Hipatiaa hypermedia learning environment in mathematics

  1. Fernández Cueli, Marisol 1
  2. González Castro, Paloma 1
  3. Krawec, Jennifer
  4. Núñez Pérez, José Carlos 1
  5. González-Pienda García, Julio Antonio 1
  1. 1 Universidad de Oviedo
    info

    Universidad de Oviedo

    Oviedo, España

    ROR https://ror.org/006gksa02

Revista:
Anales de psicología

ISSN: 0212-9728 1695-2294

Año de publicación: 2016

Volumen: 32

Número: 1

Páginas: 98-105

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: Anales de psicología

Resumen

: La literatura existente señala los beneficios de diferentes herramientas dirigidas al desarrollo de la competencia matemática, la solución de problemas y los aspectos afectivo-motivacionales y la intervención en estudiantes con dificultades específicas de aprendizaje en matemáticas. Sin embargo, no existe una herramienta que combine todas estas variables. El objetivo de este estudio es presentar y describir el diseño y desarrollo de una herramienta hipermedia llamada Hipatia. Los ambientes hipermedia son, por definición, sistemas adaptativos de aprendizaje que son habitualmente empleados para proporcionar ambientes personalizados de aprendizaje. Este trabajo describe los principios en los que se basa la herramienta hipermedia Hipatia, así como, una revisión de las tecnologías disponibles desarrollas en diferentes áreas académicas. Hipatia fue creada para potenciar la autorregulación del aprendizaje y desarrollar habilidades específicas matemáticas y la resolución de problemas. La herramienta está dirigida a estudiantes de quinto y sexto curso de Educación Primaria con y sin dificultades de aprendizaje en matemáticas. Tras el desarrollo de la Hipatia, se puede concluir que efectivamente subyace los principios dela aprendizaje autorregulado. En investigaciones futuras será necesario poner a prueba la eficacia de la herramienta a través de metodologías empíricas

Referencias bibliográficas

  • Al-Qirim, N. (2011). Determinants of interactive white board success in teaching in higher education institutions. Computers & Education, 56(3), 827-838. doi: 10.1016/j.compedu.2010.10.024
  • Andrade-Aréchiga, M., López, G., & López-Morteo, G. (2012). Assessing effectiveness of learning units under the teaching unit model in an undergraduate mathematics course. Computers & Education, 59(2), 594-606. doi: 10.1016/j.compedu.2012.03.010
  • Artino A., & Stephens, J. (2009). Academic motivation and self-regulation: a comparative analysis of undergraduate and graduate students learning online. Internet and Higher Education, 12(3), 146-151. doi: 10.1016/j.iheduc.2009.02.001
  • Azevedo, R., & Aleven, V. (Eds.). (2013). International handbook of metacognition and learning technologies. Amsterdam, The Netherlands: Springer
  • Azevedo, R., Moos, D.C., Johnson, A.M., & Chauncey, A.D. (2010). Measuring cognitive and metacognitive regulatory processes during hypermedia learning: Issues and challenges. Educational Psychologist, 45(4), 210-223. doi: 10.1080/00461520.2010.515934
  • Azevedo, R., Witherspoon, A., Graesser, A. C., McNamara, D. S., Chauncey, A., Siler,… & Lintean, M. (2009). MetaTutor: Analyzing self-regulated learning in a tutoring system for biology. In V. Dimitrova, B. Mizoguchi, B. du Boulay y A.C. Graesser (Eds.), Artificial intelligence in education; Building learning systems that care; from knowledge representation to affective modeling (pp. 635-637). Amsterdam, The Netherlands: IOS Press
  • Barca-Lozano, A., Almeida, L.S., Porto-Rioboo, A.M., Peralbo-Uzquiano, M.P., & Brenlla-Blanco, J.C. (2012). Motivación escolar y rendimiento: impacto de metas académicas, de estrategias de aprendizaje y autoeficacia. Anales de Psicología, 28(3), 848-859. doi: http://dx.doi.org/10.6018/analesps.28.3.156101
  • Barnard, L., Lan, W.Y., To, Y.M., Paton, V., & Lai, S.H. (2009). Measuring self-regulation in online and blended learning environments. Internet and Higher Education, 12(1), 1-6. doi: 10.1016/j.iheduc.2008.10.005
  • Brown, G. (2009). Review of education in mathematics, data science and quanti-tative disciplines. Report to the Group of Eight Universities.
  • Cameron, J., Pierce, W.D., Banko, K.M., & Gear, A. (2005). Achieve-ment-based rewards and intrinsic motivation: A test cognitive mediators. Journal of Educational Psychology, 97(4), 641-655. doi: 10.1037/0022-0663.97.4.641
  • Cerezo, R., Núñez, J.C., Rosário, P., Valle, A., Rodríguez, S., & Bernardo, A.B. (2010). New media for the promotion of self-regulated learning in higher education. Psicothema, 22(2), 306-315.
  • Cueli, M., García, T., & González-Castro, P. (2013). Self-regulation and academic achievement in mathematics. Aula Abierta, 41(1), 39-48.
  • Cueli, M., González-Castro, P., Álvarez, L., García T. y González-Pienda, J.A. (2014). Variables afectivo-motivaciones y rendimiento en matemáticas: Un análisis bidireccional. Revista Mexicana de Psicología, 31(2), 153-163.
  • Cueli, M., González-Castro, P., Rodríguez, C., Núñez, J.C., & González-Pienda, J.A. (In press). Intervención sobre las variables afectivo-motivacionales relacionadas con el aprendizaje en matemáticas. Educación XX1
  • Engel, A., & Onrubia, J. (2013). Estrategias discursivas para la construc-ción colaborativa del conocimiento en entornos virtuales de aprendizaje. Cultura y Educación, 25(1), 77-94. doi: 10.1174/113564013806309082
  • Fernández, E., Bernardo, A., Suárez, N., Cerezo, R., Núñez, J.C., & Ro-sário, P. (2013). Prediction of use self-regulation strategies in higher education. Anales de Psicología, 29(3), 865-875. doi: http://dx.doi.org/10.6018/analesps.29.3.139341
  • García, T., & González-Pienda, J. A. (2012). Evaluación del proceso de aprendizaje autorregulado en el área de las matemáticas mediante pizarras digitales. En J. Dulac-Ibergallartu y C. Alconada-Fernández (Eds.), III Congreso pizarra digital: publicación de comunicaciones (pp.85-92). Madrid: Ediciones Pizarratic.
  • García-Beltrán, A., Martínez, R., Jaén, J.A., & Tapia, S. (2006). Self-assessment in virtual teaching and learning environments. Revista de Educación a Distancia, monográfico, M6, 1-14. Recuperado de http://www.um.es/ead/red/M6
  • González-Pienda, J.A., Fernández-Cueli, M., García, T., Suárez, N., Tuero-Herrero, E., & Da Silva, E.H. (2012). Diferencias de género en actitudes hacia las matemáticas en la enseñanza obligatoria. Revista Iberoamericana de Psicología y Salud, 3(1), 55-73.
  • Gros, B. (2002). Knowledge construction and technology. Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 11(4), 323-343.
  • Hintsanen, M., Alatupa, S., Jokela, M., Lipsanen, J., Hintsa, T., & Leino, M. (2012). Associations of temperament traits and mathematics grades in adolescents are dependent on the rater but independent of motivation and cognitive ability. Learning and Individual Differences, 122(4), 490-497. doi: 10.1016/j.lindif.2012.03.006
  • International Association for the evaluation of educational achievement IEA. (2011). Resultados de las pruebas PIRLS y TIMSS de 2011 en España. Madrid, Ministerio de Educación, Cultura y Deporte.
  • Jackson, G.T., Boonthum, C., & McNamara, D.S. (2010). The Efficacy of Extended Practice with iSTART: Low Ability Students Catch up. In V. Aleven, J. Kay, & J. Mostow (Eds.), Intelligent Tutoring Systems. 10th International Conference part II (pp. 349-351). Pittsburgh: Springer.
  • Kaput, J., & Hegedus, S. (2007). Technology becoming infrastructural in mathematics education. In R. Lesh, E. Hamilton, y J. Kaput (Eds.), Proceedings of the foundations for the future in mathematics and science (pp. 173–192). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
  • Keengwe, J., Onchwari, G., & Wachira, P. (2008). The use of computer tools to support meaningful learning. Association for the Advancement of Computing in Education Journal, 16(1), 77-92.
  • Kikas, E., Peets, K., Palu, A., & Afanasjev, J. (2009). The role of individ-ual and contextual factors in the development of math skills. Educational Psychology, 29(5), 541-560. doi: http://dx.doi.org/10.1080/01443410903118499.
  • Koehler, M.J. (2002). Designing Case-Based Hypermedia for Developing Understanding of Children's Mathematical Reasoning. Cognition & Instruction, 20(2), 151-195. doi: 10.1207/S1532690XCI2002_2
  • Kroesbergen, E.H., & Van Luit, J.E.H. (2003). Mathematics interventions for children with special educational needs. Remedial and Special Education, 24(2), 97-114.
  • Kurby, C.A., Magliano, J.P., Dandotkar, S., Woehrle, J., Gilliam, S., & McNamara, D.S. (2012). Changing how students process and comprehend texts with computer-based self-explanation training. Journal of Educational Computing Research, 47(4), 429-459. doi: 10.2190/EC.47.4.e
  • Lambic, D., & Lipkovski, A. (2012). Measuring the influence of stu-dents´attitudes on the process of acquiring knowledge in mathe-matics. Croatian Journal of Education-Hrvatski Casopis za Odgoji Obrazovanje, 14(1), 187-205.
  • Lazakidou, G., & Retalis, S. (2010). Using computer supported collaborative learning strategies for helping students acquire self-regulated problem-solving skills in mathematics. Computers & Education, 54(1), 3-13. doi: 10.1016/j.compedu.2009.02.020
  • Lee, C.H.M., Cheng, Y.W., Rai, S., & Depickere, A. (2005). What affect student cognitive style in the development of hypermedia learning system? Computers & Education, 45(1), 1-19. doi:10.1016/j.compedu.2004.04.006.
  • Maccini, P., Gagnon, J.C., & Hughes, C.A. (2002). Technology-based practices for secondary students with learning disabilities. Learning Desability Quarterly, 25(4), 247-261. doi: 10.2307/1511356
  • Macias-Ferrer, D. (2007). Las nuevas tecnologías y el aprendizaje de las matemáticas. Revista Iberoamericana de Educación, 42(4), 1-17.
  • Martínez-Berruezo, M., & García-Varela, A. (2013). Analysis of the im-pact of virtualization on motivation in first-year teaching students. Revista de Educación, 362, 42-68. doi: 0.4438/1988-592X-RE-2011-362-152
  • Ojeda, F., Perales, F.J., & Gutiérrez-Pérez, J. (2012). Evaluación de la calidad de webs y blogs sobre educación ecológica. Cultura y Educación, 24(1), 77-93. doi: 10.1174/113564012799740812
  • Olkun, S., Altun, A., & Deryakulu, D. (2009). Development and evalua-tion of a case-based digital learning tool about children`s mathematical thinking for elementary school teachers. European Journal of Teacher Education, 32(2), 151-165. doi: 10.1080/02619760902783875
  • Oncu, S., Delialioglu, O., & Brown, C. (2008). Critical components for technology integration: how do instructors make decisions? Journal of Computers in Mathematics and Science Teaching, 27(1), 19-46.
  • Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico OCDE. (2010). PISA 2009 Results. Paris: OCDE.
  • Özyurt, H. (2012). Implementation and evaluation of a web based mathematics teaching system enriched with interactive animations for the probability unit. Energy Education Science and Technology Part b-social and Educational Studies, 4(3), 1167-1180.
  • Özyurt, O., Özyurt, H., Baki, A., Güven, B., & Karal. (2012). Evaluation of an adaptive and intelligent educational hypermedia for enhanced individual learning of mathematics: A qualitative study. Expert Systems with Applications, 39(15), 12092-12104. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2012.04.018
  • Purvis, A., Aspden, L., Bannister, P., & Helm, P. (2011). Assessment strategies to support higher level learning in blended delivery. Innovations in Education and Teaching International, 48(1), 91-100. doi: 10.1080/14703297.2010.543767
  • Reed, H., Drijvers, P., & Kirschner, P. (2010). Effects of attitudes and behaviours on learning mathematics with computer tools. Computers & Education, 55(1), 1-15. doi: 10.1016/j.compedu.2009.11.012
  • Rodríguez, R., Gil, A.B., García, F.J., & López, R. (2008). SHARP Online: An Adaptive Hypermedia System Applied to Mathematical Problem Solving. Journal of Universal Computer Science, 14(19), 3099-3113.
  • Rosário, P., Lourenço, A., Olímpia-Paiva, M., Núñez, J.C., González-Pienda, J.A., & Valle, A. (2012). Autoeficacia y utilidad percibida como condiciones necesarias para un aprendizaje académico autorregulado. Anales de psicología, 28(1), 37-44.
  • Rosário, P., Mouräo, R., Núñez, J. C., González-Pineda, J., Solano, P. y Valle, A. (2007). Eficacia de un programa instruccional para la mejora de procesos y estrategias de aprendizaje en la enseñanza superior. Psicothema, 19(3), 422- 427.
  • Swanson, H.L. (1999). Instructional components that predict treatment outcomes for student with learning disabilities: Support for a combined strategy and direct instruction model. Learning Disabilities Research and Practice, 14(3), 129-140. doi: 10.1207/sldrp1403_1
  • Tamar, L., & Rivka, W. (2008). Teachers’ views on factors affecting effective integration of information technology in the classroom: developmental scenery. Journal of Technology and Teacher Education, 16(2), 233-263.
  • Valle, A., Núñez, J.C., Cabanach, R.G., Rodríguez, S., González-Pienda, J.A., & Rosario, P. (2009). Perfiles motivacionales en estudiantes de secundaria: análisis diferencial en estrategias cognitivas, estrategias de autorregulación y rendimiento académico. Revista Mexicana de Psicología, 26(1), 113-124.
  • Walker, A., Recker, M., Ye, L., Robertshaw, M.B., Sellers, L., & Leary, H. (2012). Comparing technology-related teacher professional development designs: a multilevel study of teacher and student impacts. Etryd-educational Technology Research and Development, 60(3), 421-444. doi: 10.1007/s11423-012-9243-8.
  • 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