Self-assessment and Customized Learning Strategies Training Via a Smartphone App in Higher Education: The Self-Regulation Learning Scale’s Development and Psychometric Analysis

Autores
Freiberg Hoffmann, Agustín; Romero Medina, Agustín; Vigh, Carlos Donato; Uriel, Fabiana Edith; Fernandez Liporace, Maria Mercedes
Año de publicación
2026
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
The study aims to develop a scale to measure self-regulated learning and estimate its psychometric indices. It is framed on a wider development of a smartphone app containing tools for college undergraduates to self-assess and train their self-regulated learning strategies. Therefore, 209 items were created using a mixed rational-empirical approach. Content and face validity analyses led to retaining 68 items, later examined via exploratory factor analysis. The extracted solution retained 31 items, grouped into 5 factors − Cognitive, Meta-Cognitive, Motivational, Emotional, and Social. Such structure was tested via an exploratory structural equation modeling analysis, obtaining optimal fit indices as well. Factorial invariance, criterion validity, and stability-reliability were also verified. In sum, a scale with adequate psychometric features is here introduced. It has been added to the smartphone app that lets students get the results of their learning strategies self-assessment and recommendations to self-regulate them.
El estudio busca desarrollar una escala para medir el aprendizaje autorregulado y calcular sus índices psicométricos. Se enmarca en el desarrollo más amplio de una aplicación para teléfonos móviles que contiene herramientas para que estudiantes universitarios autoevalúen y entrenen sus estrategias de aprendizaje autorregulado. Se crearon 209 ítems utilizando un enfoque racional-empírico mixto. Los análisis de contenido y validez aparente permitieron retener 68 ítems, que posteriormente se examinaron mediante análisis factorial exploratorio. La solución extraída conservó 31 ítems, agrupados en cinco factores: cognitivo, metacognitivo, motivacional, emocional y social. Dicha estructura se probó mediante un análisis exploratorio de modelos de ecuaciones estructurales, obteniendo índices de ajuste óptimos. También se verificaron la invariancia factorial, la validez de criterio y la estabilidad-fiabilidad. En resumen, se presenta una escala con características psicométricas adecuadas. Se ha añadido a la aplicación para teléfonos móviles, lo que permite a los estudiantes obtener los resultados de la autoevaluación de sus estrategias de aprendizaje y recomendaciones para su autorregulación.
Fil: Freiberg Hoffmann, Agustín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; Argentina
Fil: Romero Medina, Agustín. Facultad de Psicologia ; Universidad de Murcia;
Fil: Vigh, Carlos Donato. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; Argentina
Fil: Uriel, Fabiana Edith. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; Argentina
Fil: Fernandez Liporace, Maria Mercedes. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Materia
SELF-REGULATED LEARNING
SELF-ASSESSMENT
PSYCHOMETRIC PROPERTIES
UNDERGRADUATES
SMARTPHONE APP
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Therefore, 209 items were created using a mixed rational-empirical approach. Content and face validity analyses led to retaining 68 items, later examined via exploratory factor analysis. The extracted solution retained 31 items, grouped into 5 factors − Cognitive, Meta-Cognitive, Motivational, Emotional, and Social. Such structure was tested via an exploratory structural equation modeling analysis, obtaining optimal fit indices as well. Factorial invariance, criterion validity, and stability-reliability were also verified. In sum, a scale with adequate psychometric features is here introduced. It has been added to the smartphone app that lets students get the results of their learning strategies self-assessment and recommendations to self-regulate them.El estudio busca desarrollar una escala para medir el aprendizaje autorregulado y calcular sus índices psicométricos. Se enmarca en el desarrollo más amplio de una aplicación para teléfonos móviles que contiene herramientas para que estudiantes universitarios autoevalúen y entrenen sus estrategias de aprendizaje autorregulado. Se crearon 209 ítems utilizando un enfoque racional-empírico mixto. Los análisis de contenido y validez aparente permitieron retener 68 ítems, que posteriormente se examinaron mediante análisis factorial exploratorio. La solución extraída conservó 31 ítems, agrupados en cinco factores: cognitivo, metacognitivo, motivacional, emocional y social. Dicha estructura se probó mediante un análisis exploratorio de modelos de ecuaciones estructurales, obteniendo índices de ajuste óptimos. También se verificaron la invariancia factorial, la validez de criterio y la estabilidad-fiabilidad. En resumen, se presenta una escala con características psicométricas adecuadas. Se ha añadido a la aplicación para teléfonos móviles, lo que permite a los estudiantes obtener los resultados de la autoevaluación de sus estrategias de aprendizaje y recomendaciones para su autorregulación.Fil: Freiberg Hoffmann, Agustín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; ArgentinaFil: Romero Medina, Agustín. Facultad de Psicologia ; Universidad de Murcia;Fil: Vigh, Carlos Donato. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; ArgentinaFil: Uriel, Fabiana Edith. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; ArgentinaFil: Fernandez Liporace, Maria Mercedes. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; Argentina. 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El estudio busca desarrollar una escala para medir el aprendizaje autorregulado y calcular sus índices psicométricos. Se enmarca en el desarrollo más amplio de una aplicación para teléfonos móviles que contiene herramientas para que estudiantes universitarios autoevalúen y entrenen sus estrategias de aprendizaje autorregulado. Se crearon 209 ítems utilizando un enfoque racional-empírico mixto. Los análisis de contenido y validez aparente permitieron retener 68 ítems, que posteriormente se examinaron mediante análisis factorial exploratorio. La solución extraída conservó 31 ítems, agrupados en cinco factores: cognitivo, metacognitivo, motivacional, emocional y social. Dicha estructura se probó mediante un análisis exploratorio de modelos de ecuaciones estructurales, obteniendo índices de ajuste óptimos. También se verificaron la invariancia factorial, la validez de criterio y la estabilidad-fiabilidad. En resumen, se presenta una escala con características psicométricas adecuadas. Se ha añadido a la aplicación para teléfonos móviles, lo que permite a los estudiantes obtener los resultados de la autoevaluación de sus estrategias de aprendizaje y recomendaciones para su autorregulación.
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