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William Rodrigo Avendaño Castro
La crisis sanitaria provocada por el Covid-19, trajo consigo diversos retos para la formación electrónica en las universidades, pero al mismo tiempo aportó innovación para afrontarla. La presente investigación tuvo como objetivo crear un modelo adecuado para el diseño de servicios de formación en canales digitales a partir de fundamentos teóricos y resultados de investigación. La investigación, se enmarcó bajó un enfoque cualitativo, desde una perspectiva fenomenológica. El diseño de la investigación es abierto y flexible, de carácter descriptivo e interpretativo. Se utilizó la entrevista semiestructurada como técnica de recolección de información. Las entrevistas fueron aplicadas a seis informantes clave. Los resultados muestran que comprender cómo las partes interactúan entre sí, es esencial para crear un modelo que respalde los objetivos de la formación autodirigida y el aprendizaje electrónico. Se concluye que la capacidad de ser consciente de sus propias necesidades y las experiencias de posicionarse dentro de las situaciones de aprendizaje, caracteriza la autodirección, por un lado, como un ejercicio continúo realizado por el alumno que tiene un control sobre las decisiones relacionadas con el aprendizaje y, por otro lado, como la capacidad de acceder y elegir entre los recursos disponibles en el Ecosistema del entorno e-learning de aprendizaje.
The health crisis caused by Covid-19 brought with it various challenges for e-learning in universities, but at the same time provided innovation to address it. The present research aimed to create an appropriate model for the design of training services in digital channels based on theoretical foundations and research results. The research was framed under a qualitative approach, from a phenomenological perspective. The research design is open and flexible, descriptive and interpretive in nature. The semi-structured interview was used as an information collection technique. The interviews were applied to six key informants. The results show that understanding how the parties interact with each other is essential to create a model that supports the objectives of self-directed training and e-learning. It is concluded that the ability to be aware of one’s own needs and experiences of positioning oneself within learning situations characterizes self-direction, on the one hand, as a continuous exercise carried out by the student who has control over decisions related to learning and, on the other hand, as the ability to access and choose between the resources available in the e-learning learning environment ecosystem.
