1. Introducción

En el contexto educativo actual, el aprendizaje autónomo se ha consolidado como una competencia esencial para el desarrollo académico y personal del estudiantado. Este enfoque supone un rol activo del estudiante en la gestión de su formación, mediante el uso independiente de recursos, tiempos y estrategias. Asimismo, la autonomía en el aprendizaje responde a las demandas de diversos entornos formativos y se vincula con el aprendizaje a lo largo de la vida, motivo por el cual se ha integrado como eje transversal en las políticas educativas.

Entre los componentes fundamentales del aprendizaje autónomo sobresalen tres aspectos de orden psicológico: la motivación, la autorregulación y la metacognición. Respecto a la motivación, según ^{Barca-Lozano, Almeida, Porto-Rioboo y Peralbo-Uzquiano (2012)}: esta se define como el conjunto de razones internas o externas que impulsan al estudiante a iniciar, mantener y dirigir su comportamiento hacia metas de aprendizaje. En la misma línea, ^{Gutiérrez (2021)}: distingue dos tipos: la intrínseca, vinculada al interés o satisfacción personal, y la extrínseca, asociada a recompensas o presiones externas. Sobre este punto, ^{Zevallos, Chuquimia, Vilca y Dávila (2024)}: profundizan en la primera al relacionarla con el goce que experimenta el aprendiz. Por su parte, ^{Menéndez (2025)}: sostiene que la motivación intrínseca resulta ser el predictor más sólido del compromiso autónomo con el aprendizaje.

En lo que concierne a la autorregulación, de acuerdo con ^{Arán-Filippetti, et al. (2023)}: esta se conceptualiza como la habilidad del estudiante para planificar, monitorear y evaluar su propio progreso en el cumplimiento de compromisos y responsabilidades. Siguiendo el modelo de autorregulación del aprendizaje de Barry Joseph Zimmerman (1942-2025), este proceso se organiza en tres fases: planificación, ejecución y autorreflexin.

Durante la primera, el estudiante establece metas y traza objetivos a distintos plazos; en la segunda, identifica e implementa estrategias para desempeñar las tareas encomendadas o autodefinidas; finalmente, en la tercera, evalúa su comportamiento a lo largo del proceso. A propósito de lo anterior, ^{Chávez (2025)}: puntualiza que la autorregulación constituye tanto un proceso como una competencia estrechamente ligada a la eficacia en contextos educativos diversos, ya sean presenciales, virtuales o híbridos. De forma complementaria, ^{Abella y Otondo (2023)}: destacan que la autorregulación representa uno de los principales retos del aprendizaje activo en la educación contemporánea.

Por otra parte, el aprendizaje autónomo requiere que el estudiante trascienda el conocimiento adquirido, es decir, que aplique la metacognición. Tal como plantean ^{Nieto-Márquez, García-Sinausía y Pérez (2021a)}: esta se define como el conocimiento y control que una persona ejerce sobre sus propios procesos cognitivos. De manera complementaria, ^{Gutiérrez y Montoya (2023a)}: identifican varios componentes: el conocimiento declarativo (saber qué), el procedimental (saber cómo) y el condicional (saber cuándo y por qué emplear determinadas estrategias). Adicionalmente, la metacognición demanda habilidades de autorregulación metacognitiva como la planificación, supervisión y evaluación del pensamiento. En el ámbito educativo, cuando un estudiante exhibe una alta metacognición, tiende a mostrarse más reflexivo, estratégico y autónomo en su proceso de aprendizaje.

Con el fin de profundizar en el análisis del aprendizaje autónomo, se identificaron subcategorías para cada constructo. La motivación incluye la autoeficacia, el valor de la tarea y la orientación a metas; la autorregulación abarca las estrategias cognitivas, la gestión del tiempo y el control del ambiente de estudio; y la metacognición comprende la conciencia metacognitiva, la claridad estratégica y el uso de instrumentos autorreportados. Conforme a lo expuesto por ^{Quispe (2025a)}: estas subcategorías fortalecen el enfoque de la autonomía estudiantil.

El análisis y la sistematización de la evidencia científica sobre la interacción de estos componentes se fundamentaron en la metodología PRISMA (Elementos de Reporte Preferidos para Revisiones Sistemáticas y Meta-Análisis). Dicho método establece directrices que garantizan transparencia, exhaustividad y reproducibilidad en las revisiones sistemáticas. Como señalan ^{Page, et al. (2021a)}: PRISMA facilita la organización rigurosa del proceso de identificación, selección, evaluación y síntesis de la literatura, ofreciendo una base sólida para interpretar tendencias, vacíos y hallazgos relevantes en el campo de estudio.

La metodología PRISMA goza de amplio uso en investigaciones educativas, especialmente en temáticas emergentes que involucran múltiples variables, como es el caso de este estudio que integra conceptos psicológicos y pedagógicos. Siguiendo a ^{Page, et al. (2021b)}: aplicar dicho método permitió comprender de manera integral cómo la motivación, la autorregulación y la metacognición se interrelacionan con el aprendizaje autónomo, particularmente en contextos escolares influenciados por los efectos postpandemia que han modificado la ecología del aprendizaje.

Tomando en cuenta los fundamentos teóricos expuestos y la importancia de comprender la interacción entre los componentes psicológicos del aprendizaje autónomo, surge la siguiente interrogante que orienta el presente estudio: ¿de qué manera la motivación, la autorregulación y la metacognición se configuran e interrelacionan como características esenciales del aprendizaje autónomo según la evidencia científica de los últimos cinco años?

A partir de esta interrogante, el objetivo del presente artículo consiste en analizar la motivación, la autorregulación y la metacognición como características del aprendizaje autónomo a través de una revisión sistemática de los últimos cinco años. El estudio se justifica por la necesidad de comprender cómo estas variables, fundamentales para la autonomía, se vienen redefiniendo y aplicando en investigaciones recientes. Se espera que el análisis aporte orientaciones teórico-prácticas que contribuyan a fortalecer la formación de estudiantes autónomos desde una perspectiva integral.

2. Metodología (materiales y métodos)

La presente investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, dado que el propósito no radicó en cuantificar el efecto de intervenciones, sino en comprender y sintetizar la forma en que la literatura académica de los últimos cinco años abordó la interrelación entre motivación, autorregulación, metacognición y aprendizaje autónomo. Para ^{Ceniceros, Jiménez y Martín (2019)}: el enfoque cualitativo facilita identificar patrones teóricos, categorías emergentes y modelos explicativos presentes en los trabajos seleccionados. En consonancia con esta perspectiva, ^{Hernández-Sampieri y Mendoza (2018)}: sostienen que este enfoque resulta pertinente porque permite explorar fenómenos desde la perspectiva de los participantes en un ambiente natural y en relación con su contexto.

Se empleó el método inductivo, que posibilitó partir de observaciones particulares de los estudios revisados para arribar a conclusiones generales sobre las características del aprendizaje autónomo. El diseño adoptado fue no experimental de tipo documental, puesto que no se manipularon variables y la información se obtuvo exclusivamente de fuentes secundarias ya existentes.

Para garantizar la transparencia, exhaustividad y reproducibilidad del proceso, se recurrió a la metodología PRISMA. Este procedimiento proporcionó una estructura clara para la identificación, cribado, evaluación de elegibilidad e inclusión de los estudios más relevantes. La investigación se llevó a cabo entre enero y abril de 2025, período durante el cual se ejecutaron todas las fases del proceso de revisión sistemática. El estudio se desarrolló en el contexto latinoamericano, con especial énfasis en publicaciones provenientes de instituciones educativas de habla hispana e inglesa.

La búsqueda de literatura científica se realizó en las siguientes bases de datos: Google Scholar, SciELO, Dialnet, Redalyc y Scopus. Se utilizaron operadores booleanos (AND, OR, NOT) y truncamientos (*) para combinar los descriptores y ampliar o precisar la recuperación de estudios de alta relevancia. Las fórmulas de búsqueda empleadas fueron, en inglés: (“autonomous learning” OR “self-regulated learning”) AND (“motivation” OR “self-regulation” OR “metacognition”); y en español: (“aprendizaje autónomo” OR “aprendizaje autorregulado”) AND (“motivación” OR “metacognición”). Estas fórmulas se adaptaron según los requerimientos específicos de cada fuente consultada.

Las variables estudiadas fueron: motivación (intrínseca y extrínseca), autorregulación del aprendizaje y metacognición, todas ellas analizadas como características del aprendizaje autónomo. Los criterios de inclusión abarcaron: publicaciones entre 2019 y 2025; estudios empíricos, revisiones sistemáticas o investigaciones relevantes; trabajos que abordaran al menos dos de las variables mencionadas; textos escritos en español o inglés; y publicaciones con acceso al texto completo.

Como criterios de exclusión se establecieron: publicaciones anteriores a 2019; trabajos de opinión, reseñas, editoriales e informes sin base investigativa; estudios centrados exclusivamente en contextos ajenos a la educación; publicaciones en idiomas diferentes al español e inglés; y trabajos con restricción de acceso al texto completo.

La técnica de recolección de datos empleada fue el análisis documental, mediante el cual se extrajeron sistemáticamente los datos relevantes de cada estudio seleccionado. Para el procesamiento de la información se utilizó la técnica de análisis de contenido, que permitió categorizar y sintetizar los hallazgos en función de las tres categorías principales: motivación, autorregulación y metacognición.

Dado que se trató de una revisión sistemática de literatura sin participantes humanos ni experimentación directa, no se requirió aprobación de Comité de Ética institucional; no obstante, se garantizó el rigor ético mediante el respeto a la propiedad intelectual, la citación adecuada de todas las fuentes y la transparencia en el reporte de los procedimientos. El diagrama que se presenta a continuación ilustra el proceso de selección de los estudios definitivos para el análisis, siguiendo el modelo PRISMA.

Fuente: El Autor (2025).

Figura 1 Diagrama de flujo PRISMA 2020 para la selección de estudios. 

Como se observa en la figura 1, el proceso sistemático de selección se desarrolló en cuatro fases. En la fase de identificación se recuperaron 623 registros mediante búsquedas en las bases de datos señaladas, sin identificarse registros adicionales a través de otras fuentes. Tras eliminar 98 citas duplicadas, se obtuvieron 525 registros únicos que pasaron a la fase de cribado. Durante esta etapa se excluyeron 376 registros que no cumplían con los criterios establecidos, luego de revisar títulos y resúmenes.

En la fase de idoneidad se evaluaron 149 artículos de texto completo para verificar su elegibilidad, de los cuales 84 fueron excluidos por no aportar evidencia sustancial o no abordar de manera integrada las variables del estudio. Finalmente, 65 estudios fueron incorporados a la síntesis cualitativa, de los cuales 39 conformaron la muestra definitiva que sustenta los hallazgos de esta revisión sistemática.

3. Resultados (análisis e interpretación de los resultados)

El proceso de selección arrojó los siguientes resultados cuantitativos: de los 623 registros identificados inicialmente, se eliminaron 98 duplicados, quedando 525 registros únicos para el cribado inicial. Tras la revisión de títulos y resúmenes, se excluyeron 376 registros, resultando 149 artículos para evaluación de elegibilidad. De estos, 84 fueron excluidos por no cumplir los criterios metodológicos establecidos, con lo cual se incorporaron 65 estudios a la síntesis cualitativa. Finalmente, 39 trabajos conformaron la muestra definitiva que sustenta los hallazgos que se presentan a continuación.

La síntesis cualitativa evidenció que la motivación intrínseca, es decir, aquella que nace del interés personal y no de estímulos externos, constituyó un factor clave en el desarrollo del aprendizaje autónomo, especialmente cuando se combinó con una alta percepción de autoeficacia. Así lo reportaron ^{Cotrina (2024)}; e ^{Iman y Jiménez (2024)}. En el mismo sentido, ^{López, Bilbao y Romero (2021a)}; al igual que ^{Vergara-Morales, Del Valle, Díaz, Matos y Pérez (2019)}; encontraron que los estudiantes con mayor motivación intrínseca tendieron a utilizar más estrategias metacognitivas y autorreguladoras, tales como la planificación, la evaluación crítica y la autorreflexin.

En concordancia con lo anterior, estudios longitudinales como los desarrollados por ^{Quispe (2025b)}; junto con ^{Pinto, Bravo, Ortiz, Jiménez y Faouzi (2023)}; demostraron que la motivación autodeterminada guardó una relación positiva con el uso de estrategias metacognitivas eficaces. A su vez, ^{Tibanlombo, Maiguasi, Baño, Espín y Zambrano (2025a)}: subrayaron la importancia de diferenciar entre estrategias adaptativas, como la elaboración y autorreflexin, y estrategias evitativas, como la procrastinación y la pasividad.

Los datos revelaron que la autorregulación funcionó como mecanismo mediador entre la motivación y los resultados de aprendizaje. Según lo documentado por ^{Sáez, Lobos, López, Mella y Pinochet (2023)}; en armonía con ^{Fernández-de-Castro, Martínez-Bautista, Rojas-Muñoz y Galindo-Muñoz (2024)}: el uso eficaz de estrategias autorreguladoras, como el control del tiempo, la organización del espacio de estudio y la autoevaluación continua, facilitó a los estudiantes sostener el esfuerzo incluso cuando las tareas resultaron difíciles o poco atractivas.

Se encontró, además, que la metacognición operó como componente transversal del aprendizaje autónomo, permitiendo la conexión entre pensamiento, emoción y acción (^{Villaprado, Rodríguez, Jácome, Andrade y Nieto, 2025}). El estudio de ^{Nieto-Márquez, García-Sinausía y Pérez (2021b)}: reveló que el modelo MASRL explicó cómo los estados metacognitivos orientaron el uso de estrategias reguladoras tanto en la dimensión cognitiva como afectiva. Asimismo, ^{Araya-Piñones, Campos-Castillo, Salas-Bravo y Bakit (2024)}: identificaron que en ambientes colaborativos la metacognición grupal y la regulación motivacional compartida también incidieron en la construcción de autonomía.

En el contexto de la educación virtual, particularmente en los MOOC, bajo la óptica de ^{Salas, Guarnizo y Murillo (2022)}: los estudiantes que completaron con éxito estos cursos presentaron altos niveles de motivación, autorregulación y uso de estrategias metacognitivas. De igual forma, ^{Dávila y Maldonado (2025)}: evidenciaron que también se desarrollaron habilidades como la gestión del tiempo y la persistencia ante tareas poco atractivas.

Se identificó también que el clima motivacional propiciado por los docentes impactó de manera significativa en la disposición autónoma del estudiante, como lo reportaron ^{Medina y Nagamine (2019)}. Tanto ^{Fuentes-Riquero (2025)}; como ^{Garay (2024)}; señalaron que un contexto que promueve autonomía, retroalimentación y participación activa se relacionó con mayores índices de motivación y metacognición. En esta línea, ^{Zambrano, Bernal, Nivela, García, Guevara y Bravo (2024)}: reportaron hallazgos similares incluso en áreas como educación física.

Los hallazgos coincidieron con la teoría de la autodeterminación. En palabras de ^{Ryan y Deci (2000)}: resulta fundamental satisfacer las necesidades de autonomía, competencia y relación para sostener la motivación. Desde la perspectiva de ^{Gómez, Escobar, Venegas, Gómez y Gómez (2024)}; y ^{Requena (2024a)}; cuando estas necesidades fueron atendidas, los estudiantes mostraron mayor propensión a adoptar comportamientos autorregulados. En virtud de lo expuesto por ^{Trueba y Remuzgo (2025)}; junto con ^{González, Castañeda, Jiménez, Maytorena, Barrera y Mariñez (2022)}; el aula debe ofrecer estructura, apoyo emocional y oportunidades de elección.

Otra teoría que guardó relación con los hallazgos fue la del control cognitivo y emocional de Monique Boekaerts (1946- ). Según lo evidenciado por ^{González-Rincón, Knudson-Ospina, Alvarado-Robayo y Salazar-Vargas (2024)}: esta mostró cómo la regulación afectiva resultó tan importante como la regulación cognitiva. Tal como lo documentaron ^{Pinto-Santuber, Ortiz-Salgado, Muñoz, Yáñez y Letelier (2020)}; y ^{Serna (2025)}; la instrucción clara que incluyó estrategias metacognitivas, rutinas de autoevaluación y reflexión del esfuerzo personal resultó eficaz en el fomento de la autonomía.

Los resultados sugirieron que los enfoques más efectivos fueron aquellos que integraron las tres dimensiones en un marco coherente de acción didáctica o intervención pedagógica. La tabla 1 presenta una síntesis de los hallazgos más relevantes identificados en los 39 estudios que conformaron la muestra final.

Como puede apreciarse en la tabla 1, los hallazgos sintetizados provienen de revistas indexadas que, por su rigurosidad, aportan confiabilidad a los resultados. De acuerdo con ^{Tibanlombo, Maiguasi, Baño, Espín y Zambrano (2025c)}: identificaron que la autoeficacia y el valor asignado a la tarea predijeron el uso de estrategias metacognitivas. Por su parte, ^{Gutiérrez y Montoya (2023c)}: demostraron que la motivación autónoma predijo el uso de estrategias metacognitivas adaptativas. En cuanto a la autorregulación, ^{Requena (2024c)}: reportó que el control metacognitivo influyó en la motivación y el comportamiento en tareas escolares.

Respecto al aprendizaje colaborativo, ^{Nieto-Márquez, García-Sinausía y Pérez (2021d)}: encontraron que la planificación grupal incrementó la autonomía estudiantil. Finalmente, ^{López, Bilbao y Romero (2021c)}: evidenciaron que un entorno motivacional autónomo promovió tanto la metacognición como el disfrute del aprendizaje.

4. Conclusiones

Los hallazgos de esta revisión sistemática permiten comprender que la motivación, la autorregulación y la metacognición no operan de manera aislada; por el contrario, conforman un sistema interdependiente que sostiene y potencia el aprendizaje autónomo. Esta triada representa un núcleo esencial para la formación de estudiantes activos en un contexto educativo donde el conocimiento se transforma de manera continua y acelerada. La interpretación de los resultados indica que el estudiante que desarrolla estas competencias de forma integrada logra un mejor rendimiento académico y exhibe una actitud más proactiva, reflexiva y resiliente ante los desafíos inherentes al proceso de enseñanza y aprendizaje.

Desde una perspectiva práctica, los resultados inciden directamente en el diseño de experiencias de aprendizaje en todos los niveles educativos. La promoción de la autonomía mediante estructuras flexibles, estrategias metacognitivas, autorreflexin y climas motivacionales positivos resulta clave para fortalecer estas competencias, aportando valor a docentes, diseñadores curriculares y gestores educativos.

Entre los aportes novedosos del estudio destaca la integración de la motivación, la autorregulación y la metacognición, tradicionalmente analizadas de forma aislada. La revisión muestra que la motivación intrínseca actúa como detonante, la autorregulación como mediadora y la metacognición como eje transversal, además de resaltar el impacto del clima motivacional docente en la autonomía estudiantil, especialmente en contextos postpandemia.

Los resultados de esta revisión coinciden con los planteamientos de la teoría de la autodeterminación y el modelo de aprendizaje autorregulado, los cuales subrayan la importancia de satisfacer las necesidades de autonomía, competencia y relación para sostener la motivación. Sin embargo, a diferencia de estudios previos que enfatizan únicamente la dimensión cognitiva, esta revisión destaca la relevancia de la regulación afectiva como componente igualmente importante.

El estudio presenta algunas limitaciones metodológicas: se restringe a publicaciones en español e inglés, analiza un período de cinco años y no incluye estimaciones estadísticas del tamaño del efecto. Sin embargo, estas restricciones no invalidan los resultados, dado que la aplicación rigurosa del protocolo PRISMA respalda la calidad de la síntesis realizada.

A partir de los hallazgos se proponen líneas de investigación futura, como estudios longitudinales sobre la evolución de estas competencias y análisis del impacto de intervenciones según nivel educativo, área y contexto. Asimismo, se plantea explorar el papel de las tecnologías emergentes, especialmente la inteligencia artificial, en el desarrollo del aprendizaje autónomo.

El análisis de la motivación, la autorregulación y la metacognición confirma que estas dimensiones son pilares interdependientes del aprendizaje autónomo. La evidencia revisada indica que toda intervención educativa orientada a la autonomía estudiantil debe integrar de forma coherente la motivación intrínseca, la autorregulación y las habilidades metacognitivas.

Promover la autonomía trasciende la mera preparación para aprobar asignaturas; implica formar ciudadanos capaces de aprender, adaptarse y decidir críticamente a lo largo de toda su vida, contribuyendo así a una educación más justa, solidaria y transformadora.