| dc.description.abstract | During the last decades, technological development has allowed universities to build complex systems to collect information about the students. However, this information is organized thinking in administration issues ignoring the improvement of the quality of teaching and learning as a primary objective. We do not know the students in the sense of the student-centered educative model as romoted by the European Higher Education Area. We have plenty of information about students who enter university but this information is not organized in a learning process sense. This concrete research involves gathering relevant information from students in terms of improving their learning practice. The work consists of a description of “learning patterns” of freshmen regarding variables of gender, level of knowledge and type of education. Participants were 699 first year students (cohort 2006-07) who belong to all academic disciplines (Technical, Humanities, Health, Education, Business, Experimental Science and Law) in representative percentages by means of a convenience sampling strategy. The theoretical basis of the learning patterns concept lies in the interactive learning model (ILM), developed by Johnston (1996, 2009). This model states that learning takes place with the interplay of three components: cognitive (knowledge), conative (acting) and affective (feeling). The action of these elements composes an individual profile, which consists of four different learning patterns: sequential, precise, technical and confluent. Data collection was performed using a Learning Connections Inventory (LCI). LCI is a validated instrument in all educational levels and is linked to a specific protocol that facilitates the transfer interpretation of the results to be concrete practices in the educational process. The fact of that the students know themselves could be useful to face different learning situations. The analysis was conducted using statistical methods such as MANOVA analysis, ANOVA, comparison of means for independent samples and the calculation of effect sizes.
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Patrones de aprendizaje de los estudiantes universitarios de primer año
En los últimos tiempos, el desarrollo tecnológico ha permitido que las universidades construyan complejos sistemas para recopilar información sobre los estudiantes a los que atienden. Sin embargo, esta información se ha organizado pensando más en la gestión administrativa que en cómo mejorar la calidad de los procesos de enseñanza y aprendizaje. Esta investigación trata de recoger información relevante sobre los estudiantes desde el punto de vista de la mejora de la práctica docente, para lo cual investiga a los alumnos en calidad de personas que aprenden. El trabajo desarrollado consiste en una descripción de los «patrones de aprendizaje» de estudiantes universitarios de primero atendiendo a variables como el género, el ámbito de conocimiento y el tipo de enseñanza. En este estudio participaron 699 estudiantes de primer año (cohorte 2006-07) que pertenecen a todas las disciplinas académicas (Tecnología, Humanidades, Salud, Educación, Empresariales, Ciencias Experimentales y Ciencias Jurídicas) elegidos en porcentajes representativos por medio de una estrategia de muestreo de conveniencia. La base teórica del concepto de patrones de aprendizaje se encuentra en el modelo de aprendizaje interactivo (ILM), desarrollado por Johnston (1996, 2009). Este modelo establece que el aprendizaje se produce mediante la participación en tres procesos: cognitivo (saber), conativo (actuar) y afectivo (sentir). El intercambio de estos elementos deriva en un perfil individual que se compone de cuatro patrones de aprendizaje diferentes: secuencial, preciso, técnico y confluente. La recogida de datos se realizó utilizando un Inventario de Conexiones de Aprendizaje (LCI). El LCI es un instrumento validado en todos los niveles educativos y lleva asociado un protocolo de interpretación que facilita la transferencia de los resultados obtenidos a las posibles prácticas concretadas en el proceso educativo. El análisis se realizó utilizando métodos estadísticos como el análisis MANOVA, el ANOVA, la comparación de medias para muestras independientes y el cálculo de los tamaños de efecto. | en_US |
