Juicios metacognitivos concurrentes y retrospectivos como retroalimentación en el aprendizaje asistido por computadora.

Abstract

Este estudio analiza la relación entre los juicios metacognitivos concurrentes y retrospectivos en el contexto del aprendizaje asistido por computadora, siguiendo como objetivo principal el comprender cómo estos juicios influyen en los procesos de aprendizaje, autorregulación y mejora continua en entornos digitales. Para ello, se utilizó un enfoque cualitativo de nivel descriptivo y documental, mediante una revisión sistemática. El método PRISMA orientó la selección de estudios publicados entre 2019 y 2024, permitiendo una recopilación y análisis de datos relevantes basados en 41 estudios seleccionados. El análisis de la literatura permitió identificar cómo los juicios metacognitivos concurrentes y retrospectivos se manifiestan en entornos digitales, destacando su impacto directo en el rendimiento académico y la autorregulación estudiantil. Se evidencia que estos juicios se caracterizan por la conciencia crítica durante el proceso de aprendizaje (concurrentes) y la reflexión posterior sobre el desempeño (retrospectivos). Además, se comprobó que el uso de estos juicios está relacionado positivamente con mejores logros de aprendizaje, al facilitar la retroalimentación y la toma de decisiones. También se definieron las características clave de los juicios metacognitivos en diversos contextos educativos.