El grup de recerca Feed2Learn suma dues noves publicacions que aprofundeixen en com els estudiants universitaris en entorns virtuals poden millorar els seus processos d’autoregulació a través del feedback.
El primer treball, el capítol de llibre Autofeedback para el aprendizaje en un entorno universitario online: Identificación y uso de los comparadores, a càrrec d’Espasa, Martínez-Melo i Guasch, analitza de quina manera els estudiants universitaris en línia identifiquen i fan servir comparadors —com ara models de referència, criteris d’avaluació o exemples de tasques— per generar autofeedback i orientar el seu propi aprenentatge. El capítol forma part del volum col·lectiu Bienestar psicológico y digitalización: el gran reto de la psicología hoy (ASUNIVEP, 2026), i contribueix a comprendre millor els mecanismes que sustenten l’autofeedback com a pràctica d’aprenentatge.
El segon treball, la comunicació Promoting a Responsible GenAI Use to Enhance Self-Feedback in Online Learning, publicada a les actes del congrés INTED2026 per Espasa, Mayordomo, Martínez-Melo, Guasch, Luna i Padró-Solanet, explora com les eines d’intel·ligència artificial generativa poden integrar-se de manera pedagògicament responsable en contextos d’aprenentatge en línia per enfortir la capacitat dels estudiants de generar autofeedback de qualitat. L’estudi examina les condicions i els usos que afavoreixen un aprofitament crític i reflexiu d’aquestes tecnologies, en el marc d’un ús ètic i educativament fonamentat de la IA.
Totes dues aportacions reflecteixen el compromís del grup Feed2Learn amb la recerca sobre com els estudiants poden utilitzar l’autofeedback en entorns digitals d’aprenentatge.
Podeu trobar els enllaços per accedir als documents complets a l’apartat de Publicacions del nostre web. No dubteu a consultar-los i a posar-vos en contacte amb nosaltres si voleu saber-ne més!
