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Competencia 3.4 Aprendizaje Auto-dirigido - Nivel B1

UCM

Sobre este curso

En el contexto de la enseñanza superior, la competencia digital se ha convertido en un elemento clave para la mejora de los procesos de enseñanza y aprendizaje. En particular, la competencia 3.4 del Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente (MRCDD) enfatiza el aprendizaje autorregulado, es decir, la capacidad de los docentes para gestionar su propio aprendizaje digital de manera autónoma, eficaz y crítica.

En respuesta a esta necesidad, este curso está diseñado para comprender los principios del aprendizaje autorregulado en entornos digitales y su aplicabilidad en la educación superior, proporcionar a los  las herramientas necesarias para desarrollar estrategias de planificación, monitorización y evaluación del aprendizaje autónomo en entornos digitales, mejorar su autoeficacia tecnológica, reflexionar sobre la importancia de la metacognición en el desarrollo de competencias digitales, fomentar el uso crítico y responsable de las tecnologías en el ámbito académico y fomentar la actualización continua en un ecosistema educativo en constante evolución.

Requisitos

Para garantizar un aprovechamiento óptimo del curso, se espera que los participantes posean unos conocimientos y habilidades mínimos, como la familiaridad con entornos virtuales de aprendizaje, comprensión básica de las tecnologías educativas y conocimiento general de metodologías de enseñanza digital.

Es fundamental contar con una competencia informática básica, capacidad de autogestión del tiempo, habilidades críticas para la búsqueda y evaluación de información en línea, y disposición para el aprendizaje autónomo mediante plataformas digitales.

Autores

Course Staff Image #2

Manuel Márquez Cruz

Profesor permanente laboral del Departamento de Lingüística, Estudios Árabes, Hebreos, Vascos y de Asia Oriental de la Facultad de Filología de la Universidad Complutense de Madrid. Es Doctor en Filología Latina por la misma universidad. Sus líneas de investigación se adscriben a la Lexicografía computacional, enfocada a la crítica, el diseño y el desarrollo de diccionarios electrónicos para el aprendizaje de lenguas, y al aprendizaje de lenguas en entornos virtuales. Es miembro de los grupos de investigación Ingeniería del Lenguaje, Software y Aplicaciones (ILSA) y  Laboratorio de lingüística aplicada (textos, tecnologías y adquisición/enseñanza de las lenguas) (LALINGAP), así como principal responsable del Laboratorio de Lingüística Aplicada a la Enseñanza de Lenguas (Lab-LAEL).

Course Staff Image #2

Beatriz Chaves Yuste

Doctora en lingüística aplicada a la enseñanza de lenguas, licenciada en Filología Inglesa y en Filología Hispánica y posee un máster en Enseñanza Bilingüe. En la actualidad es Profesora Ayudante Doctora en el Departamento de Estudios Ingleses de la Universidad Complutense de Madrid (Facultad de Comercio y Turismo). Con más de 20 años de experiencia docente, ha participado en diferentes proyectos de innovación docente y competencia digital, tiene numerosos trabajos publicados y una amplia participación en congresos internacionales. Su investigación se centra fundamentalmente en la adquisición y enseñanza de lenguas, especialmente inglés como lengua extranjera y para fines específicos, a través del uso de metodologías de aprendizaje activas y el uso de herramientas digitales.

Preguntas frecuentes

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