Abstract

This study presents empirical results that associate cognitive aspects of technology (acceptance of technology) with the success of teachers in online educational modalities. The analysis was developed with 92 professors from 8 Mexican universities. The context of the study is the transfer of all face-to-face university programs to 100% online modalities due to the processes of suspension of face-to-face classes and subsequent confinement given the health contingency due to the SARS-Cov2 virus and the disease related to COVID-19. The results reveal the importance of institutional support and training for teachers as a cornerstone of educational processes.

Keywords

Online education, acceptance of technology, higher education, teachers, SARS-Cov2.

Introducción.

Las actividades de la educación superior fueron suspendidas desde marzo de 2020 tanto en México como en todo el mundo. Al igual que en otros niveles educativos la suspensión de actividades obligatoria fue a causa del virus SARS-Cov2 originado en China en diciembre de 2019.

Ante este escenario inédito las Instituciones Educación Superior (IES) de todo el mundo echaron mano de viejos y nuevos modelos de educación a distancia. Haciendo uso de las de una diversidad de aplicaciones las IES se aventuraron a convertir todos los cursos antes presenciales en cursos en línea. En este sentido se configuraron una diversidad de prácticas docentes en la mayoría de los casos poco sistematizadas.

Para el final del primer semestre del 2020, las IES se pronunciaron en torno a que dadas las circunstancias negativas de salud pública debido al SARS-Cov2 se continuaría con un modelo basado en la modalidad educativa a distancia.

Ante ese escenario se desarrolló un estudio con las experiencias de 92 profesores de 20 universidades mexicanas.

El análisis se fundó en la asociación de los aspectos cognitivos que determinan la aceptación, uso y éxito de los profesores en modalidades educativas en línea.

Estos aspectos cognitivos se basan en los postulados del campo de conocimiento denominado Aceptación de la Tecnología (Venkantesh & Davis, 2000) y su relación con la modalidad educativa en línea.

La aceptación de la tecnología y la modalidad educativa en línea

Los factores que llevan a un ser humano a aceptar-usar o rechazar determinada tecnología son agrupados en un campo de conocimiento llamado Aceptación de la Tecnología (Fishbein & Ajzen, 1975; Davis, 1989; Thompson, Higgins & Howell, 1991; Moore & Benbasat, 1991; Venkatesh & Davis, 2000;).

Tras décadas de estudio al respecto, en 2003 Venkatesh et al desarrollaron la Teoría Unificada de la Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT) donde integraron este gran cuerpo de conocimiento que gira en torno al uso de tecnología y cómo éste se vincula con aspectos subjetivos tales como las creencias, actitudes y percepciones de un individuo que se traducen en la intención de realizar cierta conducta y esta intención a su vez produce la emisión de la conducta misma.

La UTAUT formula un modelo compuesto por cuatro factores: 1) expectativa del funcionamiento: el grado en que una persona cree que el uso del sistema le ayudará a obtener ganancias en su desempeño; 2) expectativa del esfuerzo: el grado de facilidad asociado al uso del sistema.; 3) influencia social: el grado en que una persona percibe que otras personas importantes para él creen que debe usar el sistema. Este factor se encuentra moderado por el género, la edad, la experiencia y la voluntad de uso; 4) condiciones de facilidad: el grado en que una persona percibe que la estructura organizacional y la infraestructura técnica pueden dar soporte al uso del sistema (Venkatesh et al. 2003).

El uso de la tecnología en el contexto de las modalidades educativas en línea es un factor preponderante ya que a través de esta se media el Proceso de Enseñanza-Aprendizaje (PEA), esto puede suceder mediante diferentes aplicaciones y dispositivos que cada año son más sofisticados, desde los Learning Managment Systems2 hasta plataformas de streming3 de audio y video. La tecnología es el vínculo principal entre los distintos actores del PEA y sus distintas interrelaciones ya sea docente-alumno, alumno-alumno, alumno-objeto de conocimiento, y docente-objeto de conocimiento, etc. (Michel, Torres & Quevedo, 2012).

Las condiciones de facilidad de uso de tecnologías usadas en la educación en línea parte de identificar la percepción de los usuarios (en este caso docentes) sobre la infraestructura organizacional y técnica para dar soporte a la modalidad en línea, para esto García et al (2014)

identificaron tres categorías sobre la influencia que colegas tendrían sobre el uso de dicha tecnología. A saber, las tres categorías son: a) lo que piensan los responsables de la gestión académica (directores, coordinadores, etc.), b) lo que piensan sus colegas directos (otros profesores y c) la respuesta de los alumnos.

Método e instrumentos

A partir de las categorías desarrolladas por García et al (2014) expuestas en el apartado anterior y basadas en la condición de facilidad del modelo UTAUT (Venkatesh et al. 2003) se desarrolló un instrumento que recogió tantos aspectos técnicos como psicosociales para determinar la aceptación, uso y posterior éxito de la modalidad en línea en el contexto de la pandemia.

El análisis que se desarrollo fue: estadística descriptiva conformada por medidas de tendencia central, desviación estándar, así como medidas explicativas y de validez como covarianza, y correlación de Pearson, estas últimas con el objetivo de establecer relación lineal entre las variables surgidas del indicador de condición de facilidad del modelo UTAUT (Venkatesh et al. 2003).

Se estableció como variable dependiente la respuesta positiva de los alumnos a la modalidad en línea representada en porcentaje de participación y como variable independiente el grado de percepción de apoyo institucional que mostraron los docentes traducido en horas de capacitación y formación en el uso de las herramientas y las metodologías de la modalidad en línea, estableciendo así la siguiente hipótesis:

HT: Se establece el grado de éxito de la modalidad educativa en línea en la medida de que a más horas de formación y capacitación de los docentes por parte de la institución se incrementa el porcentaje de participación de los estudiantes.

Análisis de Datos

Descripción de la muestra.

La configuración sociodemográfica del estudio se presenta en la tabla 1 donde se establece una proporción equilibrada entre mujeres (52%) y hombres (48%), con un rango de edad de 37-74 años y una media de 46 años en las mujeres, y en el caso de los hombres un rango de 30-66 años y una media de 45 años. Los docentes encuestados provenían en mayor frecuencia de universidades públicas (66%) mientras que los de instituciones privadas fueron el 31%. En cuanto al grado de estudios en la muestra de docentes participantes del estudio estuvo conformada por 44% de docentes con grado de maestría, 39% con grado de doctor y 9% con licenciatura. Finalmente, la mayoría de los docentes del estudio tienen categoría académica de tiempo completo (50%), asignatura (46%) y medio tiempo (4%).

Tabla 1. Descripción de la muestra. (n=92)

Variable Medidas descriptivas (frecuencia, porcentaje, rango y media de edad)
Sexo    
  Hombre 44 (48%)
  Mujer 48 (52%)
Tipo de Universidad  
  Pública 61 (66%)
  Privada 31 (34%)
Grado de estudios  
  Doctorado 39 (42%)
  Maestría 44 (42%)
  Licenciatura 9 (10%)
Categoría Académica  
  Tiempo completo 46 (50%)
  Medio tiempo 4 (4%)
  Asignatura 42 (46%)
Edad
Hombre 30-63 (x=45)
Mujer 32-74 (x=46)


Fuente: elaboración propia.

Uso de tecnología para la docencia.

El uso que hicieron de la tecnología para el trabajo docente es reportado en la tabla 2, en esta se aprecia que los docentes mencionan tener experiencia en la modalidad educativa en línea con un 78%, mientras que el 22% mencionó no tenerla. La mayoría de los encuestados reporta haber usado varios tipos de plataformas para llevar a cabo su labor docente con un 95%, mientras que el 5% usó solo una. Hay una tendencia muy marcada en el tipo de comunicación que los docentes dicen usar con sus alumnos en la modalidad en línea, prefiriendo la comunicación mixta (sincrónica-asincrónica) con un 80%, dejando con un 10% respectivamente a cada tipo de comunicación por separado. Finalmente parece ser que el uso de las tecnologías es usado por los docentes principalmente para dar instrucciones (80%), entrega de tareas (12%) y resolución de dudas (8%).

Tabla 2. Uso de tecnología para la docencia. (n=92)

Variable Medidas descriptivas (frecuencia, porcentaje, rango y media de edad)
Experiencia en docencia en línea    
  Con experiencia 72 (78%)
  Sin experiencia


20 (22%)
Plataforma  
  Única 4 (5%)
  Combinado de varias 88 (95%)
Tipo de comunicación  
  Sincrónica 9 (10%)
  Asincrónica 9 (10%)
  Mixta 74 (80%)
Uso de tecnología  
  Instrucciones 74 (80%)
  Entrega de tareas 11 (12%)
  Resolución e dudas 7 (8%)


Fuente: elaboración propia.

Comprobación de hipótesis

Para comprobar la hipótesis de estudio se buscó correlacionar la variable dependiente: el porcentaje de participación de los alumnos y una serie de factores asociados a la facilidad de uso como variables independientes mismos que se exponen en la gráfica 1. Las variables independientes se establecieron en horas, determinando la correlación entre horas de formación, capacitación y uso previo de TIC con el porcentaje de participación de los estudiantes. En los resultados presentados en la gráfica 1 aparecen tendencias positivas en todas las variables siendo mucho más clara la de la capacitación institucional. Esta cuestión se puede apreciar con mayor claridad en las gráficas 2-6.

Gráfica 1. Correlación entre formación, capacitación y uso previo de TIC de los docentes y nivel de participación de los estudiantes (n=92).

Draft Content 353015962-298-image1.png

Fuente: elaboración propia.

Gráficas 2-6. Correlación específica entre formación, capacitación y uso previo de TIC de los docentes y nivel de participación de los estudiantes (n=92).

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Fuente: elaboración propia.

Finalmente, para complementar el análisis se obtuvieron medidas de correlación Covarianza y r de Pearson, mismas que son expuestas en la tabla 3, en esta se puede apreciar que la variable independiente de capacitación institucional es la que mejores resultados obtuvo con valores positivos y una desviación estándar dentro del rango de validez.

Tabla 3. Medidas de correlación. Covarianza, r de Pearson y Desviación Std. (n=92)

Medidas Variables
  Formación Uso de TIC Trabajo Capacitación Institucional Apoyo Institucional
r 0.08 -0.02 -0.18 0.01 -0.04
Cov.(X,Y) -2.16 -1.01 -11.31 0.69 -3.11
DS 4.94 1.81 2.69 3.32 3.52


Fuente: elaboración propia.

Discusión

Los diferentes valores aparecidos en las medidas de correlación (tabla 3) y las tendencias de las gráficas de dispersión (1-6) dan cuenta de una causalidad positiva entre la variable independiente capacitación institucional y su consecuencia en la variable dependiente presentada en el porcentaje de participación de los estudiantes en la modalidad educativa en línea en los cursos llevados en el contexto de la pandemia por SARS Cov2 en universidades mexicanas, todo esto como prueba positiva de la hipótesis planteada.

La explicación que emana de estos resultados aporta evidencia al campo de la aceptación de la tecnología, principalmente al modelo emanado de la UTAUT (Venkatesh et al. 2003) principalmente en el indicador de percepción de facilidad de uso, el cual aparece como clave del éxito de este tipo de modalidades.

En diversos estudios (Miller, Rainer, Corley, 2003; García et al, 2014) se ha relacionado el éxito que los alumnos tienen en los cursos en línea está estrechamente relacionado con participación en los mismos, y a su vez la participación se ha visto explicada por la percepción de facilidad de uso de la tecnología, cuestión que se ve reflejada en el presente trabajo.

En suma, una de las claves pare establecer el éxito de la transición de la presencialidad a la virtualidad en el ámbito educativo, es el proceso que comienza con la certidumbre institucional que deviene en la percepción y posterior aceptación de los programas, tecnologías y modalidades por parte de los docentes, los cuales adquieren ante todo confianza, misma que es trasladada a los estudiantes con cuya participación comprometida se obtienen resultados exitosos en los programas educativos.

Conclusión.

La inédita e inesperada pandemia derivada del contagio del virus SARS-cov2 presenta escenarios complejos e inciertos en las instituciones educativas en todo el planeta. En el caso de la educación superior en México, estos escenarios revelaron distintas carencias que hay que estudiar y atender (p.e. la desigualdad tecnológica entre otras.), pero por otro lado también expone líneas que parecen ser claves para superar la contingencia y establecer nuevos modelos que permitan sortear las vicisitudes del futuro. Entre ellas está la tendencia a establecer modelos educativos que se funden en la integración sistémica y sistemática de las tecnologías, así como su consecuente fortalecimiento en la capacitación continua y soporte hacia los docentes cuyo interés por el uso de plataformas y comunicación de tipo mixto (sincrónica y asincrónica) se ve reflejado en los resultados del presente estudio (tabla 2).

En conclusión, parece ser que la fortaleza de los sistemas educativos y de las IES, se funda en el apoyo certero a la pieza angular de todo proceso educativo, misma que en los últimos años ha sido el blanco de descalificaciones y críticas, a saber: los docentes como sujetos de confianza institucional hacia los alumnos.

Referencias.

Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, pp. 319-340.

Fishbein, M. & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Reading, Mass., Don mills Ontario: Addison-Wesley Pub. Co.

García, M., Víctor, A. García del Dujo, A., Muñoz, J. (2014) Factores determinantes de adopción de blended learning en educación superior. Adaptación del modelo UTAUT Educación XX1, vol. 17, núm. 2, julio-diciembre, 2014, pp. 217-240.

Michel, M., Torres Nabel, L.C., Quevedo, N. (2012) Estudio de traducción y confiabilidad del instrumento de la Teoría Unificada de la Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT). Apertura, 17. 14:25. UDGVIRTUAL. ISSN: 2007-1094.

Miller, C., Rainer, R., Corley, J. (2003) Predictors of Engagement and Participation in an On-Line Course. Online Journal of Distance Learning Administration, Volume VI, Number I.

Moore, G. & Benbasat, I. (1991). Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation. Information Systems Research, vol. 2, núm. 3.

Thompson, R., Higgins, C. & Howell, J. (1991). Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization, MIS Quarterly, vol. 15, núm. 1.

Venkatesh, V. & Davis, F. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, vol. 46, núm. 2, pp. 186.

Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G. et al. (2003). User acceptance of information technology: toward a unified view. MIS Quarterly, vol. 27, núm. 3, pp. 425-478.


(1) Las universidades participantes fueron: Universidad Pedagógica Nacional, Universidad Nacional Autónoma de México, Universidad Autónoma Metropolitana, Universidad de Guadalajara, Universidad de Guanajuato, Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Occidente, Universidad del Valle de Atemajac y Universidad del Valle de México.

(2) Como Moodle y similares.

(3) Tales como Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, Webex, entre otras.

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Published on 07/10/21
Accepted on 07/10/21
Submitted on 07/10/21

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