Francisco José Rubio
Hernández[1] Universidad Internacional de Valencia (España) |
|
José Luis
Olivo Franco Institución Educativa Técnica Agrícola Juan Domínguez Romero (Colombia). |
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Alfredo
Tuesta Panduro Universidad Nacional Agraria de la Selva (Perú) |
Resumen
Se indagó la relación entre el uso del teléfono
móvil (TM-S) y las estrategias de aprendizaje (EA) en una muestra de 1518
estudiantes universitarios peruanos. Se llevó a cabo una investigación
cuantitativa de tipo encuesta, no experimental y diseño transversal. Se
utilizaron medidas de tendencia central y se aplicaron las pruebas U de
Mann-Whitney, H de Kruskal Wallis y el coeficiente de correlación de Spearman.
Los resultados obtenidos revelaron que el uso inadecuado del TM-S estaba
vinculado a un desempeño académico inferior, mayores niveles de distracción y
más facilidad para comunicarse virtualmente en vez de cara a cara. Respecto a
las EA, los encuestados presentaron mayores desafíos en el control emocional,
la transferencia del conocimiento a nuevos contextos y la regulación de sus
propios procesos de aprendizaje. Estas dificultades se manifestaron en una
menor capacidad para preparar con la suficiente profundidad las tareas
académicas o para concentrarse y reducir el nerviosismo durante los exámenes.
Se observó que las mujeres y los estudiantes de ciertas carreras tendían a
hacer un uso más adecuado del TM-S (en ciencias de la educación y humanidades)
y a reportar mayores habilidades en el empleo de EA (en ingeniería). Por otro
lado, se encontró una correlación negativa débil entre el uso problemático del
TM-S y el uso adecuado de las EA. Esto indica que a medida que aumenta el uso
problemático del TM-S, disminuye el uso de estrategias de aprendizaje
efectivas. De este modo, los hallazgos subrayan la importancia de diseñar
intervenciones educativas que promuevan el uso responsable del TM-S, el
desarrollo de competencias digitales y la adquisición de habilidades de
aprendizaje autónomo, lo cual podría contribuir a mejorar el rendimiento
académico y a formar ciudadanos digitales más competentes.
Abstract
The relationship between mobile phone (MP) use
and learning strategies (LS) was investigated in a sample of 1,518 Peruvian
university students. A quantitative, non-experimental, cross-sectional survey
research was conducted. Measures of central tendency were used, and
Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis H tests, and Spearman's correlation coefficient
were applied. The results revealed that inappropriate MP use was linked to
lower academic performance, higher levels of distraction, and a greater ease of
virtual communication compared to face-to-face interaction. Regarding LS,
respondents reported greater challenges in emotional control, knowledge
transfer to new contexts, and regulation of their own learning processes. These
difficulties were manifested in a lower ability to prepare academic tasks in
sufficient depth or to concentrate and reduce nervousness during exams. Women
and students in certain fields (education and humanities) tended to make more
appropriate use of MPs and reported greater skills in using LS (engineering).
On the other hand, a weak negative correlation was found between problematic MP
use and the adequate use of LS. This indicates that as problematic MP use
increases, the use of effective learning strategies decreases. Thus, the
findings underscore the importance of designing educational interventions that
promote responsible MP use, the development of digital competencies, and the
acquisition of autonomous learning skills, which could contribute to improving
academic performance and fostering more competent digital citizens.
Palabras
clave / Keywords
Telefono móvil, Internet, Estrategias
de aprendizaje, Estudiante universitario, Encuesta.
Smartphone, Internet, Learning
strategies, University students, Survey.
1. Introducción
El
creciente número de investigaciones sobre estrategias de aprendizaje (en
adelante EA) en el contexto educativo universitario evidencia el interés que
suscita este constructo en la educación (Aizpurua et
al., 2018). Esto se debe a que el uso efectivo, consciente y flexible de las EA
por parte del alumnado se vincula al aprendizaje estratégico-autorregulado o a
la competencia para aprender a aprender (García et al., 2019; Gargallo et al.,
2020; Mohallem y Angeli,
2018; Olivo, 2019; Sáiz y Valdivieso, 2020; Zilundu et al., 2021), desembocando en un aprendizaje cada
vez más autónomo y eficaz.
De este modo, los estudios sobre los usos que los estudiantes
universitarios dan a las tecnologías del aprendizaje y del conocimiento tienen
hoy en día más pertinencia que nunca. Uno de los motivos reside en que los
estudiantes mencionados pertenecen, en la mayoría de las ocasiones, a la
denominada Generación Z y Alpha, que se caracterizan por un uso extendido de
los dispositivos móviles conectados a Internet, tales como el Smartphone (Boude, 2021; Castro et al., 2020; Rubio et al., 2024;
Trillo y Rubio, 2024).
Así pues, se considera que el aprendizaje estratégico-autorregulado es un
proceso de construcción mediante el que un individuo monitorea, regula y
controla su cognición, su motivación y sus actitudes para lograr el aprendizaje
(Kumar y Gupta, 2021; Lerna et al., 2020).
En cuanto a las EA, son entendidas como procedimientos, habilidades y
técnicas que un aprendiz emplea de forma consciente, autorregulada y flexible
para aprender y para solucionar problemas. De hecho, el uso de EA antecede,
activa y potencia el aprendizaje estratégico-autorregulado (Andrade y Zerbini, 2020; Anthonysamy et al.,
2021; Salazar y Heredia, 2019), tal y como ponen de manifiesto Rubio y Olivo
(2020), quienes vinculan las estrategias de aprendizaje a un constructo
multidimensional conformado por cognición, autorregulación, metacognición,
motivaciones y afectos.
Por su parte, Beltrán et al. (2006) clasificaron las EA en cuatro
procesos: sensibilización (motivación, actitud y control emocional frente al
aprendizaje y el estudio), elaboración (elaboración, organización y selección
de la información), personalización (transferencia, pensamiento creativo y
crítico, recuperación de la información) y metacognición (planificación,
evaluación y regulación a la hora de estudiar y de aprender).
Por otro lado, refiriéndose al teléfono móvil-Smartphone (en adelante TM-S),
Ajayi et al. (2019), Al-Hamad
et al. (2020) y Yuste (2020) lo incluyen entre los dispositivos móviles que han
sido diseñados para la función principal de llamadas telefónicas y mensajes de
textos, pero que pueden cumplir con otras funciones como fotografiar, jugar,
participar en redes sociales, conectarse a Internet de forma permanente y
aprender (Romero, 2020; Tejeda y Barrutia, 2021). De hecho, desde la
perspectiva de Boude (2021), son considerados como
una extensión del E-learning. Otros, como Rezaee et
al. (2020), Danish y Hmelo-Silver
(2020) y Mayer (2020), privilegian los procesos de aprendizaje y las
estrategias que se requieren diseñar e implementar para que los TM-S promuevan
actitudes heutagógicas que faciliten un impulso
sostenido por aprender (Lerna et al., 2020). Otros asportes
son los compartidos por Ramos-Pardo et al. (2023) sobre el uso de los TM-S en
tiempo de COVID19. Dichos autores destacaron las actitudes positivas que tuvo su
uso en el contexto educativo universitario, tales como aumento del interés y
niveles de comprensión (AlJishi et al., 2021). De
hecho, Mascarell (2020) aborda el denominado Mobile Learning
como una nueva forma de aprender. Sin embargo, Lloret-Catalá et al. (2024)
afirman que para que este sea una posibilidad real es necesario no solo la
alfabetización digital, sino la claridad resepcto a
las políticas educativas actuales sobre su uso pedagógico. Ahora bien, varios
trabajos, como los de Anthonysamy et al. (2021), , Castro et al. (2020), Knight y
Drysdale (2020), Levratto
et al. (2022), Martín (2019) o Martínez y Gaeta (2019) destacan la necesidad de
enfocar competencias que debe desarrollar el alumnado relacionadas con el uso
de la tecnología, particularmente del TM-S. Debe
advertirse, que el presente estudio no tuvo como objeto de estudio el Mobile Learning, sino que versa sobre la incidencia del uso de los
TM-S sobre las estrategias de aprendizaje del estudiantado.
Adicionalmente, trabajos como los de Buabeng
(2021) o Gao y Shen (2021) reportaron que un ambiente asistido por el TM-S
tiene un impacto positivo en el desarrollo de las EA por parte del
estudiantado. Goksu (2020) señaló que países como
Taiwán, Estados Unidos, China e Inglaterra han obtenido los mejores resultados
en lo relacionado con el aprendizaje móvil en la educación superior.
De ahí que Melumad y Tuan
(2020) tratasen la adicción conductual y sus consecuencias sobre la carga
cognitiva experimentada por los individuos que usan dichos dispositivos
electrónicos conectados a Internet. Por ello, parece necesario que esta
generación sea alfabetizada digitalmente para usar de forma ventajosa el
Smartphone (Levratto et al., 2021; Rubio et al.,
2024b) y esclarecer su incidencia en el uso de las estrategias de aprendizaje.
Por consiguiente, esta investigación aporta conocimiento para verificar
si se establecen o no relaciones entre el uso del TM-S y las EA, así como la
direccionalidad e intensidad de tales relaciones. Tener claridad sobre los
aspectos anteriormente señalados es fundamental si se quieren consolidar
procesos formativos de calidad en los estudiantes universitarios.
1.1. Objetivos
Expuesto lo anterior, el objetivo central de esta investigación fue
detectar las posibles relaciones entre el grado de uso del teléfono
móvil-Smartphone (TM-S) y de las estrategias de aprendizaje (EA) por parte del
estudiantado de la Universidad de Huanuco (Perú).
Asimismo, para lograrlo fue preciso establecer varios objetivos específicos: a)
determinar y describir el grado en que el estudiantado universitario usa los
Smartphone y las EA; b) identificar aspectos relativos al uso del TM-S y de las
EA en los cuales el estudiantado universitario debería mejorar; c) estudiar las
posibles diferencias y relaciones entre las variables sociodemográficas y el
grado de uso de las EA y del Smartphone; d) determinar el sentido y la
dirección de las posibles asociaciones entre el uso del TM-S y de las EA.
2. Metodología
2.1. Diseño
Es una investigación
empírica-cuantitativa, dentro de la estrategia exploratoria y descriptiva-correlacional.
Se trata de una aproximación al fenómeno en cuestión, dado que en la bibliografía
científica sobre las investigaciones que estudian la relación entre el uso de
las estrategias de aprendizaje y el Smartphone es aún escasa, aunque sí se ha
tenido en cuenta aquella perspectiva que valora, por ejemplo, el fomento del mobile learning en
educación o la percepción del estudiantado de la inclusión de los dispositivos
móviles conectados a Internet en las sesiones de clase (Mascarell 2020, 2020b).
Además, sigue un diseño no experimental, selectivo y trasversal, usando el
método de interrogación/encuesta, con un muestreo no probabilístico casual-por
accesibilidad, aunque se intentó que estuvieran representadas todas las
facultades de la institución de educación superior.
2.2. Población y muestra
La muestra inicial del
estudio correspondió al universo de estudiantes matriculados en la Universidad
de Huánuco (Perú) durante el primer semestre del curso académico 2021-2022, con
un total de 9797 individuos. Se siguió un procedimiento de muestreo no
probabilístico de 2 tipos: a) por accesibilidad, puesto que se seleccionaron a
los individuos que estaban más accesibles o disponibles para los investigadores
(los estudiantes de la institución de educación superior); b) por cuotas, ya que
se pretendió muestrear a alumnado de la totalidad de facultades de la
universidad. De este modo, el tamaño muestral sí fue representativo de la
población, alcanzando un nivel de confianza del 99% y un margen de error del 1%,
pero la selección de los sujetos que formaron parte de la muestra no fue
probabilística (cada miembro de la población no tuvo una probabilidad conocida y no nula
de ser seleccionado). En
este sentido, participaron voluntariamente 1518 estudiantes, intentando que la
distribución de estos a las cinco facultades de la universidad fuese lo más
proporcional posible atendiendo al número de matriculados: Ciencias de la Salud
(31%), Ingeniería (28,1%), Ciencias Empresariales (24,5%), Ciencias de la
Educación y Humanidades (11,9%) y Derecho y Ciencias Políticas (4,5%). El
perfil sociodemográfico de la muestra se caracterizó por una predominancia
femenina (65,3%) con una edad promedio de 22,06 años. En cuanto a la afiliación
institucional, el 55,8% pertenecía a la filial universitaria de Leoncio Prado y
el 44,2% a la de Huánuco. Respecto al nivel académico, el 98,6% de los
participantes cursaba estudios de pregrado, mientras que el 0,8% y el 0,6% se
encontraban en programas de maestría y doctorado, respectivamente. En relación
con el estado civil, predominó la soltería (87,4%), seguido de la convivencia
(7%). En cuanto a la situación laboral, el 55% de los estudiantes dependía
económicamente de sus progenitores o tutores, y el 14,4% se encontraba
desempleado. Un porcentaje significativo (11,6%) indicó tener un negocio
propio. En términos de ingresos mensuales, el 62,7% de los encuestados no
percibía ingresos, y el 18,8% reportaba ingresos de hasta 930 soles. Finalmente,
el 84% de los estudiantes no tenía hijos.
2.3. Instrumento y variables
El instrumento de recogida de datos fue
construido a partir de otros previamente validados. Se revisó la literatura
existente sobre instrumentos válidos y fiables para población hispanohablante,
escogiéndose aquellos que evaluasen el uso del teléfono móvil y de las
estrategias de aprendizaje y que, además, diesen cobertura al problema y a los
objetivos de la investigación: el cuestionario de experiencias relacionadas con
el móvil (Beranuy et al., 2009) y el cuestionario de
estrategias de aprendizaje (Beltrán et al., 2006). Se introdujeron ítems
relacionados con variables de carácter sociodemográfico. El instrumento
preliminar fue enviado a tres docentes universitarios para que valorasen su
contenido. Se aplicó a una muestra de 143 estudiantes para el pilotaje
empírico. La validez aparente se consideró cualitativamente, ya que se
entrevistó a 6 de los estudiantes con características sociodemográficas
variadas acerca de su experiencia al cumplimentar el instrumento y se les
cuestionó en relación con posibles propuestas de mejora.
La versión final del instrumento fue
digitalizada mediante Google Formularios para poder ser cumplimentado a través
de diferentes dispositivos electrónicos. Estaba compuesto por 90 ítems
divididos en tres dimensiones de variables: a) sociodemográfica (10 ítems); b)
uso del teléfono móvil (10 ítems): con opciones de respuesta de tipo Likert de
4 anclajes (de casi nunca a casi siempre); c) estrategias de aprendizaje (70
ítems): con opciones de respuesta de tipo Likert de 5 anclajes (de nunca a
siempre).
En cuanto a las características
psicométricas del instrumento, la validez de constructo se constató a través de
la técnica multivariante de análisis factorial y la fiabilidad como
consistencia interna mediante el alfa de Cronbach.
De este modo, para la dimensión
“uso del teléfono móvil” se
utilizó el instrumento desarrollado por Beranuy et
al, (2009). Mediante un análisis factorial exploratorio, se identificó una
estructura bifactorial que explica de manera adecuada la varianza de los datos.
El primer factor, denominado "conflictos" (5 ítems), se refiere a las
dificultades o problemas asociados al uso del teléfono móvil, mientras que el
segundo, "uso comunicacional y emocional" (5 ítems), se centra en las
funciones sociales y afectivas de este dispositivo. Esta estructura factorial
proporciona evidencia de la validez de constructo, indicando que el instrumento
mide efectivamente los constructos teóricos propuestos.
Para la dimensión “estrategias de
aprendizaje” se utilizó el instrumento de Beltrán et al. (2006), que mostró una
estructura factorial compleja, con 11 factores: motivación (12 ítems), actitud
(3 ítems), control emocional (5 ítems), elaboración (9 ítems), organización (4
ítems), selección (4 ítems), transferencia (7 ítems), pensamiento crítico y
creativo (11 ítems), recuperación (4 ítems), planificación y evaluación (7
ítems), regulación (4 ítems). Estos factores se agruparon después en cuatro
escalas más generales (sensibilización, elaboración, personalización y
metacognición. La estructura factorial refleja la multidimensionalidad del
constructo de estrategias de aprendizaje y sugiere una buena discriminación
entre los diferentes componentes.
Respecto a la fiabilidad, para evaluar la
consistencia interna de ambos instrumentos, se calculó el coeficiente alfa de
Cronbach. Los resultados obtenidos fueron altamente satisfactorios.
En primer lugar, el alfa de Cronbach para la
dimensión “uso del teléfono móvil” fue de 0,81, lo que indica una alta
confiabilidad interna. Esto significa que los ítems que conforman la escala
están midiendo un mismo constructo de manera consistente.
En segundo lugar, el alfa de Cronbach para la
dimensión “estrategias de aprendizaje” fue de 0,98, considerado como muy
confiable.
En general, estos desenlaces parecen indicar
que el instrumento es altamente confiable y que los ítems que lo componen están
fuertemente relacionados entre sí.
2.4. Procedimiento de recogida y de análisis de datos
Para la recogida de datos se contó con la
autorización del comité de ética de la Universidad de Huánuco, instancia desde
la que se aprobó el protocolo de investigación titulado “Uso del celular y de
las estrategias de aprendizaje en estudiantado de la Universidad de Huánuco
durante la pandemia por la COVID-19”. Se contactó con el área de informática
para que facilitasen los horarios de clase de los grupos de estudiantes y con
los coordinadores académicos para que solicitaran a los docentes de las
distintas titulaciones el acceso a las muestras. Tras ello, del 4 de enero al
19 de abril de 2022, uno de los investigadores ingresó en las aulas virtuales a
las que se le dio entrada, explicó a los alumnos y a las alumnas los objetivos
de la investigación, dispensó las instrucciones y animó a que cumplimentarán el
instrumento de recogida de datos e información, para lo cual se les envió
previamente el hipervínculo de este. Además, se tuvieron en cuenta los
principios éticos en ciencias sociales expuestos por la Comisión Europea (2018)
y lo señalado por la Ley orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de
datos personales y garantía de los derechos digitales (2018). Al finalizar la
recogida de datos, se procedió a su análisis mediante el software SPSS (versión
25).
Se comenzó con la identificación de los
datos atípicos. Se siguió con el estudio de la bondad de ajuste de los datos
como punto de partida para posteriores decisiones. Para ello se aplicó la
prueba de Shapiro Wilks y la de Kolmogorov-Smirnov.
En segundo lugar, partiendo de la
estadística descriptiva, se presentaron los datos a través de tablas y teniendo
en cuenta las medidas de tendencia central (media y mediana) y como medida de
variabilidad la desviación típica (DT).
En tercer lugar, con el fin de responder a los
objetivos de investigación planteados, se llevó a cabo un análisis estadístico
inferencial. Dada la naturaleza de las variables y su distribución, se
seleccionaron pruebas no paramétricas, las cuales no requieren supuestos
estrictos sobre la normalidad de los datos.
Por un lado, se utilizó la U de Mann-Whitney
para comparar la mediana de dos grupos independientes. La selección de esta
opción fue debido a que las variables involucradas no cumplían con los
supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas requeridos para la t de Student.
Además, se aplicó la H de Kruskal-Wallis para
comparar las medianas de tres o más grupos independientes. Al igual que la U de
Mann-Whitney, esta prueba no paramétrica es robusta ante violaciones de los
supuestos paramétricos.
Por último, se calculó el coeficiente de
correlación de Spearman para evaluar la fuerza y dirección de la relación entre
dos variables ordinales o cuando al menos una de las variables no cumplió con
los supuestos de normalidad requeridos para utilizar el coeficiente de Pearson.
Para todos los casos, se contempló un error
tipo I (α=.05) en relación con la naturaleza y distribución de las variables.
3. Resultados
3.1. Niveles
de uso del teléfono móvil y de las estrategias de aprendizaje
Se detectaron 49 casos atípicos, eliminándolos
por presentar valores absolutos superiores a 2,5 para las puntuaciones típicas
asociadas a cada sujeto.
Se realizó un análisis de normalidad con
todas las variables. La aplicación de las pruebas de Shapiro Wilks y Kolmogorov-Smirnov
vertieron p-valores por debajo de 0,05 Por tanto, las variables se comportaron
como no normales, por lo que se tuvieron en cuenta los supuestos no
paramétricos.
En lo referente a la dimensión “uso del
teléfono móvil” (UTM) (Tabla 1), los resultados obtenidos mostraron mayores
puntuaciones en el factor 2: uso comunicacional y emocional (F2-UCE) (χ=1,80,
DT= 0,81). Las puntuaciones fueron menores en el factor 1: conflictos (F1-C)
(χ=1,54, DT= 0,72).
Además, a través de un análisis
pormenorizado de ítems-variables, se detectaron aspectos que podrían mejorarse
por parte de los estudiantes. De esta forma, en el F1 (conflictos), la variable
con mayor valoración fue la “afectación del rendimiento” (I2) (χ=1,86, DT=
0,79). En cuanto al F2 (uso comunicacional y emocional), las variables con
estimaciones más elevadas fueron “forma de distracción” (I7) (χ=2,40, DT= 0,91)
y “facilidad para comunicarse” (I8) (χ=1,97, DT= 0,90).
Tabla 1
Estadísticos descriptivos del
uso del teléfono móvil
Ítems (I) |
Media |
DT |
I1. Riesgo de perder relaciones |
1,56 |
0,73 |
I2. Afectación del rendimiento |
1,86 |
0,79 |
I3. Alteraciones del sueño |
1,55 |
0,79 |
I4. Mayor inversión de tiempo |
1,48 |
0,72 |
I5. Disminución de las relaciones sociales |
1,26 |
0,60 |
Factor 1: conflictos |
1,54 |
0,72 |
I6. Inquietud |
1,54 |
0,76 |
I7. Forma de distracción |
2,40 |
0,91 |
I8. Facilidad para comunicarse |
1,97 |
0,90 |
I9. Aburrimiento/vacío/tristeza |
1,61 |
0,76 |
I10. Enfado/irritación |
1,48 |
0,70 |
Factor 2: uso comunicacional/emocional |
1,80 |
0,81 |
Nota. DT: desviación típica.
Relativo a la dimensión “uso de las
estrategias de aprendizaje” (UEA) (Tabla 2), los resultados obtenidos mostraron
menores puntuaciones en el factor 11 (F11): regulación (χ=2,65, DT=1,12); en el
factor 3 (F3): control emocional (χ=2,90, DT=1,16); y en el factor 7 (F7):
transferencia (χ=3,16, DT=1,07).
Asimismo, en el análisis detallado de
ítems-variables, se identificaron elementos a mejorar por el alumnado. Por
ende, en el F1 (motivación), las estimaciones más bajas se dieron en la
“percepción como un buen estudiante” (χ=2,79, DT=1,25), en la “preparación
superficial de los exámenes” (χ=2,89, DT=1,13), en la “facilidad para excusar
los deberes y obligaciones” (χ=1,96, DT=1,04) y en la “facilidad para renunciar
o abandonar tareas difíciles” (χ=1,70, DT= 0,97). En el F3 (control emocional),
las valoraciones mínimas se dieron en “nerviosismo ante los exámenes” (χ=2,80,
DT=1,21), “dificultad para concentrarse en los exámenes” (χ=2,48, DT=1,11) y
“dificultad para conciliar el sueño en época de exámenes” (χ=2,94, DT=1,27). En
el F4 (elaboración), se reconoció como componente tendente a desarrollarse el
“descubrimiento del principio general y sus aplicaciones” (χ=2,95, DT=1,07); en
el F7 (transferencia), la “utilización del conocimiento para distintas
lecciones” (χ=2,97, DT=1,03); en el F8 (pensamiento crítico y creativo), el
“pensamiento divergente y crítico” (χ=2,80, DT=1,13); en el F10 (planificación
y evaluación), la “resistencia a las conductas impulsivas” (χ=2,98, DT=1,12).
También hay que comentar que en el F4 (elaboración) fueron cuatro los puntos a
abordar con mayor urgencia a la hora de una futura intervención: “desorden al
estudiar” (χ=2,63, DT=1,13), “estudio superficial y de una vez” (χ=2,82,
DT=1,15), “inexistencia de autoevaluación para verificar” (χ=2,72, DT=1,14) y
“estudiar todo de una vez” (χ=2,44, DT=1,07).
Tabla 2
Estadísticos descriptivos del
uso de las estrategias de aprendizaje
Ítems (I) |
Media |
DT |
I1. Preparación de exámenes |
3,37 |
1,16 |
I2. Resistencia a tareas difíciles |
3,61 |
1,26 |
I3. Percepción como buen estudiante |
2,79 |
1,25 |
I4. Repaso del temario para dominarlo |
3,20 |
1,10 |
I5. Preparación superficial de exámenes * |
2,89 |
1,13 |
I6. Facilidad para excusar deberes/obligaciones * |
1,96 |
1,04 |
I7. Facilidad para renunciar/abandonar tareas difíciles * |
1,70 |
0,97 |
I8. Llevar tareas actualizadas |
3,70 |
1,19 |
I9. Autoconfianza |
3,70 |
1,16 |
I10. Gusto por los trabajos que suponen pruebas/retos |
3,24 |
1,13 |
I11. Interés por comprender/dominar
contenidos |
3,56 |
1,13 |
I12. Atribución del aprendizaje al esfuerzo personal |
3,67 |
1,14 |
Factor 1: motivación |
3,40 |
1,24 |
I13. Relación con iguales |
3,51 |
1,18 |
I14. Integración en el aula |
3,18 |
1,17 |
I15. Satisfacción con el ambiente de convivencia |
3,23 |
1,16 |
Factor 2: actitud |
3,31 |
1,17 |
I16. Nerviosismo ante los exámenes * |
2,80 |
1,21 |
I17. Relajación/concentración en el aula |
3,14 |
1,09 |
I18. Dificultad para concentrarse en los exámenes * |
2,48 |
1,11 |
I19. Dificultad para conciliar el sueño * |
2,94 |
1,27 |
I20. Seguridad al enfrentarse a los exámenes |
3,12 |
1,12 |
Factor 3: control emocional |
2,90 |
1,16 |
Escala 1: sensibilización |
3,20 |
1,19 |
I21. Descubrimiento del
principio general |
2,95 |
1,07 |
I22. Esfuerzo por clarificar lo que no entiendo |
3,24 |
1,11 |
I23. Organización del conocimiento a aprender |
3,26 |
1,08 |
I24. Relación de los antiguos/nuevos conocimientos |
3,43 |
1,09 |
I25. Comprensión de las ideas complejas |
3,25 |
1,07 |
I26. Evocación de autopreguntas para
comprender |
3,23 |
1,11 |
I27. Evocación de preguntas |
3,28 |
1,10 |
I28. Expresión con las propias palabras |
3,36 |
1,10 |
I29. Relación de los elementos al estudiar |
3,19 |
1,08 |
Factor 4: elaboración |
3,24 |
1,09 |
I30. Uso de
mapas/esquemas |
3,12 |
1,15 |
I31. Toma de notas |
3,43 |
1,15 |
I32. Resumen de las ideas importantes |
3,33 |
1,11 |
I33. Realización de esquemas |
3,14 |
1,18 |
Factor 5: organización |
3,25 |
1,14 |
I34. Identificación de la información relevante |
3,22 |
1,09 |
I35. Detección de lo esencial al resolver problemas |
3,18 |
1,09 |
I36. Aplicación de conocimientos a otros contextos |
3,20 |
1,05 |
I37. Identificación de las ideas principales en el texto |
3,23 |
1,04 |
Factor 6: selección |
3,21 |
1,07 |
Escala 2: elaboración |
3,23 |
1,10 |
I38. Utilización de los conocimientos |
2,97 |
1,03 |
I39. Anticipación mental de la aplicación |
3,12 |
1,08 |
I40. Preocupación por la funcionalidad del conocimiento |
3,35 |
1,10 |
I41. Aplicación de los conocimientos a materias |
3,05 |
1,05 |
I42. Aplicación de los conocimientos académicos |
3,17 |
1,10 |
I43. Uso de los conocimientos adquiridos en clase |
3,33 |
1,06 |
I44. Práctica de los aprendido hasta dominarlo |
3,13 |
1,07 |
Factor 7: transferencia |
3,16 |
1,07 |
I45. Pensamiento divergente/crítico |
2,80 |
1,13 |
I46. Opinión sobre cuestiones discutibles |
3,27 |
1,18 |
I47. Esfuerzo por pensar diferente al resto |
3,35 |
1,12 |
I48. Trabajar al máximo de la capacidad |
3,31 |
1,12 |
I49. Esfuerzo por comprender el significado |
3,46 |
1,11 |
I50. Construcción de una opinión propia |
3,19 |
1,06 |
I51. Comprensión de los significados |
3,22 |
1,06 |
I52. Curiosidad por conocer |
3,25 |
1,13 |
I53. Claridad al comunicarse con el resto |
3,52 |
1,12 |
I54. Identificación de razones de los fenómenos |
3,19 |
1,09 |
I55. Esfuerzo por descubrir los conocimientos |
3,27 |
1,08 |
Factor 8: pensamiento crítico y creativo |
3,26 |
1,11 |
I56. Recuperación mediante el recuerdo |
3,09 |
1,10 |
I57. Organización previa de la información en esquemas |
3,14 |
1,15 |
I58. Utilización de ejemplos oídos para el recuerdo |
3,12 |
1,10 |
I59. Recuerdo de resúmenes/esquemas en los exámenes |
3,32 |
1,10 |
Factor 9: recuperación |
3,17 |
1,11 |
Escala 3: personalización |
3,20 |
1,10 |
I60. Planificación anticipada al estudiar |
3,34 |
1,14 |
I61. Evaluación del propio nivel de comprensión |
3,26 |
1,08 |
I62. Identificación de relaciones entre los conocimientos |
3,32 |
1,08 |
I63. Resistencia a las conductas impulsivas |
2,98 |
1,12 |
I64. Identificación de las estrategias para resolver |
3,32 |
1,11 |
I65. Autoevaluación de los resultados de aprendizaje |
3,23 |
1,12 |
I66. Comprobación de la dificultad de las tareas |
3,30 |
1,16 |
Factor 10: planificación y evaluación |
3,25 |
1,11 |
I67. Desorden al estudiar * |
2,63 |
1,13 |
I68. Estudio superficial y de una vez * |
2,82 |
1,15 |
I69. Inexistencia de autoevaluación para verificar * |
2,72 |
1,14 |
I70. Estudiar todo de una vez * |
2,44 |
1,07 |
Total en factor 11: regulación |
2,65 |
1,12 |
Escala 4: metacognición |
2,95 |
1,11 |
Nota. * Enunciados
formulados en sentido negativo.
3.2. Diferencias de uso del teléfono móvil y de las estrategias de aprendizaje según aspectos sociodemográficas
Por otro lado, los análisis indicaron
diferencias estadísticamente significativas entre los factores de la dimensión
“uso del teléfono móvil” y ciertas características sociodemográficas de los
estudiantes universitarios. Así, se observó que, al comparar los factores de la
dimensión “uso del teléfono móvil” con el género, existían diferencias
estadísticamente significativas respecto al factor conflictos entre hombres y
mujeres, con mayor puntuación promedio en el caso de los varones (χ=8,13,
DT=2,62, U=258764, p= 0,04).
Para el caso de los factores de la dimensión
“uso de las estrategias de aprendizaje”, al cruzarlos con la variable género,
se identificaron diferencias estadísticamente significativas respecto al factor
organización, con una puntuación promedio más elevada para las mujeres
(χ=13,35, DT=3,86, U=209351, p= 0,00). En relación con el factor regulación, los
promedios fueron mayores para los hombres (χ=11,62, DT=3,13, U=269652, p=0,00),
que, en este caso, por la formulación de los ítems en sentido negativo, indican
menores niveles de autoevaluación para verificar lo aprendido, así como predilección
por estudiar todo a la vez o a última hora, superficialmente y desorden al
hacerlo.
También se detectaron diferencias
estadísticamente significativas entre los factores de la dimensión “uso del
teléfono móvil” y el área de conocimiento del estudiantado universitario. Las mayores
puntuaciones recayeron sobre los estudiantes de ciencias empresariales tanto
para el factor conflictos (χ=8,43, DT=2,22, H=20,77, p=0,00) como para el
factor comunicacional y emocional (χ=9,04, DT=2,92, H=16,27, p=0,00). Las
menores puntuaciones se correspondieron con los estudiantes de ciencias de la
educación y humanidades para el factor comunicacional y emocional (χ=8,09,
DT=2,42, H=16,27, p=0,00) y para el factor conflictos (χ=7,31, DT=2,01,
H=20,75, p=0,00).
Al mismo tiempo, se identificaron
diferencias estadísticamente significativas entre los factores de la dimensión
“uso de las estrategias de aprendizaje” y el área de conocimiento. Las
puntuaciones fueron mayores para los estudiantes de ingeniería en el factor
actitud (χ=10,79, DT=2,91, H=28,19, p=0,00), en el factor organización
(χ=13,92, DT=4,01, H=17,31, p=0,00) y en el factor pensamiento crítico (χ=37,8,
DT=9,39, H=11,35, p=0,00). Las menores puntuaciones fueron las de los
estudiantes de ciencias de la salud en el factor actitud (χ=9,45, DT=2,76,
H=1,79, p=0,00) y en el factor organización (χ=12,63, DT=3,63, H=17,31,
p=0,00), así como las de los estudiantes de ciencias de la educación y
humanidades para el factor pensamiento crítico (χ=35,26, DT=9,47, H=11,35,
p=0,00).
3.3. Relación entre los grados de uso del teléfono móvil y de las estrategias
Simultáneamente, se reconocieron
asociaciones estadísticamente significativas entre los factores y escalas de
las dimensiones “uso del teléfono móvil” y “uso de las estrategias de
aprendizaje” (Tabla 3). Las relaciones más fuertes y positivas se dieron entre
las escalas personalización y elaboración (rho=0,95, p=0,01), sensibilización y
personalización (rho=0,89, p=0,01), metacognición y personalización (rho=0,89,
p=0,01), elaboración y sensibilización (rho=0,88, p=0,01), metacognición y
elaboración (rho=0,88, p=0,01), así como entre sensibilización y metacognición
(rho=0,86, p=0,01). Las asociaciones más débiles y negativas, o inversas,
fueron entre el factor conflictos en la dimensión “uso del teléfono móvil” y la
escala de elaboración (rho= -0,18, p=0,01), personalización (rho= -0,16,
p=0,01), sensibilización (rho= -0,13, p=0,01) y metacognición (rho= -0,11,
p=0,01). También entre el factor uso comunicacional y emocional del teléfono
móvil-Smartphone y las escalas de elaboración (rho= -0,09, p=0,01) y personalización
(rho= - 0,07, p=0,01).
En consecuencia, los desenlaces mostraron la
existencia de asociaciones estadísticamente significativas, en cuanto al “uso
del teléfono móvil” y al “uso de las estrategias de aprendizaje” (rho= -0,12,
p=0,01). Esto indicó, por ejemplo, que a mayor uso problemático del teléfono
móvil-Smartphone, menor es el uso adecuado de las estrategias de aprendizaje.
Sin embargo, la relación fue muy débil y negativa.
Tabla 3
Correlaciones de Spearman para el
uso del teléfono móvil y de las estrategias de aprendizaje
Factores |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
1.
F1-C |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.
F2-UCE |
0,55** |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3.
UEA-F1 |
-0,14** |
-0,40 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4.
UEA-F2 |
-0,25** |
-0,10** |
0,69** |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5.
UEA-F3 |
0,03 |
0,11** |
0,62** |
0,51** |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
6.
UEA-F4 |
0,16** |
-0,09** |
0,86** |
0,67** |
0,62** |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
7.
UEA-F5 |
-0,20** |
-0,11** |
0,74** |
0,67** |
0,57** |
0,81** |
1 |
|
|
|
|
|
|
8.
UEA-F6 |
-0,14** |
-0,04 |
0,79** |
0,60** |
0,56** |
0,82** |
0,70** |
1 |
|
|
|
|
|
9.
UEA-F7 |
-0,15** |
-0,07** |
0,84** |
0,66** |
0,63** |
0,91** |
0,80** |
0,80** |
1 |
|
|
|
|
10.
UEA-F8 |
-0,15** |
-0,07** |
0,88** |
0,67** |
0,63** |
0,92** |
0,78** |
0,85** |
0,88** |
1 |
|
|
|
11.
UEA-F9 |
-0,15** |
-0,07** |
0,79** |
0,65** |
0,63** |
0,86** |
0,81** |
0,73** |
0,86** |
0,82** |
1 |
|
|
12.
UEA-F10 |
-0,18** |
-0,11** |
0,84** |
0,70** |
0,63** |
0,90** |
0,82** |
0,79** |
0,88** |
0,87** |
0,84** |
1 |
|
13.
UEA-F11 |
0,07** |
0,05* |
0,51** |
0,37** |
0,51** |
0,48** |
0,41** |
0,44** |
0,49** |
0,51** |
0,48** |
0,47** |
1 |
Escalas UEA |
1 |
2 |
14 |
15 |
16 |
17 |
|
|
|
|
|
|
|
14.
EUEA1 |
-0,13** |
-0,02 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15.
EUEA2 |
-0,18** |
-0,09** |
0,88** |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
16.
EUEA3 |
-0,16** |
-0,07** |
0,89** |
0,95** |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
17.
EUEA4 |
-0,11** |
-0,06* |
0,86** |
0,88** |
0,89** |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
Nota. * *p <0,05. **p
<0,01. ***p <0,001. F1-C
(teléfono móvil-conflictos), F2-UCE (teléfono móvil-uso comunicacional y
emocional), UEA-F1 (motivación), UEA-F2 (actitud), UEA-F3 (control emocional),
UEA-F4 (elaboración), UEA-F5 (organización), UEA-F6 (selección), UEA-F7
(transferencia), UEA-F8 (pensamiento crítico y creativo), UEA-F9
(recuperación), UEA-F10 (planificación y evaluación), UEA-F11 (regulación),
EUEA (escala uso de estrategias de aprendizaje), EUEA1 (sensibilización), EUEA2
(elaboración), EUEA3 (personalización), EUEA4 (meta-cognición).
4. Discusión y conclusiones
A partir de los hallazgos de esta investigación se ha informado acerca de
algunos de los aspectos sobre los que intervenir para favorecer el aprendizaje
estratégico y las competencias que la actual sociedad tecnológica demanda en el
estudiantado universitario (Anthonysamy et al., 2021;
Castro et al., 2020; Knight y Drysdale,
2020; Levratto et al., 2022; Martín, 2019; Martínez y
Gaeta, 2019).
En primer lugar, se destaca que las puntuaciones fueron mayores en el uso
comunicacional y emocional del teléfono móvil por parte del estudiantado. Esto
se puede explicar por la facilidad que ofrecen tales dispositivos para
interactuar socialmente mediante la mensajería instantánea, tanto de forma
asincrónica como sincrónica. Asimismo, tales desenlaces dan atisbos de
confirmación de los procesos de virtualización de las relaciones humanas y de
las actividades diarias. Es decir, el traslado de acciones socioemocionales al
campo virtual (Martín, 2019). Estos cambios son irreversibles y de naturaleza sociogenética o antropogenética, afectando incluso a la
construcción identitaria de los jóvenes (Gutiérrez et al., 2018).
Ahora bien, la menor puntuación registrada en el factor conflictos del
teléfono móvil coincide con lo hallado por Oberst et
al. (2017), quienes señalaron que las personas que experimentan ansiedad
tienden a utilizar de forma inadecuada el Smartphone. En efecto, en momentos de
estrés los individuos suelen usar el celular como mecanismo reconfortante dadas
sus propiedades hápticas, de intimidad y de escape y también por sus efectos
tranquilizadores (Melumad y Tuan,
2020).
Igualmente, aunque los universitarios son “nativos digitales”, los
hallazgos parecen corroborar que tal hecho no significa que hagan un uso
correcto del teléfono móvil-Smartphone y por extensión de dichas herramientas
con un sentido educativo. Así, el estudiantado universitario considera que el
uso del celular incide algunas veces o con frecuencia sobre su rendimiento
académico. En ese orden de ideas, de acuerdo con León-Pérez, Bas, y Escudero-Nahón (2020), la utilización de las tecnologías por parte
de los estudiantes se centra, en los casos más adecuados, en buscar,
seleccionar y servirse de información de la red. Sin embargo, suelen terminar
distraídos por el uso de esta tecnología (Garrote et al., 2018) y, posteriormente,
pueden sufrir adicción conductual (Melumad y Tuan, 2020; Panova y Carbonell,
2018).
En cuanto al uso de las estrategias de aprendizaje, los productos que
llaman la atención se enfocan, por un lado, en los aspectos motivacionales.
Concretamente, en lo relacionado con posponer las tareas y abandonar cometidos
difíciles. Ello sugiere una tendencia por parte del estudiantado universitario
a procrastinar sus labores (Martí et al., 2022). Dado que, entre las
características de los estudiantes autorregulados, Díaz et al. (2017) y Zhao et
al., (2019) enuncian la permanencia y perseverancia en la tarea, los resultados
bajos indican que es necesario fortalecer estas actitudes mediante acciones
formativas.
En el caso del control emocional, los estudiantes universitarios
mostraron dificultad para concentrarse en los exámenes. Esto sugiere que
presentan problemas en la supervisión de su ansiedad en los momentos
precedentes a una prueba académica (Díaz et al., 2017). Ahora bien, la gestión
de las emociones es también una característica autorregulatoria que vale la
pena enfocar.
Respecto al control comportamental, los estudiantes universitarios
parecen realizar un estudio relativamente superficial y de una sola vez de la
materia. Aseguran tener facilidad para excusar los deberes y las obligaciones.
Tales resultados apuntan hacia ciertos apuros para consolidar el aprendizaje
profundo y autorregulado, particularmente en las fases de planificación y
ejecución de la tarea (Panadero, 2017), siendo necesaria la potenciación de
competencias relacionadas con el aprendizaje autónomo y autorregulado, con la
planificación, con la organización y con la gestión eficaz del tiempo (Gargallo
et al., 2020).
También, otras cuestiones que deben consolidarse son las relativas al
descubrimiento del principio general y de sus aplicaciones, la utilización del
conocimiento para distintas lecciones, el pensamiento divergente y crítico y la resistencia a las conductas impulsivas,
aspectos vinculados al desempeño activo y a la autoeficacia del estudiante, a
su metacognición y a la capacidad de transferir determinados conocimientos a
dominios de mayor generalidad, aunque esto no siempre se logra (Díaz et al.,
2017). Además, la falta de control del estudiantado en cuanto a los
comportamientos evitativos a la hora de afrontar tareas coincide con lo
registrado por Hernández y Camargo (2017), por lo que se deduce que el
estudiantado universitario no siempre efectúa acciones anticipadas ni prioriza
sus actividades académicas.
Por otro lado, tal y como se apuntó, se han identificado diferencias
estadísticamente significativas al comparar el uso del teléfono móvil con el
género, con mayor puntuación promedio en el caso de los varones.
Al respecto, autores como Gutiérrez et al. (2018) y Santana et al. (2019)
registraron un mayor uso del Smartphone por parte de las personas encuestadas de
género femenino en situaciones de ansiedad, de aburrimiento, de soledad y para
aprender. No obstante, también coinciden al señalar que los hombres expresan
mayores conflictos por el temor de no sentirse conectados y por no ser capaces
de controlar el uso excesivo del celular. Para concluir esta parte, se
evidenció que entre las diferencias estadísticamente significativas por género
se obtuvo que: a) los encuestados de género masculino reportaron más conflictos
con el uso del teléfono móvil que el género femenino y son tendientes a revisar
con menor frecuencia lo aprendido y a planificar sus
estudios y a abordar las tareas de manera organizada; b) el género femenino
demostró mayor tendencia a utilizar estrategias de aprendizaje relativas a la
organización de la información.Adicionalmente, se
verificaron diferencias estadísticamente significativas entre el uso del
teléfono móvil y el área de conocimiento a la que pertenecían los estudiantes
universitarios encuestados. Los alumnos de ciencias empresariales mostraron mayores
puntuaciones en el factor conflictos y en el factor comunicacional y emocional,
en contraste con las menores puntuaciones que se correspondieron con los
estudiantes de educación y de humanidades. Así pues, sería importante
profundizar en las variables y en los factores tanto externos como intrínsecos
que han contribuido a que el estudiantado del área de ciencias de la educación
presente mejores niveles de control de los conflictos a través del uso del
teléfono móvil. Para sintetizar, respecto a las diferencias estadísticamente
significativas por área de conocimiento se constató que: a) Los estudiantes de
ciencias empresariales reportaron más conflictos y problemas de comunicación
relacionados con el uso del teléfono móvil; b) Los estudiantes de ingeniería
utilizaron con mayor frecuencia estrategias relativas a la actitud positiva
hacia el estudio y el aprendizaje, la organización de la información y el
pensamiento crítico.
Igualmente, se destacan las asociaciones estadísticamente significativas
verificadas entre el uso del teléfono móvil y de las estrategias de
aprendizaje. Especificamente, se encontró una
correlación positiva muy fuerte entre las diferentes escalas que miden el uso
de estrategias de aprendizaje (sensibilización, elaboración, personalización,
metacognición). Esto indica que los estudiantes que utilizan una estrategia
tienden a utilizar las otras también. Además, se halló que a
medida que aumenta el conflicto relacionado con el uso del teléfono móvil,
disminuye la capacidad de los estudiantes para elaborar la información. Tales asociaciones pueden sugerir, como señalan Boude (2021), Garrote et al. (2018) y Rezaee
et al. (2020), que a mayor uso inadecuado del teléfono móvil-Smartphone, menor
es el uso conveniente de las estrategias de aprendizaje.
Como conclusiones, hay que acotar que: a) el estudio sugiere que existe
una relación compleja entre el uso del teléfono móvil y las estrategias de
aprendizaje; b) Un uso problemático del teléfono móvil se asocia con un menor
uso de estrategias de aprendizaje efectivas. Sin embargo, la relación no es del
todo clara (es débil) y podrían existir otras variables que impactasen en este
vínculo; c) La mayoría de las estrategias de aprendizaje se utilizan de forma
conjunta, lo que indica que los estudiantes tienden a desarrollar un estilo de
aprendizaje más general. Es decir, los estudiantes, al estudiar, no suelen
emplear una sola estrategia de manera aislada, sino que combinan varias de
ellas. Esta combinación de estrategias da lugar a un estilo de aprendizaje más
flexible y adaptable, ya que los discentes pueden seleccionar y aplicar las más
adecuadas según las circunstancias y los contenidos a estudiar.
En este orden de ideas, han de señalarse dos implicaciones importantes.
Primero, los resultados sugieren que el uso excesivo o problemático del
teléfono móvil podría estar interfiriendo en el rendimiento académico al
disminuir el uso de estrategias de aprendizaje efectivas. Segundo, es necesario
diseñar intervenciones educativas que ayuden a los estudiantes a desarrollar un
uso más equilibrado del teléfono móvil y a fomentar el uso de estrategias de
aprendizaje adecuadas.
Por otra parte, sería oportuno replicar la investigación con alumnado de
otras nacionalidades y profundizar en las variables de estudio realizando
grupos de discusión o entrevistas, posibilitando así la complementariedad
metodológica. Asimismo, el hecho de que la muestra fue autoseleccionada, y por
lo tanto no probabilística, aunque sí representativa de la población,
constituye una de las limitaciones de la indagación. Otras limitaciones que
deben señalarse es que el estudio se basa en correlaciones, por lo que no se
pueden establecer relaciones causales. Además, es necesario que se realicen
estudios longitudinales para determinar si el uso del teléfono móvil causa
cambios en las estrategias de aprendizaje o visceversa.
Por último, a la luz de lo expuesto, se enfatiza la urgencia de diseñar,
implementar y evaluar programas que permitan potenciar el uso apropiado del
teléfono móvil-Smartphone y la adquisición o potenciación de las estrategias de
aprendizaje (Rubio y Olivo, 2020), lo cual puede propiciar el aprender a
aprender (Gargallo et al., 2020), convirtiendo a los dispositivos móviles
conectados a Internet en verdaderos promotores de la educación. No obstante, la
incorporación de las tecnologías de la información y la comunicación no solo ha
provocado desafíos para los discentes, sino que los docentes también podrían
estar experimentando algunas dificultades con esta nueva realidad en el
desempeño de sus funciones (Rubio y Olivo, 2020b).
Contribución de los autores
Francisco José Rubio Hernández: Conceptualización, Recopilación y gestión de datos (data curation), Análisis formal, Investigación, Metodología,
Administración del proyecto, Supervisión, Validación, Visualización, Escritura
del borrador original, Escritura (revisión y edición). :
José Luis Olivo Franco: Conceptualización, Recopilación y gestión de
datos (data curation, Investigación, Validación,
Visualización, Escritura del borrador original, Escritura (revisión y
edición). Alfredo Tuesta Panduro: Recopilación y gestión de datos
(data curation), Investigación, Recursos, Software,
Supervisión, Validación.
Referencias
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