Desarrollo
de competencias digitales: relación con la autoeficacia percibida y la actitud
hacia las TIC en estudiantes de educación superior
Development of digital skills: relationship with
perceived self-efficacy and attitude towards ICT in higher education students
Ivette
Armandina Joya-Hunton[1],
Flor de la Cruz Salaiza-Lizárraga[2],
Pedro Villa-Casas[3]
Las instituciones educativas
llevan a cabo un papel relevante para la asignación de valor en las organizaciones
a través de la formación de profesionistas, futuros emprendedores y
colaboradores. Se presenta una investigación con estudiantes de nivel superior quienes
tienen habilidades digitales y en general una actitud favorable hacia ellas.
Sin embargo, se observan dificultades en el desarrollo de competencias
digitales requeridas en tareas académicas. Se estudió el constructo Autoeficacia
de la teoría cognitivo social como factor que afecta la relación de las Actitudes
hacia las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y el desarrollo de
Competencias Digitales en jóvenes de diversos programas educativos e
instituciones de nivel superior. Se aplicó una metodología preponderantemente
cuantitativa con diseño no experimental y alcance de correlación que incluyó escalas
Likert para recoger información. Los resultados mostraron correlaciones
positivas de fuertes a medias en todas las relaciones; y medias de las
variables superiores al valor medio de las escalas. Lo anterior tendrá
implicaciones hacia la implementación de estrategias didácticas mejor enfocadas
para lograr aprendizajes que favorezcan las competencias exigidas a los
profesionistas en el complejo mundo globalizado.
Palabras clave: Competencias Digitales, Autoeficacia
Percibida, Actitudes hacia TIC
Abstract
Educational institutions carry out a relevant role in
the allocation of value in organizations through the training of professionals,
future entrepreneurs, and collaborators. An investigation is presented with
higher-level students with digital skills and generally a favorable attitude
toward them. However, difficulties are observed in developing the digital
skills required for academic tasks. The Self-efficacy construct of social
cognitive theory was studied as a factor that affects the relationship between
Attitudes toward Information and Communication Technologies (ICT) and the
development of Digital Competencies in young people from various educational
programs and higher-level institutions. A predominantly quantitative
methodology was applied with a non-experimental design and correlation scope
that included Likert scales to collect information. Results showed strong to
medium positive correlations in all relationships; and the means of the
variables were higher than the mean value of the scales. These results will
have implications for the implementation of better-focused didactic strategies
to achieve learning that favors the skills required of professionals in the
complex globalized world.
Keywords:
Digital Competencies, Perceived Self-efficacy, Attitudes towards ICT
Códigos JEL: C83,
I23, J24
Introducción
Las
habilidades digitales se han estado promoviendo desde hace tiempo en los
contextos académicos y con mayor énfasis desde que se incorporaron los enfoques
en competencias en los modelos educativos. Una de las competencias genéricas, que
comparten muchas profesiones, consiste en la habilidad en el uso de tecnologías
de la información y comunicación, (TIC).
Por el lado de las estrategias de
enseñanza y aprendizaje, los profesores han incorporado los diseños de
ambientes virtuales incluyendo el uso de plataformas y otras aplicaciones que
demandan de los estudiantes la aplicación y desarrollo de competencias digitales
tales como el manejo de equipos de cómputo y dispositivos de comunicación
variados, las búsquedas de información y la identificación de fuentes
confiables. Existe también una fuerte tendencia hacia la denominada gamificación
“…estrategia didáctica innovadora que
implica la incorporación de dinámicas o mecanismos de juego en entornos o
procesos que no constituyen un juego en sí mismos” (Alsawaier, 2018, como se
citó en Pegalajar Palomino, 2021) que abre nuevas oportunidades para
la formación de estudiantes.
El desarrollo de competencias digitales
ahora más que nunca resulta necesario por la reciente contingencia sanitaria por
COVID19 que aceleró el proceso de incorporación de las TIC. Éstas están siendo una
importante opción para llevar a cabo el proceso formativo: mantener
comunicación entre profesores y estudiantes, distribuir materiales, realizar
actividades de aprendizaje, y evaluar competencias desarrolladas.
Los estudiantes han desarrollado competencias
digitales y tienen una actitud favorable hacia las TIC, pero no siempre se
observa que realicen una transferencia positiva hacia los requerimientos de
aprendizaje de los programas de estudio. Esta situación motivó el interés por
entender las causas de esta realidad. A continuación, se expone el estudio del
papel del constructo autoeficacia como variable que interviene en la relación entre
la actitud y el desarrollo de competencias digitales. Lo anterior tendría
implicaciones hacia la implementación de estrategias didácticas más enfocadas
hacia los aprendizajes esperados que favorezcan las competencias profesionales
exigidas por el complejo mundo globalizado.
La
investigación se delimitó al periodo comprendido de septiembre de 2021 a agosto
de 2022 con estudiantes de ingeniería de los diferentes programas educativos
del Tecnológico Nacional de México campus Instituto Tecnológico de Culiacán y
de otras instituciones de nivel superior relevantes de la localidad.
De acuerdo con la problemática planteada se formularon las
siguientes preguntas de investigación: ¿Cómo se relaciona el desarrollo de
competencias digitales con la actitud hacia las TIC y la autoeficacia percibida
por los estudiantes de educación superior? ¿Qué relaciones
existen entre la actitud hacia las TIC y el desarrollo de competencias
digitales; entre la autoeficacia percibida y el desarrollo de competencias
digitales; y entre la actitud hacia las TIC y la autoeficacia percibida en
estudiantes de educación superior? ¿Cuál es la actitud hacia las TIC y la
autoeficacia percibida de los estudiantes de educación superior? ¿Qué
competencias digitales desarrollan los estudiantes de educación superior?
El
objetivo general consistió en determinar las relaciones entre el desarrollo de
competencias digitales, autoeficacia percibida y actitudes hacia las TIC de
estudiantes de educación superior.
Los
objetivos específicos:
·
Calcular las relaciones entre la actitud hacia
las TIC y el desarrollo de competencias digitales; la autoeficacia percibida y
el desarrollo de competencias digitales; y la actitud hacia las TIC y la
autoeficacia percibida en estudiantes de educación superior.
·
Medir las magnitudes de autoeficacia percibida,
actitudes hacia TIC y desarrollo de competencias digitales de estudiantes de educación
superior.
·
Describir el uso de la plataforma Moodle en algún
contexto educativo.
La
hipótesis de investigación planteada se estableció de la siguiente forma:
Hi=
La autoeficacia tiene un efecto de moderado a alto en la relación entre actitud
hacia las TIC y el desarrollo de competencias digitales en ambientes virtuales
de estudiantes de ingeniería.
La
investigación se justificó por su conveniencia que se fundamenta en la
pertinencia temática en virtud de la contingencia sanitaria por COVID19, esto
es, el uso de las TIC en el proceso educativo. En esta particular situación, la
interacción entre estudiantes y profesores solo puede desarrollarse de manera
mediada por esas herramientas, de ahí su relevancia.
Los
beneficiarios del proyecto serán en primer término los estudiantes quienes se
espera que mejoren en el desarrollo de competencias genéricas y específicas planteadas
en los perfiles profesionales. A los profesores les puede ser útil para diseños
didácticos mejor enfocados hacia los propósitos educativos. En general, las
instituciones pueden beneficiarse a través de mejorar sus procesos.
Otro
beneficio de los resultados del proyecto consiste en una transición hacia
modalidades más virtuales y ubicuas con mejores resultados. En cuanto a la
utilidad metodológica, se usaron algunos instrumentos difundidos en la
literatura científica para medir los constructos involucrados lo que permitió
aportar información empírica derivada del proceso de su validación para
aumentar la confianza en ellos.
Marco
Referencial
Algunas
investigaciones previas y relevantes sobre los factores de interés se exponen a
continuación.
Actitudes
Hacia el Uso de las TIC
Desde
principios del siglo XXI las TIC se presentan como posibilidades educativas
tanto por su conocimiento como por el uso de dispositivos y herramientas web
(Torralba, 2002). Constituyen una necesidad en el contexto de una educación de
alto nivel que exige una actualización constante y se convierten en una
exigencia permanente en las instituciones educativas (Castells, 2001, como se
citó en Salaiza et al., 2013).
Un
estudio realizado por Rhema y Miliszewska (2014) muestra que el acceso a la
tecnología afecta las actitudes hacia las TIC y se correlaciona con su uso. La
disponibilidad del internet, independientemente de las actividades lúdicas que realicen
(videojuegos, redes sociales) provoca que los estudiantes tengan una actitud
positiva hacia las TIC. Sin embargo, cuando se trata de estudios formales, el
acceso a internet desde casa fue asociado negativamente con ellas. También el
número de años que tienen los estudiantes usando las TIC está correlacionado de
manera negativa con la actitud, es decir, a menor número de año usando las TIC
mejor es su actitud (Umer y Jalil, 2012).
Jan
(2018) menciona que, si se usan tabletas y teléfonos inteligentes antes de la
computadora, se afecta significativamente la actitud hacia las TIC. De aquí se
entiende que las habilidades previas que posean los estudiantes predicen sus
actitudes hacia el uso de la tecnología para el aprendizaje.
Competencias Digitales
El
concepto de competencias digitales se generalizó a raíz de que la Comisión
Europea (2010) la definió como una de las competencias clave para el
aprendizaje a lo largo de la vida y como la capacidad para usar la información
digital con distintos propósitos. Poco a poco derivaron a los contextos de la
educación superior, como fue la capacitación de profesores (Spante et al.,
2018).
Las
competencias digitales hacen referencia de manera inicial a las habilidades
mostradas por profesores para usar la tecnología como apoyo a su práctica
docente, pero el concepto se ha ampliado para incluir a los aprendices. Se
presenta como un conjunto de valores, creencias, conocimientos, capacidades y
actitudes para usar la tecnología de manera que incluya el uso de la computadora
y las distintas herramientas web que a su vez permiten la posibilidad de
acceder, investigar y organizar la información para generar conocimiento
(Gutiérrez, 2016).
Para
conocer el potencial de las herramientas tecnológicas en el desarrollo de
estrategias de aprendizaje un estudio concluyó que los estudiantes con mayor
rendimiento tienen una valoración más positiva de las TIC en sus procesos de
aprendizaje (García-Valcárcel y Tejedor Tejedor, 2017).
También
se encontró que los jóvenes enfrentaron dificultades para cambiar hacia un
modelo de enseñanza virtual ya que percibieron una brecha psicológica en la
interacción con los profesores, además de que no todos tienen competencias con
plataformas virtuales. Respecto al conocimiento adquirido en línea, la mayoría
opinó que éste no les permitirá enfrentarse al entorno laboral (Ladewig
Bernáldez et al., 2022).
Otro
estudio demostró que la mayoría de los estudiantes tienen un nivel medio de
competencias TIC que influirá, en condiciones de multilingüismo, en la calidad
de la formación profesional de los futuros ingenieros; fueron muy activos
mientras trabajan en Internet; utilizaron activamente las TIC en sus
actividades de dibujo y diseño durante las pasantías educativas y prácticas; y
la mayoría prefiere usar dispositivos móviles con fines educativos. Algunas
competencias TIC se encontraron poco desarrolladas y se requiere que las
instituciones cumplan con las demandas del mercado (Kuanysheva et al., 2019).
Autoeficacia
en Ambientes Virtuales de Aprendizaje
Antes
de la contingencia por COVID19, en la educación a distancia se consideraba como
ventaja la flexibilidad e independencia que brindaba a los estudiantes. Ahora
que las circunstancias orillaron hacia esta modalidad a los estudiantes de
nivel superior, unos se han mostrado reacios y se sienten infelices, solos y
aislados de un contexto de socialización habitual. La autoeficacia constituye
el factor que distingue al desempeño entre los estudiantes que lograron adaptarse
y los que lo encuentran más difícil (Kozar et al., 2015).
Otros informes
exponen relaciones significativas entre las creencias de autoeficacia con las
creencias de dominio y de éstas últimas con el interés hacia el uso de determinadas
tecnologías para el aprendizaje; y diferencias significativas en el dominio tecnológico
ligeramente más alto en hombres que en mujeres. La autoeficacia pareciera
generar un efecto positivo en los estudiantes que conlleva al compromiso lo
cual constituye un predictor del logro académico (Granados et al., 2021).
La
investigación de relaciones entre el apoyo institucional desde la percepción de
los estudiantes, el apoyo de los profesores, el apoyo de los compañeros y la
satisfacción académica, mediada por su autoeficacia en las TIC concluyó que el
apoyo del profesorado es el principal. Los resultados muestran que las tres fuentes de
apoyo social percibido por los estudiantes (institucional, pares, docentes) se
relacionan significativamente con el sentimiento de los estudiantes de
autoeficacia en TIC. Sin embargo, la capacidad predictiva de la autoeficacia en
TIC sobre la satisfacción académica no ha sido avalada por estos datos, a pesar
del alto valor de la autoeficacia en TIC (Tomás et al., 2023).
Hines
y Lynch (2019) plantean a la motivación para el aprendizaje como un elemento
esencial para involucrarse en una modalidad que requiere autonomía para el aprendizaje,
basados en la teoría social cognitiva de Bandura y la teoría de las expectativas.
Esto tiene que ver con la creencia que tienen los estudiantes sobre su
capacidad para lograr la tarea en condiciones específicas. Lo anterior
convierte a la autoeficacia como uno de los principales componentes de la
motivación para el aprendizaje. Encontraron una relación positiva fuerte entre
el uso general de las TIC y el utilizar las TIC para actividades relacionadas
con los estudios por parte de estudiantes de secundaria. Adicionalmente
encontraron una relación negativa fuerte entre el uso de las TIC para
actividades escolares y su autoeficacia.
Los
estudios de autoeficacia, actitud hacia las TIC y competencias digitales siguen
con dinamismo y encontrando nuevas aristas de interés para mantenerlo.
Marco Teórico
Se describen las teorías de autoeficacia, de la
formación de actitudes y las concepciones de competencias sobre las que se basa
el estudio.
Uno de los más reconocidos
autores de la teoría cognitivo social fue Bandura (como se citó en Craig y
Baucum, 2009) aunque en un primer momento de su desarrollo teórico estuvo más
cercano al conductismo. La autoeficacia se refiere a la “convicción que tiene
un individuo de que es capaz de realizar una tarea” (Robbins y Judge, 2013, p.
215). Esto significa que la motivación para realizar una conducta está
vinculada con la autoeficacia, en otras palabras, una persona imita una
conducta cuando siente motivación para hacerlo lo cual está determinado por la
idea anticipada que tenga de si es capaz de llevarla a cabo.
Bandura (1999) expone que las fuentes
principales de las creencias de autoeficacia son las siguientes: 1. La propia
experiencia de dominio por parte del sujeto que implique esfuerzo perseverante.
2. La experiencia vicaria con modelos sociales lo cual significa observar
personas similares a uno mismo lo que está influido por la similitud del modelo.
3. La persuasión social en forma verbal de que se poseen las capacidades
requeridas. Esta forma impulsa a diseñar situaciones que favorezcan el éxito y
la comparación consigo mismos en lugar de con los otros. 4. Favorecer el estado
físico favorable, reducir el estrés y la tendencia a las emociones negativas, y
corregir las interpretaciones equivocadas de los estados físicos.
De las cuatro formas mencionadas, Bandura
considera que la experiencia de dominio es la fuente principal para aumentar la
autoeficacia, y en la teoría cognitivo social se mantiene el aprendizaje
vicario como segundo factor de importancia (González, 1992).
En el contexto educativo, esta teoría orienta a
proponer actividades y diseñar ambientes que los estudiantes consideren dentro
de sus capacidades para poder propiciar el desarrollo de sus competencias.
Además, impulsar que los profesores se muestren como modelos a seguir, no solo
en aspectos éticos, sino en lo relacionado con los aprendizajes requeridos.
Actitudes hacia las TIC
Las actitudes se entienden como enunciados de
evaluación con dirección positiva o negativa acerca de determinados objetos
(Robbins y Judge, 2013). Una de las más conocidas teorías es la llamada de la
disonancia cognoscitiva de Festinger cuyo postulado principal expresa que
existe consistencia entre lo que un sujeto cree y su conducta. Cuando existen inconsistencias,
la persona tratará de racionalizarlas para volver a la coherencia (Festinger,
1975).
Esta teoría que explica las actitudes sirve de
puente entre la motivación (ya que establece que la disonancia empuja a la
acción al sujeto) y el tema de las decisiones humanas. Según Festinger (1975),
la disonancia es una consecuencia de cualquier decisión, casi de forma
inevitable porque los individuos al resolver la disonancia renuncian a las
otras opciones no elegidas.
La teoría de la disonancia cognitiva también
incluye variables moderadoras tales como: importancia de la actitud,
congruencia con el comportamiento, accesibilidad, presiones sociales y
experiencia directa de la actitud (Robbins y Judge, 2013). En general
significaría que los factores mencionados relativizan la relación de las
actitudes con el comportamiento y que resulta necesario conocerlos para poder
realizar mejores pronósticos de las conductas.
En las instituciones educativas de nivel
superior, actitudes relevantes son por ejemplo la actitud hacia las TIC, una de
las competencias genéricas promovidas por dicho enfoque. En esos contextos la
variable accesibilidad de la actitud puede visualizarse a través de la
expresión constante por parte de académicos de la importancia de su uso, esto
es, las TIC son un valor promovido por las comunidades académicas. Por tanto,
es esperable que los estudiantes manifiesten una actitud favorable hacia ellas
porque es una idea accesible y frecuentemente reiterada.
Concepto de Competencia
La concepción de
competencias propuesta integra las dimensiones conceptual, procedimental y
actitudinal del aprendizaje. El general se entiende por competencia la “…combinación
y desarrollo dinámico de conjuntos de conocimientos, capacidades, habilidades, destrezas
y atributos de carácter intelectual y procedimental que se constituyen en un
desempeño profesional producto de un proceso educativo” (Dirección General de
Educación Superior Tecnológica, 2009, p. 61).
Otra afirmación
relevante es que la competencia no deja de desarrollarse a lo largo de la vida.
Esto significa que el nivel de eficacia de la competencia aumenta, pero a
condición de que existan repetidas actuaciones de la persona en situaciones
complejas (Perrenoud, 2012). En este sentido, el foco central para su
desarrollo se encuentra en la metodología o escenarios de aprendizaje diseñados
por el profesor.
Clasificaciones de Competencias
Las competencias
clave fueron introducidas por organismos como la Organización para la
Cooperación y el Desarrollo Económico, en el Programa para la Evaluación
Internacional de Alumnos (PISA) y el proyecto Definición y Selección de
Competencias (DeSeCo), necesarias para una vida
exitosa y buen funcionamiento en sociedad de los individuos. En cambio, las
competencias profesionales deben servir para resolver problemas complejos con
conocimiento científico y habilidades técnicas aplicadas con las normas éticas
de la profesión. Estas se subdividen en genéricas, para todos los
profesionistas, y específicas, las correspondientes a una carrera en concreto.
Otra tipología
de competencias las agrupa en específicas y genéricas. Las específicas se
definen con base en un campo profesional concreto y están vinculadas al saber
hacer profesional que se muestra con el conocimiento científico y humanístico,
las prácticas profesionales, la utilización precisa del lenguaje, símbolos e
instrumentos, el desarrollo de tecnología y de
procesos, la selección y uso de máquinas y herramientas, dar solución a
problemas productivos y tecnológicos y la actuación profesional que incluye
trabajar en equipo, hábitos de trabajo, curiosidad y entusiasmo (Dirección
General de Educación Superior Tecnológica, 2009).
Las competencias
genéricas son las que los sujetos aplican en un amplio campo de situaciones
profesionales dado que aportan las herramientas intelectuales y procedimentales
que necesitan para aportar soluciones adecuadas a los distintos problemas que
se enfrenten. Una de ellas se refiere a las destrezas de computación (Dirección
General de Educación Superior Tecnológica, 2009).
Metodología
Según su enfoque, este estudio fue
cuantitativo, con diseño no experimental y alcance de correlación de las
variables involucradas, puesto que se recolectaron y analizaron datos
cuantitativos de éstas.
Sujetos
Para el estudio se eligió una muestra no
probabilística de conveniencia compuesta por estudiantes de distintos programas
educativos del Tecnológico Nacional de México, campus Instituto Tecnológico de
Culiacán; de la Universidad Autónoma de Occidente, de la Universidad Autónoma
de Sinaloa y de la Universidad Tecnológica de Culiacán. Los estudiantes estaban
inscritos en semestre intermedios hacia adelante en modalidades presenciales y
virtuales (apoyados en alguna plataforma educativa virtual).
La muestra estuvo conformada por 460 sujetos,
datos válidos procesados, como se muestra en la Tabla 1.
Tabla 1
Cantidad total de sujetos
|
|
Edad (años cumplidos) |
Sexo |
Carrera |
Institución educativa |
Semestre que cursas |
Promedio de calificación a la fecha |
|
|
N |
Válidos |
460 |
460 |
460 |
460 |
455 |
437 |
|
|
Perdidos |
0 |
0 |
0 |
0 |
5 |
23 |
Fuente: Elaboración propia con
la aplicación SPSS
Instrumentos
El instrumento consistió en un cuestionario
integrado por 42 afirmaciones, en virtud del ajuste por la validación de los
instrumentos originales. Los ítems fueron tipo escala Likert con cinco niveles
de respuesta: 14 de autoeficacia; 12 de la actitud
hacia las TIC; y 16 de competencias digitales.
En cuanto a las 14
afirmaciones de Autoeficacia, 9 correspondían a la Escala de Autoeficacia
General de Schwarzer & Jerusalem (como se citó en Clavijo et al.,
2020) y validada recientemente por Clavijo et al. (2020). Se complementó con 5
ítems de Autoeficacia Académica obtenidos del Manual del Cuestionario de
Estrategias de Motivación para el Aprendizaje (MSLQ) de Duncan et al. (1991). Por
tanto, operacionalmente se definió la Autoeficacia como la opinión acerca de la propia capacidad para
enfrentar problemas y situaciones generales y propias de la escuela que
respondieron los estudiantes en la encuesta.
La sección de Actitud hacia las TIC son
adaptaciones de 12 afirmaciones tomadas de la Escala de Actitudes hacia la Investigación
(Attitudes Toward Research’ scale) de Papanastasiou (2014) escribiendo
como objeto de actitud “TIC”, en lugar de “investigación” que era el objeto
original. Se definió Actitudes hacia
TIC como opiniones de los estudiantes acerca de las TIC recogidas con los ítems
de esta sección que expresan sus pensamientos, valoraciones y conductas hacia
ellas.
Las Competencias Digitales se midieron con 16 ítems
diseñados a partir la clasificación de competencias digitales de Marquès
(2012): búsqueda y selección de información a través de internet, procesador de
textos, utilización de hoja de cálculo, usos de bases de datos, entretenimiento
y aprendizaje con las TIC y tele gestiones. Competencias Digitales se refiere a las destrezas tecnológicas
relacionadas con el uso de maquinaria, destrezas de computación; así como de
búsqueda y manejo de información que consideran tener los estudiantes.
El análisis de confiabilidad del instrumento
mediante la prueba alfa de Cronbach obtuvo los siguientes valores: Actitudes
hacia las TIC, 960; Autoeficacia ,951; y Competencias Digitales ,938.
Procedimiento
El procedimiento para la realización de la
investigación fue el siguiente:
·
Diseño / integración de instrumentos de
recolección de datos.
·
Validación del instrumento integrado.
Aplicación piloto y análisis de la información.
·
Organización y recolección de los datos durante
los meses de marzo a agosto de 2022. Esto es, aplicación de los instrumentos a
los sujetos de investigación. Para facilitar la administración de instrumentos
se utilizó la aplicación digital Google Forms.
·
Procesamiento de los datos mediante el software
estadístico Statistical Package for Social Sciences, SPSS, usando
indicadores de estadística descriptiva. En el caso de las variables del
estudio, que son de tipo intervalo, se empleó el coeficiente de correlación de
Pearson.
Análisis de Resultados
La muestra seleccionada consistió en 460
estudiantes con las siguientes características demográficas: de 18 a 23 años
más del 90 %; y prácticamente la mitad de hombres que de mujeres (ver Tablas 2
y 3, respectivamente).
Tabla 2
Edad
Edad (años cumplidos)
|
|
Frecuencia |
Porcentaje |
Porcentaje válido |
Porcentaje acumulado |
|
|
Válidos |
Menos de 18 |
10 |
2.2 |
2.2 |
2.2 |
|
|
Entre 18 y 20 |
243 |
52.8 |
52.8 |
55.0 |
|
|
Entre 21 y 23 |
176 |
38.3 |
38.3 |
93.3 |
|
|
24 o más |
31 |
6.7 |
6.7 |
100.0 |
|
|
Total |
460 |
100.0 |
100.0 |
|
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
Tabla 3
Sexo
|
|
|||||
|
|
Frecuencia |
Porcentaje |
Porcentaje válido |
Porcentaje acumulado |
|
|
Válidos |
Hombre |
230 |
50.0 |
50.0 |
50.0 |
|
|
Mujer |
229 |
49.8 |
49.8 |
99.8 |
|
|
Pr |
1 |
.2 |
.2 |
100.0 |
|
|
Total |
460 |
100.0 |
100.0 |
|
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
Los sujetos eran estudiantes de diversas
carreras de nivel superior, prevaleciendo los de ingeniería con 233, 50 %, (Ingenierías
en Gestión Empresarial, Mecatrónica, Industrial, Sistemas Computacionales,
Mecánica, Bioquímica, Eléctrica, Civil, Energías Renovables y Naval); 144 de
carreras administrativas, 31 %, (Lic. Administración de Empresas, Lic.
Negocios, Lic. Comunicación, Lic. Comercio Internacional, Lic. Mercadotecnia);
62 de carreras de salud, 13 %, (Lic. Enfermería, Medicina y Medicina
Veterinaria y Zootecnia); y el resto de carreras como Contabilidad,
Criminalística, Derecho y Diseño.
Las instituciones de procedencia principales
fueron el Tecnológico Nacional de México campus Instituto Tecnológico de
Culiacán, ITC, y la Universidad Autónoma de Sinaloa, UAS, según se muestra en
la Tabla 4.
Tabla 4
Instituciones
educativas de procedencia
|
|
Frecuencia |
Porcentaje |
Porcentaje válido |
Porcentaje acumulado |
|
|
Válidos |
UAS |
161 |
35.0 |
35.0 |
35.0 |
|
|
UADO |
70 |
15.2 |
15.2 |
50.2 |
|
|
ITC |
215 |
46.7 |
46.7 |
97.0 |
|
|
Otra |
14 |
3.0 |
3.0 |
100.0 |
|
|
Total |
460 |
100.0 |
100.0 |
|
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
Acerca de los semestres que cursaban los
estudiantes, 292, 65 %, se encontraban del 5º en adelante. El resto estaba distribuido
en los primeros cuatro semestres. Las calificaciones en promedio que declararon
tener los estudiantes fueron en su mayoría 80 en adelante, 418, 91 %.
Análisis Descriptivos por Variable
Los análisis de estadística descriptiva se
encuentran en la Tabla 5. El promedio o media aritmética más alto lo tienen las
Competencias Digitales, 4.0148, y el más bajo, la Autoeficacia Académica,
3.6626. La variable Autoeficacia obtuvo 3.9106 y las Actitudes hacia las TIC,
3.9987. Las desviaciones de las cuatro variables se encuentran por debajo de la
unidad, la más baja de las cuales corresponde a Autoeficacia, 0.77856 y la más
alta, a las Competencias Digitales, 0.83767.
Tabla 5
Promedios
y desviaciones por variable
Estadísticos descriptivos
|
N |
Mínimo |
Máximo |
Media |
Desviación |
|
|
Autoeficacia_Prom |
460 |
1.00 |
5.00 |
3.9106 |
.77856 |
|
AutoeficaciaAcad_Prom |
460 |
1.00 |
5.00 |
3.6626 |
.79030 |
|
ATIC_Prom |
460 |
1.00 |
5.00 |
3.9987 |
.83718 |
|
CD_Prom |
460 |
1.00 |
5.00 |
4.0148 |
.83767 |
|
N válido (por lista) |
460 |
|
|
|
|
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
Los valores de los diferentes estadísticos de
tendencia central y de dispersión de los ítems de Autoeficacia se encuentran en
la Tabla 6. Los puntajes más altos, 4.11, fueron de los ítems AE1 y AE6, que
tienen mucha similitud. El más bajo, 3.73, es del ítem AE4 que se refiere a la
confianza en lidiar con aspectos inesperados. Todas las desviaciones se
encuentran por debajo de la unidad.
Tabla 6
Valores
de tendencia central y de dispersión. Autoeficacia
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
[AE1. Puedo resolver problemas difíciles si me
esfuerzo lo suficiente.] |
[AE2. Si alguien o algo impide que pueda cumplir
mis planes, puedo encontrar los medios y las maneras de conseguir lo que
quiero.] |
[AE3. Es fácil para mí apegarme a mis objetivos y
lograr mis metas.] |
[AE4. Tengo confianza en que puedo lidiar
eficientemente con eventos inesperados.] |
[AE5. Gracias a mis recursos y capacidades personales sé cómo manejar
situaciones imprevistas.] |
[AE6. Puedo resolver la mayoría de los problemas
si les invierto el esfuerzo necesario.] |
[AE7. Puedo mantener la calma al enfrentar
dificultades porque confío en mis habilidades de resiliencia (adaptación al
cambio).] |
[AE8. Al confrontar me con problemas generalmente
encuentro distintas soluciones.] |
[AE9. Si estoy en un problema generalmente puedo
pensar en una solución.] |
|||||
|
N |
Válido |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
||||
|
Perdidos |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|||||
|
Media |
4.11 |
3.94 |
3.90 |
3.73 |
3.80 |
4.11 |
3.79 |
3.85 |
3.96 |
|||||
|
Mediana |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
|||||
|
Moda |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
|||||
|
Desviación |
.923 |
.909 |
.948 |
.993 |
.916 |
.915 |
.984 |
.943 |
.925 |
|||||
|
Mínimo |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|||||
|
Máximo |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
||||||
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
En la variable Autoeficacia Académica, la media
más alta fue 3.91, del ítem AEA2 relacionado con la comprensión de conceptos
básicos de las materias. El puntaje más bajo corresponde al ítem AEA1 cuyo
contenido se refiere a la comprensión de lecturas difíciles relacionadas con
las mismas, 3.33. Las desviaciones de cada ítem se encuentran por debajo de la
unidad. Ver Tabla 7.
Tabla 7
Valores de tendencia central y de dispersión.
Autoeficacia Académica
|
[AEA1. Puedo entender hasta el material de lectura
más difícil de las materias que estoy tomando este semestre.] |
[AEA2. Comprendo los conceptos básicos que se enseñan en las materias
que llevo este semestre.] |
[AEA3. Puedo entender
el material más complejo presentado por los
maestros de este periodo escolar.] |
[AEA4.
Puedo hacer un excelente trabajo en las tareas
y exámenes en este semestre.] |
[AEA5. Domino las
habilidades que se enseñan en
este semestre.] |
||
|
|
Válido |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
Perdidos |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
Media |
3.33 |
3.91 |
3.55 |
3.81 |
3.71 |
|
|
Mediana |
3.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
|
|
Moda |
3 |
4 |
4 |
4 |
4 |
|
|
Desviación |
.997 |
.903 |
.940 |
.938 |
.862 |
|
|
Mínimo |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
Máximo |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
|
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
La
Actitud hacia las TIC se midió con los ítems que se encuentran en la Tabla 8. Las
medias fluctuaron desde 4.17, ATIC1, que se refiere a la aceptación de que las
TIC deben ser enseñadas a todos los estudiantes. El ítem ATIC5, me encantan las
TIC, obtuvo 3.59, la menor media. En esta variable, 6 de los ítems tuvieron
medias en la categoría 4 y los restantes en la categoría 3. La desviación más
alta fue 1.048, ATIC1; y la más baja 0.947, ATIC10. De forma característica,
los ítems de esta variable fueron los que obtuvieron mayor dispersión, 6 ítems
superaron la unidad, en comparación con los de las otras variables que
obtuvieron valores inferiores a ella.
Tabla 8
Valores de tendencia central y de dispersión.
Actitud hacia las TIC
|
|
N |
Máximo |
Media |
Desviación |
|
[ATIC1. El uso de TIC debe
ser enseñado a todos los estudiantes.] |
460 |
5 |
4.17 |
1.035 |
|
[ATIC2. Disfruto del
uso de TIC.] |
460 |
5 |
3.95 |
1.002 |
|
[ATIC3. Me gusta usar
TIC.] |
455 |
5 |
3.96 |
.999 |
|
[ATIC4. Las TIC son
útiles para mi carrera.] |
457 |
5 |
4.15 |
1.034 |
|
[ATIC5. Me encantan las TIC.] |
457 |
5 |
3.59 |
1.048 |
|
[ATIC6. Me interesa n
las TIC.] |
458 |
5 |
3.85 |
.980 |
|
[ATIC7. Las TIC están
relacionadas con mi campo de estudio.] |
458 |
5 |
3.90 |
1.028 |
|
[ATIC8. En mi escuela
cuento con infraestructura y equipamiento para el uso de TIC.] |
457 |
5 |
3.65 |
1.309 |
|
[ATIC9. Las TIC son valiosas.] |
456 |
5 |
4.09 |
.975 |
|
[ATIC10. Las habilidades
que he adquirido en el uso de TIC me serán útiles en el futuro.] |
457 |
5 |
4.10 |
.947 |
|
[ATIC11. Las TIC son
útiles para todo profesionista.] |
458 |
5 |
4.13 |
.986 |
|
[ATIC12. La capacitación
en TIC debe ser indispensable en mi formación profesional.] |
458 |
5 |
4.09 |
.992 |
|
N Válido por
lista |
435 |
|
|
|
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
Los resultados de las mediciones de Competencias
Digitales de los estudiantes se encuentran en la Tabla 9. Estas competencias se
encuentran divididas en búsquedas, uso de procesadores de texto, hojas de
cálculo, consulta de bases de datos y tele gestiones. La mayor media la obtuvo
procesadores de texto, 4.1783, y la menor, bases de datos, 3.6297. Las
desviaciones superaron la unidad en tres de los tipos de competencias: la más
alta fue 1.03691 de las hojas de cálculo, y donde hubo menor dispersión fue en
el procesador de textos, 0.87435.
Tabla 9
Valores
de tendencia central y de dispersión. Competencias Digitales
|
N |
Mínimo |
Máximo |
Media |
Desviación |
|
|
CD_Búsqueda |
460 |
1.00 |
5.00 |
4.1580 |
.92658 |
|
CD_PT |
460 |
1.00 |
5.00 |
4.1783 |
.87435 |
|
CD_HE |
460 |
1.00 |
5.00 |
3.9098 |
1.03691 |
|
CD_BD |
460 |
1.00 |
5.00 |
3.6297 |
1.02254 |
|
CD_T |
460 |
1.00 |
5.00 |
3.8196 |
1.03430 |
|
N válido (por
lista) |
460 |
|
|
|
|
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
Las medias por ítems de la variable
Competencias Digitales Específicas se concentran en la Tabla 10. El ítem CD7PT,
insertar imágenes en textos, obtuvo la mayor media, 4.29; mientras que CD13BD,
introducir datos en base de datos fue la menor, 3.58, en congruencia con las
medias obtenidas en la competencia específica. Esto es, el ítem con mayor media
corresponde a la competencia específica con mayor media, procesador de textos;
y el ítem menor, a la competencia específica con menor media, base de datos.
Las desviaciones sobrepasaron la unidad en CD1Búsqueda, CD9 y CD10Hoja de
cálculo, CD11, CD12, CD13 y CD14Base de datos, y CD15 y CD16Telegestiones; la
más alta 1.148 en el ítem CD13.
Tabla
10
Valores
de tendencia central y de dispersión. Competencias Digitales Específicas
|
|
|
[CD1. Hago un uso básico de navegadores: para navegar por
Internet, almacenar, recuperar e imprimir información.] |
[CD2.Utilizo los "buscadores" para localizar información
específica en Internet.] |
[CD3. Tengo claro el objetivo de búsqueda y navego en
itinerarios relevantes para el trabajo que deseo realizar (no navego sin rumbo).] |
[CD4_PT. Utilizo las
funciones básicas de un procesador de textos (redactar documentos,
almacenarlos e imprimirlos).] |
[CD5_PT. Sé cómo estructurar internamente los documentos:
copiar, cortar y enlazar.] |
[CD6_PT. Sé cómo dar formato a un texto (tipos de letra,
márgenes, sangría, etc.)] |
[CD7_PT. Puedo insertar imágenes y otros elementos gráficos en
un archivo de texto.] |
[CD8_PT. Conozco el uso del teclado.] |
[CD9_HE. Conozco la terminología básica sobre hojas de cálculo:
filas, columnas, celdas, datos y fórmulas.] |
[CD10_HE. Puedo utilizar las funciones básicas de una hoja de cálculo
(hacer cálculos sencillos, ajustar el formato, almacenar e imprimir).] |
[CD11_BD. Sé qué es y para qué sirve una base de datos.] |
[CD12_BD. Consulto bases de datos.] |
[CD13_BD. Introduzco nuevos datos a una base
de datos a través de un formulario.] |
[CD14_E. Conozco múltiples fuentes de
capacitación e información que proporciona Internet (bibliotecas, cursos,
materiales formativos, prensa.] |
[CD15_T. Conozco las precauciones que se
tienen que seguir al hacer gestiones monetarias, dar o recibir información
confidencial a través de Internet.] |
[CD16_T. Conozco la existencia de sistemas de
protección para las gestiones vía Internet (firmas electrónicas, privacidad, encriptación,
lugares seguros…)] |
|
N |
Válido |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
480 |
|
Perdidos |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
Media |
4.2 |
4.24 |
4.03 |
4.11 |
4.2 |
4.19 |
4.29 |
4.11 |
3.94 |
3.88 |
3.81 |
3.58 |
3.51 |
3.77 |
3.81 |
3.83 |
|
|
Mediana |
4.00 |
5.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
5.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
4.00 |
|
|
Moda |
5 |
5 |
4 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
|
|
Desviación |
1.011 |
0.985 |
0.983 |
0.985 |
0.973 |
0.952 |
0.932 |
0.974 |
1.076 |
1.084 |
1.066 |
1.126 |
1.148 |
1.059 |
1.086 |
1.079 |
|
|
Mínimo |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
Máximo |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
|
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
Análisis de Correlaciones
Los análisis de correlación permiten conocer la
magnitud y dirección de la relación entre dos variables. A continuación, se
encuentran los índices calculados por la técnica de Pearson que fue elegida en
virtud de que se realizaron las mediciones de las variables en un nivel intervalo,
y un nivel de significancia 0.01 que se utiliza comúnmente en estudios
sociales. En la Tabla 11 se observa que la correlación entre Actitud hacia las
TIC y Competencias Digitales es de 0.999 lo cual se considera una “correlación
positiva muy fuerte”, (Hernández Sampieri et al., 2017, p. 305); y entre
Autoeficacia y Autoeficacia Académica, 0.771, “correlación positiva
considerable”. Las correlaciones entre Autoeficacia y Actitudes hacia las TIC,
0.705 y Autoeficacia y Competencias Digitales, 0.704, se acercan a la
“correlación positiva considerable” que los autores citados consideran con el
valor 0.75. Las demás correlaciones se encuentran cercanas a la “correlación
positiva media”.
Tabla
11
Correlaciones
de las variables Autoeficacia, Autoeficacia Académica, Actitudes hacia las TIC
y Competencias Digitales
|
|
Autoeficacia_Pr om |
AutoeficaciaAca d_Prom |
ATIC_Prom |
CD_Prom |
|
|
Autoeficacia_Prom |
Correlación de Pearson |
1 |
.771** |
.705** |
.704** |
|
|
Sig. (bilateral) |
|
.000 |
.000 |
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
AutoeficaciaAcad_Prom |
Correlación de Pearson |
.771** |
1 |
.611** |
.606** |
|
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
|
.000 |
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
ATIC_Prom |
Correlación de Pearson |
.705** |
.611** |
1 |
.999** |
|
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
.000 |
|
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
CD_Prom |
Correlación de Pearson |
.704** |
.606** |
.999** |
1 |
|
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
.000 |
.000 |
|
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
Respecto a las correlaciones entre las calificaciones
promedio de Competencias Digitales y las Competencias Digitales Específicas, en
la Tabla 12 se observa que el valor mínimo es 0.777, competencia digital
promedio y bases de datos; hasta el máximo, 0.950, competencia digital promedio
y procesador de textos. Todos los índices calculados se ubican como
“correlación positiva considerable” o “correlación positiva muy fuerte” – la
que se encuentra arriba del valor 0.90.
De los índices de correlación entre las propias
Competencias Digitales Específicas sobresale el índice más alto, 0.860, entre búsquedas
y procesadores de textos; y el más bajo, 0.547, de búsquedas y bases de datos.
En categorías, corresponden a “correlación positiva considerable” y “correlación
positiva media”.
En síntesis, todos los índices de correlación
obtenidos se pueden considerar útiles ya que se encuentran arriba de 0.30 (Hernández
Sampieri et al., 2017).
Tabla
12
Correlaciones
de las variables Competencias Digitales Específicas
|
|
||||||||||
|
|
Autoeficacia_Prom |
AutoeficaciaAcad_Prom |
ATIC_Prom |
CD_Prom |
CD_Búsqueda |
CD_PT |
CD_HE |
CD_BD |
CD_T |
|
|
Autoeficacia_Prom |
Correlación de Pearson |
1 |
.771** |
.705** |
.704** |
.635** |
.675** |
.592** |
.553** |
.552** |
|
Sig. (bilateral) |
|
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
|
AutoeficaciaAcad_Prom |
Correlación de Pearson |
.771** |
1 |
.611** |
.606** |
.513** |
.563** |
.505** |
.538** |
.513** |
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
|
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
|
ATIC_Prom |
Correlación de Pearson |
.705** |
.611** |
1 |
.999** |
.876** |
.943** |
.857** |
.787** |
.839** |
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
.000 |
|
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
|
CD_Prom |
Correlación de Pearson |
.704** |
.606** |
.999** |
1 |
.882** |
.950** |
.860** |
.777** |
.831** |
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
.000 |
.000 |
|
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
|
CD_Búsqueda |
Correlación de Pearson |
.635** |
.513** |
.876** |
.882** |
1 |
.860** |
.644** |
.547** |
.639** |
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
|
CD_PT |
Correlación de Pearson |
.675** |
.563** |
.943** |
.950** |
.860** |
1 |
.770** |
.619** |
.708** |
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
.000 |
.000 |
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
|
CD_HE |
Correlación de Pearson |
.592** |
.505** |
.857** |
.860** |
.644** |
.770** |
1 |
.701** |
.683** |
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
.000 |
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
|
CD_BD |
Correlación de Pearson |
.553** |
.538** |
.787** |
.777** |
.547** |
.619** |
.701** |
1 |
.686** |
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
.000 |
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
|
CD_T |
Correlación de Pearson |
.552** |
.513** |
.839** |
.831** |
.639** |
.708** |
.683** |
.686** |
1 |
|
Sig. (bilateral) |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
.000 |
|
|
|
N |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
460 |
|
|
**. La
correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). |
||||||||||
Fuente: Elaboración propia con la aplicación SPSS
Aspectos Generales de la Plataforma Moodle
La plataforma Moodle es, según Sánchez
(2009, como se citó en Rey Somoza, 2021) la plataforma virtual más usada junto
con la plataforma Dokeos. Además, en las disposiciones oficiales del
modelo educativo a distancia del Tecnológico Nacional de México es la sugerida
para dar soporte a su oferta educativa. En este contexto, se exponen algunas
ideas generales de ella.
Los aspectos clave de las plataformas
educativas, desde la perspectiva del docente y de estudiantes universitarios,
son la usabilidad, la capacidad comunicativa de la interfaz, el potencial de
comunicación entre usuarios y la horizontalidad de roles (Rey Somoza, 2021). La
autora, quien desarrolló un estudio longitudinal de 10 años, puntualiza que los
jóvenes prefieren las redes en los procesos educativos – como por ejemplo Face
cuando se compara con Moodle – por la real comunicación o interacción
que, según ellos, sucede.
Experiencia de Moodle
en la institución
Por iniciativa de un maestro del área de
sistemas del Instituto Tecnológico de Culiacán, en el año 2001 se empezaron a
buscar opciones de Learning Management System (LMS) o entornos virtuales
de aprendizaje, pues el Programa Institucional de Innovación y Desarrollo, del
Instituto Tecnológico de Culiacán contemplaba, como una de sus metas, el
impartir clases a distancia y en línea. Por entonces, el Centro Nacional de Investigación
y Desarrollo Tecnológico ya lo hacía en las maestrías en Tecnología Educativa y
la de Enseñanza de las Ciencias. Se probaron varias alternativas y se
implementaron en piloto Microsoft Class Server y ATutor. Al año
siguiente se probó también Moodle en sus primeras versiones.
En la institución no se prestó mayor atención a
esa meta así que la plataforma de Class Server solo lo usaron algunos
maestros interesados en innovar o en hacer menos tediosa la actividad del
control de tareas, exámenes y calificaciones.
Aproximadamente en 2008 se implementó Moodle
como alternativa a Class Server pues esta última aplicación era de paga.
Nuevamente solo lo utilizaron un grupo reducido de maestros, aunque poco a poco
se fueron interesando otros de diferentes carreras. Esta plataforma estaba
hospedada fuera del plantel con un proveedor gratuito, que desplegaba
publicidad para compensar los gastos que le generaba.
En el 2011 se le dio uso a un servidor
desechado del Centro de Cómputo para montar Moodle con equipo e
infraestructura propias. Un año después se agregó Google Analytics para
dar seguimiento al uso y desempeño de la plataforma. La Figura 1 muestra la
evolución de uso en el transcurso del tiempo. Se observa fácilmente un patrón
cíclico durante los años hasta llegar a 2020, momento cuando hubo un aumento
inusitado que, aunque no se sostuvo posteriormente, no volvió a bajar a los
niveles anteriores. Los picos en la gráfica desde 2020 corresponden a la
irrupción de la pandemia por COVID19 y el confinamiento en casa que impulsó a
los profesores y estudiantes a un mayor uso de la plataforma.
Figura
1
Uso de
Moodle a través de los años
Fuente: Elaboración propia con la aplicación Google
Analytics
A la fecha se encuentran 2210 cursos, entre
activos e inactivos, Tabla 25. Algunos maestros crean un curso por cada grupo
de la misma materia, otros usan el mismo para todos sus grupos de la misma
materia y algunos pocos, se coordinan con otro profesor para usar el mismo
curso con sus grupos. En cuanto a los usuarios, a través del tiempo, la
plataforma totaliza: 32946.
La cantidad de profesores por departamento que
tienen cursos en la plataforma:
·
Depto. Bioquímica: 16
·
Depto. Ciencias Básicas: 48
·
Depto. Ciencias Económico-Administrativas: 80
·
Depto. Ingeniería Industrial: 64
·
Depto. Metal-Mecánica: 42
·
Depto. Ingeniería Eléctrica y Electrónica: 50
·
Depto. Sistemas y Computación: 64
·
Extensión Navolato: 11
Además, existen cursos de los programas de
Maestrías en Ciencias Computacionales e Ingeniería Industrial; de Formación Docente,
Vinculación, Tutorías, Desarrollo Académico, Depto. de Actividades
Extraescolares, Créditos Complementarios y Miscelánea, Figura 2.
Figura
2
Resumen
del aula digital
Fuente: Elaboración propia en la plataforma Moodle
Respecto a la versión usada, actualmente se
tiene la 3.11, pero se encuentran trabajando para cambiar a la 4. Finalmente,
acerca de la operación dentro de la institución, existe un administrador que
tiene varias funciones entre las que se encuentran: dar mantenimiento y
actualización de la infraestructura de la plataforma; mantenimiento y
actualización de ésta; soporte a los usuarios; y capacitación a ellos.
Conclusiones
En
este artículo se presentaron los resultados de las mediciones de Autoeficacia Percibida,
Actitudes hacia las TIC y desarrollo de Competencias Digitales de estudiantes
de nivel superior en congruencia con los objetivos establecidos, y que
sirvieran de base para exponer las relaciones entre ellas. Los datos fueron
obtenidos por medio de instrumentos publicados en diversas fuentes, por lo que
debieron validarse usando las técnicas adecuadas para el caso concluyéndose que
podían aplicarse con confianza.
Los
promedios obtenidos por variable muestran valores cercanos que sobrepasan el
punto intermedio y baja dispersión. En los análisis de correlación se observan
correlaciones positivas en todas las relaciones, algunas de las cuales fueron
muy fuertes y las que resultaron con menores valores, califican como
correlaciones medias. En síntesis, existe una importante relación entre los
factores estudiados en congruencia con las teorías que afirman dichas relaciones.
Las correlaciones entre las propias Competencias Digitales también permiten
algunos comentarios, por ejemplo, el mayor índice se obtuvo entre competencia digital
y procesador de textos esta última una de las más usadas por los estudiantes.
En cambio, entre búsquedas y bases de datos se obtuvo el menor índice lo cual
concuerda con las dificultades que tienen los jóvenes en ellas.
Respecto
a la plataforma Moodle, se ha incrementado su uso en el plantel tanto en
cantidad como en la variedad de opciones aplicadas por profesores y
estudiantes. Sin embargo, se requieren mayores análisis para evaluarla.
Referencias
Bandura, A.
(1999). Auto-Eficacia: cómo afrontamos los cambios de la sociedad actual.
Editorial Desclée de Brouwer.
Clavijo,
M., Yévenes, F., Gallardo, I., Contreras, A. M. y Santos, C. (2020). Escala de
autoeficacia general: reevaluación de su evidencia de confiabilidad y validez
en Chile. Rev Med Chile, 148, 1452-1460.
Comisión
Europea. (2010). A Digital Agenda for Europe. Brussels, 26.8.2010. Available at:
http://ec.europa.eu/information_society/digital-agenda/ index_en.html
Craig,
G. J. y Baucum, D. (2009). Desarrollo psicológico. Pearson.
Dirección General de Educación Superior Tecnológica. (2009). El proceso de diseño e innovación curricular
para la formación y desarrollo de competencias profesionales en el SNEST. Documento normativo. Editorial DGEST.
Duncan, T., Pintrich, P.,
Smith, D. y Mckeachie, W. (2015). Motivated
Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) Manual. doi:
10.13140/RG.2.1.2547.6968
Festinger,
L. (1975). Teoría de la disonancia cognoscitiva. Editor digital:
Titivillus ePub base r1.2
García-Valcárcel,
A. y Tejedor Tejedor, F. J. (2017). Percepción de los estudiantes sobre el
valor de las TIC en sus estrategias de aprendizaje y su relación con el
rendimiento. Educación XX1. 20(2), 137-159, doi: 10.5944/educXX1.13447
González
Pescador, M. (1992). 15 años de la Teoría de autoeficacia de A. Bandura
(1997-1991) revisión teórica-metodológica y aproximación al estudio
bibliométrico y clínico [Tesis, Universidad Pontificia de Salamanca
España].
Granados, L
H., Gallego, F.A., Rojas, S. C., y Sánchez, O. J. (2021). Creencias de
autoeficacia y dominio y su influencia en la mediación TIC: Un estudio empírico
en aulas de ingeniería. Revista Tesis Psicológica, 16(1) 1-17.
https://doi.org/10.37511/tesis.v16n1a8
Gutiérrez,
I. (2016). Competencias del profesorado universitario en relación al uso de
tecnologías de la información y comunicación: análisis de la situación en
España y propuesta de un modelo de formación [Doctoral Thesis. University
Rovira I Virgili].
Hernández-Sampieri,
R., Fernández-Collado, C. y Baptista Lucio, P. (2017). Metodología de la
Investigación. McGraw Hill.
Hines,
M. G., y Lynch, R. (2019). The
Relationship of Grade 7 Students’ General Ict Use and
Attitudes Towards Ict Use for School Related
Activities With Ict
Self-Efficacy In Eleven English Program Schools Of Thailand. Scholar: Human
Sciences. 11(2), 366.
Jan, S. (2018). Investigating the relationship between
students´digital literacy and their attitude towards
using ICS. International Journal of Education of Educational Technology,
5(2), 26-34.
https:/0-searchproquest-com.biblioteca-ils.tec.mx/scholarly-journals/investigating-relationship-betweenstudents/docview/2461146755/se-2_accountid=11643
Kozar,
O., Lum, J. F., y Benson, P. (2015). Self-efficacy
and vicarious learning in doctoral studies at a distance. Distance
Education, 36(3), 448–454. https://doi.org/10.1080/01587919.2015.1081739
Kuanysheva, R. S., Asainova, A. Z., Ragulina, M. I. y
Lapchik, M. P. (2019). Developing
Ict Competences in Bachelors of
Engineering and Technology in a Multilingual Environment. International
Journal of Education and Practice. Vol. 7, No. 3, pp. 123-135. doi: 10.18488/journal.61.2019.73.123.135
Ladewig Bernáldez, G. I., Pérez Vázquez,
S. I., González Delgado, A. y Flores Pacheco, N. A. (2022). Educación
Médica. 23, 100729 https://doi.org/10.1016/j.edumed.2022.100729
Marquès,
P. (2012). La alfabetización digital. Roles de los estudiantes hoy. http://peremarques.net/competen.htm
Papanastasiou, E. C. (2014). Factor structure of the ‘Attitudes
Toward Research’ scale. Statistics Education Research Journal,
16-26.
Pegalajar
Palomino, M.C. (2021). Implicaciones de la gamificación en Educación Superior:
una revisión sistemática sobre la percepción del estudiante. Revista de
Investigación Educativa, 39(1), 169-188.
http://dx.doi.org/10.6018/rie.419481
Perrenoud,
P. F. (2012). Cuando la escuela pretende preparar para la vida: ¿desarrollar
competencias o enseñar otros saberes? Conferencia. Escri/viendo. Revista Pedagógica. No. 20, año 9.
Rey Somoza, N. (2021). Revisión de perspectivas del docente y el estudiante
universitario frente a Moodle (2009-2019). Perfiles Educativos. vol. XLIII, núm. 172 pp. 160-178.
doi: https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2021.172.59665
Rhema, A., y
Miliszewska, I. (2014). Analysis of student attitudes
towards e-learning: The case of engineering students in Libya. Issues in
Informing Science and Information Technology, 11, 169-190.
http://iisit.org/Vol11/IISITv11p169-190Rhema0471.pdf
Robbins, S. y Judge, T. (2013). Comportamiento organizacional. Pearson.
Salaiza, F.,
Vega, L. A., Verdugo, H. (2013). Diferencia en el uso de las tecnologías de
información y comunicación entre docentes y alumnos de nivel superior ¿Una
brecha digital? Revista de Investigación Educativa de la Escuela de
Graduados en Educación. Año 4. Número 7. pp. 48-54. Abril-septiembre 2013.
http://rieege.tecvirtual.mx/index.php/rieege/article/view/84
Spante, M.,
Hashemi, S. S., Lundin, M., y Algers, A. (2018). Digital competence and digital literacy in higher education research:
Systematic review of concept use. Cogent Education, 5(1) doi: http://0-dx.doi.org.bibliotecails.tec.mx/10.1080/2331186X.2018.1519143
Tomás, J. M., Gutiérrez, M. y
Alberola, S. (2023). Social
support, self-efficacy and academic satisfaction of
university students during the COVID-19 lockdown. Estudios
sobre Educación. 44, 59-80.
https://doi.org/10.15581/004.44.003
Torralba, F. (2002). Apuntes
de la conferencia del Dr. Francesc Torralba a la URL, Dilemes ètics de les TIC
a la societat global, Facultat Blanquerna. https://www.blanquerna.edu/es/torralba-rosello-francesc
Umar, I. N. y
Jalil, N. A. (2012). ICT skills, practices and barriers of its use
among secondary school students. Procedia - Social
and Behavioral Sciences, 46, 5672-5676.
[1] Doctora en Ciencias de la Educación; profesora de tiempo completo del Depto. de Ciencias Económico-Administrativas y Coordinadora del Programa Institucional de Tutoría del Tecnológico Nacional de México, Campus Instituto Tecnológico de Culiacán; líneas de investigación: Aprendizaje y Docencia; Gestión y desarrollo de PYMES; correo electrónico ivette.jh@culiacan.tecnm.mx y ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-6701-8131
[2] Doctora en Administración; profesora de tiempo completo, Jefa de Proyectos de Investigación del Depto. de Ciencias Económico-Administrativas y secretaria del Consejo de Posgrado de la Maestría en Ingeniería Industrial del Tecnológico Nacional de México, Campus Instituto Tecnológico de Culiacán; líneas de investigación: Aprendizaje y Docencia; Gestión y desarrollo de PYMES; correo electrónico flor.sl@culiacan.tecnm.mx y ORCID ID https://orcid.org/0000-0003-3864-0575
[3]
Licenciado en
Informática; profesor de tiempo completo del Depto. de Sistemas y Computación,
Administrador de la Plataforma Moodle en el Tecnológico Nacional de México, Campus
Instituto Tecnológico de Culiacán; línea de investigación: Aprendizaje y
Docencia; correo electrónico pedro.vc@culiacan.tecnm.mx y ORCID ID https://orcid.org/0009-0004-1466-3507