Impacto das variáveis sociodemográficas na perceção dos estudantes universitários sobre a educação em linha Pós-COVID-19
DOI:
https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43294Palavras-chave:
variáveis sócio-demográficas; ensino em linha; percepções dos estudantes; ANOVA de permutação; ensino superiorResumo
A transformação digital da sociedade atual, juntamente com os impactos da COVID-19, gerou preferências entre os estudantes universitários pela educação online, sendo necessário reconhecer os factores que influenciam a sua eficácia e qualidade percebidas. O objetivo do estudo foi determinar o efeito das variáveis sociodemográficas nível académico, género, área de residência e idade na perceção dos estudantes em linha da Universidade Técnica de Manabí sobre as componentes “organização pedagógica, tecnológica e social do processo de ensino e aprendizagem em linha” (CP1), “resultados da aprendizagem” (CP2), “avaliação e feedback” (CP3), e “conceção do curso ou da disciplina” (CP4) no contexto pós-COVID-19. Foi desenvolvida uma investigação descritivo-correlacional com uma abordagem quantitativa, em que 545 estudantes responderam a um questionário adaptado e validado para o contexto equatoriano. Os resultados da PERMANOVA e dos efeitos de paridade mostraram o impacto estatisticamente significativo das variáveis sociodemográficas, como o nível académico, o género e a idade, nas percepções dos estudantes sobre os principais componentes da educação em linha. Especificamente, o nível académico influenciou o PC1 e o PC3, enquanto o género afectou o PC4. Por último, a principal conclusão deste estudo foi que a idade teve um impacto nas quatro componentes, mostrando que os estudantes com 26 anos ou mais têm uma perceção mais favorável em comparação com os estudantes mais jovens. Os resultados obtidos fornecem uma base empírica para melhorar a educação em linha na era pós-COVID-19, tornando-a mais eficaz, inclusiva, equitativa e adaptada.
Downloads
Referências
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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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., & 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
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Secção
Licença
Direitos de Autor (c) 2025 Laura Alexandra Arteaga-Briones, Luis Ángel Guamán-Lazo, Andrea Alexandra Azúa-Arteaga, Alexander López-Padrón
Este trabalho encontra-se publicado com a Licença Internacional Creative Commons Atribuição 4.0.
As obras que são publicadas neste revista estão sujeitas ao seguintes termos:
1. Os autores cedem de forma não exclusiva os direitos de exploração dos trabalhos aceitos para sua publicação a "RIED. Revista Iberoamericana de Educação a Distância", garantem à revista o direito de ser a primeira publicação do trabalho e permitem que a revista distribua os trabalhos publicados sob a licença de indicada no ponto 2.
2. As obras são publicadas na edição eletrônica da revista sob uma licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Podem copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato, adaptar, remixar, transformar, e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial. Você deve atribuir o devido crédito, fornecer um link para a licença, e indicar se foram feitas alterações. Você pode fazê-lo de qualquer forma razoável, mas não de uma forma que sugira que o licenciante o apoia ou aprova o seu uso.
3. Condições de auto-arquivo. Permite-se e incentava-se aos autores difundir eletronicamente a versõ OnlineFirst (versão avaliada e aceita para publicação) de su obra antes de sua publicação, sempre com referência a sua publicação na RIED, já que favorece sua circulação e difusão mais cedo e com isso um possível aumento em sua citação e alcance entre a comunidade acadêmica. Color RoMEO: verde.
