Toward a next-generation computer-assisted language learning framework: introducing computational thinking skills, design thinking skills, and interactive, constructive, active and passive theories for holistic language education

• Autores: Amir Reza Rahimi
• Directores de la Tesis: Ana Gimeno Sanz (dir. tes.), Ana Sevilla-Pavón (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2026
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 222
• Tribunal Calificador de la Tesis: Jesús García Laborda (presid.), Elena Bárcena Madera (secret.), Marta Giralt Lorenz (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Lenguas, Literaturas y Culturas, y sus Aplicaciones por la Universitat de València (Estudi General) y la Universitat Politècnica de València
• Calificación: Sobresaliente
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TESEO  RODERIC 
• Resumen
  • español

    Las competencias digitales del siglo XXI de los aprendices de idiomas, junto con sus comportamientos de aprendizaje —particularmente los factores psicológicos— desempeñan un papel fundamental en el contexto de las innovaciones contemporáneas en el Aprendizaje de Lenguas Asistido por Ordenador (ALAO). El enfoque pedagógico para la enseñanza de idiomas mediante ALAO y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) ha evolucionado progresivamente hacia metodologías de resolución de problemas. A pesar de esta evolución, persiste una notable deficiencia en la investigación centrada en estas dimensiones, dado que los investigadores en ALAO enfatizan predominantemente las habilidades y subhabilidades lingüísticas potenciadas por las herramientas de ALAO. Para abordar esta laguna en la presente tesis por compendio, el investigador emprendió un examen exhaustivo de estos factores a través de una serie de artículos. Para lograr este objetivo en el primer estudio, el investigador introduce y valida un marco conceptual novedoso, que constituye el núcleo de las competencias digitales del siglo XXI, denominado habilidades de Pensamiento Computacional (PC) en los contextos del ALAO y el Intercambio Virtual (IV). La investigación aborda una laguna significativa en la literatura de ALAO, ya que las habilidades de PC han sido tradicionalmente confinadas a la educación en Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas o Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM, por sus siglas en inglés), a pesar de su reconocida importancia como competencias digitales del siglo XXI. Dado que el proceso de enseñanza con tecnología ha evolucionado desde la mera presentación de información hasta la resolución de problemas mediante el uso de tecnología, las habilidades de PC se han vuelto esenciales en todos los campos educativos, incluido el estudio de lenguas extranjeras. En consecuencia, el estudio tuvo como objetivo validar la estructura factorial de PC ALAO, explorar su relación con los factores de aceptación tecnológica e identificar las configuraciones que moldean las intenciones de los aprendices de idiomas para continuar utilizando el intercambio virtual. El investigador desarrolló un marco conceptual integral que combina dos componentes principales. Primero, PC ALAO comprende cinco habilidades de pensamiento computacional adaptadas específicamente para contextos de aprendizaje de idiomas: pensamiento algorítmico (resolver tareas de IV paso a paso), abstracción (centrarse en la información clave en lugar de los detalles), colaboración (resolver tareas cooperativamente), evaluación (comparar diferentes soluciones y seleccionar la más apropiada) y generalización (reconocer patrones en la resolución de tareas específicas y aplicarlos a otros contextos lingüísticos). Segundo, el marco de Ajuste IndividuoTecnología-Tarea-Entorno (AITTE) examina cómo la tecnología se alinea con las capacidades de los aprendices, las tareas y las características ambientales, incluyendo el ajuste tarea-tecnología, el ajuste individuo-tecnología, el ajuste entorno-tecnología y la intención de los aprendices de utilizar el IV en el futuro. La metodología empleó un enfoque bisimétrico que combinó el análisis simétrico mediante Modelos de Ecuaciones Estructurales por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM) para probar las correlaciones directas e indirectas entre variables, y el análisis asimétrico mediante Análisis Cualitativo Comparativo de Conjuntos Difusos (fsQCA) para identificar configuraciones dexvi condiciones que moldean las intenciones de los aprendices. Los participantes fueron 92 aprendices de inglés (70 mujeres, 22 hombres) de la Universitat de València que participaron en intercambios virtuales con estudiantes chipriotas e irlandeses durante un semestre. Los intercambios implicaron la resolución de tareas lingüísticas y culturales diseñadas específicamente en torno a los principios de PC AIAO, incluyendo actividades de presentación, análisis cultural de extractos literarios y fragmentos de películas, toma de decisiones colaborativa, exploraciones de museos virtuales utilizando las plataformas Spatial y HelloHistory, y la creación de relatos digitales y artefactos finales. Los resultados del análisis simétrico revelaron que la abstracción, la colaboración y la generalización predijeron significativamente las percepciones de los aprendices sobre el ajuste tecnológico, mientras que el pensamiento algorítmico y la evaluación no mostraron relaciones significativas. Específicamente, la abstracción predijo positivamente el ajuste tarea-tecnología, el ajuste individuo-tecnología y el ajuste entorno-tecnología. La colaboración predijo el ajuste tarea tecnología y el ajuste individuo-tecnología, pero no el ajuste entorno-tecnología. La generalización predijo las tres dimensiones de ajuste. Las tres dimensiones de ajuste (tarea, individuo y entorno) predijeron significativamente la intención de los aprendices de utilizar el IV en el futuro, siendo el ajuste individuo-tecnología el que mostró la relación más fuerte. El análisis de mediación mostró que el ajuste tarea-tecnología medió la relación entre la abstracción y la generalización con la intención de uso, mientras que el ajuste individuo-tecnología medió las relaciones entre la abstracción, la colaboración y la generalización con la intención de uso. El modelo explicó el 59% de la varianza en la intención de uso, demostrando un fuerte poder predictivo. El análisis asimétrico mediante fsQCA reveló dieciséis configuraciones diferentes, o soluciones, que moldean las intenciones continuadas de los aprendices de idiomas hacia el IV, explicando colectivamente el 81% de los casos. Las variables de PC AIAO aparecieron como condiciones centrales (necesarias) en varias soluciones, indicando que, sin estas habilidades, la intención de los aprendices de utilizar el IV no puede formarse, incluso cuando los factores de AITTE están ausentes. Sin embargo, la presencia de factores de AITTE facilita este proceso. Las soluciones séptima y octava, que combinaban abstracción, colaboración, y pensamiento algorítmico con ajuste individual y de tarea, alcanzaron los niveles de cobertura más altos (0.552 y 0.557). La colaboración apareció como condición periférica en tres soluciones, destacando su papel de apoyo. Los hallazgos demuestran que existen múltiples vías para moldear intenciones positivas de los aprendices, y el personal investigador debería considerar enfoques configuracionales en lugar de asumir soluciones universales. El estudio ofrece contribuciones teóricas significativas al introducir y validar PC ALAO como un marco conceptual y una escala de medición específicamente adaptados al ALAO, demostrando que las habilidades de PC no se limitan a la educación STEM sino que pueden aplicarse con éxito a la enseñanza de idiomas mediante la tecnología y la resolución de problemas. Desplaza el enfoque de investigación desde la enseñanza de idiomas mediante ALAO hacia la resolución de tareas lingüísticas a través de PC ALAO, responde a la necesidad de diseños de investigación más cuantitativos en estudios de IV, y es el primero en ALAO en aplicar análisis configuracional. Los hallazgos extienden el Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas (MCERL; Councilxvii of Europe, 2020) al incorporar habilidades de PC no identificadas previamente. A nivel práctico, el estudio proporciona orientación para que el profesorado de idiomas equilibre la enseñanza de habilidades lingüísticas con competencias digitales del siglo XXI, para que las personas facilitadoras de IV diseñen tareas que incorporen componentes de PC ALAO, y para que las personas responsables de los diseños curriculares incluyan habilidades de PC junto con otras competencias no lingüísticas. Los investigadores recomiendan validar PC ALAO en otros subcampos del ALAO, como los Cursos Masivos Abiertos en Línea de Idiomas (MOOCs, por sus siglas en inglés), el Aprendizaje de Idiomas Asistido por Dispositivos Móviles (AIADM) y las aulas invertidas, así como explorar su impacto en el rendimiento, la creatividad, los logros y los factores psicológicos del alumnado de idiomas, como la motivación y el compromiso. Las limitaciones incluyen el uso de datos autoinformados y la necesidad de réplica con muestras más grandes en contextos diversos, así como la integración con tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y los chatbots, dada la naturaleza de la resolución de problemas en el marco de las habilidades de PC. En el segundo artículo, el investigador introdujo y validó otro marco teórico que se encuentra entre las habilidades críticas en las competencias digitales del siglo XXI, conocido como habilidades de Pensamiento de Diseño (PD) en el Aprendizaje de Lenguas con Inteligencia Artificial (ALIA), examinando su papel en la configuración del sistema motivacional del yo del aprendiente de L2 y su tenacidad (grit) en L2. La investigación aborda una laguna significativa en la literatura de ALAO, ya que las habilidades de Pensamiento de Diseño —a pesar de ser ampliamente reconocidas como habilidades esenciales del siglo XXI en STEM, negocios y psicología— han sido en gran medida pasadas por alto en la enseñanza de lenguas. La rápida integración de herramientas de IA como modelos de lenguaje de gran escala, chatbots inteligentes y sistemas de recomendación adaptativa en el aprendizaje de idiomas implica en el alumnado la necesidad de desarrollo de habilidades de resolución de problemas para analizar críticamente el contenido generado por la IA, especialmente dadas las preocupaciones sobre inexactitudes y alucinaciones de la IA. En consecuencia, el investigador desarrolló un marco conceptual integral denominado Habilidades de Pensamiento de Diseño en el Aprendizaje de Lenguas con Inteligencia Artificial (PD A:LIA), que comprende cuatro fases adaptadas del modelo de la escuela de diseño de Stanford (Standford, 2009): Definir (identificar necesidades y problemas lingüísticos a abordar con la IA), Idear (generar ideas y recopilar retroalimentación y asistencia generadas por IA), Prototipar (transformar y aplicar la retroalimentación de la IA a contextos de aprendizaje de idiomas) y Probar (evaluar la fiabilidad de la orientación de la IA mediante la retroalimentación de profesorado o de sus pares). El estudio también incorporó el Sistema Motivacional del Yo del Aprendiz de L2 con Inteligencia Artificial (SMY L2-IA), incluyendo la instrumentalidad-promoción (metas personales futuras), la instrumentalidad-prevención (obligaciones externas, como aprobar cursos), el yo actual de L2 (autodescripciones presentes de los y las aprendices sobre su competencia apoyada por IA) y la brecha de autenticidad (comparación del aprendizaje con IA con métodos tradicionales). Además, la tenacidad en L2 se midió mediante la consistencia del interés y la persistencia del esfuerzo.xviii La metodología empleó un diseño mixto secuencial con 92 estudiantes de inglés como lengua extranjera matriculados en la asignatura de "Historia y Cultura de los Países de Habla Inglesa" en la Universitat de València. Los y las participantes de este proyecto semestral utilizaron diversas herramientas de IA, como Synthesis, ChatGPT, Grammarly, HelloHistory, DALL-E, Midjourney, Blender, Descript, ElevenLabs y Adobe Premiere Pro para crear artefactos digitales como entrevistas con figuras históricas y documentales sobre países imaginados. El marco de PD ALIA guió al alumando a través de cuatro fases: identificación de necesidades de aprendizaje, recopilación de retroalimentación de IA, aplicación de esta para crear artefactos y evaluación de resultados con sus pares y con el profesorado. Los datos cuantitativos se recopilaron mediante cuestionarios validados y se analizaron con Modelos de Ecuaciones Estructurales por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM), mientras que los datos cualitativos extraídos de 81 ensayos de estudiantes se analizaron mediante análisis temático reflexivo. El modelo de medición validó las estructuras factoriales de los tres marcos en el contexto español de ALIA. El modelo estructural reveló que la fase “Definir” solo predijo la instrumentalidadprevención (β = 0,269), lo cual indica que los y las aprendices utilizaron principalmente la IA para cumplir obligaciones académicas. La fase “Idear” predijo significativamente la instrumentalidadpromoción (β = 0,342), el yo actual de L2 (β = 0,315) y la brecha de autenticidad (β = 0,228), lo que sugiere que la retroalimentación generada por la IA ayudó a moldear las metas futuras de los y las aprendices, sus autopercepciones presentes y sus percepciones de la IA como más auténtica que el aprendizaje tradicional. Por su parte, la fase “Prototipar” predijo la instrumentalidad de la promoción (β = 0,308), el yo actual de L2 (β = 0,221) y la brecha de autenticidad (β = 0,324), lo que mostró que la aplicación de la retroalimentación de la IA mejoró la motivación y el autoconcepto de los y las aprendices. Finalmente, la fase “Probar” predijo similarmente estos tres factores motivacionales (β = 0,273, 0,285 y 0,331 respectivamente). En cuanto a la tenacidad en L2, todas las fases de PD ALIA excepto “Definir” predijeron directamente tanto la consistencia del interés como la persistencia del esfuerzo. “Idear” predijo CI (β = 0,215) y PE (β = 0,158); “Prototipar” predijo CI (β = 0,208) y PE (β = 0,171); y “Probar” predijo CI (β = 0,247) y PE (β = 0,176). El análisis de mediación reveló que solo la brecha de autenticidad medió significativamente la relación entre “Probar” y CI (β = 0,106) y entre “Prototipar” y CI (β = 0,104). Los factores restantes del SMY L2-IA (instrumentalidad-promoción, instrumentalidad-prevención y yo actual de L2) funcionaron como moderadores en lugar de mediadores, alterando la significación de las relaciones entre las fases de PD ALIA y la tenacidad en L2 cuando se incluían en el modelo. Los hallazgos cualitativos de los ensayos de reflexión del alumnado proporcionaron un enriquecedor apoyo contextual a los resultados cuantitativos. En la fase “Definir”, el alumnado se centró principalmente en completar los requisitos del curso, confirmando el vínculo con la instrumentalidad-prevención. Durante “Idear”, el alumnado relató que la IA había proporcionado información más completa y actualizada que sus cursos universitarios tradicionales, mejorando su yo actual de L2 y revelando la brecha de autenticidad. La fase “Prototipar” generó entusiasmo, con estudiantes que expresaron su emoción por usar HelloHistory para entrevistar a figuras históricas y aplicar ideas generadas por la IA para crear relatos digitales. En la fase “Probar”, el alumnadoxix demostró una evaluación crítica de los resultados proporcionados por la IA, comparándolos con la retroalimentación de sus pares u del profesorado, lo que sostuvo su interés y esfuerzo en ALIA. El estudio ofrece contribuciones teóricas significativas al introducir PD ALIA como un nuevo marco dentro del ALAO, y lo valida junto con el SMY L2-IA y la tenacidad en L2 en el contexto español, y siendo uno de los primeros en posicionar el Pensamiento de Diseño como una competencia digital crítica del siglo XXI que moldea las disposiciones psicológicas de los aprendices en ALIA. La investigación extiende la teoría de los sistemas dinámicos complejos al demostrar cómo las habilidades de resolución de problemas interactúan con la motivación y la tenacidad. Notablemente, el estudio identifica la brecha de autenticidad como un mediador clave un fenómeno previamente documentado en CMAOI, intercambios virtuales y aprendizaje en línea, ahora confirmado en ALIA— sugiriendo que el alumnado percibe los entornos apoyados por IA como más auténticos que las aulas tradicionales, lo que mejora su compromiso sostenido en el tiempo. A nivel práctico, el estudio proporciona recomendaciones a múltiples niveles. Para el alumnado de lenguas extranjeras, los hallazgos sugieren que para desarrollar la tenacidad en L2, la IA se debe usar estratégicamente —primero identificando debilidades, luego recopilando y evaluando críticamente su retroalimentación antes de aplicarla y, finalmente, probando su validez con sus pares y con el profesorado. Para el profesorado de lenguas, el estudio recomienda desplazar el enfoque desde la enseñanza exclusiva de habilidades lingüísticas hacia el desarrollo de las habilidades de resolución de problemas de los aprendices, guiando al alumnado a través de las fases de PD ALIA mientras consideran sus metas personales, obligaciones externas y áreas de dificultad. A nivel institucional, el autor recomienda asignar recursos para talleres de formación docente sobre la integración de PD ALIA, diseñar actividades basadas en IA adaptadas al ALAO que consideren las identidades L2 del alumnado, e incorporar PD ALIA como criterio para evaluar la calidad de la enseñanza de idiomas. El marco también ofrece una respuesta práctica a las preocupaciones sobre el riesgo de que la IA reduzca el pensamiento de orden superior, proporcionando un enfoque estructurado para mantener un compromiso crítico con el contenido generado por la IA. El estudio reconoce una serie de limitaciones que incluyen la necesidad de réplica en diversos contextos de inglés como lengua extranjera o como segunda lengua, el tamaño muestral relativamente pequeño con desequilibrio de género y la naturaleza autoinformada de los datos. Las direcciones futuras de investigación incluyen estudios longitudinales que examinen la brecha de autenticidad a lo largo del tiempo, la exploración de factores pedagógicos y psicológicos que influyen en el desarrollo de PD ALIA, y la investigación del impacto de PD ALIA en otros resultados como la autorregulación, el compromiso y el logro lingüístico. El autor enfatizó que, a medida que el ALAO continúa evolucionando con los avances tecnológicos, la integración de competencias digitales del siglo XXI como el Pensamiento de Diseño se vuelve esencial para preparar al alumando para navegar por el complejo panorama del aprendizaje de idiomas asistido por IA. En el tercer artículo, el autor investigó los factores psicolingüísticos poco explorados en contextos del Intercambio Virtual (IV), específicamente desde la perspectiva del sistema dinámico complejo,xx al examinar cómo el Sistema Motivacional del Yo del Aprendiente de L2 en Línea (SMY L2-L) influye en la tenacidad en L2 del alumando y su Autorregulación en Línea (ARL) en IV. Si bien la investigación previa en ALAO ha documentado extensamente los beneficios del IV para la competencia comunicativa intercultural y las habilidades lingüísticas, los mecanismos psicológicos subyacentes a la participación exitosa en IV han recibido atención limitada. El autor abordó esta laguna aplicando la teoría de los sistemas dinámicos complejos para comprender cómo la motivación, la persistencia y la autorregulación interactúan en entornos mediados por la tecnolología y culturalmente diverso del IV. El marco teórico del estudio integró tres constructos clave adaptados al contexto de IV. El SMY L2-L incluye cuatro componentes: yo ideal de L2 (autoimagen deseable del alumando para objetivos personales futuros en IV), yo debido de L2 (sentido de obligación para evitar resultados negativos como el fracaso en el curso), yo actual de L2 (autoevaluación de la competencia lingüística presente en IV) y autenticidad digital (comparación de la motivación entre IV y el aprendizaje tradicional de idiomas). La tenacidad en L2 comprende la Consistencia del Interés (mantener la pasión a pesar de los desafíos) y la Persistencia del Esfuerzo (inversión sostenida de energía a lo largo del tiempo). La Autorregulación en Intercambio Virtual (ARIV) abarca el establecimiento de metas, la búsqueda de ayuda, la autoevaluación y otras estrategias metacognitivas y de gestión de recursos adaptadas del marco de autorregulación en línea de Barnard et al. (2009). La metodología empleó un diseño cuantitativo con 92 estudiantes españoles de inglés como lengua extranjera de la Universitat de València que participaron en el proyecto SOCIOEMOVE, intercambiando información cultural e histórica con estudiantes chipriotas e irlandeses durante el primer semestre de 2023. El IV siguió el modelo de tres etapas de Guth y Helm (2011), incluyendo actividades de presentación, tareas colaborativas utilizando herramientas de IA como HelloHistory para entrevistar a figuras históricas, y la creación de artefactos finales como relatos digitales sobre países imaginados o documentales históricos. Los datos se recopilaron mediante cuestionarios validados y adaptados al contexto del IV y se analizaron utilizando Modelos de Ecuaciones Estructurales por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM), una técnica adecuada para el desarrollo de teorías y el análisis de mediación con muestras de menor tamaño. El modelo de medición validó los tres marcos en los contextos de IV y de inglés como lengua extranjera, confirmando las estructuras factoriales del SMY L2-L (incluyendo el Yo actual de L2 y la autenticidad digital recientemente integrados), la tenacidad en L2 en línea y la ARIV. Esto extiende validaciones previas de CMAOI, aprendizaje asistido por ChatGPT y aprendizaje de idiomas en línea al contexto de IV, respondiendo a los llamados de los investigadores de AIAO para explorar nuevas direcciones de investigación más allá de la competencia intercultural. El modelo estructural reveló varias relaciones significativas. Entre los factores del SMY L2-L, el Yo ideal de L2 predijo significativamente tanto la consistencia del interés (β = 0,379) como la persistencia del esfuerzo (β = 0,319), mientras que el Yo debido de L2 no mostró relación significativa con la tenacidad en L2. Esto sugiere que las aspiraciones personales futuras del alumnado, más que las obligaciones externas, impulsan el compromiso sostenido en IV. El yo ideal de L2 también predijo directamente el establecimiento de metas (β = 0,223), la búsqueda de ayudaxxi (β = 0,247) y la autoevaluación (β = 0,254), lo que indica que el alumnado orientado al futuro tiene más probabilidades de planificar, buscar asistencia y evaluar su progreso en IV. El yo actual de L2 predijo solo la persistencia del esfuerzo (β = 0,192), no la consistencia del interés ni la autorregulación, que lo que sugiere que el alumnado que reconoce su progreso invierte esfuerzo pero no necesariamente interés sostenido. Un aspecto destacable es la autenticidad digital, que emergió como el predictor más fuerte, influyendo significativamente en la consistencia del interés (β = 0,391), la persistencia del esfuerzo (β = 0,326), el establecimiento de metas (β = 0,228), la búsqueda de ayuda (β = 0,254) y la autoevaluación (β = 0,261). Ello revela la presencia de una "brecha de autenticidad" en el contexto español de IV: el alumnado consideró el IV más motivador y auténtico que los entornos tradicionales de aprendizaje de idiomas, lo que mejoró su tenacidad y autorregulación. Este fenómeno, previamente documentado en CMAOI, aprendizaje en línea y contextos asistidos por ChatGPT, se extiende ahora al IV, y sugiere que la multimodalidad, adaptabilidad y oportunidades de interacción intercultural en IV crean experiencias de aprendizaje consideradas más relevantes para la vida del alumnado que la instrucción convencional en el aula. El análisis de mediación mostró que la tenacidad en L2 desempeñó papeles tanto de mediador como de moderador. La consistencia del interés medió las relaciones entre el Yo ideal de L2 y la autoevaluación (β = 0,186), el Yo ideal de L2 y la búsqueda de ayuda (β = 0,208), la autenticidad digital y la autoevaluación (β = 0,192), y la autenticidad digital y la búsqueda de ayuda (β = 0,214). La persistencia del esfuerzo medió las relaciones entre el yo ideal de L2 y el establecimiento de metas (β = 0,202) y entre la autenticidad digital y el establecimiento de metas (β = 0,206). Asimismo, la persistencia del esfuerzo actuó como moderador, mejorando la relación entre el yo actual de L2 y el establecimiento de metas (de β = 0,118 a 0,122), y demostrando lo que el autor denominó un "fenómeno de supresión" donde la tenacidad amplifica el impacto motivacional en la autorregulación. Estos hallazgos destacan que la participación exitosa en IV requiere dedicación a largo plazo más allá de la motivación inicial. La complejidad e imprevisibilidad del intercambio intercultural mediado por internet —con una gran diversidad de participantes, tareas y desafíos potenciales de comunicación— exige que el alumnado mantenga un interés consistente y persevere a pesar de las dificultades. La tenacidad en L2 sirve, así, como el mecanismo psicológico que traduce las orientaciones motivacionales en comportamientos autorregulatorios reales en IV. El estudio ofrece contribuciones teóricas significativas al desplazar el enfoque desde los resultados sociolingüísticos (competencia comunicativa intercultural, habilidades lingüísticas) hacia los procesos psicolingüísticos en la investigación de IV. Además, valida nuevos marcos conceptuales específicamente para contextos de IV, incluyendo el SMY L2-L extendido con el yo actual de L2 y la autenticidad digital, y demuestra cómo estos interactúan con la tenacidad y la autorregulación dentro de sistemas dinámicos complejos. La identificación de la brecha de autenticidad en el IV español se suma a la creciente evidencia de que los entornos de aprendizaje digitales pueden generar motivación superior a la de las aulas tradicionales en diversos contextos culturales (Suecia, Irán, China y, ahora, también España).xxii A nivel práctico, el estudio proporciona recomendaciones a múltiples niveles. Para docentes de idiomas, los hallazgos sugieren enfatizar los Yo ideales futuros y las necesidades actuales del alumnado en lugar de logros pasados u obligaciones externas, ya que el Yo debido de L2 no logró predecir la tenacidad ni la autorregulación. El profesorado debería animar al alumnado a evaluar su progreso en IV y reconocer cómo sus metas futuras se conectan con los esfuerzos presentes. Para el personal directivo y administrativo de centros educativosel , la brecha de autenticidad justifica una mayor inversión en la integración del IV, ya que el alumnado demuestra mayor motivación en estos contextos que en entornos tradicionales. Los programas de formación docente deberían abordar cómo diseñar experiencias de IV que vayan más allá de los requisitos del programa de estudios para atender las aspiraciones personales y académicas del alumando. Para el personal investigador, el estudio proporciona un marco conceptual validado que puede ampliarse, replicarse y probarse en otros contextos de IV para, así, avanzar más allá de los enfoques predominantemente cualitativos que han caracterizado la investigación en IV hacia diseños cuantitativos y mixtos más robustos. El autor reconoció limitaciones que incluyen la naturaleza exploratoria del estudio, la dependencia de datos autoinformados y el contexto español específico. Recomiendan futuras investigaciones que utilicen análisis multigrupo, métodos cualitativos como entrevistas para profundizar la comprensión, y enfoques bisimétricos que combinen análisis simétricos (PLS-SEM) y asimétricos (fsQCA) para examinar configuraciones complejas de factores que influyen en el éxito del IV desde perspectivas psicolingüísticas. Y en el último artículo, el autor investigó cómo diferentes tipos de actividades de aprendizaje en IV influyen en el compromiso en línea del alumando de idiomas y sus enfoques de aprendizaje en este contexto. Si bien la investigación previa sobre IV se ha centrado predominantemente en resultados sociolingüísticos como la competencia comunicativa intercultural y las habilidades lingüísticas, los factores psicolingüísticos que determinan cómo el alumnado se involucra y aborda el IV han recibido una atención limitada. El autor abordó esta laguna aplicando el marco EstímuloOrganismo-Respuesta (E-O-R) para examinar las interconexiones entre el diseño de tareas de IV, el compromiso del aprendiente y los enfoques de aprendizaje dentro de una perspectiva de sistemas dinámicos complejos. El estudio introdujo y validó dos nuevos marcos conceptuales adaptados a los contextos de AIAO e IV. El marco ICAP AIAO, adaptado de la taxonomía ICAP original de Chi (2009), categoriza las actividades de aprendizaje en IV en cuatro tipos: actividades Pasivas donde el profesorado presenta contenido y el alumnado desempeña papeles receptivos; actividades Activas donde el alumnado aplica conocimientos recién adquiridos mediante oportunidades prácticas; actividades Constructivas donde el alumando desarrolla individualmente nuevos conocimientos, crea mapas conceptuales, compara información y resuelve problemas más allá de los materiales proporcionados; y actividades Interactivas donde el alumnado coopera con sus pares para construir colaborativamente conocimiento basado en aprendizaje previo y aportaciones de sus pares. El marco EIVA (Enfoques de Estudiantes al Intercambio Virtual) distingue entre el enfoque profundo (estimular nuevos modos de pensamiento mediante la interacción y el compromiso significativo) y el enfoque superficial (reducir interacciones y presencia significativa, limitando elxxiii uso del IV). Adicionalmente, el compromiso en línea se conceptualizó como tridimensional: compromiso conductual (prestar atención, hacer preguntas, participar en el intercambio de información), compromiso cognitivo (esfuerzo mental para adquirir habilidades y conocimientos para tareas complejas) y compromiso emocional (respuestas afectivas a las interacciones con profesorado, con sus pares y con el entorno). La metodología empleó un diseño de investigación bisimétrico con 92 estudiantes de inglés como lengua extranjera de la Universitat de València que participaron en el proyecto SOCIOEMOVE, intercambiando información cultural e histórica con alumnado chipriota e irlandés durante el primer semestre de 2023. Las tareas de IV fueron diseñadas según el marco ICAP AIAO: el profesorado proporcionó contenido cultural en Moodle (pasivo); el alumnado intercambió vídeos de presentación y realizó entrevistas con IA utilizando HelloHistory (activo); investigó individualmente y escribió ensayos de reflexión (constructivo); y creó colaborativamente historias digitales con retroalimentación de compañeros (interactivo). Los datos se recopilaron mediante cuestionarios validados y se analizaron utilizando Modelos de Ecuaciones Estructurales por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM) para la fase simétrica y Análisis de Condiciones Necesarias (NCA) para la fase asimétrica. El modelo de medición validó los tres marcos en los contextos de español como lengua extranjera IV. El modelo estructural reveló varias relaciones significativas. Entre los componentes de ICAP AIAO, el aprendizaje pasivo no predijo significativamente ninguna dimensión de compromiso ni enfoques de aprendizaje. El aprendizaje activo solo predijo significativamente el compromiso cognitivo (β = 0,216), lo que sugiere que las oportunidades de aplicación práctica mejoran el esfuerzo mental del alumnado . El aprendizaje interactivo predijo significativamente el compromiso emocional (β = 0,436), el compromiso conductual (β = 0,359) y el compromiso cognitivo (β = 0,288), con el efecto más fuerte en el compromiso emocional, indicando que la construcción cooperativa de conocimiento provoca respuestas afectivas más intensas. El aprendizaje constructivo predijo significativamente el compromiso emocional (β = 0,403), el compromiso conductual (β = 0,240) y el compromiso cognitivo (β = 0,323), lo que demuestra que la reflexión individual y la generación de conocimiento también impulsan el compromiso. En cuanto a los enfoques de aprendizaje, el compromiso cognitivo fue el predictor más fuerte, influyendo positivamente en el enfoque profundo (β = 0,552) y negativamente en el enfoque superficial (β = -0,513). El compromiso conductual predijo negativamente el enfoque superficial (β = -0,248) pero no predijo significativamente el enfoque profundo. El compromiso emocional no mostró relación significativa con ninguno de los enfoques. El análisis directo mostró que el aprendizaje constructivo e interactivo predijeron directamente el enfoque profundo (β = 0,236 y 0,224 respectivamente) y predijeron negativamente el enfoque superficial (β = -0,218 y -0,230 respectivamente), mientras que el aprendizaje pasivo y activo no mostraron efectos directos. El análisis de mediación reveló siete correlaciones seriales significativas. El compromiso cognitivo medió positivamente las relaciones entre el aprendizaje activo, interactivo y constructivo y el enfoque profundo, mientras que también medió negativamente estas relaciones con el enfoque superficial. El compromiso conductual medió negativamente la relación entre el aprendizaje interactivo y el enfoque superficial. Curiosamente, el compromiso emocional no funcionó comoxxiv mediador en ninguna relación, y tanto el compromiso conductual como el emocional actuaron como variables moderadoras en varios caminos, cambiando correlaciones directas significativas a no significativas en los modelos de mediación. El NCA asimétrico proporcionó perspectivas complementarias al identificar condiciones necesarias para moldear el enfoque profundo de los aprendices hacia el IV. Todos los componentes de ICAP AIAO excepto el compromiso emocional se encontró como condiciones necesarias con tamaños de efecto medianos. El análisis de cuello de botella reveló ocho condiciones para alcanzar el enfoque profundo: para alcanzar el 50% del enfoque profundo, el aprendizaje activo requería al menos el 32%, el compromiso conductual al menos el 21%, y el compromiso cognitivo, el aprendizaje interactivo y el aprendizaje pasivo requerían cada uno al menos el 21%. Cade destacar que, mientras que el aprendizaje pasivo y activo eran necesarios, niveles más altos supusieron una mejora adicional del enfoque profundo, mientras que el aprendizaje constructivo, el aprendizaje interactivo, el compromiso conductual y el compromiso cognitivo fueron necesarios y, además, continuaron mejorando el enfoque profundo con niveles incrementados. Los hallazgos bisimétricos integrados condujeron a varias conclusiones clave. En primer lugar, ciertas variables como el aprendizaje activo y pasivo son fundamentos necesarios pero insuficientes por sí solos para el aprendizaje profundo. En segundo lugar, variables, como el aprendizaje constructivo, el aprendizaje interactivo, el compromiso conductual y el compromiso cognitivo, son tanto necesarias como escalables, es decir, su aumneto conlleva la mejora del enfoque profundo. En tercer lugar, el compromiso emocional, aunque presente, no fue ni necesario ni suficiente para el enfoque profundo, lo cual desafíasuposiciones sobre la primacía de los factores afectivos en el éxito del IV. El estudio ofrece contribuciones teóricas significativas. En primer lugar, valida tres nuevos marcos conceptuales para ALAO e IV: ICAP ALAO, EIVA y compromiso en línea en contextos de IV. Este estudio desplaza el foco de investigación desde la cantidad y modalidad de la interacción en entornos de intercambio virtual (VE) hacia la calidad de la integración, y desde los resultados sociolingüísticos hacia los procesos psicolingüísticos. Los hallazgos amplían la teoría de los sistemas dinámicos complejos al demostrar cómo diferentes tipos de actividad interactúan con las dimensiones del compromiso para configurar los enfoques de aprendizaje. Esta investigación se sitúa entre las primeras en el ámbito de la enseñanza de lenguas asistida por ordenador (ALAO) en aplicar un análisis multinivel que incluye mediación directa, indirecta y serial, así como en emplear el análisis de condiciones necesarias (NCA) en lingüística aplicada. El marco estímuloorganismo-respuesta (S-O-R) capturó eficazmente el proceso (estímulo: ICAPCALL) que conduce a estados internos (organismo: compromiso) y, finalmente, a resultados (respuesta: SAVE), abordando tanto el proceso como el producto en la investigación sobre VE, tal como recomiendan destacados especialistas. En el plano práctico, el estudio ofrece recomendaciones basadas en la evidencia. Para el profesorado, los resultados subrayan la importancia de equilibrar las actividades colaborativas e individuales, en lugar de centrarse exclusivamente en la naturaleza colaborativa del VE. Los docentes deberían diseñar tanto tareas interactivas para la co-construcción como tareasxxv constructivas para la reflexión individual y la generación de conocimiento. Herramientas de inteligencia artificial como HelloHistory pueden apoyar el aprendizaje constructivo al permitir entrevistas personalizadas y la redacción de guiones, mientras que plataformas de realidad virtual como Spatial facilitan el intercambio interactivo y la retroalimentación. Para los formadores de profesorado, el marco ICAPCALL constituye una herramienta de evaluación para valorar la calidad de la integración de las TIC y orientar el desarrollo profesional más allá de la alfabetización digital básica hacia la calidad pedagógica. Para los investigadores, los marcos validados abren nuevas vías de investigación en diversos subcampos de CALL y contextos de inglés como lengua extranjera o segunda lengua ESL. El estudio reconoce limitaciones como la naturaleza autoinformada de los datos, los posibles sesgos y la necesidad de replicación en contextos diversos. Investigaciones futuras deberían emplear diseños longitudinales, observaciones y medidas conductuales, particularmente para variables como el compromiso emocional, que mostraron efectos moderadores. Los marcos ICAPCALL, SAVE y de compromiso deberían validarse en otros contextos de CALL, como los cursos masivos abiertos en línea de idiomas (LMOOCs), el aprendizaje semipresencial y las aulas invertidas.

  • English

    The digital skills of 21st-century language learners and their learning behaviors, especially psychological factors, are crucial in the context of modern innovations in Computer-Assisted Language Learning (CALL). The approach to teaching languages with CALL and Information and Communication Technologies (ICTs) has shifted towards problem-solving. However, there has been limited focus on these aspects, as CALL researchers primarily concentrate on language skills and subskills facilitated by CALL tools. To address this gap in the current compendium dissertation, the researcher examined these aspects in a series of articles. Accordingly, in the first and second articles, the researcher shifted the views from covering language skills and sub-skills with CALL to 21st-century digital skills.In this regard, he developed the theory of Computational Thinking skills in CALL (CTCALL) as well as Design Thinking skills in Artificial Intelligence Language Learning (DEAILL) and applied them to 92 learners of English from Spain who were involved in Virtual Exchange (VE) and Artificial Intelligence Language Learning (AILL) learning contexts. In the reflection phase of the Partial Lease Structural Equation Modeling Approach (PLSSEM), the factorial structures of CTCALL and DEAILL were validated in contexts of CALL, VE, AILL, as well as Spanish as an English as a Foreign Language (EFL). Additionally, the bisymmetric results indicate that learners who focused on key information rather than details, recognized task-solving patterns in VE, and applied them to new tasks in VE were likely to use VE in the future, as these task-solving patterns aligned with their individual capabilities, course, and VE environment. Regarding the second article's findings, results from the mixed-methods study revealed that learners who frequently sought AI feedback tailored to their needs and integrated it into their learning contexts developed more positive future selves and current L2 selves within AILL.Additionally, a sign of the authenticity gap was observed, indicating participants viewed AILL and DEAILL as more authentic environments and skills than previous language learning contexts and skills, which mediated the correlation between DEAILL skills and their L2 grit, motivating them to invest more effort and interest in AILL.Furthermore, in the third article, the researcher shifted the focus from exploring how VE can enhance learners' intercultural communicative competence (ICC) and sociolinguistic factors to examining their psycholinguistic and complex dynamic systems. Accordingly, he explored the factorial validity of the online motivational self-system, L2 grit, and online self-regulation in the context of VE.He explored the above motivational factors in 92 learners of English from Spain who exchanged language and information with Cypriot and Irish students.The results from the PLS-SEM reflective analysis confirmed the factorial validity of the online motivational self-system,VE self-regulation, and L2 grit within the context of VE.The formative analysis revealed that language learners who establish positive personal goals for the future and assess their current progress in VE can effectively regulate their learning. Furthermore, the mediation analysis revealed that learners' L2 grit both moderates and mediates the relationship between online motivation and self-regulation. This indicates that achieving success in VE necessitates perseverance of effort and consistent interest over time. In the last article, the researcher developed the interactive, constructive, active, and passive framework for Computer-Assisted Language Learning (ICAPCALL), which demonstrate the quality of CALL integration rather than its frequency of use, and explored how this framework affected language learners' online engagement and their approaches to VE.For this sake, the researcher integrated VE tasks into Spanish learners’ language and cultural exchanges with their classroom practices