los estímulos y las respuestas (Rescorla, 1967; Ribes, 1989). Es
decir, un estudiante aprende y emite una respuesta de excitación cuando suena el
timbre del colegio, pero también aprende, modificando sus pensamientos, que
siempre que suena el timbre comienza el recreo. Asimismo, un estudiante no
aprende únicamente a callar cuando su profesora alza la mano en señal de silencio,
sino que también aprende la relación entre dicho estímulo y su respuesta: sabe, y
podría anticipar, que si tras la señal de su maestra, decide continuar hablando, su
conducta tendrá como consecuencia la expulsión del aula. No ha aprendido
únicamente a callar de forma automática o refleja, sino que ha aprendido la relación
entre los eventos e incluso sería capaz de expresar dicha relación en forma de
proposiciones verbales. De esta manera, el individuo sintetiza y organiza su
experiencia en forma de “reglas” sobre cómo los estímulos y las respuestas suelen
relacionarse y de predicciones de cómo lo harán en el futuro.
No obstante, el ser humano no siempre es capaz de expresar el conocimiento
en forma de proposiciones verbales. Las razones son diversas: en ocasiones, el
individuo no ha reflexionado lo suficiente acerca de su experiencia o ha llegado a
conclusiones incorrectas; en otras, es posible que dicho individuo no cuente con las
competencias o información necesarias para poder expresar las relaciones de
contingencia operantes. En algunos casos, a esta falta de reconocimiento
proposicional de lo aprendido, se le ha denominado aprendizaje implícito o
inconsciente. Se ha demostrado su existencia en multitud de experimentos en los
cuales las personas responden adecuadamente ante los estímulos sin ser capaces de
expresar la relación entre los estímulos y su respuesta, es decir, no siendo
conscientes de ante qué estímulos están reaccionando e incluso no siendo
conscientes de su propia respuesta, generalmente fisiológica (Malmierca, 2014;
Núñez y de Vicente, 2004; Öhman y Soares, 1998). No obstante, otros autores como
Lovibond y Shanks (2002) cuestionan los procedimientos empleados en estos
experimentos y consideran que la conciencia es imprescindible durante el proceso
de aprendizaje.
En cualquier caso, de nuevo, nuestro planteamiento subraya que no existe un
ente denominado conocimiento. En determinado momento resulta evidente que un
individuo ha aprendido, bien porque responde de manera diferente y eficaz a una
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
52
situación o bien porque es capaz de expresar las relaciones que operan en un
contexto específico. En el caso de que actúe de manera diferente pero no eficaz, o de
que no sea capaz de expresar las relaciones correctas, diríamos que no ha aprendido
o que ha aprendido mal. El aprendizaje es el término que utilizamos para sintetizar
ese cambio en el comportamiento, ya sea externo o encubierto, ya sea traducible a
proposiciones verbales o no, que se ha producido como fruto de las interacciones
con el medio. El grado de aprendizaje más completo se daría cuando tanto el
comportamiento como las proposiciones verbales demuestran la compresión del
contexto.
Fuentes y tipos de aprendizaje
El aprendizaje, como se ha explicado, ocurre en interacción con el entorno
(Cándido, 2000; Honig, 1966; Kimble, 1971; Mayor y Pinillos, 1989). Aprender
mediante la experiencia directa con el contexto es la forma más evidente de
aprender, pero no es la única ni necesariamente la más frecuente.
En la experiencia directa tienen lugar multitud de aprendizajes. Por una
parte, nos habituamos o nos sensibilizamos ante determinados estímulos, esto es,
respondemos cada vez con menor frecuencia, intensidad o duración en el primer
caso, o más frecuentemente, intensamente o mediante respuestas más sostenidas
en el tiempo, en el segundo caso. El hecho de que se produzca un fenómeno u otro
depende de características del estímulo (su relevancia, su ritmo de presentación, su
intensidad, etc.) y de características del propio individuo (nivel de ansiedad, estado
de alerta, etc.) (Cándido, López et al., 2000). Asimismo, mediante la experiencia
directa, aprendemos a responder ante estímulos nuevos por su asociación con
estímulos previos que ya provocaban esa respuesta, lo que se ha denominado
condicionamiento clásico (Kimble, 1971; Pavlov, 1960). También aprendemos a dar
determinadas respuestas cuando éstas son reforzadas, y dejamos de emitir otras
respuestas cuando éstas son castigadas, proceso denominado condicionamiento
operante (Kimble, 1971; Skinner, 1966). Una forma especial del condicionamiento
operante serían los procesos de moldeamiento y encadenamiento, procesos a través
de los cuales se aprenden respuestas complejas (Honig, 1966). Concretamente,
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
53
mediante el encadenamiento es posible aprender conjuntos de respuestas que
ejecutados en el orden correcto se ven reforzados. Por ejemplo, resolver una
ecuación de segundo grado, procedimiento que consta de muchos pasos o
respuestas que combinados en el orden exacto logran el resultado esperado. Por
otra parte, mediante el moldeamiento se consiguen perfeccionar respuestas, por
reforzamiento de las aproximaciones a ésta. Por ejemplo, durante la enseñanza de
la lectura y la escritura, en los primeros cursos se refuerzan respuestas que
contienen múltiples errores como faltas de ortografía. Según va avanzando el
aprendizaje, el reforzamiento se volverá más exigente siendo reforzadas
únicamente las respuestas más adecuadas.
Como hemos señalado, la actuación o interacción activa con el entorno no es
imprescindible para el aprendizaje. En muchos casos, mediante la observación de
los eventos del contexto somos capaces de aprender las relaciones de contingencia
entre los estímulos. La observación permite establecer predicciones sobre los
estímulos del contexto (Cándido, de Brugada et al., 2000). En muchos casos, como
humanos que vivimos en sociedad, nuestro aprendizaje se obtiene a través de la
observación de otras personas. Cuando un individuo observa a otro individuo
someterse a determinadas contingencias, su propia conducta puede verse
modificada (Garrido, 1989). Por otra parte, si el modelo que está siendo observado
posee y aplica ciertos conocimientos, el observador puede aprender gran parte de
lo que el modelo expresa. Continuamente se da este procedimiento en las aulas
cuando los docentes e incluso los propios alumnos realizan ejercicios en la pizarra
para que los demás compañeros observen cómo se resuelven. Cuando este
procedimiento se combina con los de moldeamiento y encadenamiento se facilita en
gran medida el aprendizaje de respuestas complejas.
De esta forma, no es necesario tener una experiencia directa para aprender
la relación de contingencia entre dos eventos y actuar en consecuencia, bastará con
observar los estímulos de contexto y las conductas de otras personas. Además,
mediante las instrucciones de otras personas podemos aprender sin haber
observado los eventos de los que nos hablan. Las instrucciones son descripciones de
relaciones de contingencia que operan en un contexto, y constituyen otra forma de
aprender que no exige la experiencia en primer término (Bandura, 1983; Skinner,
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
54
1963). Sin embargo, comprobar la veracidad de la expresión mediante la propia
experiencia reafirma el aprendizaje por instrucciones. Por ello decimos que, en la
enseñanza reglada, es tan importante la práctica. Además, el lenguaje supone un
complemento muy útil durante los aprendizajes por experiencia directa o por
observación. En ocasiones, indica la respuesta adecuada que después será reforzada
de forma operante. En otras, incluso actúa como refuerzo verbal. También puede
ayudar al individuo a identificar los estímulos discriminantes relevantes, o servir de
guía de los comportamientos que se están ejecutando de manera que se
complemente el aprendizaje por observación de modelos. Estas combinaciones de
aprendizajes directos y aprendizajes mediados por el lenguaje son muy frecuentes
en la formación reglada.
Por último, de acuerdo con el modelo que estamos propugnando (Santacreu
et al., 2002), el propio individuo reflexiona sobre su experiencia, sobre lo observado
y escuchado, elaborando nuevas proposiciones verbales que describen y explican
las interacciones vividas en forma de reglas de actuación en los diferentes contextos.
Por ejemplo, durante el condicionamiento clásico, no solo se aprende a responder al
estímulo condicionado, sino que también se aprende la relación entre dicho
estímulo y el estímulo incondicionado (Cándido, de Brugada et al., 2000). Estas
proposiciones se integran con todo lo previamente aprendido por todos los tipos de
aprendizaje. En algunos casos será necesario adaptar las proposiciones enunciadas
por otros a las nuevas vivencias, ya que la experiencia, en ocasiones, puede
contradecir lo previamente aprendido. Estas proposiciones generadas por cada
persona para organizar y analizar su experiencia actúan también como variables
disposicionales que influyen sobre la conducta futura (Mackintosh, 1975). Si un
individuo ha desarrollado a través de su historia de aprendizaje la idea de que ir en
avión es peligroso, será menos probable que ejecute la conducta de ir en avión en el
futuro. Sin embargo, de nuevo, dicha conducta dependerá de las interacciones con
el entorno del momento en el que se ejecute o se evite ejecutar. La continua reflexión
sobre lo aprendido a través de los distintos tipos de aprendizaje es una manera de
preparar al individuo para decidir y actuar en un momento y situación dada.
De esta forma, sería posible evaluar las variables disposicionales de una
persona analizando sus proposiciones verbales, esto es, preguntándole por las
Capítulo 1: Aproximaciones al concepto y estudio del aprendizaje.
55
descripciones que considera acerca de sí mismo, del mundo y de su relación con el
entorno. Por supuesto, otro procedimiento de evaluación consistiría en el análisis
de su comportamiento no proposicional fruto de estas variables disposicionales y
de su interacción con el entorno. En ambos casos la historia de aprendizaje de cada
persona, es decir, todo lo aprendido, acumulado e integrado a lo largo de su
experiencia, influirá en las futuras respuestas de la persona y, por tanto, a través de
ellas, podrá ser evaluada. Es decir, tanto las proposiciones como la conducta
manifiesta, sintetizan la historia de aprendizaje de un individuo o dan cuenta
implícitamente de una serie de aprendizajes previos sin los cuales no habría podido
surgir la proposición o la conducta manifiesta observada. Sin embargo, no siempre
existen coherencia entre lo que las personas dicen de sí mismas y lo que realmente
hacen (Cattell, 1965; Skinner y Howarth, 1973). Es posible que las proposiciones
verbales y los comportamientos motores no correlacionen, por lo que la información
obtenida mediante cada uno de estos métodos podría no ser similar. Las razones de
ello han sido muy estudiadas en evaluación psicológica y se ahondarán en el
siguiente apartado.
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
57
CAPÍTULO 2:
Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
1. Aproximación a los conceptos de aprendizaje y dificultades de
aprendizaje en la actualidad.
De igual forma que ha ocurrido durante el último siglo, en la actualidad no
existe una definición única y consensuada de aprendizaje. Pese a la definición
propuesta en el anterior capítulo, esta no es compartida ueniversalmente. En el
lenguaje común se suele entender el aprendizaje como un proceso por el cual se
genera conocimiento. Sin duda, dicha definición es inexacta por diversos motivos
que expondremos a continuación.
Dicha definición plantea problemas, ya que le otorga al conocimiento un valor
de entidad, que se obtiene mediante un proceso de aprendizaje y que podría generar
cambios en el comportamiento de la persona, mediante los cuales sería posible
inferir su existencia. Admitiríamos entonces que, pese a que un individuo no lo
demuestre, el conocimiento puede estar “en su interior”. Como hemos explicado en
el capítulo anterior, bajo nuestra perspectiva, el aprendizaje es en sí mismo un
cambio en el comportamiento. En caso de que no se produjera un cambio conductual
(el cual no olvidemos entendemos que puede darse a nivel cognitivo, en los
pensamientos del individuo) afirmaríamos que el aprendizaje no ha tenido lugar. De
esta forma, el aprendizaje es conducta, específicamente, un cambio de dicha
conducta.
Cabe también señalar que dicha definición omite el carácter estable de dicho
cambio conductual. Entendemos que pueden existir cambios de conducta
transitorios ocasionados por diferentes variables tanto internas como externas que
pueden generar confusión a la hora de evaluar el aprendizaje. Por ejemplo, un
individuo puede cometer un error si presenta una alta activación fisiológica o si está
sufriendo una alta temperatura ambiental. Por tanto, será necesario que este cambio
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
58
de conducta se mantenga en el tiempo para poder valorarlo como aprendizaje, no
debiéndose a factores circunstanciales (Hilgard y Bower, 1973).
Asimismo, es imprescindible señalar que este aprendizaje no ocurre de forma
espontánea, como la primera definición nos podría llevar a pensar. Un componente
clave de este cambio conductual es que se debe a la experiencia y no al mero paso
del tiempo: el hecho de experimentar determinados estímulos conduce al individuo
a comportase de manera distinta a como lo hacía antes de haber interaccionado con
dichos estímulos (Ribes, 1989). Es por ello que incluimos también en la definición
de aprendizaje el factor de la experiencia. En conclusión, podríamos definir el
aprendizaje como el cambio estable de comportamiento que se produce tras
determinada interacción con el ambiente, alcanzando así a la definición de
aprendizaje planteada en el anterior capítulo (Hearst, 1988; Hilgard y Bower, 1973;
Hull, 1943).
De igual forma, tampoco contamos con una única definición de fracaso y éxito
académico. Habitualmente, entendemos que, si un estudiante obtiene calificaciones
positivas en las pruebas académicas que realiza y completa las enseñanzas
obligatorias de su sistema educativo u otras superiores, ha tenido éxito académico.
Por otra parte, existen diferentes sistemas de evaluación compartidos por los
centros educativos del país, los cuales intentan asegurar la universalidad de los
resultados. Resultan de utilidad para estudiar el grado en el que la población general
alcanza el éxito académico. Un ejemplo lo constituirían las pruebas de acceso a la
universidad que tratan de evaluar de forma similar a todo el alumnado al terminar
los estudios preuniversitarios. A nivel internacional, contamos con los informes
PISA (Programme for International Student Assessment, Programa para la
Evaluación Internacional de Estudiantes) de la Organización para la Cooperación y
el Desarrollo Económicos (OCDE), los cuales consisten en estudios trienales
internacionales que se realizan a los estudiantes de 15 años para evaluar sus
conocimientos y capacidades en tres competencias consideradas troncales: lectora,
matemática y científica. Este sistema permite comparar los resultados de los
estudiantes de diferentes países y valorar los efectos de las medidas educativas que
se toman en cada uno de ellos.
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
59
El último estudio PISA (OCDE, 2019) del que se tiene constancia en el
momento de la escritura de esta tesis se realizó en 2018 y denota la existencia de un
gran número de alumnos que experimentan dificultades para alcanzar los
conocimientos mínimos para su edad. En España, encontramos que el 25% de los
alumnos, es decir, uno de cada cuatro estudiantes, no alcanza el nivel mínimo de
rendimiento deseado en la materia de las matemáticas. En el total de la Unión
Europea el porcentaje es ligeramente inferior, pero continúa siendo importante
(22%). En el ámbito de las ciencias, el porcentaje de alumnos que no alcanza el nivel
mínimo esperable de conocimiento es del 21%, tanto en España como en Europa. El
porcentaje es similar en las competencias de lectura (22%).
Estos informes muestran la abundante presencia de dificultades de
aprendizaje en el ámbito académico entre los estudiantes europeos de 15 años.
Naturalmente, la elección de los criterios de evaluación determinará el porcentaje
resultante de alumnos que alcanzan o no los requisitos. No existe una noción
universal e inamovible de los conocimientos o habilidades que se han alcanzar a
cada edad, y quizás los altos porcentajes encontrados se deban a que los criterios no
sean los más adecuados. No obstante, es innegable que muchos estudiantes no
alcanzan el progreso que se esperaría para su edad o que sí son capaces de alcanzar
sus compañeros. Otras fuentes y estudios también señalan la existencia de este
problema. El Instituto Nacional de Estadística (INE) de España informa sobre el
número de jóvenes de entre 20 y 24 años que han logrado completar la Educación
Secundaria Obligatoria (E.S.O.). Los datos muestran que, en 2018, tan solo el 67,7%
de los hombres y el 77,9% de las mujeres de 20-24 años de edad han logrado
terminar la enseñanza obligatoria, la cual tiene como objetivo el alumnado de hasta
16 años. Es decir, en torno al 25% de los jóvenes de nuestro país ha sufrido fracaso
escolar, entendido como el hecho de no haber alcanzado el título académico mínimo
obligatorio de nuestro sistema educativo. Cabe mencionar que muy probablemente
no todos estos jóvenes desearan finalizar dichos estudios por cualesquiera fueran
sus circunstancias personales, por lo que no correspondería denominar como
fracaso aquello que nunca ha constituido un objetivo del individuo. No obstante, la
magnitud de las proporciones indica la existencia de ciertas dificultades en la
formación académica.
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
60
Es necesario diferenciar los términos de fracaso escolar y de dificultades de
aprendizaje. El término “Dificultades Específicas de Aprendizaje” (DEA) contempla
al alumnado que, no poseyendo dificultades conocidas en el ámbito intelectual,
sensorial, físico, perceptivo, motriz, socioambiental o étnico, presentan carencias y
errores en su aprendizaje en el contexto del aula con los recursos ordinarios,
presentando un desfase, entre ellos y sus compañeros, en los aprendizajes básicos
que por su edad deberían haber alcanzado.” (González et al., 2010, pp. 318). El
concepto de dificultades específicas de aprendizaje engloba a todos aquellos
estudiantes que no logran desarrollar por completo las habilidades de lectura,
escritura, cálculo, razonamiento, etc., y por tanto son diagnosticados de discalculia,
disgrafia, dislexia, etc. no siendo originados estos trastornos por un déficit orgánico
o causa conocida. Es, por tanto, un término específico para determinadas
problemáticas relacionadas con los aprendizajes más básicos. Los individuos
afectados por estas problemáticas podrán experimentar o no fracaso escolar.
Por otra parte, podríamos señalar la existencia de otras dificultades de
aprendizaje que aparecen en etapas educativas superiores. Se trata de estudiantes
que, habiendo desarrollado las habilidades básicas de comunicación, cálculo, etc., no
logran adquirir con éxito conocimientos educativos de niveles más avanzados.
Encontraríamos aquí a los estudiantes de cursos superiores cuyo rendimiento
académico no es satisfactorio. En este trabajo, nos centraremos en analizar algunos
de los factores que influyen en esta última noción de dificultades de aprendizaje. Así,
en una primera aproximación, podríamos señalar que el objeto de estudio de la
presente tesis lo constituyen los factores que facilitan la aparición de dificultades de
aprendizaje en estudiantes que han logrado desarrollar las habilidades básicas del
currículum académico y que no presentan ningún tipo de problema orgánico o de
otro tipo conocido que impida su aprendizaje y, sin embargo, no logran obtener
resultados académicos los suficientemente satisfactorios o presentan dificultades
para asimilar ciertos conocimientos y realizar ciertas tareas.
Hasta aquí, hemos revisado la actualidad de los conceptos de aprendizaje,
dificultades de aprendizaje y éxito académico, y hemos reparado en el gran número
de estudiantes que experimenta problemas con estos temas. En el siguiente
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
61
apartado, mencionaremos los factores que más frecuentemente se han relacionado
con el aprendizaje y el rendimiento académico.
2. ¿Cómo se evalúa el aprendizaje y los factores asociados a
éste?
2.1. La tradición del autoinforme y sus sesgos.
La evaluación de cualquier variable psicológica, incluyendo las variables
disposicionales como los motivos, las competencias o los estilos de comportamiento,
se basa en las demostraciones que las personas emiten de dichas variables en un
determinado contexto, como por ejemplo en un test, un cuestionario o un examen.
De igual forma, en el ámbito de la evaluación del aprendizaje y de la adquisición de
competencias, el análisis se fundamenta en las demostraciones que el aprendiz
realiza con el objetivo de determinar si ha adquirido o no determinadas
competencias. Como Ribes (2007) propone, saber no es solo hacer, también, es decir.
Las demostraciones de conocimiento o competencia no siempre han de incluir
exhibiciones motoras: también pueden darse a nivel de proposiciones verbales. Por
ejemplo, una persona podría facilitar una explicación de cómo resolver un sistema
de ecuaciones, dando así muestra de su competencia sin necesidad de calcular uno
de ellos en particular. No hemos de confundir estas demostraciones de competencia
en forma de proposiciones verbales con las proposiciones verbales que formula el
individuo acerca de sus competencias. Lo que el individuo considera que sabe y lo
que, posteriormente, es capaz de demostrar que sabe, es decir, lo que realmente
sabe, no necesariamente tiene que coincidir. En conclusión, es posible demostrar
verbal y explícitamente lo que se sabe y/o también es posible comportarse
implícitamente en base a lo que se conoce o se ha aprendido. Ambas formas son
demostraciones del aprendizaje que son relativamente igual de precisas. Sin
embargo, estas demostraciones de conocimiento no han de coincidir con las
respuestas que refieren qué y cuánto se sabe, dado que éstas últimas corresponden
a las percepciones del individuo y pueden ser erróneas.
Parece, por tanto, que existen dos modos de expresión de las variables
disposicionales: las demostraciones motoras y verbales, y las expresiones del
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
62
individuo acerca de sí mismo. La síntesis de las demostraciones correspondería con
un nivel de aprendizaje profundo. La correspondencia de éstas con las
autoafirmaciones del individuo indicaría un proceso de reflexión y abstracción
acerca de su propio comportamiento. Cada una de ellas podría ser evaluada
utilizando una metodología diferente. En el primer caso, correspondiente a las
demostraciones, se observaría el comportamiento del evaluado en diferentes
situaciones, obteniendo así la evaluación objetiva externa del comportamiento. En
el segundo caso, se le pediría que describiera sus propios conocimientos, sus
motivos, sus estilos interactivos, etc., obteniendo, por tanto, el autoinforme del
individuo sobre sí mismo.
Pese a que, a priori, se podría esperar que ambas respuestas, las
autodescripciones del conocimiento y las demostraciones implícitas o explícitas del
mismo conocimiento, fueran equivalentes, la investigación ha mostrado que no
siempre existe correspondencia entre ambas manifestaciones. Como hemos
anticipado, en ocasiones, el comportamiento puede reflejar un aprendizaje que la
persona no afirma que conoce. En otras ocasiones, por el contrario, la persona
expresa ciertas afirmaciones acerca de lo que considera que sabe que
posteriormente no se traducen en conductas congruentes, es decir, que no es capaz
de demostrar (Cattell, 1965; Skinner y Howarth, 1973). Es decir, las descripciones
explícitas o las acciones que implícitamente muestran el aprendizaje de una
persona, no siempre están relacionadas con el autoinforme de dicha persona sobre
lo que ha aprendido, sobre lo que sabe o sobre cómo suele comportarse o actuar en
determinadas situaciones. Por tanto, podría tratarse de dos sistemas diferentes de
aprendizaje que no siempre ocurren de forma simultánea. De esta forma, parece
importante contar con datos de ambos tipos de manifestaciones a la hora de evaluar
cualquier variable psicológica, no confiando la evaluación en una única fuente de
datos.
Sin embargo, en la tradición psicológica ha sido generalizado el uso del
autoinforme como herramienta de evaluación, esto es, de la evaluación mediante
proposiciones verbales emitidas por el evaluado con respecto a sus estilos de
comportamiento, motivos y competencias, empleando sus diferentes formas:
cuestionarios, entrevistas, método de pensar en voz alta, autorregistros… No hay
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
63
duda de que la evaluación mediante autoinformes presenta importantes ventajas:
su administración es rápida y económica, generalmente pueden ser corregidos de
forma sistemática y presentan gran fiabilidad y validez. De esta forma, durante
mucho tiempo, especialmente en la evaluación de la personalidad y la motivación,
se ha confiado de forma casi exclusiva en las evaluaciones subjetivas del individuo,
desplazando a las demostraciones de dichas variables psicológicas, pese a la escasa
o inexistente correlación entre ambas medidas (Dinsmore, Alexander y Loughlin,
2008; Sierra y Buela-Casal, 2001). El actual desarrollo de la informática ha facilitado
enormemente el desarrollo de pruebas objetivas, es decir, basadas en
demostraciones, de estilos de comportamiento o personalidad y motivación desde
la perspectiva conductual (Santacreu y Hernández, 2017). Sin embargo, desde la
perspectiva del rasgo se ha evaluado prioritariamente la personalidad desde una
perspectiva subjetiva, mediante autoinforme (Hernández, Santacreu y Rubio, 1999).
En el ámbito de la psicología del aprendizaje generalmente se han empleado
tests que requieren pruebas verbales demostrativas de aprendizaje o conocimiento
explícito de la materia o tests que exigen demostraciones del conocimiento
implícito, es decir, manifestaciones del comportamiento correcto. El empleo del
autoinforme también ha estado presente, no obstante, en menor medida que en
otros campos como el de la personalidad. Al evaluar conocimientos o competencias
se exigen demostraciones conductuales, debido a que no se confía en la valoración
verbal del evaluado. ¿Se pueden imaginar una prueba de acceso a la universidad en
la que simplemente se le pregunte al solicitante si considera que ha adquirido los
conocimientos necesarios, y en caso afirmativo, se le permita acceder sin más
comprobación? ¿O un examen de conducir que se limite a preguntar a los futuros
conductores si conocen las reglas de tráfico y son conscientes de la utilidad de los
pedales, el volante y el cambio de marchas? O, incluso, en el que se les pregunte
simplemente: “¿conduce usted apropiadamente?” de la misma manera que se
pregunta en un cuestionario de personalidad “¿se enfada usted con facilidad?”. Nos
cuesta concebir estas situaciones ya que entendemos que para verificar que
gozamos de ciertas competencias es necesario que lo demostremos.
Pese a ello, en el ámbito de la investigación sobre el aprendizaje reglado y las
variables relacionadas con éste, el autoinforme también ha constituido un método
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
64
de evaluación exclusivo en muchos estudios. Variables como el empleo de
estrategias de aprendizaje, las metas académicas o la tendencia a la autorregulación
han sido tradicionalmente medidos mediante autoinforme. Encontramos
numerosas escalas que han gozado de gran impacto, como son el cuestionario
Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ; Pintrich, Smith, Garcia, y
McKeachie 1993), el inventario Metacognitive Assessment Inventory (Schraw y
Dennison, 1994), o el Achievement Goal Questionnaire (AGQ, Elliot y Murayama,
2008). También encontramos algunos cuestionarios de origen español, como el
ACRA para evaluar estrategias de aprendizaje (Román y Gallego, 1994). De esta
forma, la mayoría de los estudios que relacionan el aprendizaje o los resultados
académicos con diferentes variables como las estrategias de aprendizaje, las metas
de logro, las habilidades de autorregulación o incluso con determinadas variables
de personalidad, fundamentan sus análisis en el informe verbal que proporciona la
persona evaluada sobre sí misma (Cleary et al., 2012; Horvath et al., 2006; Roth et
al., 2016; Shi et al., 2001).
Sesgos asociados al uso de autoinformes
Numerosos autores han cuestionado el uso exclusivo de los autoinformes en
diferentes ámbitos de la psicología señalando la existencia de diferentes sesgos que
podrían disminuir su validez y fiabilidad (Britton y Tesser, 1991, Ortner y Schmitt,
2014; Ortner y Proyer, 2018, Santacreu et al., 2006).
Uno de los sesgos mencionados con mayor frecuencia se encuentra asociado
al fenómeno de la deseabilidad social. Se trata de la tendencia de los individuos
evaluados a responder de forma que se ofrezca una imagen positiva sobre sí mismos
(Edwards, 1957; Grimm, 2010; Nederhof, 1985). Esta tendencia introduce sesgos en
la evaluación al no recoger respuestas honestas y puede verse incrementada en
contextos en los que la persona evaluada trata de obtener un beneficio mediante la
falsificación de sus respuestas, como por ejemplo en los contextos laborales de
selección de personal. En otras ocasiones, la tendencia puede ser incluso la
contraria: intentar presentarse de una forma más desfavorable con el objetivo de
aparentar problemas psicológicos, discapacidad intelectual, etc. para obtener algún
beneficio. Este comportamiento puede darse en contextos judiciales, entre otros. En
cualquier caso, es evidente que la posibilidad de falsificar las respuestas en un
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
65
autoinforme está presente, ya que es fácil sospechar las variables que están siendo
evaluadas (Kubinger, 2002; Viswesvaran y Ones, 1999).
Como otros autores señalan, dicha falsificación no siempre ha de ser
consciente o intencionada, sino que la persona puede presentar dificultades para
auto-evaluarse y responder correctamente. Diríamos que la persona no ha formado
proposiciones verbales sobre sí misma y su comportamiento en el ámbito que está
siendo cuestionado, o que, habiéndolas formado, dichas proposiciones no se
corresponden con la realidad. En muchas ocasiones, lo que las personas decimos que
hacemos no se corresponde con lo que efectivamente hacemos (Cattell, 1972;
Skinner y Howarth, 1973). Este problema también puede deberse a la inexactitud de
las preguntas planteadas, dado que se asume que el significado de las palabras es
unívoco y, sin embargo, los evaluados pueden interpretar un ítem de múltiples
formas, respondiendo en consecuencia. Esto puede percibirse claramente en el ítem
planteado anteriormente a modo de ejemplo “¿Se enfada usted con facilidad?”. Para
algunos, el enfado se referirá a un mínimo conflicto, para otros, a una gran explosión
de agresividad. Sus respuestas no estarán por tanto haciendo alusión la misma
realidad, aunque parezcan idénticas.
Asimismo, han sido señalados otros sesgos derivados del uso del
autoinforme: la tendencia a la aquiescencia, o lo que es lo mismo, la tendencia a dar
respuestas afirmativas independientemente del contenido de la pregunta (Anastasi,
1982); la tendencia a dar respuestas centrales o, por el contrario, extremas, de
nuevo, de forma independiente a lo cuestionado; y el efecto halo, por el cual el hecho
de haber respondido de forma positiva a un ítem es tomado como referencia por el
propio evaluado para valorar ítems posteriores relacionados con el primero
(Thorndike, 1920). Pese a que algunos de estos sesgos pueden ser detectados por el
evaluador mediante determinadas operaciones (De las Cuevas y González de Rivera,
1992), es evidente que los autoinformes no están exentos de limitaciones.
Por último, algunos autores también señalan la escasez de capacidad de
predicción de comportamiento de los autoinformes en diferentes contextos de
evaluación (Santacreu et al., 2006). Naturalmente, el objetivo principal de la
evaluación psicológica es predecir el comportamiento. Sin embargo, Santacreu et al.
(2006) encuentran múltiples ejemplos, en diferentes campos de la psicología, en los
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
66
que lo expresado en un autoinforme no correlaciona con el posterior
comportamiento asumiblemente relacionado. Coinciden así con Cattell y Kline
(1977) en que el autoinforme es útil para conocer las ideas que el evaluado puede
tener sobre sí mismo, pero no necesariamente para conocer su conducta real.
Además, señalan que la tendencia de las personas a mantener la coherencia en sus
ideas puede llevarles a justificar sus comportamientos contradictorios en lugar de
remodelar el concepto que tienen de sí mismos, lo cual dificulta la predictibilidad
del comportamiento en base a sus afirmaciones. Por ello, consideramos, junto a
muchos otros autores, que el mejor predictor del comportamiento futuro no es el
informe del individuo, sino el comportamiento presente del mismo y el
comportamiento pasado fruto de su historia de aprendizaje. Podemos intuir que, si
en determinada situación de evaluación una persona se comporta de cierta forma,
en situaciones similares de la vida real actuará de manera similar, dado que su
comportamiento se ve influido por las mismas variables disposicionales.
Teniendo en cuenta las razones expuestas, consideramos que no es adecuado
realizar una evaluación basada únicamente en medidas de autoinforme (Franke,
2002), sino que es preferible complementar con otras medidas lo que algunos han
llamado el “monopolio del autoinforme” en la evaluación de la personalidad
(Hernández, 2000). Éstos serán de gran utilidad para conocer las ideas del individuo
respecto a su comportamiento, siempre y cuando se apliquen las correcciones
necesarias para paliar los posibles sesgos. Sin embargo, será muy beneficioso
complementar la evaluación con otro tipo de medidas que analicen las
demostraciones conductuales de las competencias, los motivos y los estilos de
comportamiento de cada individuo. En el siguiente apartado se propondrá una
alternativa metodológica que cumple con estos requisitos.
2.2. La aparición de las pruebas objetivas y su desarrollo gracias a los
avances tecnológicos.
Cattell, ya en 1946 durante su estudio de la personalidad, sugirió la existencia
de diferentes fuentes de datos empíricos sobre un individuo: los datos L (Life data,
datos de la vida), los datos Q (Questionnarie data, datos de cuestionarios) y los datos
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
67
T (Situational Test data, datos de test situacionales) (Cattell, 1946). Los datos L
consisten en datos sobre el comportamiento real de las personas en su vida
localizados en fuentes externas, es decir, no autoinformados, como un expediente
académico, un archivo personal, una evaluación laboral de un superior, etc. Los
datos Q son los datos obtenidos del autoinforme del individuo a través de
cuestionarios. Los datos T comprenden observaciones de la conducta del individuo
en situaciones diseñadas para la evaluación de variables psicológicas. Estas dos
últimas fuentes de datos se asemejan a la distinción previamente mencionada entre
la expresión verbal del autoinforme y la demostración conductual.
El autor, en su esfuerzo por hacer científica la psicología, aseveró la
importancia de obtener datos empíricos para poder definir la personalidad de
alguien y para poder predecir su comportamiento. Junto con Warburton (Cattell y
Warburton, 1967) señaló la dificultad de obtener datos de la primera fuente, los
datos L, y la posibilidad de sesgo en los datos obtenidos por la segunda, los datos Q.
Por ello, propuso los test objetivos como medio para obtener datos T e insistió en la
relevancia de progresar en este camino. Los test que Cattell formula consisten en
pequeñas situaciones diseñadas para evaluar un aspecto de la personalidad en las
cuales se observa cómo se comporta el individuo. Creó más de 500 test para evaluar
diferentes variables de personalidad y motivación. Además, inventó los
denominados mental test, pruebas que evaluaban otras variables psicológicas del
individuo, desde la memoria hasta la discriminación sensorial. La base en la que se
fundamentan todas sus pruebas es la objetividad de la evaluación al basarse en
conductas reales difícilmente falsificables. Así, Cattell es considerado pionero en el
desarrollo de pruebas de evaluación objetivas.
Más adelante, especialmente a partir del progreso de las tecnologías de la
computación en la década de los 90, se produjo un auge en el desarrollo de test
objetivos (Proyer y Häusler, 2007). Esta segunda generación de test objetivos
comparte, con la primera generación de Cattell, la presentación de situaciones en las
que se recoge información de diversas formas de comportamiento del individuo: sus
acciones, la dirección de su mirada, sus tiempos de reacción, la conductancia de su
piel, etc., a partir de las cuales se infieren determinadas características personales.
Además, tales situaciones están diseñadas de forma que la persona evaluada no sea
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
68
consciente de qué aspecto psicológico está siendo evaluado, es decir, la variable que
se mide está enmascarada, lo cual previene el falseamiento de las respuestas (Proyer
y Häusler, 2007). Naturalmente, las situaciones se presentan de forma
estandarizada y las respuestas del individuo se operativizan de manera que sea
posible comparar a diferentes evaluados y que los test cuenten con las propiedades
psicométricas adecuadas. No obstante, los test actuales difieren en gran medida de
los originales de Cattell en su forma de presentación: la mayoría de ellos se
presentan a través de una pantalla de ordenador con el cual el usuario interactúa
mediante un dispositivo de entrada (ya sea un teclado, una pantalla táctil, un ratón,
etc.). Este mecanismo otorga un gran número de posibilidades en cuanto a las
situaciones ficticias que es posible representar, algunas de las cuales hubiera sido
muy costoso presentar en la realidad. Además, se facilita la recogida de datos, la cual
se puede llevar a cabo de forma muy precisa, rápida y sistematizada.
Hundleby (1973) propuso una clasificación de los diferentes tipos de test de
personalidad objetivos que fácilmente puede aplicarse a test objetivos que evalúan
otras variables del individuo diferentes de la personalidad. Asimismo, cabe destacar
que muchos de los factores asociados al aprendizaje, objeto de esta tesis, pueden ser
consideradas variables de personalidad, entendidas como estilos interactivos (la
minuciosidad u organización, la tendencia a la auto-regulación, los estilos de
aprendizaje). Así, resulta de interés para este trabajo la siguiente clasificación:
- Procedimientos que registran movimientos y expresiones corporales.
Incluiríamos aquí pruebas que recogen datos de los gestos, posturas y
expresiones faciales del individuo e incluso que registran sus movimientos
oculares y la fijación de su mirada en una determinada situación de test.
- Simulación de situaciones de la vida real. Se diseñan situaciones lo
más realistas y similares a la situación de interés posible y se observa el
comportamiento de los individuos. Por ejemplo, las dinámicas de las
entrevistas de trabajo, las pruebas de aptitudes físicas de acceso a los cuerpos
de seguridad del estado o el examen práctico de conducir.
- Análisis de variables fisiológicas. Se emplean medidas como la tasa
cardíaca, la conductancia de la piel, etc.
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
69
- Pruebas de rendimiento, motoras y perceptuales. Se trata de tareas en
las que se analiza la ejecución del sujeto, sus patrones de respuesta, la
influencia de factores externos y de la propia tarea sobre el comportamiento,
etc.
La mayoría de los test objetivos de personalidad creados en las últimas
décadas se encontrarían en el último grupo. Por ello, Ortner y Proyer (2015)
proponen una clasificación más actual que diferencia en tres categorías a los
recientes test objetivos de personalidad:
- Test objetivos de personalidad enmascarados como test de
rendimiento. Se trata de pruebas que enmascaran la variable de personalidad
que se está evaluando proponiendo al usuario una tarea de rendimiento que,
generalmente, ha de resolver de forma rápida y precisa, por la cual obtiene
una determinada puntuación. Esta tarea puede ser un test de discriminación
visual, rapidez perceptiva, cálculos aritméticos, etc. Durante su ejecución se
observan otras características de su respuesta para analizar variables
distintas del rendimiento como la impulsividad, la minuciosidad, la tendencia
al riesgo, etc. Este tipo de pruebas eran las originalmente desarrolladas por
Cattell aunque, por limitaciones tecnológicas, no se trataba de pruebas
informatizadas.
- Test objetivos de personalidad que representan situaciones de la vida
real. Se trata de pequeños videojuegos representativos de escenas cotidianas.
Pese a que las situaciones se asemejen a situaciones reales, la variable objeto
de estudio permanece enmascarada, dado que de nuevo al participante se le
presenta una meta que sirve de distracción.
- Test objetivos de personalidad en forma de cuestionarios. Pese a que
la palabra cuestionario pueda recordar a los autoinformes, en este caso los
cuestionarios no preguntan directamente a la persona sobre la variable
objeto de estudio confiando en el criterio del evaluado. Los test objetivos
describen situaciones pidiéndole al individuo que realice una consideración
o tome una decisión sobre algún aspecto de la situación. En lugar de tomar
su respuesta como indicativo de la variable estudiada, otras características
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
70
de ésta como la rapidez con la que se decide o la tendencia a elegir un tipo
concreto de respuestas son las medidas que se analizan.
En las décadas más recientes han proliferado los estudios que analizan las
propiedades y la capacidad predictiva de estos tipos de pruebas.
Un ejemplo de la primera categoría lo constituye el test de Objective
Achievement Motivation Test (OAT; Subtest 1; Schmidt-Atzert, 2004, citado en
Ortner y Proyer, 2015). Dicha prueba evalúa la motivación de logro camuflándose
como una prueba de rendimiento visual por la cual el participante ha de pulsar en
unos cuadrados verdes o rojos según la instrucción que se presente. El mayor
número de cuadrados pulsados se relaciona con la motivación por lograr un buen
resultado, dado que la competencia necesaria para realizar la prueba de
rendimiento visual es muy baja y, en principio, sería una variable que no influiría en
el rendimiento en la prueba. Las puntuaciones en el test correlacionaron de forma
significativa con las notas académicas obtenidas e incluso predijeron la posterior
tendencia espontánea de los estudiantes a involucrarse en trabajos voluntarios, por
lo que, efectivamente, concluían que la motivación de logro estaba siendo
correctamente evaluada (Ortner y Proyer, 2015).
Un ejemplo de la segunda categoría lo constituye el Test de la Ruleta
(Santacreu et al., 2006) que consiste en una representación en formato videojuego
del famoso juego de azar de ruleta. En función de las apuestas del participante, se
obtiene una medida de su tendencia al riesgo. Las puntuaciones obtenidas en el test
correlacionan con la tendencia a la adivinación, es decir, a responder de forma
azarosa en ausencia de conocimiento, en un test para solicitantes a un puesto de
controlador aéreo. En este apartado también encontraríamos el Test de Tendencia
al Riesgo de Guttmann y Bauer (Risk Behaviour Test, RBT, 2004, citado en Ortner y
Proyer, 2015), cuya clasificación entre participantes con mayor y menor tendencia
al riesgo coincidió en un 77% con las categorías de conductores cuyo consumo de
alcohol era notorio y conductores no consumidores.
En el último grupo de la clasificación podríamos destacar el Test Objetivo de
Pensamiento Heurístico (Objective Heuristic Thinking Test, OHTT, Jasper y Ortner,
2014) que evalúa sesgos de pensamiento mediante diferentes preguntas que
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
71
requieren al individuo hacer estimaciones de probabilidad. Según el conocimiento
de la autora, hasta el momento, no se han realizado análisis de validez predictiva de
dicha prueba. Es preciso tener presente que, como decíamos al inicio de este
capítulo, en una situación real el comportamiento depende tanto de las variables de
la persona como de las contingencias de la situación. Por tanto, lo que determina el
valor del test, además de su fiabilidad, precisión y estabilidad, es su validez tanto
predictiva como convergente. Es decir, tanto la correlación del rendimiento en el
test con comportamientos de la vida real como la correlación de su puntuación con
la obtenida en otras pruebas objetivas que midan la misma variable, en las que las
contingencias sean funcionalmente equivalentes, aun cuando la morfología de las
situaciones sea distinta.
Son múltiples las ventajas del uso de los test objetivos en la evaluación
psicológica. En primer lugar, cabe destacar la posibilidad de evaluar el
comportamiento real en lugar de la interpretación que la persona hace sobre su
propio comportamiento. De hecho, no es necesario que la persona tenga una opinión
formada sobre la variable que está siendo evaluada (Proyer y Häusler, 2007). Dado
que dicha opinión podría no ser totalmente precisa, se reduce una fuente de sesgo
al evaluar el comportamiento en sustitución del informe personal. Asimismo, el
individuo evaluado no ha de interpretar el contenido de ítems ambiguos lo cual
reduce la presencia de otros sesgos involuntarios. Es por ello por lo que Cattell y
Warburton (1967) calificaron a dichas pruebas con el adjetivo objetivas, dado que
las respuestas del individuo no dependen de su interpretación personal.
Igualmente, se reduce la posibilidad de sesgos voluntarios o lo que es lo
mismo, de falsificación de las respuestas. Los test objetivos están diseñados de
forma que el evaluado no sea consciente de qué se está evaluando ni de cómo se
interpretarán sus respuestas. De esta forma, no es posible distorsionar a voluntad
los resultados (Cattell y Schuerger, 1978). Numerosos estudios muestran que es más
complicado falsificar los resultados en un test objetivo que en un cuestionario
(Arendasy et al., 2011; Elliot et al., 1996; Ziegler et al., 2010).
Otro motivo por el cual puede decirse que los test gozan de objetividad
guarda relación con la forma de interpretación de los resultados. Para considerarse
test objetivos, las pruebas igualmente han de contar con un procedimiento
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
72
estandarizado de recogida y análisis de las respuestas de los individuos. Este
requisito se alcanza con mayor facilidad por el uso de computadores que otorgan
precisión a las medidas, pero al mismo tiempo requiere de un diseño previo de
operativización de variables. De esta forma, dos evaluadores distintos siempre
puntuarán e interpretarán de igual forma una misma ejecución (Cattell y
Warburton, 1967). Esta condición supone una ventaja respecto a la interpretación
de datos en otro tipo de pruebas como por ejemplo las técnicas proyectivas.
Por último, como muchos otros autores, destacamos la capacidad predictiva
del comportamiento de los test objetivos como uno de sus principales atributos
(Ortner y Proyer, 2015; Rubio et al., 2010; Santacreu et al., 2006). Como se ha
mencionado previamente, diversos estudios muestran la relación entre las
respuestas en test objetivos y el comportamiento real en la vida cotidiana de las
personas. Esta característica es de gran interés, ya que, como se ha mencionado
previamente, el interés en conocer las tendencias de comportamiento de las
personas, sus motivos o competencias, reside en poder predecir cómo se
comportarán en el futuro. Teniendo en cuenta todos los motivos aquí expuestos, la
inclusión de los test objetivos en los procesos de evaluación se torna sumamente
recomendable.
Con todo ello, es preciso subrayar la necesidad de cumplimiento de una serie
de requisitos en el diseño y empleo de test objetivos. Éstos deben cumplir con los
mismos criterios de calidad que el resto de test psicológicos (Proyer y Häusler,
2007). Además, es importante que cumplan con una serie de requisitos específicos.
Santacreu et al. (2006) señalan que, en primer lugar, es necesario que presenten
situaciones de contingencias abiertas. Esto implica que existan diferentes opciones
de respuesta entre las cuales la persona puede elegir, y que todas ellas otorguen la
misma tasa de refuerzo. Asimismo, debe evitarse proporcionar feedback referente a
la variable evaluada durante la prueba, ya que esto podría condicionar la ejecución
del evaluado, sesgando su tendencia natural de actuación. Únicamente será
recomendable otorgar dicho feedback cuando se desee analizar su influencia sobre
el individuo.
Los autores también señalan la importancia de que las situaciones que se
plantean sean funcionalmente equivalentes a las situaciones de la vida real en las
Capítulo 2: Evaluación del aprendizaje y éxito académico.
73
que entra en juego la variable a evaluar. Esto es, para predecir cómo se comportará
la persona en el futuro a raíz de un comportamiento presente es crucial que la
situación de evaluación sea análoga a la situación futura que se desea predecir y a
situaciones pasadas en las cuales el individuo ha aprendido a comportarse de la
forma en la que lo hará durante la evaluación. Asimismo, como se ha explicado
previamente, en la evaluación de los estilos interactivos y motivos, la variable objeto
de estudio deberá estar enmascarada para que el individuo no pueda falsear los
resultados.
Por otra parte, en función del factor que se pretenda evaluar, es necesario
asegurar que otros posibles factores influyentes en la ejecución del individuo no
interfieran en su rendimiento. Como hemos señalado, la historia del sujeto se
expresa en forma de tres factores o variables disposicionales: competencias, estilos
interactivos y motivos. Así, si se desea evaluar un estilo interactivo, esto es, una
variable o un aspecto de la personalidad del individuo, será necesario asegurar que
su motivación y sus competencias no influyan en su ejecución. Lo mismo ocurrirá
cuando el objeto de evaluación sea una competencia o un motivo, deberá asegurarse
que la influencia de las variables restantes no sesgue los resultados (Hernández,
2000).
Por último, como Santacreu et al. (2006) recalcan, las respuestas no deben
fundamentarse en el autoinforme del evaluado sino en su comportamiento. Además,
la interpretación de dicho comportamiento será estandarizada y acordada
previamente mediante el establecimiento de criterios, de forma que una misma
respuesta siempre suponga el mismo resultado en la variable evaluada.
De esta forma, en el momento en el que todos los criterios mencionados son
satisfechos y la prueba creada cumple con los requisitos psicométricos de fiabilidad
y validez, contaríamos con un test objetivo que permite evaluar aspectos de la
personalidad, la motivación y las competencias el individuo mediante la observación
de su comportamiento. Es posible evitar así numerosos sesgos y fortalecer la
evaluación basada en los autoinformes. Además, en el mejor de los casos, se
obtendría un método de predicción del comportamiento futuro de cuantioso valor.
Capítulo 3: La autorregulación.
75
CAPÍTULO 3:
La autorregulación.
1. Aproximación al concepto de autorregulación.
La autorregulación es una de las principales variables que se han relacionado
con el aprendizaje y los resultados académicos (Barkley y Fischer, 2011; Barkley,
2012; Naglieri y Das, 2005; Núñez et al., 1998; Rosário et al., 2005; Schunk y
Zimmerman, 1998; Zimmerman, 2002). Múltiples modelos de autorregulación en el
ámbito académico han sido formulados, siendo los más reconocidos los propuestos
por Zimmerman (2000); Pintrich (2000); Boekaerts (2011); Efklides (2011);
Hadwin, Järvelä y Miller (2011) y Winne (2011). Sin embargo, no existe un marco
teórico que los integre de forma coherente, como ya señalaron hace más de una
década Wirth y Leutner (2008). No es el objetivo de este capítulo realizar una
revisión sistemática de dichos modelos, la cual puede encontrarse en Panadero
(2017). En su lugar, expondremos de forma sintética uno de los modelos con mayor
nivel de penetración en la literatura científica con el fin de introducir al lector el
concepto de autorregulación del aprendizaje.
Zimmerman (2002) define la autorregulación del aprendizaje como un
proceso por el cual los estudiantes ponen en juego diferentes destrezas para
conseguir sus objetivos y el éxito académico. El autor precisa que no se trata de una
habilidad mental cristalizada o de un rasgo único característico de algunas personas,
sino que consiste en un proceso que el individuo lleva a cabo en determinados
momentos. De esta forma, Zimmerman se acerca al concepto de competencia
planteado durante el primer capítulo. La autorregulación, bajo la perspectiva de este
trabajo, consistiría en una competencia desarrollada en interacción con el ambiente,
que posibilita que el estudiante emita conductas auto-regulatorias en determinados
contextos. Las conductas auto-regulatorias que engloba el concepto de
autorregulación son muy diversas: desde la gestión del tiempo hasta la búsqueda de
ayuda de expertos, pasando por las auto-instrucciones o la auto-monitorización.
Capítulo 3: La autorregulación.
76
Además, estas conductas pueden llevarse a cabo en diferentes momentos del
proceso de aprendizaje. Como puede observarse en la propia definición, el
constructo de la autorregulación también incluye un elemento motivacional: los
objetivos del individuo. El propio Zimmerman, junto con Moylan (Zimmerman y
Moylan, 2009), señala que la autorregulación es el punto en el que la metacognición
y la motivación confluyen. Mientras que el término metacognición haría referencia
al conocimiento, vigilancia y ajuste del propio pensamiento y de los procesos
mentales, la autorregulación matizaría que las estrategias metacognitivas se
realizan con dirección a un fin o meta personal, que influirá en el esfuerzo, la
persistencia y la probabilidad con la que se lleven a cabo. Es decir, el estudiante no
siempre ejecutará las conductas de autorregulación con la misma probabilidad. En
función de las circunstancias en las que se encuentre, presentará determinados
motivos que harán más o menos probable que ejecute dichas conductas. De esta
forma, se destaca la cualidad de proceso dependiente de las circunstancias, esto es,
de conducta que interacciona con el contexto frente a la noción de autorregulación
como una habilidad rígida e independiente del entorno.
Figura 1. Fases y procesos de la autorregulación según Zimmerman y Moylan (2009). Tomado de Panadero y Alonso-Tapia (2014), p. 452.
Capítulo 3: La autorregulación.
77
Zimmerman (2000) señala que un estudiante que autorregula su
comportamiento con fin de aprender y/o de obtener buenos resultados académicos:
planifica antes de comenzar la tarea, realiza las tareas académicas previamente
planificadas y reflexiona sobre las tareas realizadas. Por tanto, distingue tres fases
en el proceso de autorregulación: la fase de planificación, que tiene lugar antes de
comenzar la tarea; la fase de ejecución, durante la realización de la tarea; y la fase de
autorreflexión, una vez que se ha finalizado ésta. El subconjunto de tareas de
autorregulación que se puede llevar a cabo en cada una de las tres fases viene
detallado en la figura 1. Es de esperar que los estudiantes que autorregulan su
comportamiento siguiendo estos procesos obtengan más altas calificaciones que
aquellos que estudian sin seguir este proceso de autorregulación.
En la última versión del modelo de autorregulación, Zimmerman y Moylan
(2009) describen con precisión las conductas de autorregulación que deberían
ejecutarse en cada una de las fases para un rendimiento satisfactorio. Señalan que
la primera fase, la fase de planificación, incluye todas las maniobras auto-dirigidas
que se ejecutan con el fin de preparar la tarea que posteriormente ha de
completarse. Estas acciones pueden clasificarse en dos grandes grupos: análisis de
la tarea y automotivación. El análisis de la tarea consiste en la división de la tarea en
subelementos y en la construcción de una estrategia de acción particular para poder
resolverla. Incluye, a su vez, dos elementos clave: la fijación de objetivos y la
planificación estratégica para lograrlos. Por otra parte, los factores motivacionales
tienen una gran influencia en esta fase al tratarse de una etapa de anticipación. La
autoeficacia, elemento clave en esta fase, puede definirse, de acuerdo con los
autores, como la percepción que tiene el individuo sobre su propia capacidad de
aprendizaje y rendimiento. La autoeficacia determinará el alcance de los objetivos
que se marque, así como las estrategias que decida emplear. Lo mismo ocurrirá con
otras variables motivacionales como el interés intrínseco por la tarea o las metas
académicas que exprese el estudiante. Si su objetivo es aprender, ganar
conocimientos y práctica, probablemente la planificación de estrategias que lleve a
cabo diferirá del caso en el que su objetivo se encamine a superar los exámenes sin
importar el conocimiento adquirido. Asimismo, las expectativas de resultado del
individuo serán determinantes en esta etapa. Todos estos factores influirán en la
percepción de la tarea y en la planificación de las estrategias a desarrollar durante
Capítulo 3: La autorregulación.
78
su ejecución (Panadero y Alonso-Tapia, 2014). Esta descripción de la fase de
planificación tiene una lógica indudable, sin embargo, actualmente, resulta muy
difícil de evaluar de manera objetiva. La evaluación de las conductas llevadas a cabo
en esta fase se ha fundamentado en el autoinforme del individuo.
Durante la fase ejecución de la tarea se dan procesos de dos clases
principales: auto-observación y auto-control. El individuo debe monitorizar
continuamente su actuación y evaluar si está siendo adecuada para lograr los
objetivos deseados. En caso contrario, deberá realizar los ajustes necesarios para
poder alcanzar el rendimiento esperado. Ambos procesos ocurren de forma
continua y se retroalimentan. En la presente investigación, el foco de atención se
sitúa en los comportamientos que se llevan a cabo durante esta fase, por lo que se
hará hincapié en su descripción teórica.
Algunas de las estrategias características de esta fase son específicas para
una tarea concreta, relacionadas con el abordaje de los diferentes componentes de
la tarea. Otras, por el contrario, son generales, resultando útiles para cualquier tipo
de labor.
Las operaciones de auto-observación pueden estar dirigidas tanto a la
observación de la propia conducta, véase los pensamientos que uno mismo
presenta, las emociones que experimenta, el grado de motivación o la propia
ejecución en la tarea, como a la observación de los resultados que dicha ejecución
produce en la tarea. Así, una forma de auto-observación es la auto-monitorización
del proceso de resolución de la tarea y de su progreso, para la posterior auto-
evaluación en base a un criterio previamente establecido para determinar si el
progreso resulta satisfactorio. Este criterio dependerá de los objetivos marcados en
la fase de planificación. Por otra parte, el auto-registro es un método de auto-
observación más formal, donde se registran o anotan determinadas medidas de la
ejecución, por ejemplo, el tiempo empleado para escribir un texto, el tipo de errores
cometidos más frecuentemente etc. Resulta útil para analizar aspectos de la propia
ejecución que podrían ser difíciles de percibir sin el uso de un registro.
Muchos autores han señalado la importancia de la auto-observación para el
progreso del rendimiento (Boekaerts et al., 2000; Efklides, 2011; Winne y Hadwin,
Capítulo 3: La autorregulación.
79
1998; Zimmerman, 2011). De igual forma, van Loon et al. (2017) hacen hincapié en
la importancia de la auto-evaluación de los aprendices, así como en la necesidad de
prestar atención a la retroalimentación o feedback otorgado por la tarea o por los
maestros, a fin de resolver sus errores. Panadero et al. (2019) también subrayan la
utilidad del juicio evaluativo, esto es, la capacidad de juzgar la calidad del propio
desempeño o del de los demás, para todas las prácticas de aprendizaje. Gracias a la
auto-observación, es posible llevar a cabo los procesos de auto-control con el fin de
mantener y/o modificar los aspectos necesarios de la propia ejecución. Mediante
esta estrategia es posible ajustarse a los objetivos de la tarea, manteniendo el interés
y la motivación por ésta durante su resolución.
Múltiples estrategias pueden emplearse con el fin de auto-controlar la
ejecución, siendo en ocasiones específicas para una tarea o, y en otras, estrategias
generales. La primera categoría está formada por acciones específicas encaminadas
a lograr determinados objetivos de la tarea: subrayar un texto, subdividir los
ejercicios en pequeños pasos, repasar información, etc. Por otra parte, en la
categoría de estrategias generales se incluyen una gran variedad de procedimientos
útiles para la mayoría de las tareas: auto-instrucciones, imágenes mentales, gestión
del tiempo, control del entorno de trabajo, búsqueda de ayuda, auto-motivación o
auto-consecuencias.
Las auto-instrucciones consisten en mensajes que el individuo se da a sí
mismo para guiar su ejecución, incluyendo el preguntarse a uno mismo si ha
comprendido lo leído, cuál es el modo más adecuado de proceder, etc. Las auto-
instrucciones son consideradas como una internalización del lenguaje externo del
niño (Vygostky, 1995) que pueden entrenarse para la regulación autónoma de la
propia conducta (Meichenbaum y Goodman, 1971). El empleo de estas
verbalizaciones resulta de gran utilidad para mejorar el rendimiento y aprendizaje
de los estudiantes (Schunk, 1982).
Las imágenes mentales consisten en representaciones que el individuo puede
tratar de imaginar para comprender mejor la información, como mapas
conceptuales, esquemas, etc. Además, facilitan el ejercicio de detección de la
información más relevante, así como la posterior atención a dichos datos clave.
Capítulo 3: La autorregulación.
80
Otra de las estrategias generales de gran importancia es la gestión del tiempo.
Es necesaria para lograr terminar las tareas a tiempo y para no experimentar la
sensación de escasez de tiempo que puede generar ansiedad y deteriorar la
motivación, la percepción de autoeficacia, etc. y, por tanto, minar la conducta de
autorregulación. La gestión del tiempo incluye la monitorización del proceso y la
adaptación del ritmo de ejecución en caso necesario. Esta estrategia ha sido
constatada como una práctica asociada al aprendizaje y rendimiento académico
(Britton y Tesser, 1991).
Otra conducta a emprender durante la fase de ejecución es el control del
entorno de trabajo. Se trata de manipular o estructurar el medio de trabajo, tratando
de evitar distracciones, utilizando herramientas informáticas que faciliten la
escritura o la búsqueda de información, etc. Asimismo, la estrategia de pedir ayuda
a otros individuos más expertos en la materia que puedan guiar el proceso de
resolución se considera una estrategia de autocontrol.
De igual forma, durante la fase de ejecución pueden aparecer estrategias
relacionadas con la motivación y el interés por la tarea. La primera, denominada
auto-motivación, trata de auto-generar interés por la resolución de la tarea, por
ejemplo, gammificándola o, lo que es lo mismo, asemejándola a un juego. Para ello,
el individuo puede ponerse pequeños retos, tratar de rendir más que sus
compañeros, etc. Asimismo, la estrategia de auto-consecuencias consiste en
recordarse a uno mismo las consecuencias positivas que acarreará la resolución de
la tarea (por ejemplo, superar una asignatura, conseguir estudiar la carrera deseada
en el futuro, etc.) o incluso auto-proporcionarse recompensas o refuerzos cuando se
alcanzan los objetivos marcados.
Todas las estrategias de auto-control mencionadas han de adaptarse en
función de los resultados que se van logrando, del progreso de la tarea, del estado
del propio individuo durante su resolución, etc. Por ello, como se ha mencionado, la
auto-observación es crucial para el posterior desempeño del auto-control. Además,
los resultados de la propia estrategia de auto-control habrán de ser observados para
continuar auto-controlando con precisión durante el tiempo restante de la tarea, por
lo que ambas estrategias se retroalimentan y resultan imprescindibles. Sin embargo,
cabe destacar el nivel de dificultad que conlleva realizar una tarea y al mismo tiempo
Capítulo 3: La autorregulación.
81
mantener una estrategia de auto-observación y auto-control. Los recursos
cognitivos son limitados y por tanto el estudiante ha de perfeccionar esta habilidad
siendo capaz de enfocarse en los aspectos clave del proceso (Kostons, van Gog, y
Paas, 2009; Panadero y Alonso-Tapia, 2014).
La última fase del aprendizaje auto-regulado está marcada por la auto-
reflexión. Se trata de la forma en la que el individuo reacciona a su ejecución una vez
que ha finalizado la tarea. Consta de componentes de auto-juicio y auto-reacción que
influirán en posteriores estrategias de autorregulación. El auto-juicio comprende
una auto-evaluación en la que el aprendiz compara su ejecución con los criterios de
evaluación o estándares de la tarea y con los objetivos que el propio aprendiz se
había fijado previamente. De esta forma, un mismo resultado en una tarea puede ser
evaluado como positivo o negativo en función de los objetivos y expectativas que se
hubiera planteado el propio individuo. Por otra parte, esta comparación también
puede darse con ejecuciones previas, de manera que se evalúe el progreso o avance
alcanzado; o bien puede compararse la propia ejecución con la de los demás
compañeros, valorando un resultado como negativo si otros estudiantes han logrado
un mejor rendimiento. Tras la autoevaluación, el aprendiz tiende a realizar una
atribución causal, es decir, una explicación sobre las posibles causas del resultado
obtenido. La atribución puede ser interna, es decir, situando la responsabilidad del
resultado en uno mismo, o por el contrario externa, asociando el resultado al apoyo
de otras personas o a factores como la dificultad de la prueba. De igual forma, la
causa puede concebirse como controlable, siendo por ejemplo el esfuerzo o
dedicación empleados, o por el contrario puede percibirse como incontrolable,
debiéndose a factores como la suerte o a una capacidad cognitiva inalterable. La
atribución causal que el individuo realice influirá en la posterior sensación de
autoeficacia y control y, por tanto, en futuros comportamientos de autorregulación.
Durante esta fase también se produce una auto-reacción como consecuencia
del auto-juicio realizado, es decir, se desencadenan pensamientos y emociones tras
éste. Igualmente, esta reacción condiciona la motivación y actuación que se
producirá en el futuro. Por ello, como señalan Zimmerman y Moylan (2009), es
necesario tener en cuenta los dos procesos que se producen en torno a la auto-
reacción: auto-satisfacción e inferencia adaptativa/defensiva. La auto-satisfacción
Capítulo 3: La autorregulación.
82
se define como las reacciones afectivas y cognitivas que el estudiante experimenta
ante el modo en que ha juzgado su ejecución, las causas de ésta e incluso a sí mismo.
En caso de que haya considerado que su ejecución fue insuficiente y que ésta se debe
a causas internas e incontrolables, como una baja capacidad intelectual, cabe
esperar que los pensamientos y emociones que se generen posteriormente no sean
agradables ni esperanzadores. Esto no sucederá cuando pese a haber encontrado un
resultado como insuficiente, se entienda que la causa la constituye una carencia de
dedicación, por ejemplo, fácilmente reconducible. Por otra parte, respecto al
proceso de generación de inferencias, una inferencia adaptativa supone una actitud
de mantener el esfuerzo para continuar aprendiendo, ya sea conservando o
modificando las estrategias empleadas. Sin embargo, las inferencias defensivas
implican un deseo de evitar realizar la tarea de nuevo con el fin de escapar del
sentimiento de fracaso e insatisfacción experimentado.
De esta forma, para Zimmerman (2000), el proceso de autorregulación
comienza antes de que el individuo se enfrente a la tarea, y termina después de que
ésta haya sido finalizada. Cada fase repercute en las demás de manera cíclica, de
manera que lo ocurre durante las fases también tiene influencia en posteriores ciclos
de autorregulación. Es por ello que este modelo se ha denominado modelo cíclico de
autorregulación. Zimmerman (2013) formuló también el modelo multinivel, en el
que hace hincapié en el proceso de adquisición y desarrollo de las estrategias de
autorregulación. En dicho modelo, el autor postula la existencia de cuatro niveles o
etapas para el desarrollo de la autorregulación. En el primer nivel prima la
observación de un modelo, una persona que pone en marcha determinadas
habilidades de autorregulación. En el segundo nivel, el estudiante trata de imitar los
comportamientos observados en el modelo. Estos dos primeros niveles se
considerarían de índole social por la relevancia de la actuación de otras personas.
En un tercer momento, ya centrado en el individuo, el aprendiz ejecuta
comportamientos autorregulados sin necesidad de que el modelo esté presente. En
el último nivel el estudiante habrá automatizado dichos comportamientos y los
utilizará de forma estratégica adaptándolos en función de las necesidades de la
tarea. Los primeros niveles suelen asociarse a etapas educativas inferiores, mientras
que en etapas superiores los estudiantes tienden a regularse de forma autónoma.
Así, durante la formación primaria, los profesores desempeñan un papel principal
Capítulo 3: La autorregulación.
83
en la regulación del aprendizaje de los estudiantes, estableciendo objetivos,
gestionando su tiempo mientras resuelven las tareas, administrando los deberes,
etc. Posteriormente, según los estudiantes avanzan en las etapas del sistema
educativo, los maestros reducen gradualmente su ayuda y esperan que los
estudiantes incorporen estos procesos de autorregulación (Ramdass y Zimmerman,
2011). Como puede inferirse, en este proceso se dan aprendizajes por observación
de modelos al observar al profesor, por instrucciones al recibir información de cómo
organizar las tareas por parte del maestro y por condicionamiento operante al ser
reforzada la conducta de autorregulación, ya sea intencionalmente por el maestro o
de forma “accidental” al producirse consecuencias positivas para el aprendizaje y el
rendimiento académico del alumno tras su ejecución. Todo ello hace que de forma
gradual el estudiante vaya adquiriendo la competencia de autorregulación y se haga
más probable que ejecute dichas conductas en diferentes situaciones.
Sin embargo, incluso en la universidad, muchos estudiantes carecen de
estrategias de autorregulación (Cazan, 2013; Peverly et al., 2003). La buena noticia
es que estas estrategias de autorregulación pueden entrenarse y las intervenciones
para fomentar el aprendizaje autorregulado adecuadamente diseñadas han
resultado exitosas al mejorar el aprendizaje de los estudiantes (Hattie et al., 1996;
Panadero, 2017).
Ramdass y Zimmerman (2011) realizaron una revisión sistemática y
concluyeron que los comportamientos de auto-regulación se desarrollan
gradualmente mediante la práctica. Además, revelaron que el entrenamiento en
autorregulación podía aplicarse de forma eficaz a los estudiantes de todos los
niveles educativos mediante actividades en el aula y tareas.
Schmitz y Wiese (2006) desarrollaron un programa de entrenamiento
basado en el modelo de Zimmerman y lo aplicaron durante cuatro semanas a 40
estudiantes universitarios. A través de un análisis de series temporales, los autores
demostraron la eficacia de la intervención en la promoción de conductas auto-
reguladoras reportadas mediante diarios de aprendizaje. Los tamaños del efecto
encontrados variaron en función del factor de autorregulación considerado, desde
.08 hasta .92, siendo superiores a .2 en la mayoría de las variables.
Capítulo 3: La autorregulación.
84
Bellhäuser, Lösch, Winter y Schmitz (2006) desarrollaron un entrenamiento
online para fomentar el aprendizaje autorregulado. 211 estudiantes universitarios
probaron la herramienta mostrando un aumento significativo de los
comportamientos de aprendizaje autorregulado, registrado a través de diarios de
aprendizaje y cuestionarios (tamaño del efecto ηp2 = .20).
En el meta-análisis de Dignath, Buettner y Langfeldt (2008), se establece la
conclusión de que los programas de entrenamiento en autorregulación son eficaces
con los escolares, incluso a nivel de la escuela primaria. El tamaño del efecto medio
fue de .69, aunando las muestras de educación primaria y secundaria.
Dörrenbächer y Perels (2016) entrenaron a estudiantes universitarios
durante seis semanas y descubrieron que los estudiantes que previamente
mostraban una capacidad de autorregulación moderada se beneficiaron de la
intervención, mejorando su habilidad auto-reguladora evaluada mediante un
cuestionario ad hoc (d=.77).
En conclusión, las estrategias de autorregulación pueden ser aprendidas.
Como se ha descrito, las conductas de autorregulación son muy diversas y variarán
en función de la fase, de la tarea, del propio individuo, etc. En el siguiente punto
ilustraremos la relevancia que posee la adquisición de dichas competencias.
2. La autorregulación como promotora del aprendizaje y del
rendimiento académico.
La relación entre la autorregulación y el rendimiento académico ha sido
ampliamente estudiada en diferentes etapas educativas y mediante diferentes
instrumentos. La vasta mayoría de los trabajos concluyen que se trata de una
capacidad esencial para el éxito académico (Zimmerman, 1990). Ramdass y
Zimmerman (2011) incluso afirman que la autorregulación es fundamental para
desarrollar múltiples profesiones de forma próspera. Asimismo, algunos autores
han realizado estudios en los que relacionan la autorregulación con el aprendizaje
más allá de los resultados académicos (Sitzmann y Ely, 2011). El término
aprendizaje autorregulado, originalmente self-regulated learning (SRL, Zimmerman,
Capítulo 3: La autorregulación.
85
1986) incide en dicha relación, destacando la importancia de la autorregulación en
el proceso de aprendizaje.
Diferentes autores han señalado la importancia de la autorregulación desde
etapas académicas tempranas de educación primaria e incluso pre-escolares. Blair
y Razza (2007) entienden que la capacidad de inhibir respuestas automáticas o
instintivas para dar una respuesta deliberada y correcta es un componente básico
de la auto-regulación, por lo que realizaron un estudio utilizando una prueba de peg-
tapping o lo que es lo mismo, un examen en el que el infante ha de dar determinado
número de suaves golpes en un punto en función de las instrucciones del
experimentador, inhibiendo la tendencia natural de imitar el número de golpes que
a su vez el experimentador propina. Contaron con pre-escolares de 3 a 5 años y
encontraron que los niños que mostraron mayor control inhibitorio en el estudio,
lograron un rendimiento superior en los test de matemáticas y conocimiento de
letras del jardín de infancia, independientemente de su nivel de inteligencia. Las
correlaciones encontradas fueron de .47 en el caso de matemáticas, y .18 en las
pruebas de conocimientos sobre letras.
Otro estudio realizado también con infantes de entre 5 y 6 años, analizó la
relación entre la capacidad de autorregulación conductual en el jardín de infancia y
adaptación a la escuela en el primer grado (von Suchodoletz et al., 2009). Para
evaluar la autorregulación conductual, se basaron en habilidades tales como
retrasar la gratificación, seguir instrucciones e inhibir comportamiento impulsivo o
agresivo, y lo hicieron mediante dos pruebas conductuales: la conocida prueba de la
demora de la golosina y la Torre de la Paciencia, las cuales forman parte de la batería
Laboratory Temperament Assessment (Lab-TAB; Goldsmith y Rothbart, 1993).
Encontraron que la autorregulación del comportamiento predice el rendimiento
escolar en mayor medida que la inteligencia, hallando un tamaño del efecto alto
(f2=.62).
En etapas escolares superiores es donde se han realizado la mayoría de las
investigaciones, ya que se espera que los estudiantes hayan desarrollado en mayor
medida sus habilidades de autorregulación. Zimmerman y Martínez-Pons (1986)
estudiaron la influencia de la autorregulación en educación secundaria,
concretamente en décimo grado, que corresponde con estudiantes entre 15 y 16
Capítulo 3: La autorregulación.
86
años. La autorregulación se evaluó utilizando una entrevista estructurada creada ad
hoc. Los autores encuentran que la tendencia al aprendizaje autorregulado, junto
con la metacognición y las expectativas de rendimiento, explica una cantidad
moderada de la varianza del rendimiento académico en Lenguaje y Matemáticas (R2
= .22 y R2 = .29, respectivamente).
Posteriormente, DiBenedetto y Zimmerman (2010) compararon a
estudiantes de secundaria, en este caso de undécimo grado, que obtuvieron altas y
bajas calificaciones, analizando el uso de las estrategias de autorregulación que
empleaban. Cuando los estudiantes estaban completando una tarea, se les preguntó
sobre los procesos de autocontrol y auto-observación que estaban llevando a cabo,
utilizando así el método de evaluación denominado think-aloud. Comprobaron que
los estudiantes de alto rendimiento en asignaturas de ciencias utilizaban un número
significativamente mayor de estrategias de autocontrol al resolver la tarea que los
estudiantes de bajo rendimiento. El tamaño del efecto (ηp2 = .18) se consideró
grande. Además, la calidad de las conductas de autocontrol de los estudiantes de alto
rendimiento también fue significativamente mayor que la de los estudiantes de bajo
y medio rendimiento (ηp2 = .41)
Asimismo, Cleary y Chen (2009) presentaron evidencias de que el uso de
estrategias de autorregulación diferenciaba de manera fiable a los alumnos de alto
y bajo rendimiento en las clases de matemáticas avanzadas en los cursos sexto a
octavo, esto es, de los 11 a los 13 años aproximadamente (η2 = .04). No obstante,
destacaron que esta relación únicamente aparece en entornos que requieren altos
niveles de autodisciplina y persistencia, como en los cursos avanzados de
matemáticas.
Duckworth y Seligman (2005) obtuvieron resultados similares a los
presentados años atrás por Zimmerman y Martínez-Pons (1986), reforzando la
afirmación de que la autorregulación tiene mayor repercusión que la inteligencia
sobre los resultados académicos (r=.67 y r=.32, respectivamente). La capacidad de
autorregulación de los estudiantes de octavo curso (13 años de edad) fue evaluada
en base a los resultados de una tarea de demora de la gratificación, al auto-informe
de autocontrol mediante el cuestionario Brief Self-Control Scale (BSCS; Tangney et
Capítulo 3: La autorregulación.
87
al., 2004) y al informe de padres y profesores mediante la escala de autocontrol Self-
Control Rating Scale (SCRS; Kendall y Wilcox, 1979).
De igual forma, múltiples investigaciones se han centrado en etapas
académicas superiores como la universidad, momento en el cual la autorregulación
toma un papel clave en el aprendizaje de los estudiantes, cuya autonomía en el
estudio será imprescindible en un entorno menos dirigido y supervisado. Sitzmann
y Ely (2011) realizaron un meta-análisis aunando múltiples trabajos llevados a cabo
hasta ese momento sobre el aprendizaje autorregulado en adultos. Analizaron 430
muestras tras lo cual concluyeron que los factores de autorregulación que más
influencia tienen sobre el aprendizaje en adultos son la persistencia, el esfuerzo, la
percepción de auto-eficacia y la proyección de las metas personales, siendo capaces
de explicar de forma conjunta el 17% de la varianza del aprendizaje logrado.
Pintrich et al. (1993) encuentran una correlación positiva entre la
autorregulación evaluada mediante un cuestionario diseñado por los propios
autores para el estudio y las notas finales de la universidad (r = .30).
Britton y Tesser (1991) desarrollaron un estudio longitudinal durante 4 años
analizando los efectos de las prácticas de gestión del tiempo, componente clave de
la autorregulación, en el éxito académico durante los años universitarios. Para ello,
utilizaron un cuestionario creado ad hoc. La habilidad de gestión del tiempo al inicio
de su carrera universitaria predijo de forma significativa el promedio total de las
calificaciones obtenidas durante el grado (R2 = .22).
Más adelante, Dörrenbächer y Perels (2016) desarrollaron un análisis
multivariante de clases latentes con estudiantes universitarios y hallaron que
aquellos con un perfil de alta motivación y alto aprendizaje autorregulado obtenían
mejores resultados académicos (ηp2 = .10). Para evaluar el aprendizaje
autorregulado, crearon un cuestionario ad hoc basándose en el modelo de
Zimmerman (2000) y, como medida del rendimiento académico, tomaron la
puntuación global media del curso en el que se encontraban.
Como puede observarse, los estudios citados presentan numerosas
variaciones. La concepción y definición de la autorregulación en la que se basan
difiere en numerosas ocasiones, y como consecuencia también los métodos
Capítulo 3: La autorregulación.
88
utilizados para evaluar dicho constructo. De igual forma, algunos de ellos analizan
la relación de la autorregulación con el aprendizaje, otros, con los resultados
académicos. A su vez, algunos de ellos lo hacen de forma sincrónica mientras que
otros realizan estudios longitudinales. Sin embargo, la conclusión que obtienen
todos ellos es similar: la autorregulación promueve el aprendizaje y el éxito
académico. Es por ello que consideramos de gran relevancia ahondar en el estudio
de esta relación. Así, en el presente trabajo, nos gustaría acercarnos a la
autorregulación y su relación con el aprendizaje y los resultados académicos desde
una perspectiva conductual, empleando métodos de evaluación objetivos que
garanticen la calidad de los resultados.
3. La evaluación de la autorregulación: autoinformes y pruebas
objetivas.
En el anterior apartado se ha podido observar la amplia variabilidad en los
métodos empleados para evaluar la autorregulación: cuestionarios creados ad hoc,
informes de padres y profesores, procedimientos como el think aloud, etc. En las
siguientes líneas trataremos de describir y clasificar brevemente los métodos de
evaluación más utilizados en la investigación sobre la autorregulación, con el fin de
justificar la elección de los instrumentos empleados en esta tesis.
Winne y Perry (2000) tratan esta cuestión y enumeran las clases de
instrumentos más utilizadas en el ámbito de la autorregulación:
- Cuestionarios de tipo autoinforme. Este tipo de cuestionarios
evalúan las consideraciones de los individuos acerca de las acciones y
procesos cognitivos que suelen llevar a cabo durante su aprendizaje. Es decir,
se basan en la memoria de los individuos y en su interpretación de sus
recuerdos. Estos test aspiran a proporcionar una medida general de la
capacidad de autorregulación del individuo, así como del dominio de
diferentes estrategias, independientemente de situaciones o tareas
específicas. Los más utilizados en el ámbito de la autorregulación son el
Inventario de Estrategias de Aprendizaje y Estudio (Learning and Study
Strategies Inventory, LASSI, Weinstein et al., 1987) y el Cuestionario de
Capítulo 3: La autorregulación.
89
Motivación y Estrategias de Aprendizaje (Motivated Strategies Learning
Questionnaire, MSLQ, Pintrich, Smith, García, y McKeachie, 1991). Ambos
cuestionarios contienen diversos ítems o afirmaciones acerca del uso de
determinadas estrategias de aprendizaje y acerca de las motivaciones
personales en el ámbito del aprendizaje, a las cuales el estudiante responde
señalando el nivel de coincidencia que considera que tiene con sus
comportamientos habituales. Mientras que el primer cuestionario puede
emplearse en cualquier etapa académica, el segundo está formulado para
estudiantes universitarios.
- Entrevistas estructuradas. Se trata de un procedimiento oral
por el cual se le realizan al individuo cuestiones específicas sobre su
comportamiento auto-regulador. De nuevo, el evaluado ha de basarse en sus
recuerdos para explicar su comportamiento típico, o incluso, tomar
decisiones sobre qué considera que es más probable que hiciera en una
hipotética situación futura. Sus afirmaciones son posteriormente
interpretadas para obtener su nivel de capacidad auto-reguladora. Una de las
entrevistas estructuradas más empleadas es la Self-Regulated Learning
Interview Schedule (SRLIS) desarrollada por Zimmerman y Martínez-Pons
(1986) para valorar los catorce tipos de estrategias auto-reguladoras que
podían ser empleadas por los estudiantes.
- Juicio del profesor. El maestro o tutor juzga los
comportamientos diarios del alumno y extrae conclusiones sobre su
habilidad auto-reguladora. Para facilitar esta tarea, Zimmerman y Martínez-
Pons (1988) crearon una escala denominada Rating Student Self-regulated
Learning Outcomes: A Teacher Scale. De nuevo, se trata de un cuestionario
tipo Lickert donde se reflejan los catorce tipos de estrategias
autorreguladoras propuestas.
- Método think aloud (pensar en voz alta). Se trata de un
procedimiento por el cual se le realizan determinadas preguntas al evaluado
mientras trata de resolver una tarea, de forma que exprese en voz alta los
Capítulo 3: La autorregulación.
90
procesos cognitivos que está llevando a cabo durante la resolución. En
ocasiones, se le pide al evaluado que exprese sus pensamientos de forma
continua, en otras ocasiones cada determinado tiempo y en otras al final de
la tarea. Posteriormente, el evaluador interpreta las verbalizaciones del
estudiante valorando el nivel de autorregulación que representan, para lo
cual en muchas ocasiones se emplea el protocolo creado por Zimmerman y
Martínez-Pons (1986).
- Pruebas de detección de errores. Este método introduce ciertos
errores o gazapos en diferentes tareas con el objetivo de comprobar si el
evaluado es capaz de detectar dichos errores y los procesos cognitivos que
sigue para detectarlos. Se evalúa, por tanto, la capacidad de monitorización y
autoobservación de la comprensión de la tarea.
- Trace methodology o Metodología de rastros. Se basa en
analizar los rastros o huellas que los estudiantes dejan en los materiales de
trabajo tras haber realizado un aprendizaje autorregulado. Estas huellas
pueden ser anotaciones, líneas de subrayado, resúmenes, pequeños
esquemas, comentarios personales, etc. Constituyen señales de los procesos
de metacognitivos que el estudiante ha llevado a cabo, sin embargo, su
interpretación puede resultar compleja.
- Observación directa. Mediante este método los examinadores
observan de forma directa el comportamiento de un estudiante mientras
trata de resolver una tarea y emiten juicios sobre sus conductas auto-
reguladoras. Actualmente, gracias al avance de las tecnologías, la tarea puede
ser configurada como un programa informático de manera que se registren
de forma precisa todas las acciones del evaluado. Este tipo de medidas, al
igual que las trace methodologies, se basan en fuentes de datos objetivas
desde el punto de vista del evaluado, no dependientes de su recuerdo o
interpretación, por lo que evitan múltiples sesgos. Además, se evalúa lo que
el estudiante realmente hace al resolver una tarea. A diferencia del método
think aloud, no se interrumpe al estudiante ni se altera el medio
Capítulo 3: La autorregulación.
91
preguntándole acerca de su conducta mientras resuelve la prueba. Asimismo,
es posible estudiar la influencia de determinados contextos o tipos de tareas
específicas en el comportamiento del estudiante, en lugar de evaluar la
tendencia a la autorregulación de forma general e independiente del
contexto. Estas medidas de observación directa corresponderían con las
pruebas objetivas de evaluación mencionadas en el primer capítulo.
Winne y Perry (2000) clasifican esta variedad de pruebas en dos grandes
bloques diferenciados por la forma subyacente de concebir la autorregulación.
Consideran que existen dos enfoques alternativos: el primero, concibe la
autorregulación como una aptitud, mientras que el segundo la concibe como una
actividad o conducta (event). Al considerar que la autorregulación es una aptitud se
entiende que es una cualidad relativamente estable del alumno, una capacidad que
le permite autorregular su comportamiento. Por tanto, desde este enfoque se
utilizan medidas como los autoinformes, las entrevistas o los juicios de los allegados
que, mediante sus recuerdos y valoraciones, informan del nivel de autorregulación
que el individuo posee, independiente de tareas, materias o situaciones concretas.
Así, se considera que es posible predecir cómo será el comportamiento futuro del
estudiante, ya que será dependiente de su capacidad. Por el contrario, cuando se
entiende que la autorregulación es una actividad, se considera que tiene lugar en un
momento y contexto concretos que tienen influencia sobre el proceso. De esta forma,
en lugar de aspirar a una medida general de la capacidad del individuo, se trata de
observar el proceso específico que tiene lugar en un determinado momento. Con
este enfoque se suelen emplear métodos de evaluación como la observación directa,
las tareas de detección de errores o las trace methodologies, que evalúan el
comportamiento del estudiante en una situación y momento determinados.
Al igual que Winne y Perry (2000), consideramos que es posible una tercera
perspectiva alternativa que aúne los dos enfoques planteados. Bajo la asunción de
la teoría de la conducta humana (Santacreu et al., 2002), expuesta en el capítulo 1,
entendemos que la autorregulación es una competencia que se desarrolla a lo largo
de la historia de aprendizaje del individuo, es decir, una variable disposicional que
posibilita la emisión de ciertas conductas. Se aprende en interacción con el medio
como cualquier otra conducta. Ramdass y Zimmerman (2011) señalaban que en
Capítulo 3: La autorregulación.
92
etapas escolares tempranas los maestros son los que regulan el aprendizaje de los
alumnos, guiando su comportamiento. Con el transcurso de los cursos escolares, los
profesores retiran de forma gradual esa regulación externa de manera que sean los
propios estudiantes los que autorregulen su comportamiento. Así, los maestros
actúan como modelos favoreciendo un aprendizaje por observación durante los
primeros años y posteriormente reforzando las conductas auto-reguladoras,
utilizando incluso procedimientos como el moldeamiento o las instrucciones
verbales. De igual forma, cuando el estudiante emplea conductas de autorregulación
es probable que éstas se vean reforzadas por el medio al facilitar la obtención de
buenos resultados académicos, el alcance de metas personales y el refuerzo social
de los padres o tutores. Esta competencia que el alumno ha aprendido posibilitará,
y hará probable, que en el futuro se ejecuten conductas auto-reguladoras. De esta
forma, consideramos que la evaluación objetiva de la autorregulación sí permite
predecir cómo se comportará el estudiante en el futuro, dado que las variables
disposicionales juegan un papel relevante a la hora de explicar la conducta. Nos
encontraríamos, por tanto, en consonancia con el primer enfoque.
Sin embargo, consideramos que no existe una entidad interna que impulsa al
individuo a emitir dichas conductas, simplemente dichas conductas han sido
aprendidas, de manera que en circunstancias similares el estudiante tenderá a
emitirlas de nuevo, siempre y cuando el contexto lo estimule. Coincidiríamos así con
el segundo enfoque que entiende la autorregulación como una conducta que se
emite en un momento determinado y es dependiente del contexto en el que se
ejecuta.
El modo en el que la autorregulación se evalúa resulta clave para la posterior
predicción del comportamiento autorregulado. Si empleamos autoinformes,
medidas características del primer enfoque, estaremos evaluando la concepción que
el estudiante tiene sobre su tendencia a la autorregulación, esto es, las proposiciones
verbales que se ha formulado sobre sí mismo. Sin embargo, como ya hemos
apostillado previamente, estas proposiciones verbales no siempre corresponden
con su comportamiento real. De esta forma, la evaluación mediante el autoinforme
será útil para conocer las ideas del individuo sobre sí mismo, y para predecir las
ideas que expresará en el futuro. Sin embargo, si queremos predecir la conducta
Capítulo 3: La autorregulación.
93
futura, lo ideal es que nos basemos en medidas que evalúen de forma directa la
conducta, como las observaciones directas, las trace methodologies o las tareas de
detección de errores. De esta forma, abogamos por evaluar la autorregulación tal y
como propone el segundo enfoque.
Como puede observarse, la aproximación que aquí planteamos, basada en la
teoría del comportamiento humano, aúna características de ambos enfoques,
proponiendo una visión alternativa al constructo que desemboca en un
procedimiento objetivo de evaluación. Un ejemplo de investigación desde esta
perspectiva podría constituirlo el trabajo de Santacreu y Quiroga (2016). Pese a que
el objetivo inicial de su estudio no estaba relacionado con la autorregulación, sí lo
estaba con el aprendizaje. Los autores emplearon una prueba objetiva de
aprendizaje de categorías en niños de educación primaria. Mediante el Test de
Aprendizaje de Categorías (Category Learning Test, CLT, Quiroga et al., 2011) se
registró el comportamiento de los estudiantes durante la resolución de la tarea, lo
cual les permitió observar que aquellos que actuaban a menor velocidad y seguían
un patrón organizado en la pantalla lograban un mejor rendimiento en la prueba
que sus compañeros. Los autores argumentan que los estudiantes podrían estar
actuando del mismo modo al tratar de resolver sus tareas escolares, lo cual podría
estar influyendo en su rendimiento académico. Bajo nuestro punto de vista, estas
características de su ejecución podrían constituir signos de autorregulación. Estas
conductas consistirían en el ajuste de la velocidad de actuación y del nivel de
organización para lograr un alto nivel de aprendizaje. En cualquier caso, un análisis
más preciso de la evolución de dichas características de la ejecución a lo largo de la
tarea sería imprescindible para poder extraer conclusiones. No obstante, dicho
estudio constituye un ejemplo claro de la aproximación que aquí intentamos
transmitir. Las conductas del individuo se evalúan mediante pruebas objetivas en
las cuales se observa el comportamiento real del evaluado. Dicho comportamiento
se considera dependiente del medio en el que discurre, interaccionando con los
estímulos que anteceden y suceden a la conducta. No obstante, al mismo tiempo, ese
comportamiento autorregulatorio es posible gracias a que el individuo ha
experimentado ciertos aprendizajes previos que posibilitan, en forma de
competencias, y probabilizan, en forma de estilos interactivos, que emita dichas
conductas. De esta forma, cabría esperar que en contextos análogos el individuo se
Capítulo 3: La autorregulación.
94
comporte de forma similar, por ejemplo, a la hora de resolver otras pruebas
académicas semejantes en su día a día.
Este ha sido también el enfoque que ha guiado el presente trabajo y sobre el
cual se fundamentan los estudios que aquí se van a presentar. En el próximo
apartado se presentarán las cuestiones que esta tesis aspira a resolver y justificarán
las investigaciones llevadas a cabo, derivadas de las bases que se han tratado de
establecer en esta introducción.
97
SEGUNDA PARTE:
JUSTIFICACIÓN DE ESTUDIOS
Capítulo 4: Justificación, objetivos e hipótesis de estudio.
99
CAPÍTULO 4:
Justificación, objetivos e hipótesis de estudio y
metodología empleada.
El planteamiento en el que se fundamenta el presente trabajo asume, como
señala el modelo de Santacreu, Hernández, Adarraga y Márquez (2002) y, como se
ha expuesto durante los capítulos anteriores, que el aprendizaje constituye un
cambio estable en la conducta del individuo como consecuencia de su interacción
con el ambiente. Estos cambios de conducta se dan en forma de variables
disposicionales o, lo que es lo mismo, motivos, competencias y estilos interactivos.
Esto es, en función de los aprendizajes experimentados por cada individuo, éste
desarrollará determinados anhelos por ciertos estímulos, que se expresarán en
forma de conductas de acercamiento; desarrollará determinadas competencias, que
se expresarán en forma de emisión de determinadas conductas que previamente no
se daban y que posibilitarán la adquisición de otras nuevas; y desarrollará
determinadas tendencias de actuación, que consistirán en una mayor probabilidad
de actuar de forma determinada en contextos similares. Todo ello implica la
posibilidad de predecir el comportamiento, ya que, si es posible conocer la tendencia
de comportamiento de un individuo en un determinado contexto, se asume que
dicho comportamiento será similar en un contexto funcionalmente equivalente al
que se deba enfrentar en el futuro. Para poder conocer dichas tendencias de
comportamiento, es decir, conocer los motivos, competencias y estilos interactivos
de los individuos, es necesario emplear la metodología de evaluación adecuada. Bajo
la perspectiva conductual, la evaluación objetiva basada en la observación de
conductas constituye el método de referencia, dado que evalúa directamente el
comportamiento del individuo y esto posibilita la predicción del comportamiento
futuro. Asimismo, consideramos que constituye el procedimiento que ofrece
mayores garantías psicométricas.
Capítulo 4: Justificación, objetivos e hipótesis de estudio.
100
De esta forma, en la presente investigación, nos planteamos que, en primer
lugar, es posible detectar, mediante el uso de pruebas objetivas, qué tendencias de
comportamiento se asocian a un mayor rendimiento y aprendizaje durante la
resolución de una prueba objetiva. Además, consideramos que, mediante el mismo
método, es posible evaluar las tendencias de comportamiento específicas de un
individuo concreto. De esta forma, sería posible predecir el comportamiento que
dicho individuo presentará al tratar de resolver las tareas de su vida académica,
dado que consideramos que actuará siguiendo la misma tendencia de
comportamiento. Conociendo además las tendencias de comportamiento que se
asocian a un mayor aprendizaje, podremos, incluso, predecir los resultados
académicos que obtendrá dicho estudiante. Esto es, si observamos que un
determinado factor de comportamiento está asociado a un mayor aprendizaje, y
evaluamos la actuación de determinados individuos, podremos predecir cómo será
su comportamiento y por tanto sus resultados durante en su actividad académica.
Es más, esto permitirá detectar, para así posteriormente subsanar, las tendencias de
comportamiento menos idóneas que puedan asociarse con problemas de
aprendizaje.
Teniendo en cuenta la considerable presencia de dificultades de aprendizaje
y de fracaso escolar tanto en nuestro país como en Europa, así como las
repercusiones que esto puede ocasionar en las vidas de los estudiantes, resulta de
vital importancia estudiar estas cuestiones. Asimismo, dada la generalizada
tradición en el uso de los autoinformes y la existencia de sesgos asociados,
consideramos que es fundamental evaluar las variables que influyen sobre el
aprendizaje desde un enfoque alternativo, el conductual, mediante una metodología
objetiva. Como hemos mencionado previamente, Santacreu y Quiroga (2016)
utilizaron una prueba objetiva en niños de educación primaria con dicho fin, el Test
de Aprendizaje de Categorías (Category Learning Test, CLT, Quiroga et al., 2011), y
encontraron que una baja velocidad de actuación y un alto grado de organización en
las respuestas predecían el aprendizaje logrado durante la prueba. Esta
investigación constituye una demostración de cómo es posible estudiar, mediante el
empleo de pruebas objetivas, qué factores de la conducta del aprendiz están
relacionados con el aprendizaje. Además, conformó las bases de este trabajo,
suponiendo un claro indicio de algunos factores relevantes que serán estudiados en
Capítulo 4: Justificación, objetivos e hipótesis de estudio.
101
detalle durante el desarrollo de esta tesis. Algunos de estos factores parecen estar
relacionados con la autorregulación, esto es, la capacidad de monitorizar, evaluar y
adaptar la propia actuación para lograr alcanzar los objetivos de la tarea y las metas
personales. En concreto, cabe destacar la adecuación de la velocidad de actuación y
del nivel de organización optimizándolas en consecución del aprendizaje requerido
por la tarea, lo cual podría ser considerado una forma de autorregulación. Por ello,
la velocidad y la organización constituyen variables de la ejecución del individuo que
formarán parte de las hipótesis de este trabajo y serán por tanto analizadas.
De esta forma, la presente investigación pretende conseguir los siguientes
objetivos y, por tanto, testar las siguientes hipótesis:
• Objetivo 1: Comprobar la relación entre las variables de ejecución de
velocidad y organización y el rendimiento en una prueba objetiva de aprendizaje en
diferentes poblaciones.
- Hipótesis 1: Se espera, en vista de los resultados de Santacreu y
Quiroga (2016), que una baja velocidad de actuación y un alto nivel de
organización en las respuestas se relacionen positivamente con el
nivel de aprendizaje logrado en la prueba.
• Objetivo 2: Analizar la relación entre las conductas de autorregulación
y el rendimiento en una prueba objetiva de aprendizaje.
- Hipótesis 2: Se espera que el ajuste de las variables de ejecución
realizado por el propio estudiante durante el transcurso de la tarea,
mejore el rendimiento en la prueba. Es decir, se hipotetiza que el
rendimiento de un estudiante mejorará a lo largo de la prueba si, pese
a comenzar actuando a una velocidad inadecuada o de forma
desorganizada, posteriormente comienza a autorregularse,
monitorizando y detectando este desajuste y, por tanto, adaptando su
conducta para lograr los objetivos de la tarea.
• Objetivo 3: Examinar la influencia de una regulación externa en el
aprendizaje.
Capítulo 4: Justificación, objetivos e hipótesis de estudio.
102
- Hipótesis 3: Dado que parecen existir estudiantes, incluso en altos
niveles académicos, que no autorregulan su aprendizaje, y supuesta la
relevancia de la velocidad de actuación para el aprendizaje,
esperamos que una regulación externa de la velocidad de actuación
promueva el rendimiento en una prueba objetiva de aprendizaje. Esto
subrayaría la importancia de la velocidad de actuación para el
aprendizaje y la relevancia de la regulación de ésta. Estas
conclusiones podrían interpretarse como signo de la necesidad de
fomentar el entrenamiento en autorregulación.
• Objetivo 4: Verificar la existencia de una relación entre el rendimiento
del estudiante en una prueba objetiva de aprendizaje, así como las conductas
ejecutadas por éste durante su resolución, y el rendimiento en sus estudios.
- Hipótesis 4: Esperamos que aquellos estudiantes que actúan a una
velocidad excesiva y con una organización deficiente durante la
resolución de las pruebas de aprendizaje, obtengan resultados
académicos más bajos que aquellos que actúan a velocidad moderada
y de forma organizada.
Para ello, se llevan a cabo cuatro estudios con muestras de estudiantes de
diferentes niveles educativos y mediante diferentes tipos de pruebas objetivas de
aprendizaje:
1) En el primer estudio se analiza la ejecución de escolares de educación
primaria de entre 6 y 12 años mediante el Category Learning Test (CLT;
Quiroga et al., 2011). Se trata de una prueba objetiva en la cual el participante
ha de aprender a discriminar una categoría de figuras premiada de otras
categorías no premiadas o premiadas con un menor número de puntos.
Mientras trata de resolver la tarea, se analizan las características de su
ejecución, como la velocidad con la que pulsa las figuras y el orden en el que
lo hace. Además, se recoge información acerca de las calificaciones
académicas de los estudiantes. El objetivo de este estudio es cumplir el
primer y último de los objetivos (con sus hipótesis asociadas), es decir,
analizar la relación entre las variables de ejecución durante la resolución de
Capítulo 4: Justificación, objetivos e hipótesis de estudio.
103
una prueba y el aprendizaje en dicha prueba, y a su vez, la relación de éstas
con el rendimiento académico.
2) El segundo estudio trata de dar respuesta a los mismos interrogantes
que el primero, en este caso, en población adulta. Para ello, se replica dicho
estudio en una muestra de estudiantes universitarios. Además, se trata de
cumplir el segundo de los objetivos, para lo cual se añaden 4 ensayos extra a
la tarea original del CLT y se analizan los cambios en las variables de
ejecución durante el transcurso de la tarea y su repercusión en el
aprendizaje. El objetivo consiste en comprobar si los estudiantes que no
aprenden en los primeros ensayos son capaces de aprender durante los
ensayos extra autorregulando su conducta.
3) El tercer estudio analiza de forma exhaustiva mediante un diseño
cuasi-experimental la relación entre la regulación externa de la velocidad de
respuesta y el aprendizaje en estudiantes universitarios. Para ello, se crean
dos grupos de participantes: grupo control y grupo de intervención. El grupo
control realiza el CLT original. Sin embargo, al grupo de intervención se le
impone una limitación automática de la velocidad de manera que se impide
hacer más de un click por segundo. Se estudia el efecto que esta regulación
externa de la velocidad tiene sobre el aprendizaje, tratando de verificar la
tercera hipótesis.
4) El cuarto estudio pretende otorgar mayor validez a los resultados
replicando los tres primeros estudios utilizando una prueba objetiva de
aprendizaje alternativa: El Bosque del Tesoro. Dicha prueba se diseña ad hoc
para el estudio y se trata de una tarea de aprendizaje simple donde el usuario
ha de aprender de nuevo qué figuras, en este caso representativas de
distintos tipos de árboles, otorgan premio. La prueba recoge información de
las mismas variables de ejecución que el CLT. En primer lugar, se analizan las
propiedades psicométricas de la nueva prueba. Después, se trata de dar
respuesta a todas las cuestiones planteadas previamente siguiendo un
procedimiento similar: asociación entre la velocidad, la organización y el
aprendizaje en la prueba; relación entre conductas de autorregulación de
Capítulo 4: Justificación, objetivos e hipótesis de estudio.
104
dichas variables y aprendizaje en la prueba; influencia de la regulación
externa de la velocidad en el aprendizaje y relación entre la ejecución en la
prueba y el rendimiento académico.
Como se puede observar, los objetivos de este estudio acotan en gran medida
las innumerables posibles cuestiones acerca de los factores que influyen en el
aprendizaje, poniendo el foco en dos variables de ejecución específicas y la
regulación de éstas. Pese que las cuestiones planteadas puedan parecer
excesivamente específicas, consideramos que pequeños cambios en la conducta
pueden generar importantes cambios en el rendimiento académico y optamos por
analizar con precisión los factores sometidos a estudio, en lugar de tratar de abarcar
un posible excesivo número de interrogantes.
10 7
TERCERA PARTE:
ESTUDIOS EMPÍRICOS
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
109
CHAPTER 5:
First study. Category Learning in Schoolchildren.
Its Relation to Age, Academic Marks and
Resolution Patterns. 1
1. Abstract.
The aim of this research was to study the learning process using an objective
and computerized task. The performance of 466 schoolchildren aged between 6 and
11 in a category learning task, the Category Learning Test (CLT), was examined. The
results showed evidence of category learning throughout the trials for the whole
sample, F(7, 469) = 29.979, p <.001. In addition, categorization performance
improved with age, H(2) = 48.475, p <.001. However, there were old children that
struggled with the task and young children that performed very well. The ability to
learn the categories was related to the children’s behavior when trying to solve the
task: the response speed (r = –.217, p <.01) and the organization index (r = .247, p
<.01). Nevertheless, performance in the task and academic marks were not related.
We discuss the impact of these findings on the promotion and improvement of
learning in schools: an intervention to promote slowness and organization might
help some children to learn. Keywords: category learning, execution patterns, schoolchildren, response speed.
1 El presente estudio empírico ha sido publicado en la revista The Spanish Journal of Psychology y se presenta en el idioma en el que se publicó, respetando también parte del formato de este. Casadevante, C., Romero, M., Fernández-Marcos, T., & Hernández, J. (2019). Category Learning in Schoolchildren. Its Relation to Age, Academic Marks and Resolution Patterns. The Spanish Journal of Psychology, 22, E48. https://doi.org/10.1017/sjp.2019.56 (Received 13 December 2018; Revised 7 November 2019; Accepted 8 November 2019).
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
110
2. Introduction.
Category learning is a type of basic learning. The act of classifying stimuli and
contexts into categories gives individuals information about all the elements that fit
into a category (Anderson, 1991). This process allows human beings to learn the
characteristics of other elements belonging to the same category by generalization
and transference. Thus, the learning process allows us to identify the category a
stimulus belongs to and to distinguish one category from another, e.g. animals and
humans, maritime and land transport, food and non-food items, etc. (Minda & Ross,
2004). Moreover, when individuals adequately classify they can predict how the
elements within the category will act and how can they interact with each element
(Hammer, Diesendruck, Weinshall, & Hochstein, 2009). For example, it is not
necessary to have an experience with each and every cat to tell if a certain animal is
a cat, or to predict how one cat will act. We just need to know the characteristics of
this subspecies of mammal.
Thus, category learning is essential to establish a proper adaptation to the
context and therefore to achieve school success (Rabi & Minda, 2014).
Schoolchildren should learn to distinguish between invertebrates and vertebrates,
between chemical and physical processes, between plane and solid geometric
shapes, etc. Consequently, it is coherent to expect that when comparing children of
the same age, those who have learning difficulties in a category learning test may
also exhibit difficulties in school learning. It is for this reason that various authors
have studied the process of category learning. To summarize, the most studied
variables have been the age of children (Hammer et al. 2009; Huang-Pollock,
Maddox, & Karalunas, 2011; Minda, Desroches, & Church, 2008; Rabi & Minda, 2014)
and the execution variables while solving the category learning tasks (Santacreu &
Quiroga, 2016).
The Relation Between Age and Category Learning
Recently, several authors have studied the relation between age and
performance in objective category learning tasks (Minda et al., 2008; Hammer et al.,
2009; Huang-Pollock et al., 2011; Rabi & Minda, 2014). They compared the results
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
111
obtained by adults and children of different ages in objective learning tests. The
tasks used in the different studies were highly variable. With regard to the type of
stimuli, all the tasks use visual stimuli although some tasks present real objects and
others present stimuli created ad hoc. With regard to the type of categorization
processes needed, some tasks required perceptual categorization and others
conceptual categorization. By perceptual categorization, individuals classify stimuli
depending on the perceptual similarity of one stimulus to another. For example,
classifying objects as a function of their color or size. On the other hand, conceptual
categorization is based on what stimuli are, what they do, and their use, etc. In this
process, the perceptual information is turned into conceptual form (Sloutsky, 2010).
By conceptual categorization we create the notion of classes, such as animals, plants,
vehicles, and furniture (Mandler, 2000). With respect to the training procedures,
there is also great variance across the studies. In the following paragraphs we briefly
describe the details of these studies.
Firstly, Minda et al. (2008) investigated the performance of children and
adults in perceptual category learning tasks. They created sets of stimuli that
differed in their size, shape and color. Seventy-seven children aged 3, 5 and 8 years
old and twenty-four adults formed the sample. They found that the 3-year-old
children were not able to discriminate any kind of categories. By contrast, children
aged between 5 and 8 learned the categories when the category classification
criteria concerned only one characteristic of the element, such as color. When the
classification criteria concerned more than one characteristic, e.g. size, color and
shape, only the adults were able to discriminate the categories. The authors
interpret these findings within a multiplesystem approach to category learning.
With regard to age, these results suggested that the category learning process
develops between 5 and 8 years old. We could assume that the process continues
developing from 8 years old into adulthood, although it is not possible to elucidate
the details and stages in this study.
Hammer at al. (2009) suggested that category learning could occur either by
recognizing the common characteristics between the elements of a category or by
identifying the characteristics that differentiate these elements from other
categories. They hypothesized if the way of learning categories could have
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
112
implications on the learning results, and consequently designed a study that
consisted of two phases: Training and assessment. During the training phase, they
sequentially displayed pairs of elements that could belong to either the same
category or to a different one, based on perceptual characteristics. The first group of
participants watched pairs of elements belonging to the same category and were
informed that the elements belonged to the same category. The other group watched
pairs of elements belonging to different categories and were informed that the
elements belonged to different categories. After the training phase, the assessment
phase tested whether the participants had learned the categories. The participants
had to decide if two random elements belonged to the same category or not. Using
this method, they assessed twenty children aged from 6 to 9 and a half, twenty
children aged from 10 to 14 years, and forty adults. The results showed that within
the group of participants who had seen the pairs of the same category during the
training, the three age groups performed at a similar level. However, within the
group that had seen the pairs of different categories during the training, the
categorization performance of the children aged from 6 to 9 and a half, was lower
than the older ones, while the children aged between 10 and 14 performed as well
as the adults. The authors concluded that the process of showing pairs of the same
category promoted the learning of the category. With regard to the age of the
participants we may conclude that categorization performance improved with age
and this concurs with the findings of Minda et al. (2008). Moreover, in this study the
children aged between 10 and 14 performed as well as the adults in every condition,
which could mean that the ability to learn categories is completely developed at the
age of 10.
With an aim similar to that of Minda et al. (2008), Huang-Pollock et al. (2011)
compared children and adults’ performance in several perceptual category learning
tasks. In this study, the stimuli were different Gabor patches, a series of black and
white bars that differed in their orientation and thickness. As in the previous study,
in one condition, the elements differed in a single characteristic. In the other
condition, the elements differed in more than one characteristic. The sample
consisted of eighteen children from 8 to 12 years old and 43 adults. The results
showed that the adults outperformed the children in both learning tasks. Therefore,
this study also confirmed the parallelism between age and the development of the
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
113
ability to learn categories. Moreover, it complements the results of the study of
Minda et al. (2008) with regard to the results obtained for the children between 8
and 12 years old. However, from our point of view, it would be better to use a similar
task to make the results more comparable and to assess a larger number of children
in each age group to elucidate further the stages of the process.
Lastly, Rabi and Minda (2014) assessed ninety-nine children between 4 and
11 years old and fifty-six adults using a perceptual category learning task. The task
was similar to the first condition employed by Huang- Pollock et al. (2011). They
analyzed the differences between the following five groups: 4–5 years old, 6–7 years
old, 8–9 years old, 10–11 years old, and adults. They found that children aged
between 4 and 5, and 6 and 7 years old, performed significantly worse than the other
groups. On the other hand, the group of children aged between 10 and 11 showed a
similar performance to the adults. Taking these results into account, we can deduce
that categorization performance improves at sometime between 8 and 10 years old,
and at the age of 10 this ability seems to be fully developed. These findings are in
line with the studies described above, although in this investigation the children
under the age of 8 were not able to learn categories, in contrast to the results of
Minda et al. (2008), where the children between 5 and 8 could learn the categories
when the classification criteria consisted of only one characteristic of the elements.
In general terms, the results of these studies show that category learning
improves with age. Most of these studies suggest that children between 5 and 10
years old are able to solve perceptual category learning tasks, but do not perform as
well as adults. Children at the age of 10 attain a performance similar to the adults in
tasks that concerned only one characteristic of the elements, but the adults solve the
tasks better than these children when the classification criteria depends on more
than one characteristic. Nevertheless, there are some contradictory results
regarding children between 5 and 8 years old. Rabi and Minda (2014) found that
children under the age of 8 struggled with a task that concerned just one
characteristic whereas Minda et al. (2008) found that children between 5 and 8
years old showed evidence of category learning.
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
114
The Relation Between the Execution Patterns During the Task and
Category Learning
The differences in the performance in a category learning task could be
related not only to age, but also to the way children solve the task. For example, a
child who rushes to solve a task could make errors without being aware of them.
The execution variables in the resolution of a category learning task that have been
studied so far are the response speed, and the organization of the response
sequence, in complex tasks.
Santacreu and Quiroga (2016) assessed four hundred and fifty
schoolchildren aged between 7 and 12 using an objective category learning task: The
Category Learning Test (CLT; Quiroga Estévez, Santacreu Mas, Montoro, Martínez-
Molina & Chun Shih, 2011). The task displayed figures that belonged to different
categories and the participants had to identify and learn which category was
associated with the highest prize in order to click on it and achieve points. Learning
the category of figures associated with the highest scores would lead to a better
performance in the test. The stimuli consisted of schematic figures of real objects
such as animals, vegetables, means of transport, etc. The category associated with
the highest score consisted of mammalian animals.
Unlike the other category learning tasks, Santacreu and Quiroga’s test
(2016), the CLT, is designed and configured to assess the level of learning achieved,
as well as the execution patterns that participants display during the task. The CLT
records each participant’s click in real time and is therefore able to assess the
individual’s execution pattern during the task resolution. In every trial, there are
simultaneously 150 elements, with up to 30 belonging to the target category. By
contrast to the serial stimuli presentation, the CLT stimuli presentation enables the
participant to explore around the screen during the trial length. The simultaneous
presentation of all the stimuli facilitates the assessment of the level of organization
of the participant’s clicks and the time between them. In addition the CLT enables
the participant to execute a variable number of responses during the trial and means
that different patterns of response are possible. Furthermore, this set-up gives more
ecological validity to the task because of its similarity to real life, where many
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
115
elements appear together with others and the response options are not
dichotomous, but multiple and variable.
Santacreu and Quiroga’s results (2016) showed that some children did not
learn the target category; they clicked on the same number of tokens belonging to
the target category throughout the trials. On the other hand, some children
improved quickly from the first trials and some children showed evidence of
progressive learning during the task. The average proportion of clicks on the target
figures correlates significantly with the execution variables studied: organization (r
= .675) and response speed (interval between responses, r = .533). In summary, the
participants who did not learn the classification of the categories in the CLT
responded faster, and in a less organized way when trying to solve the task, than the
rest of the sample.
The results of Santacreu and Quiroga’s study (2016) could be related to self-
regulated learning models. These models highlighted the self-observation as a
relevant component whereby the students can improve their performance (Schunk
& Zimmerman, 2003). Similarly, van Loon, Destan, Spiess, de Bruin and Roebers
(2017) emphasized that the apprentices have to monitor their learning, to self-
assess, and to pay attention to feedback, in order to solve their errors. In the study
mentioned above, it would appear that some of the participants were unaware that
they were acting too quickly, and were too disorganized to learn, and consequently
were not able to improve their performance.
The Relation Between Academic Marks and Performance in a Category
Learning Task
As previously mentioned, Santacreu and Quiroga (2016) showed that
children whose performance was too fast, and too disorganized failed to learn the
target category. The authors considered that these children might behave in the
same way when undertaking school tasks and therefore their school performance
might be deficient. This hypothesis is plausible taking into account that in category
learning it is crucial to interact adaptively with the context. Therefore, it is essential
to academic success (Rabi & Minda, 2014). If children have problems in learning the
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
116
categories because they act too quickly and in a disorganized manner, they may also
have trouble learning at school.
Therefore, we consider that it is necessary to analyze the influence of
execution patterns on learning between children of the same age, and its relation to
academic achievement. Furthermore, it would be necessary to study the interaction
between age and execution patterns. It may be possible that only children of a
specific age, for example, young children, have problems in self-regulating their
performance.
Nevertheless, we did not find any publications that have studied the relation
between performance in objective learning tests and academic outcome. For this
reason, we believe that it is important to study the possible relation between
performance in a category learning task, and the participants’ academic results as
well as simultaneously, the effect of age and execution patterns.
Limitations of the Previous Studies
Despite some inconsistencies the cited studies suggest that the ability to
learn categorization structures improves with age. It is clear that category learning
progresses with age, but the stages of the progress still remain unclear. In addition,
the studies did not employ the same tasks and this makes it difficult to unify the
results. On the other hand, the number of children in each sample was small, so it is
impossible to compare children of a specific age.
It is remarkable that all the tasks used in the cited studies, except for the CLT
used by Santacreu and Quiroga (2016), were direct classification tasks, in which the
participant had to determine if an element belonged to one category or another. The
CLT is an indirect learning task because its instructions do not ask the participant to
classify the elements but to click on tokens to achieve points. However, learning the
category of figures associated with the highest scores will lead to a better
performance in the test. Minda and Ross (2004) have argued that in real life
situations people might not interact with an element only by classifying it. In spite
of that, individuals usually classify objects in order to accomplish some purpose. For
example, children have to learn the differences between several mathematical
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
117
operations such as addition and subtraction in order to correctly apply each
procedure, not just to classify the operations. In an indirect learning task, the
participant is not asked to classify elements or to learn categories, but learning the
categories will improve the performance in the task (Minda & Ross, 2004). This is
why an indirect learning task such as the CLT could attain more ecological validity.
Taking this into consideration as well as the fact that the previous papers have not
studied the development of category learning through an indirect learning task, we
consider that it would be useful to assess children of different ages using an indirect
learning task.
On the other hand, it should be noted that all the mentioned studies that have
analyzed the influence of age, have only used perceptual category learning tasks.
None of these studies have used conceptual category learning tasks. We believe that
it would be an innovative contribution to the literature to study this issue using a
conceptual category learning task. Furthermore, conceptual classification is very
frequent in our daily lives: We classify objects depending on what are they useful
for, we classify animals by their biological characteristics, people by our relationship
with them, etc. The CLT used by Santacreu and Quiroga (2016) is a conceptual task
because the participants have to classify figures according to type such as mammals,
fishes, vegetables, etc. and not by their physical characteristics such as color or size.
Therefore, we consider that the study of the influence of age in category learning
using a conceptual task would be a relevant contribution to the field of education.
Besides, as mentioned above, to the best of our knowledge none of the
research published to date has compared category learning between peers of the
same age, or the interaction between age and execution patterns.
The Aims of This Research
If we are able to understand why some children cannot learn in a category
learning task, we may be able to predict why these children experience difficulties
in their academic life and therefore, we might be able to solve these difficulties. This
study is aimed at testing whether the performance differences observed in a
category learning task depend on the child’s age, or the way they solve the task i.e.
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
118
the execution patterns employed or both; and furthermore, if there is an interaction
between these two variables. In addition, we aim to check whether the performance
in CLT is related to school achievement.
For this goal to succeed, a category learning test that records the execution
patterns i.e. response speed and organization, is essential. The records of the
sequence of the participant’s responses during the trial will allow us to analyze the
execution patterns. In addition, we consider that an indirect and conceptual learning
task has more ecological validity. For these reasons, and by virtue of all the
advantages that have been mentioned previously, we will use a version of the
Category Learning Test (CLT) in this study.
The hypothesis in the study are the following:
1. Our first hypothesis is that the general sample will improve their
performance during the trials since Santacreu and Quiroga (2016) have
demonstrated that the CLT can measure category learning. In addition, we would
expect the proportion of children that learn during this task would be similar to that
found by these authors i.e. 66 %.
2. Our second hypothesis is that, according to Minda et al. (2008), Hammer et
al. (2009), Huang-Pollock et al. (2011) and Rabi and Minda (2014), older children
will outperform younger children, i.e. they will achieve a higher proportion of hits
than the younger children. We also aim to study whether the children of a specific
age will learn faster than the others, but we cannot hypothesize about this aspect
because to the best of our knowledge, this factor has never been studied.
3. Our third hypothesis is that, according to Santacreu and Quiroga (2016)
three different groups will emerge: One group will fail to learn, the second group
will increase the number of hits during the period of the trials, and the third group
will learn rapidly from the first trials.
4. Our fourth hypothesis is that, based on the results of Santacreu and
Quiroga (2016), children who work slowly and in an organized way will show
evidence of category learning. Thus, we expect to find a negative correlation
between learning index and response speed, and a positive correlation between
learning index and organization.
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
119
5. Our fifth hypothesis is that the student’s performance in the category
learning task will be positively correlated to their school performance, which is in
accordance with Santacreu and Quiroga’s (2016) conclusions.
3. Method
Participants
The participants comprised four hundred and sixty-six primary school
children aged from 6 to 11, which represent the ages of the children who attend
primary education in Spain. Two hundred and thirty of the participants were girls
and two hundred and thirty-six were boys. The number of boys and girls per age
was equivalent, Chi2 (N = 466) = 4.06; p = .541, and girls and boys did not differ in
age in any of the 6 school years studied, F(4, 466) = .933; p = .444). The age
breakdown of the sample was: Fifty-eight 6 year olds; one hundred and thirteen 7
year olds; one hundred and twelve 8 year olds, one hundred and three 9 year olds,
forty-six 10 year olds and thirty-four 11 year olds. All the children were enrolled in
primary education in a charter school in Madrid at the time of the test.
Measurements
All the participants completed a version of the Category Learning Test (CLT,
Quiroga Estévez et al., 2011). As indicated by Santacreu and Quiroga (2016) the CLT
is a task in which children must learn to discriminate which of the categories of
figures is associated with the highest score.
The task consisted of eight trials that lasted for 14 seconds. This version is
shorter than the one used by Santacreu and Quiroga (2016) that lasted for 21
seconds. Each trial consisted of a 15 by 15 matrix (225 squares) on which 105
different figures are displayed simultaneously. When the participant clicked on a
figure, the screen immediately showed the number of points scored i.e. 9, 3, 1 or 0
points. This matrix contained 30 target tokens featuring four mammalian animals
valued 9 points; and 75 non-target tokens featuring other figures, 21 of which were
worth 3 points, 20 were worth 1 point, and 34 tokens had 0 value.
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
120
Figure 1 shows a CLT item illustrating the screen displaying the scored earned when
clicking on the token. The timer is present in every item, on the right side of the
screen.
Figure 1. Example of a CLT’s item where four different tokens have been clicked on
Variables
The CLT registers the click type i.e. which figure is clicked on, and the time
the click occurs. From these data the following variables can be obtained: 1. Hits: H,
number of 9-point tokens clicked on; 2. Errors by commission: (CE), the number of
clicks on 3-point, 1-point or 0-point tokens; 3. Task Organization Index: (TOI), the
sequence and order in which the screen is scanned, the participant will achieve one
point in this variable each time that clicks on a target figure located in the same row
or in the same line that the previous clicked figure, therefore, when following a
pattern of lines or rows to solve the task the organization index will be high, and
when clicking around the screen without following any patter the score will be low;
4. Learning Index (LI), the ratio of hits to the total number of clicks; and 5. Speed:
The number of clicks per second.
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
121
To complement this information, we asked the school for the academic marks
of each child. In Spain, the country where this study was carried out, children aged
from 6 to 12 years old study in primary education, and are organized into six one-
year ‘grades’. Every grade they study comprises approximately ten annual subjects
e.g. math, science, language, gymnastics, music, art, etc. Each trimester, children
obtain a mark ranging from 0 to 10 for each subject. In this study, the school only
provided us with the global annual average mark obtained by each child in the grade
that they were about to finish, at the moment of the test. Therefore, we were only
able to use the average mark for each child.
Procedure
At the start of the study the participants’ legal guardians were informed
about the study. They signed an informed consent document allowing their children
to participate in the investigation.
The participants completed the task during school time on the last days of
the academic year. They were divided into groups of a maximum 25 children in
order to have one computer per child in the IT room, and to be properly supervised.
Three psychologists checked that everything worked properly. Before starting the
task, the instructions were projected onto a big screen until everyone had
understood the goal of the task. The instructions indicated that the aim of the task
was to identify and click on the figures associated with the best prize to get the
highest score.
Once the data were recorded, each child’s score was calculated for each trial.
Statistical analysis was performed using SPSS Statistics 24.0 package.
4. Results.
With regard to the first hypothesis, we investigated whether the general
sample learned during the task in order to find out if we could measure category
learning using this task. Therefore, we calculated the average Learning Index (LI)
for the whole sample, for each trial, i.e. the proportion of hits achieved. The LI of the
whole sample increased along the trials from an LI = .37 on the first trial to an LI =
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
122
0.63 on the final trial. A Repeated Measures ANOVA indicated that there were
significant differences between the trials F(7, 469) = 29.979, p < .001, ηp2= .314, and
evidence of learning between the trials can be seen in Figure 2. However, the
standard deviation (SD) in every trial was very high (.32 < SD < .34), this indicates
that there were considerable inter-individual differences. Having established this
fact, we addressed the second part of the hypothesis: To analyze how many children
learned in the task. This exploratory analysis was carried out determining how
many children reached a learning criterion. The learning criterion established by the
authors was a proportion of hits equal to at least double, that which could be
achieved by chance alone. The proportion of targets/total of tokens was .285,
therefore, children who obtained a proportion of correct clicks of .57 or more on the
last trial, were considered to have learned the target category. In our sample, we
found that 275 participants (59 %) had an LI ≥ .57 in the 8th trial, and 191 (41 %)
did not reach the criterion.
We addressed the second hypothesis by analyzing the influence of age on
performance in the category learning task. Table 1 shows the means and standard
deviations of the LI on the last trial for each age group. The Kruskal-Wallis test
showed significant differences among the age groups H(2) = 48.475, p < .001. These
results suggested that the older children learned more than the younger ones. We
carried out a Mann-Whitney test to analyze the differences between each age group
and its contiguous group. The results showed significant differences between two
main age groups: Children aged between 6 and 7 years old differed significantly to
children aged between 8 and 11 years old (6–8: U = 1,872.5; 6–9: U = 1,580; 6–10: U
= 612; 6–11: U = 524.5; 7–8: U = 4510; 7–9: U = 4,008.5; 7–10: U = 1,561; 7–11: U =
1,279; p< .001 in all cases). There were not significant differences within these two
groups (6–7 years old and 8–11 years old). Table 1 illustrates how the older children
outperformed the younger children in CLT.
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
123
Figure 2. Mean and Standard Deviation of Learning Index by Trial for the Whole Group
0 1 2 3 4 5 6 7 80.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0Le
arni
ng in
dex
Trials
Whole sample (N=466)
Table 1. Mean and Standard Deviation of Learning Index on the Last Trial by Age Groups
Age 6 (n = 58) Age 7
(n = 113) Age 8 (n = 112) Age 9
(n = 103) Age 10 (n = 46) Age 11
(n = 34) M SD M SD M SD M SD M SD M SD Learning Index 0.41 0.33 0.51 0.35 0.69 0.34 0.71 0.30 0.76 0.28 0.72 0.30
These results showed that the categorization performance in the last trial of
young children aged between 6 and 7 years old was significantly lower than that of
the older children aged between 8 and 11. We also wanted to investigate if the
learning pattern along the trials varied for each age. Therefore, we calculated the LI
on each trial for each age. After that, we carried out a Repeated Measures MANOVA
analysis to observe the interaction between age and learning index on each trial. The
Pillai’s Trace, F(35, 2,290) = .646, p = .946, ηp2 = .01, indicated that the learning
pattern along the trials was similar in all the age groups.
However, the standard deviation of the LI in each age group was very high
(.28 > SD > .35) which suggests that the children in one of the age groups exhibited
quite a different performance. As we suggested in the third hypothesis, and in
accordance with these wide inter-individual differences, we carried out three
cluster analyses of profiles (SPSS K-Means procedure) to identify if there were two,
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
124
three or four groups with different modes of learning. The criteria used to choose
the best solution were those used by Santacreu and Quiroga (2016): (a) ANOVA
results: All variables have to contribute in a statistically significant way to the cluster
configurations; (b) the number of participants should be balanced between them
and (c) the clusters, i.e. the learning profiles in this case, should be theoretically
sound. As expected, the cluster analyses, taking into account the LI on every trial,
classified the participants in three different groups. The resulting learning curves
are shown in Figure 3. The Low Learning Group (LLG) comprised 152 children, 77
girls and 75 boys that appeared not to learn anything along trials. These children
started the task with a learning index (LI) of .32 and finished with an LI of .28. The
High Learning Group (HLG) comprised 185 children, 91 girls and 94 boys that
showed evidence of category learning since the first trial. In the second trial, they
reached an LI of .70 that continued to increase slightly until the last trial when their
ratio of hits was .90. The Medium Learning Group (MLG) comprised 129 children,
62 girls and 67 boys. Their performance improved slowly and progressively with
practice along the trials. They started the task with an LI = .4 and finally ended it
with an LI = .65.
Figure 3. Mean of Learning Index on each Trial by Learning Group
1 2 3 4 5 6 7 80.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
Lear
ning
Inde
x
Trials
High learning group (N=185)Low learning group (N=152) Medium learning group (N=129)
These results showed that there were three different learning profiles and
that categorization performance differed between the age groups. These
performance levels might have been a function of age; the low learning group being
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
125
formed by the younger children and the high learning group by the older children.
To investigate this further, we carried out an analysis to check if the low, medium
and high learning profiles were present in every age group in the same quantity.
Table 2 shows that the ratio of children that showed evidence of category learning
since the first trials was larger in the groups of older children i.e. 50 %–65 %, than
in the younger groups i.e. 10 %–17 %. By contrast, the percentage of children whose
performance did not improve with practice was larger in the younger groups i.e. 52
%–69 %, than in the older groups i.e. 7 %–26 %. The Chi-squared test revealed that
there were significant differences in age distribution among the groups, χ2(10, N =
466) = 108.44, p < .001). Nevertheless, these results did show that within every age
group there were participants that learned quickly and reached a high LI,
participants that learned progressively i.e. the MLG group, and others that struggled
with the task and were categorized as LLG. Therefore, all the three learning profiles
were present in all ages demonstrating that age is not the only variable that
influenced categorization performance in the task.
Table 2. Learning Groups by Age. Frequency, Percentage and Standardized Residuals
Age
6 7 8 9 10 11
Low learning group (N = 152)
n % Standarized residuals
40 (69 %) 6.3*
59 (52 %) 5.1*
29 (26 %) –1.7
15 (15 %) –4.4*
3 (7 %) –4.0*
6 (17 %) –1.9
Medium learning group (N = 129)
n % Standarized residuals
12 (21 %) –1.3
35 (31 %) 0.9
27 (24 %) –1.0
33 (32 %) 1.1
13 (28 %) 0.1
9 (27 %) –0.2
High learning group (N = 185)
n % Standarized residuals
6 (10 %) –4.9*
19 (17 %) –5.7*
56 (50 %) 2.6*
55 (53 %) 3.2*
30 (65 %) 3.7*
19 (56 %) 2.0*
Total participants 58 100 %
113 100 %
112 100 %
103 100 %
46 100 %
34 100 %
Note. *Significant standardized residuals (p < .05).
As we had considered in our fourth hypothesis, categorization performance
could depend on variables other than age, such as the participant’s execution
patterns during the task. In order to analyze the different execution patterns of the
three learning groups we calculated the means and standard deviations of:
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
126
Organization, speed, hits, errors and learning index (see Table 3). As expected, the
ANOVA analysis showed that there were significant differences between the three
groups in learning index. The Tukey-test showed that these significant differences
were present between all the groups. Moreover, four Kruskal-Wallis analyses
showed significant differences between the groups in organization, speed, hits and
errors. Mann-Whitney tests indicated that these differences were between the three
groups except for organization, where there were no significant differences between
the MLG and HLG; and for speed, i.e. number of clicks per second, where there only
were significant differences between the LLG and the HLG groups. The results
indicated that the participants in the LLG clicked on a larger number of tokens than
the other groups and their clicks were faster. Nonetheless, most of tokens clicked on
were associated with a low score, i.e. errors were made. The LLG clicked on the
tokens in a more disorganized way than the other groups. Moreover, the bivariated
correlation between the learning index and speed was significant and negative (r =
–.217, p < .01) and between the learning index and organization was significant and
positive (r = .247, p < .01).
Table 3. Means and SD of CLT Variables. Data from ANOVA, Kruskal-Wallis Test and Mann-Whitney Test Showing Significant Differences between the Groups
Groups
Low Learning Group (N = 152)
Medium Learning Group (N = 129)
High Learning Group (N = 185)
ANOVA
Index M SD M SD M SD F(2, 463) H(2)
p
Learning* 0.28 0.08 0.52 0.08 0.79 0.09 1541,078 <.001
Organization1,2 1.52 2.18 2.53 2.68 3.09 2.87 36,592 <.001
Speed2 0.40 0.23 0.34 0.16 0.30 0.12 13,183 <.05 Hits* 2.19 1.40 3.47 1.70 5.03 2.12 164,109 <.001 Errors* 4.37 2.45 3.00 1.67 1.11 0.72 247,601 <.001
Note. 1 = significant differences among groups of low and medium learning (p < .05). 2 = significant differences among groups of low and high learning (p < .05). *significant differences among the three groups (p < .05).
We also analyzed the evolution of the variables related to the execution
patterns i.e. speed, organization and errors, across the trials. The results of the
ANOVA with Repeated Measures analyses showed significant differences for every
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
127
learning group between the response speed of the different trials, LLG: F(7, 145) =
29.112, p < .001, ηp2 = .584; MLG: F(7, 122) = 6.309, p < .001, ηp2= .266; HLG: F(7,
178) = 15.461, p < .001, ηp2= .378. The same was observed for the errors along the
trials, LLG: F(7, 145) = 23.665, p < .001, ηp2= .533; MLG: F(7, 122) = 4.298, p < .001,
ηp2= .198; HLG: F(7, 178) = 33.976, p < .001, ηp2= .572. Specifically, the LLG that failed
to learn the target category, started the task with a Speed Index of .26 clicks per
second and an Errors Index of 1.99 errors for trial, and ended with a Speed Index of
.69 and an Errors Index of 4.91, i.e. the LLG increased their speed and errors during
the task (see Figures 4 and 5). The other two groups behaved in a different way (see
in Figures 4 and 5): The HLG’s speed increased only from the fourth trial, when they
had already reached a high LI because they had already learned the classification
criteria, so their errors did not increase. It should be noted that the group that
learned progressively, the MLG, decreased their speed by the second half of the task,
and at that moment, they increased their learning index and decreased their error
rate. With regard to organization, the results of the ANOVA with Repeated Measures
analyses showed significant differences between the trials for every learning group,
LLG: F(7, 145) = 4.899, p < .001, ηp2= .191; MLG: F(7, 122) = 8.282, p < .001, ηp2=
.322; HLG: F(7, 178) = 14.074, p < .001, ηp2= .356. Figure 6 shows that the HLG
increased its organization index the most, from the third trial, and this allowed the
group to increase its response speed without making more errors. The MLG behaved
in the same way but the effect was not as noticeable. The LLG did not vary its
organization very much during the task: Despite an increment in the organization
index during the second half of the task, the score never exceeded .4 points, and was
considerably lower than the other groups.
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
128
Figure 4. Average Response Speed Index for each Trial and Learning Group
1 2 3 4 5 6 7 80.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
Spee
d In
dex
Trials
High learning group (N=185)Low learning group (N=152) Medium learning group (N=129)
Figure 5. Average Error Index for Each Trial and Learning Group
1 2 3 4 5 6 7 80
1
2
3
4
5
6
Erro
r Ind
ex
Trials
High learning group (N=185)Low learning group (N=152) Medium learning group (N=129)
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
129
Figure 6. Average Organization Index for Each Trial and Learning Group
1 2 3 4 5 6 7 80.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0O
rgan
izat
ion
Inde
x
Trials
High learning group (N=185)Low learning group (N=152) Medium learning group (N=129)
With regard to our last hypothesis: To analyze the relation between academic
marks and the CLT learning index, we divided the children into five groups based on
their academic grade: 1st grade (equivalent to 6–7 years old), 2nd grade (7–8 years
old), 3rd grade (8–9 years old), 4th grade (9–10 years old) and 6th grade (10–11
years old). We analyzed bivariate correlations between academic marks and CLT
learning index in every academic grade. Contrary to our expectations, the
correlations between academic marks and learning index were very low and not
significant. Therefore, academic marks were not dependent on the ability to learn
categorization structures. Furthermore, the correlations between all the remaining
CLT indexes and academic marks were low and non-significant in every grade. We
also carried out an ANOVA analysis to check if there was any interaction between
the learning groups, their age and the marks. We considered that they might be an
influence of the learning group neutralizing the correlations between LI and marks.
Contrary to our expectations, no significant effects were found.
5. Discussion
In this study we aimed to test whether performance differences in a category
learning task depended on a child’s age, on the way the task was solved i.e. the
execution patterns, or on both variables, and if there was any interaction between
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
130
these two variables. In addition, we aimed to analyze whether the performance in
the Category Learning Task (CLT) was related to school achievement.
Firstly, we analyzed whether the general sample learned during the task in
order to determine if the CLT measured category learning. Indeed, the sample
showed evidence of category learning across the trials. However, we observed a high
variability in the results attained in the CLT and this could indicate that some
participants learned the target category but others did not. Therefore, we calculated
the number of children who by the last trial had reached a proportion of correct
answers that were at least equal to twice that expected by chance. We found that
275 participants (59 %) had a learning index of 0.57 or more in the 8th trial and that
191 participants (41 %) did not reach the criterion. This result shows that only the
59 % of the sample learned the classification criteria, therefore it was relevant to
study why some of the children had learned but others not.
Based on the results of Minda et al. (2008), Hammer et al. (2009), Huang-
Pollock et al. (2011) and Rabi and Minda (2014), the performance differences could
be related to the participants’ age. According to these results, we expected the older
children to outperform the younger children. Therefore, we analyzed the relation
between the categorization performance and the participants’ age. A comparison
between the different age groups revealed that the learning index was higher for the
older children i.e. 8–10 year olds, than for the younger children i.e. the 6–7 year olds.
Hence, the participants’ age was related to the ability to learn the criteria that
distinguish the categories. In addition, we analyzed whether the learning patterns
across the trials differed with age, but results did not reveal any differences.
Therefore, the average progression of learning index across the trials was the same
for all ages, despite the older children having a higher proportion of correct answers.
These results correlate with those of Minda et al. (2008), Hammer et al. (2009),
Huang-Pollock et al. (2011) and Rabi and Minda (2014), who reported that age is a
relevant variable to explain learning in a category learning task.
However, the standard deviation of the learning index was still very high in
every age group, meaning that some of the children within the age groups had quite
different performances. Therefore, we postulated that there might be other
variables in addition to age to explain learning in this task.
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
131
When studying the progression of the learning index across the trials we
observed that there were 152 children in the Low Learning Group (LLG) that
struggled with the categorization task, failing to learn the target category until the
last trial. But conversely, 185 children in the High Learning Group (HLG) showed
evidence of category learning from the first trial, reaching a proportion correct of
0.9 answers in the second half of the trial. This illustrates that learning occurred
between the first and fourth trial. The remaining 129 children in the Medium
Learning Group (MLG) showed evidence of category learning across the trials, but
they did not achieve the performance of the second group. Their performance
improved slowly and progressively with practice along the trials. According to the
literature, we would have expected that the group that did not learn would
correspond with the younger children, and the group that learned quickly would
correspond with the children in the older group. The results did show that there
were a large number of older children in the HLG, and that there were a large
number of younger children in the LLG. However, there were children of all ages in
all of the learning groups. Again, we considered that age was not the only factor that
could explain the performance differences in the CLT. Therefore, we investigated
other variables that could influence learning.
We anticipated that, as Santacreu and Quiroga (2016) revealed, the execution
variables could influence performance in the task. We predicted that those children
who worked slowly and in an organized way, would attain a higher learning index.
Therefore, we hypothesized a negative correlation between response speed, which
we defined as the number of clicks per second, and learning, and a positive
correlation between organization and learning. As expected, the group who failed to
learn the target category (LLG) responded faster than the other groups.
Furthermore, this group increased its speed across the trials, clicking on more
tokens in each trial and increasing the number of errors. By contrast, the group of
children that learned progressively across the trials (MLG) decreased their speed
from the fourth trial, decreasing their errors and improving their learning index
from that moment onwards. The children in the MLG, unlike those in the LLG,
seemed to be able to regulate their performance in order to optimize their learning.
Lastly, the children in the HLG increased their speed from the fourth trial when they
had already learned which tokens were associated with the best prize, and this was
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
132
demonstrated in the learning index. Consequently, HLG achieved more hits without
increasing the number of errors. However, the HLG speed was always slower than
the LLG.
With respect to organization, the LLG showed a lower level of organization
than the groups that learned the novel categories. This group did not follow any
order in the rows and columns when clicking on the tokens and that appears to have
interfered with their learning. The HLG showed the most increase in organization
index during the trials. Maybe for that reason the group increased its response speed
without increasing the number of errors. The children in the MLG acted in a similar
way to the HLG but they did not achieve the same level of organization.
Consequently, and as we expected, the correlation between learning index
and execution indices was significant and was negative for the speed index and
positive for the organization index. However, the correlations that were found in
this study were lower than in those of Santacreu and Quiroga (2016). These results
may be explained by alluding to the abbreviated version of the CLT that was used,
in which each trial lasted 14 seconds instead of 21. We believe that the participants
may not have had sufficient time to reveal large individual differences in the
execution patterns and therefore the correlations of these variables decreased.
Notwithstanding, our results are in the same line as those of Santacreu and Quiroga
(2016).
The results about the execution variables showed that the LLG was not able
to regulate adequately its speed and the sequence of its responses to optimize their
learning. They responded quickly and made mistakes, i.e. they did not increase their
latency to improve their performance.
By contrast, the MLG is a clear example of selfregulated learning. As Schunk
and Zimmerman (2003) or van Loon, Destan, et al. (2017) reported, self-observation
is a relevant component whereby the student can improve their performance.
Children in the MLG seem to have realized that they were going too fast and so
decreased their speed response and, therefore, they could decrease their errors and
improve their learning. On the other hand, children in the LLG were not able to do
so. van Loon, de Bruin, Leppink, and Roebers (2017) and Finn and Metcalfe (2014)
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
133
pointed out that this self-monitoring skill improves when children mature because
they are more capable of accurately estimating their hits and errors. Nevertheless,
on the basis of the results of the present study it would appear that at the age of 11
there were still a large percentage of children who were unable to self-monitor their
own learning.
In addition, we expected to find a positive relation between performance in
the CLT and the participants’ academic results. However, the results did not reveal
any significant relation between learning and academic marks in any of the
academic grades. A possible explanation for this unexpected result could be the low
level of variability which was observed between children’s academic marks: i.e. the
mean was 7.5 points, out of a maximum of 10, and standard deviation was less than
one i.e. SD = .89. The low variability in the data may have impeded a high and
significant correlation between variables. This lack of variability could be the result
of two factors. The first, that basic education is planned on the basis that every
student is able to attain the goals of the course, or the second, that perhaps teachers
reward effort instead of results. It is possible that academic marks would vary more
in higher education and we would observe their relation to category learning in that
academic stage. However, this would require further research to be carried out. In
addition, we have used the average of the marks in all subjects including gymnastics,
music and art. It is possible that category learning is not as related to these kinds of
subjects as it may be to others, and this fact could also explain the low correlations
obtained. Therefore, in future studies, it would be interesting to investigate the
relation between performance in category learning tasks and academic marks in
specific subjects such as math, in which learning difficulties frequently arise (Blair
& Razza, 2007).
It is relevant to highlight that the similarities between the CLT and the tasks
used by Minda et al. (2008), Hammer et al. (2009), Huang-Pollock et al. (2011) and
Rabi and Minda (2014) which have enabled us to study the influence of age in
category learning. These similarities include the use of visual stimuli, the need to
learn the target categories to pass the task, and the presence of numerous trials.
However, there are significant differences between these tasks. In contrast with the
traditional category learning tasks, the CLT presents several stimuli in every trial.
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
134
The criteria for the classification of the figures is not perceptual, but conceptual.
Furthermore, the instructions make the task indirect, they do not ask the participant
directly to learn the target category. All of these characteristics revealed in this
paper the influence on learning of the execution pattern. This is a determinant
difference because it provides us with the clue to promote learning in children who
struggled with the task.
Firstly, in the present study we have studied learning only in children aged
from 6 to 11 years old. In addition, we were not able to assess children of 5th grade
of primary education and the number of children of each age is unequal. It would be
interesting to have information about the execution patterns of older children and
adults in order to determine when in the development category learning is fully
matured.
Besides, it is possible that some children, specially the younger ones, might
classify the figures according to a perceptual criterion (4-legged animals) instead of
on basis of a conceptual criterion (mammals). In future studies it would be
necessary to change the target category in order to make it only possible to learn
through conceptual criteria.
Regarding the relation between speed, organization and learning, in future
studies it would be useful to investigate whether an intervention to promote
selfmonitoring and consequently slowness and organization, for example, the self-
instruction procedure used by Meichenbaum and Goodman (1971), could improve
performance in a category learning task.
In addition, as described above, it would be helpful to study the relation
between learning in CLT and performance in specific subjects such as math or
science.
Finally, it would be desirable to use a non-abbreviated version of the CLT in
order to study more precisely the relation between learning and execution patterns.
On the one hand, and as expected from previous studies, our results concur that
category learning improves with age, from 6 to 11 years old. However, we observed
that differences in category learning were not only due to age but also to the way
children solved the task. Those who were capable of acting slowly and in an
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
135
organized way attained a higher level of learning than the others did. This was
demonstrated by the children in the MLG who showed that decreasing their speed
and increasing their organization, resulted in a decrease in their errors and an
improvement in their learning. Therefore, self-regulation seems to play an
important role when facing this category learning task. This finding is highly
relevant taking into account that all the studies so far using objective tasks have only
analyzed the role of age in category learning, a variable that we cannot change.
Conversely, self-regulation is a factor that we could try to promote in order to
improve category learning.
In this study, we have investigated which factors might optimize category
learning and which ones might hinder it, and this is especially important because
these variables could influence school learning. Although we did not find any
relation between academic results and performance in the task, it could be due to
the use of the average mark over all the subjects including gymnastic, arts, etc., or to
the scarcity of variability in the marks in the school stage studied. Therefore, in
future studies we would expect to find a relation between performance in a category
learning test and academic marks in children in higher education, and in specific
subjects such as math or science.
6. References
Anderson, J. R. (1991). The adaptive nature of human categorization. Psychological
Review, 98(3), 409–429. http://doi.org/10.1037/0033-295X.98.3.409
Blair, C., & Razza, R. P. (2007). Relating effortful control, executive function, and false
belief understanding to emerging math and literacy ability in kindergarten.
Child Development, 78(2), 647–63. http://doi.org/10.1111/j.1467-
8624.2007.01019.x
Finn, B., & Metcalfe, J. (2014). Overconfidence in children’s multi-trial judgments of
learning. Learning and Instruction, 32, 1–9.
http://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2014.01.001
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
136
Hammer, R., Diesendruck, G., Weinshall, D., & Hochstein, S. (2009). The development
of category learning strategies: What makes the difference? Cognition,
112(1), 105–119. http://doi.org/10.1016/j.cognition.2009.03.012
Huang-Pollock, C. L., Maddox, W. T., & Karalunas, S. L. (2011). Development of
implicit and explicit category learning. Journal of Experimental Child
Psychology, 109, 321–335. http://doi.org/10.1016/j.jecp.2011.02.002
Mandler, J. M. (2000). Perceptual and Conceptual Processes in Infancy. Journal of
Cognition and Development, 1(1), 3–36.
http://doi.org/10.1207/S15327647JCD0101N_2
Minda, J. P., & Ross, B. H. (2004). Learning categories by making predictions: An
investigation of indirect category learning. Memory & Cognition, 32(8), 1355–
1368. http://doi.org/10.3758/BF03206326
Meichenbaum, D. H., & Goodman, J. (1971). Training impulsive children to talk to
themselves: A means of developing self-control. Journal of Abnormal
Psychology, 77(2), 115. http://doi.org/10.1037/h0030773
Minda, J. P., Desroches, A. S., & Church, B. A. (2008). Learning rule-described and
non-rule-described categories: A comparison of children and adults. Journal
of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition, 34(6), 1518–
1533. http://doi.org/10.1037/a0013355
Quiroga Estévez, M. A., Santacreu Mas, J., Montoro, A., Martínez-Molina, A., & Chun
Shih, P. C. (2011). Evaluación informatizada de la atención para niños de 7 a
11 Años: El DiViSA-UAM y el TACI-UAM [Computerized assessment of
attention for children from 7 to 11 years old: DiViSA-UAM and TACI-UAM].
Clínica y Salud, 22(1), 3–20. http://doi.org/10.5093/cl2011v22n1a1
Rabi, R., & Minda, J. P. (2014). Rule-based category learning in children: The role of
age and executive functioning. PLoS ONE, 9(1), e85316.
http://doi.org/10.1371/journal.pone.0085316
Santacreu, J., & Quiroga, M. A. (2016). Some children do not learn even while paying
attention: Their focus is on winning. Learning and Individual Differences, 50,
175–181. http://doi.org/10.1016/j.lindif.2016.07.020
Chapter 5: First Study. Category Learning in Schoolchildren.
137
Schunk, D. H., & Zimmerman, B. J. (2003). Self-regulation and learning. In I. B. Weiner
(Ed.), Handbook of Psychology. Vol. 6. Educational Psychology (pp. 59–78). NJ:
Wiley.
Sloutsky, V. M. (2010). From perceptual categories to concepts: What develops?.
Cognitive Science, 34(7), 1244–1286. http://doi.org/10.1111/j.1551-
6709.2010.01129.x
van Loon, M., Destan, N., Spiess, M. A., de Bruin, A., & Roebers, C. M. (2017).
Developmental progression in performance evaluations: Effects of children's
cue-utilization and self-protection. Learning and Instruction, 51, 47–60.
http://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2016.11.011
van Loon, M., de Bruin, A., Leppink, J., & Roebers, C. (2017). Why are children
overconfident? Developmental differences in the implementation of
accessibility cues when judging concept learning. Journal of Experimental
Child Psychology, 158, 77–94. http://doi.org/10.1016/j.jecp.2017.01.008
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
139
CHAPTER 6:
Second study. Why do not some university students learn in a category learning task? The
role of response speed and organization.
1. Abstract.
The purpose of this study is to investigate the execution patterns that
promote learning in a category learning task and to analyse the relation between
performance in this task and academic grades. 86 university students were assessed
using the Category Learning Test, an innovative objective test. The results showed
that 61 participants succeeded to learn the target category and 25 did not learn. The
level of organization and the response speed displayed during the resolution of the
task were significantly related to the level of learning achieved. Besides, when four
more trials were added, 11 participants from the low learning group succeeded in
increasing their learning index by decreasing their response speed and increasing
their organization. The correlations between performance in the CLT and academic
grades were not significant. The study showed the relevance of regulating response
speed and organization for category learning. Its connection to academic
performance is discussed.
Keywords: category learning, objective test, response speed, self-control,
organization
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
140
2. Introduction
This study aims to explore the relation between learning and the way to solve
a learning task. Students who show certain execution patterns when solving a
category learning task might experience difficulties to learn and therefore might
perform poorly on the task. We consider that these students may be behaving
similarly in their academic life, which may be influencing their academic
performance. Therefore, this research aims at finding the execution patterns that
promote category learning. Specifically, we analyse execution variables such as
response speed and organization and its regulation during the task. Our hypothesis
is that students who act too quickly and disorganized may have trouble learning, not
only in a category learning task but also in everyday academic tasks.
Category Learning and Learning Difficulties
Nowadays, a great number of students struggle with academic tasks at school
and university. In order to solve these difficulties, it is essential to analyse the
learning processes. Category learning is one type of learning that students have to
develop in order to perform adequately at academic spheres, specifically, a type of
discrimination-based learning. Categorization is the process of assigning objects
and events to separate classes or categories (Ashby & Maddox, 2005). Classifying
stimuli into categories give individuals information about all the elements that fit
into a category (Anderson, 1991). This process allows human beings to learn
functional relations with the context of other elements belonging to the same
category. Hence, category learning makes it possible to identify the category to
which a stimulus belongs and to distinguish one category from another, e.g. plants
and animals, sweet and salty food, physical and chemical processes, etc. In order to
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
141
learn categories, the learner must distinguish the features that share the elements
that belong to the same category and, besides, to detect the features that
differentiate one category from another. The categories could be established
according to different classification criteria. For example, the category of mammals
includes animals such as dogs, lions, dolphins or bats. However, the category
“aquatic animals” includes only one element of the set mentioned above. Likewise,
they could be classified into wild and domestic animals. Therefore, the learner
should understand which criterion should be applied and learn the features of each
category in order to classify the elements.
When individuals adequately classify, they can predict how the elements
within the category will act and how can they interact with each element (Hammer
et al., 2009; Minda & Ross, 2004). For example, it is not necessary to have had
experience with each and every horse to know if a certain animal is a horse or to
foresee how a specific horse will behave. We just need to know the qualities of this
subspecies of mammal.
Thus, learning about categories and making predictions based on categories
are imperative for intelligent behaviour in our daily lives (Ashby & Maddox, 2005).
Since category learning is essential to establish a proper adaptation to the context,
it is also essential to achieve academic success (Rabi & Minda, 2014). It is one type
of learning that students have to develop in order to perform adequately at academic
spheres. Some of the principal subjects during elementary grades include contents
about categories such as invertebrates and vertebrates, between chemical and
physical processes, between plane and solid geometric shapes, etc. (Casadevante et
al., 2019). Besides, at university, category learning is crucial for organizing
knowledge and making predictions about events (Best et al., 2013,). In a Psychology
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
142
degree, it is necessary for example to distinguish the different diagnostic categories
of psychological disorders or the different methodological categories of
psychological assessment. Therefore, students who have trouble when solving a
category learning test may also experience difficulties in their academic life.
Studies Assessing Category Learning Through Objective Tests
Objective tests present prepared situations to which the participant has to
respond by executing some behaviour. This type of test evaluates what the
participants do and how they do it rather than what the participants say as self-
reports or interviews do, avoiding various sources of bias (Ortner & Proyer, 2015;
Proyer y Häusler, 2007; Santacreu et al., 2006). We have not found a meta-analysis
or review that combines the findings of several recent studies employing objective
tests to measure category learning.
Nonetheless, several research teams (Best et al., 2013; Blair et al., 2009; Bott
et al., 2007; Rivera & Sloutsky, 2015) measured adults’ ability to categorize through
objective tests with different aims such as studying processes of attention, blocking
and others. In these studies, the researchers established a learning criterion and the
participants who failed to reach the criterion i.e. did not reach a minimum level of
learning, were replaced or rejected, being excluded their data from the analysis.
These studies will be briefly described, with an emphasis on the adults that failed to
learn the categories, who will be the focus of the present study.
Bott et al. (2007) aimed at studying the blocking phenomenon: when a
specific characteristic of the stimulus is enough to predict category membership,
people will pay special attention to it and will not process the other characteristics,
so the learning of these unnecessary characteristics will be blocked. In order to
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
143
study the blocking process, it was necessary that the participants had previously
identified some categories. In their research, the participants should learn two
categories of stimuli, differenced by just one relevant characteristic. The stimuli
were common objects (cars) and category learning involved conceptual learning
based on the car qualities. During the learning phase, participants saw different
elements and should decide if they belonged to category A or B, and then they
received, after each trial, correct feedback, in order to learn the categories. In this
study, five adults of eighty-eight did not reach the learning criterion of eight
consecutive correct trials so their results were not taken into account.
Blair et al. (2009) used a similar learning procedure, although categories
varied in three characteristics and the stimuli were created ad hoc. When the
participant reached the learning criterion of 24 consecutive correct trials, the test
phase without feedback started. Sixteen of thirty-eight adults did not reach the
criterion even after 200 trials.
In Best et al.’s (2013) study, participants saw different examples of category
A. Then, the assistant showed the participants an element of category A besides an
element of category B and they should select the one belonging to the first category.
Stimuli were created ad hoc and varied in two relevant characteristics. Seven adults
of a sample of thirty-nine did not reach the learning criterion of 75 % correct
responses, so they were excluded from the data analysis.
Lastly, Rivera and Sloutsky (2015) designed an experiment to assess the
development of selective attention in a category learning task. Participants should
classify two categories of stimulus based on the feedback provided. The categories
differed in three relevant stimuli features, and stimuli were created ad hoc.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
144
Approximately 90 % of adults and 62 % of children learned the target category,
which means that ten adults and nineteen children did not learn to classify.
As can be seen, despite using all objective tests, the differences between the
studies are large. Hence, several factors may be causing the different percentages of
participants who did not learn. Firstly, the learning criterion itself differs greatly
among the studies: a minimum of 75% of correct answers, 24 correct answers in a
row or 10 correct trials out of 11 (i.e., more than 90% correct).
Moreover, the tasks used in the different studies were highly variable.
Concerning the stimuli employed, the trend was to use visual stimuli. However,
several studies displayed real objects while others created artificial stimuli ad hoc.
In respect to the categorization processes that the participant should develop, some
tasks were based on perceptual categorization whereas others on conceptual
categorization. Themed categories are more easily learned (Murphy & Allopenna,
1994; Spalding & Murphy, 1996), such as those of Bott et al. (2007). Likewise, when
the defining characteristics of each category can be expressed as a verbal rule they
are more easily learned than those that are not (Rabi & Minda, 2014), such as those
in Blair's study (2009). The number of categories included and the number of
exemplars within each category varied between the studies. Besides, the number of
relevant and irrelevant characteristics of the stimuli, that may influence the facility
to learn the categories, varied among the studies from one to two or even three
stimuli features.
Additionally, the type of training affects category learning. The researchers
carried out quite different training procedures, varying from single-category
exposure to corrective feedback. Some studies (Rivera & Sloutsky, 2015) showed all
the examples of one category and then the examples of the other one, indicating
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
145
which category it was. Afterwards, they moved on to the test phase without
feedback. Others carried out a feedback-based training, where they asked which
category the item belongs to (Blair et al., 2009; Bott et al., 2007) or which of the
items belongs to a certain category (Best et al., 2013) and offered corrective
feedback afterwards. Likewise, the number of training tests varies in each study - 14
in Bott et al. (2007), 50 in Rivera and Slotsky (2015), 200 in Blair et al. (2009) and 4
in Best et al. (2007).
All these variances constitute factors that might influence category learning.
Nevertheless, all these studies share a common characteristic: participants who did
not reach the learning criterion were excluded from data analysis. However, it is
puzzling that so many typically developed adults did not learn in these tasks,
regardless of the training procedure or the categories features. Therefore, in this
work, we aimed to address this learning difficulty and the focus will be on these
persons. However, our goal was not to study the factors of the task as the ones
previously mentioned but the variables of the participants’ execution. Best et al.
(2007) used eye-tracking and concluded that focusing only on the fact that
characteristics that are relevant to one category can make it difficult to learn about
other categories. Bott et al. (2007) drew the same conclusions and also pointed out
that it is not necessary to make mistakes in order to learn. Blair et al. (2009), again
through eye-tracking, pointed out that neither mistakes nor corrective feedback is
necessary to learn. Rivera and Slotsky (2015) pointed out that selective attention is
necessary for category learning. However, beyond attentional components, optimal
patterns of behaviour were not addressed in these studies.
How can be explained the presence of adults who do not learn simple
categories in all the studies? Santacreu and Quiroga (2016) and Casadevante et al.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
146
(2019) pointed out that execution patterns, that is, the way in which people solve
the task, could be relevant to explain performance in a category learning task.
Therefore, this study will focus on behavioural characteristics rather than on task
characteristics.
The Relevance of Execution Patterns for Learning
Santacreu and Quiroga (2016) assessed children aged between 7 and 12
using an objective category learning task, the Category Learning Test (CLT, Quiroga
Estévez et al., 2011). As indicated by Santacreu and Quiroga (2016), the CLT is a task
in which participants must learn to discriminate which of the categories of figures
(i.e. animals, vegetables, transports…) is associated with the highest reinforcement
score. They found that approximately one third of the sample improved their
learning index quickly from the first trials, other third showed evidence of
progressive learning during the task and, with regard to the last third of the sample,
children’s performance did not improve during the 8 trials of the task. They found
that the proportion of correct clicks, i.e. Learning Index, correlated significantly with
the studied execution variables: organization (r = .675) and speed (interval between
responses, r = .533).
Afterwards, Casadevante et al. (2019) assessed children aged from 6 to 11
using the same category learning task in order to study the relation between
category learning, age and execution patterns. In every age group, there were
participants who did not learn to classify the stimuli, participants who learned
progressively and participants who learned from the first trials. The participants
who did not learn, responded faster and in a less organized way when trying to solve
the task than the rest of the sample. Besides, the group of participants that learned
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
147
progressively, significantly decreased its speed by the second half of the task,
moment when its learning index increased.
Although both studies employed a sample of children, their results are
remarkably interesting as by an objective task the authors found some execution
patterns related to category learning.
In Santacreu and Quiroga’s (2016) and Casadevante et al.’s (2019) studies, it
seems that some of the participants were not aware that they were acting too fast
and too disorganized to learn. Consequently, they were unable to improve their
performance. Instead, those who were able to act slowly and in an organized manner
achieved a higher level of learning. Furthermore, some children showed that despite
starting the task acting too fast, when decreasing their speed, they were able to
decrease their errors and to improve their learning. In conclusion, children who
adjusted their behaviour managed to learn in the task.
The Goals of the Present Study
This study aimed at analysing individual differences in the execution patterns
and its relation to learning in adults. The centre of attention was on adults who do
not learn. Specifically, we aimed at testing whether performance in a category
learning task, the CLT, depends on the response speed and the level of organization
with which participants solve the task. Moreover, since category learning is crucial
in academic life (Ashby & Maddox, 2005; Best et al., 2013; Rivera & Sloutsky, 2015),
we considered that performance in this task could be related to academic grades.
Performing a task in an orderly and conscientious manner is a reasonable strategy
for learning in a complex task. Therefore, participants who act too fast or
disorganized when facing the CLT, a miniaturized situation, may behave in the same
way and experiment difficulties when solving academic tasks.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
148
Our first hypothesis was that in the CLT, there would be some adults who do
not learn to classify figures of different characteristics, i.e. they would not click
enough on target tokens.
Secondly, we expected that, when trying to solve the task, these adults that
did not learn would respond more quickly and disorganized than the participants
that achieved the learning criterion.
Our third hypothesis was that adding four more trials to the original
category-learning task promote self-control of execution variables and therefore,
learning. We considered that an increase of 50% of the task would give the
participants more opportunities to adjust their behaviour. Besides, the final
duration of the task would not be so long to decrease the participants’ motivation.
Lastly, we expected performance in the CLT to be related to academic
achievement, since participants may be behaving in the same way when trying to
solve their academic tasks.
3. Method.
Participants
The participants comprised eighty-six university students aged between 18
and 27. On average, the participants were 19.81 years old (SD =1.47). Seventy-four
of the participants were women and twelve were men. All the test-takers were
studying a Psychology Degree in a public university in Spain at the time they were
assessed. Thirty-six were in the first year, thirty-two were in the second year, twelve
in the third and six in the last year. All of them participated for course credit but they
could achieve this credit in other ways.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
149
Materials
All the participants completed a version of the CLT (Quiroga Estévez et al.,
2011). The original CLT consisted of eight trials but we added 4 more trials in order
to test our hypothesis about self-regulation and learning, so participants completed
this elongated version.
The task consisted of twelve trials and each trial lasted 14 seconds. Each
participant completed the twelve trials. Each trial consisted of a 15 by 15 matrix
(225 squares), on which 105 different figures were displayed simultaneously. This
screen contained 30 target tokens with four-legged animals with a value of 9 points
and 75 non-target tokens that awarded a lower score, 21 of which provided 3 points,
20 conferred 1 point, and 34 tokens did not add up to any score. The screen showed
the number of points associated to each figure, i.e. 9, 3, 1 or 0 points, only when the
test-taker right-click on the token.
Figure 1 shows a CLT test that evidences the distribution of the figures. It can
be seen 4 figures that have been clicked and show the associated score. The timer is
on the right side of the screen during the whole test.
The task instructions were displayed before the start of the test and indicated
to the participants that their goal was to identify and click on the figures associated
to the best prize in order to obtain the highest score.
The CLT records numerous information about each click: the type of figure
that has been clicked on, its location on the screen and the time when the click
occurs. From this data, the following variables can be obtained for each trial:
1. Hits: H, the number of target tokens, i.e. tokens associated to 9 points, clicked on.
2. Errors: E, the number of clicks on non-target tokens, i.e. tokens associated to 3, 1
or 0 points.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
150
3. Organization index: OI, it informs about the sequence and order in which the
tokens are clicked on the screen. The participant will gain a point in this variable
every time he or she clicks on a target figure located in the same row or in the same
line as the previous target figure clicked. Therefore, the organization is considered
as following a pattern of lines or rows to solve the task.
4. Learning Index: LI, the proportion of hits over the total number of clicks.
5. Speed: the number of clicks per second.
Figure 1. Example of a CLT’s Item in which Four Tokens Have Been Clicked
Procedure
Student volunteers that wanted to participate in the study chose one of the
different appointments available. At the start of the study, the participants were
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
151
briefly informed about the study avoiding biasing the results. They signed an
informed consent document to participate in the investigation.
Participants completed the task in groups of a maximum of thirty people in
order to have one computer per participant in the IT room and to be properly
supervised. Two psychologists checked that everything worked properly. Before
starting the task, they read the instructions on their computers.
To complement this information, we asked participants the marks obtained
in the test for access to university and their marks obtained in several university
subjects related to maths and sciences. Specifically, the academic marks studied
were:
a) The grades obtained in the exam for accessing university, which is
compulsory and similar for all students in Spain. We took into account the mean of
all the subjects and, besides, the marks of maths and biology (sciences).
b) The grades obtained during the university. All the participants were
studying a Psychology Degree in the moment of the assessment, so we carried out
the analysis using the marks of neuropsychology and statistics, which were the
subjects more related to maths and sciences.
In order to ensure the data were objective, we required the participants to
present an official certificate of their grades.
Once the data was recorded, each participants’ scores were calculated for
each trial. Statistical analysis was performed using SPSS Statistics 24.0 package. The
software G*Power version 3.1.9.7 was used for power analysis.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
152
4. Results
First, we calculated the average LI, i.e. proportion of hits, of the whole sample,
for each trial, to analyse if there were general learning throughout the first eight
trials. The LI of the whole sample increased along the trials from an LI = .51 (SD =
.23) on the first trial to an LI = .76 (SD = .28) on the eighth trial (see Figure 2). A
Repeated Measures ANOVA analysis indicated that there were significant
differences between the trials (The Pillai’s Trace was F (7, 79) = 9.302, p < .001, ηp2
= .452), what means that the whole sample learned throughout the trials. However,
the standard deviation in every trial was high (SD = .23, .27, .27, .29, .28, .27, .29 and
.28, respectively). These data indicated that there were considerable inter-
individual differences.
Figure 2. Mean and Standard Deviation of Learning Index by Trial for the Whole
Group.
In the light of that variability, we analysed how many participants reached in
the eight first trials a proportion of hits equal at least to the double of the possibly
0,00,10,20,30,40,50,60,70,80,91,0
Whole sample(N=86)
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
153
achieved by chance. The proportion of targets/total of tokens presented was .285,
therefore, the proportion of targets that would be clicked on by chance. Therefore,
we considered that an adequate criterion of learning would be to achieve at least
double the proportion expected by chance. So we considered that participants who
obtained a proportion of correct of .57 or more in the last trial have learned the
target category. In our sample, sixty-one participants (71 %) achieved an LI ≥ .57 in
the eighth trial. Twenty-five (29 %) did not reach the criterion so they did not
identify which elements belonged to the highly awarded category.
The high standard deviation of the LI means that participants had a quite
different performance. Taking into account these wide inter-individual differences,
we carried out three cluster analyses of profiles (SPSS K-Means procedure) to
identify whether there were two, three or four differentiated groups with distinct
modes of learning. The analysis was based on the LI of the eight first trials. The
criteria used to choose the number of conglomerates were: (a) based on the
dendrogram obtained by the hierarchical cluster analysis, each conglomerate
should be homogeneous but, at the same time, the optimal solution should include
the least number of groups and (b) the clusters, i.e. the learning profiles, should be
theoretically sound. In this case, the optimal solution was to divide the sample into
two groups (the one that learned and the one that did not learn). Figure 3 shows the
resulting learning curves along the trials of both groups. Twenty-eight people that
appeared to improve very little along the trials formed the Low Learning Group
(LLG), they started the task with a LI of .36 (SD = .16) and they finished it with an LI
of .43 (SD = .17). Fifty-eight university students that showed evidence of category
learning from the first trial formed the High Learning Group (HLG). In the second
trial, they reached a proportion correct of .67 (SD = .25) that continued increasing
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
154
gradually until the last trial when their rate of hits was LI = .91 (SD = .14). Therefore,
it is possible to confirm that some adults did not learn the target category.
Figure 3. Mean and standard deviation of the learning index by trials and learning
groups.
Secondly, we aimed at studying the relation between learning and
participant’s execution patterns during the task. We found a negative correlation
between LI and response speed (r = -.805, p <.01) and a positive correlation between
LI and organization (r = .731, p <.01), what suggests that in order to achieve a high
LI it is better to act slowly and in an organized way.
In addition, Table 1 shows how the LLG acted faster and less organized than
the HLG. The differences between the two groups were significant in every variable
as can be observed in the T-test results.
0,00,10,20,30,40,50,60,70,80,91,0
High learning(N=58)Low learning(N=28)
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
155
Table 1. Means and Standard Deviations of CLT variables. Data from T-test showing
significant differences between the groups.
Groups
Low learning group (N=28)
High learning group (N=58)
T-test
Index Mean Standard Deviation
Mean Standard Deviation
T (84) p η²
Learning 0.38 0.08 0.80 0.11 -19,92 <.001 .79
Organization 0.48 0.38 1.72 0.75 8,018 <.001 .45
Speed 2.05 0.49 1.25 0.31 -10,195 <.001 .51
Secondly, we analysed whether this group of students that did not learn
during the first eighth trials started to learn during the 4 extra trials that we added
to the original task. As expected, the LLG appeared to increase their LI during the
last four trials (see Figure 3). We carried out a Paired Samples T-test to analyse
whether, for the LLG, the mean of LI of the 8 first trials was different to the mean of
LI of the 4 last trials. The results (t (27) = - 2.926, p <.05, δ=1.00) showed that the
differences were significant, meaning that the LLG improved their proportion
correct during the four extra trials. However, as can be seen in Figure 4, the standard
deviation increased in the new trials, meaning that probably some participants
improved their LI and others not.
It was expected that the participants that started to improve their LI in the 4
extra trials would also have reduced their response speed and would have
completed the task more organized than in the first trials. To test this hypothesis,
and knowing that the standard deviation of the LI increased in the new trials, it
seemed necessary to identify which students actually improved their LI since only
they should have changed their execution patterns. Therefore, we found, through a
K-means procedure of the LI of the last 4 trials, that eleven of the twenty-eight
participants that did not learn during the first 8 trials, managed to increase their LI
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
156
in the last 4 trials (see Figure 4). A Paired Samples T-Test showed that this increase
in the LI was significant (t (10) = -8.556, p <.001, δ= 2.58). The other seventeen
participants of the LLG did not increase their proportion correct in the last 4 trials
of the task (t (16) = .98, p =.342). After that, we wanted to know how the first group
managed to increase their LI in the last 4 trials.
Figure 4. Mean of learning index by trials and learning groups of LLG participants
(N=28).
We found that their response speed decreased from an average of 1.98
responses per second in the 8 first trials to an average of 1.44 responses per second
in the last 4 trials, as can be perceived in Figure 5. The t-test showed significant
differences between the mean of the speed index in the eight first trials and the mean
in the four last trials (t (10) = 3.646, p <.05, δ=1.10). In addition, the level of
organization that they showed while solving the task increased from an average of
0.56 in the 8 first trials to an average of 1.75 in the last 4 trials, as can be appreciated
0,00,10,20,30,40,50,60,70,80,91,0
High learning(N=11)Low learning(N=17)
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
157
in Figure 5. The t-test showed significant differences between the mean of the
organization index in the eight first trials and the mean in the four last trials (t (10)
= -4,928, p <.05, δ=1.49). The other 17 participants of the LLG did not decrease their
response speed (t (16) = -1.194, p =.063) or increase their organization in the last 4
trials (t (16) = -.176, p =.863).
Figure 5. Standardized scores of learning, response speed and organization indexes by
trial of the 11 people that increased their learning index during the 4 extra trials.
Lastly, we studied the relation between the academic marks and the CLT
indexes. The correlations between the CLT indexes and marks were low and non-
significant for all academic subjects. They are available in the online supplement.
The power of every analysis was calculated and our study was powered
enough. In every significant analysis, the power was higher than .8, being close to 1
in most cases.
-1,5
-1,0
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
Learning indexResponse speedOrganization index
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
158
5. Discussion
The purpose of the present research was to determine whether category
learning in the CLT is related to how adults solve a task i.e. to the execution patterns.
We assumed there would be individual differences since we supposed that not all
students will behave the same way and therefore not all students will learn.
Specifically, we expected participants who acted too quickly and in a disorganized
way not to learn the target category, even after extra training. Furthermore, they
may act in a similar way when facing their daily tasks so their academic performance
may be deficient. It is for this reason that we consider that it is relevant to study
learning using an objective and computerized task: we could identify some variables
that are impeding learning. Therefore, we used the instrument (CTL) that has been
previously used to assess category learning in children (Santacreu & Quiroga, 2016).
We first analysed whether the group as a whole learned during the task. The
results indicate that the sample showed evidence of category learning across the
trials, so the CLT appeared to be a good measure of category learning also in adults.
However, high variability in the results attained in the CLT was observed and
because some participants learned the target category while others did not.
Indeed, we found a negative correlation between the LI and the speed index
and a positive correlation between the LI and the organization index, meaning that
test-takers who clicked slowly and in an organized way on the tokens outperformed
that ones who acted more quickly and disorganized. Therefore, in order to learn in
this task, it is better to act slowly and in an organized way. These results show the
relevance of the execution patterns for learning and align with the ones found by
Santacreu and Quiroga (2016) and Casadevante et al. (2019) in children.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
159
In our sample, as in Santacreu and Quiroga’s (2016) and Casadevante et al.’s
(2019) ones, there were different learning patterns. Indeed, there were two
different groups: fifty-eight adults who showed evidence of category learning from
the first trials, the HLG. Twenty-eight adults who failed to learn the target category
formed the LLG. The HLG acted slower and more organized than the LLG so they
succeeded to learn the target category.
We could say that the participants who failed to learn the target category
were acting so fast and disorganized that they did not pay attention to the
consequences of their behaviour and therefore, they did not learn the relations
between the elements of the situation i.e. the categories of the figures and the score
associated. By contrast, the rest of the participants managed to optimize their
behaviour and hence they learnt the classification criterion and achieved the best
proportion of correct responses.
Nevertheless, we added four more trials to give more opportunities to the
LLG to self-regulate and learn. Eleven members of the LLG group seized the
opportunity. The data in Figure 5 shows the evolution of the response speed and the
organization index of these people of the LLG. They increased their response speed
until the 6th trial, when they reached an average speed index of 2.1, meaning that
they clicked on more than 2 tokens by second. It is highly difficult to increase more
this response speed, so the students probably could not continue increasing the
number of points achieved. At this moment, some participants decreased their
response speed and started to act in an organized manner. As Figure 5 shows, their
response speed started to decrease, and their organization index started to increase
in the 7th trial. Consequently, their LI started to increase in the 8th trial, as can be
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
160
seen in the figure. In conclusion, acting at a moderate speed and in an organized
manner was a successful way to learn and score points.
This adjustment of behaviour may be associated with self-regulation models.
These models reveal that self-observation is a relevant component whereby the
students can improve their performance (Boekaerts et al., 2000; Efklides, 2011;
Winne & Hadwin, 1998; Zimmerman & Schunk, 2011). Similarly, van Loon et al.
(2017) emphasise that the apprentices have to monitor their learning, self-assess,
and to pay attention to feedback, in order to solve their errors. Zimmerman (2002)
also emphasized the role of self-observation and underlined the relevance of self-
control: the student must modify the strategies that are not being successful. Those
adjustments carried out after self-observing the behaviour and its consequences
constitute self-control (Zimmerman, 2002). Hence, during the performance phase,
the students must monitor their progress and adapt their strategies to complete the
task successfully. One kind of strategies to be carried out at this stage is time-
management. An example of time management may be self-observation and self-
control of response speed since it is necessary to act quickly enough to complete a
task but also not too fast to make errors. In any case, Zimmerman and Moylan (2009)
pointed out that there can be many other strategies, all of which correspond to
monitoring and adjusting, if necessary, one’s execution. In this way, checking the
effectiveness of each response, controlling global response speed and adjusting it,
would be examples of self-regulation.
We could say that, by the second half of the task, some participants in the LLG
started to self-control their behaviour since they adjusted their response speed and
improved their performance. Students in the LLG started the task not self-
controlling their behaviour, just clicking fast and indiscriminately on the pictures.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
161
Nevertheless, by the second half of the task, some of them started to self-control, in
other words, they started to decrease its response speed and to act more organized.
This new way of answering enabled them to learn which the target pictures were
and therefore, to increase their LI.
On the other hand, students in the HLG, started to self-control their response
speed from the first trials, acting slowly until the moment that they had learned the
target category. Then, they were able to increase their response speed without
making errors and they managed to score more points. This fact highlights the
importance of facing the category learning test in a calm, organized and thorough
manner, which, among other strategies, allows participants to learn.
However, some adults did not self-control, even during the 4 extra trials, and
consequently, they failed to learn the target category. Specifically, 17 of 86 students
continued acting too fast and disorganized to learn, even during the extra training.
This result is in line of those of Best et al. (2013), Blair et al. (2009), Bott et al. (2007)
and Rivera and Sloutsky (2015), in whose studies there was a significant percentage
of adults who did not learn the categories. In the CLT the stimuli were not artificial
but represented real objects and the categories were themed, which are more easily
learned (Murphy & Allopenna, 1994; Spalding & Murphy, 1996), such as the
employed by Bott et al. (2007). The present study number of trials is not easily
comparable to those of the other studies since the stimuli presentation was not
serial: 105 stimuli were present at the same trial and each individual spontaneously
determined the number of clicks executed. The training method was based on
feedback, despite not being corrective. The test-takers had to deduct the categories
based on the number of points that each figure offered. This particular configuration
of the task allowed detecting the relevance of response speed and organization for
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
162
category learning. These variables are not too relevant in the mentioned studies
since the presentation of the stimuli was serial. Nevertheless, in these tasks,
probably acting at a moderate speed is also recommendable and might allow the
participant to detect the relevant category characteristics and therefore to learn.
Although the possibility of generalizing the results is rather limited, we
consider that students who behave too quickly and disorganized in a category
learning task might behave in the same way when undertaking school tasks, so we
may expect their school performance to be deficient. Several authors (Barkley &
Fischer, 2011; Barkley, 2012; Naglieri & Das, 2005; Núñez et al., 1998; Rosário et al.,
2005; Schunk & Zimmerman, 1998; Zimmerman, 2002) pointed out that poor
academic and work performance starts from a lack of self-regulation strategies. The
association between self-regulation and academic grades at college has been
strongly established (Britton & Tesser, 1991; Cazan, 2012; Dörrenbächer & Perels,
2016; Hartwig & Dunlosky, 2012; Pintrich, et al. 1993). Hence, we aimed to
investigate, in a sample of university students, the relation between performance in
a category learning task and academic grades. We hypothesized that students who
did not self-control their behaviour during the resolution of the CLT might not self-
control their behaviour when solving academic tasks and therefore their
performance may be deficient. Conceivably, acting too fast and disorganized when
facing academic tasks or exams could constitute an obstacle to learning and
achieving good marks.
Therefore, we analysed the relation between academic marks and the CLT
indexes. However, the correlations were low and non-significant We consider that
the lack of correlation between learning in CLT and academic grades could be due
to the fact that academic grades depend on variables other than regulation of
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
163
response speed and organization, such as intelligence, motivation, availability to
study, etc. (Heaven & Ciarrochi, 2012; Roth et al., 2015). Moreover, several
mediating variables could influence the association between self-regulation and
learning, such as self-efficacy, goal orientation or teaching strategies (Perels et al.,
2005; Rozendaal et al., 2005; Schunk, 2005; Zimmerman & Moylan, 2009).
Despite the lack of correlation between performance in the CLT and academic
grades, the relation between execution patterns and category learning has been
established. In this task, it was crucial to pay attention to the relation between the
type of picture and the score obtained when clicking on it, and this was not easy
when acting too quickly and disorganized. The results showed that people who
acted slowly and in an organized way succeeded to learn the target category.
Furthermore, some people who acted too fast and in a disorganized way during the
first part of the task managed to learn the target category in the second half of the
task by decreasing their speed and increasing their organization. They needed more
time than other participants to self-control and therefore to learn so they did not
reach the initial expected LI, but they finally managed to improve it. Conversely,
some participants continued acting fast and disorganized during the extra trials and
therefore they did not learn the target category. These results coincide with self-
regulated learning models, such as those of Boekaerts et al. (2000), Efklides (2011),
Winne and Hadwin (1998) and Zimmerman (2011), who underlined the relevance
of self-regulation for learning. Therefore, to answer the question formulated in the
title we could say that some university students did not learn simple themed
categories because they were acting too fast and disorganized to learn and did not
self-control their behaviour.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
164
In future studies, it would be desirable to continue exploring the influence of
response speed and organization on learning. On the one hand, it would be
interesting to analyse the role of these execution patterns in different learning tasks.
On the other hand, the regulation of these variables should be investigated in depth.
Will the average LI increase by limiting the maximum response speed in the task?
Could we induce slowness through instructions? If we could design tasks not only to
assess learning and execution variables but also to encourage self-regulated
learning, it could be highly useful for helping those students that struggle with
academic tasks.
Besides, we advise the employment of objective tests is future investigations.
Particularly, through the CLT that presents several stimuli at the same time the
relevance of organization and response speed has been found. The tasks usually
employed in category learning assessment, due to the serial presentation of the
stimuli, cannot study this relation. Nevertheless, other objective tasks share with the
CLT the benefit of assessing the real behaviour instead of the estimations or self-
reports of the student, which reduces an important source of bias (Proyer y Häusler,
2007). Numerous studies show that it is more complicated to falsify results on an
objective test than on a questionnaire (Arendasy et al,. 2011; Elliot et al., 1996;
Ziegler et al., 2010). Besides, in recent decades there has been a proliferation of
studies demonstrating the properties and predictive ability of these types of tests
(Ortner & Proyer, 2015; Rubio et al., 2010; Santacreu et al., 2006).
Limitations of the Study
Despite the mentioned advantages of the test, we would like to highlight that
caution in generalizing results is a characteristic that accompanies this and other
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
165
objective tests, precisely because they are "miniaturized" situations that although
they attempt to represent real-life situations.
Besides, it should be noted that self-regulation involves many different
behaviours. The present study only took into account the performance phase.
Besides, exclusively the regulation of the response speed has been analysed.
Another limitation of the present study is the lack of diversity of the sample,
as all the participants were Psychology students. It will be interesting to study this
topic in other degree courses and larger samples.
Conclusions
In conclusion, it should be highlighted the relation between execution
patterns and learning in the task. As we have seen, when facing the CLT, individual
differences in the way participants solve the task, that is, their level of organization
and response speed, is highly related to the level of learning achieved. Acting at a
moderate speed and in an organized manner promoted category learning in the task.
Besides, we would like to point out the relevance of self-observation and self-control
of response speed for learning in the CLT. This relation has been found through the
use of an objective measure. It is for this reason that we would like to emphasize the
importance of studying learning processes using objective tests, specifically those
that enable us to measure the execution patterns during the task.
6. References.
Anderson, J. R. (1991). The adaptive nature of human categorization. Psychological
Review, 98(3), 409-429. http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.98.3.409
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
166
Arendasy, M., Sommer, M., Herle, M., Schützhofer, B., & Inwanschitz, D. (2011).
Modeling effects of faking on an objective personality test. Journal of
Individual Differences, 32(4), 210–218. https://doi.org/10.1027/1614-
0001/a000053
Ashby, F. G., & Maddox, W. T. (2005). Human category learning. Annual Review of
Psychology, 56(1), 149-178.
https://doi.org/10.1146/annurev.psych.56.091103.070217
Barkley, R. A., & Fischer, M. (2011). Predicting impairment in major life activities
and occupational functioning in hyperactive children as adults: Self-reported
executive function (EF) deficits versus EF tests. Developmental
Neuropsychology, 36(2), 137-161.
http://dx.doi.org/10.1080/87565641.2010.549877
Barkley, R. A. (2012). Executive functions: What they are, how they work, and why
they evolved. The Guilford Press.
Best, C. A., Yim, H., & Sloutsky, V. M. (2013). The cost of selective attention in category
learning: Developmental differences between adults and infants. Journal of
Experimental Child Psychology, 116(2), 105-119.
http://dx.doi.org/10.1016/j.jecp.2013.05.002
Blair, M. R., Watson, M. R., & Meier, K. M. (2009). Errors, efficiency, and the interplay
between attention and category learning. Cognition, 112(2), 330-336.
http://dx.doi.org/10.1016/j.cognition.2009.04.008
Boekaerts, M., Pintrich, P.R., & Zeidner, M. (2000). Handbook of self-regulation.
Academic Press.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
167
Bott, L., Hoffman, A. B., & Murphy, G. L. (2007). Blocking in category learning. Journal
of Experimental Psychology: General, 136(4), 685-699.
http://dx.doi.org/10.1037/0096-3445.136.4.685
Britton, B. K., & Tesser, A. (1991). Effects of time-management practices on college
grades. Journal of Educational Psychology, 83(3), 405-410.
http://dx.doi.org/10.1037/0022-0663.83.3.405
Casadevante, C., Romero, M., Fernández-Marcos, T., & Hernández, J. M. (2019).
Category learning in schoolchildren. Its relation to age, academic marks and
resolution patterns. The Spanish Journal of Psychology, 22, Article e48.
https://doi.org/10.1017/sjp.2019.56
Cazan, A. M. (2012). Self-regulated learning strategies–predictors of academic
adjustment. Procedia-Social and Behavioural Sciences, 33, 104-108.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.01.092
Efklides, A. (2011). Interactions of metacognition with motivation and affect in self-
regulated learning: the MASRL model. Educational Psychologist, 46(1), 6 - 25.
http://dx.doi.org/10.1080/00461520.2011.538645
Elliot, A. J., & Harackiewicz, J. M. (1996). Approach and avoidance achievement goals
and intrinsic motivation: A mediational analysis. Journal of Personality and
Social Psychology, 70(3), 461–475. https://doi.org/10.1037/0022-
3514.70.3.461
Dörrenbächer, L., & Perels, F. (2016). Self-regulated learning profiles in college
students: Their relationship to achievement, personality, and the
effectiveness of an intervention to foster self-regulated learning. Learning
and Individual Differences, 51, 229–
241. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2016.09.015
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
168
Hammer, R., Diesendruck, G., Weinshall, D., & Hochstein, S. (2009). The development
of category learning strategies: What makes the difference? Cognition,
112(1), 105 –119. http://dx.doi.org/10.1016/j.cognition.2009.03.012
Hartwig, M. K., & Dunlosky, J. (2012). Study strategies of college students: Are self-
testing and scheduling related to achievement? Psychonomic Bulletin &
Review, 19(1), 126-134. http://dx.doi.org/10.3758/s13423-011-0181-y
Heaven, P. C., & Ciarrochi, J. (2012). When IQ is not everything: Intelligence,
personality and academic performance at school. Personality and Individual
Differences, 53(4), 518-522. http://dx.doi.org/10.1016/j.paid.2012.04.024
Huang-Pollock, C.L., Maddox, W.T., & Karalunas, S.L. (2011). Development of implicit
and explicit category learning. Journal of Experimental Child Psychology, 109,
321–335. http://dx.doi.org/10.1016/j.jecp.2011.02.002
Minda, J.P., & Ross, B.H. (2004). Learning categories by making predictions: An
investigation of indirect category learning. Memory & Cognition, 32(8), 1355-
1368. http://dx.doi.org/10.3758/BF03206326
Murphy, G. L., & Allopenna, P. D. (1994). The locus of knowledge effects in concept
learning. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and
Cognition, 20(4), 904-919. https://doi.org/10.1037/0278-7393.20.4.904
Naglieri, J. A., & Das, J. P. (2005). Planning, Attention, Simultaneous, Successive
(PASS) Theory: A Revision of the Concept of Intelligence. In D. P. Flanagan &
P. L. Harrison (Eds.), Contemporary intellectual assessment: Theories, tests,
and issues (pp. 120-135). The Guilford Press.
Núñez, J.C.; González-Pienda, J.A.; Carbonero, M.A. & Crespo, M.T. (1998).
Dificultades de aprendizaje escolar [School learning difficulties]. In J.A.
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
169
González-Pienda & J.C. Núñez (coord.), Dificultades de aprendizaje escolar
(pp. 45-65). Pirámide.
Ortner, T. M., & Proyer, R. T. (2015). Objective Personality Tests. In T. M. Ortner & F.
J. R. Van de Vijver (Eds.), Behaviour-based assessment in psychology (pp. 133-
149). Hogrefe.
Perels, F., Gürtler, T., & Schmitz, B. (2005). Training of self-regulatory and problem-
solving competence. Learning and Instruction, 15(2), 123-139.
https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2005.04.010
Pintrich, P. R., Smith, D. A., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1993). Reliability and
predictive validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire
(MSLQ). Educational and Psychological Measurement, 53(3), 801-813.
http://dx.doi.org/10.1177/0013164493053003024
Proyer, R. T., & Häusler, J. (2007). Assessing behaviour in standardized settings: The
role of objective personality tests. International Journal of Clinical and Health
Psychology España, 7(2), 537-546. Retrieved from
https://aepc.es/ijchp/articulos_pdf/ijchp-237.pdf
Quiroga Estévez, M.A., Santacreu Mas, J., Montoro, A., Martínez-Molina, A., & Chun
Shih, P.C. (2011). Evaluación Informatizada de la Atención para Niños de 7 a
11 Años: El DiViSA-UAM y el TACI-UAM [Computerized Assessment of
Attention for Children from 7 to 11 Years Old: DiViSA-UAM and TACI-UAM].
Clínica y Salud, 22(1), 3-20. http://dx.doi.org/10.5093/cl2011v22n1a1
Rabi, R., & Minda, J.P. (2014). Rule-based category learning in children: The role of
age and executive functioning. PLoS ONE, 9(1), Article e85316.
http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0085316
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
170
Rivera, S., & Sloutsky, V. M. (2015). Development of selective attention in category
learning. In D. C. Noelle, R. Dale, A. S. Warlaumont, J. Yoshimi, T. Matlock, C. D.
Jennings, P. P. Maglio (Eds.), Proceedings of the 37th Annual Conference of the
Cognitive Science Society (pp. 2003-2008). Austin, TX: Cognitive Science
Society.
https://www.researchgate.net/publication/280493138_Development_of_s
elective_attention_in_category_learning#fullTextFileContent
Rosário, P., Núñez Perez, J. C., González-Pienda, J. A., Almeida, L. S., Soares, S., &
Rubio, M. (2005). El aprendizaje escolar examinado desde la perspectiva del
«Modelo 3P» de J. Biggs [School learning examined from the perspective of J.
Biggs' 3P Model]. Psicothema, 17(1), 20-30. Retrieved from
http://www.psicothema.com/psicothema.asp?id=3059
Roth, B., Becker, N., Romeyke, S., Schäfer, S., Domnick, F., & Spinath, F. M. (2015).
Intelligence and school grades: A meta-analysis. Intelligence, 53, 118-137.
http://dx.doi.org/10.1016/j.intell.2015.09.002
Rozendaal, J. S., Minnaert, A., & Boekaerts, M. (2005). The influence of teacher
perceived administration of self-regulated learning on students' motivation
and information-processing. Learning and Instruction, 15(2), 141-160.
https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2005.04.011
Rubio, V. J., Hernández, J. M., Zaldívar, F., Márquez, O., & Santacreu, J. (2010). Can we
predict risk-taking behavior? European Journal of Psychological Assessment,
26(2), 87–94. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000013
Santacreu, J., & Quiroga, M. A. (2016). Some children do not learn even while paying
attention: Their focus is on winning. Learning and Individual Differences, 50,
175-181. http://dx.doi.org/10.1016/j.lindif.2016.07.020
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
171
Santacreu, J., Rubio, V. J., & Hernández, J. M. (2006). The objective assessment of
personality: Cattells's T-data revisited and more. Psychology Science, 48(1),
53-68. Retrieved from https://core.ac.uk/download/pdf/26773499.pdf
Schunk, D. H. (2005). Commentary on self-regulation in school contexts. Learning
and Instruction, 15(2), 173–177.
https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2005.04.013
Schunk, D. H., & Zimmerman, B. J. (Eds.). (1998). Self-regulated learning:
From teaching to self-reflective practice. The Guilford Press.
Schmitz, B., & Wiese, B. S. (2006). New perspectives for the evaluation of training
sessions in self-regulated learning: Time-series analyses of diary
data. Contemporary Educational Psychology, 31(1), 64-96.
http://dx.doi.org/10.1016/j.cedpsych.2005.02.002
Spalding, T. L., & Murphy, G. L. (1996). Effects of background knowledge on category
construction. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and
Cognition, 22(2), 525-538. https://doi.org/10.1037/0278-7393.22.2.525
Stoeger, H., & Ziegler, A. (2008). Evaluation of a classroom based training to improve
self-regulation in time management tasks during homework activities with
fourth graders. Metacognition and Learning, 3(3), 207-230.
http://dx.doi.org/10.1007/s11409-008-9027-z
van Loon, M., Destan, N., Spiess, M.A., de Bruin, A., & Roebers, C.M. (2017).
Developmental progression in performance evaluations: Effects of children's
cue-utilization and self-protection. Learning and Instruction, 51, 47-60.
http://dx.doi.org/10.1016/j.learninstruc.2016.11.011
Chapter 6: Second study. Why do not some university students learn in a category learning task?
172
Winne, P. H., & Hadwin, A. F. (1998). Studying as self-regulated engagement in
learning. In Hacker, D., Dunlosky, J., & Graesser, A. (Eds.), Metacognition in
educational theory and practice, (pp. 277–304). Erlbaum.
Ziegler, M., Schmukle, S., Egloff, B., & Bühner, M. (2010). Investigating measures of
achievement motivation(s). Journal of Individual Differences, 31(1), 15–
21. https://doi.org/10.1027/1614-0001/a000002
Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory
Into Practice, 41(2), 64-70. http://dx.doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2
Zimmerman, B. J., & Moylan, A. R. (2009). Self-regulation: Where metacognition and
motivation intersect. In D.J. Hacker, J. Dunlosky, & A.C. Graesser
(Eds.), Handbook of metacognition in education (pp. 311-328). Routledge.
Zimmerman, B. J., & Schunk, D. H. (2011). Handbook of self-regulation of learning and
performance. Routledge.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
175
CHAPTER 7:
Third Study. How to foster learning by
limiting the response speed.1
1. Abstract.
The aim of this research is to analyse the relevance of speed response and its
regulation for learning. In order to avoid the biases of self-reports, we used a
computerized objective test, the Category Learning Test (CLT). It measures the
student’s actual behaviour while completing a learning task. In the first study (N =
41), we found that university students that achieved a high learning index
performed slower than their mates did (t (37) = -4.05, p <.001, η² =.307). Therefore,
acting too fast was associated with poor performance in the task. In the second study
(N = 184), we divided the sample into two groups and we applied a speed limit to
the intervention group in order to promote learning. The intervention group
achieved a higher learning index than the control group (t (129) = -8.36, p <.001, η²
=.298). Hence, the speed limit fostered learning. Therefore, regulation of the speed
may be appropriate to foster learning.
Keywords: self-regulated learning; response speed; external regulation; college
students; objective test
1 El presente estudio empírico ha sido publicado en la revista Current Psychology y se presenta en el idioma en el que se publicó, respetando también parte del formato de este. Casadevante, C., Ortner, T., Romero, M. Hernández, J.M., & Santacreu, J. (2021). How to foster learning by limiting the response speed. Current Psychology. https://doi.org/10.1007/s12144-021-01784-7 (Received 3 July 2020; Accepted 21 April 2021, Published 29 April 2021).
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
176
2. Introduction
Self-regulation and academic difficulties
Nowadays, many students experience difficulties to achieve basic
competencies (OECD, 2016). In numerous countries, there is a great concern about
the magnitude of school failure and about the number of students who have trouble
at academic spheres. A large number of authors have pointed out that some of these
academic difficulties are related to a lack of self-regulation (Barkley & Fischer, 2011;
Barkley, 2012; Naglieri & Das, 2005; Núñez, González-Pienda & Carbonero, 1998;
Rosário, Núñez, González-Pienda, Almeida, Soares & Rubio, 2005; Schunk &
Zimmerman, 1998; Zimmerman, 2002).
Many definitions of self-regulation have been formulated. Panadero (2017)
mentioned that self-regulated learning is a “core conceptual framework to
understand the cognitive, motivational, and emotional aspects of learning” (p.422).
Zimmerman (2002) defined self- regulation as a process by which students use their
capacities in order to achieve academic success rather than as a crystallized mental
ability or a single personal quality trait that someone has or does not have. This
author, along with Ramdass, emphasized the importance of self-regulation skills not
only for academic success but also for achieving a prosperous life in numerous
careers (Ramdass & Zimmerman, 2011). They noted various self-regulatory skills,
such as time management, goal setting, effort and persistence in performing difficult
tasks, or self-monitoring of one's performance.
Schunk, Pintrich and Meece (2008) also described self-regulation as a
process by which learners activate cognitions and behaviours to reach their goals.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
177
Similarly, these authors stressed the importance of becoming a self-regulated
student to achieve success in academic and other areas of life.
As can be observed, there is not a unique definition of self-regulation. Wirth
and Leutner (2008) pointed out ten years ago that, although many models of self-
regulation have been proposed in the last years, a theoretical framework that
integrates them all coherently was missing. Nevertheless, all the formulated models
addressed the relevance of self-regulation for learning. The main models of self-
regulation have been formulated by Zimmerman (2000); Pintrich (2000); Boekaerts
(2011); Efklides (2011); Hadwin, Järvelä and Miller (2011) and Winne (2011);
differing in the phases and subprocesses included, the main explored areas
(metacognition, motivation or emotion), and in the way of conceptualizing several
aspects (Panadero, 2017).
One of the most cited models is Zimmerman’s (2000) one. It includes several
cognitive skills that can be translated into academic skills through the process of
self-regulation, such as adopting powerful strategies to achieve goals, monitoring
performance to find signs of progress or failure, managing time efficiently, self-
evaluating methods used to know their effectiveness and adapting those that have
been unsuccessful. The author distinguished three stages in a self-regulation
process: forethought phase, performance phase and self-reflection phase. In the
different phases, the student should carry out different self-regulatory processes.
These processes include task analysis, self-observation and self-judgement of one’s
execution, self-control of that execution, etc. The first phase occurs before facing a
task, when it is prepared and organized.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
178
This research aimed to investigate the factors influencing learning during the
process of solving a task, specifically the speed factor. Therefore, the emphasis in
this work is on the performance phase, when self-control and self-observation play
a major role (Zimmerman, 2002). In the performance phase, the students execute
the task so they must monitor their progress and adapt their strategies to complete
the task successfully: For example, relevant strategies to be carried out at this stage
are checking the effectiveness of each response, controlling global response speed
and adjusting it. These actions of self-evaluation occur not only at the end of the
activity but also during its progress and are indispensable for making the necessary
adjustments during the execution. Then, the student can initiate regulatory
activities such as adjusting the execution speed. This phase is especially demanding
because the student should execute the task and, simultaneously, self-observe and
self-control the execution (DiBenedetto & Zimmerman, 2010).
Self-regulation promotes learning and academic performance.
Several studies have shown that self-regulatory processes are highly related
to academic success. During the 1970s and 1980s, several researchers studied the
influence of self-regulatory processes and discovered that these strategies were
generally effective in producing superior learning, even with young children
(Zimmerman, 2008). Besides, several authors using self-reports and interviews
showed that self-regulated learning was correlated with academic performance.
Zimmerman and Martinez-Pons (1986) measured the self-regulatory
learning style through a structured interview created ad hoc. The authors stated that
self-regulation - among with metacognition and performance expectations -
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
179
explained a moderate amount of the variance of high school performance in
Language and Mathematics (R2 = .22 and R2 = .29, respectively).
At the same time, Britton and Tesser (1991) carried out a longitudinal study
using a time management questionnaire. These researchers verified the effects of
time management practices on academic achievement during the college years.
Time management reported through self-report was a significant predictor of
academic achievement four years later at their graduation (R2 = .22).
Pintrich, Smith, Garcia and McKeachie (1993) found a significant correlation
between metacognitive self-regulation assessed through a questionnaire designed
for the study and college final grades (r = .30).
DiBenedetto and Zimmerman (2010) compared the practice of self-
regulatory processes of high school students who obtained high and low marks.
When students were completing a task, they were asked about the self-control and
self-observation processes they were carrying out. They found that high science
achievers used significantly more self-control strategies while solving the task than
low achieving science students did. The effect size (ηp2 = .18) was considered large.
Besides, the quality of the high achievers self-monitoring was significantly higher
than that of the low and average achievers (ηp2 = .41).
Similarly, Cleary and Chen (2009) confirmed that the use of self-regulation
strategies reliably differentiated high achievers and low achievers in academically
rigorous or intensive math classrooms of middle school (η2 = .04). Nevertheless,
they highlighted that this relation only appears in environments that require high
levels of self-discipline and persistence, like in advanced math courses.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
180
Dörrenbächer and Perels (2016) conducted a latent profile analysis with
college students. They measured self-regulated learning through an ad-hoc
questionnaire and they took as a measure of academic performance the average
global score of the ongoing academic course. They found that students with a high
self-regulated learning and high motivation profile obtained a higher academic
achievement (ηp2 = .10).
Sitzmann and Ely (2011) conducted a meta-analysis combining multiple
studies carried out to date on self-regulated learning in adults. They analyzed 430
samples after which they concluded that the self-regulatory factors that most
influence learning in adults are persistence, effort, self-efficacy perception and the
projection of personal goals, being able to jointly explain 17% of the variance of the
learning achieved.
In conclusion, it has been well established that self-regulation promotes
learning and therefore, better academic performance from middle school to college.
Nevertheless, most studies employed self-report measures to analyse self-
regulation and none of them combines in one-measure both learning and self-
regulation behaviours. We will elaborate on this on the next sections.
Interventions in self-regulation and time management
During the school years, teachers play a main role in regulating students'
learning by setting goals, managing their time while solving tasks, administering
homework, etc. Then, when students pass to the next grades, teachers gradually
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
181
reduce their help and expect students to incorporate these processes of self-
regulation (Ramdass and Zimmerman, 2011).
Nevertheless, even at the university, many students lack self-regulation
strategies (Cazan, 2013). Peverly, Brobst, Graham, and Shaw (2003) stated that most
studies on self-regulation in college students used simple materials. In their study,
more complex and difficult materials were used to measure self-regulation. They
found that college students were not aware of their level of preparedness before a
test nor of their performance after the test was completed. Since self-monitoring and
self-assessment are crucial for subsequent self-monitoring, the authors concluded
that college students are not as good at self-regulation.
The good news is that apparently, these self-regulation strategies can be
learned and interventions to encourage self-regulated learning are successful ways
to improve student’s learning as long as they are properly designed (Hattie, Biggs &
Purdie, 1996; Panadero, 2017). Ramdass and Zimmerman (2011) noted, based on
their systematic revision, that self-regulatory student’s behaviours develop
gradually over time with repeated practice. In addition, they revealed that self-
regulatory training could be effectively applied to all grade levels students through
classrooms activities and homework, in order to promote the use of time
management skills. The effect sizes of the reported studies variated from small
(η2<.10) to large (d = 1.2).
Schmitz and Wiese (2006) developed a training program based on
Zimmerman’s self-regulation model and applied it for four weeks to 40 university
students. Through a time series analysis, the authors demonstrated the
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
182
effectiveness of the intervention on promoting self-regulatory behaviours reported
in learning diaries (effect size from .11 to .86 depending on the behaviour).
Bellhäuser, Lösch, Winter and Schmitz (2006) developed a web-based
training to foster self-regulated learning. 211 university students tested the tool
showing a significant increase of self-regulated learning behaviours (η2p =.32,
reported through learning diaries and questionnaires).
Stoeger and Ziegler (2008) developed and implemented a classroom-based
training to improve self-regulation in time management tasks in elementary
students. After the training, students in the experimental group evidenced improved
time management skills and self-reflection of their learning in comparison to the
control group. Besides, the authors analyzed school performance using two ad hoc
mathematics tests. Changes in performance after training were higher in the
intervention group. Despite the significant training effects, the effect sizes were
small (η2<.10).
Dignath, Buettner and Langfeldt (2008) carried out a meta-analysis and
concluded that self-regulated learning training programmes were effective with
schoolchildren, even at primary school level (d = .73).
Dörrenbächer and Perels (2016) trained college students during eight weeks
thought and intervention based on Zimmerman’s (2000) model. An expert provided
theoretical and practical information to deepen self-regulation processes and
transfer it to individual learning. Through exercises and reflection questions,
students were expected to acquire self-regulation behaviours. The authors found
that students with previous moderate self-regulated abilities benefited from the
intervention (d = .77).
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
183
In conclusion, research revealed that elementary school children and college
students are capable of acquiring self-regulatory skills and that self-regulation
behaviours can be developed and trained. Students may learn to evaluate and
monitor their behaviours and to perform effectively and productively even in the
absence of an external agent (e.g. parent, teacher, principal).
Measures of self-regulation and empirical evidence
Several measures aiming to assess self-regulation have been proposed.
Winne and Perry (2000) highlighted two alternative approaches of conceiving self-
regulation that imply different ways of measurement: self-regulation can be
conceived as an aptitude or as an event. Those authors who conceive self-regulation
as an aptitude consider it as an ability that someone possesses, that makes it
possible to predict how people will act in the future. This approach usually employs
measures such as self-reports, interviews or teacher judgements. Hence, these
instruments express the estimated level of the student’s ability to self-regulate
according to students or teacher’s reports. On the other side, self-regulation is
conceived as an event, which is the self-regulated behaviour that a person does in a
determinate moment while solving a determinate task. Task characteristics
(context, stimuli, feedback, instructions, etc.) are expected to influence the process
of self-regulation. Within this approach, the measures aim to assess the self-
regulation process at the moment that it occurs for example, through think aloud
measures, error detection tasks, trace methodologies or direct observations of
performance. Trace measures have been defined as “observable indicators about
cognition that students create as they engage in a task” (Winne & Perry, 2000,
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
184
p.551), for example, an annotation that a student makes while studying. Several
researchers also employed structured personal diaries (Schmitz & Wiese, 2006) or
direct observations of regulatory behaviours in particular contexts (Perry, 1998).
Trace methodologies may serve as a base to design computerized tests that record
these measures easily.
Winne and Jamieson-Noel (2002) reported that self-reports are often
inconsistent with trace measures of self-regulatory processes as a result of their
studies comparing self-regulated behaviours reported through self-reports and
recordings of actual self-regulation traces while students work in a task by using an
innovative software program called gStudy. Nevertheless, despite technological
advances in the last decades, self-report scales represent the most widely used self-
regulatory measure (Cleary, Callan & Zimmerman, 2012; Roth, Ogrin & Schmitz,
2016), mostly due to economic reasons. Dinsmore, Alexander and Loughlin (2008)
also highlighted the fact expressing their concern about the existing heavy reliance
on self-reports and the insufficient corroboration with actual traces of people’s
behaviours. Many researchers have questioned the validity of self-report measures
to assess self-regulation (Crombach, Boekaerts & Voeten, 2003; Veenman, Prins &
Verheij, 2003; Veenman, 2011; Winne & Perry, 2000; Winne & Jamieson-Noel,
2002). These concerns have also been addressed when assessing other
psychological factors such as personality variables (Ortner & Proyer, 2018; Ortner
& Schmitt, 2014; Santacreu, Rubio & Hernández, 2006;). Even researchers that used
self-report measures in their studies acknowledge possible flaws of using it (Britton
& Tesser, 1991). Some authors have proposed objective tests as an alternative
measure of several psychological variables as abilities and personality variables
(Ortner & Proyer, 2015; Ortner & Schmitt, 2014; Santacreu, Rubio & Hernández,
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
185
2006; Santostefano, 1960). Cattell (1946) generated the first generation of this kind
of measures. Several objective tests have been developed in the last years,
conforming a way of obtaining “information about a person’s characteristics by
assessing their behaviour in a highly standardized miniature situation” (Ortner &
Proyer, 2015, p.6).
Turner (1995) highlighted the existence of several advantages of using direct
observations of behaviour to measure self-regulated learning. First, they are a
manifestation of what students actually do instead of what they remember or
consider that they do. Besides, these performance observations are related to a
concrete task, so it is possible to analyse the influence of several task factors in
performance such as the presence or absence of feedback.
Based on these considerations, Quiroga Estévez, Santacreu Mas, Montoro,
Martínez-Molina and Chun Shih (2011) developed a computerized objective
learning test which can offer a direct observation of self-regulation processes, the
Category Learning Test (CLT). In this task, test takers are instructed to learn which
tokens are associated with the highest score to click on it and therefore, to gain
points. Unlike other category learning tasks, the CLT was designed and configured
to assess not only the level of learning achieved but also the evolution of the
execution patterns that participants display during the task. In each trial, there 150
figures were presented simultaneously with up to 30 elements belonging to the
target category. By contrast to the serial stimuli presentation, the CLT stimuli
presentation enables test takers to explore around the screen during the trial length.
The simultaneous presentation of all the stimuli enables the participant to execute
a variable number of responses during the trial and means that different patterns of
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
186
response are possible. Furthermore, this set-up gives more ecological validity to the
task because of its similarity to real life, where many elements appear together with
others and the response options are not dichotomous, but multiple and variable.
Therefore, we consider that this task is an adequate task to assess self-regulation
learning.
Using this task Santacreu and Quiroga (2016) assessed schoolchildren aged
between 7 and 12 years and discovered that one-third of the sample did not learn
the target category. Besides, they found that the proportion of correct clicks, i.e.
Learning Index, was significantly related to the studied execution variables:
organization, i.e., scanning the screen following an ordered pattern (r = .68) and
speed, i.e. the interval between responses (r = .53). Hence, when students acted
slowly and organized, they succeeded to learn what the target category was. These
results seem to be related to self-regulation learning since there were a great
number of students who presumably did not self-monitor or self-control their
response speed and organization to achieve the task’s objectives. The authors
argued that these students might be behaving in the same way when undertaking
school tasks and therefore their school performance may be deficient.
In line with Winne and Perry (2000), results gained by the CLT were
considered both as an event and as an aptitude. Some CLT variables as the speed
index or the pattern of responses could be conceived as a direct measure of self-
regulated behaviours, framed within the conception of self-regulated as an event.
Despite that, the authors who employed it consider that performance on the CLT
could be related to academic performance because students might behave in the
same way while solving the CLT and solving academic tasks. Therefore, this is a way
of conceiving self-regulation as an aptitude. As Winne and Perry (2000) proposed, a
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
187
model that conceives self-regulation as an event and as an aptitude at the same time
is possible. These authors explained that mental factors have an influence, but also
environmental factors do. Certainly, environmental variables of the task as the
disposition of the stimuli, proportion of targets, time or feedback influence the
student’s self-regulated behaviour, in the same way as the individual’s previous
personal abilities. Thus, we propose in this study that CLT assesses actual self-
regulation process in that concrete task. However, simultaneously we consider that
this measure is an indicator of typical behaviour and is, therefore, able to predict
future behaviours. Besides, we consider that the environment has an influence such
as this self-regulated behaviour can be trained, which increases the importance of
assessing it.
In addition, we consider that the CLT is a task with educational relevance
given that category learning is crucial for academic success and even for daily life.
From childhood, individuals learn to classify living beings and inert beings,
carnivorous and omnivorous animals, letters and numbers, etc. As students advance
through the stages of academic education, the categories to learn become more
complex and specific: chemical and physical processes, muscle and nervous tissue,
rational and irrational numbers, etc. Similarly, categories are present in human’s
day-to-day lives: different genders, public and private property, etc. In this way,
learning about categories is crucial for academic performance and even for
adaptation to daily life, and the CLT represents an academic learning task.
The aim of the present study
In short, the present study aims at studying the relation between the speed
with which a task is solved and the level of learning that is achieved in this task. As
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
188
indicated by studies above (e.g.; Stoeger & Ziegler, 2008), time represents a key
component in self-regulation. Students showing higher levels of self-regulation
usually monitor their response speed during a task and adjust their speed if it is
necessary to achieve their goals.
Whereas many students start to perform effectively and productively even in
the absence of an external agent (e.g. parent, teacher, principal) when grown up
(Ramdass & Zimmerman, 2011), some students do not succeed at learning to self-
regulate without external support even at college. The main hypothesis of this
research formulates that when introducing an external limit of speed, individuals
who are not able to self-regulate their response speed, will decrease it and then they
will achieve a higher learning index. This fact would mean that an external
regulation of response speed promotes learning.
In line with this aim, we firstly conducted preliminary research to analyse the
response speed of adults who achieved to learn in the original version of the task, in
comparison with the response speed of those who did not learn. Based on this
information, in the main study, we aimed at introducing an external regulation of
the response speed to part of the sample, forming the experimental group. We
established a speed limit to force their response speed to be similar to the optimal
speed found in the first study. Our first hypothesis stated that the speed limit group
would be related to a better performance in the task.
Secondly, we expected to find a great proportion of high-performance
participants and a lower proportion of low-performance participants in the
experimental group than in the control group. However, since university students
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
189
formed the sample and should be able to self-regulate, we expected to find high
achievers also in the control group.
Lastly, in the control group, we analysed the response speed of high and low-
performance participants throughout the trials to analyse its relation to their
learning index. We expected high-performers to act slower than low-performers,
that is, an inverse relation between learning and spontaneous response speed.
3. STUDY 1: PRELIMINARY RESEARCH.
3.1. Method
Participants
Forty-one undergraduates enrolled in a Psychology Degree in a public
university in Spain volunteered for course credit to complete an assessment
procedure. Twenty-one were in the first year, fifteen were in the second year, three
were in the third year and one was in the last year. They were aged between 18 and
24, and, on average, the participants were 20.11 years old (SD = 1.17). Thirty-eight
participants were women and three were men.
Materials
All the participants completed a short version of the Category Learning Test
(CLT, Quiroga Estévez et al., 2011). The CLT seems to be an adequate task to analyse
some self-regulation behaviours such as adjustment of speed, as explained above.
The focus was on the actual self-regulated behaviours that a student executes while
solving a task.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
190
This task version consisted of eight trials and each trial lasted 14 seconds.
Each participant completed the eight trials. Each trial consisted of a 15 by 15 matrix
(225 squares), on which 105 different figures were displayed simultaneously. When
the participant clicked on a figure, the screen immediately showed the number of
points scored i.e. 9, 3, 1 or 0 points. This matrix contained 30 target tokens featuring
four-legged animals valued 9 points and 75 non-target tokens featuring other
figures (vegetables, living-beings, means of transport…), 21 of which were worth 3
points, 20 were worth 1 point, and 34 tokens had 0 value. The instructions of the
task informed test-takers that the aim was to identify and click on the figures
associated with the high number of points to get the highest score.
Figure 1 shows a CLT item illustrating the screen displaying the scored
earned when clicking on the token. The timer was present in every item, on the right
side of the screen.
Figure 1. Example of a CLT’s item in which four tokens have been clicked on
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
191
The CLT registered the click type i.e. which figure was clicked on and the time
(milliseconds) when the click occurred.
The task was executed in HP computers with the operative system Windows
10 version installed. The software used to present the stimuli was created by the
research group and the exactitude of the measurements was previously tested.
Variables
The following variables were obtained for each trial:
1. Hits: H, the number of 9-point tokens clicked on.
2. Non-optimal responses: NOR, the number of clicks on 3-point, 1-point or 0-point
tokens.
3. Learning Index: LI, the ratio of hits to the total number of clicks.
4. Speed response: the number of clicks per second.
Procedure
Student volunteers who wanted to participate in the study chose one of the
different appointments available. All of them participated for course credit but they
could achieve this credit in other ways. At the start of the study, the participants
were briefly informed about the study avoiding biasing the results. They were told
that the procedure aimed at assessing different competences. They signed an
informed consent document to participate in the investigation. After the assessment,
they were fully informed about the study.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
192
Participants were divided into groups of 30 maximum people and completed
the task in the IT room being supervised by two psychologists. Before starting the
task, they read the instructions on their computers.
Once the data was recorded, each participants’ scores were calculated for
each trial. Statistical analyses were performed using SPSS Statistics 24.0 package.
Power analysis
The statistical power of a study represents the probability of rejecting the null
hypothesis when it is false. In other words, it represents the facility of the test to
detect statistically significant differences or associations (Díaz & Fernández, 2003).
It takes into account the sample size and effect size, as well as the chosen alpha level
for decision making. It is important to perform this analysis to recognize whether
the study is sufficiently accurate. A priori analyses are useful to know the minimum
sample size to be collected by the study. Post-hoc power analyses certify that the
final power achieved is enough.
Therefore, a power analysis was conducted with G*Power 3.1.9.4 (Faul,
Erdfelder, Buchner & Lang, 2009) based on the results of Santacreu and Quiroga
(2016) since it is the one study using the CLT. The analysis indicated that with a
desired power of 0.95 and an alpha level of 0.05, a minimum sample size of 30
participants was sufficient to detect significant differences. Thus, the study is
sufficiently powered. Nevertheless, since effect sizes are generally overestimated in
the literature and our a priori power analysis might be unadjusted. Besides, the
sample of Santacreu and Quiroga’s (2016) study was different from ours. Therefore,
we did a post-hoc power analysis.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
193
3.2. Results
Because of the presence of different types of figures, some participants may
be attracted to one type of figures (e.g., cars) and click mainly on that tokens. This
tendency could be a problem if these participants do not click on target tokens and
therefore they do not have the opportunity to learn which ones are the prized
tokens. Therefore, first of all, a filter was applied in order to select only the
participants who in the first trial had at least one hit, i.e. a LI different to zero. Hence,
they had the possibility to learn. Two people were excluded from the rest of the
analyses because of this reason.
According to the first research question, we analysed whether two groups of
persons showing different learning behaviour during the task that could be
distinguished statistically. Hence, we carried out a cluster analysis of profiles (SPSS
K-Means procedure) to classify individuals based on the level of learning achieved
during the eight trials. This procedure classifies individuals by their similarity to the
group taking into account the level of learning obtained in each trial instead of based
on an arbitrary decision. The dendrogram obtained by the hierarchical cluster
analysis showed that each conglomerate was homogeneous and, at the same time,
the optimal solution included the least number of groups. Simultaneously, the
clusters solution, i.e. the learning profiles in this case, was theoretically sound: there
were two groups, the one which learned and the one which did not learn. Both
groups were homogeneous and significantly different from each other in the
learning progression throughout the trials. We found that 29 students who learnt
the target category during the task composed the first group (High Learning Group,
HLG). They obtained, on average, an LI of 0.78. Therefore, 78% of their answers
were correct. On the other hand, 10 people who obtained, on average, an LI of 0.46,
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
194
formed the second group (Low Learning Group, LLG). Hence, only 46% of their
answers were correct, a proportion that is near to the one expected by chance in this
task. We analysed the differences in the learning index in every trial between the
two groups through several t-test. Since eight t-test were run, we adjusted the alpha
level following the Bonferroni correction. The adjusted alpha level was 0,00625. In
the first trial, there was no significant difference in the learning index obtained by
these two groups, i.e. there were not pre-test differences. The significant differences
appeared in the second trial and continued until the end of the task, as can be seen
in table 1.
Table 1. Mean of Learning Index by trial and learning group and Independent
Samples T-Test results.
Trial 1 Trial 2 Trial 3 Trial 4 Trial 5 Trial 6 Trial 7 Trial 8 High Learning Group (HLG) N = 29
0.55 0.66 0.75 0.86 0.88 0.82 0.83 0.86
Low Learning Group (LLG) N = 10
0.46 0.36 0.45 0.43 0.53 0.48 0.46 0.52
t (37) p η²
-.95 .348 .024
-3,29 .002 .227
-3,26 .002 .223
-6,02 .000 .494
-5,21 .000 .423
-4,73 .000 .377
-4,92 .000 .395
-4,18 .000 .321
According to the second question, we analysed differences in response speed
in both groups to check whether the learning index was associated with lower
response speed. Therefore, once we classified people depending on their LIs, we
compared the response speed of these two groups, considering the number of clicks
executed during each trial that lasted 14 seconds. The Independent Samples T-Test
showed significant differences between the two groups in the average number of
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
195
clicks executed during each trial (t (37) = -4.05, p <.001, η² =.307). The group that
obtained a high LI executed, on average, one click every 0.81 seconds (Speed Index
= 1.23, SD = .29). The group that obtained a low LI executed, on average, one click
every 0.55 seconds (Speed Index = 1.81, SD = .60). The post-hoc power of this
analysis, with an alpha level of 0.05, was 0.97, thus the study was powered enough.
4. STUDY 2: MAIN STUDY
4.1. Method
Participants
The sample consisted of one hundred and eighty-four university students
aged between 18 and 30. On average, they were 20.17 years old (SD = 2.03). One
hundred and fifty-one participants were women and thirty-three were men. All the
participants were studying a Psychology Degree at a public university in Spain.
Eighty-five were in the first year, fifty-seven were in the second year, twenty-nine
were in the third year and thirteen were in the last year.
Materials
All the students completed a long version of the Category Learning Test (CLT,
Quiroga Estévez et al., 2011). The task was almost the same that the one described
in the first study, but the duration of the trials was longer in this study: each trial
lasted 25 seconds.
Variables
The variables calculated were the same as in the first study.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
196
Design
Test-takers were randomly assigned either to the experimental or to the
control group. Finally, due to some initial dropouts, the distribution of the groups
was ninety-nine participants in the experimental group and eighty-five in the
control group.
In the experimental group, a speed limit was introduced in order to force
their response speed to be similar to the optimal speed found in the first study.
Hence, we compared the performance of two similar groups in the task: the
experimental group completed a version of CLT with a speed limit and the control
group completed the task without any speed limit to let participants respond as fast
as they wanted. Considering the results of the first study, the speed limit applied
consisted of a maximum of 1 click per second. The speed limit was applied by
deactivating the mouse during 1 second after each click: the mouse pointer
disappeared during that time.
We amplified the original trial duration to 25 seconds so that participants
have enough time to explore the tokens and learn despite the speed limit of the
experimental condition. Therefore, in this study, the trials lasted 25 seconds in both
conditions.
Procedure
As in study 1, before the start of the study, student volunteers were briefly
informed that the procedure aimed at assessing different competences. Again, all of
them participated for course credit but they could achieve this credit in other ways.
They signed an informed consent document. After the assessment, they were fully
informed about the study.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
197
Participants were divided into groups of 30 maximum people and completed
the task in the IT room being supervised by two psychologists. Before starting the
task, the instructions were presented on their computers.
Once the data was recorded, each participants’ scores were calculated for
each trial. Again, statistical analyses were performed using SPSS Statistics 24.0
package.
Power analysis
Given the mentioned relevance of the power of the study, a power analysis was
conducted with G*Power 3.1.9.4 (Faul, Erdfelder, Buchner & Lang, 2009) based on
the results of Santacreu and Quiroga (2016) since it is the one study using the CLT
The analysis indicated that with a desired power of 0.95 and an alpha level of 0.05,
a minimum sample size of 30 participants was sufficient to detect significant
differences. Although effect sizes are generally overestimated in the literature, the
number of participants in our study is vastly larger than the minimum required.
Thus, the study is sufficiently powered. Nevertheless, the sample and question of
Santacreu and Quiroga’s (2016) study was different from ours. Therefore, we did a
post-hoc power analysis.
4.2. Results
As in the first study, we firstly selected the participants who clicked on at
least one target figure in the first trial so they had the opportunity to learn. Twelve
people were excluded from the analyses after applying this filter. Therefore, the
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
198
control group was formed by eighty-four participants and the experimental group
by eighty-eight people.
In order to check whether our intervention worked by reducing the speed in
the experimental group, we firstly analysed the differences in the speed index
between the experimental and the control group. The results of the Independent
Samples T-test revealed significant differences between the two groups in the
average speed index executed during the task (t (86) = 17.63, p <.001, η² =.657, 1- β
= 1). The average speed index for the control group was 1.36 (SD = .43) clicks per
second, while the speed index for the experimental group was 0.53 (SD = .05) clicks
per second. This result meant that the experimental group was clicking slower than
the control group: the experimental group click on average every 1.89 seconds and
the control group do it every 0.74 seconds. Since eight t-test were run to compare
the speed index between the groups of each trial, we adjusted the alpha level
following the Bonferroni correction. The adjusted alpha level was 0,00625. The
significant differences were present in every trial since the speed limit was applied
during the whole task, however, the size of the differences increased gradually
during the task as the control group increased their speed (see Table 2). Therefore,
the speed limit had the expected effect on working speed. It is also remarkable the
high standard deviations in the control group in comparison with the experimental
group, meaning that the speed index of the participants of the control group was
very heterogeneous.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
199
Table 2. Mean and Standard Deviation of the Speed Index by trial and condition and
Independent Samples T-test results.
Trial 1 Trial 2 Trial 3 Trial 4 Trial 5 Trial 6 Trial 7 Trial 8 Control group N = 84
Mean 1.07 1.33 1.29 1.39 1.44 1.49 1.42 1.45 SD 0.50 0.52 0.49 0.48 0.50 0.53 0.49 0.47
Experimental group N = 88
Mean 0.39 0.51 0.53 0.55 0.55 0.56 0.56 0.56 SD 0.07 0.10 0.08 0.07 0.06 0.06 0.06 0.06
t (84-88) 12.39 14.28 13.88 15.91 16.19 15.87 15.89 17.03 p .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 η² 0.486 0.556 0.542 0.609 0.617 0.608 0.609 0.641
Afterwards, we analysed whether these differences in the speed index were
related to a higher average LI in the experimental group. The Independent Samples
T-test revealed significant differences between the two groups in the average
learning index obtained during the task (t (129) = -8.36, p <.001, η² =.298, 1- β = 1).
The control group achieved on average a LI of 0.69 (SD = .20) during the task and
the experimental group obtained on average an LI of 0.90 (SD = .09). Since eight t-
test were run, one for each trial, we adjusted the alpha level following the Bonferroni
correction. The adjusted alpha level was 0,00625. As can be seen in Table 3, there
were significant differences between the conditions in the level of learning achieved
since the first trial although these differences increased throughout the trials. Since
the speed limit was present since the first trial, differences in the level of learning
achieved appeared also since the beginning of the task. It is also remarkable the
differences on the average standard deviation of the two groups: the learning index
of the experimental group was more homogeneous than that of the control group.
This result means that the intervention decreased the differences in the learning
index of the participants.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
200
Table 3. Mean and Standard Deviation of the Learning Index by trial and condition
and Independent Samples T-test results.
Trial 1 Trial 2 Trial 3 Trial 4 Trial 5 Trial 6 Trial 7 Trial 8 Control group N = 84
Mean 0.56 0.65 0.74 0.74 0.68 0.70 0.74 0.74 SD 0.22 0.23 0.24 0.24 0.26 0.23 0.23 0.23
Experimental group N = 88
Mean 0.69 0.82 0.92 0.95 0.95 0.92 0.95 0.97 SD 0.23 0.19 0.13 0.10 0.13 0.12 0.13 0.08
t (100-170) -3.66 -5.43 -6.15 -7.29 -8.40 -7.92 -7.25 -8.51 p .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 η² 0.073 0.149 0.186 0.244 0.299 0.274 0.241 0.307
Besides, Figure 2 shows how these differences were not due to extreme
scores. Despite the existence of three participants in the experimental condition
who learned significantly less than the rest of the group, their presence does not
affect the results of any of the analysis. All the analyses have been repeated without
including these three participants and the results are similar to the ones showed in
this paper.
Figure 2. Boxplot showing error bars and outliers of Learning index by condition.
Secondly, we carried out two cluster analyses of profiles, one in the control
condition and one in the experimental condition (SPSS K-Means procedure) to
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
201
classify individuals in two groups based on the level of learning achieved during the
eight trials. The criteria for this statistical procedure was the same than in the first
study. The resulting cut-off between the learning groups was an average learning
index of .66. The analysis showed that in the control condition 54 participants
learned the target category, achieving a high LI (LI = .83, SD = .08) and 30
participants did not learn the target category, obtaining a low LI (LI =.46, SD = .11).
In the experimental condition, 85 participants learned the target category, achieving
a high LI (LI = .91, SD = .06) and only 3 participants did not learn the target category,
obtaining a low LI (LI =.52, SD = .12). In the control group, 36% of the participants
did not manage to learn the target categories. This percentage decreases to 3.4% in
those participants whose response speed was limited, i.e. in the experimental group.
As expected, the Chi-squared test revealed that there were significant differences in
distribution among the groups (χ² (1, N=172) = 71.88, p<.001), showing a relation
between the presence of the speed limit and the learning group to which one
belonged. Hence, in the experimental group, there was a higher proportion of people
who achieved a high LI than in the control group. Most of the participants (96%) in
the experimental group learned, in comparison with 64% of the participants in the
control group who achieved a high LI.
According to the second hypothesis, we analysed the speed index of these
groups throughout the trials. The low learning group (LLG) in the control condition
acted too fast, maintaining a speed index near to 2 clicks per second (𝑋𝑋� = 1.77, SD =
.46) (see Figure 3). By contrast, the high learning group (HLG) in the control
condition maintained a lower speed index (𝑋𝑋� = 1.13, SD =.16) despite not having any
limit. The Independent Samples T-test showed significant differences in the speed
index between these two groups of the control condition (t (33) = -7.44, p <.001,
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
202
η²=.516). On the other hand, as expected due to the speed limit, both groups in the
experimental condition maintained a low speed index near to 0.5 click per second,
lower than the maximum allowed (LLG: 𝑋𝑋� = .52, SD = .07; HLG: 𝑋𝑋� = .53, SD =.05; no
significant differences between them).
Figure 3. Average speed index by trials, learning groups and conditions.
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
Spee
d In
dex
Trials
Control - HLG ( N = 54) Control - LLG ( N = 30) Exp - HLG ( N = 85) Exp - LLG ( N = 3 )
*Control-HLG: high learning group in control condition; Control-LLG: low learning group in control condition; Exp-HLG: high learning group in experimental condition; Exp-LLG: low learning group in experimental condition.
5. Discussion.
This study was to investigate the relation between response speed while
solving a task and learning. Specifically, we aimed to know whether an external
regulation of the response speed could foster learning for students who were not
able to self-regulate their response speed.
The preliminary research revealed that the response speed was highly
related to the level of learning achieved in a category learning task. In this study, the
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
203
students who achieved a high proportion of hits acted slower than the participants
who achieved a lower proportion of hits. In the CLT, the test-taker should click on
different figures, exploring the number of points associated which each figure. By
following this method, they could check different hypothesis: are the vegetables the
figures associated with the highest score? Are all living beings? Are just animals?
Which kind of animal? Hence, by clicking on the figures, they could learn the number
of points associated which each figure and then deduce the category associated with
the higher number of points, in this case, the mammals. It is not possible to know
certainly the learning process that the participants were following, but it is possible
to observe the result of this process, i.e. the number of target tokens that have been
clicked. Since participants in the HLG achieved a proportion of 86% correct answers
it is logical to think that they knew the classification criteria, they learnt which the
target category was. Participants in the LLG presumably did not have time enough
between each click to pay attention to the score obtained and associated it to each
figure, and then to deduce which was the target category. Despite that, they did not
decrease their speed. They did not self-regulate their behaviour: they did not self-
monitor or self-adjust their execution to be able to improve their learning index.
Some may argue that this behaviour is a result of a strategy for achieving points
instead of a deficit of self-regulation behaviours. Nevertheless, the proportion of
targets and the score differences between the figures make it worthless: learning is
the best path for achieving points. Moreover, during the task instructions, this fact
is highlighted: “There are some tokens that give more points than others. Some
tokens give you 9 points, other tokens only give you 3, 1 or none points. Since your
time is limited, in order to earn points, you should identify and click on the tokens
associated with the highest score”. In addition, another possible explanation could
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
204
be a lack of motivation. However, we consider that a lack of motivation would result
in a decreased number of clicks since the duration of the trials was fixed and the
participants did not get any benefit from clicking fast. Therefore, we consider that
the proportion of clicks on target tokens is a good measure given that no other
reason could explain clicking on non-target tokens having learned and that acting
too fast to learn is a sign of the absence of self-regulation behaviours.
As Schunk and Zimmerman (1994) stated, the act of monitoring one’s
performance to find signs of success or failure as well as the adaptation of the
strategies when are not useful is key for achieving superior learning. In our
preliminary research, it is clear how students who adopted an adequate response
speed achieved to learn while students who were not self-assessing or self-adjusting
their response speed were not able to learn the classification criteria.
Ramdass and Zimmerman (2011) indicated that during childhood there is an
external regulation from teachers. When students grow up, they start to integrate
these strategies and start to self-regulate. However, even at the university, many
students lack self-regulation strategies in the absence of an external agent (Peverly,
Brobst, Graham, & Shaw, 2003). In the preliminary research, several university
students did not self-regulate and did not learn the target category. Therefore, we
aimed at investigating whether an external regulation could help these students to
learn.
With this aim, a speed limit was applied to the experimental group in the
main study, aiming at promoting learning. The results showed that the speed limit
had the desired effect: students in the experimental group, on average, acted slower
and achieved a higher learning index than students in the control group. Hence, the
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
205
speed limit promoted learning. The effect size was large, especially compared with
those obtained in equivalent studies.
However, it should be noted that some people in the control group were able
to self-regulate without external control: they acted slowly and achieved a high
learning index. In contrast, approximately 40% of the control group acted too
quickly to learn without the speed limit. Therefore, not every student needs this
external control, as could be expected since university students formed the sample.
The external control seems to be only favourable for students who are not able to
self-regulate. Besides, it should be underlined that not every participant in the
experimental condition achieved a high learning index, moreover, there are three
people with a low learning index considered outliers. This fact is not surprising as
speed is not the unique factor that influences learning, there could be other variables
causing the lack of learning. It is worth stressing that self-regulated learning is not
just acting slowly but also adapting other strategies that are not being useful.
However, acting slowly could allow students to introduce some of these adaptive
strategies.
The results of the present study show the direct relation between regulation
of speed and learning, in line with those of Sitzmann and Ely (2011) and Stoeger and
Ziegel (2008). Many other researchers analyzed the relevance of self-regulation for
academic achievement as Zimmerman and Martinez-Pons (1986), Pintrich, Smith,
Garcia and McKeachie (1993), Britton and Tesser (1991), DiBenedetto and
Zimmerman (2010), Cleary and Chen (2009) or Dörrenbächer and Perels (2016).
Nevertheless, to our knowledge, none study has analyzed the direct relation
between learning and regulation behaviours in the same task, as ours does.
However, the conclusions of our research are in line with all the previous literature
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
206
that remarks the relation between self-regulation, time management, learning and
academic performance.
Our study showed that acting too fast impeded learning. Hence, we consider
that the results of our study might have implications in an applied context. These
results may be interpreted in a way that adapting the environment for some
students, for example, establishing the time that they are provided to solve each
exercise in an exam in order to decrease their speed while solving the exercises,
could be helpful for them. However, we consider that it is more important to train
these students to make them able to adapt themselves to the environment instead
of adapting the environment for them. In this way, Ramdass and Zimmerman (2011)
remarked the relevance of implementing self-regulation training programs since it
could be possible to increase the frequency of self-regulation behaviours, what is a
key element for academic success. The present study sheds light on how some
students could be not having trouble at academic spheres because being unable to
self-regulate their speed while solving the tasks. This result could be used to
propose training programs to promote self-regulation of response speed. In this
regard, in future studies, it would be interesting to check if after completing several
tasks with a speed limit, the test-takers start to self-regulate their speed in another
task. In addition, the instructions and/or the feedback of the task could encourage
them to self-regulate their speed.
Concerning the conception of self-regulation, this work showed how the
environment, in this case, the characteristics of the task, influenced self-regulated
learning. Besides, the CLT is a test that assessed actual self-regulated behaviours
while solving the task. Therefore, the approach of this study could be related to the
conception of self-regulation as an event, an individual’s performance in a specific
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
207
moment and task. However, as Winne and Perry (2000) proposed, we consider that
it is possible to conceive self-regulation as an aptitude at the same time. We expect
that students who acted too fast to learn in the CLT will act similarly when solving
other tasks. In addition, as explained above, we consider that training self-regulation
is possible. Hence, the approach of this paper is similar to the one raised by Winne
and Perry (2000).
Furthermore, it is remarkable the advantages of objective tests. The CLT has
provided information about each click that each participant did, so made it possible
to know the number of hits and mistakes but also the response speed, turning out to
be a relevant variable related to learning. Therefore, it is possible to assess the actual
behaviours of a student instead of just counting on the estimations that the student
makes about his/her usual behaviour. This is becoming more important since Winne
and Jamieson-Noel (2002) revealed that self-reports are often inconsistent with
records of actual self-regulation processes and several authors have questioned the
validity of self-report measures to assess self-regulation and other psychological
variables (Crombach, Boekaerts & Voeten, 2003; Veenman, Prins & Verheij, 2003;
Veenman, 2011; Winne & Jamieson-Noel, 2002; Winne & Perry, 2000). In addition,
as Turner (1995) stated, using direct observations of performance allows the
analysis of the influence of task factors. Actually, because of being able to introduce
a speed limit, it has been possible to value the influence of response speed on
learning. Besides, modifying other characteristics of the CLT such as the instructions
or the feedback would make it possible to value the influence of these factors in self-
regulated learning.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
208
There are some limits to this study. On the one hand, we consider that the
time of speed limit applied was too long to our goal. We intended the experimental
group to perform at a similar speed than the HLG in the first study, approximately
clicking one token per second. In contrast, due to the speed limit, the experimental
group ended up acting too slow, clicking about one token each two seconds, lower
than necessary.
In addition, the main study does not count with a pre-test that ensures that
the post-test results were significant controlling for the pre-test. This was not
possible because as the CLT is a learning task, applying it twice could introduce some
source of bias. Nevertheless, since the assignment to the conditions was randomized
and the participants had no prior contact with the task, we could expect previous
test scores to be similar.
6. Conclusion.
As a conclusion, it should be noted that the response speed is highly relevant
for learning. Besides, external regulation of the response speed could promote
learning to the students who do not self-regulate their response speed.
Nevertheless, this result should be interpreted in a way that training self-regulation,
especially of the response speed, might be beneficial for some students even at
university. Moreover, the utility of objective test such as the CLT to assess self-
regulation behaviours and their relation to learning is manifest.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
209
Conflict of interest statement
On behalf of all authors, the corresponding author states that there is no conflict of
interest.
7. References.
Barkley, R. A., & Fischer, M. (2011). Predicting impairment in major life activities
and occupational functioning in hyperactive children as adults: Self-reported
executive function (EF) deficits versus EF tests. Developmental
neuropsychology, 36(2), 137-161. doi:10.1080/87565641.2010.549877
Barkley, R. A. (2012). Executive functions: What they are, how they work, and why
they evolved. New York: The Guilford Press.
Bellhäuser, H., Lösch, T., Winter, C., & Schmitz, B. (2016). Applying a web-based
training to foster self-regulated learning—Effects of an intervention for large
numbers of participants. The Internet and Higher Education, 31, 87-100.
doi:10.1016/j.iheduc.2016.07.002
Boekaerts M. (2011). Emotions, emotion regulation, and self-regulation of learning.
In B. J. Zimmerman, & D. H. Schunk (Eds.), Handbook of Self-Regulation of
Learning and Performance (pp. 408-425). New York: Routledge.
Britton, B. K., & Tesser, A. (1991). Effects of time-management practices on college
grades. Journal of Educational Psychology, 83(3), 405-410.
doi:10.1037/0022-0663.83.3.405
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
210
Cazan, A. M. (2013). Teaching self regulated learning strategies for psychology
students. Procedia-Social and Behavioural Sciences, 78, 743-747.
doi:10.1016/j.sbspro.2013.04.387
Cattell, R. B. (1946). Description and measurement of personality. New York: World
Book.
Cleary, T. J., & Chen, P. P. (2009). Self-regulation, motivation, and math achievement
in middle school: Variations across grade level and math context. Journal of
school psychology, 47(5), 291-314. doi:10.1016/j.jsp.2009.04.002
Cleary, T. J., Callan, G. L., & Zimmerman, B. J. (2012). Assessing self-regulation as a
cyclical, context-specific phenomenon: Overview and analysis of SRL
microanalytic protocols. Education Research International, 1–19.
doi:10.1155/2012/428639
Crombach, M. J., Boekaerts, M., & Voeten, M. J. (2003). Online measurement of
appraisals of students faced with curricular tasks. Educational and
psychological measurement, 63(1), 96-111.
doi:10.1177/0013164402239319
Díaz, S. P., & Fernández, S. P. (2003). Cálculo del poder estadístico de un estudio. Cad
Atención Primaria, 10, 59-63. Retrieved from
https://www.fisterra.com/mbe/investiga/poder_estadistico/poder_estadis
tico2.pdf
DiBenedetto, M. K., & Zimmerman, B. J. (2010). Differences in self-regulatory
processes among students studying science: A microanalytic
investigation. The International Journal of Educational and Psychological
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
211
Assessment, 5(1), 2-24. Retrieved from
https://www.researchgate.net/publication/284604049_Differences_in_self
-
regulatory_processes_among_students_studying_science_A_microanalytic_in
vestigation
Dignath, C., Buettner, G., & Langfeldt, H. P. (2008). How can primary school students
learn self-regulated learning strategies most effectively?: A meta-analysis on
self-regulation training programmes. Educational Research Review, 3(2),
101-129. doi:10.1016/j.edurev.2008.02.003
Dinsmore, D. L., Alexander, P. A., & Loughlin, S. M. (2008). Focusing the conceptual
lens on metacognition, self-regulation, and self-regulated
learning. Educational Psychology Review, 20(4), 391-409.
doi:10.1007/s10648-008-9083-6
Efklides, A. (2011). Interactions of metacognition with motivation and affect in self-
regulated learning: The MASRL model. Educational psychologist, 46(1), 6-25.
doi:10.1080/00461520.2011.538645
Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., & Lang, A. G. (2009). Statistical power analyses
using G* Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses. Behaviour
research methods, 41(4), 1149-1160. doi: 10.3758/BRM.41.4.1149
Hadwin A. F., Järvelä S., Miller M. (2011). Self-regulated, co-regulated, and socially
shared regulation of learning. In B. J. Zimmerman & D. H. Schunk
(Eds.), Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance (pp. 65-84).
New York: Routledge.
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
212
Hattie, J., Biggs, J., & Purdie, N. (1996). Effects of learning skills interventions on
student learning: A meta-analysis. Review of Educational Research, 66(2),
99–136. doi:10.3102/00346543066002099.
Naglieri, J. A., & Das, J. P. (2005). Planning, Attention, Simultaneous, Successive
(PASS) Theory: A Revision of the Concept of Intelligence. In D. P. Flanagan &
P. L. Harrison (Eds.), Contemporary Intellectual Assessment: Theories, Tests,
and Issues (pp. 120-135). New York: The Guilford Press.
Núñez, J.C.; González-Pienda, J.A.; Carbonero, M.A. & Crespo, M.T. (1998).
Dificultades de Aprendizaje Escolar. In J.A. González-Pienda & J.C. Núñez
(coord.), Dificultades de Aprendizaje Escolar (pp. 45-65). Madrid: Pirámide.
OECD (2016). PISA 2015 Results in Focus. Paris: OECD Publishing. Retrieved from
https://www.oecd-ilibrary.org/education/pisa-2015-results-in-
focus_aa9237e6-en
Ortner, T. M., & Proyer, R. T. (2015). Objective Personality Tests. In T. M. Ortner & F.
J. R. Van de Vijver (Eds.), Behaviour-based assessment in psychology (pp. 133-
149). Göttingen, Germany: Hogrefe.
Ortner, T. M., & Proyer, R. T. (2018). Behavioural and performance measures of
personality. Encyclopedia of Personality and Individual Differences, 1-6.
doi:10.1007/978-3-319-28099-8_1281-1
Ortner, T. M. & Schmitt, M. (2014). Advances and continuing challenges in objective
personality testing. European Journal of Psychological Assessment, 30, 163-
168. doi:10.1027/1015-5759/a000213
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
213
Panadero, E. (2017). A review of self-regulated learning: six models and four
directions for research. Frontiers in psychology, 8, 422-450.
doi:10.3389/fpsyg.2017.00422
Perry, N. E. (1998). Young children's self-regulated learning and contexts that
support it. Journal of educational psychology, 90(4), 715-729.
doi:10.1037/0022-0663.90.4.715
Peverly, S. T., Brobst, K. E., Graham, M., & Shaw, R. (2003). College adults are not
good at self-regulation: A study on the relationship of self-regulation, note
taking, and test taking. Journal of Educational Psychology, 95(2), 335–346.
doi:10.1037/0022-0663.95.2.335.
Pintrich P. R. (2000). The role of goal orientation in self-regulated learning. In M.
Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of Self-Regulation
(pp. 452-502.). San Diego: Academic Press.
Pintrich, P. R., Smith, D. A., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1993). Reliability and
predictive validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire
(MSLQ). Educational and psychological measurement, 53(3), 801-813.
doi:10.1177/0013164493053003024
Quiroga Estévez, M.A., Santacreu Mas, J., Montoro, A., Martínez-Molina, A., & Chun
Shih, P. (2011). Evaluación Informatizada de la Atención para Niños de 7 a 11
Años: El DiViSA-UAM y el TACI-UAM [Computerized Assessment of Attention
for Children from 7 to 11 Years Old: DiViSA-UAM and TACI-UAM]. Clínica y
Salud, 22(1), 3-20. doi:10.5093/cl2011v22n1a1
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
214
Ramdass, D., & Zimmerman, B. J. (2011). Developing self-regulation skills: The
important role of homework. Journal of advanced academics, 22(2), 194-218.
doi:10.1177/1932202X1102200202
Roth, A., Ogrin, S., & Schmitz, B. (2016). Assessing self-regulated learning in higher
education: a systematic literature review of self-report
instruments. Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 28(3),
225-250. doi:10.1007/s11092-015-9229-2
Rosário, P., Núñez Perez, J. C., González-Pienda, J. A., Almeida, L. S., Soares, S., & Rubio,
M. (2005). El aprendizaje escolar examinado desde la perspectiva del
«Modelo 3P» de J. Biggs. Psicothema, 17(1), 20-30. Retrieved from
http://www.psicothema.com/psicothema.asp?id=3059
Trueman, M., & Hartley, J. (1996). A comparison between the time-management
skills and academic performance of mature and traditional-entry university
students. Higher Education, 32(2), 199-215. doi:10.1007/BF00138396
Santacreu, J., & Quiroga, M. A. (2016). Some children do not learn even while paying
attention: Their focus is on winning. Learning and Individual Differences, 50,
175-181. doi:10.1016/j.lindif.2016.07.020
Santacreu, J., Rubio, V. J., & Hernández, J. M. (2006). The objective assessment of
personality: Cattells's T-data revisited and more. Psychology Science, 48(1),
53-68. Retrieved from
https://www.academia.edu/9258844/The_objective_assessment_of_person
ality_Cattellss_T-data_revisited_and_more1
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
215
Santostefano, S. (1960). An exploration of performance measures of personality.
Journal of clinical psychology, 16, 373-377. doi:10.1002/1097-
4679(196010)16:4<373::AID-JCLP2270160407>3.0.CO;2-W
Schunk, D. H. (1994). Self-regulation of self-efficacy and attributions in academic
settings. In D. H. Schunk & B. J. Zimmerman (Eds.), Self-regulation of learning
and performance: Issues and educational applications (pp. 75-99). Hillsdale,
NJ, US: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
Schunk, D. H., Pintrich, P. R., & Meece, J. L. (2008). Motivation in education: Theory,
research, and applications (3rd ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson
Education Inc.
Schunk, D. H., & Zimmerman, B. J. (Eds.). (1994). Self-regulation of learning and
performance: Issues and educational applications. Hillsdale: Lawrence
Erlbaum Associates, Inc.
Schunk, D. H., & Zimmerman, B. J. (Eds.). (1998). Self-regulated learning:
From teaching to self-reflective practice. New York: The Guilford Press.
Schunk, D. H., & Zimmerman, B. J. (2003). Self-regulation and learning. In W. M.
Reynolds & G. E. Miller (Eds.), Handbook of psychology: Educational
psychology, Vol. 7, (pp. 59-78). Hoboken, NJ, US: John Wiley & Sons Inc.
Schmitz, B., & Wiese, B. S. (2006). New perspectives for the evaluation of training
sessions in self-regulated learning: Time-series analyses of diary
data. Contemporary Educational Psychology, 31(1), 64-96.
doi:10.1016/j.cedpsych.2005.02.002
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
216
Sitzmann, T., & Ely, K. (2011). A meta-analysis of self-regulated learning in work-
related training and educational attainment: What we know and where we
need to go. Psychological Bulletin, 137(3), 421–442. doi: 10.1037/a0022777
Stoeger, H., & Ziegler, A. (2005). Evaluation of an Elementary Classroom Self-
Regulated Learning Program for Gifted Mathematics Underachievers.
International Education Journal, 6(2), 261-271. Retrieved from
https://www.researchgate.net/publication/237425296_Evaluation_of_an_e
lementary_classroom_self-
regulated_learning_program_for_gifted_mathematics_underachievers
Stoeger, H., & Ziegler, A. (2008). Evaluation of a classroom based training to improve
self-regulation in time management tasks during homework activities with
fourth graders. Metacognition and Learning, 3(3), 207-230.
doi:10.1007/s11409-008-9027-z
Turner, J. C. (1995). The influence of classroom contexts on young children's
motivation for literacy. Reading Research Quarterly, 410-441.
doi:10.2307/747624
Veenman, M. V. (2011). Alternative assessment of strategy use with self-report
instruments: A discussion. Metacognition and learning, 6(2), 205-211.
doi:10.1007/s11409-011-9080-x
Veenman, M. V., Prins, F. J., & Verheij, J. (2003). Learning styles: Self-reports versus
thinking-aloud measures. British Journal of Educational Psychology, 73(3),
357-372. doi:10.1348/000709903322275885
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
217
Winne, P. H., & Jamieson-Noel, D. (2002). Exploring students’ calibration of self
reports about study tactics and achievement. Contemporary Educational
Psychology, 27(4), 551-572. doi:10.1016/S0361-476X(02)00006-1
Winne P. H. (2011). A cognitive and metacognitive analysis of self-regulated
learning. In B. J. Zimmerman & D. H. Schunk (Eds.), Handbook of Self-
Regulation of Learning and Performance (pp. 15-32). New York: Routledge.
Winne, P. H., & Perry, N. E. (2000). Measuring self-regulated learning. In In M.
Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of Self-Regulation
(pp. 513-566). San Diego: Academic Press.
Wirth, J., & Leutner, D. (2008). Self-regulated learning as a competence: Implications
of theoretical models for assessment methods. Zeitschrift für
Psychologie/Journal of Psychology, 216(2), 102-110. doi:10.1027/0044-
3409.216.2.102
Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: a social cognitive perspective.
In M. Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of Self-
Regulation (pp. 13–40). San Diego: Academic Press. doi:10.1016/b978-
012109890-2/50031-7
Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory
into practice, 41(2), 64-70. doi:10.1207/s15430421tip4102_2
Zimmerman, B. J. (2008). Investigating self-regulation and motivation: Historical
background, methodological developments, and future prospects. American
Educational Research Journal, 45(1), 166-183.
doi:10.3102/0002831207312909
Chapter 7: Third study. How to foster learning by limiting the response speed.
218
Zimmerman, B. J., & Pons, M. M. (1986). Development of a structured interview for
assessing student use of self-regulated learning strategies. American
Educational Research Journal, 23(4), 614-628.
doi:10.3102/00028312023004614
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
221
CHAPTER 8:
Fourth study. Self-regulation of response speed: a
key for learning.
1. Abstract.
The self-directed process of planning, monitoring, and adapting one’s behaviour
to achieve certain goals has been called self-regulation. Several studies have showed
that self-regulation is positively related with academic performance and learning.
Casadevante, Romero, and colleagues (2021) used a computerized test and found
that self-regulation of response speed was related to better performance in a
category learning task. The present study aims at analysing whether this relation
between self-regulation of response speed and learning also exists in an associative
learning task. Therefore, the Treasure Forest, a computerized associative learning
task, was developed ad hoc. A first study was conducted with 86 university students
to assess the relation between response speed and learning. Results showed that
participants who self-regulated their response speed learned more than their mates
who acted faster and did not adapt their speed (t (83) = 8.898, p < .001, η² = .672).
A second study with university students was conducted to analyse the influence on
learning of an external speed regulation. The intervention group was prevented
from clicking more than one click per second (N = 99) while the control group (N =
85) acted without restrictions. The intervention group achieved a higher learning
index than the control group, who acted faster (t (160) = 4.828, p < .001, η² =.117).
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
222
Hence, regulation of response speed was relevant for associative learning. Training
self-regulation of response speed may improve learning and academic performance.
Keywords: self-regulation, learning, response speed, objective test, associative
learning
2. Introduction.
Self-regulation has been defined as the self-directed process of planning,
monitoring, and adapting one’s behaviour to achieve certain goals. It has been
demonstrated to be positively related with academic performance and learning.
Nevertheless, the measurement of this process is still a matter for further
investigation. Results obtained using self-reports are not always related to results
obtained through other measures. Casadevante, Romero, and colleagues (2021)
assessed university students using the Category Learning Test (CLT), a
computerized test that records the test-takers’ behaviour. They found that students
who self-regulated their response speed learned more than their mates did.
Moreover, another study showed that some children aged 6 years old who also self-
regulated their response speed learned more than some university students did
(Casadevante et al., 2019). The present study aims at studying this relation between
self-regulation of response speed and learning in a different learning task, in order
to verify the relevance of speed regulation in diverse learning processes. To
guarantee that the objective measures standards were fulfilled, a new computerized
behavioural test based on associative learning was created ad hoc.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
223
Self-Regulated Learning
In recent decades, many authors analysing students’ academic difficulties
have focused their research on factors related to self-regulation (Heirweg et al.,
2019). Multiple approaches, theoretical models, and definitions about self-
regulation have arisen, but no consensus or single model has been reached (e.g.,
Boekaerts & Corno, 2005; Efklides, 2011; Hadwin et al., 2011; Pintrich, 2004; Winne,
2011, Zimmerman, 2002, Zeidner et al., 2000).
One of the most prominent authors in this field has been Zimmerman (2002),
who defined self-regulation as a self-directed process whereby learners control
their thoughts, emotions, and actions to achieve his or her academic goals. When
students self-regulate, they plan, adjust, and direct their learning process,
monitoring time and adapting effort, concentration, and behaviour (Torrano &
González, 2004).
Several models coincide in pointing out the presence of different phases
within the self-regulatory process. The first phase is usually referred to as
“foresight” and consists of anticipating and planning the optimal future execution.
The second phase could be denominated “performance” and occurs while the task is
being solved. In this phase, the execution is supervised, evaluated, controlled, and
adapted. The third phase involves self-reflection or self-evaluation once the task is
finished (Zimmerman, 2000). Pintrich (2000) pointed out the relevance of self-
supervision during the whole process, given that the student should be aware of
several variables such as the time use, the convenience of adapting the behaviour,
or the need for help. Only when discrepancies between goals and experiences are
detected would it be possible to change tactics and patterns (Winne, 2019). Thus, in
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
224
the performance phase, it will be possible to increase or reduce effort, to persist, to
seek help, etc., that is, to adapt one’s execution to achieve the desired goals. The
effective behaviours for learning depend on the context and the task and may even
change in the course of the same task, so the student should evaluate the need for
change (Aleven et al., 2010; Greene & Azevedo, 2010; Winne, 2010). Van
Merriënboer and de Bruin (2019) also highlighted the importance of monitoring and
controlling, describing self-regulated learning as a cycle in which these two
complementary processes occur continuously.
Self-regulated learning (SLR), the self-regulation of the learning process, is
key for achieving successful performance. In experimental and laboratory designs
there seems to be a relation between SLR and execution in different tasks (Heirweg
et al., 2019; Musso et al., 2019; Sitzmann & Ely, 2011). Moreover, different studies
have proved the relation between the use of SRL and academic achievement at
different educational stages (Britton & Tesser, 1991; Cleary & Chen, 2009;
DiBenedetto & Zimmerman, 2010; Dörrenbächer & Perels, 2016; Duckworth &
Seligman, 2005; Pintrich & De Groot, 1990; Pintrich et al., 1993; von Suchodoletz et
al., 2009; Wolters, 2010; Zimmerman & Martinez-Pons, 1986).
Nevertheless, despite the fact that SRL promotes successful learning,
students do not always use these learning strategies autonomously (Berthold et al.,
2007; Kauffman, 2004). Actually, many students still struggle to regulate their
learning by themselves (Heirweg et al., 2019). This is to be expected at earlier
academic stages, when students are still developing their self-regulation skills.
During the school years, teachers play a fundamental role in regulating students’
learning by setting goals, managing their time while solving tasks, administering
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
225
homework, etc. Then, when students move on to the next grades, teachers gradually
reduce their help and expect students to incorporate these self-regulatory processes
(Ramdass & Zimmerman, 2011). However, even in college, many students lack self-
regulatory strategies (Berthold et al., 2007; Cazan, 2013; Heirweg et al., 2019).
Fortunately, SRL can be fostered through adequate training (Torrano &
González, 2004). The goal of the training is to turn the student into the active agent
of the implementation of learning strategies, rather than being dependent on the
teachers’ support (Onrubia, 1996). Torrano and González (2004) highlighted that
the practice on learning strategies should be guided firstly and afterward be
autonomous, but counting on the teacher’s feedback. Hence, this training entails a
gradual transition from external regulation to self-regulation. Additionally, various
studies have showed that implementing instructional techniques in the classroom
can foster SRL (Dignath et al., 2008; Dignath & Büttner, 2008; Perry et al., 2004;
Kistner et al., 2010; Malmberg et al., 2013; Sonnenberg & Bannert, 2019).
Moreover, several researchers have aimed to promote SLR by using
computerized technologies, given that technologies can offer the opportunity to
stimulate the development of SRL skills (Manganello et al., 2019). These authors
have demonstrated the effectiveness of web-enhanced active learning on helping
students to manage their learning progress. Similarly, Loeffler and colleagues
(2019) used a computerized tool that provided a personalized tutorial and feedback
about their learning strategies to each student on their mobile phones. This
intervention encouraged the use of strategies in the students. Núňez et al. (2011)
employed a Moodle format to encourage the use of learning strategies, and the
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
226
intervention group increased deep processing while reducing the application of
surface learning strategies and improved academic achievement.
These studies have supported the positive influence of self-regulation on
learning and performance; identified deficits in students who do not regulate their
learning; and proved the usefulness of self-regulation training. Nevertheless, further
research is needed on ways to promote self-regulation among students.
Measuring Self-Regulation
The measurement of self-regulation has been addressed from different
approaches, and it is still a matter for further research. Given the predominance of
self-reports in the psychological tradition, numerous self-report-based measures
have been created to assess self-regulation (Cleary et al., 2012; Roth et al., 2016,
Torrano & González, 2004; Winne & Azevedo, 2014). Some of them consist of classic
examples of questionnaires in which the participant informs about the extent to
which he or she tends to self-regulate learning. Some examples are the Components
of Self-Regulated Learning (CSRL; Niemivirta, 1998), the Learning and Study
Strategies Inventory (LASSI; Weinstein et al., 1987), and the Motivated Strategies
for Learning Questionnaire (MSLQ; Pintrich et al., 1991). In addition, some
researchers use protocols known as think aloud, where the student is trained to
express his or her thoughts aloud to get access to mental processes. Then the test
taker attempts to solve a task while verbalizing the triggered cognitive processes
(Greene et al., 2011).
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
227
Nevertheless, self-reports suffer from many deficiencies (Ortner & Proyer,
2015). Measures based on self-report record what the person remembers or
considers that they usually do rather than their actual behaviour (Pajares, 2002;
Santacreu et al., 2006). Several researchers have noted the number of mistakes that
people make when estimating their own performance (Pawlick, 1985; Veenman,
2011). Additionally, some authors have pointed out that there are cognitive
processes that are difficult to access consciously and therefore to be reported
(Núñez et al., 2006). On the other hand, the well-known effect of social desirability
can lead people to try to present themselves in a more favourable light than their
actual actions would indicate (Romero et al., 2019). Finally, the tendency to
acquiescence, that is, the tendency to agree with items regardless of their content,
could also bias the assessment (Edwards, 1957; McDonald, 2008). In the field of self-
regulation, the same problems occur. Winne and Jamieson-Noel (2002) reported
that self-reports are often inconsistent with behavioural measures of self-regulatory
processes. When assessed by self-reports, students tend to overestimate their self-
regulation skills (Boekaerts & Corno, 2005; Cromley & Azevedo, 2006). For these
reasons, numerous authors have expressed doubts and concerns about the
widespread use of self-reports in psychology, and specifically in the assessment of
self-regulation (Crombach et al., 2003; Dinsmore et al., 2008; Veenman et al., 2003;
Winne & Perry, 2000; Winne & Jamieson-Noel, 2002).
As a result, many authors have highlighted the need to approach the
measurement of self-regulatory processes from perspectives other than the self-
report tradition (Torrano & González, 2004; Winne & Perry, 2000). Some
researchers have proposed and tested some self-regulatory measures alternative to
self-reports, supported by advances in technology (Azevedo & Gašević, 2019). Direct
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
228
observation of behaviour, eye tracking, screen recordings, and log-file registration
are measures employed to assess self-regulation (Azevedo & Gašević, 2019; Loeffler
et al., 2019).
These new measures, which are not dependent on the self-report of the test
taker or the evaluator, have multiple advantages. First, these measures record the
student’s behaviour as it actually occurs, rather than evaluating what the student
considers and remembers. In addition, the record allows the observation of
behavioural variations over time (Greene & Azevedo, 2010). In addition, there is no
disturbance or interruption for the individual being assessed, since there is no need
to verbalize or report information while attempting to solve the task as required by
think-aloud protocols (Greene et al., 2011, Jamieson-Noel & Winne, 2003).
Moreover, it is possible to assess the influence of different factors of tasks and
context on self-regulatory behaviours (Torrano & González, 2004).
Casadevante, Romero, et al. (2021) used an example of behavioural objective
task, the Category Learning Test (CLT; Quiroga Estévez et al., 2011) to assess
university students’ self-regulated behaviours. Surprisingly, one-third of the sample
did not learn in a simple category learning task. This group acted too fast and
disorganized to learn, compared to their peers who acted slowly and thoroughly.
However, by adding four extra trials, some students in the low-learning group
started to self-regulate, slowing down and increasing their organization index. This
behavioural change was associated with a significant increase in their learning.
Therefore, the study showed the relevance of response speed and its regulation for
learning. Subsequently, Casadevante, Ortner, and colleagues (2021) studied the
effect of an intervention to externally regulate response speed. They compared the
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
229
performance in the CLT of two groups: the intervention and the control group. The
first group attempted to solve the task with a response speed limit managed by
disabling the mouse. The speed limitation had significant effects: the intervention
group achieved a significantly higher index than the control group. Nevertheless, it
should be noted that in the control group there were several students who self-
regulated their speed and achieved a high learning index. The authors concluded
that external regulation could help students who do not self-regulate to learn. The
use of this objective task made it possible to record the temporal variations in the
learners’ execution and therefore to analyse the relation between self-regulation
and learning.
The Aim of the Present Work
The goal of the present study was to check whether the relation between self-
regulation of speed and learning is also present in a task that implies a different
learning process than category learning. Therefore, the studies of Casadevante,
Romero, et al. (2021) and Casadevante, Ortner, et al. (2021) were replicated
employing a different learning task. A simple associative learning task called the
Treasure Forest, which is described in the method section, was created ad hoc.
Hence, the relevance of response speed could be demonstrated not only for category
learning but also for simpler learnings.
Using this task, in a first study a sample of university students was assessed
to check whether response speed and its self-regulation were associated to
performance in the task. Our first hypothesis was that students who learned would
act slower than students who did not learn. On the other hand, we expected that
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
230
some students who had not learned during the first half of the task would start to
self-regulate in the last trials, and consequently to increase their learning.
Additionally, we conducted a second study to implement an external
regulation of speed, as Casadevante, Ortner, et al. (2021) did, and to analyse its
effects on associative learning. The sample was divided into an intervention and
control group. For the intervention group, the mouse was deactivated for 1 second
after each click to prevent the participant from acting too fast. Our hypothesis stated
that the intervention group would inevitably act slower than the control group, and
therefore, on average, their learning index would be higher than for the control
group. Moreover, we expected that the control group would have a greater number
of participants who did not learn than in the intervention group.
Through these two studies, we analysed whether the relationship between
regulation—both self-regulation and external regulation—of response speed and
learning exists in an associative learning task. If so, the present study will reinforce
the previous literature, revealing the relevance of response speed regulation for
learning.
3. STUDY 1
3.1. Method
Participants
Eighty-six undergraduates enrolled in a psychology degree program in a
public university in Spain volunteered for course credit to complete an assessment
procedure. Of the participants, 38 were in the first year (44.19%), 33 were in the
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
231
second year (38.37%), 14 were in the third year (16.28%), and one was in the last
year (1.1%). They were aged between 18 and 27, and the average age of the
participants was 19.81 years (SD = 1.47). Participants included 74 women and 12
men.
Materials
The participants completed the Treasure Forest, a new computerized task
created for this research. The Treasure Forest is an associative learning task, in
which participants are required to search for and click on target trees for gaining
coins. With this aim, the test taker should explore to identify, learn, and remember
which type of tree is associated with the coins.
This task consisted of 12 trials, each one lasting 10 seconds. Although each
participant completed the 12 trials, the last four trials were considered as extra
trials to make it similar to the CLT (Casadevante, Romero, et al., 2021). Each trial
consisted of a 16 by 16 matrix (256 squares), on which 70 different figures
representing six different types of trees were displayed simultaneously. The
distribution of the figures over the screen was different in every trial. When the
participant clicked on a target tree, that tree disappeared and the screen
immediately showed a coin “under” the tree. If a nontarget tree was selected, the
tree disappeared but no coin appeared. This matrix contained 20 target tokens
featuring two different trees and 50 nontarget tokens featuring four other types of
trees. All the figures were the same size and colour. Task instructions informed test
takers that the aim was to identify and click on the figures associated with the coins
to get the highest prize.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
232
Figure 1 depicts a Treasure Forest item illustrating the screen displaying
some coins earned after clicking on the target tokens. Some nontarget tokens have
disappeared after having been selected. The timer was present during the execution
of every item, on the right side of the screen.
Figure 1
Example of a Treasure Forest Item in Which Three Target Tokens Have Been Selected
The test registers the click type i.e. which figure was clicked on and the time
(milliseconds) when the click occurred.
Variables
The following variables were obtained for each trial:
• Hits: H, the number of target tokens clicked on.
• Nonoptimal responses: NOR, the number of clicks on nontarget tokens.
• Learning Index: LI, the ratio of hits to the total number of clicks.
• Response speed: the number of clicks per second.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
233
Procedure
Student volunteers who wanted to participate in the study earned course
credit, but they could achieve this credit in other ways. Depending on the day and
hour that they chose to participate, they were assigned to the control or intervention
group. Nevertheless, they did not know about the existence of different groups. At
the start of the study, the participants were just briefly informed about the study,
avoiding biasing the results. They were told that the procedure aimed at assessing
different competences. They signed an informed consent document to participate in
the investigation. After the assessment, they were fully informed about the study.
Participants completed the task in an information technology room being
supervised by two psychologists. Before starting the task, they read the instructions
on their computers.
Once the data were recorded, each participants’ scores were calculated for
each trial. Statistical analysis were performed using the SPSS Statistics 25.0 package.
Power analysis
A power analysis was conducted with G*Power 3.1.9.4 (Faul et al., 2009)
based on the results of Casadevante, Romero, et al. (2021), since it is the one study
analysing the influence of speed response on learning through a computerized
behavioural task. The analysis indicated that, given a desired power of 0.95 and an
alpha level of 0.05, a minimum sample size of 26 participants was sufficient to detect
a difference. Thus, the study is sufficiently powered.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
234
3.2. Results
Firstly, we checked that the new task, the Treasure Forest, fulfilled the
psychometric properties standards. The first step was to explore the variability of
the outcomes. We calculated the mean of the main index, the LI, in the first eight
trials. Data of the four extra trials were not considered in these analyses. The test
produced a huge range of values, from 0.19 to 0.97, with 0 the minimum possible
and 1 the maximum. Therefore, it seems that the test was able to discriminate
different values in the assessed variable. The distribution of the variable was
bimodal. There was a great number of participants achieving scores from 0.6 to 1,
that is, a high LI. Nevertheless, another group of participants had scores between 0.1
and 0.35, equal to the proportion of hits expected by chance. The variable shows a
significant deviation from normality (Kolmogorov–Smirnov normality test; p <
.001).
The values of Cronbach’s alpha coefficient for the first eight trials were
calculated to verify the internal consistency of responses in the task. The Cronbach’s
alpha for LI was .957, indicating high internal consistency.
Once the test properties were tested, we studied the participants’
performance. First, we analysed whether the whole sample learned across the eight
trials, so the average LI for each trial was calculated. The LI increased from 0.49 to
0.76; hence, the sample as a whole learned during the task (Figure 2). Nevertheless,
the standard deviations were high in the eight trials (SD = .24, .29, .29, .29, .29, .29,
.28, and .28, respectively).
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
235
Figure 2
Average LI Scores in the First Eight Trials
0 1 2 3 4 5 6 7 80.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Lear
ning
inde
x
Trials Whole sample (N=86)
Therefore, we carried out three cluster analyses of profiles (SPSS K-Means
procedure) to identify whether there were two, three, or four differentiated groups
with distinct modes of learning. The analysis was based on the LI of the eight first
trials. There were two criteria used to choose the number of conglomerates: (a)
based on the dendrogram obtained by the hierarchical cluster analysis, each
conglomerate should be homogeneous, but at the same time the optimal solution
should include the least number of groups; and (b) the clusters, i.e. the learning
profiles in this case, should be theoretically sound. In this case, the optimal solution
was to divide the sample into two groups. Figure 3 shows the resulting learning
curves along the trials of both groups. The first group was formed by 64 participants
who learned during the task (high learning group, HLG). Their LI increased from
0.56 to 0.9 across the trials, obtaining an average LI of 0.82. On the other hand, 22
university students did not learn during the task, maintaining their LI below 0.36 in
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
236
all the trials and obtaining an average LI of 0.31 (low learning group, LLG). The
independent samples T-test showed significant differences in the average LI of the
first eight trials between the groups (t (83) = - 20.185, p <.001, η² = .831).
Our first hypothesis was that those participants who learned would respond
more slowly than the ones who did not learn. Indeed, results showed significant
differences in the average speed index between the group (t (83) = 8.898, p <.001,
η² = .672). The HLG’s average speed during the first eight trials was 1.27 clicks per
second, whereas that for the LLG was 2.29 clicks per second.
Figure 3
Average Learning Index scores in the first eight trials for each learning group.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 90.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
Lear
ning
Inde
x
Trials Low Learning Group (N=22) High Learing Group (N=64)
In addition, we expected that during the four extra trials some students in the
LLG would start to self-regulate, decreasing their speed and hence increasing their
LI. To examine this question, we carried out a second cluster procedure, including
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
237
only LLG participants. The analysis was based on the speed index of the four extra
trials, and the criteria were the same as for the previous cluster analysis. We found
two differentiated groups: the first one consisted of 12 students who decreased their
speed by the second half of the task. On the other hand, 10 students maintained a
high speed index during the 12 trials. For the first group, the paired samples T-test
showed significant differences between the speed index in the first eight trials and
the speed index in the four extra trials (t (11) = 2.325, p < .05, d = .721). By contrast,
the second group did not show significant differences between these speed indexes.
These data indicated that 12 students of the LLG adapted their response speed by
the second half of the task whereas 10 students kept acting at the same speed. To
check whether this speed change resulted in an increase in the LI, we carried out a
paired samples T-test, comparing the LI of the first eight trials to the LI of the four
extra trials for the group of participants who adapted their speed. The results
showed a significant enhancement of their LI, increasing from 0.33 in the first eight
trials to 0.55 in the last extra trial (t (11) = -3.057, p <.05, d = 1.571). In contrast, the
LI of the other group remained constant during the four extra trials.
Figure 4 shows how these 12 participants decreased their speed index and at
the same time increased their LI.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
238
Figure 4
Standardized Average Learning Index and Speed Index scores during the 12 trials of
those participants in the LLG that adapted their speed (N=12).
0 2 4 6 8 10 12
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
Stan
dariz
ed S
core
s
Trials Learning index Speed index
4. STUDY 2
4.1. Method
Participants
Our participants were 184 undergraduates enrolled in a psychology degree
program in a public university in Spain, who volunteered for course credit to
complete an assessment procedure. Of these, 87 (47.3%) were first-year students,
62 (33.7%) were second-year students, 30 (16.3%) were third-year students, and
five (2.7%) were last-year students. They were between 18 and 30 years of age, and,
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
239
on average, the participants’ age was 20.17 years (SD = 2.04). By sex, 151
participants were women and 33 were men.
Materials
The students completed a long version of the Treasure Forest. The task was
the same as described in the first study, except for the duration of the trials, which
was longer in this study: each trial lasted 16 seconds.
Variables
The variables calculated were the same as in the first study.
Design
Test takers were randomly assigned either to the intervention or to the
control group. Due to some initial dropouts, the distribution of the groups was 99
participants in the intervention group and 85 in the control group.
In the intervention group, a speed limit was introduced to force participants’
response speed to be similar to the HLG’s speed in the first study. Hence, we
compared the performance of two groups in the task: the intervention group was
presented a version of the Treasure Forest with a speed limitation, whereas the
control group was presented the task without any speed limitation, which enabled
participants to respond as fast as they wanted. Considering the results of the first
study, the speed limitation applied consisted of a maximum of one click per second.
The speed limitation was applied by deactivating the mouse for 1 second after each
click: the mouse pointer disappeared during that time.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
240
We extended the original trial duration to 16 seconds so that participants
were given enough time to explore the tokens and learn despite the speed limitation
in the intervention condition. Therefore, in this study, the trials lasted 16 seconds in
both conditions.
Procedure
As in Study 1, before the start of the study, student volunteers were briefly
informed that the procedure aimed at assessing different competences. Again, all of
them participated for course credit, but they could achieve this credit in other ways.
They signed an informed consent document. After the assessment, they were fully
informed about the study.
Participants completed the task in an information technology room being
supervised by two psychologists. Before starting the task, the instructions were
presented on their computers.
Once the data were recorded, each participants’ scores were calculated for
each trial. Again, statistical analyses were performed using the SPSS Statistics 25.0
package.
Power analysis
A power analysis was conducted with G*Power 3.1.9.4 (Faul et al., 2009),
based on the results of Casadevante, Romero, et al. (2021), since it is the one study
analysing the influence of speed response on learning through a computerized
behavioural task. The analysis indicated that, given a desired power of 0.95 and an
alpha level of 0.05, a minimum sample size of 28 participants was sufficient to
detect a difference. Thus, the study was powered sufficiently.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
241
4.2. Results.
First, the effectiveness of the intervention on limiting the speed was checked.
The average speed during the first eight trials was calculated for the intervention
and control group. The control group average speed was 1.6 clicks per second (SD =
.68). On the other hand, the intervention group average speed was 0.58 clicks per
second (SD = .06), one click per second less than the control group. The independent
samples T-test revealed that the difference was significant (t (85) = 13.70, p < .001,
η² =.546). Therefore, the speed limitation provoked the desired effect.
Afterwards, we analysed whether this speed limitation promoted learning in
the intervention group compared to the control group. With this aim, the average LI
during the eight trials was calculated for each group. The control group achieved, on
average, a LI of 0.64 (SD = .24) during the task. In contrast, the intervention group
achieved a LI of 0.79 (SD = .19). The difference was significant (t (160) = 4.828, p <
.001, η² =.117). Hence, the intervention group learned more than the control group,
and the intervention was effective.
Nevertheless, the standard deviation of the learning and speed indexes were
high, especially in the control group. We carried out a cluster analysis (K-means
SPSS procedure) to check whether there were people who learned and people who
did not learn within each condition. The analysis was based on the LI achieved in the
first eight trials, with the purpose of analysing the presence of different learning
patterns. The clearest cluster solution was to divide the whole sample into two
learning groups. We found that 48 participants did not learn during the task,
obtaining on average LI of 0.38 (SD = .13) during the task. On the other hand, 136
participants achieved a LI of 0.84 (SD = .08), showing evidence of learning. We
verified the condition to which these participants belonged. We found that in the
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
242
control group, there were 53 participants (62%) who learned and 32 (38%) who
did not learn. Conversely, in the intervention group there were 83 (84%)
participants who learned and 16 (16%) who did not. As expected, the chi-squared
test revealed that there were significant differences in distribution among the
conditions, showing that the two variables “condition” and “learning group” were
related (χ² (1, N = 184) = 10.95, p < .001). In the experimental group, there was a
higher proportion of people who achieved a high LI than in the control group.
Therefore, the intervention provoked the expected consequence.
5. Discussion
The aim of the present study was to investigate whether the regulation of
speed of response promotes learning in an associative learning task. Several authors
have highlighted the importance of self-regulation for learning and academic
success. Since self-regulation is the ability to control and manage responses to
achieve goals, concerning speed of response, a self-regulatory skill would be the
ability to monitor whether the speed of response is adequate to succeed while
solving a task and, otherwise, to adapt the speed to achieve the demands of the task.
Casadevante and colleagues (2019) used a computerized learning test and found
that several primary school students and university students did not self-regulate
their response speed and did not learn. By comparison, other students adapted their
response speed during the task and succeeded in learning. In addition, Casadevante,
Ortner et al. (2021) demonstrated that, in being forced to act slowly, some students
learned more than their peers by acting without restrictions. Hence, an external
regulation of response speed also promoted learning.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
243
In the present research, we created a new computerized test based on simple
associative learning to check whether this phenomenon is still present in a different
learning task, which would reinforce the previous findings. In the first study, we
tested the task, finding it to fulfil the psychometric standards. Afterwards, we found
that in our sample formed by university students, there was also a high percentage
of participants (25%) who did not learn during the task. This fact, despite being
expected, is surprising, given that these students only had to learn which two types
of tree were associated with the prize. As the previous literature has reported, we
found that this group of students was acting too fast to learn. On the other hand,
75% of students acted slowly and succeeded at learning in the task. In addition,
some of the students in the first group started to self-regulate their response speed
by the second half of the task, improving their learning. Therefore, as expected, self-
regulating the response speed seems to be crucial for learning.
In the second study we aimed at investigating whether an external regulation
of the response speed could enhance learning, as previously shown by Casadevante,
Ortner et al. (2021) in a category learning task. Therefore, we applied a speed
limitation by deactivating the mouse for 1 second after each click for the
intervention group, whereas the control group solved the task without any speed
restriction. This intervention had the desired effect: the intervention group, as a
whole, obtained a higher LI than the control group. Moreover, the proportion of test
takers who achieved to learn was higher in the intervention group.
In summary, this investigation showed that despite the use of an associative
learning task, a relation between learning and regulation of response speed existed.
Acting slowly was associated with learning. Furthermore, self-regulating the
response speed, that is, monitoring and adjusting it if necessary, led to greater
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
244
learning. Additionally, when the response speed was regulated externally, most
students succeeded at learning. It should be noted that, as Casadevante, Ortner et al.
(2021) affirmed, this external regulation is not essential for every student: there
were several students in the control group who were able to act adequately by
themselves and therefore to learn. These findings are in line with the previous
literature, as several authors have proved that SLR is highly related to successful
performance (Britton & Tesser, 1991; Cleary & Chen, 2009; DiBenedetto &
Zimmerman, 2010; Dörrenbächer & Perels, 2016; Duckworth & Seligman, 2005;
Pintrich & De Groot, 1990; Pintrich et al., 1993; von Suchodoletz et al., 2009;
Wolters, 2010; Zimmerman & Martinez-Pons, 1986). Moreover, several studies have
indicated that not all students self-regulate their learning even at university stages
(Berthold et al., 2007; Cazan, 2013; Heirweg et al., 2019), as we found in our sample.
It seems that a small proportion of students does not acquire this skill in spite of
being adults. However, as Torrano and González (2004) affirmed, SRL can be
promoted by adequate training. We consider that training is preferable to trying to
adapt the environment for these students or making them dependent on teachers’
support, for example, limiting their time or speed while solving an academic task.
Therefore, our findings could be taken into account in the line of promoting self-
regulation of response speed. It would be interesting in future studies to implement
a training for self-regulation of response speed to check whether participants start
to self-regulate their response speed and therefore to learn.
It should be noted that the use of an objective task enabled the measurement
of the students’ actual behaviour when facing a learning task without interfering
with their cognitive process. Each participants’ mouse click was recorded, and
therefore it was possible to calculate temporal variations of response speed and of
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
245
the proportion of hits and the relation between these variables. This task avoided
several biases that self-reports suffer from. In this case, the actual behaviour is
recorded and assessed, and hence there is no subjectivity as in self-reported
answers. The test taker does not need to reflect or remember how he or she usually
behaves, so there is no chance of committing errors of estimation, which have been
pointed out by some researchers (Pajares, 2002; Pawlick, 1985; Santacreu et al.,
2006; Veenman, 2011) as a possible flaw of self-reports. Additionally, as the test
taker does not know the specific variable that the test measures, the effect of social
desirability is avoided, in comparison to self-reports (Romero et al., 2019). In the
same way, the tendency to acquiesce is prevented. Furthermore, the problem of
interrupting to ask the person to report information while solving the task that
occurs in think-aloud protocols (Greene et al., 2011; Jamieson-Noel & Winne, 2003)
is solved. Moreover, we were able to check the influence of a task factor as the speed
limitation, as Torrano and González (2004) formulated. In conclusion, the use of an
objective test had several advantages, yet it also presented some shortcomings. As
Bannert and Mengelkamp (2008) pointed out, inferring cognitive processes from
simple mouse clicks could be problematic. Nevertheless, it may be noted that acting
quickly is related with a low rate of hits and that adjustments in the speed redound
to produce increased learning. In any case, we underline the relevance of using
different measures instead of relying exclusively on self-reports.
We conclude that response speed and its regulation are decisive for learning
and that the use of objective and computerized tests to assess self-regulation
processes may provide useful information.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
246
6. References
Aleven, V., Roll, I., McLaren, B. M., & Koedinger, K. R. (2010). Automated,
unobtrusive, action-by-action assessment of self-regulation during learning
with an intelligent tutoring system. Educational Psychologist, 45(4), 224-
233. https://doi.org/10.1080/00461520.2010.517740
Azevedo, R. & Gašević, D. (2019). Analyzing multimodal multichannel data about
self-regulated learning with advanced learning technologies: Issues and
challenges. Computers in Human Behavior, 96, 207-210.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.03.025
Bannert, M., & Mengelkamp, C. (2008). Assessment of metacognitive skills by
means of instruction to think aloud and reflect when prompted. Does the
verbalisation method affect learning?. Metacognition and Learning, 3(1), 39-
58. https://doi.org/10.1007%2Fs10212-012-0149-y
Berthold, K., Nückles, M., & Renkl, A. (2007). Do learning protocols support
learning strategies and outcomes? The role of cognitive and metacognitive
prompts. Learning and Instruction, 17(5), 564-577.
http://dx.doi.org/10.1016/j.learninstruc.2007.09.007
Boekaerts, M. & Corno, L. (2005) Self-regulation in the classroom: A perspective on
assessment and intervention. Applied Psychology: An International Review,
54, 199-231. https://doi.org/10.1111/j.1464-0597.2005.00205.x
Britton, B. K., & Tesser, A. (1991). Effects of time-management practices on college
grades. Journal of Educational Psychology, 83(3), 405-410.
https://doi.org/10.1037/0022-0663.83.3.405
Casadevante, C., Romero, M., Fernández-Marcos, T., Hernández, J.M., & Santacreu, J.
(2021). Why do not some university students learn in a category learning
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
247
task? The role of response speed and organization. Manuscript submitted for
publication.
Casadevante, C., Ortner, T., Romero, M. Hernández, J.M., & Santacreu, J. (2021).
How to foster learning by limiting the response speed. Current
Psychology. https://doi.org/10.1007/s12144-021-01784-7
Cattell, R. B., & Kline, P. E. (1977). The scientific analysis of personality and
motivation. San Diego: Academic Press.
Cazan, A. M. (2013). Teaching self regulated learning strategies for psychology
students. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 78, 743-747.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.04.387
Cleary, T. J., Callan, G. L., & Zimmerman, B. J. (2012). Assessing self-regulation as a
cyclical, context-specific phenomenon: Overview and analysis of SRL
microanalytic protocols. Education Research International, 1–19.
https://doi.org/10.1155/2012/428639
Cleary, T. J., & Chen, P. P. (2009). Self-regulation, motivation, and math
achievement in middle school: Variations across grade level and math
context. Journal of school psychology, 47(5), 291-314.
https://doi.org/10.1016/j.jsp.2009.04.002
Crombach, M. J., Boekaerts, M., & Voeten, M. J. (2003). Online measurement of
appraisals of students faced with curricular tasks. Educational and
psychological measurement, 63(1), 96-111.
https://doi.org/10.1177/0013164402239319
Cromley, J. G., & Azevedo, R. (2006). Self-report of reading comprehension
strategies: What are we measuring?. Metacognition and Learning, 1(3), 229-
247. https://doi.org/10.1007%2Fs11409-006-9002-5
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
248
DiBenedetto, M. K., & Zimmerman, B. J. (2010). Differences in self-regulatory
processes among students studying science: A microanalytic
investigation. The International Journal of Educational and Psychological
Assessment, 5(1), 2-24. Retrieved from
https://www.researchgate.net/publication/284604049_Differences_in_self
-
regulatory_processes_among_students_studying_science_A_microanalytic_in
vestigation
Dignath, C., & Büttner, G. (2008). Components of fostering self-regulated learning
among students. A meta-analysis on intervention studies at primary and
secondary school level. Metacognition and learning, 3(3), 231-264.
http://dx.doi.org/10.1007/s11409-008-9029-x
Dignath, C., Buettner, G., & Langfeldt, H. P. (2008). How can primary school
students learn self-regulated learning strategies most effectively?: A meta-
analysis on self-regulation training programmes. Educational Research
Review, 3(2), 101-129. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2008.02.003
Dinsmore, D. L., Alexander, P. A., & Loughlin, S. M. (2008). Focusing the conceptual
lens on metacognition, self-regulation, and self-regulated
learning. Educational psychology review, 20(4), 391-409.
https://doi.org/10.1007/s10648-008-9083-6
Dörrenbächer, L., & Perels, F. (2016). Self-regulated learning profiles in college
students: Their relationship to achievement, personality, and the
effectiveness of an intervention to foster self-regulated learning. Learning
and Individual Differences, 51, 229-241.
https://doi.org/10.1016/j.lindif.2016.09.015
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
249
Duckworth, A. L., & Seligman, M. E. (2005). Self-discipline outdoes IQ in predicting
academic performance of adolescents. Psychological science, 16(12), 939-
944. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2005.01641.x
Edwards, A. L. (1957). The social desirability variable in personality assessment and
research. Ft Worth, TX, US: Dryden Press.
Efklides, A. (2011). Interactions of metacognition with motivation and affect in
self-regulated learning: The MASRL model. Educational psychologist, 46(1),
6-25. https://doi.org/10.1080/00461520.2011.538645
Greene, J. A., & Azevedo, R. (2010). The measurement of learners’ self-regulated
cognitive and metacognitive processes while using computer-based
learning environments. Educational psychologist, 45(4), 203-209.
https://doi.org/10.1080/00461520.2010.515935
Greene, J. A., Costa, L. J., & Dellinger, K. (2011). Analysis of self-regulated learning
processing using statistical models for count data. Metacognition and
Learning, 6(3), 275-301. https://doi.org/10.1007/s11409-011-9078-4
Greene, J. A., Robertson, J., & Costa, L. J. C. (2011). Assessing self-regulated learning
using think-aloud methods. In B. J. Zimmerman & D. H. Schunk
(Eds.), Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance (pp. 313-
328). New York: Routledge.
Hadwin A. F., Järvelä S., Miller M. (2011). Self-regulated, co-regulated, and socially
shared regulation of learning. In B. J. Zimmerman & D. H. Schunk
(Eds.), Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance (pp. 65-
84). New York: Routledge.
Heirweg, S., De Smul, M., Devos, G., & Van Keer, H. (2019). Profiling upper primary
school students' self-regulated learning through self-report questionnaires
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
250
and think-aloud protocol analysis. Learning and Individual Differences, 70,
155-168. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2019.02.001
Jamieson-Noel, D., & Winne, P. H. (2003). Comparing Self-Reports to Traces of
Studying Behavior as Representations of Students' Studying and
Achievement. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie/German Journal of
Educational Psychology, 17, 159-171. https://doi.org/10.1024//1010-
0652.17.34.159
Kauffman, D. F. (2004). Self-regulated learning in web-based environments:
Instructional tools designed to facilitate cognitive strategy use,
metacognitive processing, and motivational beliefs. Journal of Educational
Computing Research, 30(1-2), 139-161. https://doi.org/10.2190/AX2D-
Y9VM-V7PX-0TAD
Kistner, S., Rakoczy, K., Otto, B., Dignath -van Ewijk, C., Buettner, G., & Klieme, E.
(2010). Promotion of self-regulated learning in classrooms: investigating
frequency, quality, and consequences for student
performance. Metacognition and Learning, 5(2), 157-
171. https://doi.org/(...)07/s11409-010-9055-3
Loeffler, S. N., Bohner, A., Stumpp, J., Limberger, M. F., & Gidion, G. (2019).
Investigating and fostering self-regulated learning in higher education using
interactive ambulatory assessment. Learning and Individual Differences, 71,
43-57. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2019.03.006
Manganello, F., Falsetti, C., & Leo, T. (2019). Self-Regulated Learning for Web-
Enhanced Control Engineering Education. Journal of Educational Technology
& Society, 22(1), 44-58. Retrieved from
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
251
https://drive.google.com/file/d/1Gu9QZaO700lcFb9f1k1nqOQMHGSQFjzc
/view
Malmberg, J., Järvenoja, H., & Järvelä, S. (2013). Patterns in elementary school
students′ strategic actions in varying learning situations. Instructional
Science, 41(5), 933-954. http://dx.doi.org/10.1007/s11251-012-9262-1
McDonald, J. D. (2008). Measuring personality constructs: The advantages and
disadvantages of self-reports, informant reports and behavioural
assessments. Enquire, 1(1), 1-19. Retrieved from
https://www.nottingham.ac.uk/sociology/documents/enquire/volume-1-
issue-1-dodorico-mcdonald.pdf
Musso, M. F., Boekaerts, M., Segers, M., & Cascallar, E. C. (2019). Individual
differences in basic cognitive processes and self-regulated learning: Their
interaction effects on math performance. Learning and Individual
Differences, 71, 58-70. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2019.03.003
Niemivirta, M. (1998). Individual differences in motivational and cognitive factors
affecting self-regulated learning: A pattern-oriented approach. In P.
Nenniger, R.S. Jager & M. Wosnitza (Eds.), Advances in motivation (pp. 23-
42). Landau: Verlag Empirische Pädagogik.
Núňez, J.C., Cerezo, R., Bernardo, A., Rosário, P., Valle, A. Fernández, E. Suárez, N.
(2011). Implementation of training programs in self-regulated learning
strategies in moodle format: Results of a experience in higher education.
Psicothema, 23 (2), 274-281.
Onrubia, J. (1996). Mediación y construcción de significados en la interacción
profesor/alumnos y en la interacción entre alumnos [Mediation and
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
252
construction of meanings in the teacher/student interaction and interaction
among students]. In A. Barca, J.A. González Pienda, R. González Cabanach &
J. Escoriza (Eds.), Psicología de la instrucción: componentes contextuales y
relacionales del aprendizaje escolar (Vol. 3, pp. 21-43). Barcelona: EUB.
Ortner, T. M., & Proyer, R. T. (2018). Behavioral and performance measures of
personality. Encyclopedia of Personality and Individual Differences, 1-6.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-28099-8_1281-1
Pajares, F. (2002). Gender and perceived self-efficacy in self-regulated
learning. Theory into practice, 41(2), 116-125.
https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_8
Pawlik, K. (1985). Cross-situational consistency behavior: models, theories, and in-
field tests of the consistency issue. In E. E. Roskam (Ed.). Measurement amd
personality assessment. (pp. 307-314). Amsterdam: North Holland.
Perry, N., Phillips, L., & Dowler, J. (2004). Examining features of tasks and their
potential to promote self-regulated learning. Teachers College Record,
106(9), 1854-1878. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9620.2004.00408.x
Pintrich, P. R., & De Groot, E. V. (1990). Motivational and self-regulated learning
components of classroom academic performance. Journal of Educational
Psychology, 82(1), 33. http://dx.doi.org/10.1037/0022-0663.82.1.33
Pintrich, P.R., Smith, D., García, T. & McKeachie, W. J. (1991). A manual for the use of
the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). Ann Arbor:
University of Michigan, School of Education.
Pintrich, P. R., Smith, D. A., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1993). Reliability and
predictive validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
253
(MSLQ). Educational and psychological measurement, 53(3), 801-813.
http://dx.doi.org/10.1177/0013164493053003024
Pintrich, P. R. (2000). The role of goal orientation in self-regulated learning. In M.
Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of Self-Regulation
(pp. 452–502). San Diego, CA: Academic Press.
Pintrich, P. R. (2004). A conceptual framework for assessing motivation and self-
regulated learning in college students. Educational Psychology
Review, 16(4), 385-407. https://doi.org/10.1007/s10648-004-0006-x
Quiroga Estévez, M. A., Santacreu Mas, J., Montoro, A., Martínez-Molina, A., & Chun
Shih, P. C. (2011). Evaluación informatizada de la atención para niños de 7 a
11 Años: El DiViSA-UAM y el TACI-UAM [Computerized assessment of
attention for children from 7 to 11 years old: DiViSA-UAM and TACI-UAM].
Clínica y Salud, 22(1), 3–20. http://doi.org/10.5093/cl2011v22n1a1
Ramdass, D., & Zimmerman, B. J. (2011). Developing self-regulation skills: The
important role of homework. Journal of Advanced Academics, 22(2), 194-
218. http://doi.org/10.1177/1932202X1102200202
Romero, M., Hernández, J. M., Juola, J. F., Casadevante, C., & Santacreu, J. (2019).
Goal Orientation Test: An Objective Behavioral Test. Psychological reports,
123(4), 1425-1451. http://doi.org/10.1177/0033294119845847
Roth, A., Ogrin, S., & Schmitz, B. (2016). Assessing self-regulated learning in higher
education: A systematic literature review of self-report
instruments. Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 28(3),
225-250. http://dx.doi.org/10.1007/s11092-015-9229-2
Rubio, V. J., Hernández, J. M., Revuelta, J., & Santacreu, J. (2011). Are we more
consistent when talking about ourselves than when behaving? Consistency
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
254
differences through a questionnaire and an objective task. The Spanish
Journal of Psychology, 14(1), 207-217.
https://doi.org/10.5209/rev_SJOP.2011.v14.n1.18
Santacreu, J., Rubio, V. J., & Hernández, J. M. (2006). The objective assessment of
personality: Cattells's T-data revisited and more. Psychology Science, 48(1),
53. Retrieved from
https://www.academia.edu/9258844/The_objective_assessment_of_person
ality_Cattellss_T-data_revisited_and_more1
Sitzmann, T., & Ely, K. (2011). A meta-analysis of self-regulated learning in work-
related training and educational attainment: what we know and where we
need to go. Psychological Bulletin, 137(3), 421-442.
http://dx.doi.org/10.1037/a0022777
Skinner, N.S.F. & Howarth, E. (1975). Cross-media independence of questionnaire
and objective test personality factors. Multivariate Behavioral Research, 8,
23-40. https://doi.org/10.1207/s15327906mbr0801_2
Sonnenberg, C., & Bannert, M. (2019). Using Process Mining to examine the
sustainability of instructional support: How stable are the effects of
metacognitive prompting on self-regulatory behavior?. Computers in Human
Behavior, 96, 259-272. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.06.003
Torrano Montalvo, F., & González Torres, M. (2004). Self-regulated learning:
Current and future directions. Electronic Journal of Research in Educational
Psychology, 2(1), 1-34. Retrieved from http://www.investigacion-
psicopedagogica.org/revista/new/english/ContadorArticulo.php?27
Van Merriënboer, J. J., & de Bruin, A. B. (2019). Cue-based facilitation of self-
regulated learning: A discussion of multidisciplinary innovations and
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
255
technologies. Computers in Human Behavior, 100, 384-391.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.07.021
Veenman, M. V. (2011). Alternative assessment of strategy use with self-report
instruments: A discussion. Metacognition and Learning, 6(2), 205-211.
http://dx.doi.org/10.1007/s11409-011-9080-x
Veenman, M. V., Prins, F. J., & Verheij, J. (2003). Learning styles: Self-reports versus
thinking-aloud measures. British Journal of Educational Psychology, 73(3),
357-372. https://doi.org/10.1348/000709903322275885
Von Suchodoletz, A., Trommsdorff, G., Heikamp, T., Wieber, F., & Gollwitzer, P. M.
(2009). Transition to school: The role of kindergarten children's behavior
regulation. Learning and Individual Differences, 19(4), 561-566.
https://doi.org/10.1016/j.lindif.2009.07.006
Winne, P. H. (2010). Improving measurements of self-regulated learning.
Educational psychologist, 45(4), 267-276.
https://doi.org/10.1080/00461520.2010.517150
Winne P. H. (2011). A cognitive and metacognitive analysis of self-regulated
learning. In B. J. Zimmerman & D. H. Schunk (Eds.), Handbook of Self-
Regulation of Learning and Performance (pp. 15-32). New York: Routledge.
Winne, P. H. (2019). Paradigmatic dimensions of instrumentation and analytic
methods in research on self-regulated learning. Computers in Human
Behavior, 96, 285-289. https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.03.026
Winne, P., & Azevedo, R. (2014). Metacognition. In R. Sawyer (Ed.), The Cambridge
Handbook of the Learning Sciences (pp. 63-87). Cambridge: Cambridge
University Press.
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
256
Winne, P. H., & Jamieson-Noel, D. (2002). Exploring students’ calibration of self
reports about study tactics and achievement. Contemporary Educational
Psychology, 27(4), 551-572. https://doi.org/10.1016/S0361-
476X(02)00006-1
Winne, P. H., & Perry, N. E. (2000). Measuring self-regulated learning. M. Boekaerts,
P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of Self-Regulation (pp. 531-
566). San Diego: Academic Press.
Wolters, C. A. (2010). Self-regulated learning and the 21st century
competencies. Universidad de Houston: Department of Educational
Psychology. Retrieved from:
http://www.hewlett.org/uploads/Self_Regulated_Learning__21st_Century_
Competencies.pdf.
Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: a social cognitive perspective.
In M. Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of Self-
Regulation (pp. 13–40). San Diego: Academic Press.
Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory
into practice, 41(2), 64-70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2
Zimmerman, B. J., & Pons, M. M. (1986). Development of a structured interview for
assessing student use of self-regulated learning strategies. American
Educational Research Journal, 23(4), 614-628.
https://doi.org/10.3102/00028312023004614
Zimmerman, B. J., & Martinez-Pons, M. (1990). Student differences in self-regulated
learning: Relating grade, sex, and giftedness to self-efficacy and strategy
Chapter 8: Fourth study. Self-regulation of response speed: a key for learning.
257
use. Journal of Educational Psychology, 82(1), 51.
https://doi.org/10.1037/0022-0663.82.1.51
Zeidner, M., Boekaerts, M., & Pintrich, P. R. (2000). Self-regulation: Directions and
challenges for future research. In M. Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner
(Eds.), Handbook of Self-Regulation (pp. 749-768). San Diego, CA: Academic
Press.
259
CUARTA PARTE:
DISCUSIÓN
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
261
CAPÍTULO 9:
Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
1. Discusión.
Los estudios expuestos han tratado de determinar aquellos aspectos de la
conducta del individuo que se dan durante la ejecución de una tarea de aprendizaje
y que tienen repercusión en el aprendizaje finalmente alcanzado. En concreto, se
han analizado variables de la conducta relacionadas con la velocidad de ejecución y
la organización de ésta. La velocidad hace referencia al número de respuestas que
los participantes ejecutan por unidad de tiempo y la organización a la secuencia de
pulsaciones sobre las figuras o fichas que forman parte de la tarea de aprendizaje.
La forma de responder puede tener, por tanto, una velocidad determinada y un
grado de organización mayor o menor. Los resultados muestran que existen
diferencias en el comportamiento de los participantes: algunos responden de forma
rápida y/o desorganizada mientras que otros actúan a una velocidad más moderada
y/o de forma más desorganizada. Además, resulta clave que existe una relación
directa y significativa entre ambas variables y el aprendizaje logrado: a mayor
organización y menor velocidad, mayor nivel de aprendizaje alcanzado en la tarea.
Asimismo, se observa un resultado de vital importancia: cuando se altera el
contexto, forzando a que los participantes actúen de forma más lenta, su aprendizaje
aumenta significativamente en comparación con un grupo control. De esta forma,
nos encontramos con dos elementos relacionados con la velocidad que resultan
determinantes para el aprendizaje: por una parte, las diferencias individuales en la
forma de afrontar las tareas y, por otra parte, las modificaciones en las condiciones
de dichas tareas.
¿De qué dependen las diferentes formas de ejecución de respuestas en el
aprendizaje? Teniendo en cuenta que, en los primeros estudios, la tarea resulta
invariable para todos los participantes, parece claro que existen diferencias
individuales entre los estudiantes. Podríamos suponer, como se ha descrito en la
introducción, que los individuos presentan determinadas tendencias o estilos de
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
262
comportamiento en su manera de comportarse relativamente estables, en este caso,
en lo que respecta a la velocidad y orden en el que realizan la tarea. Estas formas de
comportarse han sido reforzadas a lo largo de su historia de aprendizaje bien por
ser adaptativas (competencias), o bien son fruto del proceso de aprendizaje
idiosincrásico de cada individuo (personalidad). Así, un individuo puede tender a
actuar de forma impulsiva y rápida, lo cual puede ocasionarle problemas a la hora
de enfrentarse a tareas de aprendizaje. En cambio, otros pueden haber aprendido a
comportarse de forma organizada, reflexiva y parsimoniosa y, por tanto, tienden a
actuar de esta forma durante la resolución de tareas de aprendizaje.
Presumiblemente, cada individuo actuará siguiendo su tendencia personal en
contextos funcionalmente equivalentes a aquellos donde aprendieron su estilo de
conducta siempre y cuando dichos contextos presenten contingencias abiertas, esto
es, que dichos estilos de comportamiento (responder con rapidez o lentitud y
responder de forma desordenada o minuciosa) no estén específicamente reforzados
en la tarea de aprendizaje propuesta. De esta forma, consideramos que la forma de
actuar de cada persona durante los test de aprendizaje empleados en los estudios,
será similar a aquella con la que se comportan al resolver tareas de aprendizaje
académicas. Esta forma de actuar determinará el nivel de aprendizaje alcanzado.
En la misma línea argumental, se ha tratado de explicar el hecho de que los
participantes que aprenden, conforme van aprendiendo, aumentan la velocidad de
respuesta, mientras que los que no aprenden, no solo responden a una alta
velocidad, sino que, a lo largo de los ensayos, no disminuyen esta velocidad o incluso
la aumentan y no logran mejorar su proporción de respuestas correctas. No
obstante, algunos de los individuos que no aprenden durante el comienzo de la
tarea, al incrementar el número de ensayos de la misma, comienzan a reducir su
velocidad, lo cual se asocia a una mejora de su rendimiento.
Por ello, se ha planteado que las diferentes formas de ejecución de la
respuesta en las tareas muestran el grado de autorregulación de su propia actuación
del individuo, específicamente, de la autorregulación de su velocidad de ejecución.
La autorregulación se entiende, en esta tesis, de forma conductual, como el
autocontrol que lleva a cabo el individuo en la ejecución de sus respuestas.
Entendemos que un estudiante se está autorregulando cuando controla su conducta,
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
263
modificándola para adecuarse a los requisitos de la tarea a la que se enfrenta. En
concreto, consideramos que autorregula su velocidad cuando la adapta a las
circunstancias de la tarea para lograr una ejecución óptima. Así, descartamos los
planteamientos tradicionales del conductismo, que plantean el autocontrol como la
inhibición de los impulsos en pos de un refuerzo mayor a largo plazo, así como las
concepciones cognitivas, que incluyen una serie de procesos cognitivos,
propositivos y evaluados de forma subjetiva. Esta investigación se ha propuesto
analizar, de forma directa y objetiva, la conducta manifiesta de los individuos
durante la resolución de tareas de aprendizaje, así como los cambios que se
producen en las formas de ejecución de la respuesta en este proceso. La
autorregulación desde este punto de vista, supondría la implementación de cambios
en la propia ejecución en función de los resultados que se obtienen. En el caso de
una tarea de aprendizaje, como la presentada en estos estudios, en la que en cada
ensayo se pueden ejecutar respuestas correctas (reforzadas) y respuestas
incorrectas, el autocontrol de la velocidad de ejecución significaría, en caso de error,
aumentar el intervalo de tiempo entre respuestas. Por el contrario, aumentar
ligeramente la velocidad de actuación conforme aumenta la frecuencia de acierto y
se aprende en la tarea, también es una estrategia de autorregulación que puede
mejorar el rendimiento en la prueba. De esta forma, si un participante en una prueba
de aprendizaje autorregula su actuación en función del resultado (acierto o error,
refuerzo o no refuerzo) podríamos hipotetizar que mejoraría su rendimiento en la
prueba. La clave está en ajustar el propio comportamiento para lograr que sea lo
más adaptativo (reforzado) posible a lo largo de la prueba. Es decir, la
autorregulación va más allá del mero control de impulsos. No se trata de responder
rápido o lento sino de reajustar la velocidad constantemente, buscando obtener la
máxima cantidad de refuerzo mediante el máximo aprendizaje (mínimo número de
respuestas erróneas).
En relación a la clasificación de las variables disposicionales mencionadas en
la introducción, podríamos entender la autorregulación, tanto como una
competencia como una variable de personalidad. No es posible determinar si el
autocontrol es universalmente reforzado y aprendido, lo cual nos haría considerarlo
una competencia, o si, por el contrario, solo es reforzado con probabilidad variable
en algunas situaciones, lo que generaría un estilo de comportamiento y por tanto se
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
264
entendería como una variable de personalidad. En cualquier caso, lo que es evidente
es que existen diferencias individuales en esta variable disposicional y que tienen
repercusión en el nivel de aprendizaje alcanzado. A lo largo de la historia de
aprendizaje, algunos individuos aprenden en mayor medida que otros a
autorregular sus conductas y, en lo relativo a la cuestión de estudio de este trabajo,
a regular su velocidad de respuesta, lo cual facilitará su aprendizaje.
Algunos autores podrían señalar que, quizás, lo que se está registrando en
esta investigación al estudiar los intervalos entre respuestas no son diferencias de
autorregulación sino diferencias motivacionales: algunos participantes se
encuentran motivados por aprender, por lo que actúan despacio y de forma
organizada, mientras que otros únicamente tratan de terminar rápido la tarea o de
obtener puntos, ya que no están motivados o bien lo están únicamente por lograr el
máximo resultado. Desde la perspectiva conductual, podría señalarse que, los
individuos que responden rápido, atienden a la tasa de refuerzo, esto es, la cantidad
de refuerzo por unidad de tiempo, con el mínimo coste de respuesta: tratan de
obtener puntos con frecuencia pulsando de forma rápida e indiscriminada las
figuras. Por el contrario, los individuos que actúan despacio tratando de aprender,
atenderían a la proporción de refuerzo, esto es, buscando que la mayor parte posible
de sus respuestas sean reforzadas.
Nuestro argumento es que, efectivamente, es posible que las conductas de
autorregulación correlacionen con diferentes motivos, la tercera clase de variables
disposicionales señalada en la introducción. No obstante, consideramos a la vista de
los resultados que, finalmente, es el cambio en la conducta, en concreto, en la
velocidad de ejecución, lo que produce las condiciones óptimas para aprender. Es
decir, independientemente de si esta conducta viene determinada por una cuestión
de competencia, personalidad o motivos, es el comportamiento final el que se
relaciona con el rendimiento. Asimismo, el tipo de respuesta (acierto o error) y el
momento en el que se ejecuta (intervalo entre respuestas) son las variables a las que
podemos acceder de forma objetiva, sin depender del autoinforme del individuo.
Probablemente, la autorregulación se manifieste también en forma de
pensamientos, emociones y motivos, pudiendo evaluarse mediante autoinforme,
pero esto queda fuera de los objetivos de esta tesis.
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
265
En definitiva, los datos de la presente investigación señalan que actuar a una
velocidad moderada y con un nivel de organización alto favorece el aprendizaje en
la tarea. Esto es especialmente importante al comienzo de la tarea hasta lograr un
alto nivel de aprendizaje, y durante el transcurso de la prueba si no se ha logrado
aprender previamente, por lo que autorregular estas variables para garantizar su
ajuste óptimo redunda en un nivel más alto de aprendizaje alcanzado y en un mayor
rendimiento. Esta descripción coincide con el concepto de autorregulación en
función del máximo reforzamiento planteado previamente, así como con los
planteamientos señalados por los grandes autores de la autorregulación, como son
Zimmerman (2000); Pintrich (2000); Boekaerts (2011); Efklides (2011); Hadwin,
Järvelä y Miller (2011) y Winne (2011). Asimismo, esta tesis ha permitido demostrar
que esto ocurre así a diferentes niveles académicos, desde la educación primaria
hasta la formación universitaria, lo cual concuerda con las múltiples investigaciones
realizadas al respecto (Sitzmann y Ely, 2011).
En la presente investigación no se ha encontrado una correlación
significativa entre las conductas de autorregulación o el rendimiento en la prueba y
las calificaciones académicas, como sí encuentran otros autores (Britton y Tesser,
1991; DiBenedetto y Zimmerman, 2010; Dörrenbächer y Perels, 2016; Duckworth y
Seligman, 2005; Pintrich et al., 1993; Zimmerman y Martínez-Pons, 1986). Como ya
se ha discutido en los apartados correspondientes de los estudios empíricos uno y
dos, existen múltiples hipótesis para explicar este fenómeno. Algunas de ellas se
refieren a una cuestión ya reflejada en la introducción: en la formación académica,
especialmente en la educación obligatoria, se imponen idénticos objetivos y un
único modo de alcanzarlos para todos los estudiantes, considerando que aquellos
alumnos que no los logran son una muestra del fracaso de la escuela y de los propios
escolares. Sin embargo, estos objetivos o criterios de aprendizaje varían con el
tiempo (por ejemplo, aquello que se esperaba en los años 60 que supieran los
estudiantes de 6 años dista mucho de aquello que se les exige a esos mismos niños
hoy en día), por lo que es difícil pensar que serán criterios realistas y universales.
Asimismo, quizás no todos los estudiantes deseen alcanzar esos criterios. Un alumno
que muestra conductas de autorregulación durante la resolución de una tarea, podrá
no aplicar estas mismas conductas en su vida académica si no se encuentra motivado
por las materias, o si no dispone del tiempo o las condiciones de estudio necesarias,
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
266
etc. En definitiva, en las calificaciones académicas intervienen muchos otros factores
diferentes de la autorregulación, no contemplados en el presente trabajo. Es más,
cabría debatir si los métodos de evaluación predominantes en la actualidad evalúan,
de hecho, el aprendizaje de los alumnos, pero se trata de una cuestión que excede
los límites de este trabajo.
En cualquier caso, parece claro que la regulación de la velocidad promueve el
aprendizaje. No solo cuando la autorregulación surge del propio individuo, sino
también cuando es forzada por el contexto, como muestran los resultados del tercer
y cuarto estudio. Estamos aludiendo aquí a la segunda variable planteada como
influyente en el proceso de aprendizaje, los cambios en el contexto. Como se
explicaba en la introducción, desde la perspectiva conductual son los cambios en el
contexto (variaciones en las contingencias establecidas en la prueba, incluidas las
instrucciones en el caso de humanos) lo que ocasiona los cambios en la respuesta.
Los resultados de los estudios cuasi experimentales de esta tesis son concluyentes:
al introducir una modificación en el contexto que impide a los participantes dar más
de una respuesta por segundo, su nivel de aprendizaje aumenta de forma
significativa en comparación con aquellos participantes del grupo control que
actúan libremente. Es cierto que en el grupo control existen estudiantes que, de
forma espontánea, autorregulan su conducta y aprenden. Presumiblemente, en el
grupo de intervención existan estos mismos participantes, que no se verán
beneficiados de la limitación, pues ya aprenderían por sí mismos. No obstante, con
esta intervención, la proporción de estudiantes que no aprende se reduce
significativamente, ya que para aquellos individuos que no autorregulan su
conducta de forma espontánea, la limitación de velocidad resulta de gran utilidad.
En definitiva, lo que observamos aquí es que impedir responder a gran velocidad
aumenta el aprendizaje. Esto sería equivalente a decir, en psicológica básica, que
ocultar la palanca en una caja de Skinner favorece el aprendizaje de la asociación
entre estímulos y respuestas. Esto constituye un planteamiento novedoso y de gran
relevancia para la psicología del aprendizaje.
Asimismo, este planteamiento nos acerca a posibles líneas de intervención
con aquellos estudiantes que no logran aprender por no autorregular su conducta.
Diferentes autores han propuesto complejos entrenamientos en autorregulación y
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
267
los han aplicado con éxito (Bellhäuser et al., 2006; Dignath, Buettner y Langfeldt,
2008; Dörrenbächer y Perels, 2016; Ramdass y Zimmerman, 2011; Schmitz y Wiese,
2006; Stoeger y Ziegler, 2008). Teniendo en cuenta los resultados de los estudios de
esta tesis, la modificación del contexto para promover la regulación de la velocidad
y el aprendizaje podría ser beneficiosa. Una posible aplicación de este hallazgo sería
obligando a los estudiantes a enlentecerse. Por ejemplo, proporcionándoles los
diferentes ejercicios de una prueba de manera progresiva, de manera que dispongan
de un tiempo fijo para resolver cada ejercicio. En aplicaciones más avanzadas que
cuenten con soporte tecnológico, esto podría llevarse a cabo con mayor precisión,
estableciendo un tiempo mínimo entre cada respuesta o cada paso de la resolución
de un mismo ejercicio, favoreciendo así el enlentecimiento y la reflexión. Asimismo,
otra posibilidad consistiría en llevar a cabo los cambios necesarios en el entorno
para entrenar la autorregulación de la velocidad, así como la organización.
Consideramos esta última opción la más ventajosa pues, una vez aprendido, serían
los propios estudiantes los que autorregularan su comportamiento sin necesidad de
contar con los apoyos del entorno. En la presente investigación no se han analizado
formas de entrenamiento de la autorregulación por lo que no es posible establecer
rutas de actuación específicas. Formará parte de las futuras líneas de investigación
que se propondrán a continuación.
Por último, cabe destacar la utilidad de las pruebas objetivas en la presente
investigación. Estos test, ya planteados por Cattell en la primera mitad del siglo
pasado, se han visto beneficiados por el auge de las tecnologías informáticas
permitiéndonos obtener con facilidad los llamados datos T. Mediante esta
metodología, es posible registrar el comportamiento de un individuo de forma
automática y precisa, en tiempo real, mientras trata de resolver alguna prueba.
Como se planteó en la introducción, el individuo no sabe qué aspecto de su conducta
se está evaluando, por lo que disminuyen los sesgos asociados a la deseabilidad
social. Asimismo, no dependemos de su memoria o autopercepción para poder
conocer su comportamiento.
Ante las posibles críticas a nuestro trabajo, al no haber utilizado los
autoinformes como sistema de evaluación para comprobar hasta qué punto los
sujetos autorregulan su comportamiento en la ejecución de la tarea de aprendizaje,
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
268
señalamos que las pruebas objetivas empleadas permiten registrar la velocidad y la
organización y el análisis de su papel en el aprendizaje ensayo a ensayo. Si
hubiéramos evaluado estos aspectos mediante autoinforme, preguntando a los
individuos sobre los elementos relacionados con aprender, la conclusión hubiera
sido, sin duda, distinta. Téngase en cuenta que los evaluados no psicólogos no son
expertos en aprendizaje ni en análisis de comportamiento. Sería parte de otro
estudio, con diferentes objetivos, investigar la relación entre la información
obtenida mediante las pruebas objetivas y mediante los autoinformes. Este ha sido
el objetivo de investigaciones como las realizadas por Cattell (1965), Dinsmore et al.
(2008), Santacreu et al. (2006) o Sierra y Buela-Casal (2001). El objetivo de esta
tesis, ha sido el estudio de las conductas que se relacionan con el aprendizaje, sin
entrar en la comparación entre diferentes metodologías, por lo que no resultaba
pertinente la inclusión de una evaluación autoinformada.
En cualquier caso, queremos destacar los beneficios del empleo de pruebas
objetivas como las utilizadas en esta tesis y promover su uso en futuras
investigaciones.
2. Limitaciones y posibles mejoras.
Los estudios que forman parte de esta tesis presentan algunos
inconvenientes que limitan su generalización y, por tanto, es apropiado mencionar.
En primer lugar, la muestra seleccionada no abarca todos los rangos de edad.
No se han estudiado las cuestiones planteadas en población de entre 12 y 18 años,
habiendo un salto generacional en las muestras analizadas. Tampoco se ha
estudiado el aprendizaje de menores de 6 años o de adultos de edad avanzada.
Asimismo, las muestras de estudiantes universitarios comprenden únicamente
alumnos del Grado en Psicología, por lo que en futuros estudios sería adecuado
ampliar el alcance y el tamaño de la selección muestral.
En segundo lugar, la relación entre las variables de ejecución y el aprendizaje
únicamente se ha estudiado mediante dos pruebas de aprendizaje diferentes. El
hecho de utilizar dos pruebas distintas otorga mayor solidez a los resultados
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
269
obtenidos, no obstante, la utilización de pruebas adicionales aumentaría en mayor
medida su robustez. En la prueba de aprendizaje de categorías (CLT) el tiempo para
obtener puntos clicando sobre las figuras es limitado, por lo que quedan muchas
figuras target por pulsar en cada ensayo, mientras en la prueba del Bosque del
Tesoro se dispone de tiempo sobrado para identificar todas las figuras target con las
que se obtienen puntos. Además, en el CLT otras figuras no target también otorgan
cierta puntuación, aunque significativamente menor a las figuras target, mientras
que en el Bosque del Tesoro únicamente las figuras target otorgan puntuación. Se
podía pensar que la alta velocidad a la que los participantes respondían en el primer
estudio, utilizando la prueba CLT, se debía a la escasez de tiempo para pulsar todas
las figuras que, potencialmente, proporcionaban puntos y se aspiraba a lograr,
pulsando de forma rápida e indiscriminada muchas figuras, una alta puntuación. Se
pudo descartar esta hipótesis utilizando estas dos pruebas tan diferentes respecto
al número de figuras y su puntuación asociada, ya que en la prueba del Bosque del
Tesoro pulsar de manera rápida e indiscriminada resultaba una estrategia inútil en
la persecución de un buen resultado, pese a lo cual, algunos estudiantes continuaban
actuando de ese modo. De esta forma, sería conveniente replicar los estudios
utilizando otras pruebas objetivas de aprendizaje, con diferencias respecto al
número de targets disponible, la puntuación del resto de elementos, el tiempo
disponible, el momento de finalización del ensayo, etc. e incluso, tareas que
implicaran diferentes procesos de aprendizaje. Estos nuevos estudios permitirían
testear nuevas hipótesis y comprobar el nivel de generalización de los resultados.
En tercer lugar, los estudios tercero y cuarto evalúan el efecto de la limitación
externa de la velocidad comparando al grupo de intervención con el grupo de
control, no obstante, la asignación de los casos a las diferentes condiciones del
estudio no se realiza de forma aleatoria sino por día de participación. Sería
conveniente poder realizar un nuevo estudio que resolviera esta cuestión, de
manera que se controles un mayor número de variables. Asimismo, podría resultar
de gran utilidad la realización de un estudio de similar índole, con el objetivo de
analizar los efectos de una promoción externa de la organización, por ejemplo,
permitiendo pulsar fichas de una única fila o columna antes de pasar a la siguiente.
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
270
3. Perspectivas futuras de investigación.
A la vista de los resultados obtenidos, resultaría pertinente continuar
estudiando nuevas variables de la ejecución de la conducta de los individuos que
pudieran estar influyendo en su rendimiento. La velocidad y la organización son dos
características claves en la consecución de un alto nivel de aprendizaje.
Probablemente, otras variables como la inhibición al responder o la precipitación al
comenzar cada ensayo puedan influir en el aprendizaje como se muestra en los test
de atención (Santacreu, Shih y Quiroga, 2011).
También sería interesante comprobar si las diferencias individuales que se
observan en los patrones de ejecución son estables y consistentes, esto es, si se
mantienen constantes a lo largo del tiempo y a través de diferentes situaciones. Esto
sería indicativo de que forman parte de lo que hemos denominado variables
disposicionales del individuo.
Asimismo, sería conveniente estudiar con mayor detalle el efecto de la
introducción de una limitación de velocidad como la presentada en los estudios tres
y cuatro. Por una parte, resultaría de gran interés observar primero la tendencia
espontánea de actuación de los individuos (si comienzan la tarea actuando a alta o
baja velocidad y si aprenden o no) para después introducir la limitación de la
velocidad para observar si aquellos que actuaban rápido y no aprendían se ven
beneficiados de la intervención. Por otra parte, sería adecuado ahondar en el efecto
a largo plazo de dicha intervención. Es posible que constituya una forma de
entrenamiento en autorregulación, por lo que cabría dar respuesta a las siguientes
preguntas: ¿El participante aprende, en ensayos posteriores con diferentes figuras
target, una vez retirada la restricción de velocidad? ¿Y en pruebas de aprendizaje
posteriores? ¿Es posible que el participante aprenda que la regulación de la
velocidad es beneficiosa y lo generalice a otros contextos, como otras pruebas de
aprendizaje? ¿Durante cuántos ensayos sería necesario mantener la limitación de la
velocidad para que el estudiante comience hacerlo por sí mismo?
Por el contrario, es posible que una limitación externa de la velocidad solo
resulte útil durante el tiempo que dura su aplicación. ¿De qué otra forma, entonces,
Capítulo 9: Discusión, limitaciones y perspectivas futuras.
271
podría promoverse la autorregulación de la velocidad? Ahondar en este aspecto
resultaría crucial para el estudio del aprendizaje.
Por último, podría resultar interesante comparar la información obtenida
mediante pruebas objetivas y la información obtenida mediante el autoinforme de
los participantes. En otras investigaciones, se ha observado una ausencia de
correlación entre los instrumentos de evaluación cuando se pretende obtener la
misma información, pero puede que la información obtenida mediante ambos
métodos sea complementaria. Podría ser útil analizar la percepción acerca del nivel
de aprendizaje alcanzado, así como de las explicaciones que genera acerca de los
comportamientos que han facilitado o impedido dicho aprendizaje. Evaluaríamos
por tanto el nivel de reflexión de los individuos acerca de su propio proceso de
aprendizaje y se podría estudiar su relación con el rendimiento objetivo obtenido en
la prueba.
Conclusiones generales
273
CONCLUSIONES GENERALES (Versión en castellano)
En la presente investigación se ha abordado el estudio del aprendizaje desde
una aproximación conductual. Mientras que la psicología cognitiva ha puesto el
énfasis en variables internas del aprendiz, como su inteligencia, su motivación, sus
conocimientos previos, etc., esta tesis ha pretendido indagar en factores
conductuales, esto es, en los comportamientos que el aprendiz ejecuta mientras
trata de aprender. Esta aproximación conlleva también una metodología particular,
de manera que, lejos de basarse en el autoinforme de la persona, método de
referencia en la corriente cognitiva, busca observar el comportamiento del
individuo. Estas observaciones se han realizado mediante lo que se denominan
pruebas de evaluación objetiva informatizadas, esto es, programas de ordenador
similares a un pequeño videojuego que plantean diferentes situaciones al
participante y observan su comportamiento en interacción con el contexto.
La utilización de estas pruebas ha permitido registrar el comportamiento de
los participantes con precisión (el momento y el tipo de respuesta) en tiempo real.
A partir de este registro básico se han obtenido distintas variables (organización,
velocidad de respuesta) y se ha calculado su relación con el rendimiento logrado en
la prueba, obteniendo las siguientes conclusiones:
• En el primer estudio ha sido posible observar cómo aquellos niños de
educación primaria que, durante la resolución de una tarea de aprendizaje
operante, actúan a una velocidad moderada y de forma organizada, logran un
mayor aprendizaje (proporción de respuestas correctas) que sus
compañeros.
• Pese a que la edad o el desarrollo cognitivo son variables que podrían
determinar el rendimiento, no constituyen el único factor explicativo de las
diferencias existentes en el rendimiento de los escolares. De hecho, algunos
niños de 6 años logran un mayor nivel de aprendizaje que algunos
estudiantes universitarios en la misma prueba de aprendizaje.
Conclusiones generales
274
• Este sorprendente hallazgo demuestra la relevancia de las variables de
ejecución, en concreto, la velocidad a la que se responde y la organización
con la que se afronta la tarea.
• La metodología empleada ha permitido observar también cambios del
comportamiento en tiempo real durante la resolución de las pruebas. Esto ha
supuesto el descubrimiento, en el segundo estudio, de que algunos
estudiantes, pese a comenzar las tareas de aprendizaje a una velocidad
elevada, posteriormente son capaces de autorregularse, enlenteciéndose y
alcanzando así un rendimiento superior.
La posibilidad de introducir diferentes modificaciones en las pruebas
empleadas ha permitido alterar el contexto para observar la repercusión que
en el comportamiento de los estudiantes. En concreto, en el tercer estudio,
mediante un diseño cuasi-experimental, se inhabilitó el ratón durante un
según tras cada respuesta emitida, impidiendo al grupo experimental emitir
más de un click por segundo, esto es, forzándoles a actuar a una velocidad
moderada. El objetivo fue comprobar si aquellos individuos que no
autorregulaban de forma espontánea su velocidad, mejoraban su
rendimiento en la prueba con esta media. Los participantes del grupo control
actuaron sin ninguna limitación, con una velocidad más elevada, y obtuvieron
un menor nivel de aprendizaje que los del grupo experimental que
forzosamente redujeron su velocidad y, en consecuencia, mejoraron su nivel
de aprendizaje.
Por tanto, se concluye que la velocidad a la que se responde en una tarea de
elección de aprendizaje de categorías determina, en parte, el nivel de
aprendizaje alcanzado en la prueba. Además, la modificación del contexto
permite regular la ejecución de los participantes que no lo hacen por sí
mismos para que, finalmente, logren mejores resultados.
• Los mismos resultados han sido encontrados en el cuarto estudio empleando
otra prueba objetiva de aprendizaje de menor complejidad, lo cual aumenta
su posibilidad de ser generalizados.
Conclusiones generales
275
De esta forma, los estudios realizados demuestran la trascendencia del
comportamiento de los estudiantes durante su proceso de aprendizaje, así como el
efecto de los cambios en el contexto en el comportamiento y, en consecuencia, en el
nivel de aprendizaje alcanzado.
Estos hallazgos suponen una importante contribución a la psicología del aprendizaje
académico, dado que identifican variables de la conducta y elementos de contexto
que permiten promover el aprendizaje.
A lo largo de la tesis se destaca el papel que juega el contexto en el
aprendizaje, de manera que es posible derivar aplicaciones prácticas, útiles y
sencillas para intervenir en el ámbito académico. En concreto, se propone, por una
parte, modificaciones en el entorno que limiten la velocidad de ejecución para
favorecer un cambio en el modo de actuar que facilite el aprendizaje. Por otra parte,
el entrenamiento en la autorregulación de la propia actuación durante la resolución
de tareas.
No obstante, más allá de la repercusión específica de los resultados de esta
tesis en el ámbito del aprendizaje, es posible extraer una conclusión transversal a
todas las áreas de investigación psicológica. El empleo de una metodología de
evaluación precisa y objetiva, mediante la cual se registra el comportamiento del
individuo, ha posibilitado la obtención de resultados de gran relevancia. Por ello,
resulta una metodología que, pese a diferir de los autoinformes empleados
frecuentemente en la investigación psicológica, resulta de una gran utilidad.
Dada la naturaleza de las investigaciones, es habitual que los nuevos
interrogantes que hacen surgir lleguen a ser de tanta o incluso mayor relevancia que
los resultados obtenidos. Las nuevas preguntas que a la luz de los resultados de esta
tesis se formulen como hipótesis, otorgaran un valor inestimable para el campo de
conocimiento del aprendizaje tanto en el área básica como en la aplicada. Algunas
de las planteadas aquí son la búsqueda de otros posibles factores del
comportamiento que puedan relacionarse con el aprendizaje, así como la búsqueda
del método óptimo de entrenamiento de la autorregulación.
Dada la luz arrojada, por esta y otras investigaciones, sobre las ventajas del
uso de una metodología de evaluación objetiva, parece prometedor profundizar en
Conclusiones generales
276
este campo de estudio siguiendo la línea aquí planteada. Consideramos que las
ventajas de una metodología de evaluación objetiva, en la que se configuran
detalladamente las tareas y se registra minuciosamente diversas respuestas, es
incuestionable en todos los campos de investigación psicológica. Esto es así gracias
a que la tecnología informática permite alcanzar una gran precisión sin reducir la
complejidad del comportamiento tanto animal como humano.
General Conclusions
279
GENERAL CONCLUSIONS (English version)
This research has addressed the study of learning from a behavioural point
of view. While cognitive psychology has focused on the learner's internal variables,
such as intelligence, motivation or previous knowledge, this thesis aimed at
investigating behavioural factors. Hence, the behaviours that the learner exhibits
while trying to learn were analysed. This approach entails a particular methodology
different to self-reports, the normal method of reference of cognitive psychology. It
attempts to observe the behaviour of the individual. These observations have been
made employing computerised objective assessment tests, i.e., computer programs
similar to a simple video game that present different situations to the participants
and record their behaviour in interaction with the context.
The use of these tests has made it possible to accurately record the real-time
behaviour of participants (the time and type of response). From this basic recording,
different variables (organisation, speed of response) have been obtained.
Afterwards, their association with the performance in the test has been calculated,
leading to the following conclusions:
• In the first study, it was possible to observe how, during the resolution of an
operant learning task, those primary school children who act at a moderate
speed and in an organised manner achieve higher levels of learning
(proportion of correct answers) than their peers.
• Although age or cognitive development are variables that could determine
performance, they are not the only explanatory factor for differences in
schoolchildren's performance. In fact, some six-year-olds achieve a higher
level of learning than some university students on the same learning test.
• This surprising finding demonstrates the relevance of performance variables,
in particular, the response speed and the organisation with which the task is
approached.
General Conclusions
280
• The methodology employed also made it possible to observe real-time
behavioural changes during the resolution of the tests. In the second study,
this led to the discovery of the relevance of self-regulation. Some students,
despite starting the learning task at a high speed, subsequently self-regulated
their behaviour, slowing down and thus achieving higher performance.
• The possibility of introducing different modifications in the tasks allows the
context to be altered to observe the impact on student behaviour. Specifically,
the third study consisted of a quasi-experimental design. For the
experimental group, the mouse was disabled for one second after each
response, preventing participants from making more than one click per
second, i.e., forcing them to perform at a moderate speed. The aim was to test
whether those individuals who did not spontaneously self-regulate their
speed improved their performance in the test with this limitation. The
participants in the control group performed without any limitation. On
average, they acted at a higher speed and obtained a lower level of learning
than those in the experimental group, who necessarily reduced their speed
and, consequently, improved their level of learning.
Therefore, it is concluded that the speed at which one responds to a category
learning choice task determines, in part, the level of learning achieved in the
test. Moreover, the modification of the context makes it possible to regulate
the performance of participants who do not do it on their own so that they
ultimately achieve better results.
• The same results were found in the fourth study using another objective
learning test of lower complexity, which increases their generalisability.
Thus, the studies demonstrate the relevance of students' behaviour during
their learning process, as well as the effect of changes in context on behaviour and,
consequently, on the level of learning achieved.
These findings are an important contribution to the psychology of academic
learning since they identify behavioural variables and contextual elements that
promote learning.
General Conclusions
281
Throughout the thesis, the role of context in learning is highlighted, so that
it is possible to derive practical, useful and simple applications for intervention in
the academic environment. Specifically, it proposes, on the one hand, modifications
in the environment that limit the response speed to favour a change in the way of
behaving that facilitates learning. On the other hand, it proposes training in self-
regulation of one's performance during task resolution.
In addition, beyond the specific repercussions of the results of this thesis in
the field of learning, it is possible to draw a conclusion that cuts across all areas of
psychological research. The use of a precise and objective assessment methodology,
through which individuals’ behaviour is recorded, has made it possible to obtain
highly relevant results. Therefore, it is a very useful methodology, although it differs
from the self-reports frequently used in psychological research.
Given the nature of the research, it is common for the new questions that it
raises to be as relevant, if not more so, than the results obtained. The new questions
which, in the light of the results of this thesis, are formulated as hypotheses, will be
of inestimable value to the field of knowledge of learning in both the basic and
applied areas. Some of the hypotheses raised are the search for other possible
behavioural factors that may be related to learning, as well as the search for the
optimal method of training self-regulation of response speed.
Given the light shed by this and other research on the advantages of using an
objective assessment methodology, it seems promising to further explore this field
of study along the lines suggested here. We believe that the advantages of an
objective assessment methodology, in which tasks are configured in detail and
various responses are carefully recorded, are unquestionable in all fields of
psychological research. Computer technology allows for great precision without
reducing the complexity of both animal and human behaviour.
Referencias
283
REFERENCIAS
Agnoli, S., Mancini, G., Pozzoli, T., Baldaro, B., Russo, P. M., & Surcinelli, P. (2012).
The interaction between emotional intelligence and cognitive ability in
predicting scholastic performance in school-aged children. Personality and
Individual Differences, 53(5), 660-665.
https://doi.org/10.1016/j.paid.2012.05.020
Ames, C. (1984). Competitive, cooperative, and individualistic goal structures: A
motivational analysis. En R. Ames & C. Ames (eds.): Research on motivation
in education: Vol 1. Student motivation. Academic Press.
Anastasi, A. (1982). Psychological Testing (5.ª ed.). MacMillan Publishing Co. Inc.
Ausubel, D. (1976). Psicología educativa: Un punto de vista cognoscitivo. Trillas.
Arendasy, M., Sommer, M., Herle, M., Schützhofer, B., & Inwanschitz, D. (2011).
Modeling effects of faking on an objective personality test. Journal of
Individual Differences, 32(4), 210-218. https://doi.org/10.1027/1614-
0001/a000053.
Arnold, L. E., Hodgkins, P., Kahle, J., Madhoo, M., & Kewley, G. (2020). Long-term
outcomes of ADHD: academic achievement and performance. Journal of
Attention Disorders, 24(1), 73-85.
https://doi.org/10.1177/1087054714566076
Bandura, A. & Walters, R.H. (1974). Aprendizaje social y desarrollo de la
personalidad (A. Riviére, trad.). Alianza (original publicado en 1963).
Bandura, A. (1977). Social learning theory. Prentice-Hall.
Bandura, A. (1982). Self-efficacy mechanism in human agency. American
Psychologist, 37(2), 122-147. https://doi.org/10.1037/0003-066X.37.2.122
Bandura, A. (1983). Principios de modificación de conducta (E. Garrido, trad.).
Sígueme (original publicado en 1969).
Referencias
284
Bandura, A. (1993). Perceived self-efficacy in cognitive development and
functioning. Educational Psychologist, 28(2), 117-148.
https://doi.org/10.1207/s15326985ep2802_3
Bandura, A. (1997). Self-efficacy: the exercise of control. Freeman.
Barkley, R. A. (2012). Executive functions: What they are, how they work, and why
they evolved. The Guilford Press.
Barkley, R. A., & Fischer, M. (2011). Predicting impairment in major life activities
and occupational functioning in hyperactive children as adults: Self-
reported executive function (EF) deficits versus EF tests. Developmental
Neuropsychology, 36(2), 137-161.
https://doi.org/10.1080/87565641.2010.549877
Bellhäuser, H., Lösch, T., Winter, C., & Schmitz, B. (2016). Applying a web-based
training to foster self-regulated learning—Effects of an intervention for
large numbers of participants. The Internet and Higher Education, 31, 87-
100. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2016.07.002
Bernstein, D.A. & Nietzel, M.T. (1982). Introducción a la psicología clínica (H. Abasta
& R.M. Vilaplana, trads. & J. Cárdenas, rev.). McGraw-Hill (original publicado
en 1980).
Blair, C., & Razza, R. P. (2007). Relating effortful control, executive function, and
false belief understanding to emerging math and literacy ability in
kindergarten. Child Development, 78(2), 647-663.
https://doi.org/10.1111/j.1467-8624.2007.01019.x
Blakely, E., & Schlinger, H. (1987). Rules: Function-altering contingency-specifying
stimuli. The Behavior Analyst, 10(2), 183-187.
https://doi.org/10.1007/BF03392428
Boekaerts M. (2011). Emotions, emotion regulation, and self-regulation of learning.
In B. J. Zimmerman, & D. H. Schunk (Eds.), Handbook of Self-Regulation of
Learning and Performance (pp. 408-425). Routledge.
Bouton, M. E. (2007). Learning and behavior: A contemporary synthesis. Sinauer
Associates.
Referencias
285
Britton, B. K., & Tesser, A. (1991). Effects of time-management practices on college
grades. Journal of Educational Psychology, 83(3), 405 –410.
https://doi.org/10.1037/0022-0663.83.3.405
Brown, A. L., & DeLoache, J. S. (1978). Skills, plans, and self-regulation. En R. S.
Siegler (Ed.), Children's thinking: What develops (pp. 3-36). Lawrence
Erlbaum Associates.
Cándido, A. (2000). Introducción a la psicología del aprendizaje asociativo.
Biblioteca Nueva.
Cándido, A., López, J. & Ballesteros, M.A. (2000). Habituación & sensibilización. En
Cándido, A., Introducción a la psicología del aprendizaje asociativo (pp. 21-
46). Biblioteca Nueva.
Cándido, A., de Brugada, I., Gallo, M. & Ballesteros, M.A. (2000). Contenido de lo
aprendido. En Cándido, A., Introducción a la psicología del aprendizaje
asociativo (pp.101-114). Biblioteca Nueva.
Castillo, M. D. (2009). La atención. Pirámide.
Catania, A.C. (1998). Learning. Prentice Hall (original publicado en 1979).
Cattell, R. B. (1943). The description of personality: basic traits resolved into
clusters. The Journal of Abnormal and Social Psychology, 38(4), 476–
506. https://doi.org/10.1037/h0054116
Cattell, R. B. (1946). Description and measurement of personality. World Book
Company.
Cattell, R. B. (1957). Personality and motivation structure and measurement. World
Book Co.
Cattell, R. B. (1965). The Scientific Analysis of Personality. Penguin Books.
Cattell, R. B. (1972). El análisis científico de la personalidad (R. Cerni, trad.).
Fontanella (original publicado en 1965).
Cattell, R. B., & Kline, P. E. (1977). The scientific analysis of personality and
motivation. Academic Press.
Referencias
286
Cattell, R. B., & Schuerger, J. M. (1978). Personality in action: Handbook for the
Objective- Analytic (O-A) Test kit. Institute for Personality and Ability
Testing (IPAT).
Cattell, R.B., & Warburton, F.W. (1967). Objective personality and motivation tests: a
theoretical introduction and practical compendium. University of Illinois
Press.
Cazan, A. M. (2013). Teaching self regulated learning strategies for psychology
students. Procedia-Social and Behavioural Sciences, 78, 743-747.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.04.387
Cleary, T. J., Callan, G. L., & Zimmerman, B. J. (2012). Assessing self-regulation as a
cyclical, context-specific phenomenon: Overview and analysis of SRL
microanalytic protocols. Education Research International, 2012.
https://doi.org/10.1155/2012/428639
Cleary, T. J., & Chen, P. P. (2009). Self-regulation, motivation, and math
achievement in middle school: Variations across grade level and math
context. Journal of School Psychology, 47(5), 291-314.
https://doi.org/10.1016/j.jsp.2009.04.002
De las Cuevas, C., & González de Rivera, J. L. (1992). Autoinformes y respuestas
sesgadas. Anales de Psiquiatría, 8(9), 362-366.
http://psicoter.es/_arts/92_A109_09.pdf
Desimone, R., & Duncan, J. (1995). Neural mechanisms of selective visual
attention. Annual Review of Neuroscience, 18(1), 193-222.
https://doi.org/10.1146/annurev.ne.18.030195.001205
Dent, A. L., & Koenka, A. C. (2016). The relation between self-regulated learning
and academic achievement across childhood and adolescence: A meta-
analysis. Educational Psychology Review, 28(3), 425-474.
https://doi.org/10.1007/s10648-015-9320-8
DiBenedetto, M. K., & Zimmerman, B. J. (2010). Differences in self-regulatory
processes among students studying science: A microanalytic
investigation. The International Journal of Educational and Psychological
Referencias
287
Assessment, 5(1), 2-24.
https://www.researchgate.net/publication/284604049_Differences_in_self
-
regulatory_processes_among_students_studying_science_A_microanalytic_in
vestigation
Dignath, C., Buettner, G., & Langfeldt, H. P. (2008). How can primary school
students learn self-regulated learning strategies most effectively?: A meta-
analysis on self-regulation training programmes. Educational Research
Review, 3(2), 101-129. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2008.02.003
Dinsmore, D. L., Alexander, P. A., & Loughlin, S. M. (2008). Focusing the conceptual
lens on metacognition, self-regulation, and self-regulated
learning. Educational Psychology Review, 20(4), 391-409.
https://doi.org/10.1007/s10648-008-9083-6
Duckworth, A. L., & Seligman, M. E. (2005). Self-discipline outdoes IQ in predicting
academic performance of adolescents. Psychological Science, 16(12), 939-
944. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2005.01641.x
Dweck, C. S. (1986). Motivational processes affecting learning. American
Psychologist, 41(10), 1040–1048. https://doi.org/10.1037/0003-
066X.41.10.1040
Dompnier, B., Darnon, C., & Butera, F. (2009). Faking the desire to learn: A
clarification of the link between mastery goals and academic
achievement. Psychological science, 20(8), 939-943.
https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2009.02384.x
Dopson, J. C., Williams, N. A., Esber, G. R., & Pearce, J. M. (2010). Stimuli that signal
the absence of reinforcement are paid more attention than are irrelevant
stimuli. Learning and Behavior, 38(4), 337-347.
https://doi.org/10.3758/LB.38.4.337
Dörrenbächer, L., & Perels, F. (2016). Self-regulated learning profiles in college
students: Their relationship to achievement, personality, and the
effectiveness of an intervention to foster self-regulated learning. Learning
Referencias
288
and Individual Differences, 51, 229-241.
https://doi.org/10.1016/j.lindif.2016.09.015
Edwards, A. L. (1957). The social desirability variable in personality assessment and
research. Dryden Press.
Efklides, A. (2011). Interactions of metacognition with motivation and affect in
self-regulated learning: The MASRL model. Educational Psychologist, 46(1),
6-25. https://doi.org/10.1080/00461520.2011.538645
Egeth, H. E., Leonard, C. J., & Leber, A. B. (2010). Why salience is not enough:
Reflections on top-down selection in vision. Acta Psychologica, 135(2), 130-
132. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2010.05.012
Elliot, A.J. (1999). Approach and avoidance motivation and achievement goals.
Educational Psychologist, 34(3), 169-189.
https://doi.org/10.1207/s15326985ep3403_3
Elliot, S., Lawty-Jones, M., & Jackson, C. (1996). Effects of dissimulation on self-
report and objective measures of personality. Personality and Individual
Differences, 21(3), 335- 343. https://doi.org/10.1016/0191-
8869(96)00080-3
Elliot, A.J., McGregor, H.A. & Gable, S. (1999). Achievement goals, study strategies,
and exam performance: A mediational analysis. Journal of Educational
Psychology, 91(3), 549-563. https://doi.org/10.1037/0022-0663.91.3.549
Elliot, A. J., & Murayama, K. (2008). On the measurement of achievement goals:
Critique, illustration, and application. Journal of Educational Psychology,
100(3), 613–628. https://doi.org/10.1037/0022-0663.100.3.613
Feldmann-Wüstefeld, T., Uengoer, M., & Schubö, A. (2015). You see what you have
learned. Evidence for an interrelation of associative learning and visual
selective attention. Psychophysiology, 52(11), 1483-1497.
https://doi.org/10.1111/psyp.12514
Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of
cognitive–developmental inquiry. American psychologist, 34(10), 906-911.
https://doi.org/10.1037/0003-066X.34.10.906
Referencias
289
Folk, C. L., Remington, R. W., & Johnston, J. C. (1992). Involuntary covert orienting
is contingent on attentional control settings. Journal of Experimental
Psychology: Human perception and performance, 18(4), 1030-1044.
https://doi.org/10.1037/0096-1523.18.4.1030
Franke, G.H. (2002). Faking bad in personality inventories: Consequences for the
clinical context. Psychologische Beiträge, 44(1), 50-61.
https://search.proquest.com/scholarly-journals/faking-bad-personality-
inventories-consequences/docview/212182076/se-2?accountid=14478
Froján, M. X., Vargas de la Cruz, I., Calero Elvira, A., & Ruiz Sancho, E. M. (2010).
Categorización de la conducta verbal del cliente durante la reestructuración
cognitiva. Análisis y Modificación de Conducta, 36(153-154), 105-114.
http://dx.doi.org/10.33776/amc.v36i153-154.1063
Gardner, H. (2001): Estructuras de la Mente. La Teoría de las Inteligencias Múltiples
(S. Fernández, trad.). Fondo de Cultura Económica (original publicado en
1983).
García-Sevilla, J. (1997). Psicología de la atención. Síntesis.
Garrido, E. (1989). Aprendizaje vicario. En J. Mayor & J. L. Pinillos (Eds.), Tratado
de psicología general. Vol. 2. Aprendizaje y condicionamiento. (pp. 331-359).
Alhambra Universidad.
Genovard, C. & Gotzens, C. (1990). Psicología de la instrucción. Santillana.
George, D. N., & Pearce, J. M. (2012). A configural theory of attention and
associative
learning. Learning & Behavior, 40(3), 241-254. https://doi.org/10.3758/s13420-
012-0078-2
Goldsmith, H. H., & Rothbart, M. K. (1993). The laboratory temperament assessment
battery (LAB-TAB). University of Wisconsin.
Referencias
290
Gondra, J. M. (2002). Hull frente a Tolman: Las discusiones del año 1934 sobre el
aprendizaje. Anuario De Psicología, 33(2), 277-289.
https://www.raco.cat/index.php/AnuarioPsicologia/article/view/61711
González, D., Jiménez, J. E., García, E., Díaz, A., Rodríguez, C., Crespo, P., & Artiles, C.
(2010). Prevalencia de las dificultades específicas de aprendizaje en la
Educación Secundaria Obligatoria. European Journal of Education and
Psychology, 3(2), 317-327. https://
https://redalyc.org/articulo.oa?id=129315468013
González Cabanach, R., Valle Arias, A., Núñez Pérez, J. C., & González-Pienda García,
J. A. (1996). Una aproximación teórica al concepto de metas académicas y su
relación con la motivación escolar. Psicothema, 8(1), 45-61.
http://hdl.handle.net/10651/29565
Grimm, P. (2010). Social desirability bias. Wiley International Encyclopedia of
Marketing.
Guay, F., Ratelle, C. F., Roy, A., & Litalien, D. (2010). Academic self-concept,
autonomous academic motivation, and academic achievement: Mediating
and additive effects. Learning and Individual Differences, 20(6), 644-653.
https://doi.org/10.1016/j.lindif.2010.08.001
Guttmann, G., & Bauer, H. (2004). RISIKO – Risikoverhalten [Risk Behaviour]
[Software and Manual]. Schuhfried.
Hadwin A. F., Järvelä S., Miller M. (2011). Self-regulated, co-regulated, and socially
shared regulation of learning. In B. J. Zimmerman & D. H. Schunk
(Eds.), Handbook of Self-Regulation of Learning and Performance (pp. 65-
84). Routledge.
Hartman, H. J. (2001). Metacognition in learning and instruction: Theory, research
and practice. Kluwer Academic Publishers.
Hattie, J., Biggs, J., & Purdie, N. (1996). Effects of learning skills interventions on
student learning: A meta-analysis. Review of Educational Research, 66(2),
99–136. https://doi.org/10.3102/00346543066002099
Referencias
291
Hearst, E. (1988). Fundamentals of learning and conditioning. En R. C. Atkinson, R. J.
Herrnstein, G. Lindzey, & R. D. Luce (Eds.), Stevens' handbook of
experimental psychology: Perception and motivation; Learning and
cognition (pp. 3–109). John Wiley & Sons.
Hernández, J.M. (2000). La personalidad: Elementos para su estudio. Biblioteca
Nueva.
Hernández, J.M., Santacreu, J. y Rubio, V.J. (1999). Evaluación de la personalidad.
Una alternativa teórica-metodológica. Escritos de Psicología, 3, 20-28.
Hilgard, E. & Bower, G. (1973). Teorías del aprendizaje (F. González, S. Sánchez, & E.
Galindo, trads., & H. Rodríguez, rev.). Mexico (original publicado en 1949).
Honig, W. K. (1966). Operant behavior: Areas of research and application. Appleton-
Century-Crofts.
Horn, W. F., & Packard, T. (1985). Early identification of learning problems: A
meta-analysis. Journal of Educational Psychology, 77(5), 597–
607. https://doi.org/10.1037/0022-0663.77.5.597
Horvath, M., Herleman, H. A., & McKie, R. L. (2006). Goal orientation, task difficulty,
and task interest: A multilevel analysis. Motivation and Emotion, 30(2), 169-
176. https://doi.org/10.1007/s11031-006-9029-6
Huang, C. (2011). Self-concept and academic achievement: A meta-analysis of
longitudinal relations. Journal of School Psychology, 49(5), 505-528.
https://doi.org/10.1016/j.jsp.2011.07.001
Hull, C. L. (1943). Principles of behavior. Appleton.
Jasper, F., & Ortner, T. M. (2014). The tendency to fall for distracting information
while making judgments: development and validation of the Objective
Heuristic Thinking Test. European Journal of Psychological Assessment,
30(3), 193-207. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000214
Hundleby, J. D. (1973). The measurement of personality by objective tests. In P.
Kline (Ed.), New approaches in psychological measurement (pp. 185-231).
Wiley.
Referencias
292
Kahneman, D. (1997). Atención y esfuerzo (J. Botella, trad.). Biblioteca Nueva
(original publicado en 1934).
Kantor, J. R. (1978). Psicología interconductual (M. Varela, trad. & E. Rayek, rev.).
Trillas (original publicado en 1959).
Keller, F.S. & Schoenfeld, W.D. (1979). Fundamentos de psicología (N. Daurella,
trad.). Fontanella (original publicado en 1950).
Kendall, P. C., & Wilcox, L. E. (1979). Self-control in children: Development of a
rating scale. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 47(6), 1020–
1029. https://doi.org/10.1037/0022-006X.47.6.1020
Kimble, G.A. (1971). Hilgard y Marquis. Condicionamiento y aprendizaie (E. Ribes,
trad.). Trillas (original publicado en 1940)
Kostons, D., Van Gog, T., & Paas, F. (2009). How do i do? Investigating effects of
expertise and performance-process records on self-assessment. Applied
Cognitive Psychology: The Official Journal of the Society for Applied Research
in Memory and Cognition, 23(9), 1256-1265.
https://doi.org/10.1002/acp.1528
Kubinger, K. D. (2002). On faking personality inventories. Psychological Test and
Assessment Modeling, 44(1), 10-16. https://search.proquest.com/scholarly-
journals/on-faking-personality-inventories/docview/212173478/se-
2?accountid=14478
Kuhl, J. (1986). Motivation and information processing: A new look at decision
making, dynamic change, and action control. En R. M. Sorrentino & E. T.
Higgins (Eds.), Handbook of motivation and cognition: Foundations of social
behavior (p. 404–434). Guilford Press.
Linnenbrink-Garcia, L., Tyson, D. F., & Patall, E. A. (2008). When are achievement
goal orientations beneficial for academic achievement? A closer look at
main effects and moderating factors. Revue Internationale de Psychologie
Sociale, 21(1), 19-70. https://www.cairn-int.info/journal-revue-
internationale-de-psychologie-sociale-2008-1-page-19.htm
Referencias
293
Lovibond, P. F., & Shanks, D. R. (2002). The role of awareness in Pavlovian
conditioning: empirical evidence and theoretical implications. Journal of
Experimental Psychology: Animal Behavior Processes, 28(1), 3-26.
https://doi.org/10.1037/0097-7403.28.1.3
Mackintosh, N. J. (1975). From classical conditioning to discrimination learning. En
W.K Estes (Ed.), Handbook of learning and cognitive processes, vol. 1, (pp.
151-190). Lawrence Erlbaum Associates.
Malmierca, J. L. M. (2014). Evidencia de aprendizaje inconsciente generado
mediante priming asociativo enmascarado. Psicológica, 35(2), 291-308.
http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=16931314007
Mayes, S. D., & Calhoun, S. L. (2007). Learning, attention, writing, and processing
speed in typical children and children with ADHD, autism, anxiety,
depression, and oppositional-defiant disorder. Child
Neuropsychology, 13(6), 469-493.
https://doi.org/10.1080/09297040601112773
Mayes, S. D., Calhoun, S. L., Bixler, E. O., & Zimmerman, D. N. (2009). IQ and
neuropsychological predictors of academic achievement. Learning and
Individual Differences, 19(2), 238-241.
https://doi.org/10.1016/j.lindif.2008.09.001
Mayor, J. & Pinillos, J. L. (1989). Tratado de psicología general. Vol. 2. Aprendizaje y
condicionamiento. Alhambra Universidad.
Markus, H. (1983). Self-knowledge: An expanded view. Journal of
personality, 51(3), 543-565. https://doi.org/10.1111/j.1467-
6494.1983.tb00344.x
Marsh, H. W., & Martin, A. J. (2011). Academic self-concept and academic
achievement: Relations and causal ordering. British Journal of Educational
Psychology, 81(1), 59-77. https://doi.org/10.1348/000709910X503501
Martin, G., & Pear, J. (1998). Modificación de conducta. Prentice Hall.
Referencias
294
Meichenbaum, D. H., & Goodman, J. (1971). Training impulsive children to talk to
themselves: a means of developing self-control. Journal of Abnormal
Psychology, 77(2), 115 –126. https://doi.org/10.1037/h0030773
Michael, J. (1993). Establishing operations. The Behavior Analist, 16, 191-206.
https://doi.org/10.1007/BF03392623
Molero, C., Saiz, E., & Esteban, C. (1998). Revisión histórica del concepto de
inteligencia: una aproximación a la inteligencia emocional. Revista
Latinoamericana de Psicología, 30(1), 11-30.
http://hdl.handle.net/20.500.12466/1240
Naglieri, J. A., & Das, J. P. (2005). Planning, Attention, Simultaneous, Successive
(PASS) Theory: A Revision of the Concept of Intelligence. In D. P. Flanagan &
P. L. Harrison (Eds.), Contemporary Intellectual Assessment: Theories, Tests,
and Issues (pp. 120-135). The Guilford Press.
Nederhof, A. J. (1985). Methods of coping with social desirability bias: A
review. European Journal of Social Psychology, 15(3), 263-280.
https://doi.org/10.1002/ejsp.2420150303
Neuringer, A. (2002). Operant variability: Evidence, functions, and
theory. Psychonomic Bulletin & Review, 9(4), 672-705.
https://doi.org/10.3758/BF03196324
Nicholls, J.G. (1984). Achievement motivation: Conceptions of ability, subjective
experience, task choice, and performance. Psychological Review, 91(3), 328-
346. https://doi.org/10.1037/0033-295X.91.3.328
Nothdurft, H. C. (1992). Feature analysis and the role of similarity in preattentive
vision. Perception & Psychophysics, 52(4), 355-375.
https://doi.org/10.3758/bf03206697
Núñez, J.C. & González-Pienda, J.A. (1994). Determinantes del rendimiento
académico. Servicio de Publicaciones Universidad de Oviedo.
Núñez, J.C., González-Pienda, J.A., Carbonero, M.A., & Crespo, M.T. (1998).
Dificultades de Aprendizaje Escolar. In J.A. González-Pienda & J.C. Núñez
(coord.), Dificultades de Aprendizaje Escolar (pp. 45-65). Pirámide.
Referencias
295
Núñez, J. P., & de Vicente, F. (2004). Unconscious learning. Conditioning to
subliminal visual stimuli. The Spanish Journal of Psychology, 7(1), 13-28.
https://doi.org/10.1017/S1138741600004716
Öhman, A., & Soares, J. J. (1998). Emotional conditioning to masked stimuli:
expectancies for aversive outcomes following nonrecognized fear-relevant
stimuli. Journal of Experimental Psychology: General, 127(1), 69-82.
https://doi.org/10.1037/0096-3445.127.1.69
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, OCDE. (2019). PISA
2018. Programa para la Evaluación Internacional de los Estudiantes. Informe
español. Secretaría General Técnica.
https://sede.educacion.gob.es/publiventa/pisa-2018-programa-para-la-
evaluacion-internacional-de-los-estudiantes-informe-espanol/evaluacion-
examenes/23505
Ortner, T. M., & Proyer, R. T. (2015). Objective personality tests. In T. M. Ortner & F.
J. R. van de Vijver (Eds.), Psychological assessment—science and practice.
Behavior-based assessment in psychology: Going beyond self-report in the
personality, affective, motivation, and social domains (p. 133–149). Hogrefe
Publishing.
Ortner, T. M., & Proyer, R. T. (2018). Behavioral and performance measures of
personality. En V. Zeigler-Hill, T. K. Shackelford (Eds.), Encyclopedia of
personality and individual differences (pp. 1-6). Springer International
Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-28099-8_1281-1
Ortner, T. M., & Schmitt, M. (2014). Advances and continuing challenges in
objective personality testing. European Journal of Psychological Assessment,
30(3), 163-168. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000213.
Panadero, E. (2017). A review of self-regulated learning: Six models and four
directions for research. Frontiers in Psychology, 8. Article 422.
https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00422
Referencias
296
Panadero, E., & Alonso-Tapia, J. (2014). Teorías de autorregulación educativa: una
comparación y reflexión teórica. Psicología Educativa, 20(1), 11-22.
https://doi.org/10.1016/j.pse.2014.05.002
Panadero, E., Broadbent, J., Boud, D., & Lodge, J. M. (2019). Using formative
assessment to influence self-and co-regulated learning: the role of
evaluative judgement. European Journal of Psychology of Education, 34(3),
535-557. https://doi.org/10.1007/s10212-018-0407-8
Parker, J. D., Creque Sr, R. E., Barnhart, D. L., Harris, J. I., Majeski, S. A., Wood, L. M.,
... & Hogan, M. J. (2004). Academic achievement in high school: does
emotional intelligence matter?. Personality and Individual Differences, 37(7),
1321-1330. https://doi.org/10.1016/j.paid.2004.01.002
Pavlov, I. P. (1960). Conditioned reflexes: An investigation of the physiological
activity of the cerebral cortex (G. V. Anrep, trad. y ed.). Dover (original
publicado en 1927).
Peverly, S. T., Brobst, K. E., Graham, M., & Shaw, R. (2003). College adults are not
good at self-regulation: A study on the relationship of self-regulation, note
taking, and test taking. Journal of Educational Psychology, 95(2), 335–346.
https://doi.org/10.1037/0022-0663.95.2.335.
Piaget, J. (1978). La equilibración de las estructuras cognitivas (E.Bustos, trad.).
Siglo XXI (original publicado en 1975).
Pintrich P. R. (2000). The role of goal orientation in self-regulated learning. In M.
Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of Self-Regulation
(pp. 452-502.). Academic Press.
Pintrich, P. R., Smith, D. A., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1993). Reliability and
predictive validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire
(MSLQ). Educational and Psychological Measurement, 53(3), 801-813.
https://doi.org/10.1177/0013164493053003024
Proyer, R. T., & Häusler, J. (2007). Assessing behavior in standardized settings. The
role of objective personality tests. International Journal of Clinical and
Referencias
297
Health Psychology España, 7(2), 537-546. https://doi.org/10.5167/uzh-
3641
Purkey, W.W. (1970) Self-Concept and School Achievement. Prentice-Hall.
Quiroga Estévez, M.A., Santacreu Mas, J., Montoro, A., Martínez-Molina, A., & Chun
Shih, P. (2011). Evaluación Informatizada de la Atención para Niños de 7 a
11 Años: El DiViSA-UAM y el TACI-UAM [Computerized Assessment of
Attention for Children from 7 to 11 Years Old: DiViSA-UAM and TACI-UAM].
Clínica y Salud, 22(1), 3-20. https://doi.org/10.5093/cl2011v22n1a1
Ramdass, D., & Zimmerman, B. J. (2011). Developing self-regulation skills: The
important role of homework. Journal of Advanced Academics, 22(2), 194-
218. https://doi.org/10.1177/1932202X1102200202
Rescorla, R.A. (1967). Pavlovian conditioning and its proper control procedures.
Psychological Review, 74, 71-80. https://doi.org/10.1037/h0024109
Ribes, E. (1982). Los eventos privados: Un problema para la teoría de la
conducta?. Revista Mexicana de Análisis de la Conducta, 8(1), 11–29.
http://dx.doi.org/10.5514/rmac.v8.i1.25750
Ribes, E. (1989). Un análisis teórico y conceptual de las teorías del aprendizaje. En
J. Mayor & J.L. Pinillos (Eds.), Tratado de Psicología General. Vol 2.
Aprendizaje y Condicionamiento (pp. 1-26). Alhambra Universidad.
Ribes, E. (1990). Problemas conceptuales en el análisis del comportamiento humano.
Trillas.
Ribes, E. (1999) Teoría del condicionamiento y lenguaje. Un análisis histórico y
conceptual. Taurus.
Ribes-Iñesta, E. (2007). Lenguaje, aprendizaje y conocimiento. Revista Mexicana de
Psicología, 24(1), 7-14.
https://www.uv.mx/rmipe/files/2014/05/rii_2007.pdf
Ribes, E. & López, F. (1985). Teoría de la conducta: Un análisis de campo y
paramétrico. Trillas.
Referencias
298
Rivière, Á. (1991). Orígenes históricos de la psicología cognitiva: paradigma
simbólico y procesamiento de la información. Anuario de Psicología/The UB
Journal of Psychology, 51, 129-156. Retrieved from
https://www.raco.cat/index.php/AnuarioPsicologia/article/view/64675
Román J. & Gallego S. (1994). ACRA Escalas de estrategias de aprendizaje. TEA
Ediciones S. A.
Rosário, P., Núñez Perez, J. C., González-Pienda, J. A., Almeida, L. S., Soares, S., &
Rubio, M. (2005). El aprendizaje escolar examinado desde la perspectiva del
«Modelo 3P» de J. Biggs. Psicothema, 17(1), 20-30.
http://www.psicothema.com/psicothema.asp?id=3059
Roth, B., Becker, N., Romeyke, S., Schäfer, S., Domnick, F., & Spinath, F. M. (2015).
Intelligence and school grades: A meta-analysis. Intelligence, 53, 118-137.
https://doi.org/10.1016/j.intell.2015.09.002
Roth, A., Ogrin, S., & Schmitz, B. (2016). Assessing self-regulated learning in higher
education: a systematic literature review of self-report
instruments. Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 28(3),
225-250. https://doi.org/10.1007/s11092-015-9229-2
Rotter, J.B. (1954). Social learning and clinical psychology. Prentice Hall.
Rubio, V. J., Hernández, J. M., Zaldívar, F., Márquez, O., & Santacreu, J. (2010). Can
We Predict Risk-Taking Behavior?. European Journal of Psychological
Assessment, 26(2), 87-94. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000013.
Ryle, G. (2005). El concepto de lo mental (D.C. Dennett, rev. & E. A. Rabossi, trad.).
Paidós (original publicado en 1949).
Salovey, P., & Mayer, J. D. (1990). Emotional intelligence. Imagination, Cognition
and Personality, 9(3), 185-211. https://doi.org/10.2190/DUGG-P24E-
52WK-6CDG
Sanchez-Ruiz, M. J., Mavroveli, S., & Poullis, J. (2013). Trait emotional intelligence
and its links to university performance: An examination. Personality and
Individual Differences, 54(5), 658-662.
https://doi.org/10.1016/j.paid.2012.11.013
Referencias
299
Santacreu, J., Hernández López, J. M., Adarraga, P., & Márquez, M. O. (2002). La
personalidad en el marco de una teoría del comportamiento humano.
Pirámide.
Santacreu, J. & Hernández, J.M. (2017). T-Data (Tests). En V. Zeigler-Hill y T.K.
Shackelford (eds.), Encyclopedia of Personality and Individual Differences.
Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-
28099-8_859-1
Santacreu, J., & Quiroga, M. A. (2016). Some children do not learn even while
paying attention: Their focus is on winning. Learning and Individual
Differences, 50, 175-181. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2016.07.020
Santacreu, J., Rubio, V. J., & Hernández, J. M. (2006). The objective assessment of
personality: Cattells's T-data revisited and more. Psychology Science, 48(1),
53-68.
https://search.proquest.com/docview/212203756/fulltext/5BCD07B8B75
C418EPQ/1?accountid=14478
Santacreu, J., Shih, P. C., & Quiroga, M. A. (2011). DiViSA, Test de Discriminación
Visual Simple de Árboles. Manual. Tea Ediciones.
Schmidt-Atzert, L. (2004). Objektiver Leistungsmotivations Test (OLMT) [Objective
Achievement Motivation Test] [Software and Manual]. Dr. G. Schuhfried
GmbH.
Schmitz, B., & Wiese, B. S. (2006). New perspectives for the evaluation of training
sessions in self-regulated learning: Time-series analyses of diary data.
Contemporary Educational Psychology, 31(1), 64-96.
https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2005.02.002
Schraw, G., & Dennison, R. S. (1994). Assessing metacognitive
awareness. Contemporary Educational Psychology, 19(4), 460-475.
https://doi.org/10.1006/ceps.1994.1033
Schunk, D. H. (1982). Effects of effort attributional feedback on children's
perceived self-efficacy and achievement. Journal of Educational Psychology,
74(4), 548–556. https://doi.org/10.1037/0022-0663.74.4.548
Referencias
300
Schunk, D. H. (1991). Self-efficacy and academic motivation. Educational
Psychologist, 26(3-4), 207-231.
https://doi.org/10.1080/00461520.1991.9653133
Schunk, D. H., & Zimmerman, B. J. (1998). Self-regulated learning:
From teaching to self-reflective practice. The Guilford Press.
Shavelson, R. J., Hubner, J. J., & Stanton, G. C. (1976). Self-concept: Validation of
construct interpretations. Review of Educational Research, 46(3), 407-441.
https://doi.org/10.3102/00346543046003407
Shi, K., Peng, W., Wang, W., Zuo, Y., Liu, D., Maehr, M.L., Mu, X., Linnenbrink, L., &
Hruda, L. (2001). Goals and Motivation of Chinese Students — Testing the
Adaptive Learning Model. En: Salili F., Chiu C.Y., Hong Y.Y. (eds). Student
Motivation. Plenum Series on Human Exceptionality. Springer.
https://doi.org/10.1007/978-1-4615-1273-8_12
Sierra, J.C. & Buela-Casal, G. (2001). Past and present of behavioral assessment.
International Journal of Clinical and Health Psychology, 1(2), 225-236.
https://psycnet.apa.org/record/2002-10555-001
Sitzmann, T., & Ely, K. (2011). A meta-analysis of self-regulated learning in work-
related training and educational attainment: What we know and where we
need to go. Psychological Bulletin, 137(3), 421–
442. https://doi.org/10.1037/a0022777
Skinner, B. F. (1945). The operational analysis of psychological terms.
Psychological Review, 52(5), 270-277. https://doi.org/10.1037/h0062535
Skinner, B. F. (1963). Behaviorism at fifty: The rapid growth of a scientific analysis
of behavior calls for a restatement of the philosophy of psychology. Science,
140(3570), 951-958. https://doi.org/10.1126/science.140.3570.951
Skinner, B. F. (1966). The behavior of organisms: An experimental analysis (R.M.
Elliott, ed.). Appleton-Century-Crofts (original publicado en 1938).
Skinner, B. F. (1981). Conducta verbal (S. Gómez, rev. & R. Ardila, trad.). Trillas
(original publicado en 1957).
Referencias
301
Skinner, N.S.F. & Howarth, E. (1973). Cross-media independence of questionnaire
and objective test personality factors. Multivariate Behavioral Research,
8(1), 23-40. https://doi.org/10.1207/s15327906mbr0801_2
Staats, A. W. (1979). Conductismo social (A. Vázquez & J.G. Zúñiga, trads. & C.H.
García, rev.). El Manual Moderno (original publicado en 1975).
Staats, A. W. (1983). Paradigmatic behaviorism: Unified theory for social-
personality psychology. Advances in Experimental Social Psychology, 16,
125-179. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0065-2601(08)60395-
0
Staats, A.W. (1997). Conducta y Personalidad. Conductismo psicológico (J. M.
Carrillo, trad.). Desclée de Brouwer (original publicado en 1996).
Tangney, J. P., Baumeister, R. F., & Boone, A. L. (2004). High self-control predicts
good adjustment, less pathology, better grades, and interpersonal
success. Journal of Personality, 72(2), 271-324.
https://doi.org/10.1111/j.0022-3506.2004.00263.x
Terman, L. M., & Merrill, M. A. (1937). Measuring intelligence: A guide to the
administration of the new revised Stanford-Binet tests of
intelligence. Houghton Mifflin.
Theeuwes, J. (2004). Top-down search strategies cannot override attentional
capture. Psychonomic Bulletin & Review, 11(1), 65-70.
https://doi.org/10.3758/BF03206462
Theeuwes, J. (2010). Top–down and bottom–up control of visual selection. Acta
psychologica, 135(2), 77-99. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2010.02.006
Thorndike, E. L. (1911). Animal intelligence: Experimental studies. Macmillan.
Thorndike, E.L. (1920). A constant error in psychological ratings. Journal of Applied
Psychology, 4(1), 25–29. https://doi.org/10.1037/h0071663
Tolman, E. C. (1948). Cognitive maps in rats and men. Psychological Review, 55(4),
189-208. https://doi.org/10.1037/h0061626
Referencias
302
Tolman, E. C. (1949). Purposive behaviour in animals and men. University of
California Press (original publicado en 1932).
Tudela, P. (1992). Atención. En J. Mayor & J. L. Pinillos (Eds.) Tratado de Psicología
General. Vol. 3. Atención y Percepción. (pp. 119-162). Alhambra Universidad.
Valle Arias, A., Barca Lozano, A., González Cabanach, R., & Núñez Pérez, J.C. (1999).
Las estrategias de aprendizaje revisión teórica y conceptual. Revista
Latinoamericana de Psicología, 31(3), 425-461.
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=80531302
van Loon, M., Destan, N., Spiess, M.A., de Bruin, A., & Roebers, C.M. (2017).
Developmental progression in performance evaluations: Effects of
children's cueutilization and self-protection. Learning and Instruction, 51,
47-60. http://dx.doi.org/10.1016/j.learninstruc.2016.11.011
Veenman, M. V., Van Hout-Wolters, B. H., & Afflerbach, P. (2006). Metacognition
and learning: Conceptual and methodological considerations. Metacognition
and Learning, 1(1), 3-14. https://doi.org/10.1007/s11409-006-6893-0
Viswesvaran, C., & Ones, D. S. (1999). Meta-analyses of fakability estimates:
Implications for personality measurement. Educational and Psychological
Measurement, 59(2), 197-210.
https://doi.org/10.1177/00131649921969802
Von Suchodoletz, A., Trommsdorff, G., Heikamp, T., Wieber, F., & Gollwitzer, P. M.
(2009). Transition to school: The role of kindergarten children's behavior
regulation. Learning and Individual Differences, 19(4), 561-566.
https://doi.org/10.1016/j.lindif.2009.07.006
Vrugt, A., & Oort, F. J. (2008). Metacognition, achievement goals, study strategies
and academic achievement: pathways to achievement. Metacognition and
Learning, 3(2), 123-146. https://doi.org/10.1007/s11409-008-9022-4
Vygotsky, L. (1995). Pensamiento y lenguaje (A. Kozulin, ed. & P. Tosaus,
trad.). Paidós (original publicado en 1934).
Referencias
303
Vygotsky, L.S. (1979). El desarrollo de los procesos psicológicos superiores. (M. Cole,
V. John-Steiner, S.Scribner & E. Souberman, eds. & S. Furió, trad.). Crítica
(original publicado en 1978).
Watson, J. B. (1913). Psychology as the behaviorist views it. Psychological Review,
20(2), 158-177. https://doi.org/10.1037/h0074428
Wertheimer, M. (1959). Productive Thinking (M. Wertheimer, ed.). Greenwood
Press (original publicado en 1945).
Wechsler, D. (2003). WISC-IV: Escala de Inteligencia de Wechsler para Niños-IV. TEA
Ediciones.
Weinstein, C. E., Palmer, D., & Schulte, A. C. (1987). Learning and Study Strategies
Inventory (LASSI). H & H Publishing.
Winne, P. H. (1996). A metacognitive view of individual differences in self-
regulated learning. Learning and Individual Differences, 8(4), 327-353.
https://doi.org/10.1016/S1041-6080(96)90022-9
Winne P. H. (2011). A cognitive and metacognitive analysis of self-regulated
learning. En B. J. Zimmerman & D. H. Schunk (Eds.), Handbook of Self-
Regulation of Learning and Performance (pp. 15-32). Routledge.
Winne, P. H., & Perry, N. E. (2000). Measuring self-regulated learning. En M.
Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of self-
regulation (pp. 531-566). Academic Press.
Wirth, J., & Leutner, D. (2008). Self-regulated learning as a competence:
Implications of theoretical models for assessment methods. Zeitschrift für
Psychologie/Journal of Psychology, 216(2), 102-110.
https://doi.org/10.1027/0044-3409.216.2.102
Ziegler, M., Schmukle, S., Egloff, B., & Bühner, M. (2010). Investigating measures of
achievement motivation(s). Journal of Individual Differences, 31(1), 15-21.
https://doi.org/10.1027/1614-0001/a000002
Referencias
304
Zimmerman, B. J. (1986). Becoming a self-regulated learner: Which are the key
subprocesses?. Contemporary Educational Psychology, 11(4), 307-313.
https://doi.org/10.1016/0361-476X(86)90027-5
Zimmerman, B. J. (1990). Self-regulated learning and academic achievement: An
overview. Educational Psychologist, 25(1), 3-17.
https://doi.org/10.1207/s15326985ep2501_2
Zimmerman, B. J. (1995). Self-regulation involves more than metacognition: A
social cognitive perspective. Educational Psychologist, 30(4), 217-221.
https://doi.org/10.1207/s15326985ep3004_8
Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: a social cognitive perspective.
In M. Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of Self-
Regulation (pp. 13–40). Academic Press. https://doi.org/10.1016/b978-
012109890-2/50031-7
Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory
Into Practice, 41(2), 64-70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2
Zimmerman, B. J. (2013). From cognitive modeling to self-regulation: A social
cognitive career path. Educational Psychologist, 48(3), 135-147.
https://doi.org/10.1080/00461520.2013.794676
Zimmerman, B. J., & Pons, M. M. (1986). Development of a structured interview for
assessing student use of self-regulated learning strategies. American
Educational Research Journal, 23(4), 614-628.
https://doi.org/10.3102/00028312023004614
Zimmerman, B. J., & Martinez-Pons, M. (1988). Construct validation of a strategy
model of student self-regulated learning. Journal of Educational
Psychology, 80(3), 284 –290. https://doi.org/10.1037/0022-0663.80.3.284
Zimmerman, B. J., Bandura, A., & Martinez-Pons, M. (1992). Self-motivation for
academic attainment: The role of self-efficacy beliefs and personal goal
setting. American educational research journal, 29(3), 663-676.
https://doi.org/10.3102/00028312029003663
Referencias
305
Zimmerman, B. J., & Moylan, A. R. (2009). Self-regulation: Where metacognition and
motivation intersect. En D. J. Hacker, J. Dunlosky, & A. C. Graesser (Eds.), The
educational psychology series. Handbook of metacognition in education (p.
299–315). Routledge/Taylor & Francis Group.
Anexo A. Modelo de consentimiento informado
307
Anexo A. Modelo de consentimiento informado
Evaluación de Competencias
Información sobre la investigación: Desde la Universidad Autónoma de Madrid se está llevando a cabo un proyecto de investigación para evaluar los patrones de comportamiento. Para ello se han desarrollado diversas pruebas informatizadas. Estas pruebas se presentan como un videojuego y se pretende en último término analizar la existencia de diferentes patrones a la hora de completar la tarea y su relación con otras variables como el sexo, la edad o las calificaciones académicas. La investigación se llevará a cabo en línea y de manera individual. Asimismo, se solicitará de forma previa a la sesión que se rellene un formulario con información sobre las notas académicas. Para que este proyecto pueda llevarse a cabo, se hace imprescindible la colaboración de personas que quieran participar en la prueba y, al mismo tiempo, nos permitan analizar los resultados de su participación. Por este motivo nos gustaría solicitar tu consentimiento para poder llevar a cabo esta investigación.
Participación y confidencialidad: Tu participación en este estudio es voluntaria, por lo que en cualquier momento puedes retirarte del mismo sin dar explicaciones. Los investigadores no te reprocharán nada si decides retirarte, ni habrá ninguna consecuencia académica negativa. Por otra parte, los datos recogidos serán considerados confidenciales y sólo serán utilizados por los investigadores con fines científicos. La identificación entre tus datos personales y los datos recogidos en este estudio la conocerá y archivará únicamente la persona del equipo investigador que dirige la presente investigación: Cristina Casadevante. En caso de comunicar estos resultados a la comunidad científica, ninguno de tus datos personales, incluyendo tu identidad, serán revelados. Si tienes alguna duda sobre el estudio o te gustaría comentar algún aspecto de esta información, informa por favor a cualquiera de los miembros del grupo investigador. Puedes contactar con ellos en este momento, o más adelante acudiendo personalmente al Despacho/Laboratorio 6 de la Facultad de Psicología, por correo electrónico [email protected], o por teléfono (91 497 3289). Asimismo, puedes realizar una reclamación en caso de cualquier incumplimiento ético o de la compensación académica a que esta participación dé derecho a través de la web de PsInvestiga (accesible en www.uam.es/psicologia).
Si una vez leída esta información y aclaradas las dudas que pudieran haberte surgido decides participar, deberás firmar la siguiente declaración de consentimiento.
DECLARACIÓN DE CONSENTIMIENTO
Yo, Don/Dña. ……………………………………………………………….. (El/la participante) he leído el documento de consentimiento informado que me ha sido entregado, he comprendido las explicaciones en él facilitadas acerca de la investigación que se está llevando a cabo en la Universidad Autónoma de Madrid y he podido resolver todas las dudas y preguntas que he planteado al respecto. También comprendo que, en cualquier momento y sin necesidad de dar ninguna explicación, puedo revocar el consentimiento que ahora presento. También he sido informado/a de que mis datos personales serán protegidos y serán utilizados únicamente con fines de investigación.
Tomando todo ello en consideración y en tales condiciones, CONSIENTO participar en este programa y que los datos que se deriven de mi participación sean utilizados para cubrir los objetivos especificados en el proyecto.
Anexo A. Modelo de consentimiento informado
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En ……………………….., a …... de ……………….. de 20..…
Firmado:
Don/Dña. _______________________________________ (El/la participante)
___________________________________ Esta investigación cumple con los requisitos éticos establecidos por el Comité de Ética de la Investigación de la UAM (http://www.uam.es/otros/ceiuam/) y, por consiguiente, con los principios establecidos en la Declaración de Helsinki, en el Convenio del Consejo de Europa relativo a los derechos humanos y la biomedicina y en la Declaración de la UNESCO sobre el genoma humano y los derechos humanos. Asimismo, cumple la legislación española en el ámbito de la investigación biomédica y la protección de datos de carácter personal: Ley Orgánica 15/1999, de Protección de Datos de Carácter Personal, Ley 41/2002 básica reguladora de la autonomía del paciente y de derechos y obligaciones en materia de información y documentación clínica y Ley 14/2007 de investigación biomédica.