Variables influyentes en el aprendizaje percibido de estudiantes universitarios dominicanos en entornos virtuales de enseñanza-aprendizaje
Descargas
Resumen
En el presente trabajo se aborda cuáles variables influyen con mayor eficacia en el Aprendizaje Percibido (PL) de los estudiantes universitarios dominicanos en entornos
virtuales de enseñanza-aprendizaje. El diseño metodológico utilizado corresponde a una investigación de tipo correlacional-predictiva. Para el desarrollo del estudio se administró una escala que mide el aprendizaje percibido a una muestra de 407 estudiantes de 15 universidades dominicanas, tanto públicas como privadas. Los resultados, tras la aplicación del análisis de regresión lineal múltiple, indican que los distintos factores latentes incluidos en el modelo, a saber: Conducta de Intención de Uso (BIU), Norma Subjetiva (SN), Utilidad Percibida (PU) y Facilidad de Uso Percibida (PEU), juegan un papel destacado como predictores del aprendizaje percibido en los procesos de enseñanza-aprendizaje implementados en entornos virtuales. No obstante, la contribución a la varianza explicada de la variable criterio Aprendizaje Percibido fue más significativa por parte del factor Norma Subjetiva (SN), mientras que la Utilidad Percibida (PU) tuvo la menor influencia.
Palabras clave
entornos virtuales de enseñanza-aprendizaje, modelo ampliado de aceptación de la tecnología, educación superior, estudiantes
Publicado
Número
Sección
Cómo citar
Licencia
Derechos de autor 2024 Clemente Rodríguez-Sabiote, Ana Teresa Valerio-Peña, Roberto Batista-Almonte
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Citas
Arteaga-Sánchez, R., & Duarte-Hueros, A. (2010). Motivational factors that influence the acceptance of Moodle using TAM. Computers in Human Behavior, 26(6). https://doi.org/doi:10.1016/j.chb.2010.06.011
Cabanillas Rincón, E. M., & Sánchez, R. M. (2018). Nuevo Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) y su relación con el grado de aceptación del APP USMP mobile. 29 agosto 2022, de Repositorio Académico USMP Sitio web: https://r.issu.edu.do/E7
Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, vol. 13, 319-340.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), 982–1003. https://doi.org/10.1287/MNSC.35.8.982
González, L., & Valdivia, M. (2015). Posibilidades para el uso del modelo de aceptación de la tecnología (TAM) y de la teoría de los marcos 90 tecnológicos para evaluar la aceptación de nuevas tecnologías para el aseguramiento de la calidad en la educación superior chilena. Educare Electronic Journal, 19(2), 181-196. https://doi.org/10.15359/ree.19-2.11, EISSN: 1409-4258.
Islam, A. K. M. N. (2013). Investigating e-learning system usage outcomes in the university context. Computer &. Education, 69, 387–399. https://doi:10.1016/j.compedu.2013.07.037
Premkumar, G., & Bhattacherjee, A. (2008). Explaining information technology usage: A test of competing models. Omega, 36, 64–75. doi:10.1016/j.omega.2005.12.002
Torres Fernández, C., Domínguez Martín, R., Pérez Martínez, V. M., & Fernández Miranda, M. (2021). Experiencias y praxis educativas en nuevos contextos digitales en países de Iberoamérica. Ediciones Octaedro.
Urquidi-Martín, A. C., Calabor Prieto, M. S., & Tamarit Aznar, C. (2019). Entornos virtuales de aprendizaje: modelo ampliado de aceptación de la tecnología. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 21, e22, 1-12. https://doi.org/10.24320/redie.2019.21.e22.1866
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions. Decision Sciences, vol. 39, 273-315. https://doi:10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x