Introdução.

A aprendizagem autorregulada permite melhorar as habilidades de autoavaliação e seleção de tarefas. No entanto, não se sabe se a autorregulação apoiada pela tecnologia melhora o desempenho na compreensão de leitura.

Objetivo.

Explorou-se a eficácia da aprendizagem autorregulada online, com base em tarefas de resolução de problemas usando um algoritmo de seleção, aplicado à leitura compreensiva.

Metodologia.

Foi conduzido um estudo experimental online com 76 alunos distribuídos aleatoriamente em dois grupos. Um grupo recebeu treinamento com exemplos modelados sobre como selecionar tarefas de leitura com base no desempenho e esforço mental de tarefas anteriores (grupo experimental); enquanto o outro, selecionou tarefas de acordo com suas preferências (grupo de controle).

Resultados.

A análise de variância (ANOVA) dos dados da fase de seleção de tarefas revelou que o grupo experimental não alcançou um alto nível de precisão na seleção de tarefas e seu desempenho foi baixo. No entanto, na fase de teste posterior, o grupo experimental obteve um nível mais alto de desempenho em comparação com o grupo de controle.

Discussão.

Os resultados sugerem que a compreensão de leitura autorregulada em um ambiente tecnológico pode melhorar o desempenho em um teste de compreensão quando a tomada de decisões é orientada pelo desempenho e carga cognitiva anteriores. O estudo encerra-se com recomendações para pesquisas futuras e práticas educacionais.