ABRIL, 2026 (247-270)Número 28
PROMOCIÓN DEL APRENDIZAJE
AUTORREGULADO A TRAVÉS DE
LA EVALUACIÓN FORMATIVA EN LA
EDUCACIÓN SUPERIOR: REVISIÓN
SISTEMÁTICA (2020-2025)
PROMOTING SELF-REGULATED LEARNING
THROUGH FORMATIVE ASSESSMENT IN
HIGHER EDUCATION: SYSTEMATIC REVIEW
(2020-2025)
DOI: https://doi.org/10.37135/chk.002.28.12
Artículo de Revisión
Recibido: (04/09/2025)
Aceptado: (18/12/2025)
1Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú, email: roberto.bellido@
unmsm.edu.pe
2Escuela de Educación Superior Pedagógica Pública Monterrico, Lima, Perú,
email: chuapaya@monterrico.edu.pe
3Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle, Lima, Perú, email:
jhuaranga@une.edu.pe
4Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú, email: luis.rejas@
unmsm.edu.pe
Roberto Bellido-García1,
Patricia Huapaya-Collado2,
José Huaranga-Charapaqui3,
Gerardo Rejas-Borjas4
PROMOCIÓN DEL APRENDIZAJE AUTORREGULADO A TRAVÉS DE LA EVALUACIÓN FORMATIVA
EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR: REVISIÓN SISTEMÁTICA (2020-2025)
Número 28 / ABRIL, 2026 (247-270)
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Si se desea un estudiante autónomo, resulta fundamental el aprendizaje autorregulado a través
de la investigación formativa como parte de la formación profesional. No obstante, deben
cubrirse ciertas limitaciones en lo referido a evidencias rigurosas de cómo la evaluación
formativa, promueve de manera efectiva la autorregulación en los alumnos universitarios.
Sobre esta cuestión, se realizó una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL), cuyo
objetivo fue conocer las principales estrategias de evaluación formativa aplicadas en las aulas
universitarias en los últimos seis años. Las búsquedas en Scopus siguieron las pautas de la
Declaración PRISMA, con lo que se obtuvo 27 artículos. En dicha muestra se evidenció que
la evaluación formativa es un medio ecaz para el fomento del aprendizaje autorregulado,
destacando el feedback multimodal como la estrategia de mayor aplicabilidad. Asimismo,
el aprendizaje autorregulado tuvo una estrecha relación con dimensiones metacognitivas,
motivacionales y cognitivas. Se concluyó que la tríada feedback - autoevaluación/
coevaluación - rúbricas tuvo utilidad en varias publicaciones, gracias también a tecnologías
educativas que maximizaron el impacto de la labor pedagógica.
PALABRAS CLAVE: Autoaprendizaje, metacognición, evaluación formativa
Self-regulated learning is essential if you want students to become autonomous during their
professional training. However, certain limitations must be addressed regarding the rigorous
evidence for how formative assessment eectively promotes self-regulation in university
students. The objective was to identify the main formative assessment strategies used in
university classrooms over the past 6 years. Searches in Scopus followed the guidelines of
the PRISMA Statement, yielding 27 articles. This sample showed that formative assessment is
an eective means of promoting self-regulated learning, with multimodal feedback standing
out as the most applicable strategy. Likewise, self-regulated learning was closely related to
metacognitive, motivational, and cognitive dimensions. It was concluded that the feedback-
self-assessment/co-assessment-rubrics triad was useful in several publications, thanks also
to educational technologies that maximized the impact of the pedagogical work.
KEYWORDS: Self-learning, metacognition, formative assessment
RESUMEN
ABSTRACT
PROMOCIÓN DEL APRENDIZAJE
AUTORREGULADO A TRAVÉS DE
LA EVALUACIÓN FORMATIVA EN LA
EDUCACIÓN SUPERIOR: REVISIÓN
SISTEMÁTICA (2020-2025)
PROMOTING SELF-REGULATED LEARNING
THROUGH FORMATIVE ASSESSMENT IN
HIGHER EDUCATION: SYSTEMATIC REVIEW
(2020-2025)
Roberto Bellido-García, Patricia Huapaya-Collado, José Huaranga-Charapaqui, Gerardo Rejas-Borjas
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INTRODUCCIÓN
La evaluación formativa como proceso metódico posibilita la oportuna
recolección de evidencias de los aprendizajes con la nalidad de
reajustar la planicación de la enseñanza y promover la participación
del alumnado (McCarthy et al., 2025). En la educación superior,
la evaluación formativa se convierte en un factor dinamizador del
aprendizaje autorregulado (AAR), conceptualizado como la capacidad
del alumno de planicar, hacer seguimiento y reexionar sus propios
procesos en lo cognitivo, metacognitivo, motivacional y emocional
(Zimmerman, 2000). Estudios realizados en el último quinquenio han
considerado a las rúbricas, la autoevaluación, la retroalimentación
digital y entre pares como los principales instrumentos de la evaluación
formativa en el ámbito universitario (Fraile et al., 2021; Hernández et
al., 2021).
Por otro lado, el aprendizaje autorregulado se enuncia como una
competencia clave para que el estudiante desarrolle autonomía y aprenda
permanentemente (Lu, 2025; Wahid et al., 2025). Por consiguiente,
estas variables guardan una estrecha relación: la evaluación formativa,
en esencia, orienta al estudiante en su auto-preparación como agente
capaz de conducirse a sí mismo, con lo que se refuerzan su sentido
crítico y la capacidad de tomar decisiones.
El análisis de cómo interactúan la evaluación formativa y el aprendizaje
autorregulado posee incidencia directa en la calidad de los aprendizajes
en educación superior. Investigaciones publicadas en los últimos cinco
años evidencian que la evaluación formativa predice ablemente la
autorregulación, al promover que el alumno se motive, confíe en sí
mismo y persista en sus quehaceres académicos (Broadbent et al., 2021;
Parra & García, 2021).
Además, desde que en la evaluación formativa se han sumado recursos
digitales fue mucho más factible crear entornos de aprendizaje
personalizados (Tur et al., 2022; Wahid et al., 2025). En un escenario
cada vez más digitalizado, la enseñanza no es la excepción, por lo
que la autorregulación se ha vuelto indispensable si se desea afrontar
exitosamente los retos del aprendizaje autónomo y colaborativo
(Miknis et al., 2020). Lo expuesto aseguraría una formación mucho
más sostenible en el tiempo, relevante para un contexto latinoamericano
donde las brechas educativas todavía no están completamente superadas.
Los recursos bibliográcos publicados en el último quinquenio destacan
que la evaluación formativa, mediante la retroalimentación periódica,
posee un efecto relevante cuando el estudiante planica y monitorea su
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aprendizaje (Conde et al., 2024; Vinogradova & Skornyakova, 2022).
Por ejemplo, el empleo de rúbricas y la coevaluación mostró mejoras
en la metacognición y la autoecacia académica (Fraile et al., 2021;
Prompan y Piamsai, 2024).
Cuando trabajaron con estudiantes europeos, Broadbent et al. (2021)
exhibieron el impacto positivo de la autorregulación en la reexión
acerca del aprendizaje propio. En el continente asiático, Lu (2025)
concluyó que las prácticas reexivas asociadas a la evaluación
formativa mejoran la planicación autónoma y la toma de decisiones
del alumnado. En Latinoamérica, Hernández et al. (2021) resaltaron que
las acciones docentes en el marco de la retroalimentación fortalecieron
la motivación intrínseca y el compromiso.
Además, sería interesante profundizar en cómo el objeto de estudio
se concreta en contextos universitarios disímiles. Por ejemplo,
aunque existen evidencias plausibles de que las rúbricas potencian
la metacognición (Fraile et al., 2021) y que la retroalimentación
adaptativa fomenta la motivación (Conde et al., 2024), pocos estudios
abordan cómo estas estrategias inciden en las dimensiones emocionales
del aprendizaje autorregulado y cómo se gestiona la ansiedad y la
perseverancia (Vinogradova & Skornyakova, 2022).
De modo similar, aunque las herramientas digitales han incrementado
la cobertura de la evaluación formativa (Tur et al., 2022; Wahid et al.,
2025), hace falta explorar con mayor exhaustividad cómo estas prácticas
serían adaptadas en escenarios donde el acortamiento de las brechas
tecnológicas es una tarea pendiente, como ocurre en Latinoamérica.
Si bien en los últimos seis años es indudable que la evaluación
formativa incide favorablemente en el aprendizaje autorregulado, esto
no impide que sean indispensables nuevas aproximaciones. Primero,
la mayoría de las investigaciones se concentró en el impacto de la
retroalimentación y de las rúbricas en la planicación y metacognición
(Vinogradova & Skornyakova, 2022; Miknis et al., 2020). Segundo, una
parte considerable de la evidencia proviene de la región euroasiática
(Lu, 2025; Wahid et al., 2025), lo que limita la comprensión de cómo
estas prácticas serían viables en Latinoamérica, con notorias carencias
tecnológicas y de formación docente (Hernández et al., 2021).
La presente revisión sistemática aporta una contribución original al
campo de la educación superior y las ciencias sociales por tres razones
sustantivas. En primer lugar, realiza una actualización exhaustiva de
la literatura cientíca publicada entre 2020 y 2025, periodo en el que
se consolidaron cambios signicativos en las prácticas evaluativas
universitarias como respuesta a la virtualización educativa postpandemia.
En segundo lugar, la revisión identica y organiza tendencias emergentes
en la evaluación formativa, tales como el uso del feedback automatizado,
la retroalimentación multimodal, los dashboards de comparación social
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y el despliegue de inteligencia articial generativa como mediadora del
aprendizaje autorregulado. Estos elementos no habían sido abordados
de forma integrada en revisiones previas.
Finalmente, el presente estudio propone un modelo sintético de
estrategias evaluativas vinculadas con dimensiones del aprendizaje
autorregulado (cognitiva, metacognitiva, emocional y motivacional), lo
que permite avanzar hacia una comprensión más holística del fenómeno.
Esta aproximación integradora es especialmente útil para contextos
universitarios que buscan implementar procesos evaluativos con base
empírica, adaptados a las condiciones tecnológicas y pedagógicas
actuales.
El problema de investigación fue: ¿Qué estrategias de evaluación
formativa han sido utilizadas en la educación universitaria para
promover la autorregulación del aprendizaje, según la literatura
cientíca publicada entre 2020 y 2025?
METODOLOGÍA
Esta revisión sistemática de literatura (RSL) se desarrolló conforme a
los lineamientos establecidos por la Declaración PRISMA 2020 (Page
et al., 2021), con el objetivo de asegurar transparencia, exhaustividad y
reproducibilidad. El protocolo metodológico fue registrado y publicado
en el repositorio Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.17216638),
donde también se incorporó el dataset inicial de 274 registros
identicados, junto con las matrices de cribado por fases, criterios de
inclusión/exclusión y el listado completo de estudios descartados con
sus respectivas justicaciones.
La búsqueda bibliográca se realizó exclusivamente en la base de
datos Scopus, seleccionada por su cobertura internacional de revistas
académicas indexadas, su conabilidad metodológica y su relevancia
en el ámbito de las ciencias sociales y de la educación. La estrategia
de búsqueda se diseñó con operadores booleanos y descriptores en tres
idiomas (inglés, español y portugués), y se estructuró del siguiente
modo:
TITLE-ABS-KEY (“formative assessment”) OR TITLE-ABS-KEY
(“formative evaluation”) OR TITLE-ABS-KEY (feedback) OR TITLE-
ABS-KEY (rubric) OR TITLE-ABS-KEY (portfolio) AND TITLE-ABS-
KEY (self-regulated learning) OR TITLE-ABS-KEY (metacognition)
OR TITLE-ABS-KEY (self-regulation) AND TITLE-ABS-KEY (higher
education) OR TITLE-ABS-KEY (university students) AND PUBYEAR
> 2019 AND PUBYEAR < 2026 AND (LIMIT-TO (DOCTYPE, “ar”)).
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Se limitaron los resultados a documentos en los idiomas inglés, español
o portugués, publicados entre 2020 y 2025. Los resultados fueron
exportados en formato .csv y .ris para su gestión bibliográca con
Mendeley.
El proceso de selección de estudios siguió tres fases, de acuerdo con el
diagrama de ujo PRISMA (gura 1):
- Fase 1 – Identicación: se importaron los 274 registros identicados
desde Scopus al gestor Mendeley. Se eliminaron duplicados
automáticos y manuales.
- Fase 2 – Cribado: dos revisores evaluaron de forma independiente
títulos y resúmenes. Las discrepancias se resolvieron con un tercer
revisor.
- Fase 3 – Elegibilidad: se realizó la lectura completa de los textos.
Se excluyeron estudios por no abordar empíricamente la relación
entre evaluación formativa y autorregulación.
Figura 1: Selección de estudios con los criterios de elegibilidad
Además, se excluyeron 60 estudios bajo el criterio: otras razones, como
por ejemplo:
- Falta de acceso al texto completo pese a intentos razonables.
- Duplicación no detectada automáticamente (variaciones en título o
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metadatos).
- Inclusión de términos clave sin abordaje metodológico o empírico
relevante.
- Estudios que contenían resultados secundarios sin relación directa
con los objetivos de esta revisión.
- Los motivos especícos de exclusión fueron registrados en una
matriz de cribado disponible públicamente en Zenodo para consulta
y trazabilidad.
La evaluación del riesgo de sesgo fue realizada por dos revisores de
forma independiente, utilizando los siguientes instrumentos validados
y especícos para cada tipo de diseño metodológico:
- Para estudios experimentales se aplicó la herramienta RoB 2.0 de
la Cochrane Collaboration.
- Para estudios observacionales se utilizó la guía JBI Critical
Appraisal Tools.
- Para estudios mixtos se recurrió a la Mixed Methods Appraisal
Tool (MMAT).
Las diferencias en los juicios fueron resueltas por consenso o mediante
la intervención de un tercer revisor. En la evaluación se documentaron
dimensiones como:
- La adecuación de los métodos de asignación.
- La transparencia en el tratamiento de datos faltantes.
- El uso de medidas objetivas vs. autorreportadas.
- El riesgo de sesgo derivado de la falta de cegamiento de participantes.
La síntesis del nivel de riesgo de sesgo por estudio se encuentra
disponible en la matriz correspondiente, depositada en el repositorio
Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.17216637), como material
complementario del protocolo de estudio.
Como parte de los criterios de elegibilidad, fue empleado el marco
Population Intervention Comparison Outcome Study (PICOS) (tabla 1).
- Población (P): estudiantes universitarios de pregrado o posgrado.
- Intervención (I): estrategias de evaluación formativa.
- Comparador (C): no hubo necesidad de un término que, en concreto,
funcione como un término base para el contraste.
- Resultados (O): medición de procesos o resultados vinculados al
AAR.
- Tipo de estudios (S): estudios empíricos.
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Tabla 1: Criterios de selección
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La representación de la estructura conceptual y las tendencias más
resaltantes se basó en la co-ocurrencia de términos clave en las
publicaciones seleccionadas. Se hizo con el soporte del software
VOSviewer (versión 1.6.20). Este hace más asequible la elaboración de
mapas de coautoría, diagramas temáticos y análisis de citas (Velasco et
al., 2012).
Figura 2: Visualización de redes de coocurrencia de palabras clave
(2020-2025)
La gura 2 muestra un mapa de co-ocurrencias que revela tres
clústeres principales en la literatura sobre evaluación formativa y
autorregulación en educación superior. (i) El clúster verde vincula
self-regulated learning con educación superior y tecnologías digitales
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(online y blended learning), evidenciando el rol de los entornos
virtuales en la autorregulación. (ii) El clúster rojo asocia assessment,
feedback, self-assessment y metacognition, destacando la evaluación y
la retroalimentación como medios para potenciar procesos cognitivos
y metacognitivos. (iii) El clúster azul articula formative assessment,
self-regulation, motivation y peer feedback, subrayando la dimensión
motivacional y social de la evaluación. En conjunto, el mapa conrma
que la evaluación formativa y la autorregulación son ejes centrales,
aunque persiste el vacío en integrar simultáneamente lo cognitivo,
metacognitivo y motivacional.
La gura 3 constata que los conglomerados amarillos progresaron de
forma notoria, a raíz de un incremento considerable en los estudios
cientícos vinculados con ellos.
Figura 3: Visualización de superposición de coocurrencia de palabras
clave (2020-2025)
El mapa exhibe que, términos como self-regulated learning, formative
assessment y higher education tuvieron una presencia nutrida entre 2022
y 2023. Asimismo, en la práctica, funcionan como articuladores de los
restantes conceptos. En particular, el color amarillo en 2023 evidencia un
interés constante por un entorno híbrido para los procesos de enseñanza
y aprendizaje, al igual que la retroalimentación colaborativa; colores
verde y azul entre 2022 y 2025 corresponden a ejes investigativos
predeterminados, con énfasis en la metacognición.
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Figura 4: Visualización de densidad de palabras clave (2020-2025)
En tanto, la gura 4 exhibe un mapa de densidad de co-ocurrencias
que resalta las áreas de mayor concentración temática en la literatura
revisada.
Pregunta 1: ¿Qué estudios empíricos o revisiones han abordado
la relación entre evaluación formativa y autorregulación en
estudiantes universitarios entre 2020 y 2025? (tabla 2).
Tabla 2: Estudios incluidos en la revisión sistemática (2020-2025)
Pregunta 2: ¿Qué tipos de estrategias e instrumentos de evaluación
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formativa se utilizan para fomentar la autorregulación en
estudiantes universitarios?
Se realizó una síntesis cualitativa y un análisis de contenido de los 27
estudios empíricos incluidos. En la tabla 3 se presentan seis estrategias
principales de evaluación formativa, no mutuamente excluyentes,
identicadas en la literatura revisada:
I. Feedback multimodal; incluye cualquier estrategia destinada
a proporcionar información de retorno al estudiante sobre su
desempeño. Es la categoría más amplia y recurrente.
II. Autoevaluación; prácticas donde el estudiante juzga y reexiona
críticamente sobre su propio aprendizaje.
III. Evaluación entre pares (Peer Assessment); estrategias donde los
estudiantes evalúan el trabajo de sus compañeros.
IV. Uso de andamiajes estructurados; implementación de
herramientas que guían y estructuran el proceso de aprendizaje y
evaluación, como rúbricas, scripts, guías y plantillas.
V. Portafolio reexivo, empleado como herramienta integradora de
evidencias, metas y reexiones sobre el progreso académico.
VI. Tecnologías de aprendizaje adaptativo, que incorporan plataformas
y recursos digitales capaces de ajustar la retroalimentación y las
tareas al nivel de autorregulación del estudiante.
La tabla 3 cuantica la frecuencia de las estrategias de evaluación
formativa identicadas en los 27 estudios analizados, junto con los
instrumentos de implementación y medición más comunes.
Tabla 3: Estrategias de evaluación formativa y sus instrumentos más
comunes
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La provisión de feedback multimodal surge en 21 de 27 estudios como
la estrategia de evaluación formativa de mayor uso para el fomento
de la autorregulación. Puede ser usada para una retroalimentación
convencional hasta modalidades mucho más modernas, con soporte
tecnológico (Hernández et al., 2021). Entre estas destacan el feedback
automatizado mediante inteligencia articial (Campos, 2025; Mejeh
et al., 2024), la retroalimentación comparativa a través de dashboards
(Fleur et al., 2023), el video feedback diferido para revisar el desempeño
(Clayton & Kermarrec, 2022) y el feedback correctivo escrito de carácter
iterativo mediante plataformas colaborativas como Google Docs (Alam
et al., 2025).
La autoevaluación (n= 14) y coevaluación (n= 11) tienen una relación
cercana y suelen ser implementadas como estrategias combinadas
(Fraile et al., 2020; Proampan & Piamsi, 2024). Ambas promueven
que el estudiante adopte una perspectiva crítica cuando se trate de los
criterios de calidad, en lo referido a su propio trabajo o al de sus pares.
Bajo este marco, el empleo de andamiajes estructurados, sobre todo las
rúbricas (n= 10), resulta fundamental, puesto que se analizan criterios
y se alienta la objetividad en la evaluación con perspectiva formadora
(Fraile et al., 2023; Miknis et al., 2020). Además, los scripts aparecen
como un subtipo de andamiaje que guía secuencialmente procesos
colaborativos, con los cuales se estimula la planeación y el seguimiento
a cargo del equipo de trabajo (Fraile et al., 2023).
Otra de las tendencias identicadas es la adopción de tecnologías de
aprendizaje adaptativo y learning analytics (n= 9). Esto representa lo
más innovador en cuanto a evaluación personalizada. Estas comprenden
dashboards (Fleur et al., 2023; Lluch & Cano, 2025), aplicaciones
adaptativas como StudyBuddy (Mejeh et al., 2024), chatbots pedagógicos
(Ortega et al., 2024) e incluso IA generativa (Campos, 2025). El empleo
de estas herramientas permite el acceso a datos referidos a desempeño
y motivación estudiantil, con lo que se facilita la formulación de
recomendaciones personalizadas y trazabilidad en las calicaciones,
constituyéndose un ciclo permanente y ajustable de autorregulación.
Otras estrategias reconocibles fueron los portafolios reexivos que
demandan que el estudiante sistematice su propio proceso de aprendizaje
(Babaee et al., 2021; Yu et al., 2025). Del mismo modo, la evaluación
colaborativa y dialógica (Chang et al., 2022; Fraile et al., 2021) al
brindar espacios y oportunidades para el debate y la discusión conjunta,
fomentan la regulación compartida y la reexión crítica.
Cuando se combinaron estrategias, la más orgánica o robusta fue
la tríada feedback + autoevaluación/ coevaluación + rúbricas, que
contribuyen con información y criterios claros, cruciales para fortalecer
la autorregulación. Además, aparece una combinación novedosa:
tecnología (dashborad o app) + feedback automatizado + cuestionarios
de autorreexión (Fleur et al., 2023; Mejeh et al., 2021).
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Pregunta 3: ¿Qué dimensiones de la autorregulación (cognitiva,
metacognitiva, emocional o motivacional) se abordan con mayor
frecuencia en las estrategias evaluativas reportadas?
La dimensión metacognitiva fue abordada en 23 de los 27
estudios (85 %). Estrategias como la autoevaluación, el feedback
detallado (especialmente el orientado a la mejora -feedforward-), el
uso de rúbricas y los portafolios reexivos fueron instrumentalizadas
casi universalmente para servir a este n. Por ejemplo, los estudios de
Miknis et al. (2020) y Fraile et al. (2023) demostraron cómo las rúbricas
de autoevaluación permiten a los estudiantes desarrollar un juicio crítico
sobre su trabajo.
La dimensión motivacional incluyó creencias y percepciones que
inuyen en la voluntad de iniciar y persistir en una tarea, como la
autoecacia, las metas de aprendizaje (intrínsecas vs. extrínsecas), el
valor atribuido a la tarea y la orientación al logro. Fue la segunda más
frecuente (18 estudios, 67 %), destacando la estrecha vinculación entre
la evaluación formativa y la predisposición del estudiante a aprender.
El aumento de la autoecacia emerge como un resultado recurrente,
a menudo generado por la percepción de mejora gracias al feedback
(Alam et al., 2025), la claridad de los criterios mediante rúbricas (Fraile
et al., 2023) o la sensación de apoyo y acompañamiento continuo
(Ortega et al., 2024). Estrategias como los dashboard de comparación
social (Fleur et al., 2023) apelaron directamente a mecanismos de
motivación extrínseca, aunque de un modo constructivo (“other-
approach”).
La dimensión cognitiva consistió en la adquisición, procesamiento
y aplicación del conocimiento especíco de la disciplina. Incluyó el
uso de estrategias de aprendizaje como el ensayo, la elaboración, la
organización y el pensamiento crítico. Fue abordada en 17 estudios (63
%). Si bien es el sustrato sobre el que actúan las otras dimensiones, las
estrategias de evaluación formativa la abordan predominantemente de
manera indirecta.
Es decir, al mejorar la metacognición y la motivación, se crean las
condiciones para que el estudiante emplee estrategias cognitivas
más efectivas (Fleur et al., 2023). De forma directa, el feedback
correctivo (Alam et al., 2025; Campos, 2025) es la estrategia clave que
incide en esta dimensión, al proporcionar información especíca para
corregir errores y llenar vacíos de conocimiento.
Finalmente, la dimensión emocional, se relacionó con la conciencia y
regulación de los estados afectivos (positivos y negativos) que surgen
durante el aprendizaje, como la ansiedad, la frustración, el disfrute
(enjoyment) y la conanza. Fue la menos explorada de manera explícita
(8 estudios, 30 %). Sin embargo, cuando se abordó, se identicó como
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un factor crucial.
Estudios como el de Fraile et al. (2020) midieron directamente
la regulación emocional, mientras que otros reportaron impactos
positivos indirectos, como la reducción de la ansiedad y el aumento
de la conanza, como subproductos de un feedback claro, empático
y de apoyo (Clayton & Kermarrec, 2022; Lluch & Cano, 2025). La
herramienta “studybuddy” (Mejeh et al., 2024) es una excepción notable,
ya que fue diseñada especícamente para intervenir en la regulación
emocional con estrategias como la “escritura expresiva”.
Se observa una asociación consistente entre ciertas estrategias de
evaluación formativa y las dimensiones que predominantemente
abordan:
− Feedback multimodal + rúbricas: Se asociaron fuertemente con
el desarrollo de dimensiones metacognitivas y motivaciona-
les (autoecacia).
− Autoevaluación y portafolios: Se dirigieron casi exclusivamente a
la dimensión metacognitiva (Mejeh et al., 2024).
− Evaluación entre pares: Impactó en dimensiones metacognitivas
y emocionales (Clayton & Kermarrec, 2022).
Pregunta 4: ¿Qué marcos pedagógicos y teóricos sustentan las estrategias
de evaluación formativa para el desarrollo de la autorregulación del
aprendizaje?
El análisis de contenido permitió evaluar el rigor conceptual y la base
teórica que sustenta las intervenciones reportadas.
La Tabla 4 presenta los marcos teóricos explícitamente mencionados
en los estudios y la frecuencia con la que fueron citados. Un mismo
estudio podía citar múltiples marcos.
Tabla 4: Marcos teóricos citados en los estudios realizados
A diferencia de lo que suele ser común en otras áreas, un hallazgo
sumamente positivo de esta revisión es que la abrumadora mayoría de
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los estudios (24 de 27) declararon y se sustentaron explícitamente en al
menos un marco teórico o pedagógico sólido. Esto indicó un alto grado
de rigor conceptual en la literatura reciente sobre evaluación formativa
y autorregulación.
El marco teórico abrumadoramente predominante es el Modelo de
aprendizaje autorregulado de Zimmerman (2000, 2002), citado en 22
de los 27 estudios (81 %). Este modelo es ubicuo y transversal, pues
aparece en estudios de diversas disciplinas y con diferentes tipos de
intervención.
La principal diferencia entre los estudios radica en los marcos teóricos
complementarios que se utilizan para enriquecer el modelo base de
Zimmerman (2002). Aquí se identican dos grandes enfoques:
- Enfoque socio constructivista. En siete estudios se articuló el
modelo de Zimmerman (2000, 2002) con la teoría sociocultural
de Vygotsky (1978). De este modo, algunas de las más destacadas
estrategias de evaluación formativa como el feedback y la
evaluación entre pares, son interpretados como herramientas
mediadoras. Esto tiene sentido en una perspectiva dialógica del
aprendizaje donde el estudiante es capaz de autorregular los
procesos implicados (Alam et al., 2025; Lluch y Cano, 2025).
- Enfoque orientado al feedback. En seis investigaciones el
modelo de aprendizaje autorregulado de Zimmerman (2002) fue
enlazado con marcos conceptuales cuya autoría correspondió a
Nicol y MacFarlane-Dick (2006) y Hattie y Timperley (2007).
La retroalimentación cumple el papel de principio activador de
la autorregulación. Para ello, hace falta un diseño que propicie
una secuencia de actividades que logre reducir progresivamente
el rendimiento real y esperado (Mejeh et al., 2024; Miknis et al.,
2020).
Marcos teóricos especícos. Algunas investigaciones apelaron a
perspectivas de menor frecuencia de citación. Así, Fleur et al. (2023)
respaldó su propuesta en la teoría de la comparación social de Festinger
(1954), con lo que se obtuvo un diseño de un dashboard de comparación
entre pares. A su vez, Mejeh et al. (2024) puso en práctica el modelo
procesual de Schmitz y Wiesse (2006), derivado del de Zimmerman
(2002) para congurar su herramienta adaptativa Studybuddy. Por
último, Campos (2025) incorporó el enfoque CLIL (Content and
Language Integrated Learning), evidenciando cuán útil era el marco en
cuestión en escenarios educativos especícos.
Pregunta 5: ¿Qué evidencias reportan los estudios revisados sobre la
efectividad de las estrategias de evaluación formativa para promover la
autorregulación del aprendizaje en estudiantes universitarios?
En las 27 investigaciones se ha mostrado un consenso casi unánime.
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Lo ocurrido se reere a lo efectivas que pueden ser las estrategias de
evaluación formativa en el fomento del aprendizaje autorregulado.
− Resultados positivos: 24 estudios reportaron un impacto positivo
y estadísticamente signicativo de la evaluación formativa en al
menos una dimensión del AAR (metacognitiva, motivacional,
cognitiva o emocional) y, frecuentemente, en el rendimiento
académico mismo.
− Resultados mixtos: 3 estudios (Hernández et al., 2021; Mejeh et al.,
2024; Vinogradova & Skornyakova, 2022) reportaron hallazgos
mixtos. Por ejemplo, Hernández et al. (2021) encontraron que solo
el feedback docente (y no el entre pares o telemático) mostró una
relación signicativa con el AAR. Mejeh et al. (2024) reportaron
mejoras en autoecacia, pero también una disminución en la
percepción de relevancia de las tareas.
− Resultados nulos: 0 estudios reportaron la ausencia total de efectos
o resultados negativos.
Las evidencias de efectividad son multivariadas:
− Cuantitativas. Mejoras signicativas (p < .05) en puntuaciones
de instrumentos estandarizados como el MSLQ (ej. Broadbent et
al., 2021; Fraile et al., 2023; Fleur et al., 2023), incrementos en el
rendimiento académico (notas de curso, exámenes) y correlaciones
positivas entre el uso de las estrategias y las variables de resultado.
− Cualitativas. Los alumnos manifestaron mejoras en su conciencia
metacognitiva, se perciben a sí mismos como mucho más
motivados, con una mayor conanza en sus capacidades. Esto es
también consecuencia de conocer y apropiarse cognitivamente
de estrategias mucho más reexivas (Alam et al., 2025; Yu et al.,
2025).
− Conductuales. Se advirtió de cambios destacados en las prácticas
académicas, donde los estudiantes ahora son más participativos,
corrigen de forma continua sus errores y no temen bosquejar planes
de acción para el logro de sus objetivos (Campos, 2025; Miknis et
al., 2020).
Diversos estudios incluidos en esta revisión reportaron tamaños del
efecto moderados a altos en relación con la dimensión metacognitiva,
con estimaciones individuales que oscilan entre g = 0,50 y g = 0,68
(Fraile et al., 2023; Fleur et al., 2023). Sin embargo, no se realizó un
metaanálisis integrado en esta revisión, debido a la heterogeneidad de
los diseños, poblaciones y medidas de resultado utilizadas. Por tanto,
esta estimación debe entenderse únicamente como una referencia
cualitativa tomada de estudios individuales, y no como un resultado
estadístico agregado producido por esta investigación. Los benecios
no se limitan a lo académico, sino que repercuten también en la
motivación, la autoecacia y el rendimiento. Aun así, esta conclusión
debe considerarse con prudencia, dado el riesgo de sesgo moderado a
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alto en varios estudios analizados.
Como era de esperar, dado el tipo de intervenciones educativas, ningún
estudio reportó el cegamiento de participantes o personal, lo que
exacerbó el riesgo asociado a los outcomes auto-reportados. En general,
los estudios con menor riesgo de sesgo relativo fueron aquellos que: 1)
utilizaron diseños aleatorizados o con una asignación y comparación
de grupos iniciales muy bien controlada (p. ej., Fleur et al., 2023, a
pesar de su attrition en cuestionarios), 2) combinaron medidas de
resultado objetivas (rendimiento) con instrumentos de auto-reporte, y 3)
reportaron bajas tasas de deserción y realizaron un manejo transparente
de los datos faltantes. Por esto, es sumamente necesario que esto
sea contrastado con investigaciones con diseños más controlados y
mediciones sean más objetivas.
Los resultados de esta revisión brindan el asidero necesario para que
la evaluación formativa sea considerada como un dinamizador del
aprendizaje autorregulado. Así transcurrió en la educación superior,
aunque con matices relevantes. Las numerosas evidencias acerca de
la arista metacognitiva deben compensarse con una mayor atención
a la dimensión emocional, que todavía no tiene en la comunidad
académica, la atención que merecería. Asimismo, aunque los resultados
son halagadores, existen limitaciones metodológicas, como el
predominio de instrumentos de autorreporte. Esto coincide con una
crítica argumentada por Winne (2020), quien argumentó lo conveniente
que será la llegada de métricas objetivas con trazabilidad digital para
conseguir mediciones más ables de la autorregulación.
En lo referido a las implicancias prácticas, se rearmó que la
institucionalización del feedback multimodal y las rúbricas en los
planes de estudios universitarios era una oportunidad. En especial,
para fortalecer la transparencia y la rendición de cuentas, con lo que se
demuestra calidad educativa, se mejora la acreditación institucional y se
responde de forma mucho más eciente a los estándares internacionales
de evaluación en educación superior. Para que esto se convierta en
una realidad, hace falta que el personal docente acceda a una mayor
especialización al respecto. Asimismo, se requieren lineamientos claros
respecto a un manejo ético y responsable de los datos de los estudiantes
(Holmes et al., 2022).
El riesgo de sesgo global de los estudios incluidos fue predominantemente
moderado a alto. La síntesis de lo evaluado está disponible en la
matriz de evaluación del riesgo de sesgo, depositada en el repositorio
Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.17216637), como material
metodológico complementario del estudio.
Los hallazgos más destacados se describen a continuación: la principal
fuente de riesgo de sesgo identicada fue la falta de una aleatorización
verdadera en la asignación a los grupos de intervención y control. La
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mayoría de los estudios de intervención utilizaron grupos intactos (p.
ej., aulas o secciones de clase completas), lo que frecuentemente resultó
en desequilibrios basales entre los grupos de comparación que pudieron
afectar los resultados observados (p. ej., Fraile et al., 2023; Chang et al.,
2022). De manera inherente, los estudios observacionales transversales
presentaron un riesgo alto en este dominio (Wahid et al., 2025).
Un número signicativo de estudios presentó un alto riesgo de sesgo
debido a los datos faltantes, varios experimentaron tasas de deserción
(attrition) superiores al 20 % o realizaron exclusiones de participantes
que no fueron adecuadamente justicadas o analizadas mediante
intención de tratar (Hu et al., 2024; Lluch & Cano, 2025; Fraile et al.,
2021), introduciendo un potencial sesgo de selección.
Por último, esta revisión propone que la comunidad académica adopte
ejes investigativos concernientes a:
1. la realización de estudios con un control mucho más riguroso del
sesgo,
2. la integración de métodos multimodales que viabilicen cómo medir
la autorregulación,
3. de qué manera en la realidad latinoamericana se concreta el vínculo
entre evaluación formativa y autorregulación y
4. analizar el impacto de las variables en cuestión en el desempeño
laboral. Es decir, cómo evaluar con una perspectiva formativa en el
centro de trabajo, de qué manera el empleado pone en práctica el
aprendizaje autorregulado.
CONCLUSIONES
Las evidencias provenientes del último sexenio respaldan la premisa
principal de esta investigación. La gran mayoría expone un efecto
positivo principalmente en aristas relacionadas con la metacognición.
Por ejemplo, motivación, cognición y gestión emocional. Esta
proporción es la demostración fáctica de que las estrategias formativas
son lo sucientemente capaces de lograr el fortalecimiento de ciertas
capacidades indispensables en la educación institucionalizada.
Sin embargo, hubo limitaciones metodológicas que deben ser expuestas.
Primero, si la mayoría de los instrumentos para la medición de la
autorregulación son de autorreporte, entonces crece el riesgo de sesgo
de deseabilidad social y satisfacer expectativas de los principales actores
educativos. Segundo, carencia de procedimientos que, en el marco de
un determinado diseño metodológico, eviten sesgos en el acopio de
información. Innegablemente esto podría comprometer la validez de
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los resultados. A pesar de que se contó con estudios experimentales
de meritoria solidez o con triangulación de medidas subjetivas y
objetivas, el nivel de riesgo de sesgo fue considerado entre moderado
y elevado. Lo expuesto conlleva a que los resultados positivos deben
ser contrapuestos con futuros estudios donde se emplee diseños más
controlados y mediciones más objetivas.
DECLARACIÓN DE CONFLICTOS DE INTERESES: Los autores
declaran no tener conictos de interés.
DECLARACIÓN DE CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES Y
AGRADECIMIENTOS: A continuación, se menciona la contribución
de cada autor, utilizando la Taxonomía CRediT.
−Roberto Bellido-García: Autor principal, Conceptualización,
Análisis formal, Investigación, Metodología, Redacción - borrador
original, Redacción - revisión y edición.
−Patricia Huapaya-Collado: Conceptualización, Análisis formal,
Metodología.
−José Huaranga-Charapaqui: Investigación, Análisis formal.
− Gerardo Rejas-Borjas: Investigación, Redacción-revisión y
edición.
Los autores agradecen el apoyo brindado por las instituciones con las
que tienen liación académica, y especialmente a quienes, durante el
proceso de investigación, colaboraron en la gestión de la información,
pero no son responsables del contenido de este artículo.
DECLARACIÓN DE DISPONIBILIDAD DE DATOS: Los autores
declaran que los datos utilizados en el estudio ejecutado se encuentran
disponibles y sin restricciones de acceso para ser analizados en el
repositorio: https://doi.org/10.5281/zenodo.17216638
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Alam, M. R., Sulaiman, M., Bhuiyan, M. M. R., Islam, M. S., Imam, M.
H., Hossen, M. S., & Milon, M. R. K. (2025). Online Corrective
Feedback and Self-Regulated Writing: Exploring Student
Perceptions and Challenges in Higher Education. World Journal
of English Language, 15(6), 139-150. https://doi.org/10.5430/
wjel.v15n6p139
Babaee, M., Swabey, K., & Prosser, M. (2021). The role of E-portfolios
PROMOCIÓN DEL APRENDIZAJE AUTORREGULADO A TRAVÉS DE LA EVALUACIÓN FORMATIVA
EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR: REVISIÓN SISTEMÁTICA (2020-2025)
Número 28 / ABRIL, 2026 (247-270)
266
in higher education: The experience of pre-service teachers.
Journal of Digital Learning in Teacher Education, 37(4), 247-
261. https://doi.org/10.1080/21532974.2021.1965508
Broadbent, J., Sharman, S., Panadero, E., & Fuller-Tyszkiewicz, M.
(2021). How does self-regulated learning inuence formative
assessment and summative grade? Comparing online and
blended learners. Internet and Higher Education, 50, 80-85.
https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2021.100805
Burns, A., Holford, P., & Andronicos, N. (2022). Enhancing
understanding of foundation concepts in rst year university
STEM: evaluation of an asynchronous online interactive lesson.
Interactive Learning Environments, 30(7), 1170-1182. https://
doi.org/10.1080/10494820.2020.1712426
Campos, M. (2025). AI-assisted feedback in CLIL courses as a self-
regulated language learning mechanism: students’ perceptions
and experiences. European Public & Social Innovation Review,
10, 1-14. https://doi.org/10.31637/epsir-2025-1568
Chang, C., Panjaburee, P., Lin, H. C., Lai, C. L., & Hwang, G. H.
(2022). Eects of online strategies on students’ learning
performance, self-ecacy, self-regulation and critical thinking
in university online courses. Educational Technology Research
and Development, 70(1), 185-204. https://doi.org/10.1007/
s11423-021-10071-y
Clayton, R., & Kermarrec, G. (2022). Peer Assessment and Video
Feedback for Fostering Self, Co, and Shared Regulation
of Learning in a Higher Education Language Classroom.
Frontiers in Education, 7, 1-13. https://doi.org/10.3389/
feduc.2022.732094
Conde, B. A., Lastra, J. C., Peláez, J. V., Segura, L. B., & Piza, N.
D. (2024). Feedback strategies to improve self-regulation
and autonomous learning. Seminars in Medical Writing and
Education, 31, 1-14. https://doi.org/10.56294/mw2024574
Fatima, S., Ali, M., & Saad, M. I. (2022). The eect of students’
conceptions of feedback on academic self-ecacy and self-
regulation: evidence from higher education in Pakistan. Journal
of Applied Research in Higher Education, 14(1), 180-199.
https://doi.org/10.1108/JARHE-07-2020-0209
Festinger, L. (1954). A theory of social comparison processes.
Human relations, 7(2), 117-140. https://doi.
org/10.1177/001872675400700202
Fleur, D. S., Marshall, M., Pieters, M., Brouwer, N., Oomens, G.,
Roberto Bellido-García, Patricia Huapaya-Collado, José Huaranga-Charapaqui, Gerardo Rejas-Borjas
CHAKIÑAN. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades / ISSN 2550 - 6722
267
Konstantinidis, A., Winnips, K., Moes, S., Van den Bos, W.,
Bredeweg, B., & Van Vliet, E. A. (2023). IguideME: Supporting
Self-Regulated Learning and Academic Achievement with
Personalized Peer-Comparison Feedback in Higher Education.
Journal of Learning Analytics, 10(2), 100-114. https://doi.
org/10.18608/jla.2023.7853
Fraile, J., Gil-Izquierdo, M., & Medina-Moral, E. (2023). The impact
of rubrics and scripts on self-regulation, self-ecacy and
performance in collaborative problem-solving tasks. Assessment
& Evaluation in Higher Education, 48(8), 1223-1239. https://
doi.org/10.1080/02602938.2023.2236335
Fraile, J., Gil-Izquierdo, M., Zamorano-Sande, D., & Sánchez-Iglesias,
I. (2020). Self-regulated learning and formative assessment
process on group work. RELIEVE, 26(1), 1-14. https://doi.
org/10.7203/relieve.26.1.17402
Fraile, J., Ruiz-Bravo, P., Zamorano-Sande, D., & Orgaz-Rincón, D.
(2021). Evaluación formativa, autorregulación, feedback y
herramientas digitales: uso de Socrative en educación superior.
Retos, 42, 724-734. https://doi.org/10.47197/retos.v42i0.87067
Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review
of Educational Research, 77(1), 81-112. https://doi.
org/10.3102/003465430298487
Hernández, V. M., Santana, P. J., & Sosa, J. J. (2021). Feedback y
autorregulación del aprendizaje en educación superior. Revista
de Investigación Educativa, 39(1), 227-248. https://doi.
org/10.6018/rie.423341
Holmes, W., Persson, J., Chounta, A., Wasson, B., & Dimitrova, V.
(2022). Articial intelligence and education: A critical view
through the lens of human rights, democracy and the rule of
law. Council of Europe. https://n9.cl/d8xyg
Hu, Y. H., Hsieh, C. L., & Salac, E. S. N. (2024). Advancing freshman
skills in information literacy and self-regulation: The role of AI
learning companions and Mandala Chart in academic libraries.
Journal of Academic Librarianship, 50(3), 1-10. https://doi.
org/10.1016/j.acalib.2024.102885
Lluch, L., & Cano, E. (2025). Efecto de la retroalimentación entre
pares apoyada por tecnologías de seguimiento en el aprendizaje
autorregulado. Revista de Investigación en Educación, 23(1),
61-75. https://doi.org/10.35869/reined.v23i1.6109
Lu, L. (2025). Enhancing Students’ Self-Regulation and Autonomous
Learning in Higher Education through Interactive Mobile
PROMOCIÓN DEL APRENDIZAJE AUTORREGULADO A TRAVÉS DE LA EVALUACIÓN FORMATIVA
EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR: REVISIÓN SISTEMÁTICA (2020-2025)
Número 28 / ABRIL, 2026 (247-270)
268
Technologies. International Journal of Interactive Mobile
Technologies, 19(13), 19-32. https://doi.org/10.3991/ijim.
v19i13.56595
McCarthy, N., Neville, K., & Pope, A. (2025). Feedback and formative
assessment-looking backwards to move forward. Discover
Education, 4, 1-7. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00414-9
Mejeh, M., Sarbach, L., & Hascher, T. (2024). Eects of adaptive
feedback through a digital tool – a mixed-methods study on the
course of self-regulated learning. Education and Information
Technologies, 29, 17763-17805. https://doi.org/10.1007/
s10639-024-12510-8
Miknis, M., Davies, R., & Johnson, C. S. (2020). Using rubrics to
improve the assessment lifecycle: a case study. Higher Education
Pedagogies, 5(1), 200-209. https://doi.org/10.1080/23752696.2
020.1816843
Nicol, J., & Macfarlane‐Dick, D. (2006). Formative assessment and
self‐regulated learning: A model and seven principles of good
feedback practice. Studies in Higher Education, 31(2), 199-218.
https://doi.org/10.1080/03075070600572090
Ortega, B. (2022). Use of self-assessment questionaries with Moodle
surveys to improve reading comprehension and study habits
in preservice teacher education. International Journal of
Emerging Technologies in Learning, 17(20), 200-212. https://
doi.org/10.3991/ijet.v17i20.32715
Ortega, E., Quiroga, J., Arguedas, M., Daradoumis, T., & Marquès, J.
M. (2024). The eectiveness of empathic chatbot feedback for
developing computer competencies, motivation, self-regulation,
and metacognitive reasoning in online higher education. Internet
of Things, 25, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101101
Page, M., Moher, D., Bossuyt, P., Boutron, I., Homann, C., Mulrow,
D., & McKenzie, E. (2021). PRISMA 2020 explanation and
elaboration: updated guidance and exemplars for reporting
systematic reviews. BMJ, 372, 1-36. https://doi.org/10.1136/
bmj.n160
Parra, S., & García, I. (2021). El feedback y la experiencia evaluando
como factores determinantes en la autorregulación de los
estudiantes. Publicaciones, 51(1), 287-301. https://doi.
org/10.30827/publicaciones.v51i1.20738
Prompan, J., & Piamsai, C. (2024). The eects of peer feedback and
self-regulated learning on thai e students’ writing ability and
self-regulation. LEARN Journal: Language Education and
Roberto Bellido-García, Patricia Huapaya-Collado, José Huaranga-Charapaqui, Gerardo Rejas-Borjas
CHAKIÑAN. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades / ISSN 2550 - 6722
269
Acquisition Research Network, 17(1), 100-132. https://n9.cl/
x715l
Schmitz, B., & Wiese, B. S. (2006). New perspectives for the evaluation
of training sessions in self-regulated learning: Time-series
analyses of diary data. Contemporary Educational Psychology,
31(1), 64-96. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2005.02.002
Tur, G., Ramírez-Mera, U., & Marín, V. I. (2022). Aprendizaje
autorregulado y Entornos Personales de Aprendizaje en la
formación inicial docente: percepciones del alumnado y
propuestas de herramientas y recursos. Revista Complutense de
Educación, 33(1), 41-55. https://doi.org/10.5209/rced.71002
Van der Graaf, J., Taub, M., & Fan, Y. (2023). Introduction to special
issue on facilitating self-regulated learning with scaolds:
Recent advances and future directions. Metacognition and
Learning, 18(3), 623-629. https://doi.org/10.1007/s11409-023-
09364-9
Velasco, B., Bouza, E., González, P., & San Román, J. (2012). La
utilización de los indicadores bibliométricos para evaluar la
actividad investigadora. Aula Abierta, 40(2), 75-84. https://
n9.cl/ec1u1
Vinogradova, E. V, & Skornyakova, E. R. (2022). Self-Regulation
and Formative Assessment Format Interrelation in Mining
Engineering ESP Course. European Journal of Contemporary
Education, 11(4), 1283-1297. https://doi.org/10.13187/
ejced.2022.4.1283
Vygotsky, L. (1978). Mind in society: The development of higher
psychological processes. Harvard University Press.
Wahid, A., Afni, N., & Sujarwo, S. (2025). Promoting Learners’
Autonomy through Metacognitive, Higher-Order Thinking
Skills and Digital Literacy of Indonesian Private Universities.
Educational Process, 16, e2025204. https://doi.org/10.22521/
edupij.2025.16.204
Winne, P. H. (2020). Learning Analytics for Self-Regulated Learning.
En C. Lang, G. Siemens, A. Wise, & D. Gašević (eds.), The
Handbook of Learning Analytics (pp. 241-249). SOLAR.
https://n9.cl/arnrp9
Yu, Z., Di, X., & Chen, F. (2025). University-Level Students’
Perceptions of Using the Portfolio Assessment Method for
Japanese Learning. Forum for Linguistic Studies, 7(4), 413-424.
https://doi.org/10.30564/s.v7i4.8635
Zimmerman, B. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive
PROMOCIÓN DEL APRENDIZAJE AUTORREGULADO A TRAVÉS DE LA EVALUACIÓN FORMATIVA
EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR: REVISIÓN SISTEMÁTICA (2020-2025)
Número 28 / ABRIL, 2026 (247-270)
270
perspective. En M. Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner
(eds.), Handbook of Self-Regulation (pp. 13-39). Academic
Press. https://doi.org/10.1016/B978-012109890-2/50031-7
Zimmerman, B. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview.
Theory Into Practice, 41(2), 64-70. https://doi.org/10.1207/
s15430421tip4102_2
