Pero ¿cuáles son las condiciones del ambiente de aprendizaje que facilita una experiencia de aprendizaje óptimo? Para responder a esta cuestión, existen tradiciones y líneas de investigación afines con la teoría del flujo que pueden ayudar a establecer un modelo comprensivo que podamos utilizar como referencia óptima para analizar las experiencias de alfabetización digital de adultos mayores. Por ejemplo, el modelo de complejidad ambiental (Shernoff et al. 2016) y el Modelo de Auto-Sistema de Desarrollo Motivacional (MASDM) concretado por Skinner et al. (2008). El MASDM alimentado por una amplia trayectoria de estudios sobre la motivación, aporta una visión comprensiva de la dinámica motivacional (Connell & Wellborn, 1991; Deci & Ryan, 1985) e incorpora cuatro constructos principales orientados a explicar las experiencias óptimas o de flujo (Csikszentmihalyi, 2010): contexto, self, acción y resultados (Figura 1).

Referencias

Connell, J. P., & Wellborn, J. G. (1991). Competence, autonomy, and relatedness: A motivational analysis of self-system processes.

Csikszentmihalyi, M. (2010). Fluir (flow): una psicología de la felicidad. Editorial Kairós.

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). The general causality orientations scale: Self-determination in personality. Journal of research in personality, 19(2), 109-134.

Skinner, E., Furrer, C., Marchand, G., & Kindermann, T. (2008). Engagement and disaffection in the classroom: Part of a larger motivational dynamic? Journal of educational psychology, 100(4), 765.

Shernoff, D. J., Kelly, S., Tonks, S. M., Anderson, B., Cavanagh, R. F., Sinha, S., & Abdi, B. (2016). Student engagement as a function of environmental complexity in high school classrooms. Learning and Instruction, 43, 52-60.