O ensino de competências digitais e sua relação com an evasão universitária

Modelo estrutural: estudo de caso

Autores

  • Bernardino Esteban Madera Fernández Unini
  • Carlos Antonio Uc Rios Universidad Autónoma de Campeche, México

DOI:

https://doi.org/10.51896/ce.v22i1.373

Palavras-chave:

competências digitais, evasão universitária, ensino de competências digitais

Resumo

O abandono universitário, com a sua complexidade de causas, tornou-se uma questão crucial, especialmente no contexto da pandemia. Este estudo aborda especificamente a relação entre a falta de competências digitais no ensino e o abandono no Sistema Corporativo UTESA durante a crise da Covid-19. Adotando uma abordagem ex post facto e uma estratégia associativa explicativa, foram inquiridos 322 professores e 373 alunos evadidos. Ambos os grupos foram selecionados de populações mais amplas e foram aplicados inquéritos com questões de múltipla escolha e escalas Likert. A análise baseou-se num modelo estrutural relacional com 9 construtos e 16 hipóteses, apoiado em parte por ferramentas estatísticas como SMART-PLS v4.0 e SPSS v29.1. As conclusões destacam que a falta de competências digitais dos professores tem um impacto significativo no abandono dos alunos, atribuindo-o à formação insuficiente na utilização dos meios digitais. Esta falta contribui para a baixa motivação e atitude negativa dos alunos em relação ao processo de aprendizagem, sublinhando a necessidade de reforçar o ensino de competências digitais para melhorar a retenção dos alunos.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Colás-Bravo, P., Conde-Jiménez, J., y García-Peñalvo, F. J. (2018). Incompetencias digitales docentes en uso de las Tics. Recuperado en: doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-39483-1_18

Dijkstra, T.K. & Henseler, J. (2015). Consistent and asymptotically normal PLS estimators for linear structural equations. Computational Statistics & Data Analysis, 81(1), 10-23.

Dillon, W. R., y Goldstein, M. (1984). Puntuación compuesta como un método para la estimación del constructo: presente y futuro. Journal of Educational Measurement, 21(4), 331-340.

García y Romero (2015). Falta de compromiso por los alumnos en el proceso educativo. Recuperado en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=44741347010

García-Martínez y González-Martínez. (2020). Habilidades digitales docentes en la calidad educativa. Recuperado de: DOI: https://doi.org/10.6021/educatio.463821

Geisser, S. (1975). The predictive sample reuse method with applications. Journal of the American statistical Association, 70(350), 320-328.

George, D., & Mallery, P. (2003). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference. 11.0 update (4thed.). Boston: Allyn & Bacon.

González, O., & Flores, M. (2019): El trabajo docente: enfoques innovadores para el diseño de un curso. Ed. Trillas, México.

González-Gómez, F., Guardiola, J., Martín-Rodríguez, O. and Montero-Alonso, M.A. (2012) Gender Differences in E-Learning Satisfaction. Computers & Education, 58, 283-290. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.08.017

González-Ramírez, Chávez-Rivera y García-Fernández (2019). Factores externos que causan deserción en la Educación Superior. Recuperado en: https://static.sevier.es/jano/estresyrendimiento.pdf

Henseler, J., Hubona, G., & Ray, P.A. (2016). Using PLS path modeling in new Technology research: updated guidelines. Industrial Management & Data Systems, 116(1), 2-20.

Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. Advances in International Marketing, 20, 277-319.

Higuera, A. y Rivera (2021). Rendimiento Académico en Ambientes Virtuales del Aprendizaje Durante la Pandemia Covid-19 en Educación Superior. https://preprints.scielo.org/index.php/scielo/preprint/view/2862/version/3022.

Karsenti y Collin (2013). Herramientas y recursos digitales. Apertura: Revista de Innovación Educativa, ISSN-e 2007-1094, ISSN 1665-6180, Vol. 4, Nº. 2, 2013.

Lázaro-Cantabrana, (2018), Rúbrica para evaluar la competencia digital del profesor universitario en el contexto latinoamericano. Edutec: Revista electrónica de tecnología educativa, ISSN-e 1135-9250, Nº. 63, 2018, págs. 1-14.

López-González, Ruiz-Lozano y Murillo-Rodríguez (2018). Impacto de la Covid19 en la motivación de los docentes. DOI: https://doi.org/10.6018/cpd.4923241.

Robbins, Oh, Le y Button (2009). Intervention Effects on College Performance and Retention as Mediated by Motivational, Emotional, and Social Control Factors: Integrated Meta-Analytic Path Analyses. Recuperado de: DOI:10.1037/a0015738

Ryan y Deci (2000). Factores de la teoría motivacional de auto determinación. Recuperado de: https://core.ac.uk/download/pdf/6348452.pdf

Shmueli, G., & Koppius, O. R. (2011). Predictive analytics in information systems research. MIS Quarterly, 35(3), 553-572.

Smith, J. (2020). Competencias digitales docentes y su impacto en la deserción universitaria. En S. García (Ed.), Tecnologías digitales en la educación: Perspectivas y desafíos (pp. 45-60). Editorial Universitaria.

Stone, M. (1974). Cross-validation and multinomial prediction. Biometrika, 61(3), 509-515.

Torres, D, Rincón A y Medina, L (2020). Competencias digitales de los docentes en la Universidad de los Llanos, Colombia. Recuperado de: DOI: https://doi.org/10.22430/21457778.2246.

UNESCO. (2017). Educación en tiempos de COVID-19. Disponible en: https://es.unesco.org/covid19/educationresponse.

Wang, Q., Chen, W. and Liang, Y. (2011) The Effects of Social Media on College Students. Johnson & Wales University, Providence, RI.

Publicado

2024-03-14 — Atualizado em 2024-04-11

Versões

Como Citar

Madera Fernández, B. E., & Uc Rios , C. A. (2024). O ensino de competências digitais e sua relação com an evasão universitária: Modelo estrutural: estudo de caso. Contribuciones a La Economía, 22(1), 16–33. https://doi.org/10.51896/ce.v22i1.373 (Original work published 14 de Março de 2024)

Edição

Secção

Artículos