Impacto de variables sociodemográficas en la percepción del alumnado universitario sobre la educación en línea post-COVID-19
DOI:
https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43294Palabras clave:
variables sociodemográficas, educación en línea, percepción estudiantil, ANOVA de permutación, educación superiorResumen
La transformación digital de la sociedad actual, sumada a los impactos de la COVID-19, han generado preferencias del alumnado universitario hacia la educación en línea, emergiendo la necesidad de reconocer los factores que influyen en su eficacia y calidad percibida. El objetivo del estudio fue determinar el efecto de las variables sociodemográficas nivel académico, sexo, área de residencia y edad en la percepción del alumnado de carreras en línea de la Universidad Técnica de Manabí sobre los componentes “organización pedagógica, tecnológica y social del proceso de enseñanza aprendizaje en línea” (CP1), “logros de aprendizaje” (CP2), “evaluación y retroalimentación” (CP3), y el “diseño del curso o la asignatura” (CP4) en el contexto Post-COVID-19. Se desarrolló una investigación de tipo descriptivo-correlacional con enfoque cuantitativo, donde 545 estudiantes respondieron un cuestionario adaptado y validado para el contexto ecuatoriano. Los resultados del PERMANOVA y los efectos por pares evidenciaron el impacto estadísticamente significativo de las variables sociodemográficas como nivel académico, sexo y edad en las percepciones estudiantiles sobre los componentes principales de la educación en línea. Específicamente, el nivel académico influyó en el CP1 y el CP3, mientras el sexo afectó el CP4. Por último, el principal hallazgo de este estudio evidenció que la edad impactó en los cuatro componentes, demostrando que estudiantes de 26 años o más poseen una percepción más favorable, en comparación con aquellos de menor edad. Los resultados obtenidos brindan una base empírica para mejorar la educación en línea en la era Post-COVID-19, haciéndola más eficaz, inclusiva, equitativa y adaptada.
Descargas
Citas
Amaning, N. (2024). Qualitative analysis on technology acceptance model of accounting faculty perceptions of virtual accounting coursework. Cogent Education, 11(1), 2331345. https://doi.org/10.1080/2331186X.2024.2331345
Anderson, M. J. (2001). A new method for non‐parametric multivariate analysis of variance. Austral Ecology, 26(1), 32-46. https://doi.org/10.1111/j.1442-9993.2001.01070.pp.x
Arslan, M., Edirne, T., Emre, N. y Ozsahin, A. (2023). Medical Students’ Perceptions of Online Education during the COVID-19 Pandemic. Eurasian Journal of Family Medicine, 12(1), 1-10. https://doi.org/10.33880/ejfm.2023120101
Avendaño, W. R., Luna, H. O. y Rueda, G. (2021). Educación virtual en tiempos de COVID-19: percepciones de estudiantes universitarios. Formación Universitaria, 14(5), 119-128. https://doi.org/10.4067/S0718-50062021000500119
Barrientos Oradini, N., Yáñez Jara, V., Pennanen-Arias, C. y Aparicio Puentes, C. (2022). Análisis sobre la educación virtual, impactos en el proceso formativo y principales tendencias. Revista de Ciencias Sociales, 28(4), 496-511. https://doi.org/10.31876/rcs.v28i4.39144
Bazán-Ramírez, A., Capa-Luque, W., Ango-Aguilar, H., Anaya-González, R. y Cárdenas-López, V. (2023). Perception of Peruvian Students Studying in Biological Sciences about the Advantages of Virtual Classes during the COVID-19 Pandemic. Education Sciences, 13(6), 626. https://doi.org/10.3390/educsci13060626
Benjamini, Y. y Hochberg, Y. (1995). Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 57(1), 289-300. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
Burnham, K. P. y Anderson, D. R. (2004). Multimodel Inference: Understanding AIC and BIC in Model Selection. Sociological Methods & Research, 33(2), 261-304. https://doi.org/10.1177/0049124104268644
Cabero-Almenara, J., Valencia-Ortiz, R., Llorente-Cejudo, C. y Palacios-Rodríguez, A. de P. (2023). Nativos e inmigrantes digitales en el contexto de la COVID-19: las contradicciones de una diversidad de mitos. Texto Livre, 16, e42233. https://doi.org/10.1590/1983-3652.2023.42233
Carbonell García, C. E., Rodríguez Román, R., Sosa Aparicio, L. A. y Alva Olivos, M. A. (2021). De la educación a distancia en pandemia a la modalidad hibrida en pospandemia. Revista Venezolana de Gerencia, 26(96), 1154-1171. https://doi.org/10.52080/rvgluz.26.96.10
Colvin, R. G., Delcoure, N., Krueger, T. M. y Singh, H. (2024). The Impact of University Student Services and Student Life Characteristics on Students’ Perceptions of Online Education. Journal of Higher Education Theory and Practice, 24(1), 186-199. https://doi.org/10.33423/jhetp.v24i1.6770
Consejo de Educación Superior (2023). Reglamento de Régimen Académico. Quito, Ecuador.
Cramarenco, R. E., Burcă-Voicu, M. I. y Dabija, D. C. (2023). Student Perceptions of Online Education and Digital Technologies during the COVID-19 Pandemic: A Systematic Review. Electronics, 12(2), 319. https://doi.org/10.3390/electronics12020319
Crisol-Moya, E., Herrera-Nieves, L. y Montes-Soldado, R. (2020). Educación virtual para todos: una revisión sistemática. Education in the Knowledge Society (EKS), 21, 13. https://doi.org/10.14201/eks.23448
Cruz, I. R. (2023). Análisis bibliométrico de la educación virtual y rendimiento académico universitario periodo 1996-2021, utilizando datos Scopus. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (52), 126-141. https://doi.org/10.17013/risti.52.126-141
Dinu, L. M., Baykoca, A., Dommett, E. J., Mehta, K. J., Everett, S., Foster, J. L. H. y Byrom, N. C. (2022). Student Perceptions of Online Education during COVID-19 Lockdowns: Direct and Indirect Effects on Learning. Education Sciences, 12(11), 813. https://doi.org/10.3390/educsci12110813
Ernst, M. D. (2004). Permutation Methods: A Basis for Exact Inference. Statistical Science, 19(4), 676-685. https://doi.org/10.1214/088342304000000396
Estrada, L. y Paz Delgado, C. L. (2022). Enseñanza remota de emergencia: Estudio de satisfacción en estudiantes universitarios durante la pandemia por COVID-19. Perfiles Educativos, 44(178), 46-62. https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2022.178.60503
Estrada-Araoz, E. G., Gallegos Ramos, N. A., Paredes Valverde, Y., Quispe Herrera, R. y Mori Bazán, J. (2023). Perception of Peruvian university students about virtual education in the context of the COVID-19 pandemic. Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica, 41(9). http://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_aavft/article/view/25908
Ferrer-Cascales, R., Walker, S. L., Reig-Ferrer, A., Fernández-Pascual, M. D. y Albaladejo-Blázquez, N. (2011). Evaluation of hybrid and distance education learning environments in Spain. Australasian Journal of Educational Technology, 27(7). https://doi.org/10.14742/ajet.906
García, S. y Herrera, F. (2008). An extension on Statistical comparisons of classifiers over multiple data sets for all pairwise comparisons. Journal of Machine Learning Research, 9(12). https://www.jmlr.org/papers/volume9/garcia08a/garcia08a.pdf
García Aretio, L. (2004). Viejos y nuevos modelos de educación a distancia. Bordón. Revista de Pedagogía, 56(3-4), 409-429
García Aretio, L. (2020). Bosque semántico: ¿educación/enseñanza/aprendizaje a distancia, virtual, en línea, digital, eLearning…? RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 23(1), 9-28. https://doi.org/10.5944/ried.23.1.25495
Garzón Umerenkova, A. y Gil Flores, J. (2017). Gestión del tiempo en alumnado universitario con diferentes niveles de rendimiento académico. Educação e Pesquisa, 44, e157900. https://doi.org/10.1590/s1678-4634201708157900
Gómez-Arteta, I., Escobar-Mamani, F. y Bonifaz Valdez, B. (2024). Contexto geográfico versus tecnología: una pugna que determina la satisfacción estudiantil con la educación virtual universitaria en Puno-Perú. RELIEVE-Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 30(1). https://doi.org/10.30827/relieve.v30i1.25133
Good, P. (2000). Permutation Tests: A Practical Guide to Resampling Methods for Testing Hypotheses. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3235-1
Harpe, S. E. (2015). How to analyze Likert and other rating scale data. Currents in Pharmacy Teaching and Learning, 7(6), 836-850. https://doi.org/10.1016/j.cptl.2015.08.001
Hernández, R. y Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación. Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. Mc Graw Hill Education.
Higgins, J. J. (2004). Introduction to Modern Nonparametric Statistics. Brooks/Cole.
Lobos, K., Bustos, C., Cobo-Rendón, R. C. y Cisternas, N. V. (2022). Características psicométricas de un cuestionario de expectativas hacia la educación virtual en estudiantes universitarios durante la pandemia COVID-19. Formación Universitaria, 15(1), 3-18. https://doi.org/10.4067/S0718-50062022000100003
Martín-Párraga, L., Llorente-Cejudo, C. y Cabero-Almenara, J. (2024). Las TIC como espacio de progreso hacia el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4 (ODS4). Revista Lusófona de Educação, 61(61), 75-88. https://doi.org/10.24140/issn.1645-7250.rle61.05
Norman, G. (2010). Likert scales, levels of measurement and the “laws” of statistics. Advances in Health Sciences Education, 15(5), 625-632. https://doi.org/10.1007/s10459-010-9222-y
Pelletier, K., Robert, J., Muscanell, N., McCormack, M., Reeves, J., Arbino, N., Grajek, S., Birdwell, T., Liu, D., Mandernach, J., Moore, A., Porcaro, A., Rutledge, R. y Zimmern, J. (2023). EDUCAUSE Horizon Report, Teaching and Learning Edition. EDUCAUSE. https://library.educause.edu/-/media/files/library/2023/4/2023hrteachinglearning.pdf
Rahmatpour, P., Nazari, R., Sharif-Nia, H., Mohammad Ibrahim, M., Muhammad Ibrahim, F. y Tayebi Myaneh, Z. (2024). The roles of online courses’ design and evaluation in nursing student satisfaction with online learning. E-Learning and Digital Media. https://doi.org/10.1177/20427530241239436
Ramírez García, A. G., Espejel García, A., Pirela Hernández, A. A. y Castillo Escalante, I. C. (2021). Educación virtual: alternativa en un sistema educativo globalizado. Revista Venezolana de Gerencia, 26(6), 376-389. https://doi.org/10.52080/rvgluz.26.e6.23
Remesal, A. y Villarroel, V. (2023). Challenges for Post-Pandemic Virtual Education in Latin America: A Comparative Analysis of the Emergency Remote Higher Education Process in Chile, Mexico, and Ecuador. Sustainability, 15(19), 14199. https://doi.org/10.3390/su151914199
Rivera Tejada, H. S., Otiniano García, N. M. y Goicochea Ríos, E. del S. (2023). Estrategias didácticas de la educación virtual universitaria: Revisión sistemática. Edutec. Revista Electrónica de Tecnología Educativa, (83), 120-134. https://doi.org/10.21556/edutec.2023.83.2683
Roco-Videla, Á., Aguilera-Eguía, R. y Olguin-Barraza, M. (2024). Ventajas del uso del coeficiente de omega de McDonald frente al alfa de Cronbach. Nutrición Hospitalaria, 41(1), 262-263. https://doi.org/10.20960/nh.04879
Senescyt. (2024). Buscador de oferta académica. https://siau.senescyt.gob.ec/buscador-oferta/
Sullivan, G. M. y Artino, A. R. (2013). Analyzing and Interpreting Data From Likert-Type Scales. Journal of Graduate Medical Education, 5(4), 541-542. https://doi.org/10.4300/JGME-5-4-18
Vaca-Cárdenas, M. E., Ordoñez-Ávila, E. R. Vaca-Cárdenas, L. A. y Vaca-Cárdenas, A. N. (2024). Students’ acceptance toward Asynchronous Virtual Education during COVID-19 pandemic. Kasetsart Journal of Social Sciences, 45(2), 483-492. https://doi.org/10.34044/j.kjss.2024.45.2.14
Vásquez Peñafiel, M. S., Nuñez, P. y Cuestas Caza, J. (2023). Competencias digitales docentes en el contexto de COVID-19. Un enfoque cuantitativo. Pixel-Bit, Revista de Medios y Educación, 67(67), 155-185. https://doi.org/10.12795/pixelbit.98129
Wang, W., Peslak, A., Kovacs, P. y Kovalchick, L. (2022). Have students perceptions of online education changed with the easing of COVID-19 restrictions? Issues in Information Systems, 23(3), 199-208. https://doi.org/10.48009/3_iis_2022_116
Yan, Y., Vyas, L., Wu, A. M. y Rawat, S. (2022). Effective online education under COVID-19: Perspectives from teachers and students. Journal of Public Affairs Education, 28(4), 422-439. https://doi.org/10.1080/15236803.2022.2110749
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Laura Alexandra Arteaga-Briones, Luis Ángel Guamán-Lazo, Andrea Alexandra Azúa-Arteaga, Alexander López-Padrón
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Las obras que se publican en esta revista están sujetos a los siguientes términos:
1. Los autores ceden de forma no exclusiva los derechos de explotación de los trabajos aceptados para su publicación en "RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia," y garantizan a la revista el derecho a ser la primera en publicar ese trabajo, igualmente, permiten a la revista distribuir obras publicadas bajo la licencia indicada en el punto 2.
2. Las obras se publican en la edición electrónica de la revista bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Se permite copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato, adaptar, remezclar, transformar y crear a partir del material para cualquier finalidad, incluso comercial. Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios.
3. Condiciones de auto-archivo. Se permite e incentiva a los autores a difundir electrónicamente la versión OnlineFirst (versión evaluada y aceptada para su publicación) de su obra antes de su publicación definitiva, siempre con referencia a su publicación en RIED, ya que favorece su circulación y difusión antes y así propiciar un posible aumento de su citación y alcance entre la comunidad académica. Color RoMEO: verde.
