Factores para la aceptación y uso de un sistema de gestión del aprendizaje en estudiantes de una universidad ecuatoriana

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.15359/ree.25-3.10

Palabras clave:

Ecuador, estudiante universitario, modelo de aceptación tecnológica, sistema de gestión de aprendizaje

Resumen

Introducción: A pesar de la eficiencia comprobada de los sistemas de gestión de aprendizaje (SGA), su éxito dependerá del uso y aceptación del estudiantado. Por eso es imprescindible entender la interrelación de factores que determinan su utilización para diseñar estrategias, acciones e iniciativas efectivas que los promuevan. Objetivo. Analizar los factores para la aceptación y uso de un SGA en estudiantado universitario ecuatoriano. Metodología. La muestra final consistió en 304 estudiantes de cuatro carreras de una universidad privada, quienes llenaron un cuestionario diseñado con base en el modelo de aceptación tecnológica derivado de la teoría de la acción razonada. Se analizó la confiabilidad y validez del instrumento para luego emplear la técnica de modelos de ecuaciones estructurales por el método de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM). Resultados. El instrumento presentó una consistencia interna adecuada y una estructura tetrafactorial. Los resultados sugieren que la autoeficacia computacional influye positivamente en la facilidad de uso y utilidad percibida. Estas, a su vez, afectan la actitud respecto al uso, la cual influye directamente en el uso del sistema. Conclusión. El modelo de aceptación tecnológica es adecuado para estudiar los factores respecto al uso de los SGA. En promedio, el estudiantado percibe que el sistema es fácil de aprender y usar, pero representa poco beneficio. Dada la influencia de la autoeficacia computacional en el modelo propuesto, se recomienda tomar acciones para incrementar la exposición del alumnado a dispositivos tecnológicos y fomentar la automotivación por afianzar sus habilidades en estos.

Biografía del autor/a

Juan Carlos Ocampo-Alvarado, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey

Psicología Clínica y de la Salud en la Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Monterrey. Investiga sobre la intersección entre las áreas de psicología y educación, especialmente en lo concerniente a grupos vulnerables.

María Paulina Ullauri-Ugarte, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey

Psicología Clínica y de la Salud en la Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, campus Monterrey. Interesada en investigación sobre feminismo, equidad y violencia de género

Referencias

Al-Azawei, A., Parslow, P. y Lundqvist, K. (2016). Investigating the effect of learning styles in a blended e-learning system: An extension of the technology acceptance model (TAM). Australasian Journal of Educational Technology, 33(2), 1-23. http://dx.doi.org/10.14742/ajet.2758

Arteaga Sánchez, R. y Duarte Hueros, A. (2010). Análisis de las plataformas de enseñanza virtuales desde la perspectiva del TAM. En J. M. Pérez Tornero, J. Cabero Almenara y L. Vilches (Coords.), Congreso euro-iberoamericano de alfabetización mediática y culturas digitales (pp. 1-11). Universidad de Sevilla. https://idus.us.es/handle/11441/57007

Ato, M., López, J. J. y Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038-1059. http://dx.doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511

Bedregal-Alpaca, N., Cornejo-Aparicio, V., Tupacyupanqui-Jaén, D. y Flores-Silva, S. (2019). Evaluación de la percepción estudiantil en relación al uso de la plataforma Moodle desde la perspectiva del TAM. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 27(4), 707-718. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052019000400707

Bermúdez-Rodríguez, F. y Fueyo-Gutiérrez, M. A. (2018). Transformando la docencia: Usos de las plataformas de e-learning en la educación superior presencial. Revista Mediterránea de Comunicación, 9(2), 259-273. https://www.mediterranea-comunicacion.org/article/view/2018-v9-n2-transformando-la-docencia-usos-de-las-plataformas-de-e-learning-en-la-educacion-superior-presencial

Cabero-Almenara, J., Gallego Pérez, O., Puentes Puente, Á. y Jiménez Rosa, T. (2018). La “aceptación de la tecnología de la formación virtual” y su relación con la capacitación docente en docencia virtual. Edmetic Revista de Educación Mediática y TIC, 7(1), 225-241. https://doi.org/10.21071/edmetic.v7i1.10028

Calvo Porral, C. (2019). Aceptación de la plataforma Moodle por parte del alumnado universitario como herramienta de enseñanza-aprendizaje. En Red de Investigación e Innovación Educativa (Ed.), Conference proceedings 4 Virgtual International Conference on Education, Innovation and ICT (pp. 153-157). Redine. https://dialnet.unirioja.es/editor/13025

Chan, Y. H. (2003). Biostatistics 104: Correlational analysis. Singapore Medical Journal, 44(12), 614-619. http://www.smj.org.sg/article/biostatistics-104-correlational-analysis

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008

De Vaus, D. (2002). Analyzing social science data: 50 Key problems in data analysis. SAGE Publications. https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/analyzing-social-science-data/book207458

Etikan, I., Abubakar Musa, S. y Sunusi Alkassim, R. (2016). Comparison of convenience sampling and purposive sampling. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 5(1), 1-4. https://doi.org/10.11648/j.ajtas.20160501.11

Fathema, N., Shannon, D. y Ross, M. (2015). Expanding the Technology Acceptance Model (TAM) to Examine Faculty Use of Learning Management Systems (LMSs) In Higher Education Institutions. MERLOT Journal of Online Learning and Teaching, 11(2), 210-232. https://jolt.merlot.org/Vol11no2/Fathema_0615.pdf

Franco Castaño, S. (2016). Factores determinantes de la aceptación tecnológica del e-commerce en los municipios del Altiplano del Oriente Antioqueño [Tesis de maestría]. Universidad Nacional de Colombia. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/57658

González Aponcio, Z. y Calvo Aizpuru, M. (2018). Uso de la plataforma Moodle en el proceso de aprendizaje de las asignaturas de sistemas de información empresarial. En A. Vega Navarro y D. Stendardi (Coords.), De la innovación imaginada a los procesos de cambio (pp. 419-434). Servicio de Publicaciones de la Universidad de la Laguna. https://riull.ull.es/xmlui/handle/915/9444

González-Bravo, L. y Valdivia-Peralta, M. (2015). Posibilidades para el uso del modelo de aceptación de la tecnología (TAM) y de la teoría de los marcos tecnológicos para evaluar la aceptación de nuevas tecnologías para el aseguramiento de la calidad en la educación superior chilena. Revista Electrónica Educare, 19(2), 181-196. http://dx.doi.org/10.15359/ree.19-2.11

Govender, I. y Rootman-le Grange, I. (2015). Evaluating the early adoption of moodle at higher education institution. En A. Jeffries y M. Cubric (Eds.), 14th European conference on e-Learning (pp. 230-237). University of Hertfordshire. https://www.researchgate.net/publication/320805629_Evaluating_the_early_adoption_of_Moodle_at_a_higher_education_institution

Gravetter, F. J. y Wallnau, L. B. (2014). Essentials of statistics for the behavioral sciences (8.a ed.). Wadsworth. https://www.cengagebrain.com.mx/shop/isbn/9781133956570

Hair, J. F., Jr., Hult, G. T. M., Ringle, C. M. y Sarstedt, M. (2013). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage Publications. https://us.sagepub.com/en-us/nam/a-primer-on-partial-least-squares-structural-equation-modeling-pls-sem/book244583

Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M. y Mena, J. A. (2012). An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling in marketing research. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3), 414-433. https://doi.org/10.1007/s11747-011-0261-6

Heflin, H., Shewmaker, J. y Nguyen, J. (2018). Impact of mobile technology on student attitudes, engagement, and learning. Computers & Education, 107, 91-99. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.01.006

Henseler, J., Ringle, C. M. y Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8

Hill, R. J. (1977). [Trabajo de revisión del libro Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research, por M. Fishbein e I. Ajzen]. Contemporary Sociology, 6(2), 244-245. https://doi.org/10.2307/2065853

Montaño, D. E. y Kasprzyk, D. (2015). Chapter 6: Theory of reasoned action, theory of planned behavior. and the integrated behavioral model. En K. Glanz, B. Rimer y B. K. V. Viswanath (Eds.), Health behavior: Theory, research, and practice (5.a ed., pp. 95-124). Jossey-Bass. https://psycnet.apa.org/record/2015-35837-000

Patiño-Toro, O. N., Bermeo-Giraldo, C., Valencia-Arias, A., Garcés-Giraldo, L. F. (2020). Factores que inciden en el aprendizaje en gestión tecnológica e innovación en estudiantes de administración mediante el modelo de aceptación tecnológica. Formación Universitaria, 13(5), 77-86. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062020000500077

Piedmont, R. L. (2014). Inter-item correlations. En A. C. Michalos (Ed.), Encyclopedia of quality of life and well-being research (pp. 3303-3304). Springer. https://www.springer.com/gp/book/9789400707528

Rabaa’i, A. A. (2016). Extending the technology acceptance Model (TAM) to assess students’ behavioural intentions to adopt an elLearning system: The case of moodle as a learning tool. Journal of Emerging Trends in Engineering and Applied Sciences, 7(1), 13-30. https://www.researchgate.net/publication/325498824_Extending_the_Technology_Acceptance_Model_TAM_to_assess_Students%27_Behavioural_Intentions_to_adopt_an_e-Learning_System_The_Case_of_Moodle_as_a_Learning_Tool

Samperio Pacheco, V. M. y Barragán López, J. F. (2018). Análisis de la percepción de docentes, usuarios de una plataforma educativa a través de los modelos TPACK, SAMR y TAM3 en una institución de educación superior. Apertura: Revista de Innovación Educativa, 10(1), 116-131. https://www.ingentaconnect.com/content/doaj/16656180/2018/00000010/00000001/art00008

Sánchez Prieto, J. C., Olmos Migueláñez, S. y García-Peñalvo, F. J. (2017). ¿Utilizarán los futuros docentes las tecnologías móviles? Validación de una propuesta de modelo TAM extendido. RED. Revista de Educación a Distancia, 52(5), 1-30. https://doi.org/10.6018/red/52/5

Solano Cóndor, H. J. y Abella García, V. (2017). Factores determinantes de la aceptación de Cisco Netscape: Estudio empírico basado en TAM. Pixel-Bit: Revista de Medios y Educación, (51), 211-225. https://doi.org/10.12795/pixelbit.2017.i51.14

Tarhini, A., Hone, K., Liu, X. y Tarhini, T. (2017). Examining the moderating effect of individual-level cultural values on users’ acceptance of E-learning in developing countries: A∫ structural equation modeling of an extended technology acceptance model. Interactive Learning Environments, 25(3), 306-328. https://doi.org/10.1080/10494820.2015.1122635

Torres Albero, C., Robles, J. M., De Marco, S. y Antino, M. (2017). Revisión analítica del modelo de aceptación de la tecnología. El cambio tecnológico. Papers: revista de sociología, 102(1) 5-27. https://doi.org/10.5565/rev/papers.2233

Urquidi Martín, A. C., Calabor Prieto, M. S. y Tamarit Aznar, C. (2019). Entornos virtuales de aprendizaje: Modelo ampliado de aceptación de la tecnología. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 21, 1-12. https://doi.org/10.24320/redie.2019.21.e22.1866

Venkatesh, V. y Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-315. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x

Venkatesh, V. y Davis, F. (1996). A model of the antecedents of perceived ease of use: Development and test. Decision Sciences, 27(3), 451-481. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1996.tb00860.x

Venkatesh, V. y Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926

Venkatesh, V., Davis, F. D. y Morris, M. G. (2007). Dead or Alive? The development, trajectory and future of technology adoption research. Journal of the Association for Information Systems, 8(4), 267-286. https://doi.org/10.17705/1jais.00120

Venkatesh, V., Morris, M. G. y Ackerman, P. L. (2000). A longitudinal field investigation of gender differences in individual technology adoption decision-making processes. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 83(1), 33-60. https://doi.org/10.1006/obhd.2000.2896

Yáñez-Luna, J. C. y Arias-Oliva, M. (2018). M-learning: Aceptación tecnológica de dispositivos móviles en la formación online. Revista Tecnología, Ciencia y Educación, (10), 13-34. https://doi.org/10.51302/tce.2018.193

Yong Varela, L. A. (2004). Modelo de aceptación tecnológica (TAM) para determinar los efectos de las dimensiones de cultura nacional en la acpetación de las TIC. Revista Internacional de Ciencias Sociales y Humanidades, SOCIOTAM, 14(1), 131-171. https://www.redalyc.org/pdf/654/65414107.pdf

Publicado

2021-08-25

Cómo citar

Factores para la aceptación y uso de un sistema de gestión del aprendizaje en estudiantes de una universidad ecuatoriana (J. C. Ocampo-Alvarado & M. P. Ullauri-Ugarte , Trans.). (2021). Revista Electrónica Educare, 25(3), 1-21. https://doi.org/10.15359/ree.25-3.10

Cómo citar

Factores para la aceptación y uso de un sistema de gestión del aprendizaje en estudiantes de una universidad ecuatoriana (J. C. Ocampo-Alvarado & M. P. Ullauri-Ugarte , Trans.). (2021). Revista Electrónica Educare, 25(3), 1-21. https://doi.org/10.15359/ree.25-3.10

Comentarios (ver términos de uso)