Longitudinal Student Tracking Logs from the Frugal Techno-Pedagogical Ecosystem in EFL Learning

This dataset contains the longitudinal student tracking logs and self-perceived progress matrices derived from a parallel convergent mixed-methods research design (N=57). The study evaluates the impact of a frugal techno-pedagogical ecosystem (orchestrating Generative AI, Spaced Repetition Systems, and immersive multimodal tools) on university students' EFL autonomy and metacognitive calibration accuracy. The data unifies weekly student self-assessments (measured on a 5-point Likert scale), tool adoption rates, and specific interaction metrics across two academic cohorts (November 2024 and February 2025), paired with high-stakes final objective grades baseline-vetted through an institutional blind cross-assessment protocol aligned with the CEFR. All target identification data has been strictly anonymized to comply with double-blind peer-review guidelines and data protection standards. -------------------------------------------------------------------------- ESPAÑOL -------------------------------------------------------------------------- Este conjunto de datos contiene los registros longitudinales de seguimiento de estudiantes y las matrices de progreso autopercibido, derivados de un diseño de investigación convergente paralelo de métodos mixtos (N=57). El estudio evalúa el impacto de un ecosistema tecnopedagógico de bajo costo (que integra IA generativa, sistemas de repetición espaciada y herramientas multimodales inmersivas) en la autonomía en inglés como lengua extranjera y la precisión de la calibración metacognitiva de estudiantes universitarios. Los datos unifican las autoevaluaciones semanales de los estudiantes (medidas en una escala Likert de 5 puntos), las tasas de adopción de herramientas y las métricas de interacción específicas en dos cohortes académicas (noviembre de 2024 y febrero de 2025), junto con las calificaciones finales objetivas de alto impacto, validadas mediante un protocolo institucional de evaluación cruzada a ciegas alineado con el MCER. Todos los datos de identificación de los participantes se han anonimizado rigurosamente para cumplir con las directrices de revisión por pares a doble ciego y los estándares de protección de datos.