An integrated computer system for teaching Psychology

  1. Javier González Marqués 1
  2. Carlos Pelta 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
Psicología educativa

ISSN: 1135-755X

Año de publicación: 2017

Volumen: 23

Número: 2

Páginas: 123-127

Tipo: Artículo

DOI: 10.1016/J.PSE.2017.05.002 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

PSICO-A es un sistema informático para la enseñanza de la psicología. Está especialmente indicado para estudiantes de psicología de secundaria y del primer curso del grado. Es un sistema innovador porque es el primer sistema computacional integrado para la enseñanza de unidades didácticas de psicología. PSICO-A integra varias herramientas e influencias educativas, introduce mapas conceptuales, recuperación libre del recuerdo, un mecanismo efectivo de “feedback”, simulaciones y juegos digitales e indaga en las capacidades metacognitivas de los estudiantes. Su arquitectura computacional es modular e integra un analizador que ayuda a que el profesor obtenga los datos. Hemos evaluado este sistema, confirmándose una considerable mejora en numerosas variables del aprendizaje.

Referencias bibliográficas

  • Aldrich, C. (2009). Learning online with games, simulations, and virtual worlds. San Francisco: John Wiley & Sons.
  • Alonso, J. I. (2012). Psicología. Bachillerato. Madrid: McGrawHill. Ausubel, D. P. (1968). Educational psychology: a cognitive view. New York, NY: Holt,
  • Rinehart and Winston. Azevedo, R., Witherspoon, A., Chauncey, A., Burkett, C., & Fike, A. (2009). MetaTutor: A metacognitive tool for enhancing self-regulated learning. In R. Pirrone, R. Azevedo, & G. Biswas (Eds.), Proceedings of the AAI Fall Symposium on Cognitive and Metacognitive Educational Systems. Menlo Park, CA: AAAI Press. http://dx.doi.org/995-4214-1-PB.pdf
  • Bai, X., Black, J. B., & Vitale, J. (2007). REAL: Learn with the assistance of a reflective agent. Agent-based systems for human learning conference. Hawaii.
  • Black, J. B. (1992). Types of knowledge representation. CCTE Report Teachers College. New York.: Columbia University.
  • Briggs, G., Shamma, D. A., Cañas, A. J., Carff, R., Scargle, J., & Novak, J. D. (2004). Concept maps applied to Mars exploration public outreach. In A. J. Cañas, J. Novak, & F. González (Eds.), Proceedings of the first international conference on concept mapping. Concept maps: Theory, methodology, and technology (I) (pp. 109–116). Pamplona: UPN.
  • Cañas, A. (2004). CmapTools: a knowledge modelling and sharing environment. Pamplona: UPN. http://dx.doi.org/cmc.ihmc.us/papers/cmc2004-283.pdf
  • Crespi, L. P. (1945). Quantitative variation of incentive and performance in the white rat. The American Journal of Psychology, 55, 467–517.
  • Davis, J. M., Leelawong K., Belynne K., Bodenheimer, R., Biswas, T. Vye, N., & Bransford, J. (2003). Intelligent user interface design for teachable agent systems. Proccedings IUI 2003 (pp. 26-33). Miami, FL: ACM Press. http://dx.doi. org/10.1.1.14.8457.pdf
  • de Freitas, S. I. (2006). Using games and simulations for supporting learning. Learning Media and Technology, 31, 343–358.
  • Dunlosky, J., & Metcalfe, J. (2008). Metacognition. London: SAGE. Finke, R. A. (1989). Interpretation of imagery-induced McCollough effects. Perception & Psychophysics, 30, 94–95.
  • Gentner, D., & Stevens, A. (1983). Introduction. In D. Gentner, & A. Stevens (Eds.), Mental models (pp. 1–6).
  • Hillsdale, NJ: LEA. González Marqués, J., & Pelta, C. (2013). PSICO-A: a computational system for learning psychology. IJMECS, 5, 10. http://dx.doi.org/10.5815/ijmecs.2013.10.01
  • Hull, C. L. (1952). A behavior system: an introduction to behavior theory concerning the individual organism. New Haven, CT: Yale University Press.
  • Jonassen, D., & Land, S. (2012). Theoretical foundations of learning environments. Londres: Routledge.
  • Karpicke, J. D., & Blunt, J. R. (2011). Retrieval practice produces more learning than elaborative studying with concept mapping. Science, 331, 772–775. http://dx. doi.org/10.1126/science.1199327
  • Leelawong, K., & Biswas, G. (2008). Designing learning by teaching agents: The Betty’s Brain System. IJAIED, 18, 181–208. http://dx.doi.org/ijaied.org/ pub/997 Biswas08.pdf
  • Lerdorf, R., Tatroe, K., & MacIntyre, P. (2006). Programming PHP (2nd ed.). New York: O’Reilly Media.
  • Mayor, J., Suengas, A., & González Marqués, J. (1993). Estrategias metacognitivas Metacognitive strategies. Madrid: Síntesis.
  • Novak, J. (1977). A theory of education. Ithaca. NY: Cornell University Press.
  • Slamecka, N. J., & Graf, P. (1978). The generation effect: delineation of a phenomenon. Journal of Experimental Psychology: Human Learning & Memory, 4, 592–604.