Low-Stakes Quizzing as a Predictor of Academic Outcomes: The Role of Motivation in Undergraduate Health Sciences Education.

Miguel Ángel Pérez Lizama; Gabriela Urrejola Contreras; Paula Tiemann

doi:10.6018/edumed.680941

Autores/as

Miguel Ángel Pérez Lizama Facultad de Ciencias de la Vida, Carrera de Kinesiología, Universidad Viña del Mar, Viña del Mar, Chile https://orcid.org/0000-0002-7257-1713
Gabriela Urrejola Contreras Facultad de Ciencias de la Vida, Unidad de Ciencias Aplicadas, Universidad Viña del Mar, Viña del Mar, Chile https://orcid.org/0000-0002-8370-4550
Paula Tiemann Facultad de Ciencias de la Vida, Carrera de Kinesiología, Universidad Viña del Mar, Viña del Mar, Chile https://orcid.org/0000-0001-8293-9182

DOI: https://doi.org/10.6018/edumed.680941

Palabras clave: Aprendizaje mejorado con pruebas, evaluación de bajo riesgo, motivación académica, estudiantes universitarios, rendimiento académico

Resumen

Introducción: Mejorar el rendimiento académico sigue siendo un desafío central en la educación superior. Se ha demostrado que el aprendizaje mejorado por pruebas (TEL) mejora la retención de conocimientos y apoya la consolidación a largo plazo. Sin embargo, el papel de la motivación en contextos de TEL, particularmente en evaluaciones de bajo riesgo, sigue siendo menos comprendido. Este estudio examinó la relación entre el rendimiento en cuestionarios, la motivación académica y los resultados posteriores en estudiantes de ciencias de la salud de pregrado. Métodos: Se realizó un diseño cuasiexperimental con 181 estudiantes de kinesiología matriculados en cursos de Biología, Neurofisiología y Fisiopatología. Durante 16 semanas, los estudiantes completaron cuestionarios acumulativos, exámenes de mitad de unidad y un examen final. La motivación académica se evaluó utilizando la Escala de Motivación Académica (AMS). Los datos se analizaron utilizando estadística descriptiva y correlaciones de Pearson. Resultados: Se observaron correlaciones positivas significativas entre el rendimiento temprano en cuestionarios y las calificaciones del primer examen (r = 0,50-0,70, p < 0,0001). También surgieron fuertes correlaciones entre el desempeño promedio en los cuestionarios y las calificaciones finales del curso en todos los cursos (r = 0,71–0,82, p < 0,0001), lo que confirma el valor predictivo de las evaluaciones de bajo riesgo. Los perfiles de motivación indicaron altos niveles de motivación intrínseca (M = 6,1) y extrínseca (M = 6,2), junto con niveles bajos pero variables de desmotivación (M = 1,8). La motivación intrínseca y extrínseca elevada probablemente fomentó la participación en los cuestionarios, lo que es coherente con la teoría de la autodeterminación. Una minoría de estudiantes informó una alta desmotivación, lo que sugiere un riesgo potencial de desconexión y fracaso académico. Conclusión: Estos hallazgos sugieren que TEL es eficaz tanto como potenciador del aprendizaje como herramienta de diagnóstico temprano. La integración de evaluaciones motivacionales con pruebas estructuradas de bajo riesgo puede ayudar a optimizar las estrategias de enseñanza, brindar apoyo oportuno a los estudiantes en riesgo y mejorar el éxito académico en la educación superior.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Métricas

Cargando métricas ...

Metrics

Vistas/Descargas

Resumen
48
pdf
48

Biografía del autor/a

Gabriela Urrejola Contreras, Facultad de Ciencias de la Vida, Unidad de Ciencias Aplicadas, Universidad Viña del Mar, Viña del Mar, Chile

Gabriela Paz Urrejola Contreras ha orientado su producción científica principalmente al ámbito de la educación en ciencias de la salud, con un énfasis particular en la evaluación de aprendizajes y la incorporación de tecnologías digitales en contextos universitarios. Sus investigaciones se han centrado en el análisis de la calidad de los instrumentos evaluativos utilizados durante la enseñanza virtual en pandemia, abordando aspectos como la validez, la discriminación de ítems y el rendimiento estudiantil.

Asimismo, ha explorado la percepción de los estudiantes frente al uso de herramientas sincrónicas y asincrónicas, destacando la importancia de la retroalimentación y de las metodologías activas en escenarios de educación remota. En el ámbito de la salud ocupacional, también ha contribuido con revisiones sobre la fatiga mental y el síndrome de burnout en trabajadores remotos durante la pandemia de COVID-19, integrando perspectivas de la psicología y la educación en salud.

Citas

Cabral-Gouveia C, Menezes I, Neves T. Educational strategies to reduce the achievement gap: a systematic review. Front Educ. 2023, 8, 1155741. https://doi.org/10.3389/feduc.2023.1155741.

Pan SC, Dunlosky J, Xu KM, Ouwehand K. Emerging and Future Directions in Test-Enhanced Learning Research. Educ Psychol Rev. 2024, 36, 20. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09857-2.

Roediger HL, Agarwal PK, McDaniel MA, McDermott KB. Test-enhanced learning in the classroom: Long-term improvements from quizzing. J Exp Psychol Appl. 2011, 17, 382–95. https://doi.org/10.1037/a0026252.

Halamish V, Bjork RA. When does testing enhance retention? A distribution-based interpretation of retrieval as a memory modifier. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 2011, 37, 801–12. https://doi.org/10.1037/a0023219.

Naujoks N, Harder B, Händel M. Testing pays off twice: Potentials of practice tests and feedback regarding exam performance and judgment accuracy. Metacognition Learn. 2022, 17, 479–98. https://doi.org/10.1007/s11409-022-09295-x.

McDaniel MA, Agarwal PK, Huelser BJ, McDermott KB, Roediger HL. Test-enhanced learning in a middle school science classroom: The effects of quiz frequency and placement. J Educ Psychol. 2011, 103, 399–414. https://doi.org/10.1037/a0021782.

McDaniel MA, Anderson JL, Derbish MH, Morrisette N. Testing the testing effect in the classroom. Eur J Cogn Psychol. 2007, 19, 494–513. https://doi.org/10.1080/09541440701326154.

Moraes MC, Lionelle A, Ghosh S, Folkestad JE. Teach Students to Study Using Quizzes, Study Behavior Visualization, and Reflection: A Case Study in an Introduction to Programming Course. 15th Int Conf Educ Technol Comput [Internet]. Barcelona Spain: ACM; 2023 [cited 2025 Sept 2]. p. 409–15. https://doi.org/10.1145/3629296.3629362.

Lubri̇ck M, Welli̇ngton B. Formative Learning Assessment with Online Quizzing: Comparing Target Performance Grade and Best Performance Grade Approaches. J Learn Teach Digit Age. 2022,7, 297–306. https://doi.org/10.53850/joltida.1036295.

Agarwal PK. Retrieval practice & Bloom’s taxonomy: Do students need fact knowledge before higher order learning? J Educ Psychol. 2019, 111, 189–209. https://doi.org/10.1037/edu0000282.

Akhtar H, Firdiyanti R. Test-taking motivation and performance: Do self-report and time-based measures of effort reflect the same aspects of test-taking motivation? Learn Individ Differ. 2023, 106, 102323. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102323

Rebaza A. Retroalimentación Formativa y Aprendizaje Significativo en los Cadetes de III año de la Escuela Militar de Chorrillos Coronel Francisco [Internet]. Universidad Nacional de Educación, Enrique Guzmán y Valle; 2019. Bolognesi. http://hdl.handle.net/20.500.14039/6612

Mendoza K. Tesis para obtener el grado académico de Maestro en docencia Universitaria. 2022. para obtener el grado académico de: Maestro en Docencia universitaria. 2022, Universidad César Vallejo. Perú. https://repositorio.ucv.edu.pe/handle/20.500.12692/84530.

Cole JS, Bergin DA, Whittaker TA. Predicting student achievement for low stakes tests with effort and task value. Contemp Educ Psychol. 2008, 33, 609–24. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2007.10.002.

Eklöf H, Pavešič BJ, Grønmo LS. A Cross-National Comparison of Reported Effort and Mathematics Performance in TIMSS Advanced. Appl Meas Educ. 2014, 27, 31–45. https://doi.org/10.1080/08957347.2013.853070

Silm G, Must O, Täht K. Predicting performance in a low-stakes test using self-reported and time-based meadures of effort. Trames J Humanit Soc Sci. 2019, 23, 353. https://doi.org/10.3176/tr.2019.3.06.

Brown GTL. The past, present and future of educational assessment: A transdisciplinary perspective. Front Educ. 2022, 7, 1060633. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.1060633.

Li X, Liu J, Su X. Effects of motivation and emotion on experiential value and festival brand equity: The moderating effect of self-congruity. J Hosp Tour Manag. 2021, 49, 601–11. https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2021.11.015.

Peng C. The Academic Motivation and Engagement of Students in English as a Foreign Language Classes: Does Teacher Praise Matter? Front Psychol. 2021, 12, 778174. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.778174.

Vallerand RJ, Pelletier LG, Blais MR, Brière NM, Senécal CB, Vallières ÉF. Academic motivation scale (ams-c 28) college (cegep) version. 1992.

Schober P, Boer C, Schwarte LA. Correlation Coefficients: Appropriate Use and Interpretation. Anesth Analg. 2018, 126, 1763–8. https://doi.org/10.1213/ANE.0000000000002864.

Stenberg M, Mangrio E, Bengtsson M, Carlson E. Formative peer assessment in higher healthcare education programmes: a scoping review. BMJ Open. 2021, 11, e045345. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-045345

Choi H, Lee HS. Knowing Is Not Half the Battle: the Role of Actual Test Experience in the Forward Testing Effect. Educ Psychol Rev. 2020, 32, 765–89. https://doi.org/10.1007/s10648-020-09518-0.

McDaniel MA, Wildman KM, Anderson JL. Using quizzes to enhance summative-assessment performance in a web-based class: An experimental study. J Appl Res Mem Cogn. 2012, 1:18–26. https://doi.org/10.1016/j.jarmac.2011.10.001.

Yang BW, Razo J, Persky AM. Using Testing as a Learning Tool. Am J Pharm Educ. 2019, 83, 7324. https://doi.org/10.5688/ajpe7324.

De Jonge S, Opdecam E, Haerens L. Test anxiety fluctuations during low-stakes secondary school assessments: The role of the needs for autonomy and competence over and above the number of tests. Contemp Educ Psychol. 2024, 77, 102273. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2024.102273.

Aust L, Schütze B, Hochweber J, Souvignier E. Effects of formative assessment on intrinsic motivation in primary school mathematics instruction. Eur J Psychol Educ. 2024, 39, 2177–200. https://doi.org/10.1007/s10212-023-00768-4.

Wise SL, DeMars CE. Low Examinee Effort in Low-Stakes Assessment: Problems and Potential Solutions. Educ Assess. 2005, 10, 1–17. https://doi.org/10.1207/s15326977ea1001_1.

Norvilitis JM, Reid HM, O’Quin K. lack of motivation: A Key Predictor of College GPA, College Match, and First-Year Retention. Int J Educ Psychol. 2022, 11, 314–38. https://doi.org/10.17583/ijep.7309.

Kaur G, Stroever S, Gore M, Vories B, Lee VH, Bishop KN, et al. Formative assessments predict performance in anatomy course and can be used to identify at-risk students preemptively. Discov Educ. 2025, 4, 216. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00643-y.

Broeren M, Verkoeijen P, Heijltjes A, Arends L, Smeets G. Promoting retrieval practice use during self‐study in higher education: The effects of a compact strategy intervention with metacognitive support. Appl Cogn Psychol. 2023, 37, 830–44. https://doi.org/10.1002/acp.4078.

.