La autoeficacia en ambientes de aprendizaje basados en computador: Un análisis bibliométrico1 Self-efficacy in environments Computer-based learning: a bibliometric



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Los artículos sobre el tema ubicados en este estudio se han publicado en un total de 31 revistas científicas arbitradas. En la Tabla 2 se presenta el listado del nombre de las revistas, la cantidad de artículos publicados en el tema durante el periodo de observación, el tipo de indexación según PUBLINDEX 2015 y el factor de impacto. Entre las revistas que se destacan se encuentran dos revistas con sede en el Reino Unido, Computers & Education, con 27 publicaciones en el tema, y Computers in Human Behavior, con 11. Estas revistas están en la base de la alta productividad en el campo del presente estudio. Las demás revistas cuentan con entre 1 y 3 publicaciones, a excepción de Procedia Social and Behavioral Sciences, que reporta 7 publicaciones.

Tabla 2

Revistas incluidas que han publicado sobre autoeficacia asociada al uso del computador en situaciones de aprendizaje.


Nombre Revista/País

Número de publicaciones


Indexación

Factor de Impacto-SJR (2014)

Acta Colombiana de Psicología (Colombia)

1

A1

0.13

American Journal of Distance Education (Reino Unido)

2

A2

0.34

Children and Youth Services Review (Reino Unido)

1

A1

0.77

Computers and Education (Reino Unido)

27

A1

2.58

Computers in Human Behavior (Reino Unido)

11

A1

1.58

Contemporary Educational Psychology (Estados Unidos)

1

A1

1.99

Educational Technology and Society (Estados Unidos)

3

A1

0.92

Evaluation and Program Planning (Reino Unido)

1

A2

0.47

International Journal of Human Computer Studies (Estados Unidos)

1

A2

0.9

Interactive Learning Environments (Reino Unido)

1

A1

0.99

Internet and Higher Education (Holanda)

2

A1

2.52

Investigación y Postgrado (Venezuela)

1

C

-----

Journal of Computer Assisted Learning (Reino Unido)

2

A1

2.05

Journal of Information Technology Education:Research (Estados Unidos)

1

A2

0.74

Nurse Education Today (Reino Unido)

2

A1

0.73

Pensamiento Psicológico (Colombia)

1

A1

-----

Procedia Social and Behavioral Sciences (Holanda)

7

-----

0.16

Psicología desde el caribe (Colombia)

1

A1

-----

Teaching and Teacher Education (Reino Unido)

1

A1

1.77

Transportation Research Part F (Reino Unido)

1

A1

0.98

Journal of Academic Librarianship (Holanda)

1

A1

0.73

Universitas Psychologica (Colombia)

1

A1

0.26

Educación Química (México)

1

A1

0.21

Revista Psicologia: Organizações e Trabalho (Brasil)

1

C

-----

Revista Brasileira de Orientacao Profissional (Brasil)

1

A2

0.21

Revista Colombiana de Educación (Colombia)

1

A2

-----

TOJET: The Turkish Online Journal of Educational Technology (Turquía)

2

B

0.49

Electronic Library (Reino Unido)

1

A1

0.62

Information & Management (Holanda)

2

A1

1.18

Journal of Educational Computing Research (Estados Unidos)

1

A1

0.87

Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking (Estados Unidos)

1

C

1.65

En la Tabla 3 se presenta la relación del número de citaciones por año. Se encontraron un total de 3317 citaciones durante el periodo de observación, de las cuales 2744 citas corresponden al conjunto de publicaciones que arrojó la base de datos Science Direct, 532 corresponden a Scopus y 9 a SciELO. El año 2006 es el periodo con mayor número de citaciones, con 744 citas en 7 artículos; seguido por el año 2010, con 587, y el año 2008, con 554. El año con menor número de citaciones es el 2015.

Tabla 3

Número de citaciones por año.

Año

Número de artículos

Número de citaciones

2006

7

744

2007

5

453

2008

7

554

2009

5

260

2010

13

587

2011

10

358

2012

6

173

2013

10

107

2014

8

76

2015

10

5

En la Figura 6 se presentan los índices de referencias por año. Este indicador bibliométrico se obtiene a partir del cociente entre el número de referencias y el número de artículos publicados por año. Es un indicador del uso de la literatura científica por determinado periodo de tiempo. Como se observa, el índice de referencias más alto es del año 2006, con un valor de 106.3, seguido por el año 2007, con 90.6, y el 2008, con 79.1. Estos valores son acordes con el tiempo que llevan los artículos en circulación y consulta por parte de la comunidad académica.

El número de citaciones que ha recibido cada artículo fue obtenido a través de Google Scholar. El rango está entre 0 y 175 citaciones. Los artículos más citados son “The relationship of e-Learnerʼs self-regulatory efficacy and perception of e-Learning environmental quality”, de Lee y Lee, (2008), con 175 citaciones; “Computer use and the gender gap: The issue of access, use, motivation, and performance”, de Imhof, Vollmeyer, y Beierlein, (2007), con 169 citaciones, y “University Students' Internet Attitudes and Internet Self-Efficacy: A Study at Three Universities in Taiwan”, de Wu y Tsai, (2006), con 159 citaciones, durante el periodo 2006-2015.



Figura 6. Índice de referencias.



Caracterización de los autores

En los 81 estudios analizados en esta revisión se localizaron 194 autores. En la Tabla 4 se presenta la relación de los autores de amplia producción en el tema y el número de artículos en los cuales han participado, ya sea en condición de autor o co-autor. 16 autores han participado en dos publicaciones, 2 autores en tres, 1 autor en cuatro y 1 autor en once. Como se observa en la Tabla 4, el Dr. Chin-Chung Tsai, profesor del Instituto Universitario de Aprendizaje Digital y Educación de la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Taiwán, es el autor más citado, con 11 publicaciones en el tema.


Tabla 4

Autores de las publicaciones en el tema.

Autor

Número de artículos

Chin-Chung Tsai

11

Omar López Vargas

4

Geraldine Clarebout

3

Jyh-Chong Liang

3

Chia-Pin Kao

2

Ching-Chin Chern

2

Donata Francescato

2

Hatice Odacı

2

Houn-Gee Chen

2

Jan Elen

2

Jiun-Yu Wu

2

Li-Yueh Chen

2

Marina Papastergiou

2

Norma A. Juarez-Collazo

2

Regina Juchun Chu

2

Rita Porcelli

2

Shih-Chyueh Chuang

2

Ying-Tien Wu

2

Yu-Chun Kuo

2

Anastasia Kitsantas

2

De igual modo, en la Tabla 5 se presentan los índices de cooperación o de firmas/trabajo por periodo; este indicador bibliométrico está referido al cociente entre el número total de firmas (autores) y el número de artículos publicados por año. Como se observa, la media de autores por año oscila entre 2,0 autores, correspondientes a los años 2009 y 2012, y 2,8 autores, en los años 2007 y 2013.

Tabla 5

Índice de cooperación por año.

Año

Índice de cooperación

2006

2,6

2007

2,8

2008

2,4

2009

2,0

2010

2,2

2011

2,7

2012

2,0

2013

2,8

2014

2,5

2015

2,0

Métodos de Investigación

En lo que respecta a los métodos de investigación, en la Tabla 6 se presentan los que se identificaron. Los estudios de tipo correlacional son los que predominan, con una frecuencia de 51 estudios (63%), seguidos de los estudios de carácter experimental, con una frecuencia de 14 estudios (17%) y cuasi-experimental, con 7 estudios (9%), todos estos con enfoque cuantitativo. En menor medida se utilizan los estudios de tipo descriptivo y documental, con 3 estudios cada uno, y los estudios de tipo exploratorio y estudio de caso, cada uno con 1. Estos resultados son similares a los reportados por Tsai et al., (2011), quienes en un estudio de revisión de la literatura durante el periodo comprendido entre 1999 y 2009 encuentran, en el conjunto de estudios analizados (46 en total), que prevalecen las investigaciones con enfoque cuantitativo y de tipo correlacional.


Tabla 6

Métodos empleados de investigación.

Método empleado

Número de publicaciones

Cuasi-experimento

7

Estudio correlacional

51

Estudio de caso

1

Estudio descriptivo

3

Estudio documental

3

Estudio exploratorio

2

Experimento

14

Instrumentos

En cuanto a los instrumentos utilizados en los estudios, se encontró un número significativo e importante de escalas o cuestionarios, los cuales son utilizados y elaborados por los mismos autores, en algunos casos, como fuentes de recopilación de información. Se contabilizaron un total de 62 cuestionarios para medir la autoeficacia, los cuales se caracterizan por ser de autoinforme, escala tipo Likert, cuyo propósito es evaluar la percepción de los participantes al respecto de su autoeficacia en distintos dominios. Entre estos se encontraron los asociados a la autoeficacia con el uso del computador, con el uso de internet y entornos de aprendizaje en la web o en línea y la autoeficacia académica, principalmente.

En la Tabla 7 se presentan los instrumentos con mayor frecuencia de uso en las publicaciones consultadas. Entre estos se destacan por su utilización en las investigaciones: la Sub-escala de autoeficacia del cuestionario Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) (Pintrich, Smith, Garcia, & McKeachie, 1991), la cual es utilizada en 14 estudios, seguida de la escala Internet Self-efficacy and Web-based learning(ISES) (Tsai & Tsai, 2003), utilizada en 9 estudios, y la escala de Computer self-efficacy (Compeau & Higgins, 1995), utilizada en 4 estudios.


Tabla 7

Instrumentos con mayor frecuencia de utilización en los estudios.


Nombre del instrumento y Autor(es)

Número de usos

Escala de Autoeficacia-computador (Compeau y Higgins, 1995)

4

Escala Autoeficacia-Internet (ISES) (Tsai & Tsai, 2003)

9

Escala Autoeficacia-Internet (Joo, Bong, y Choi, 2000)

2

Escala Autoeficacia-Internet (Sahin, 2009)

2

Escala de Autoeficacia-Internet (Torkzadeh y Van Dyke, 2001)

2

Escala Autoeficacia-Internet (Eastin y LaRose, 2000)

2

Sub-escala de autoeficacia MSLQ (Pintrich, et al. 1991)

14

Escala de Autoeficacia académica (Jerusalén ySchwarzer, 1981)

3



DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

El estudio bibliométrico de los artículos publicados sobre el papel de la autoeficacia de las personas cuando interactúan en entornos computacionales en revistas arbitradas y extraídos de las bases de datos Science Direct, Scopus y SciELO, periodo 2006-2015, permite evidenciar algunas características sobre la investigación que se desarrolla a nivel mundial en este campo: su posición diversa, metodológicamente plural, apoyada en el diseño y uso de diferentes instrumentos para evaluar la autoeficacia y asentada fuertemente en los constructos teóricos elaborados por Bandura, (1986, 1997). Como resultados de este estudio, aparte de los de tipo cuantitativo ya presentado, fue posible observar además tendencias de tipo cualitativo, las cuales es importante mencionar en este apartado.

En primer lugar, se destaca el interés que ha suscitado el tema en otras latitudes geográficas. Tsai, Chuang, Liang & Tsai (2011), en los resultados de su estudio de revisión de la literatura en el tema, plantean la escasez de trabajos procedentes de Europa, además no se reporta ningún resultado procedente de América del Sur. En contraste, se encontró que estos datos han cambiado durante los últimos cinco años: si bien continúa el liderazgo de los países asiáticos en la productividad científica, se destacan los avances realizados por los países europeos y los de América del Sur, los cuales, en su conjunto, reportaron el 30% de la totalidad de los trabajos analizados en el presente estudio.

En segundo lugar, se observa como tendencia el desarrollo de estudios con estudiantes de educación superior. De los 81 artículos analizados, se encontró que 47 estudios son desarrollados al interior de las universidades. Las características demográficas de las muestras develan que los estudiantes universitarios resultan ser los individuos preferidos para estos estudios. Además, se encontró una tendencia favorable, en los últimos años, por movilizar este tipo de trabajos a niveles educativos iniciales, como la educación básica y media, de los cuales se encontraron 20 estudios, de los cuales 8 se llevaron a cabo en educación básica primaria (Aesaert & Van Braak, 2014; Barak, Ashkar & Dori, 2011; Kao & Tsai, 2009; Kao, Wu & Tsai, 2011; López, Sanabria & Sanabria, 2014; López & Triana, 2013; Meluso, Zheng, Spires & Lester, 2012; Shank & Cotten, 2014). Los restantes 3 estudios se realizan en educación informal y para adultos (Chu & Chu, 2010; Chu & Tsai, 2009; Weiss, Petzoldt, Bannert & Krems, 2013).

En este mismo aspecto, se encontró un creciente interés por analizar el tema en estudiantes que cursan programas de Educación o Licenciatura, en educación superior. Un grupo importante de publicaciones está referido a trabajos realizados en este contexto. Al respecto se encontraron investigaciones que indagan por las creencias de autoeficacia de los profesores en formación asociadas con: el uso del computador (Bustos, 2012; Ekizoglu & Ozcinar, 2010), el uso de internet (Ekizoglu & Ozcinar, 2010; Gürol & Akti, 2010; Kaya & Durmus, 2010; Liang & Tsai, 2008; Sirakaya, Başarmak & Baltaci, 2015), el aprendizaje en entornos Web (Kao & Tsai, 2009; Kao et al., 2011; Liang & Tsai, 2008) y la enseñanza de las TIC (Bustos, 2012), para el que se utilizó un instrumento específico (Wang & Ertmer, 2003).

En tercer lugar, se encontró como hallazgo una gran diversidad de instrumentos (cuestionarios-escalas) utilizados para medir la autoeficacia de los participantes. Como se presenta en la Tabla 7, existe una tendencia por parte de los investigadores por usar instrumentos confiables y validados en diferentes contextos. Se destacan, entre estos, las escalas elaboradas por: Compeau & Higgins, 1995; Pintrich et al., 1991; y Tsai & Tsai, 2003. La primera se diseñó para medir la autoeficacia en el uso del computador, la segunda para medir la autoeficacia académica y la última para medir la autoeficacia en el uso de Internet y el aprendizaje en ambientes web. Se encontró que estas escalas son traducidas y adaptadas a los contextos donde son aplicadas y validadas para su posterior utilización.

El cuarto aspecto que cabe mencionar está referido a los métodos de investigación. Se encontró que buena parte de los estudios son de carácter correlacional y utilizan encuestas y cuestionarios de autoinforme como insumo de recopilación de información predominante. Estos métodos están encaminados a identificar cuál es el comportamiento o cuál es el grado de relación de la variable autoeficacia con respecto a otras variables educativas en el mismo grupo poblacional. La manera de hacerlo es, generalmente, a través de estudios descriptivos y correlaciónales, los cuales se apoyan en la aplicación de diferentes pruebas estadísticas, para aprobar o rechazar las hipótesis planteadas.

Seguido a este tipo de estudios, se encuentran los estudios experimentales y cuasi-experimentales de enfoque cuantitativo que, a diferencia de los anteriores, se caracterizan por la conformación de grupos poblacionales, ya sea de manera aleatoria o previamente establecidos, según el caso. El objetivo de este tipo de estudios, en el mayor de los casos, es verificar el efecto de la implementación de estrategias pedagógicas y/o andamiajes computacionales sobre otras variables inmersas en procesos educativos (López, Sanabria, et al., 2014; López & Triana, 2013; López & Valencia, 2012; Moos & Azevedo, 2008; Papastergiou, Gerodimos, & Antoniou, 2011; Plant, Baylor, Doerr, & Rosenberg-Kima, 2009; Schuyten & Dekeyser, 2007; Sins, van Joolingen, Savelsbergh, & van Hout-Wolters, 2008).

Finalmente, otro hallazgo que cabe mencionar está referido al tipo de tecnologías digitales que son utilizadas en los estudios. Como se presentó en la Figura 4, las tecnologías e-learning están en la base de la investigación y sobre estas se validan un buen número de trabajos relacionados con el tema. Se destaca la implementación de plataformas LMS de gestión de aprendizajes como Moodle y Blackboard, las cuales en la actualidad dinamizan en gran parte los programas de formación virtual y de educación a distancia. Entre los trabajos se destacan los realizados por Chen & Tseng, (2012); Lee & Lee, (2008) y Tang & Tseng, (2013), donde los hallazgos dejan entrever la importancia de la autoeficacia de las personas para el desempeño exitoso en estos ambientes de formación, la cual a su vez influye en otros factores que posibilitan mejores actitudes en el aprendizaje de los estudiantes. Por lo anterior, la autoeficacia se posiciona como un tema de investigación vigente y de interés, al cual los diseñadores e-learning y los pedagogos deben prestar atención, para llevar a la práctica los aportes derivados de la investigación.

Así, en este espectro de publicaciones, es factible establecer cuáles estudios permiten recoger evidencias suficientes para confrontar las distintas aproximaciones teóricas y que puedan llevarse a la práctica, de manera tal que los profesores e investigadores puedan valerse de datos empíricos que promuevan el diseño y desarrollo eficiente de escenarios y andamiajes computacionales que contribuyan a los componentes cognitivo, conductual y motivacional de nuestros estudiantes y, en consecuencia, a la obtención de mejores desempeños académicos.





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