VALIDACIÓN DE UN MODELO DE FACTORES PREDICTIVOS DE LAS COMPETENCIAS DIGITALES DE INFORMACIÓN, EN ESTUDIANTES DE SECUNDARIA DE COLEGIOS PÚBLICOS Y PRIVADOS TESIS PARA OPTAR EL GRADO DE DOCTORA EN PSICOLOGÍA TERESA CECILIA FERNANDEZ BRINGAS LIMA - PERÚ 2022 ASESOR Doctor Giancarlo Ojeda Mercado CO-ASESOR Doctor Cristóbal Suárez-Guerrero JURADO DE TESIS Presidente: Dr. Jesús Chirinos Cáceres Vocal: Dra. Elisa Robles Robles Vocal: Dr. Alberto Alegre Bravo Secretario: Dr.: Fredy Monge Rodríguez DEDICATORIA A mi padre, Alberto, que me inculcó fortaleza; a Gilberto, mi esposo quien me ha apoyado con su compañía y comprensión; a mis hijos Ximena, Javier, Ximena, Christopher, por su alegría y entusiasmo; a Alberto, mi hermano, por siempre creer en mí y en mis aspiraciones. Dedico mi compromiso a todos los alumnos que han participado tan generosamente y a quienes debemos una mejor educación. AGRADECIMIENTO Agradezco a mis asesores Dr. Giancarlo Ojeda Mercado, quien me guió con la dedicación del maestro; al Dr. Cristóbal Suárez-Guerrero, por sus orientaciones y su perspectiva actualizada. Al Psicólogo Francisco Sandoval por su asistencia, persistencia y ayuda constante en el proceso. A los colegas que me ayudaron en los diferentes momentos del trabajo y que facilitaron mi camino para realizar este estudio. Al Mg. Adrián Moneta, por su enseñanza dedicada. A todos los docentes y estudiantes que colaboraron con tanta dedicación. FUENTES DE FINANCIAMIENTO Tesis Autofinanciada TABLA DE CONTENIDOS RESUMEN ................................................................................................................. ABSTRACT ............................................................................................................... INTRODUCCIÓN ...................................................................................................1 CAPÍTULO I: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................3 1. Identificación del problema............................................................................. 3 2. Justificación del problema............................................................................. 11 3. Limitaciones de la investigación ................................................................... 13 4. Objetivos de la investigación ........................................................................ 17 4.1. Objetivo general ..................................................................................... 17 4.2. Objetivos específicos ............................................................................. 17 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO .....................................................................18 1. Antecedentes de relevancia ........................................................................... 18 2. Aspectos conceptuales .................................................................................. 22 2.1. Competencia digital y Competencia digital de información .................. 22 2.2. Motivación ............................................................................................. 39 2.3. Interacción en contextos virtuales .......................................................... 54 2.4. Actividades educativas con las TIC ....................................................... 59 2.5. Acceso a dispositivos digitales............................................................... 60 2.6. Aspectos familiares: nivel educativo y edad del padre y de la madre ... 62 2.7. Sexo ........................................................................................................ 65 2.8. Tipo de colegio ....................................................................................... 67 3. Definición conceptual y operacional de variables ........................................ 70 4. Hipótesis de la investigación ......................................................................... 78 4.1. Hipótesis general .................................................................................... 78 4.2. Hipótesis específicas .............................................................................. 78 CAPÍTULO III: METODOLOGÍA .......................................................................81 1. Nivel, tipo y diseño de la investigación ........................................................ 81 2. Población y muestra ...................................................................................... 82 3. Criterios de inclusión y exclusión ................................................................. 88 4. Instrumentos de medición ............................................................................. 88 4.1. Instrumento de competencia digital de información .............................. 90 4.2. Instrumento de motivación ..................................................................... 96 4.3. Instrumento de interacción en contextos virtuales ............................... 102 4.4. Ficha de recolección de datos .............................................................. 106 5. Procedimiento ............................................................................................. 106 6. Consideraciones éticas ................................................................................ 108 7. Análisis de resultados .................................................................................. 109 CAPÍTULO IV: RESULTADOS .........................................................................117 CAPÍTULO V: DISCUSIÓN ...............................................................................149 CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES ....................................................................169 CAPÍTULO VII: RECOMENDACIONES..........................................................171 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................173 ANEXOS.................................................................................................................... ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1 Definiciones de la competencia digital encontradas en la literatura reciente ...................................................................................................................23 Tabla 2 Modelos teóricos descriptivos de la competencia digital .......................26 Tabla 3 Competencias digitales del marco DIGCOMP .......................................28 Tabla 4 Definiciones de la motivación en la literatura ........................................42 Tabla 5 Población peruana que utiliza Internet según ámbito geográfico ..........63 Tabla 6 Operacionalización de variables para la presente investigación ...........76 Tabla 7 Indicadores socioeconómicos y educativos según región de estudio .....83 Tabla 8 Distribución de la muestra de la investigación.......................................86 Tabla 9 Distribución de puntajes del “ECODIES – Subescala información” ....91 Tabla 10 Validación de contenido del “ECODIES – Subescala información” ...92 Tabla 11 Cargas factoriales para el “ECODIES – Subescala Información” .....94 Tabla 12 Índices de Bondad de Ajuste del “ECODIES – Subescala Información” ................................................................................................................................95 Tabla 13 Confiabilidad del “ECODIES – Subescala información” ....................96 Tabla 14 Validación de contenido de la escalas motivacionales del MSLQ .......99 Tabla 15 Confiabilidad de las escalas motivacionales del MSLQ .....................102 Tabla 16 Validación de contenido de la “Escala de Interacción en Contextos Virtuales de Aprendizaje” ....................................................................................104 Tabla 17 Confiabilidad de la “Escala de Interacción en Contextos Virtuales de Aprendizaje” ........................................................................................................106 Tabla 18 Parámetros para asegurar la bondad de ajuste en los SEM ..............113 Tabla 19 Adecuación a estructura factorial de las dimensiones evaluadas ......118 Tabla 20 Estimación del modelo de medida.......................................................119 Tabla 21 Índices de bondad de ajuste del modelo de ecuación estructural inicial ..............................................................................................................................120 Tabla 22 Estimación del modelo de ecuación estructural .................................122 Tabla 23 Índices de bondad de ajuste del modelo de ecuación estructural .......123 Tabla 24 Estimación del modelo de ecuación estructural reespecificado .........126 Tabla 25 Índices de bondad de ajuste del modelo reespecificado .....................127 Tabla 26 Bondad de ajuste “ecuación-por-ecuación” en el modelo reespecificado ..............................................................................................................................129 Tabla 27 Distribución de los puntajes del “ECODIES – Subescala información” ..............................................................................................................................130 Tabla 28 Estadísticos descriptivos de la Competencia Digital de Información 131 Tabla 29 Puntajes promedio de la Competencia Digital de Información según sexo ..............................................................................................................................132 Tabla 30 Puntajes promedio de la Competencia Digital de Información según tipo de colegio .............................................................................................................134 Tabla 31 Pruebas de normalidad multivariada .................................................135 Tabla 32 Correlaciones entre las variables de estudio ......................................136 Tabla 33 Tamaño del efecto de los predictores de la CDI en el modelo SEM...137 Tabla 34 Análisis de invarianza para el modelo estructural según sexo ...........141 Tabla 35 Efecto de las variables del modelo según el sexo ...............................142 Tabla 36 Análisis de invarianza para el modelo estructural según tipo de colegio ..............................................................................................................................146 Tabla 37 Efecto de las variables del modelo según el tipo de colegio...............147 Tabla A1 Características descriptivas del “ECODIES – Subescala Información” en la muestra de validación .................................................................................213 Tabla A2 Pruebas de normalidad para el “ECODIES – Subescala Información” ..............................................................................................................................213 Tabla B1 Características descriptivas de las escalas motivacionales del MSLQ en la muestra de validación ......................................................................................214 Tabla B2 Pruebas de normalidad en las escalas motivacionales del MSLQ.....215 Tabla C1 Características descriptivas de la “Escala de Interacción en Contextos Virtuales de Aprendizaje” en la muestra de validación ......................................216 Tabla C2 Pruebas de normalidad para la “Escala de Interacción en Contextos Virtuales de Aprendizaje” ....................................................................................217 Tabla D1 Estadísticos descriptivos de las variables en la muestra ...................218 Tabla D2 Distribución porcentual de los aciertos y desaciertos en el instrumento ECODIES, según sexo, ciudad y tipo de colegio .................................................219 Tabla E1 Efecto de las variables del modelo según la ciudad de residencia ......12 Tabla E2 Análisis de invarianza para el modelo estructural según ciudad de residencia ...............................................................................................................12 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1 Modelo teórico propuesto ....................................................................111 Figura 2 Modelo de ecuación estructural inicial ...............................................121 Figura 3 Estimación del modelo de ecuación estructural ..................................123 Figura 4 Modelo reespecificado .........................................................................128 Figura 5 Puntajes promedio de la Competencia Digital de Información según sexo ..............................................................................................................................133 Figura 6 Puntajes promedio de competencia digital tipo de colegio .................134 Figura 7 Estimación de modelos de ecuación estructural final en hombres y mujeres .................................................................................................................143 Figura 8 Modelos de ecuación estructural final en estudiantes de colegios públicos y privados .............................................................................................................148 Figura D1 Puntaje promedio de conocimiento-capacidad (izquierda) y actitud (derecha según las actividades realizadas con las TIC .......................................220 Figura E1 Estimación de modelos de ecuación estructural final en Lima y Cusco ..............................................................................................................................221 RESUMEN La competencia digital es considerada clave para el desempeño social, laboral, educativo y otros aspectos de la vida de los ciudadanos del SXXI. En particular la Competencia Digital de Información (búsqueda, evaluación y almacenamiento de la información en la web) es fundamental para desenvolverse en los diferentes ámbitos de la vida actual y muchos antecedentes empíricos encuentran aspectos psicológicos y sociales vinculados con esta competencia. A pesar de su importancia, especialmente durante la pandemia, la investigación sobre este tema en el Perú es muy escasa. Por esta razón se propuso validar un modelo de factores predictivos de la Competencia Digital de Información en escolares de secundaria, incluyendo factores como la motivación, la interacción en contextos virtuales, el uso de tecnologías, la tenencia de dispositivos digitales, entre otros, además de analizar este modelo según tipo de colegio y según el sexo de los estudiantes. Se utilizó un modelo de ecuaciones estructurales (SEM), con diseño correlacional multivariado. Se determinó que la motivación, la interacción en contextos virtuales de aprendizaje, la educación de la madre, las actividades con TIC para tareas son predictivos de la Competencia Digital de Información. Palabras clave: Competencia Digital de Información; educación virtual; educación secundaria; interacción en contexto virtual; motivación ABSTRACT The digital competence is considered key for the social, labor, educational and other performance of the life of XXI century citizens. In particular, the digital information competence (search, evaluation and storage of information on the web) is essential to function in the different areas of today's life and many empirical antecedents find psychological and social aspects linked to this competence. Despite its importance, even more so during the pandemic, research on this topic in Peru is very scarce. For this reason, it was proposed to validate a model of predictive factors of digital information competence in high school students, including factors such as motivation, interaction in virtual contexts, use of technologies, possession of digital devices, among others, in addition to analyze this model according to the type of school and according to the sex of the students. A structural equation model (SEM) was used, with a multivariate correlational design. It was determined that motivation, interaction in virtual learning contexts, mother's education, activities with ICT for homework are predictive of digital information competence. Keywords: Digital Information Competence; virtual education; secondary education; interaction in virtual context; motivation 1 INTRODUCCIÓN El presente proyecto aborda uno de los problemas derivados de la obligatoriedad de la educación a distancia por la emergencia sanitaria del 2020, que es la exigencia de que los estudiantes usen tecnologías virtuales para el aprendizaje escolar, por lo que requieren el desarrollo de competencias digitales (en adelante CD). En nuestro país se cuenta con escasa investigación sobre estas competencias digitales en estudiantes de secundaria, como la de Orosco et al. (2021), y otras relacionadas con análisis de programas como la de Chapilliquén (2015), aunque se encuentran menos sobre la Competencia Digital de Información (en adelante CDI), referida a la búsqueda, filtrado y manejo de la información en la web, que es fundamental para el aprendizaje actualmente. Por otro lado, existen factores psicológicos y sociales que se han encontrado asociados a estas competencias, pero no se conoce cómo se comportan en estudiantes de colegios públicos y privados, así como en hombres y mujeres de nuestro país. Contar con la CDI es muy importante para el desempeño en diferentes aspectos de la vida laboral y académica, por lo que es fundamental promoverla desde la escolaridad y preparar a los estudiantes para su próxima vida laboral o educación superior, donde la exigencia de esta competencia es mayor. Por estas razones es muy importante conocer la CDI, por lo que el presente proyecto se dirigió a contribuir con esta finalidad. El objetivo de la presente investigación fue validar un modelo de factores predictivos de la CDI, conformado por la motivación, la interacción en contextos virtuales, el uso de tecnologías para hacer tareas escolares, la tenencia de 2 dispositivos digitales y los aspectos familiares (la edad y educación de padre y madre), en estudiantes de colegios públicos y privados de Lima y Cusco. Se utilizó el modelo de ecuaciones estructurales con diseño correlacional multivariado. El trabajo de campo se realizó a través de medios virtuales, en colegios públicos y privados, en una población estudiantil de hombres y mujeres de 4to y 5to de secundaria. 3 CAPÍTULO I: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1. Identificación del problema En la actualidad, el uso adecuado de los dispositivos digitales y herramientas tecnológicas se considera determinante para el desarrollo social, profesional y educativo en todas las etapas vitales. En los últimos años estas tecnologías, llamadas Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) han sido implementadas progresivamente en los países latinoamericanos (Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL], 2018), promoviendo que las sociedades las empleen cada vez más así como los recursos digitales, como parte necesaria de la comunicación entre personas, del aprendizaje escolar y del trabajo remunerado, por lo que no saber usarlas afecta el desempeño laboral, financiero, las relaciones sociales y la expresión cultural. Por este motivo, organismos internacionales y autoridades de gobiernos locales han enfocado esfuerzos en la enseñanza de Competencias Digitales (CD) en la educación básica, aunque no se tiene mucha información sobre sus resultados (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura [UNESCO], 2021; Ministerio de Educación del Perú [MINEDU], 2021). A pesar de que este desarrollo tecnológico ha ocurrido en múltiples países latinoamericanos, en Perú aún se evidencian grandes brechas en el acceso de la población a las Tecnologías de Información y Comunicación (en adelante TIC). En el sector educativo esta situación se torna más complicada pues, aunque se hacen esfuerzos por integrar las TIC al proceso de enseñanza aprendizaje y facilitar el 4 acceso a Internet a los estudiantes, se encuentran diferencias cruciales en la adquisición de CD. A nivel nacional, el 2018 se reportó que solo el 57% de escolares tenía acceso a Internet; 53% tenía una computadora personal y el 28% tenía acceso a softwares educativos; en comparación a Brasil, Chile, Argentina y Uruguay, donde estas condiciones estaban cubiertas para más del 85% de estudiantes (Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL], 2020). Para el 2020, el 75.5% de estudiantes de primaria, el 93.2% de secundaria y más del 90% de educación superior usuarios de internet, lo hacían sólo a través del celular. En cuanto a Internet, tienen acceso el 40.5% de hogares de zonas urbanas y 5.9% de hogares de zonas rurales del Perú (Instituto Nacional de Estadística e Informática [INEI], 2020), lo que evidencia una grave diferencia. Estas condiciones fueron profundizadas por la pandemia por COVID-19, en el 2020, que provocó crisis globales sobre todos los sistemas de la sociedad, pero hizo más evidentes las limitaciones técnicas y de acceso a internet en la educación, por el cambio de modalidad hacia la de educación remota o virtual. A esta situación se sumó la falta de preparación de los docentes para la educación remota, las dificultades de los padres de familia que no sabían usar las TIC y por lo tanto no podían ayudar a sus hijos, el que los estudiantes no tenían capacidades para el aprendizaje en esa modalidad y que el estado no podía asegurar el acceso a los espacios virtuales educativos (Defensoría del Pueblo 2020; UNESCO, 2020a). El uso obligatorio de tecnologías para estudiar en las escuelas, evidencia que el estado no encuentra una forma de garantizar el acceso a internet y manejo de las herramientas virtuales para el proceso de aprendizaje (Consejo Nacional de Educación, 2019). Frente a este problema, el MINEDU (2021) ha desarrollado 5 normativas oficiales para incorporar las TIC en la escolaridad para enseñar y fortalecer las CD de los estudiantes, considerando que estas son indispensables para que puedan integrarse a la sociedad del conocimiento y para superar las brechas digitales. Los estudiantes necesitan las CD para comunicarse, informarse, resolver problemas, colaborar en la vida cotidiana y social y en el trabajo, en un mundo rodeado por dispositivos digitales (UNESCO, 2020b). El Parlamento Europeo incorporó a las CD como una de las 8 competencias clave necesarias para el aprendizaje permanente y para la vida social, para la ciudadanía activa, para la inclusión social y para el empleo (Unión Europea, 2006), que deben ser adquiridas durante la escolaridad, junto con la lecto-escritura y cálculo, el pensamiento crítico y capacidades socioemocionales, y deben ser consolidadas en la secundaria, como paso previo para la vida laboral o estudios superiores satisfactorios. Son un objetivo de aprendizaje y a la vez son herramientas para todos los demás aprendizajes (Unión Europea, 2006). La CD se inscribe dentro del concepto de competencia, que incluye al conocimiento, la capacidad y la actitud para desempeñarse en alguna actividad. Según el marco conceptual DIGCOMP: A Framework for Developing and Understanding Digital Competence in Europe (Ferrari, 2013) y su actualización DIGCOMP 2.0: The Digital Competence Framework for Citizens (Vuorikari et al., 2016), la CD se define como “el uso creativo, crítico y seguro de las tecnologías de información y comunicación para alcanzar los objetivos relacionados con el trabajo, la empleabilidad, el aprendizaje, el tiempo libre, la inclusión y la participación en 6 la sociedad”. La CD incluye las áreas de información; comunicación y colaboración; creación de contenido digital; seguridad; y resolución de problemas. El interés del presente estudio ha sido el área de información, o Competencia Digital de Información (en adelante CDI), referida a los conocimientos, procedimientos y actitudes para buscar, seleccionar, evaluar y gestionar información de fuentes digitales e Internet y para tomar decisiones y resolver problemas (Carretero et al., 2017). Incluye tres subáreas: Navegación, búsqueda y filtrado de Información; Evaluación de la información; y Almacenamiento y recuperación de la información. Ser competente digital en información, significa ampliar y mejorar las búsquedas en la web, ser autónomos, tener un espíritu crítico, incorporar la información necesaria y asumir un mayor control sobre el propio aprendizaje (Irving & Crawford, 2005; Beltrán et al., 2017; Hernández et al., 2018; todos citados en Basilotta et al., 2020). La búsqueda de información en la web requiere de diversas capacidades y conocimientos. El usuario se enfrenta a una multitud de información y cuando se carece de la CDI la búsqueda de información en la web se realiza sin criterios claros, sin considerar la calidad de la información, ni su pertinencia, origen, utilidad y su sentido, lo que impide a las personas ser críticos ante el poder de la tecnología y ante las informaciones falsas. Los ciudadanos con menor CDI se ven expuestos a información errada, creada con fines de orientarlos hacia comportamientos inadecuados socialmente, como en el caso de las fake news (Vuorikari et al., 2022). A pesar de su importancia, las investigaciones demuestran que los estudiantes tienen deficiencias en esta habilidad cuando deben navegar en la web para buscar información. Por ejemplo, Monereo (2009; citado en Valverde-Crespo 7 et al., 2018) encontró que los estudiantes de secundaria tienen dificultades para buscar y seleccionar información en Internet. En un estudio realizado en Alemania con estudiantes de secundaria (Keck et al., 2015), se encontró que cuando un autor de un texto en internet tiene una imagen famosa o importante, es más difícil que los estudiantes identifiquen los problemas en dichos textos. En el mismo estudio se cita a Hoyer et al. (2011), y a Ehrlich et al. (2013) quienes reportaron que la mayoría de los estudiantes que utilizan Internet una o dos veces a la semana para tareas escolares, no identifican la información inexacta ni las contradicciones en los textos que encuentran en Internet. En otros estudios, se reporta que no todos los estudiantes logran utilizar un razonamiento científico al valorar la información en internet, más bien usan argumentos poco razonados que los lleva a cambiar de opinión o generar nuevas creencias fácilmente (Tseng, 2018). Esto es un grave peligro en un contexto en el que los adolescentes usuarios de Internet en el Perú pueden ser desinformados con noticias falsas o información manipulada, que altere sus emociones, creencias o vulnere sus derechos (Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia [UNICEF], 2022). Basilotta et al. (2020), encontraron limitaciones en la navegación, búsqueda y filtrado de la información y mencionan las investigaciones de Badia (2009) y de Colás et al. (2017), quienes reportan que los estudiantes de secundaria españoles manejan tecnologías, pero no pueden evaluar la información, estando más interesados en usar las TIC con finalidad social y menos para el tratamiento de la información o el aprendizaje. Otros investigadores encuentran que los estudiantes de secundaria suelen buscar en internet solo para resolver sus tareas y no para desarrollar conocimiento, por lo que atienden básicamente los títulos de las páginas 8 y no revisan el contenido (Julien & Barker 2009; Walraven et al., 2009; Tsai et al., 2012; Valverde-Crespo & González-Sánchez, 2016; todos citados en Valverde- Crespo et al., 2018). Por otro lado, contrario a la idea clásica de que los jóvenes poseen CD de manera natural (Prensky, 2001), se ha evidenciado que existe gran heterogeneidad en el nivel de CD en la juventud (Acosta-Silva, 2017) y que existen múltiples factores que influyen en el aprendizaje de los conocimientos, capacidades y actitudes referidos al mundo digital. Se han encontrado factores culturales, sociales, pedagógicos, familiares y psicosociales, que se diferencian por condiciones de género, socio económicos, de acceso a la tecnología y de ubicación geográfica. En lo psicológico, factores considerados muy fuertes son la motivación y actitud hacia el uso de TIC (León, 2018), así como el bienestar emocional asociado a la autovaloración de su propia CD (De Pablos et al., 2016). Asimismo, se ha evidenciado que la interacción con compañeros del colegio en contextos virtuales genera motivación por el aprendizaje, induciendo al uso de las TIC (Zhong et al., 2011; Vekiri y Chronaki, 2008; citados en Basilotta et al., 2020). Moneta (2019) determinó que la interacción del estudiante con sus docentes y con otros compañeros de aula actúa como un mediador de la CD y del desempeño académico. La variable de la familia se estudia como relevante en el desarrollo de CD. Los investigadores Fernández-Mellizo y Manzano (2018) refieren que el nivel socioeconómico puede tener un efecto sobre la CD en los escolares, especialmente el mayor nivel educativo de los padres. Asimismo, la edad y actividad laboral de padre y madre son también factores importantes en los estudiantes (Moneta, 2019). 9 La investigación de García et al. (2019), reporta que existe una relación entre familia y escuela, que facilita el uso de TIC para buscar información y resolver problemas. Acerca del efecto del uso frecuente de la tecnología sobre una mayor CDI, no se logra consenso por la escasa cantidad de investigaciones que corroboran el fenómeno de forma empírica (Fernández-Mellizo y Manzano, 2018). Sobre la variable género, se encuentran distintas afirmaciones entre quienes reportan ventajas en el desarrollo de las CD de los hombres sobre las mujeres (Basilotta et al., 2020), y quienes señalan que este resultado depende de la auto percepción de las mujeres de ser menos diestras, lo que probablemente se produzca por un estereotipo (Zhong et al., 2011; Vekiri & Chronaki, 2008; Imhof et al., 2007; Hakkarainen et al., 2000; Van Braak & Kavadias, 2005; todos citados por Fernández-Mellizo & Manzano, 2018). Otro componente de relevancia asociado al desarrollo de competencias escolares es la desigualdad, entendida como el diferente nivel de acceso a las oportunidades educativas (Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Refugiados [ACNUR], 2019). En el acceso a internet, la desigualdad es llamada “brecha digital”, y se refiere a las diferencias en acceso a internet y a dispositivos digitales para aprender, que puede ser por carencia de acceso a las tecnologías, no saber usarlas o por escaso capital cultural individual (Cabero & Marin, 2017; citado en León, 2018). Esta brecha digital también está asociada a las condiciones de infraestructura y apoyo docente en las escuelas, siendo para algunos investigadores una variable con efecto significativo y positivo (Román & Murillo, 2013), mientras que para otros no posee un efecto directo sobre la CD (Zhong, 2011). 10 La infraestructura tecnológica se refiere a las condiciones tecnológicas apropiadas para realizar actividades educativas en la escuela (Said et al., 2015). La capacitación de los docentes actúa como intermediario de los aprendizajes, siempre que tengan las CD necesarias para ser modelos, motivadores y promotores de estas competencias y del uso de las TIC, incorporándolas en su propio trabajo (Zhao et al., 2002; citado en Fernández-Mellizo, 2018; Moneta, 2019). Acerca de las diferencias en la CD según el tipo de gestión del colegio, es evidente que existe una brecha digital vinculada a los recursos, políticas escolares de capacitación docente, soporte pedagógico e infraestructura tecnológica, lo que se hace más profundo en zonas periurbanas, rurales y de extrema pobreza (León et al., 2021). A pesar de que en nuestro país se observa un aumento progresivo de investigaciones sobre la CD en estudiantes, no se han encontrado investigaciones que den cuenta del comportamiento de distintas variables en relación con la CDI, referida a la búsqueda, filtrado y manejo de la información en la web, en escolares de secundaria. Este tipo de análisis puede dar información sobre las relaciones entre variables psicológicas, familiares, de uso de tecnología, sociales y la CDI. Ante este vacío de información, en la presente investigación se plantea un modelo teórico que incluye la motivación, la interacción en contextos virtuales, las actividades con TIC para tareas, los aspectos familiares (edad y educación de padre y madre) y los dispositivos digitales, para conocer su efecto predictivo sobre la CDI, así como conocer sus posibles diferencias en función del sexo de los estudiantes y el tipo de colegio en el que se encuentran. A modo de validar este modelo de forma empírica acorde a los estándares de la investigación psicológica y psicométrica 11 actual (Shaheen et al., 2017), se plantea un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) para determinar las relaciones existentes entre los factores propuestos. Por lo tanto, se propone la siguiente pregunta de investigación: ¿Cuál es la validez de un modelo predictivo de la Competencia Digital de Información, basado en los factores de motivación, interacción en contextos virtuales, aspectos familiares (edad y educación de padre y madre), acceso a dispositivos digitales y actividades con Tic para tareas, en estudiantes de secundaria de colegios públicos y privados? 2. Justificación del problema Las condiciones actuales de las competencias digitales en nuestro país, según la Agenda digital 2021-2026 (Apoyo Consultoría 2022), evidencian que en Perú, 6 de cada 10 personas de 16 a 65 años, tienen dificultades para desenvolverse digitalmente en lectura, matemática y resolución de problemas, en clara desventaja con países como Corea, Japón y Estados Unidos, donde solo 1 de cada 10 personas se encuentra en la misma situación; así como se evidencia una desventaja para las mujeres en el uso de medios digitales para el trabajo y en la participación en ciencia en el entorno digital, que ocurre porque existe un estereotipo relacionado con la participación de las mujeres en el ecosistema digital. Esta situación alerta sobre la debilidad de la formación de las CD en nuestra población, lo que limita su inclusión en la sociedad digital, el gobierno digital, el medio laboral digital, por lo cual es una prioridad que estas competencias se logren desde la educación básica. Específicamente, la Competencia Digital de Información (CDI), es fundamental para que los estudiantes accedan apropiadamente a la información que está en la 12 web, es decir, identificar el tipo de información que necesita, evaluarla y almacenarla (Beltrán et al., 2017; citado en Basilotta et al., 2020). Estudiar las CDI de escolares de los últimos años de secundaria, permite entender su situación en un momento clave para su desarrollo y aprendizaje, así como facilita desarrollar acciones para fortalecerla, lo que evidencia la relevancia de la presente investigación. Durante el confinamiento por COVID-19, la educación remota con uso de las TIC, hizo evidente la necesidad de las CD para abordar el aprendizaje de una manera exitosa, lo que obligó a países de todo el mundo a enfocarse en la digitalización de la enseñanza aprendizaje y a proponer acciones para fortalecerlas. En nuestro país, el Currículum de educación básica estableció la competencia 28 referida a la adquisición de competencia digital, afirmando que el aprendizaje de esta debe hacerse desde la escuela, y durante la pandemia se elaboró el documento “Lineamientos para la incorporación de tecnologías digitales en la educación básica” (MINEDU, 2021), para la integración de las tecnologías en la educación, que además, propone el desarrollo de un ecosistema digital para el desarrollo digital a los estudiantes en la escuela. En este marco, analizar un modelo de variables relacionadas a la Competencia Digital de Información constituye un aporte ya que carecemos de esta información en nuestro país, aunque también hace falta en otros países. Por ejemplo, Basilotta et al. (2020), afirman que existen pocos estudios recientes que analicen variables que afectan a la CDI, habiéndose centrado básicamente en las características individuales y en el efecto de la familia; también citan a Fernández- 13 Mellizo y Manzano (2018) quienes encuentran que en España hay pocos análisis complejos sobre este fenómeno. Para nuestro país esta investigación es oportuna porque contribuirá a abrir un camino hacia el mejoramiento de las condiciones actuales de enseñanza aprendizaje, a partir del conocimiento de los estudiantes de secundaria y de los factores condicionantes de la CDI. Desde el punto de vista psicológico, este estudio aporta información valiosa sobre los factores psicológicos y sociales de los estudiantes, que pueden predecir su CDI, lo cual permitirá enfocar los esfuerzos escolares donde más se requieren, así como aportar en las políticas públicas. Desde el punto de vista teórico, se aporta con una reflexión sobre la forma cómo se vinculan las distintas variables del modelo teórico, que permitan explicar la CDI, así como un llamado a profundizar en el análisis de las variables estudiadas, a fin de contextualizarlas en el momento histórico de profundos cambios en las formas de aprendizaje en el mundo, que definen un futuro de demandas muy fuertes de CD y CDI a todos los ciudadanos., En lo práctico, esta información es útil para que los gestores psicológicos y educativos puedan redefinir sus líneas de acción psicopedagógica en las aulas, respondiendo a la necesidad de preparación de los estudiantes para insertarse en una sociedad que les exige estas CDI. 3. Limitaciones de la investigación Esta investigación forma parte del conjunto de nuevas líneas de investigación que abordan fenómenos relevantes en un contexto dramático para la educación escolar, como lo es la pandemia por la COVID-19. El desarrollo teórico 14 y empírico de los fenómenos vinculados al aprendizaje escolar es de gran urgencia, como lo detallan autores como Huang & Wang (2022), porque se ha desarrollado escasa investigación sobre las condiciones psicológicas que se han producido en este periodo. Esta debilidad en investigaciones de este tipo en Latinoamérica limita la interpretación de los resultados en un contexto social y cultural específico (University of Southern California, 2022) como es el Perú en este periodo. Además, la investigación existente sobre CD, se ha centrado en población de estudiantes universitarios y docentes de educación básica y superior, con menos incidencia en población escolar. También se encuentra que la investigación se ha centrado en competencias digitales y uso de TIC, pero no en las CDI. Esta es una limitación para discutir los hallazgos de otros investigadores en la población escolar de nuestro país, por lo cual se ha realizado una revisión exhaustiva de literatura sobre los fenómenos estudiados en contextos similares, para una adecuada interpretación de los resultados. Se han considerado los principales fenómenos psicológicos, educativos y sociofamiliares que según los antecedentes pueden predecir que los estudiantes desarrollen la CDI. Sin embargo, la CDI es un fenómeno psicológico y educativo complejo, por lo que se considera una limitación el que no se integren otras variables al modelo en validación. No obstante, esta situación también permite que a futuro se desarrollen estudios más amplios que incluyan otras variables que afecten la CDI o estudiarlas como variables mediadoras de forma complementaria al modelo corroborado en la presente investigación. En cuanto al diseño del estudio, es necesario reconocer algunas limitaciones que poseen los procedimientos de análisis y obtención de resultados para su 15 interpretación (Ross & Bibler, 2019). En la presente investigación se emplean modelos de ecuación estructural (SEM), los cuales pueden haberse sobrevalorado en su capacidad para determinar la causalidad entre las variables (Bollen & Pearl, 2013). Si bien los modelos SEM permiten establecer relaciones lógicas causales a través de flechas en el modelo, esto no demuestra la causalidad, ya que es la articulación teórica la que sostiene al modelo y no solo su estimación con datos, más bien estos permiten seleccionar hipótesis causales relevantes, eliminando aquellas no sustentadas por la evidencia empírica. El análisis se realiza a través de datos obtenidos en una sola observación (diseño transversal), por lo que no se observa la variación de los fenómenos en el tiempo (diseño longitudinal o experimental) En este sentido, el modelo permite la plausibilidad empírica de que pueda existir una causalidad real en la población de referencia. En cuanto a las características del muestreo, la limitación ha sido la imposibilidad de realizar una selección aleatoria de las escuelas y de los estudiantes, por lo cual los resultados no pueden generalizarse sin considerar las características de las escuelas en las que se ha desarrollado la presente investigación. Así, los resultados y el modelo validado tienen referencia para la población escolar señalada. Así mismo, el muestreo por conveniencia generó la limitación de que participaran solo los estudiantes que estaban presentes en el aula, por lo que, en caso de ausencia en la segunda aplicación, se tuvo que repetir la visita al aula, de modo que se requirió mayor tiempo de recolección de datos. A modo de disminuir los riesgos de sesgo producido por la no aleatoriedad, se siguieron las recomendaciones de Gravetter y Forzano (2018) de recolectar una muestra lo más 16 completa posible que se asemeje a la población, así como detallar sus características. 17 4. Objetivos de la investigación 4.1. Objetivo general Determinar la validez de un modelo de factores predictivos de la Competencia Digital de Información (CDI), en estudiantes de secundaria de colegios públicos y privados. 4.2. Objetivos específicos 1. Identificar la Competencia Digital de Información (CDI), en estudiantes de secundaria de colegios públicos y privados. 2. Identificar la relación entre la motivación, interacción en contexto virtual, actividades con TIC para tareas, acceso a dispositivos digitales y aspectos familiares (edad y nivel educativo de padre y madre), con la Competencia Digital de Información (CDI), en estudiantes de secundaria de colegios públicos y privados. 3. Identificar los factores predictivos de la Competencia Digital de Información (CDI)a partir de la cuantificación de sus relaciones. 4. Comparar el modelo de factores predictivos de la Competencia Digital de Información (CDI), en estudiantes de secundaria de colegios públicos y privados, según el sexo 5. Comparar el modelo de factores predictivos de la Competencia Digital de Información (CDI), en estudiantes de secundaria de colegios públicos y privados, según tipo de colegio. 18 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO 1. Antecedentes de relevancia Fernández-Mellizo y Manzano (2018) desarrolló un estudio en Madrid, para examinar los factores asociados a la CD entre los alumnos españoles. Se utilizó como instrumento la Survey of Schools: ICT in Education (ESSIE) propuesta por la Comisión Europea (2011), usada en un sondeo en 31 países europeos. Revisa información de los diferentes actores de las escuelas, tanto docentes como estudiantes, en diferentes niveles educativos, en 300 escuelas. Utilizó el azar para seleccionar la sección en la cual evaluar, y la cercanía con los estudiantes para elegir a los docentes. Entre sus hallazgos, reportaron que cuando los estudiantes acceden a las TIC fuera de la escuela (consecuencia del nivel socioeconómico de las familias), tienen más CD, sucediendo lo mismo cuando los compañeros y maestros funcionan como mediadores o facilitadores del aprendizaje. En el mismo sentido de importancia de la interacción coincide Moneta (2019), en una investigación con 602 estudiantes de primer ciclo de instituto superior, en la modalidad de educación a distancia, en Córdova, Argentina, para conocer variables relacionadas con el desempeño académico. Los factores de impacto encontrados fueron los conocimientos previos y la interacción; así como la influencia de las CD sobre esta última variable, que funciona como mediadora sobre el desempeño. Sobre la importancia del rol de los pares, Hsiao et al. (2012) investigaron las variables apoyo social y la autoeficacia, para predecir el efecto percibido del uso de la computadora en 525 estudiantes de secundaria en Taiwán, con un modelo de 19 ecuaciones estructurales (SEM), encontrando que los pares son importantes como predictores de la autoeficacia informática avanzada, siendo que esta se encuentra más asociada con el uso de las TIC y la CD. Acerca de instrumentos validados, García et al. (2019), en España, validaron un instrumento de evaluación de competencias informacionales autopercibidas, IL- HUMASS (Pinto, 2010), en estudiantes de educación secundaria de alto desempeño en pruebas internacionales de evaluación, que tienen entre 14 y 16 años, para identificar su desempeño en 4 dimensiones de las competencias informacionales en función de variables de contexto familiar. Se encontró que a mayor nivel de estudios del padre y de la madre, los estudiantes alcanzan un nivel percibido más elevado en las dimensiones de Búsqueda y Evaluación de la información. Otro estudio, en Chile, realizado por León (2019), analiza el constructo inmersión digital, entendido como el uso persistente, continuo y entusiasta de dispositivos y medios digitales, para desenvolverse en ambiente rodeado de dispositivos digitales. Elaboraron un modelo teórico de relación entre los factores de prácticas, creencias y actitudes socialmente compartidas respecto del uso de tecnologías, midiendo uso de TIC y variables psicológicas, culturales y socio- estructurales. Evaluó a 694 adolescentes y luego construyó y validó la escala de inmersión digital. Determinó que existen factores influyentes como los psicológicos culturales y socio-estructurales (como zona de residencia, ingreso económico y sexo), y encontró que, para predecir la inmersión, el factor más importante es la motivación, luego la satisfacción y encontró que tener habilidad digital con el uso de TIC, no tiene efectos directos sobre la inmersión. 20 Sobre este factor de la motivación, es que Moneta y Tofful (2019), adaptaron la escala de motivación del Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje (MSLQ), de Pintrich et al. (1991), evaluando a 246 alumnos de educación a distancia. Los resultados muestran que el instrumento es confiable y útil para las dimensiones de motivación extrínseca, valor de la tarea y autoeficacia. Encontró como destacadas la motivación extrínseca, y mucho más fuerte el efecto del valor de las tareas y la auto-confianza, lo que significa que la autoestima es fundamental para un rendimiento académico destacado. Mendoza (2017) en Ecuador hizo un estudio para analizar el acceso a las TIC y otros factores de estudiantes de bachillerato (equivalente a 5to de secundaria), validando un modelo de acceso y operativo. Trabajó con 3.754 estudiantes y midió diversas variables de habilidades y uso de la web, para relacionarlas con el rendimiento escolar. Su resultado fue que los estudiantes tienen alto acceso operativo a internet, pero escasa creatividad y rendimiento, determinados estos resultados por aspectos sociales, económicos y de educación en la familia. Keck et al. (2015), investigó la influencia de factores sobre el uso de la información en la web en 161 estudiantes de secundaria de Alemania. Encontraron que los estudiantes no podían identificar las contradicciones en los textos de ciencia que fueron examinados, y este resultado dependía de sus expectativas sobre la calidad del texto que es anunciado y sobre la autoridad del autor como experto. Esto significa que ellos encuentran contradicciones de acuerdo a la autoridad de la web y del autor, pero cuando esta autoridad se percibe como ambigua, los estudiantes son capaces de identificar más contradicciones. 21 Basilotta et al. (2020) hicieron una investigación sobre competencias informacionales de estudiantes de 11 y 13 años, aplicando una prueba a 600 estudiantes en Salamanca, España. Se encontró que los estudiantes que tienen dispositivos digitales variados en sus hogares alcanzan un nivel medio de competencia informacional, con un mejor nivel en la evaluación de la información y menor en búsqueda y filtrado de información, así como resultados diferentes entre hombres y mujeres, siendo estas las que hacen más actividades con tic fuera de la escuela. Sugieren trabajar tempranamente esta competencia informacional, para mejorar su acceso a la información, además de saber cómo usar los dispositivos digitales, para identificar, seleccionar y ordenar la información. El interés de investigar sobre la CDI se encuentra reflejado en la revisión sistemática realizada por Barbudo et al. (2021), de la Universidad Autónoma de Yucatán (México). Ellos exploraron cuáles son las CD más investigadas en escolares de secundaria que usan las TIC, en el periodo del 2009 al 2020. Con un método de análisis de bases de datos de alto nivel como Scopus, Education Resources Information Center (ERIC) y Academic Search Completey, identificaron 1177 artículos, de los cuales seleccionaron 48 a partir de los criterios de inclusión y calidad. Encontraron que 40 artículos incluyeron el análisis de información, específicamente el estudio de la forma en que los estudiantes seleccionan y manejan la información que requieren para hacer sus tareas. Este hallazgo demuestra el interés que existe sobre este tipo de CD. 22 2. Aspectos conceptuales 2.1. Competencia digital y Competencia digital de información Para la definición de la CDI se parte de la idea de “competencia”, que proviene de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), la cual define este concepto como “la capacidad para responder a las exigencias individuales o sociales para realizar una actividad o una tarea” (OCDE, 2003). Este concepto incluye aspectos de destreza, habilidades y aspectos psicológicos, así como el “saber ser, saber hacer y el saber conocer” (Perrenoud, 2008; citado en López, 2016). En otras palabras, debe involucrar el “conocimiento conceptual, procedimental y actitudinal” (Cano, 2008; citado en López, 2016). La CD es considerada una de las competencias más importantes para actividades educativas, laborales y sociales en el mundo (CEPAL, 2022). Es considerada imprescindible para que los ciudadanos desarrollen su ciudadanía plena y se incluyan en la vida académica, laboral y social, por lo que es uno de los objetivos educativos en el mundo y se incorpora en el “ecosistema digital de aprendizaje”, involucrando políticas, mecanismos y recursos para el desarrollo de CD (Comisión Europea, 2020). El gobierno peruano tiene políticas de gobierno digital y ha creado lineamientos para desarrollar estas CD tanto en docentes como estudiantes (MINEDU, 2021). La CD es un concepto multidimensional, que abarca habilidades y actitudes, dirigidas a resolver temas de información, creación de contenidos, seguridad, ética, y ha sido objeto de diversas definiciones y conceptos, como se muestra en la Tabla 1. 23 Tabla 1 Definiciones de la competencia digital encontradas en la literatura reciente Autores Definición de competencia digital Unión Europea (2006) “Uso seguro y crítico de las tecnologías de la sociedad de la información (TSI) para el trabajo, el ocio y la comunicación. Se sustenta en las competencias básicas en materia de TIC: el uso de ordenadores para obtener, evaluar, almacenar, producir, presentar e intercambiar información, y comunicarse y participar en redes de colaboración a través de Internet.” Universitat Rovira i Virgili (2009; citado en Gisbert et al., 2011) “Adquisición de conocimientos, destrezas y actitudes que tienen que ver con el uso elemental del hardware de los ordenadores, sus sistemas operativos como gestores del hardware, el software como herramienta de trabajo, de comunicación off-line y de comunicación on-line; y, por extensión de la competencia de gestión de la información, todo aquel uso de las TIC que tenga que ver en los procesos de localización, acceso, obtención, selección, gestión y uso de esta información.” Gisbert y Esteve (2011) “Suma de [...] habilidades, conocimientos y actitudes, en aspectos tecnológicos, informacionales, multimedia y comunicativos, dando lugar a una compleja alfabetización múltiple.” Gutiérrez (2011) “Conjunto de valores, creencias, conocimientos, capacidades y actitudes para utilizar adecuadamente las tecnologías, incluyendo tanto los ordenadores como los diferentes programas e Internet, que permiten y posibilitan la búsqueda, el acceso, la organización y la utilización de la información con el fin de construir conocimiento.” Area y Ribeiro (2012) “Adquisición de competencias instrumentales, cognitivo- intelectuales, socio-comunicacionales, axiológicas y emocionales [...] con la finalidad de desarrollar –o facilitar la construcción– en el sujeto de una identidad digital como ciudadano que es capaz de actuar como persona culta, autónoma, crítica y con valores democráticos.” 24 Autores Definición de competencia digital Ferrari (2012) "Conjunto de conocimientos, habilidades, actitudes (incluyendo así habilidades, estrategias, valores y conciencia) que se requieren cuando se utilizan las TIC y los medios digitales para realizar tareas; resolver problemas; comunicar; gestionar la información; colaborar; crear y compartir contenido; y construir conocimiento de manera efectiva, eficiente, apropiada, crítica, creativa, autónoma, flexible, ética, reflexiva para el trabajo, el ocio, la participación, el aprendizaje, la socialización, el consumo y el empoderamiento." Martín (2008; citado en Mon & Cervera, 2013) “Conciencia, actitud y capacidad para usar las TIC para acceder, obtener, organizar, analizar, evaluar, crear y construir nuevos conocimientos, además de comunicarse a través de diferentes medios digitales.” Durán et al. (2016) “Valores, creencias, conocimientos, capacidades y actitudes en aspectos tecnológicos, informacionales y comunicativos para una alfabetización compleja”. Esteve-Mon et al. (2016) “No es solo la habilidad, conocimiento y actitudes (elementos de una competencia), sino la capacidad de activarlos, incluyendo otros elementos como el contexto”. Según Deursen y van Dijk (2008; citado en Conde-Jiménez, 2017), en la literatura científica se han desarrollado múltiples conceptos entrelazados con el ser "competente" a nivel tecnológico y digital, como los referidos a las habilidades digitales, la alfabetización digital, la alfabetización informacional o alfabetización tecnológica (Ala-Mutka, 2011), así como la tecnología educativa (Castañeda et al., 2020). Se encuentran diversas interpretaciones sobre estos conceptos, lo que hace imposible una conceptualización consensuada, concreta o específica de lo que es la "competencia digital" (Conde-Jiménez, 2017). A modo de superar la dificultad conceptual del fenómeno, Choque (2012) y Durán et al. (2016) señalan que esta competencia requiere de conocimientos, capacidades y actitudes para el uso de internet y de las TIC, con los que la persona construye conocimientos, adquiere creencias e internaliza valores nuevos (Gutiérrez, 2011). El ciudadano no solo debe 25 saber (conocimiento) cómo funciona las herramientas y dispositivos digitales, sino que debe utilizarlos correctamente (habilidad) y tener una predisposición (actitud) ética con el contenido que crea, distribuye y almacena en el mundo digital (Area & Ribeyro, 2012). El desarrollo de la CD debe ocurrir dentro del sistema educativo y en las instituciones de educación básica, para que los escolares aprendan a usar tecnología, y no manipularla sin una guía (Suárez-Guerrero et al., 2020). Esta perspectiva implica pasar de una visión puramente técnica, a concebir esta competencia como el uso critico de las herramientas digitales, que permita aprendizajes complejos. Por tanto, aprender en entornos virtuales o digitales requiere que los alumnos cuenten con CD, y en particular la CDI, para que accedan de manera autónoma a la gran cantidad de información que existe en la web para aprender. Esto supone que los alumnos tengan capacidad y habilidades para construir conocimiento, a través de la información de internet a la que acceden de manera segura (Moneta, 2019). 2.1.1. Modelos teóricos de la competencia digital Debido a la complejidad y múltiples dimensiones de la competencia digital, se han desarrollado modelos teóricos para entender, clasificar y operacionalizar los aspectos involucrados en este fenómeno. Como se observa en la Tabla 2, basado en la recopilación de Conde-Jiménez (2017), los modelos coinciden en que la CD no se puede entender sin considerar que es el conocimiento y habilidad con las TIC lo que se requiere para crear conocimiento, contenido y resolver problemas en situaciones reales. Asimismo, la mayoría de estos modelos plantean la existencia 26 de un componente afectivo interno en el individuo, que es la actitud y/o la motivación, que explica “cómo” se deben emplear los conocimientos y capacidades adquiridos. Otra característica común es que conciben la construcción del conocimiento con CD, como parte del mismo individuo, que pasan por una transformación crítica, responsable y una actitud moral, al crear nuevos contenidos, procedimientos o estrategias con herramientas digitales en situaciones reales. Tabla 2 Modelos teóricos descriptivos de la competencia digital Autores Nombre del modelo teórico Descripción breve Martin (2006), Martin y Grudziecki (2006) Modelo sobre los niveles de alfabetización digital A través de la competencia digital, la persona le da un uso específico que conlleva a transformación (crear, innovar, cambiar). Bawden (2008) Modelo de alfabetización digital La alfabetización sobre las herramientas informáticas y las experiencias previas promueven competencias centrales (evaluar, recopilar información, usar medios, comunicar) lo cual genera una actitud moral autodisciplinada. van Deursen (2010), van Deursen et al. (2011) Modelo de habilidades digitales Existen habilidades vinculadas con el medio (técnicas-operativas y formales) y con el contenido (de información y estratégicas). McLaughlin et al. (2012) Modelo Iceberg de competencia TIC Las motivaciones, personalidad y autoconcepto (menos visibles) forman parte del desarrollo de conocimiento y habilidad (más visibles). 27 Autores Nombre del modelo teórico Descripción breve Ala-Mutka (2011), Ferrari (2013), Vuorikari et al. (2016) Modelo DIGCOMP El conocimiento instrumental y las actitudes permiten lograr conocimientos y habilidades avanzadas basadas en estrategias, objetivos personales y usar aplicaciones multimedia. Nota. Basado en la recopilación de Conde (2017). Estos modelos pueden enmarcarse dentro del enfoque constructivista, que coloca a la interacción y cooperación como clave para la construcción del aprendizaje, según como se encuentren las estructuras del conocimiento (cognición, emociones, socialización) en el estudiante (Díaz-Barriga & Hernández, 2002; citado en Tünnermann, 2011). En el constructivismo como corriente de pensamiento vigente, se encuentran autores como Jean Piaget, David Ausubel, Jerome Bruner, Robert Gagné y Jon Anderson y Lev Vygotsky, quienes describen el aprendizaje como un proceso basado en el descubrimiento, aprendizajes significativos, que genera competencia en el individuo y que proviene de la interacción entre la sociedad y la cultura (Mattar, 2018). La CD también puede enmarcarse desde un enfoque conectivista, y a pesar de que su creador lo entienda como una nueva teoría deslindada de las posturas conductistas, cognitivistas y constructivistas (Siemens, 2004), otros autores la entienden como una evolución del enfoque constructivista (Anderson & Don, 2011, 2012; ambos citados en Mattar, 2018; Zapata-Ros, 2015). Desde la teoría sociocultural de Vygotsky, es el contexto el que inicialmente media la adquisición del conocimiento, a través de la acción de personas y artefactos culturales, por lo que se aprenden conocimientos y habilidades no solo desde una 28 persona más experimentada (compañero o profesor) sino también a través la red y las tecnologías (Mattar, 2018). Entre los modelos teóricos descriptivos, el más completo proviene de la revisión teórica de Ala-Mutka (2011), que analiza los modelos y definiciones de CD que debe alcanzar un ciudadano actual. Esto fue empleado por la Unión Europea (2006) para plantear el marco conceptual “DigComp para el Desarrollo y Comprensión de la Competencia digital en Europa” (Ferrari, 2013), así como sus posteriores actualizaciones (Vuorikari et al., 2016; Carretero et al., 2017; Vuorikari et al., 2022). En la actualidad, la mejor propuesta para describir la competencia digital es la del DigComp, que incluye 21 competencias específicas, distribuidas en cinco dimensiones o áreas (Durán et al., 2016), como se muestra en la Tabla 3. Tabla 3 Competencias digitales del marco DIGCOMP Áreas Subáreas 1. Información 1.1. Navegación, búsqueda y filtrado de datos, información y contenido digital 1.2. Evaluación de datos, información y contenido digital 1.3. Almacenamiento, organización de datos, información y contenido digital 2. Comunicación y colaboración 2.1. Interactuando a través de tecnologías digitales 2.2. Compartir a través de tecnologías digitales 2.3. Comprometerse con la ciudadanía a través de las tecnologías digitales 2.4. Colaborando a través de tecnologías digitales 2.5. Etiqueta digital 2.6. Gestión de la identidad digital 29 Áreas Subáreas 3. Creación de contenido digital 3.1. Desarrollo de contenido digital 3.2. Integración y reelaboración de contenidos digitales 3.3. Derechos de autor y licencias 3.4. Programación 4. Seguridad 4.1. Dispositivos de protección 4.2. Protección de datos personales y privacidad 4.3. Protección de la salud y el bienestar 4.4. Protección del medio ambiente 5. Resolución de problemas 5.1. Resolución de problemas técnicos 5.2. Identificación de necesidades y respuestas tecnológicas 5.3. Uso creativo de tecnologías digitales 5.4. Identificación de brechas de competencia digital Adaptado de Carretero et al. (2017). El modelo DIGCOMP permite conocer las competencias principales y específicas para que el ciudadano sea exitoso en el desarrollo de las actividades educativas y profesionales (Vuorikari et al., 2016), y propone una forma de identificar el nivel alcanzado según la dificultad y complejidad de los procesos que realiza (Vuorikari et al., 2022), así como la forma de fomentarlo a través del docente (Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado [INTEF], 2017). Sin embargo, aún se carece de teorías explicativas que sustenten la forma en que se crea el conocimiento, la habilidad y la actitud en los estudiantes, incluyendo el propio modelo DIGCOMP. Como se evidencia en Hew et al. (2019; citado en Castañeda et al., 2020), en las disciplinas de educación y tecnología, el 65% de los artículos poseían escasa o nula descripción teórica para explicar los resultados. 30 Una forma de superar esta falta de explicación teórica al fenómeno de la CD se encuentra en la teoría sociocultural planteada por Conde-Jiménez (2017), basado en los conceptos y principios de teoría sociocultural de Vygotsky. En esta aproximación teórica, los conocimientos y habilidades relacionadas con lo virtual se encuentran inicialmente externas al individuo (plano interpsicológico), se trasladan al plano interno (intrapsicológico) a través de las TIC, que actúan como artefactos culturales o mediadores. Conforme la persona desarrolla nuevos conocimientos y habilidades (los cuales se encuentran en el plano psicológico, pero se pueden observar a través de sus propias acciones o conductas), se vuelve un sujeto agente, consciente de sus propias decisiones y responsable a la hora de emplear las TIC. La agencialidad surge de la visión sobre sí mismo, de su forma de ser (personalidad) y de la motivación adscrita a la habilidad desarrollada, lo cual coincide con los modelos constructivistas antecedentes (McLaughlin et al., 2012; citado en Conde-Jiménez, 2017). En una primera instancia, los estudiantes deben adquirir conocimientos y habilidades básicas que les permitan una noción introductoria, empleando diversos artefactos culturales, para que progresivamente puedan ser perfeccionados en procesos formativos (Colás et al., 2005; citado en Conde-Jiménez, 2017). Posteriormente, los estudiantes identifican qué herramientas digitales les interesan según sus características personales y sus necesidades para determinado contexto (Wertsch, 1994; Colás, 2006; ambos citados en Conde-Jiménez, 2017), así como se apropian de las TIC para interpretar su realidad y como un punto de referencia para su desarrollo potencial. Finalmente, el estudiante logra transformar su realidad para construir y crear nuevas cosas a través de las TIC, con una actitud crítica, ética y en favor de su entorno (Conde-Jiménez, 31 2017). Desde esta teoría, los factores afectivos descritos en los modelos constructivos se observan en las elecciones, preferencias y actitudes que moldean el aprendizaje en el alumno o alumna. Para fines del presente estudio, definimos la CD como los conocimientos, capacidades y actitudes involucrados en el uso adecuado de tecnologías digitales para el aprendizaje, el trabajo y la participación en la sociedad (Vuorikari et al., 2016; Vuorikari et al., 2022). Esta definición se encuentra acorde al modelo teórico DigComp. 2.1.2. Competencia digital de información (CDI) La CDI es una de las áreas de la competencia digital y se define como conocimientos, capacidades que corresponden a tres subáreas: búsqueda, evaluación y almacenamiento de la información digital y las actitudes (Vuorikari et al., 2016). Esta competencia resulta de gran importancia durante la etapa educativa ya que más del 90% de adolescentes entre 12-18 años acceden a Internet en el Perú (INEI, 2021) entre los cuales el 96.2% navega en Internet para buscar información (INEI, 2014). El que los adolescentes posean un fácil desenvolvimiento y un uso intuitivo de las herramientas digitales (Vásquez et al., 2021), no significa que tienen la CDI. Es necesario desarrollar aprendizajes que involucren conocimiento sobre Internet y habilidades para identificar la información necesaria, así como otro tipo de estrategias como la motivación, el ser persistente en la búsqueda, el análisis previo de la tarea. El estudiante competente tiene conocimientos sobre cómo funcionan los buscadores y las herramientas tecnológicas, es capaz de manejar la información 32 eficazmente, y valora de forma positiva dichas acciones, tanto en sí mismo como en sus compañeros (García-Varcárcel et al., 2019). En ausencia de una orientación adecuada, la información adquirida a través de redes sociales, mensajería y otros medios digitales, puede llevar a los adolescentes a experimentar desviaciones en su personalidad (Ferrara et al., 2017) y dificultades para afrontar las nuevas necesidades profesionales y laborales (Magro & Salvatella, 2014). Para entender la CDI con mayor claridad, se analizará cada una de sus sub- áreas, a continuación: 2.1.2.1. Navegación, búsqueda y filtrado de información Esta subárea de la CDI se refiere a las capacidades, conocimientos y actitudes para buscar datos, información y contenidos en entornos digitales, saber cómo acceder y navegar a dichos entornos, así como crear estrategias personales de búsqueda e irlas actualizando en el tiempo (Vuorikari et al., 2022). La búsqueda de información se ha vuelto crucial en un contexto en que “la gran masa de información disponible en Internet y la proliferación de bases de datos exigen encontrar y organizar rápidamente información y desarrollar cierta habilidad de discriminación de la información” (OCDE, 2009; citado en Instituto de Tecnologías Educativas, 2010). Es crucial que el individuo convierta la información digital en conocimiento, a través de conocer sus necesidades de información y saber cómo buscar la información adecuada en los lugares adecuados (Alonso & Saraiva, 2020). Según García-Varcárcel et al. (2019), estas destrezas van desde el conocimiento básico de los diferentes buscadores existentes, habilidad para buscar información en un dispositivo y tener actitud positiva hacia la búsqueda; hasta 33 conocer cómo los buscadores cambian según los criterios de búsqueda y cómo clasifican la información, cuáles se adaptan a sus necesidades, tener capacidad de emplear palabras clave y usar estrategias avanzadas para buscar información (filtros, palabras clave, etc.), tener una actitud metódica y una predisposición para guardar la información de forma sistemática y tener una actitud ética y responsable sobre compartir la información. Tu et al. (2007) evidenciaron que los estudiantes de secundaria logran resultados de búsqueda efectivos cuando las tareas son específicas, pero cuando las tareas solicitadas son “abiertas”, solo los estudiantes con un pensamiento más “constructivista” (tendencia a construir su propio conocimiento) lograban mejores resultados empleando menos búsquedas y con menor profundidad en su proceso, lo cual se explica por la capacidad de estos alumnos y alumnas para filtrar la información conscientemente. Por otro lado, cuando tienen dificultad para saber en qué sitios web buscar la información, los estudiantes de secundaria pueden sentirse frustrados e impacientes, por lo cual siguen navegando y curioseando en la web, pero no leen la información con detalle (Tsai et al., 2011). Complementariamente, Colwell et al. (2013; citado en Valverde-Crespo, 2020), plantea que cuando los estudiantes emplean estrategias poco efectivas de búsqueda sin una ayuda por parte del profesor, estas estrategias inadecuadas se mantienen en el tiempo y son de difícil modificación. En estudiantes universitarios se han encontrado estrategias de búsqueda en línea para temas cotidianos más que para temas de aprendizaje (Tsai et al., 2012). Ante tareas difíciles o con poca claridad en las instrucciones, se experimentan mayor desorientación, así como menor motivación (Tsai et al., 2012). No obstante, 34 los estudiantes con más experiencias previas de búsqueda tienden a mostrar mejor desempeño a la hora de buscar una información específica (Tsai et al., 2012). Resulta de extrema importancia que los estudiantes adquieran estrategias que permitan encontrar la información que ellos necesitan, haciendo uso de palabras clave u operadores booleanos lo que hace obligatorio que la CDI se adquiera desde las etapas tempranas de la escolaridad (Arizona State University, 2021). 2.1.2.2. Evaluación de la información Esta subárea de la CDI se refiere a analizar, comparar y evaluar críticamente los datos y el contenido digital según su credibilidad y confiabilidad, tanto de las fuentes de donde se obtienen como de la información misma (Vuorikari et al., 2022). En la actualidad existe un riesgo constante de encontrar información poco confiable o fraudulenta, así como múltiples páginas web que brindan información basura o “spam”. En contextos sociales críticos como la pandemia de la COVID- 19, se han usado términos como “infodemia”, definida como el proceso en que diversos contenidos digitales falsos circulan de forma rápida y masiva, lo cual causa un daño sobre las emociones, creencias y sesgos personales (Vázquez et al., 2020). Ante ello, es necesario evaluar su procedencia, su veracidad y su utilidad, lo cual exige procesos cognitivos activos en la persona. Según García-Varcárcel et al. (2019), la evaluación de la información puede ser muy básica o compleja, lo que permitirá que el estudiante pueda discriminar entre información de internet que es veraz, y además clasificarla. Asimismo, puede identificar las señales de que un sitio web es o no confiable (instituciones, asociaciones o empresas de prestigio), tener capacidad de distinguir información 35 confiable y no confiable, contrastar y transformarla en conocimiento (asimilando, comprendiendo, relacionando) así como tener una actitud reflexiva y crítica hacia la información recolectada y la que transmiten los medios (tendencias ideológicas, religiosas, políticas, entre otros). Se ha evidenciado que existe un porcentaje constante de estudiantes que no logran evaluar la información de peticiones falsas, noticias falsas o páginas web engañosas, siendo los Estados Unidos de Norteamérica uno de los principales países en sufrir este problema (Loos et al., 2018; Pilgrim et al., 2019; ambos citados en Dimitru, 2020). En un estudio con niños y adolescentes rumanos (n = 54), se encontró que algunos evalúan la información ante situaciones fraudulentas buscando información adicional, pero ninguno revisó la dirección web ni hizo otras acciones como búsquedas inversas (Dumitru, 2020). Por otro lado, la desconfianza experimentada por estudiantes de secundaria hacia la información en redes sociales puede deberse a que no saben cómo reconocer si la información es confiable (Wineburg et al., 2019; citado en Johnston, 2020). Asimismo, se ha encontrado que pueden tener dificultades para notar los sesgos políticos o económicos de la información, así como pueden aceptar como confiables las noticias presentadas con carácter más autoritario o que refieren evidencia sin comprobar su fuente (Johnston, 2020). Según Tseng (2018), los escolares chinos más críticos a la hora de evaluar información online para adquirir una postura (por ejemplo, evaluar afirmaciones erróneas escritas en la web sobre vacunarse), son los que basaron su evaluación en el conocimiento científico y la CDI para identificar errores; pero si además tienen 36 la oportunidad de compartir sus impresiones, pasan de ser pasivos a volverse críticos ante las afirmaciones falsas (Tseng, 2018). 2.1.2.3. Almacenamiento y recuperación de la información Esta subárea de la CDI es guardar y recuperar datos, información y contenidos provenientes de entornos digitales, así como su organización y procesamiento tanto online, como en los sistemas operativos de las computadoras, teléfonos, entre otros (Vuorikari et al., 2022). Al igual que los documentos físicos, es necesario que los archivos digitales sean de fácil identificación y sean asegurados (Universidad de Burgos, s/f). García-Varcárcel et al. (2019) destacan que los estudiantes conocen los diferentes instrumentos para guardar archivos (CDs, memorias USB, discos duros), diversos tipos de archivos digitales y cómo éstos sirven para diferentes tipos de información (imágenes, documentos, música), almacenar archivos, y pueden pasar a conocer los beneficios y limitaciones de cada dispositivo o servicio de almacenamiento, etiquetar correctamente los contenidos, emplear estrategias para recuperar contenidos ya organizados o guardados, recuperar la información a través de diversos dispositivos y desarrollar una actitud consciente sobre la importancia de almacenar adecuadamente la información, revisar los archivos para conservar la útil, eliminar la obsoleta y guardar de manera segura la que debe conservar. Si bien hay escasos aportes teóricos y empíricos en la línea de investigación sobre educación digital y CDI, su estudio es necesario para aplicar decisiones útiles y eficientes en diferentes momentos educativos. Hardof-Jaffe et al. (2009) en un estudio con escolares, encontraron que más de la mitad de la muestra empleó como 37 método de organización utilizar carpetas pequeñas, nombrando y ordenando los documentos incluidos, pero no pudieron categorizar la información (ya que solo existían pocos documentos por carpeta). En cambio, los estudiantes que no incluyeron los documentos en carpetas no pudieron nombrar, ordenar ni categorizar sus documentos. En la misma línea, Loffreda (2017) menciona que, en profesores de educación secundaria, la organización de los materiales de clase, tanto físicos como virtuales, juega un rol crucial para la apropiación y construcción del conocimiento con los alumnos. 2.1.3. Competencia digital en Latinoamérica En Latinoamérica, aún no se cuenta con propuestas regionales y estandarizadas sobre la conceptualización, marcos de referencia y evaluación de estas competencias, porque existen muchas diferencias y brechas tecnológicas. En Chile, el Ministerio de Educación promueve la adquisición de CD en los estudiantes, priorizando la capacidad para resolver problemas, innovar, gestionar y hacer uso crítico de información, así como usar los medios digitales para desenvolverse en la vida social (Ministerio de Educación de Chile, 2017). En México, desde el 2007 se creó el programa “Habilidades Digitales para Todos” dirigido a que los estudiantes aprendan a usar las TIC con la participación de diferentes actores educativos. Colombia viene haciendo un esfuerzo importante con un Ministerio de Tecnologías que se ocupa de la implementación de recursos para las CD de los estudiantes. En el Perú, la competencia digital está adscrita al Currículo Nacional de la Educación Básica (MINEDU, 2017), como el desenvolvimiento en los entornos virtuales generados por las TIC, el 38 aprovechamiento responsable de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) y las capacidades que deben lograr los estudiantes durante su escolaridad. La principal propuesta actual de evaluación y estándares proviene del Ministerio de Educación de Chile (2014a), con el Centro de Educación y Tecnología, que estableció desde el 2008 una matriz de Habilidades TIC para el Aprendizaje con las áreas de información, comunicación, colaboración, convivencia digital y tecnología. Los escases de información consensuada sobre la evaluación de las CD en la región, se evidencia en el trabajo de Henríquez-Coronel et al. (2018), quienes identificaron aproximadamente 2800 investigaciones sobre este tema, encontrado que sólo dos estudios usan estándares generalizados: el DIGCOMP (Álvarez-Flores et al., 2017), y el ISTE (Castillejos et al., 2016) que evalúa solo la competencia de seguridad; y uno con un marco de país en Chile (Matamala, 2015) con una prueba del SIMCE-TIC. Todos los demás usaron instrumentos desarrollados para su propio fin específico y en base a autores que habían propuesto variables, dimensiones e indicadores diversos. Además de encontrarse mucha variedad de variables y de metodologías, también existe variedad de resultados. Por ejemplo, Matamala (2015) en Chile, encuentra que los años de uso de computadora establecen diferencias en escolares de secundaria, mientras que García et al. (2016) no reporta este hallazgo. En general no existe suficiente evidencia para afirmar que los estudiantes de la región tengan CD de alto nivel. La idea de que son nativos digitales no debe llevar a creer que esta competencia esté lograda, sino que se deben alfabetizar digitalmente en la escuela antes de incorporarse a la vida laboral. Se afirma la necesidad de 39 instrumentos para evaluar las competencias de una manera objetiva, pues actualmente se hace con indicadores de autopercepción del mismo estudiante (Kuhlmeier & Hemker, 2007; en Fernández-Mellizo & Manzano, 2018). La CDI es la variable dependiente en el modelo estudiado en la presente investigación. Su importancia ha quedado demostrada en los párrafos anteriores, como una competencia clave en el momento actual, en el que existe un movimiento de políticas y acciones sociales en el mundo, dirigidas a la digitalización de las sociedades. 2.2. Motivación Históricamente, la motivación se ha descrito como un fenómeno psicológico complejo y multidimensional, que es uno de los más estudiados debido a que es la llamada “causa última” de la conducta humana (Wong, 2000; citado en Palmero, 2005). La concepción de la motivación ha evolucionado de una simple concepción como “actividad voluntaria”, hacia la determinación de sus fuentes biológicas, psicológicas y sociales, de origen interno y externo, producto de las características del entorno y del aprendizaje social del individuo, que especifican no sólo el tipo de motivación sino la fuerza o intensidad con que se produce. Kretch y Crutchfied (1965) precisan que los “motivos” básicos en el ser humano tienen diferencias según el tiempo, la cultura y la cosmovisión de los grupos sociales y pueden agruparse en dos tipos fundamentales: motivos centrados en evitar la deprivación de necesidades (mantenerse vivos y estar seguro) y motivos centrados en fomentar la satisfacción (disfrutar y obtener novedad). 40 La conducta humana ha sido explicada a partir de la motivación, entendiendo al hombre desde perspectivas biologicistas, evolucionistas, desde lo inconsciente o como producto social (Kleinginna & Kleinginna, 1981), diversidades que expresan no sólo diferentes perspectivas sino la complejidad del concepto motivación (Krech & Crutchfied, 1965). Los diversos enfoques sobre esta variable partieron de la fenomenología, el arousal de energía o la dirección/función, así como la combinación parcial o total de todos estos enfoques (Kleinginna y Kleinginna, 1981). Desde la perspectiva conductista, se ha tratado de entender la motivación en base a las necesidades o presiones internas y externas, las cuales generan y mantienen la conducta, así como la van moldeando a partir de sus consecuencias. Desde las teorías humanistas, como la de necesidades básicas de Maslow y la teoría de la afiliación o de poder de McClelland (Santrock, 2002), se entiende la motivación y las acciones siguientes como una decisión que surge del propio ser humano (Barberá, 2002) al movilizar su esfuerzo y conducta para satisfacer las necesidades personales y psicológicas. A partir del desarrollo de las ciencias informáticas y la neurociencia durante los años 60s y 70s, ocurre una “revolución cognitiva” dentro de la psicología (Miller, 2003), y con ello una nueva manera de entender los fenómenos humanos, lo que lleva a comprender la motivación desde múltiples factores que se vinculan mutuamente hacia una misma conducta, en contraposición a la búsqueda de un solo determinante (Palmero, 2005). La perspectiva cognitivista para entender la motivación ha sido la más prolífica en la mitad del SXX y en las décadas recientes del SXXI, creándose múltiples teorías y definiciones, como se muestra en la Tabla 4. Entre las más 41 importantes se encuentran la teoría clásica del valor-expectativa (Atkinson, 1964), la teoría contemporánea del valor-expectativa (Eccles et al., 1983; citado en Wigfield & Eccles, 2000), la teoría de la autodeterminación (Deci & Ryan, 1985), la teoría social-cognitiva (Bandura, 1986), la teoría de la Autorregulación de Kuhl (1987), el modelo ACRS (Keller, 1987; citado en Keller, 2006) y los estudios posteriores de Pintrich y McKeachie (McKeachie et al., 1986; Pintrich et al., 1991). A modo de integrar estas perspectivas, se entiende la motivación como el proceso de activación, dirección, selectividad y persistencia de la conducta, a través de mecanismos afectivos y cognitivos, e influenciado por factores externos, para la consecución de objetivos y el alcance de metas. Asimismo, la motivación se compone de aspectos como el origen, direccionalidad, fuerza y la persistencia que se integran para lograr el objetivo de la conducta (Deci & Ryan, 1985). Desde una postura cognitiva, se puede entender que la conducta se basa en el proceso referido a lograr el objetivo, está relacionado con aspectos internos; y el resultado se refiere a la meta en comparación con alguna información externa (Kuhl, 1987). 42 Tabla 4 Definiciones de la motivación en la literatura Autores Definición de motivación Bandura (1977) “La motivación [...] se relaciona principalmente con la activación y la persistencia del comportamiento, también está en parte enraizada en las actividades cognitivas [...] La capacidad de representar las consecuencias futuras en el pensamiento proporciona una fuente de motivación basada en la cognición [...] A través de la representación cognitiva de los resultados futuros, los individuos pueden generar motivadores actuales de comportamiento [...] En la mejora del comportamiento previamente aprendido, el refuerzo se concibe principalmente como un dispositivo de motivación más que como un fortalecedor de respuesta automática”. Deci y Ryan (1985) “La motivación intrínseca es la propensión innata y natural a comprometerse intereses y ejercitar las propias capacidades, y al hacerlo, buscar y conquistar desafíos óptimos”. Pintrich y Schunk (2001) “El proceso por el cual la actividad dirigida a un objetivo es instigada y sostenida”. Keller (1987; en Keller, 2006) “La cantidad de esfuerzo que una persona está dispuesta a ejercer en la búsqueda de una meta”. Ryan y Deci (2000) “Refiere a la energía, la dirección, la persistencia y la equifinalidad, todos los aspectos de la activación y la intención”. 2.2.1. Motivación y competencia digital La motivación es uno de los factores indispensables para la obtención de aprendizajes (Gallardo & Camacho, 2008) y en la educación a distancia y la inclusión de Tecnología de Información y Comunicación (TIC), es uno de los principales factores para predecir la inmersión digital (Domínguez-Alfonso et al., 2019). Asimismo, Heidari et al. (2021) evidencia que el aprendizaje a través de las 43 TIC posee un efecto significativo sobre compromiso (engagement). Por lo tanto, los estudiantes que aprenden en entornos virtuales e interactúan a través de la tecnología aprovechan los aprendizajes de manera mucho más motivada (Ang et al., 2018; Meyers et al., 2013; Ungerer, 2016; Hubbard, 2019; Toffoli, 2020; todos citados en Heidari et al., 2021). Se ha evidenciado que la motivación tiene un efecto sobre el uso variado y más frecuente de herramientas tecnológicas (múltiples formas de uso) y sobre las CD (Mayor et al., 2019) de docentes y estudiantes universitarios. En la misma línea, se ha encontrado que la motivación basada en la autopercepción para el manejo de información digital tiene efecto significativo sobre la CD en estudiantes de educación primaria (Aesaert & van Braak, 2014) y secundaria (Chao, 2017). En contextos donde se realiza b-learning (combinación de educación presencial y virtual), los estudiantes de secundaria poseen mayor motivación y uso de estrategias de aprendizaje, una orientación intrínseca hacia el aprendizaje, así como mayores niveles de autoeficacia, comparados con estudiantes que solo están en clases presenciales o tradicionales (Arias, 2010). Asimismo, la implementación de herramientas TIC para el aprendizaje de cursos escolares se relaciona con un aumento de los niveles de motivación (Tabares et al., 2016). Como menciona Juan Ignacio Pozo, el aprendizaje en plataformas virtuales afecta de forma principal a la autonomía del estudiante (La Diaria, 2021) lo cual se asocia con la motivación intrínseca en contextos virtuales (Tapia, 1997), o sea los escolares con mayor competencia en la virtualidad, son los que poseen una motivación que parte principalmente de la observación y consciencia hacia sí mismos y desde su propio interés. 44 Independientemente de la modalidad de aprendizaje, la motivación es fundamental para aprender y para otorgarle un sentido al aprendizaje, así como para aprender a aprender utilizando las herramientas digitales. 2.2.2. Teorías de la motivación 2.2.2.1. Teoría social-cognitiva Uno de los principales marcos teóricos explicativos de la motivación y el aprendizaje, es la teoría social cognitiva propuesta por Bandura (1986), denominada “teoría del aprendizaje social”, que afirma que el correcto funcionamiento humano ocurre por la interacción de factores personales, sociales/ambientales y conductuales, los cuales se afectan y son afectados entre sí (Bandura, 1986; citado en Schunk & DiBenedetto, 2021). Una de las principales fuentes de motivación en el individuo proviene de las actividades cognitivas, que se basan en experiencias previas y posibles resultados futuros que podría alcanzar (Bandura, 1987). A través de los pensamientos, la persuasión social y el nivel de activación fisiológica (emociones), la persona desarrolla la autoeficacia, entendida como “la creencia de que eres capaz de llevar a cabo una tarea específica o de alcanzar una meta específica” (Seifert & Sutton, 2009), que es clave para la motivación, ya que la percepción de éxito o fracaso ante las situaciones vividas previamente, así como el nivel de control sobre el entorno, promueve la motivación hacia el logro de las metas planteadas (Bandura, 1977). En este marco de la teoría social-cognitiva, se ha encontrado que la CDI de los escolares (ubicar, buscar, evaluar y crear información) es producto de creencias sobre la propia capacidad del estudiante y de las condiciones ambientales en las 45 cuales se ubica (Zhu et al., 2019), por lo cual los escolares con altas expectativas de eficacia pueden tener una mayor probabilidad de éxito en tareas relacionadas con las TIC (Li & Lee 2016; citado en Zhu et al., 2019). Por lo tanto, emplear plataformas virtuales de aprendizaje que no tomen en cuenta las interacciones entre el ambiente, las percepciones de los estudiantes y las acciones, promoverá en los escolares una sensación de poca autoeficacia, lo cual será traducido en una disminución de la motivación (Wang & Lin, 2007). 2.2.2.2. Teoría de la autodeterminación Deci y Ryan (1985) proponen que las personas buscan que sus acciones sean eficaces para satisfacer sus propias necesidades, actuando tanto desde su ambiente interno como externo, unificados en el llamado “sí-mismo” (Deci & Flaste, 1996; citado en Stover et al., 2017). En este sentido, si bien la motivación está guiada por regulaciones externas, la estabilidad de la conducta motivada ocurre principalmente ante factores internos, como el autocontrol. Los autores plantean que existe en las personas una tendencia natural hacia la adquisición de conocimientos, dominio de habilidades, el interés espontáneo y la exploración a lo largo de la vida (Csikszentmihalyi & Rathunde, 1993; Ryan, 1995; ambos citados en Ryan & Deci, 2000). Como se describe en Stover et al. (2017), la teoría de la autodeterminación propone que la conducta puede estar en un continuo entre la “amotivación” (ausencia total de motivación y de regulación), pasando por la motivación extrínseca (donde la regulación es externa o parcialmente interiorizada) hasta la motivación interna (donde la regulación es plenamente intrínseca). Según Deci y 46 Ryan (2008), para lograr la motivación intrínseca, es necesario satisfacer tres factores en las personas: la autonomía (el sentido de agencia y voluntad), competencia (sentirse efectivo para lograr los resultados esperados) y relación (interactividad y conexión). Desde la perspectiva estudiantil, su motivación puede surgir de regulaciones externas como el profesor o los exámenes, pero al fomentar su autonomía, su autoeficacia y promover su interacción con otros compañeros, los estudiantes pueden desarrollar motivación intrínseca que les permita guiarse por su propio interés y lograr persistir sobre su aprendizaje para superar retos y lograr mejores calificaciones / resultados, a pesar de las dificultades (Deci & Ryan, 2008; Vanslambrouck et al., 2018; ambos citados en Wang et al., 2021). Esto ocurre porque la motivación intrínseca fomenta la autorregulación y la adaptabilidad del estudiante, así como la capacidad de realizar análisis metacognitivos y desarrollo de estrategias cognitivas, aspectos que, si no son satisfechos, puede generar que los estudiantes pierdan la motivación, o se dejen llevar por motivaciones extrínsecas. A partir de este modelo teórico, se entiende que el valor de las situaciones o experiencias que vive el estudiante y su impacto sobre la motivación depende del significado psicológico que haya construido (Stover et al., 2017). Los agentes sociales juegan un rol crucial para fomentar en el estudiante una interpretación basada en las propias acciones (un locus de control interno, lo que fomenta la motivación intrínseca) o en las consecuencias que obtendrán, como premios tangibles, amenazas o castigos, lo cual consolida un locus de control externo y fomenta la motivación. El entorno de aprendizaje (profesores, compañeros, ambientes escolares) pueden fomentar o interrumpir fácilmente el rendimiento académico y la motivación de los estudiantes, por lo que tienen la responsabilidad 47 de crear condiciones favorables para fomentar la motivación intrínseca (Ryan & Deci, 2000; Wang et al., 2021). Desde la perspectiva de la CD, el logro de la motivación intrínseca dentro de un contexto virtual surge del apoyo docente que genere una adecuada regulación motivacional (Lietaert et al., 2015; citado en Chiu, 2021), apoyando conductas positivas en los alumnos, así como recursos digitales necesarios para el aprendizaje. El sentido de participación con los compañeros, de pertenencia hacia una comunidad educativa y de competencia (sentirse capaz de lograr la actividad educativa) son indispensables para afrontar las dificultades del aprendizaje virtual (Wang et al., 2021), y lograr la motivación necesaria para desarrollar conocimientos y capacidades. Sin embargo, en el aprendizaje en modalidad virtual ocurrido desde la pandemia, se ha generado una disminución de la satisfacción debido a la reducción drástica de la relación con los docentes y con los compañeros (Shafaq et al., 2021), pero a la vez se encuentra que el desarrollo de la autonomía puede jugar un rol principal a la hora de lograr conocimientos en el contexto virtual (Mehrvarz et al., 2021), que puede ser formal (organizados, altamente estructurados), o informal (desorganizados, poco estructurados). La teoría de la autodeterminación permite entender esta situación suponiendo que, al fomentar la autonomía, los estudiantes pueden lograr un mayor compromiso sobre las metas y proceso de aprendizaje (He & Zhu, 2017; Proulx et al., 2017; Lee, 2014; todos citados en Mehrvarz et al., 2021). 48 2.2.2.3. Teoría del valor-expectativa La teoría del valor-expectativa de Eccles y Wigfield (Eccles et al., 1983; citado en Wigfield & Eccles, 2000) plantea que las decisiones para el logro de objetivos y rendimiento se basan en dos componentes principales: 1) las creencias de expectativa sobre la propia capacidad de tener éxito en sus tareas, y 2) las creencias de valor, entendidas como las creencias sobre las razones por las que uno participa en dichas tareas (Schunk et al., 2014). Ambas surgen de una combinación de aspectos sociocognitivos complejos, como la cultura, la sociedad, el desarrollo humano, las percepciones, las interpretaciones y la afectividad a lo largo del tiempo. Las creencias de expectativa tienen un impacto sobre la participación en actividades, en el desempeño en las tareas, en el compromiso del estudiante, así como en la persistencia para alcanzar objetivos, lo cual se demuestra en evaluaciones académicas o al medir la competencia de los estudiantes (Schunk et al., 2014). A diferencia de la autopercepción de los estudiantes sobre ser competentes en comparación a los demás, las expectativas se centran en cómo se ven a futuro en la realización de tareas o actividades, y si podrán realizarlas con éxito (Wigfield et al., 2004). Los principales aspectos que los estudiantes consideran para darle valor a una actividad son el interés (el valor de disfrutar la actividad), la importancia (el valor de hacer bien la actividad), la utilidad (qué utilidad tiene la actividad para mis metas futuras) y el costo relativo (aspectos negativos de involucrarse en dicha tarea), los cuales se integran para tomar decisiones que resultarán en el logro o fracaso de sus actividades (Wigfield & Eccles, 2000). 49 La teoría del valor-expectativa explica que del valor que los estudiantes brindan a sus actividades o tareas, depende el nivel de desempeño en competencias deportivas, de salud y de uso de tecnología (Gu et al., 2014; Guillet et al., 2006; Wozney et al., 2006; todos citados en Cheng et al., 2020). Además, las expectativas y los valores interactúan de forma sinérgica, por lo que la motivación de los estudiantes es alta sólo si ambos componentes se encuentran altos, con énfasis sobre su motivación intrínseca (Nagengast et al., 2013; en Fong & Kremer, 2019). El valor y las expectativas son componentes útiles para entender el desarrollo de competencias en los estudiantes y también en los docentes, ya que las creencias de valor sobre las tecnologías y su expectativa de capacidad para integrarlas a su práctica, son predictores más fuertes que otras barreras como la falta de recursos escolares, poco apoyo administrativo, falta de ca