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      Retinentia, soporte computacional basado en metacognición : carga cognitiva y adquisición de vocabulario en latín.
      (Universidad Pedagógica Nacional, 2023) Triana Perdomo, Liliana Andrea; Moreno Caro, Javier Oswaldo
      "Retinentia, Soporte Computacional basado en Metacognición: Carga Cognitiva y Adquisición de Vocabulario en Latín" surge de la mayor dificultad que presentan los estudiantes de una segunda lengua, incluso de lenguas clásicas, la adquisición de vocabulario. Retinentia se basa en el modelo de autorregulación de Zimmerman y sigue los principios y las estrategias de diseño instruccional recomendadas por Merriënboer y Sweller de carga cognitiva. El objetivo de esta investigación es analizar el efecto de un ambiente de aprendizaje, que involucra un soporte computacional para apoyar la metacognición, sobre la carga cognitiva y la adquisición de vocabulario en un curso de latín. Se realiza un estudio cuasiexperimental, con diseño de grupo control y grupo experimental, los cuales interactuaron con el soporte computacional desarrollado, uno con apoyo metacognitivo y otro sin apoyo, respectivamente. La muestra fueron estudiantes inscritos en cursos de Latín Básico I, a quienes se les aplican pruebas de entrada y de salida, la prueba de conocimiento de vocabulario en latín y el test de autorreporte para evaluar el esfuerzo cognitivo. Los datos fueron analizados estadísticamente con el programa IBM SPSS v.21. Finalmente, se encontró que el soporte computacional con andamiaje metacognitivo no tuvo un efecto significativo en los estudiantes; sin embargo, se evidenció que el uso soporte computacional produjo una tendencia de mejora sobre la adquisición de vocabulario en latín y la carga cognitiva.
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