TRABAJO
64
La autoevaluación como mecanismo docente de mejora del aprendizaje
GREGORIO SÁNCHEZ MARÍN*
ANTONIO JOSÉ CARRASCO HERNÁNDEZ**
MARÍA ENCARNACIÓN LUCAS PÉREZ***
ISSN 2173-6812
VOL. 35, (2017)
pp. 65-76
REVISTA IBEROAMERICANA
DE RELACIONES LABORALES
TRABAJO
Labour Issues.
Iberoamerican Journal of Industrial Relations
5. Referencias
Andreu Abela, J. (2002): Las técnicas de Análisis de Contenido. Una revisión actualizada.
Sevilla: Documentos de Trabajo: Serie Sociología, Fundación de Centro de Estudios
Andaluces, pp. 34.
Bauman, Z.: Modernidad Líquida. Buenos Aires, Fondo de Cultura Económica, 2006.
Beck, U. (1998): ¿Qué es la globalización?: falacias del globalismo, respuestas a la
globalización. Barcelona: Paidós.
Bell, D. (1976): El advenimiento de la sociedad postindustrial. Madrid: Alianza.
Cardona, M.B. y Cabez, J. (2014): Políticas sociolaborales. Navarra: Aranzadi.
Casilda, R. y Tortosa, J.M. (Editores) (1996): Pros y contras del Estado del Bienestar. Ma-
drid: Tecnos.
Castells, M. (1997): La era de la información. Vol 1. La sociedad red. Madrid: Alianza.
Drucker, P. F.: The Age of Discontinuity. New York, Harper & Row, 1969.
Fernández Rodríguez, C. J. y Serrano Pascual, A. (coords.) (2014): El paradigma de la
exiguridad en las políticas de empleo españolas: un análisis cualitativo. Madrid: CIS.
Flick, U. (2007): Introducción a la investigación cualitativa. Madrid: Morata.
Martínez López, A.:
-(2008):“LainuenciadelasPolíticasActivasdeEmpleoenlastransformacionesde
los modos de intervención y los modelos contemporáneos de Bienestar Social”, en
Portularia, Vol. III, núm. 2, pp. 103-115.
- (2011): “El discurso de la Unión Europea en materia de políticas de empleo y exclu-
sión social. Análisis sociológico de la Estrategia Europea de Empleo”, en Papers, núm.
96/1, pp. 35-54.
Miguélez, F. (2004): “Presente y futuro del sindicalismo en España” en Beneyto, P. J. A-
liación sindical en Europa: modelos y estrategias. Alzira (Valencia): Germanía.
Navarro, P. y Díaz, C. (2007); “Análisis de contenido” en Delgado, J.M. y Gutiérrez, J.
(Coords.): Métodos y técnicas cualitativas de investigación en Ciencias Sociales
(pp.177-224). Madrid: Síntesis.
Olea, A. (2001): “El trabajo como bien escaso” en Revista del Ministerio de Trabajo y Asun-
tos Sociales, núm. 33, pp.17-31.
Palacio Morena, J.I. y Álvarez Aledo, C. (2004): El mercado de trabajo: análisis y políticas.
Madrid: Akal.
Ramos Martín, F. (2004): “Políticas de empleo” y “Las transformaciones del trabajo” en
Ruiz Viñals, C. (coord.): Políticas sociolaborales. Un enfoque pluridisciplinar. Barce-
lona: Editorial UOC.
Ruesga, S. (Dtor.) (2002): Economía del trabajo y política laboral. Madrid: Pirámide.
Santos Ortega, A. Montalbá Ocaña, C. y Moldes Farelo, R. (2004): Paro, exclusión y Polí-
ticas de Empleo. Aspectos sociológicos. Valencia: Tirant lo Blanch.
Sanz de Miguel, P. (2013): “El discurso de la activación dentro de la Estrategia Europea de
Empleo: Análisis de los marcos interpretativos”, en Intersticios, Revista Sociológica de
Pensamiento Crítico, Vol. 7, núm. 1, pp. 231-248.
Subirats, J., Knoepfel, P., Larrue, C. y Varone, F. (2008): Análisis y gestión de políticas
públicas. Barcelona: Ariel.
[1699-3225 (2017) 35, 53-64
TRABAJO
67REVISTA IBEROAMERICANA DE RELACIONES LABORALES
TRABAJO
66
1. Introducción.
La adaptación de la enseñanza universitaria al Espacio Europeo de Educación Superior
ha implicado un cambio profundo de la dinámica de las clases. El aprendizaje se ha vuelto
más individualizado, centrado en el alumno y en sus necesidades (Sung et al., 2005) y se le
considera una parte activa y responsable de su propio aprendizaje (Zabala y Arnau, 2007).
Los profesores universitarios son conscientes de estos cambios. El aprendizaje ya no
consiste en un simple sistema de aprendizaje memorístico para la adquisición de unos co-
nocimientos, sino que el sistema es más complejo y se asienta en la adquisición de compe-
tencias (Barca et al., 2014). El estudiante debe adquirir las competencias requeridas en la
titulación durante su periodo universitario y debe aprender a actualizar las mismas o adquirir
nuevas durante su posterior actividad profesional. El alumno debe ser formado para ser
autónomo y responsable de su aprendizaje.
Análogamente a estos cambios, se ha unido el desarrollo de las tecnologías de la in-
formación y comunicación (TICs) en la enseñanza universitaria (Kim y Bonk, 2006). Este
mayor uso de herramientas tecnológicas ha incrementado el número de estudios al respec-
to, como por ejemplo, los que se han centrado en analizar los factores que afectan a las
actitudes de los alumnos hacia estas nuevas herramientas (Lee et al., 2007; Liaw y Huang,
2013; Wang, 2003) y los que examinan las estrategias de enseñanza y aprendizaje en re-
lación con el uso de nuevas tecnologías de la información (Lowerison et al., 2006). En este
sentido,LeidneryJarvenpaa(1995)armanquelosestudiantesaprendenmejorcuando
descubren cosas por sí mismos y cuando controlan el ritmo del aprendizaje.
La autoevaluación está dentro de las metodologías que potencian el aprendizaje activo
delalumnoyeldesarrolloenelmismodecompetenciascomolaresponsabilidad,laexi-
bilidad y la autonomía del estudiante universitario (Sung et al., 2005). La autoevaluación es
una metodología innovadora que busca que el estudiante se responsabilice de su propio
proceso de aprendizaje y de sus resultados. El uso de la autoevaluación exige un grado de
conanzadelprofesorhaciaelestudiante,enunescenarioenelqueloscriteriosdeapren-
dizaje están claramente diseñados y comunicados (Bordas y Cabrera, 2001).
En esta línea, el presente trabajo tiene como objetivo profundizar en el conocimiento acer-
cadecómolametodologíadeautoevaluaciónpuedeinuirenlosresultadosdeaprendizaje
del estudiante. Más concretamente, se analiza, por un lado, si existe una correlación positiva
entre los resultados de aprendizaje y el uso de la autoevaluación y, por otro, si las tasas de
desempeño y éxito en las asignaturas aumentan al segmentar la clase entre los estudiantes
que voluntariamente han utilizado la autoevaluación y aquellos que no la han usado. El trabajo
se ha realizado sobre una muestra de 312 estudiantes del Grado de Relaciones Laborales y
Recursos Humanos de la Universidad de Murcia, matriculados en diferentes asignaturas del
área de Organización de Empresas.
En primer lugar, se lleva a cabo una revisión de la literatura y se formulan las hipótesis del
estudio. A continuación, se explica la metodología utilizada y se exponen los resultados. Por
último, se presentan las conclusiones del estudio y se discuten sus principales implicaciones.
2. Revisión de la literatura y formulación de hipótesis.
Los sistemas y procedimientos de evaluación implantados en las asignaturas de Grado y
Posgrado universitarios se han adaptado a las exigencias del Espacio Europeo de Educación
Superior.Tradicionalmente,laevaluacióndelaprendizajeharecaídoenlaguradeldocente
y se la ha entendido como una herramienta de control de los resultados. Sin embargo, aun-
que la participación del docente sigue siendo imprescindible e importante y el control de los
resultados necesario, ni son ni deben ser los únicos elementos existentes en el proceso de
aprendizaje (Martínez-Figueira et al., 2013). Frente al sistema tradicional de evaluación, se
pueden introducir sistemas de autoevaluación y sistemas de evaluación por pares (Sung et
al., 2005). Ambos tipos de evaluación enfatizan la participación activa de los estudiantes en
el proceso de evaluación y el desarrollo de competencias como la autonomía, la responsabili-
dad,laexibilidad,lacomunicaciónolautilizacióndelasTICs(Greenoetal.,1996;McCaslin
y Hickey, 2001).
En la autoevaluación el estudiante juzga y evalúa su aprendizaje, mientras que en la eva-
luación por pares evalúa y juzga el aprendizaje de sus compañeros. En ambas herramientas
se persigue que la evaluación sea parte del proceso de desarrollo de las competencias, tanto
para el estudiante como para el profesor y no sólo un mecanismo de control de resultados
(Álvarez, 2009; Bordas y Cabrera, 2001; Cebrián, 2012).
Centrándonos en la autoevaluación, ésta entiende al estudiante como agente activo de su
propio aprendizaje quién, a través de su propio autoaprendizaje potencia el desarrollo de ciertas
competencias a la vez que mejora sus resultados. Para ello, el docente debe apoyarse en la
herramientadelaautoevaluaciónyconarenlacapacidaddelalumnoparaevaluarse (Chi-
ca, 2011; Raposo et al., 2012), así como aprender de los errores y aciertos en el proceso de
aprendizaje para mejorar las pruebas de autoevaluación (Bordas y Cabrera, 2001). Los roles
LA AUTOEVALUACIÓN COMO MECANISMO DOCENTE DE
MEJORA DEL APRENDIZAJE
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Palabras clave
Nuevas tecnologías; SAKAI; autoevalua-
ción; aprendizaje activo; adquisición autónoma
de conocimientos
resumen
Este trabajo tiene como objetivo principal el
diseño y puesta en práctica de la metodología
de la autoevaluación, a partir de las herramien-
tas disponibles en el Aula Virtual de la Universi-
dad de Murcia, en varias materias/asignaturas
vinculadas con la Dirección de Empresas y la
Gestión de Recursos Humanos. Con esta inicia-
tiva se trata de potenciar el aprendizaje autóno-
mo del estudiante para, por un lado, fomentar
la adquisición de competencias relacionadas
conlaresponsabilidad,laexibilidadylaauto-
nomíaenelaprendizajey,porotro,intensicar
la adquisición de competencias relacionadas
con las TICs. En general, se ha comprobado en
el Grado de Relaciones Laborales y Recursos
Humanos, que existe correlación positiva y sig-
nicativaentre lanota mediaobtenida porlos
alumnosen laautoevaluación ylacalicación
naldelaasignatura.
Keywords
New technologies; SAKAI; self-evaluation;
active learning; knowledge acquisition auto-
nomy
abstract
This paper aims to design and implement
the self-assessment methodology, based on
the tools available in the Virtual Classroom of
the University of Murcia, in several subjects
related to Business Management and Human
Resource Management. This initiative seeks to
promote autonomous student learning in order
to boost competences related to responsibility,
exibilityandautonomyinlearningand,onthe
other hand, to intensify competences related to
ICTs. Using a sample of the Degree of Labor
Relations and Human Resource Management’s
students, results generally show a positive and
signicant correlation between their average
marksintheself-assessmenttestsandthenal
mark obtained in their subject.
Fecha recePción:
2017-09-13
Fecha revisión:
2017-10-14
Fecha acePtación:
2017-11-02
Fecha Publicación:
2017-12-05
* Universidad de Murcia
** Universidad de Murcia. antonioc@um.es
*** Universidad de Murcia. me.lucas@um.es
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69REVISTA IBEROAMERICANA DE RELACIONES LABORALES
TRABAJO
68
3.2. Medidas
Satisfacción. La satisfacción del estudiante con la asignatura fue medida con 5 indica-
dores, a partir de una escala Likert de 5 puntos, recogida en la Unidad de Calidad de la
Universidad de Murcia. En este caso se trataba de conocer si el alumno estaba satisfecho
con la clase y la contribución de la asignatura a su desarrollo educativo y profesional.
Resultados de aprendizaje y de la autoevaluación.Sehautilizadolacalicaciónnal
delexamenylacalicaciónmediadelasactividadesdeautoevaluación,respectivamente.
En ambas variables se han utilizados escalas continuas.
Participación en la autoevaluación. Se ha empleado una escala continua que oscila
entre 0 y 100% para calcular el porcentaje de actividades realizadas sobre todas las pro-
puestas en autoevaluación.
Tasa de éxito y de rendimiento. La tasa de éxito mide porcentaje de alumnos que su-
peran la asignatura por el total de alumnos presentados y evaluados en la asignatura. La
tasa de rendimiento mide el porcentaje de alumnos que superan la asignatura por el total
de alumnos matriculados en la asignatura. Ambos indicadores se ha calculado mediante
escala continua que oscila entre 0 y 100%, y los valores se han segmentado entre el gru-
po de estudiantes que participan en la autoevaluación y el que no participa.
3.3. Análisis estadísticos
Se ha estimado en cada uno de los grupos y asignatura, en primer lugar, la correlación
bivariadaentrelanotamediadelaspruebasdeautoevaluaciónycalicaciónnaldelos
alumnos. A continuación, se han realizado dos contraste de medias mediante la t-Student:
unprimercontrasteenelquesecomparalacalicaciónentrealumnosquehanparticipa-
do en la autoevaluación y los que no han participado y un segundo centrado en estudian-
tesquehanparticipadoenlaautoevaluación,enelquesecomparalacalicaciónentre
alumnos que han realizado mayoritariamente las actividades de autoevaluación frente a
los que han tenido una participación minoritaria.
4. Resultados.
A continuación, se presentan los resultados obtenidos, agrupados por las asignaturas
de Administración de Empresas, Gestión de Recursos Humanos y Organización del Tra-
bajo. Del mismo modo, se separan por grupos en los que se ha puesto en práctica las he-
rramientas de autoevaluación, excepto en la asignatura de Organización del Trabajo que
no se ha separado por grupos para tener un número mínimo de alumnos en la modalidad
de no autoevaluación, ya que tuvo muy buena acogida la herramienta entre los alumnos,
por lo que se analiza la modalidad presencial en el aula y la modalidad virtual.
4.1. Asignatura Administración de Empresas
Los resultados, recogidos en la tabla 1, indican que las pruebas de autoevaluación mejoran
lascalicacionesdelosestudiantesdelgrupo1deAdministracióndeEmpresas.Concretamen-
te, como se puede comprobar por su nivel de correlación (0,410), existe una asociación positiva
ysignicativaentreambasvariables.Además,sisedistingueporagrupaciones,secomprueba
queelalumnadoobtieneunamayorcalicacióncuandosuperalaspruebasdeautoevaluación
que cuando las suspende (6,84 frente a 5,10, respectivamente). En cambio no se han obteni-
doresultadossignicativosrelativosaqueelalumnadoobtengaunacalicaciónnalsuperior
cuando realiza una o más pruebas de autoevaluación que cuando no hace ninguna o realiza
unaminoría.Portanto,seconrmaparcialmentelahipótesis1.
TABLA 1. ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS. PRIMER CURSO, GRUPO 1
Asociación entre nota media de pruebas de autoevaluación y calicación nal del alumno
N r de Pearson Signicación
Correlación bivariada 70 0,410 0,001
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho alguna vs.
ninguna prueba
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Una o más pruebas de
autoevaluación
66
(94,3)
6,50
(1,94)
1,318
(0,192)
Ninguna prueba de
autoevaluación
4
(5,7)
5,18
(2,13)
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho mayoría vs. minoría de pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Mayoría de pruebas de
autoevaluación (2 o 3)
60
(85,7)
6,55
(1,98)
1,362
(0,178)
Minoría de pruebas de
autoevaluación (0 o 1)
10
(14,3)
5,654.4
(1,70)
Diferencia de calicación entre alumnos que han aprobado vs. suspendido las pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Aprobado en las pruebas
de autoevaluación
53
(80,3)
6,84
(1,75)
3,092
(0,003)
Suspenso en las pruebas
de autoevaluación
13
(19,7)
5,10
(2,09)
desempeñados por profesores y estudiantes en los sistemas de autoevaluación cambian. Así, el
estudiante toma conciencia de su aprendizaje y de los resultados alcanzados con sus acciones
y el docente se convierte en facilitador del proceso de enseñanza-aprendizaje, en un guía que
orienta al estudiante en su proceso de aprendizaje (Bordas y Cabrera, 2001).
Tradicionalmente, las actividades de autoevaluación se han hecho en el aula con lápiz y
papel,mediantepruebasplanicadas.Ejecutadasasí,elusodemétodosdeautoevaluación
ajustadosatiemposdeclaseenelaulapuedesersucienteaefectosdecontrolderesultados
para el estudiante y el profesor, pero puede presentar algunas limitaciones para potenciar el
objetivo de aprendizaje en la autoevaluación (Sung et al., 2005). Para ello, las universidades
han desarrollado entornos virtuales como SAKAI, desde los que facilitar a la comunidad uni-
versitaria, principalmente alumnos y profesores, diferentes recursos desde los que obtener
información y/o conocimientos.
La implantación y desarrollo de los entornos virtuales en las universidades se ha visto po-
sibilitado por el desarrollo de las tecnologías de la información y su implantación en la pobla-
ciónengeneral.Ennuestropaís,un87%delapoblación,siemprereriéndonosapoblación
adulta, posee algún tipo de smartphone, tablet u ordenador portátil (Informe Ditrendia, 2015).
Con el entorno virtual SAKAI, las posibilidades de alcanzar los objetivos de la autoevaluación
–control y aprendizaje- se incrementan para docentes y estudiantes.
En este sentido, Capper (2001) resume las potencialidades de los entornos virtuales como
SAKAI en cinco grandes categorías: (1) en cualquier momento, los participantes pueden ac-
ceder al programa de aprendizaje en el momento que deseen; (2) en cualquier lugar, ya que
no tienen que reunirse en persona; (3) interacción asincrónica, si se precisa de ayuda o se
quieren contrastar opiniones relativas al aprendizaje, se pueden generar interacciones conci-
sas con profesores y/o otros estudiantes, discusiones distendidas y la oportunidad de elaborar
mejores respuestas; (4) colaboración en grupo, los chat y foros crean nuevas oportunidades
para que los grupos trabajen juntos creando conversaciones electrónicas compartidas y dis-
cusiones; (5) nuevos enfoques educativos, que permiten la viabilidad económica a muchas
nuevasopcionesyestrategiasdeaprendizaje.Endenitiva,lasherramientascomoSAKAI
posibilitan el desarrollo de herramientas como la autoevaluación, además de dar un trato más
individualizadoalos alumnos,ofreciendoinnitas posibilidades alasque el alumnopuede
recurrir en caso de necesidad con la aplicación (Motiwalla, 2007).
Los resultados derivados del uso de estas plataformas en investigaciones precedentes
muestran que se potencia el éxito de las herramientas incluidas en estas plataformas, la au-
toevaluación, donde existe una clara relación entre la participación activa en la plataforma
durante el curso y el resultado conseguido en el examen, por lo que una participación activa
por medio de las plataformas y el esfuerzo hecho por los alumnos de utilizar de forma inten-
siva esta herramienta tiene consecuencias positivas sobre los resultados académicos (Irimia-
Diéguez et al., 2014; López-Pérez et al., 2011), sobre el nivel de absentismo (López-Pérez et
al., 2011) y sobre la satisfacción de los estudiantes (Valentín et al., 2013). A la vista de estos
resultados se espera:
H1: La autoevaluación tiene un efecto positivo en los resultados de aprendizaje del es-
tudiante.
H2: La autoevaluación tiene un efecto positivo en las tasas de éxito y rendimiento de las
asignaturas.
3. Metodología.
3.1. Población y muestra
Para recoger la información se utilizaron dos plataformas informáticas de la Universidad de
Murcia: la aplicación Encuestas (https://encuestas.um.es/encuestas/) –relacionada con la sa-
tisfacción de los estudiantes- y la plataforma SAKAI (https://aulavirtual.um.es/) –para la infor-
mación relativa a la autoevaluación-. La población objeto de análisis está constituida por los
estudiantes del Grado de Relaciones Laborales y Recursos Humanos, que en el curso 2016/17
está formada por 1034 estudiantes. La muestra seleccionada ha estado formada por 312 estu-
diantes de tres asignaturas, Administración de Empresas, Organización del Trabajo y Gestión
de Recursos Humanos, pertenecientes al área de Organización de Empresas. De esta muestra
se ha obtenido una tasa de respuesta de 70,27%, con un error muestral es 4,24 para un nivel
designicaciónde0,05.
La recogida de información y el plan de trabajo se ha ajustado al siguiente calendario:
Fase 1 (septiembre-octubre 2016):Sejanlosobjetivosquesepretendenconseguir,la
metodologíaaaplicarylastareas/actividadesespecícasarealizar,llevandoacaboun
diagnóstico inicial de cada una de las asignaturas en las que se va a aplicar la técnica
de la autoevaluación.
Fase 2 (octubre 2016-mayo 2017): Se explica a los grupos de estudiantes de las asig-
naturas, la metodología que se empleará en clase y les entregarán un cronograma de
lastareasquedebenrealizar.Unavezjadoelcronograma,seelaboranmaterialesde
autoevaluación (basados en preguntas tipo test) para cada bloque temático y su implan-
tación/aplicación por medio del Aula Virtual.
Fase 3 (mayo-junio 2017): Finalizado el curso, se recogen los datos y analizan los re-
sultados de las asignaturas. Las asignaturas de primer cuatrimestre recogen datos en
diciembre,alnalizarlaentregadeactividades.Posteriormente,haceunapuestaen
común de resultados, valoración de puntos fuertes y débiles y posibles mejoras futuras
en la aplicación de la metodología de la autoevaluación del estudiante.
[2173-6812(2017) 35, 65-76
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71REVISTA IBEROAMERICANA DE RELACIONES LABORALES
TRABAJO
70
4.2. Asignatura gestión de recursos humanos
Losresultadosdelgrupo2deGestióndeRecursosHumanostambiénconrmanlahi-
pótesis1,poniendodemaniestoquelarealizacióndepruebasdeautoevaluacióncontri-
buyealamejoradelascalicacionesnalesdelosalumnos.Enprimerlugar,seobserva
que existe un alto grado de asociación entre la nota media de las pruebas de autoevalua-
ciónylacalicaciónnalqueobtieneelalumnoenlaasignatura,comodemuestralaalta
correlación entre ambas (0,638). Y, en segundo lugar, cuando se analizan las diferencias
porgrupos,seobservaqueelalumnoobtieneunacalicaciónnalsignicativamentesu-
perior cuando realiza una o más pruebas de autoevaluación que cuando no hace ninguna
o realiza una minoría (4,67 vs. 3,59 y 4,94 vs. 3,59) y cuando aprueba las pruebas de
autoevaluación que cuando las suspende (5,84 vs. 3,83).
TABLA 4. GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS. SEGUNDO CURSO, GRUPO 2.
Asociación entre nota media de pruebas de autoevaluación y calicación nal del alumno
N r de Pearson Signicación
Correlación bivariada 57 0,638 0,000
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho alguna vs. ninguna prueba
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Una o más pruebas de
autoevaluación
57
(77,03)
4,67
(1,71)
2,912
(0,006)
Ninguna prueba de
autoevaluación
17
(22,97)
3,59
(1,21)
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho mayoría vs. minoría de pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Mayoría de pruebas de
autoevaluación (2 o 3)
46
(62,16)
4,94
(1,69)
3,931
(0,000)
Minoría de pruebas de
autoevaluación (0 o 1)
28
(37,84)
3,59
(1,24)
Diferencia de calicación entre alumnos que han aprobado vs. suspendido las pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Aprobado en las pruebas
de autoevaluación
22
(38,60)
5,84
(1,47)
5,467
(0,000)
Suspenso en las pruebas
de autoevaluación
35
(61,40)
3,83
(1,36)
Losresultadosparaelgrupo3(tabla5)tambiénconrmanloformuladoenlahipótesis
1.Seaprecia,enprimerlugar,queexisteunsignicativogradodeasociaciónentreambas
variables (0,399) y, en segundo lugar, cuando se analizan las diferencias por grupos, se
observaqueelalumnoobtieneunacalicaciónnalsignicativamentesuperiorcuando
realiza una o más pruebas de autoevaluación que cuando no hace ninguna o realiza una
minoría (5,90 vs. 3,24 y 5,91 vs. 4,63) y cuando aprueba las pruebas de autoevaluación
que cuando las suspende (6,03 vs. 5,06).
TABLA 5. GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS. SEGUNDO CURSO, GRUPO 3.
Asociación entre nota media de pruebas de autoevaluación y calicación nal del alumno
N r de Pearson Signicación
Correlación bivariada 27 0,399 0,002
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho alguna vs. ninguna prueba
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Una o más pruebas de
autoevaluación
27
(44,7)
5,90
(2,00)
3,185
(0,002)
Ninguna prueba de
autoevaluación
31
(55,3)
3,24
(2,08)
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho mayoría vs. minoría de pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Mayoría de pruebas de
autoevaluación (2 o 3)
43
(74,1)
5,91
(2,10)
1.953
(0,050)
Minoría de pruebas de
autoevaluación (0 o 1)
15
(25,9)
4,63
(2,30)
Diferencia de calicación entre alumnos que han aprobado vs. suspendido las pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Aprobado en las pruebas
de autoevaluación
15
(55,5)
6,03
(1,93)
1,971
(0,043)
Suspenso en las pruebas
de autoevaluación
12
(44,5)
5,06
(2.46)
Losresultadosparaelgrupo2(tabla2)conrmancompletamentelahipótesis1.En
primerlugar,seaprecia,queexisteungradodeasociaciónsignicativoentreautoevalua-
ción y resultados. En segundo lugar, cuando se analizan las diferencias por grupos, se
observaqueelalumnoobtieneunacalicaciónnalsignicativamentesuperiorcuando
realiza una o más pruebas de autoevaluación que cuando no hace ninguna o realiza una
minoría (6,56 vs. 5,30 y 6,82 vs. 5,61) y cuando aprueba las pruebas de autoevaluación
que cuando las suspende (7,06 vs. 5,70).
TABLA 2. ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS. PRIMER CURSO, GRUPO 2
Asociación entre nota media de pruebas de autoevaluación y calicación nal del alumno
N r de Pearson Signicación
Correlación bivariada 46 0,353 0,016
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho alguna vs. ninguna prueba
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Una o más pruebas de
autoevaluación
46
(77,7)
6,56
(2,00)
2,373
(0,021)
Ninguna prueba de
autoevaluación
23
(33,3)
5,30
(2,19)
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho mayoría vs.minoría de pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Mayoría de pruebas de
autoevaluación (2 o 3)
30
(43,5)
6,82
(2,07)
2,415
(0,018)
Minoría de pruebas de
autoevaluación (0 o 1)
39
(56,5)
5,61
(2,06)
Diferencia de calicación entre alumnos que han aprobado vs. suspendido las pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Aprobado en las pruebas
de autoevaluación
29
(63,1)
7,06
(1,93)
2,325
(0,025)
Suspenso en las pruebas
de autoevaluación
17
(36,9)
5,70
(1,88)
Finalmente,losresultadosparaelgrupo3(tabla3)vuelvenaconrmarlahipótesis1.
Enprimer lugar, seaprecia,que existeungrado deasociaciónsignicativoentre ambas
variables. En segundo lugar, cuando se analizan las diferencias por grupos, se observa que
elalumnoobtieneunacalicaciónnalsignicativamentesuperiorsólobajolacondiciónde
realizar pruebas de autoevaluación o no realizarlas (6,50 vs. 5,04), ya que no se obtienen di-
ferenciassignicativascuandoseagrupaenfuncióndelarealizacióndemayoríaominoría
depruebas.Finalmente,tampocoseobservandiferenciassignicativasenlascalicaciones
nalesentrelosalumnosqueapruebanysuspendenlaspruebasdeautoevaluación.
TABLA 3. ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS. PRIMER CURSO, GRUPO 3.
Asociación entre nota media de pruebas de autoevaluación y calicación nal del alumno
N r de Pearson Signicación
Correlación bivariada 49 0,253 0,080
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho alguna vs. ninguna prueba
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Una o más pruebas de
autoevaluación
49
(53,3)
6,50
(1,71)
3,550
(0,001)
Ninguna prueba de
autoevaluación
43
(46,7)
5,04
(2,17)
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho mayoría vs. minoría de pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Mayoría de pruebas de
autoevaluación (2 o 3)
5
(5,4)
6,48
(1,98)
0,735
(0,464)
Minoría de pruebas de
autoevaluación (0 o 1)
87
(94,6)
5,78
(2,07)
Diferencia de calicación entre alumnos que han aprobado vs. suspendido las pruebas
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Aprobado en las pruebas
de autoevaluación
27
(55,1)
6,75
(1,62)
1,140
(0,260)
Suspenso en las pruebas
de autoevaluación
22
(44,9)
6,19
(1,81)
[2173-6812 (2017) 35, 65-76
TRABAJO
73REVISTA IBEROAMERICANA DE RELACIONES LABORALES
TRABAJO
72
Adicionalmente, se han comprobado para esta asignatura las tasas de rendimiento y
éxito (ver tabla 8). Así, la asignatura tiene 304 matriculados, de los que 180 estudiantes
se han presentado en la convocatoria de junio, superando el examen 111 estudiantes. El
número de alumnos que se han presentado frente al número de alumnos matriculados,
tasa de rendimiento, es del 59,21%, mientras que el número de alumnos que han supera-
do el examen frente al número de alumnos que se han presentado, tasa de éxito, es del
61,67%.
Para examinar el efecto de la autoevaluación presencial en el rendimiento académico
de la asignatura se ha distinguido entre los alumnos que han seguido la autoevaluación
presencial frente a los que no la han seguido (ver tabla 8). Así existen 192 estudiantes
que han seguido la autoevaluación presencial y 112 alumnos que no han seguido la
autoevaluación. Dentro de los 192 alumnos matriculados que han seguido la autoeva-
luación, 146 alumnos se presentaron al examen y 104 alumnos lo superaron. En el gru-
po de alumnos que no siguieron la autoevaluación presencial (112 estudiantes), 34 se
presentaron al examen y sólo 7 lo superaron. La tasa de rendimiento y éxito del grupo
de estudiantes que han seguido la autoevaluación es 76,04% y 71,23%, muy superior
a la del grupo de estudiantes que no han seguido la autoevaluación, 30,36% y 20,59%,
respectivamente.
Para examinar el efecto de la autoevaluación virtual, en el rendimiento académico de
la asignatura, se ha distinguido entre los alumnos que han seguido la autoevaluación
presencial frente a los que no la han seguido (ver tabla 8), así existen 185 estudiantes
que han seguido la autoevaluación presencial y 119 alumnos que no han seguido la
autoevaluación. Dentro de los 185 alumnos matriculados que han seguido la autoeva-
luación, 159 alumnos se presentaron al examen y 108 alumnos lo superaron. En el gru-
po de alumnos que no siguieron la autoevaluación presencial (119 estudiantes), 21 se
presentaron al examen y sólo 3 lo superaron. La tasa de rendimiento y éxito del grupo
de estudiantes que han seguido la autoevaluación es 85,95% y 67,92%, muy superior
a la del grupo de estudiantes que no han seguido la autoevaluación, 17,65% y 14,29%,
respectivamente.
A la vista de los resultados de la tabla 7, se observan que, primero, las tasas de ren-
dimiento y éxito de la asignatura mejoran al aplicar herramientas de autoevaluación, y
segundo, la autoevaluación virtual da mejores resultados en la asignatura que la autoeva-
luación presencial, respecto a las tasas de rendimiento, pero no así respecto a las tasas
deéxito.Seconrma,porlotanto,lahipótesis2.
TABLA 7. ORGANIZACIÓN DEL TRABAJO. TASAS DE ÉXITO Y RENDIMIENTO
Global
Autoevaluación Presencial Autoevaluación Virtual
NO SI NO SI
Matriculados [N(%)]
304
(100%)
112
(36,84%)
192
(63,16%)
119
(39,14%)
185
(60,86%)
Presentados [N(%)]
180
(100%)
34
(18,89%)
146
(81,11%)
21 (11,67%)
159
(88,33%)
Aprobados [N(%)] 111 (100%) 7 (6,37%)
104
(93,69%)
3 (2,70%)
108
(97,30%)
Tasas de rendimiento 59,21% 30,36% 76,04% 17,65% 85,95%
Tasa de éxito 61,67% 20,59% 71,23% 14,29% 67,92%
5. Conclusiones
El Espacio Europeo de Educación Superior ha creado un sistema universitario homolo-
gable entre países de la Unión Europea, a la vez que profundos cambios en los sistemas
docentes, reorientados a la enseñanza basada en competencias. Así, los sistemas de
evaluación se han rediseñado y adaptado a un aprendizaje más centrado en el alumno y
en sus necesidades, en donde al estudiante se le considera parte activa y responsable de
su propio aprendizaje.
Los sistemas de evaluación, se han desplazado del eje tradicional centrado únicamen-
te en el docente, a otros modelos en donde gana peso el estudiante, ya sea con sistemas
basados en su autoevaluación, evaluación propia del estudiante, o con sistemas basados
enlaevaluaciónporpares,evaluacióndelestudianteaotrosestudiantes.Lanalidades
crearunsistemadeevaluacióncontinua,mejoradoymáseciente,enelqueelobjetivo
de la evaluación no sea sólo el control de los resultados de aprendizaje, sino también la
de propiciar la mejora del aprendizaje en sí mismo.
En este trabajo, nos hemos centrado en los sistemas de evaluación basados en la au-
toevaluación como alternativa a los sistemas de evaluación tradicionales. Nuestro objetivo
es analizar el impacto de la autoevaluación en los resultados de aprendizaje y satisfacción
de los estudiantes. Este estudio postula que uno de los elementos clave en la implanta-
ción de la autoevaluación ha sido la disponibilidad de un entorno virtual (SAKAI) adecuado
a las necesidades del aprendizaje en Grado y Posgrado, que posibilita la introducción de
cambios en los sistemas de aprendizaje, y la introducción de herramientas como la au-
toevaluación.
4.3. Asignatura organización del trabajo
En la asignatura de Organización del Trabajo se han realizado dos actividades de au-
toevaluación presenciales, en horas de clase, a la vez que nueve actividades de autoeva-
luación mediante la plataforma virtual SAKAI. Los resultados de las pruebas estadísticas,
mostradosenlatabla6,conrmanclaramentelahipótesis1,poniendodemaniestoque
tanto la realización de pruebas de autoevaluación presenciales como virtuales contribuye
alamejoradelascalicacionesnales.Especícamenteseaprecia,enprimerlugar,que
existeunarelaciónsignicativaentrelacalicaciónobtenidaenelexamendelaasignatura
y la realización de las pruebas de autoevaluación. Esta relación es mayor en las pruebas
de autoevaluación virtuales (0.555) que en la de autoevaluación presencial (0.408), lo que
respalda en los argumentos dados en la literatura. En segundo lugar, cuando se analizan
lasdiferenciasporgrupos,seobservaqueelalumnoobtieneunacalicacióndelexamen
essignicativamentesuperiorcuandorealizaunaomáspruebasdeautoevaluaciónque
cuando no hace ninguna, o cuando realiza una mayoría de pruebas de autoevaluación
que cuando realiza una minoría, respectivamente (autoevaluación presencial: 5,43 vs.
3,46 y 5,68 vs. 3,79; autoevaluación virtual: 5,37 vs. 2,42 y 5,82 vs. 3,30). Por último, la
calicación del examen es signicativamente superior cuando aprueba las pruebas de
autoevaluación que cuando las suspende (autoevaluación presencial: 5,99 vs. 3,58; au-
toevaluación virtual: 6,21 vs. 4,09).
TABLA 6. ORGANIZACIÓN DEL TRABAJO. PRIMER CURSO, GRUPOS 1, 2 Y 3
Asociación entre nota media de pruebas de autoevaluación presenciales y
calicación nal del alumno*
N r de Pearson Signicación
Correlación bivariada 180 0,408 0,000
Asociación entre nota media de pruebas de autoevaluación virtuales y
calicación nal del alumno*
N r de Pearson Signicación
Correlación bivariada 180 0,555 0,000
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho alguna vs. ninguna
prueba presencial
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Una o más pruebas de
autoevaluación
146
(81,11)
5,43
(2,45)
3,454
(0,002)
Ninguna prueba de
autoevaluación
34
(18,88)
3,46
(2,28)
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho alguna vs. ninguna
prueba virtual
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Una o más pruebas de
autoevaluación
159
(88,33)
5,37
(2,45)
4,677
(0,001)
Ninguna prueba de
autoevaluación
21
(11,66)
2,42
(1,70)
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho mayoría vs. minoría de
pruebas presenciales
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Mayoría de pruebas de
autoevaluación (2 pruebas)
125
(85,6)
5,68
(2,35)
3,285
(0,003)
Minoría de pruebas de
autoevaluación (1 prueba)
21
(14,4)
3,79
(2,46)
Diferencia de calicación entre alumnos que han hecho mayoría vs. minoría de
pruebas virtuales
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Mayoría de pruebas de
autoevaluación (5 a 9 pruebas)
134
(84,3)
5,82
(2,30)
4,288
(0,000)
Minoría de pruebas de
autoevaluación (1 a 4 pruebas)
25
(15,7)
3,30
(1,35)
Diferencia de calicación entre alumnos que han aprobado vs. suspendido las
pruebas presenciales
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Aprobado en las pruebas
de autoevaluación
124
(64,4)
5,99
(2,25)
6,767
(0,000)
Suspenso en las pruebas
de autoevaluación
56
(35,6)
3,58
(2,20)
Diferencia de calicación entre alumnos que han aprobado vs. suspendido las
pruebas virtuales
N
(%)
Calicaciónnal
(desviación típica)
t de Student
(signicación)
Aprobado en las pruebas
de autoevaluación
97
(53,9)
6,21
(2,34)
6,280
(0,000)
Suspenso en las pruebas
de autoevaluación
83
(46,1)
4,09
(2,17)
[2173-6812 (2017) 35, 65-76
TRABAJO
75REVISTA IBEROAMERICANA DE RELACIONES LABORALES
TRABAJO
74
Cabrera (2001) que señalan que el estudiante que utiliza herramientas de autoevaluación,
toma conciencia de su aprendizaje y de los resultados alcanzados con sus acciones, al
ser partícipe de un aprendizaje activo.
Endenitiva,delosresultadosdeesteestudiosedesprendeclaramenteunarecomen-
dación a las instituciones universitarias en el sentido de promover este tipo de herramien-
tas docentes en todas las asignaturas como elementos dinamizadores del aprendizaje
del estudiante y rendimiento académico de las titulaciones. Aunque este trabajo supo-
ne un primer paso importante para el conocimiento de los efectos de la autoevaluación,
futuros estudios deberán profundizar en la optimización de las diversas modalidades y
herramientas virtuales y presenciales a través de las cuales pueda llevarse a cabo una
autoevaluación lo más efectiva y satisfactoria posible, tanto desde el punto de vista del
estudiante como desde la perspectiva del profesorado en pos de mejorar los procesos de
enseñanza-aprendizaje en el ámbito de la educación universitaria.
Los hallazgos encontrados muestran que existe una correlación positiva entre los resulta-
dos del aprendizaje y el uso de la autoevaluación. En la tabla 8 se muestra una síntesis de los
resultados obtenidos en relación con las hipótesis formulada. Para cada asignatura (en colum-
nas),aparecenlosdiferentesresultadosobtenidos(enlas),tantodelascorrelacionesentre
notamediadelasautoevaluacionesynotamedianalobtenida,comodelascomparaciones
denotasmediasnalesentrealumnosquerealizanalgunavs.ningunapruebadeevaluación,
entre alumnos que realizan la mayoría vs. minoría de pruebas de autoevaluación y los alum-
nos que, en media, aprueban vs. suspenden las pruebas de autoevaluación.
TABLA 8. SÍNTESIS DE HALLAZGOS Y ACEPTACIÓN VS. RECHAZO DE HIPÓTESIS
Administración
de Empresas
Gestión de
Recursos
Humanos
Organización
del Trabajo
G1 G2 G3 G4 G5 Global
Correlación positiva
notas autoevaluación y
nal(H1)
SI - SI SI SI SI
Mejornotanalde
quienes realizan alguna
vs. ninguna prueba de
autoevaluación (H1)
NO SI SI SI SI SI
Mejornotanalde
quienes realizan mayoría
vs. minoría de pruebas
de autoevaluación (H1)
SI NO SI SI SI SI
Mejornotanalde
los aprobados vs.
suspensos en pruebas
de autoevaluación (H1)
SI NO SI SI SI SI
Mejores tasas de
rendimiento y éxito
de quién realizan/
aprueban pruebas de
autoevaluación (H2)
- - - - - SI
Sepuedeconcluir,enprimerlugar,queexisteunacorrelaciónpositivaysignicativa
entrelanotadelasautoevaluacionesylanotanaldelaasignaturaobtenidaporelestu-
diante..Ensegundolugar,tambiénmayoritariamenteexistendiferenciassignicativasen
lanotanaldelaasignatura(en5delos6gruposanalizados),afavordelosestudiantes
que alguna prueba frente a los que realizan ninguna. Nuestros hallazgos refuerzan los de
Irimia et al. (2014) y López, (2011), respecto a que la participación activa en la plataforma
virtualduranteelcurso,reejadaenlarealizacióndelasactividadesdeautoevaluación,
se vincula con unos resultados mejores en el examen, y con una mayor (Valentín et al.,
2013). Comparando a los estudiantes que participan en la autoevaluación, en función de
suniveldeparticipación,seencuentraquemayoritariamenteexistendiferenciassigni-
cativasenlanotanaldelaasignatura(en5delos6gruposanalizados),afavordelos
estudiantes que realizan más pruebas de autoevaluación en relación con los que realizan
menor número de ellas. Finalmente, también las evidencias nos indican (en 5 de los 6 gru-
pos analizados) que los estudiantes que aprueban las pruebas de autoevaluación durante
elcursoobtienenunamejornotanalenlaasignatura.
Desde el punto de vista de las materias, se han obtenido evidencias más contundentes
en la asignatura de Gestión de Recursos Humanos y Organización del Trabajo que en la
de Administración de Empresas. Esto podría deberse a que, en primer curso y primer cua-
trimestre, los alumnos estas más desorientados respecto al proceso de aprendizaje en la
universidad. En el caso de Gestión de Recursos Humanos, al tratarse de una asignatura
que se imparte en segundo curso del grado, y Organización del Trabajo que se imparte en
primer curso y segundo cuatrimestre, puede que dichas pruebas sean percibidas como de
mayor ayuda para el desarrollo de su aprendizaje
Por otro lado, de nuestros hallazgos también se desprende que los objetivos de la au-
toevaluación se alcanzan mejor con la modalidad virtual, frente a la presencial, dejando al
alumno mayor autonomía en casa, y no restringiendo la actividad presencial a la duración
deunaclase.EstoshallazgosrefuerzanlasarmacionesdeSungetal.(2005)alrespec-
to, reconociendo las limitaciones de las actividades de autoevaluación en el aula con lápiz
y papel y durante el tiempo de clase. Con el entorno virtual SAKAI, según Capper (2001),
se permite que el alumno pueda acceder a las actividades de autoevaluación en cualquier
momento, en cualquier lugar, y disponer de tiempo para interactuar con materiales de la
asignatura, otros compañeros y/o profesores de forma asincrónica. Estas ventajas del
entorno SAKAI favorecen, respecto a las del aula, el logro de los objetivos de la autoeva-
luación, ya sea para tener un control de los resultados de aprendizaje como mejorar el
propio aprendizaje del estudiante. Adicionalmente,
Adicionalmente, también se ha demostrado que e-l rendimiento académico de la asig-
natura mejora con la implantación de los sistemas de autoevaluación, tanto en la tasa de
rendimiento como en las tasas de éxito. Los estudiantes que utilizan la herramienta de
la autoevaluación, se implican más con la asignatura, y esa mayor implicación, les lleva
apresentarsemásyaprobarelexamen.LoquerefuerzalasarmacionesdeBordasy
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77REVISTA IBEROAMERICANA DE RELACIONES LABORALES
TRABAJO
76
El trabajo de cuidar: una aproximación a los hombres cuidadores de
personas con Alzheimer en la ciudad de Sevilla.
ANGÉLICA GUTIÉRREZ GONZÁLEZ*
Mª CARMEN GONZÁLEZ CAMACHO**
ISSN 1699-3225
VOL. 35, (2017)
pp. 77-90
REVISTA IBEROAMERICANA
DE RELACIONES LABORALES
TRABAJO
Labour Issues.
Iberoamerican Journal of Industrial Relations
6. Bibliografía
Álvarez, I. M. (2009). Evaluar para contribuir a la autorregulación del aprendizaje.
Electronic Journal of Research in Educational Psychology, 7 (3), pp. 1007-1030.
Barca, E., Vicente, F., Almeida, L., y Barca, A. (2014). Impacto de estrategias de
aprendizaje, autoeficacia y género en el rendimiento del alumnado de educación
secundaria. International Journal of Developmental and Educational Psychology.
Revista INFAD de Psicología, 2 (1), pp. 287-298.
Bordas, M. I. y Cabrera, F. (2001). Estrategias de evaluación de los aprendizajes
centrados en el proceso. Revista Española de Pedagogía, 218, pp. 25-48.
Capper, J. (2001). E-learning growth and promise for the developing world. TechK-
nowLogia, 2(2), pp.7-10.
Cebrián, M. (2012) (coord.). E-rúbrica federada para la evaluación de los aprendiza-
jes. In Leite, C. y Zabalza, M. (coord.), Ensino Superior. Inovaçao e qualidade na
docencia (pp. 405-486). Porto: Universidad do Porto.
Chica, E. (2011). Una propuesta de evaluación para el trabajo en grupo mediante
rúbrica. Escuela Abierta, 14, pp. 67-81.
Greeno, J. G., Collins, A. M., y Resnick, L. B. (1996). Cognition and learning. In
D. C. Berliner, & R. C. Calfee (Eds.),
Handbook of educational psychology.
New York: Prentice-Hall.
Informe Ditrendia (2015). Informe mobile en España y en el mundo 2015. Disponible
en https://ditrendia.es/wp-content/uploads/2015/07/Ditrendia-Informe-Mobile-
en-Espa%C3%B1a-y-en-el-Mundo-2015.pdf.
Irimia-Diéguez, A. I., Di Pietro, F., Vega Pascual, M., y Blanco Oliver, A. (2014). El
uso de las redes sociales en el marco del Espacio Europeo de Educación Supe-
rior. Educade. Revista de Educación en Contabilidad, Finanzas y Administración
de Empresas, 5.
Kim, K. J. y Bonk, C. J. (2006). The future of online teaching and learning in higher
education: the survey says. Educause Quarterly, 29, pp. 22-30.
Lee, Y. K., Tseng, S. P., Liu, F. J., y Liu, S. C. (2007). Antecedents of learner satis-
faction toward e-learning. The Journal of American Academy of Business, Cam-
bridge, 11, pp.161-168.
Leidner, D. E. y Jarvenpaa, S. L. (1995). The use of information technology to en-
hance management school education: A theoretical view. MIS quarterly, pp. 265-
291.
Liaw, S. S. y Huang, H. M. (2013). Perceived satisfaction, perceived usefulness and
interactive learning environments as predictors to self-regulation in e-learning
environments. Computers & Education, 60, pp. 14-24.
López-Pérez, M. V., Pérez-López, M. C., y Rodríguez-Ariza, L. (2011). Blended learn-
ing in higher education: Students’ perceptions and their relation to outcomes.
Computers & Education, 56(1), pp. 818-826.
Lowerison, G., Sclater, J., Schmid, R. F., y Abrami, P. C. (2006). Student perceived
effectiveness of computer technology use in post-secondary classrooms. Com-
puters & Education, 47 (4), pp. 465-489.
Martínez-Figueira, E., Tellado-González, F., y Raposo-Rivas, M. (2013). La rúbrica
como instrumento para la autoevaluación: un estudio piloto. REDU. Revista de
Docencia Universitaria, 11(2), pp. 373-390.
McCaslin, M. y Hickey, D. (2001). Educational psychology, social constructivism,
and educational practice: A case of emergent identity. Educational Psycholo-
gist, 36, pp. 133-140.
Motiwalla, L. F. (2007). Mobile learning: A framework and evaluation. Computers &
Education, 49(3), pp. 581-596.
Raposo, M., Martínez, M.E., Tellado, F. y Doval, M.I. (2012). La evaluación de la
mejora del aprendizaje y del trabajo en grupo mediante rúbricas, In Leite, C. &
Zabalza, M. (coord.), Ensino Superior. Inovaçao e qualidade na docencia (pp.
4051-4065). Porto: Universidad do Porto.
Sung, Y. T., Chang, K. E., Chiou, S. K., y Hou, H. T. (2005). The design and applica-
tion of a web-based self-and peer-assessment system. Computers & Education,
45(2), pp.187-202.
Valentín, A., Mateos, P. M., González-Tablas, M. M., Pérez, L., López, E., y García,
I. (2013). Motivation and learning strategies in the use of ICTs among university
students. Computers & Education, 61, pp. 52-58.
Wang, Y. S. (2003). Assessment of learner satisfaction with asynchronous electronic
learning systems. Information & Management, 41(75-86).
Zabala, A. y Arnau, L. (2007). 11 ideas clave. Cómo aprender y enseñar competen-
cias. Barcelona: GRAÓ, de IRIF, S.L.
[2173-6812 (2017) 35, 65-76