El mastery learning a la luz de la investigación educativa

• Autores: Eduardo López López
• Localización: Revista de educación, ISSN 0034-8082, Nº 340, 2006 (Ejemplar dedicado a: La tarea de enseñar: atraer, formar, retener y desarrollar buen profesorado / coord. por Carlos Marcelo García , Juan Manuel Moreno Olmedilla), págs. 625-665
• Idioma: español
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• Dialnet Métricas: 7 Citas
• Resumen
  • español

    En este trabajo se persiguen tres objetivos. En primer término,saber en qué consiste el mastery learning (ML); en segundo lugar, conocer cuál es su grado de bondad o eficacia cuando es comparado con otros sistemas y modelos de enseñanza; y en tercer lugar hacer balance sobre sus luces y sombras. El ML es deudor de Bloom (1968-1976) y, como afirman Anderson y Block (1985), contiene un conjunto de ideas teóricas y prácticas sobre la enseñanza individualizada de tipo sistemático, que ayuda a los estudiantes en el momento en que se presentan dificultades de aprendizaje, que permite disponer de todo el tiempo necesario para adquirir domi¬nio y que les proporciona un criterio claro de lo que constituye ese dominio. Siguiendo principalmente metodologías de síntesis (metaanálisis y metasíntesis), se llega a la conclusión de que el ML, desde hace alrededor de 3 décadas, no tiene un competidor mejor como modelo de enseñanza y aprendizaje.Finalmente, se presentan algunas limitaciones que derivan de su aplicación y del mismo modelo

  • English

    In this piece of work three main objectives are pursued. Firstly, to know what Mastery Learning (ML) consists of; secondly, to identify its degree of kindness and efficacy when compared to other systems and teaching models, and thirdly, to weigh up its pros and cons. Mastery Learning (ML) is due to Bloom (1968, 1976) and, as it is stated by Anderson and Block (1985), it embraces a number of theoretical and practical ideas about systematic individualised teaching, which assists students in those cases where they encounter learning difficulties,provides all the necessary time to acquire a skill and endows them with a defined criterion of what that skill implies. Based mainly on methodologies of synthesis (meta-analysis and meta-synthesis), it is concluded that for about three years ML has had no better competitor as a learning and teaching model.Finally, a few restrictions derived from its application and from the model itself are presented.