Horizontes. Revista
de Investigación en Ciencias de la Educación
https://revistahorizontes.org
Volumen 8 / N° 34 /
julio-septiembre 2024
ISSN: 2616-7964
ISSN-L: 2616-7964
pp. 1458 - 1470
La
evaluación de las competencias digitales en el rendimiento académico en las
clases de arte
The assessment of digital
competencies in academic performance in art classes
A avaliação das competências
digitais no desempenho acadêmico em aulas de arte
Carlos Alberto Olivera
Ylla1
https://orcid.org/0000-0002-0724-3828
Emma de Jesús
Ynga Rojas de Comeca1
eyngar@ucvvirtual.edu.pe
https://orcid.org/0009-0009-7286-4960
Pedro Nicolás Ramirez Mendoza
grupoasesoreseureka@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-4583-0879
1Universidad César Vallejo. Lima,
Perú
2Universidad
Central de Venezuela. Caracas, Venezuela
Artículo recibido 11
de abril 2023 | Aceptado 17 de mayo 2023 | Publicado 25 de julio 2024
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https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v8i34.810
RESUMEN
En
la actualidad, las competencias digitales (CD) son cruciales para el éxito
académico, pues facilitan el acceso a la información y mejoran el aprendizaje.
Este estudio evaluó el impacto de las CD en el rendimiento académico en clases
de arte, mediante un enfoque cuantitativo correlacional
con una muestra censal de 30 estudiantes. La variable CD se midió usando el
instrumento DigComp, basado en el marco europeo para
el desarrollo de las CD, que incluye seis áreas y 23 competencias en seis
niveles. El rendimiento académico se evaluó a partir de las calificaciones
finales del curso. Los resultados mostraron una correlación significativa (r =
0.8775, p<0.05) entre las CD (X) y el rendimiento académico (Y). En
conclusión, el estudio destaca la importancia de
desarrollar y fortalecer las CD para mejorar el rendimiento académico,
destacando su papel esencial en la educación contemporánea.
Palabras clave: Competencias
digitales; Aprendizaje; Calificaciones; Rendimiento académico; Escuela de
Bellas Artes
ABSTRACT
Nowadays, digital
competencies (DCs) are crucial for academic success, as they facilitate access
to information and enhance learning. This study evaluated the impact of DC on
academic performance in art classes, using a quantitative correlational approach
with a census sample of 30 students. The DC variable was measured using the DigComp instrument, based on the European framework for DC
development, which includes six areas and 23 competencies at six levels.
Academic performance was assessed on the basis of final course grades. The
results showed a significant correlation (r = 0.8775, p<0.05) between CDs
(X) and academic performance (Y). In conclusion, the study highlights the
importance of developing and strengthening DCs to improve academic performance,
emphasizing their essential role in contemporary education.
Key words: Digital
competencies; Learning; Grades; Academic performance; School of Fine Arts
RESUMO
As habilidades
digitais (CD) são hoje cruciais para o sucesso acadêmico, facilitando o acesso
à informação e aprimorando a aprendizagem. Este estudo avaliou o impacto das
CDs no desempenho acadêmico em aulas de arte usando uma abordagem quantitativa correlacional com uma amostra censitária de 30 alunos. A
variável de CD foi medida com o instrumento DigComp, baseado na estrutura europeia para o
desenvolvimento de CD, que inclui seis áreas e 23 competências em seis níveis.
O desempenho acadêmico foi avaliado com base nas notas finais do curso. Os
resultados mostraram uma correlação significativa (r = 0,8775, p<0,05) entre
CDs (X) e desempenho acadêmico (Y). Em conclusão, o estudo ressalta a
importância de desenvolver e fortalecer as CDs para melhorar o desempenho
acadêmico, destacando seu papel essencial na educação contemporânea.
Palavras-chave: Competências
digitais; Aprendizagem; Notas; Desempenho acadêmico; Escola de Belas Artes
INTRODUCCIÓN
Asimismo, el termino CD se refiere al uso innovador,
reflexivo y seguro de las TIC para cumplir objetivos en áreas como el trabajo,
la empleabilidad, el aprendizaje, el tiempo libre, así como la inclusión y
participación en la sociedad. Esta competencia no solo requiere adaptación a
las transformaciones que las nuevas tecnologías introducen en la
alfabetización, la lectura y la escritura, sino también la adquisición de un
nuevo conjunto de conocimientos,
habilidades y actitudes esenciales para desenvolverse de manera eficaz en un
entorno digital (Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, España [mecd], 2015).
En otro
contexto, el
rendimiento académico, se entiende como el aprovechamiento de los estudiantes
en aspectos académicos, que se caracterizan por ser dinámicos, significativos,
prácticos y promotores de la formación de hábitos. De esta manera, el
rendimiento académico es una medida del progreso y la capacidad de los
estudiantes para adaptarse a los desafíos educativos y contribuir activamente a
su propio proceso de aprendizaje (Bautista et al, 2021).
Cabe destacar, que los estudiantes de las
clases de artes se enfrentan a una ausencia de capacitación en las CD. Es por
ello, la naturaleza creativa y visual del arte exige cada vez más el uso de
herramientas digitales para la investigación, la creación y la presentación de
proyectos. Sin embargo, muchos estudiantes pueden enfrentarse a dificultades
para integrar eficazmente estas CD en su práctica artística. No obstante, lo
anteriormente mencionado es producto de la falta de acceso a tecnología
adecuada, la escasez de capacitación en habilidades digitales y la brecha
digital que persiste en algunas regiones. Por lo tanto, es crucial abordar
estas barreras y desarrollar estrategias educativas que fomenten la integración
efectiva de las CD en el aprendizaje artístico, garantizando así una
experiencia educativa inclusiva y enriquecedora para todos los estudiantes.
Por lo cual, la investigación busca evaluar
el efecto de las CD en el rendimiento académico en las clases de arte,
reconociendo la relevancia de estas habilidades en el contexto educativo
actual. De igual forma, se justifica en virtud de la necesidad de comprender
cómo las CD afectan el rendimiento académico en el ámbito específico del arte,
donde la integración de la tecnología puede potenciar tanto la creatividad como
el aprendizaje. Además, permite identificar la importancia de cerrar la brecha
digital y fomentar la capacitación tecnológica en el ámbito educativo
latinoamericano.
MÉTODO
Se realizó una investigación cuantitativa de
tipo correlacional con el objetivo de evaluar las
competencias digitales (CD) y el rendimiento académico en las clases de arte.
La población estuvo conformada por 30 estudiantes de Diseño Gráfico de la
Escuela de Bellas Artes en Perú, y se utilizó una muestra de tipo censal,
coincidiendo esta con la totalidad de la población.
Las variables estudiadas fueron las
competencias digitales (CD) como variable independiente, conformada por cinco
dimensiones. La dimensión Información y alfabetización informacional (X1) se
refirió a la habilidad de los estudiantes para comprender y evaluar
críticamente la información digital y utilizar medios de comunicación de manera
crítica. La dimensión Comunicación y colaboración (X2) se centró en la
capacidad de los individuos para comunicarse y colaborar utilizando tecnología
digital. La dimensión Creación de contenido digital (X3) evaluó la capacidad de
los encuestados para generar, editar, mejorar y publicar nuevo contenido
utilizando herramientas digitales. La dimensión Seguridad (X4) se enfocó en la
capacidad de las personas para proteger su privacidad y seguridad en línea,
comprendiendo riesgos como el ciberacoso y el robo de
identidad, y conociendo medidas de seguridad. Finalmente, la dimensión
Resolución de problemas (X5) se relacionó con la capacidad de utilizar la
tecnología digital para identificar, definir, generar y evaluar soluciones a
problemas.
El rendimiento académico se consideró como
la variable dependiente, teniendo una única dimensión: Calificaciones. La
medición de la variable independiente se realizó mediante el instrumento DigComp, considerado un marco detallado para el desarrollo
de la competencia digital de los ciudadanos en Europa (López-Gil y Sevillano,
2020). Este instrumento consta de seis áreas (dimensiones de la variable
independiente) y 23 competencias, estructuradas en seis niveles de desarrollo.
La variable dependiente se midió a través del registro de calificaciones
finales del curso.
Para el análisis de los resultados se empleó
la estadística descriptiva para caracterizar las variables. Para verificar las
hipótesis de trabajo, se desarrollaron modelos de regresión lineal. La
hipótesis general a corroborar fue que existe una correlación significativa
entre las competencias digitales (X) y el rendimiento académico (Y) de los
estudiantes de artes de la Escuela de Bellas Artes. Las hipótesis específicas
fueron que existe una correlación significativa entre cada una de las
dimensiones de las competencias digitales (X1: Información y alfabetización
informacional, X2: Comunicación y colaboración, X3: Creación de contenidos
digitales, X4: Seguridad, y X5: Resolución de problemas) y el rendimiento
académico (Y).
Todos los análisis estadísticos fueron
llevados a cabo mediante el programa SPSS versión 27. Cabe destacar que se
establecieron rangos o baremos para el análisis de los datos generados por la
estadística descriptiva de la variable competencias digitales, tales como: en
inicio (10.00-12.50), en proceso (12.50-15.00), esperado (15.00-17.50) y
destacado (17.50-20.00).
RESULTADOS
Y DISCUSIÓN
El análisis estadístico para la variable rendimiento académico se presenta en la Tabla 1.
Donde se observa que el 66.67% de los casos (20 individuos) se encontraban
dentro de la categoría denominada "Esperado", seguida de la categoría
"En Proceso", con 9 casos (30.00%). Solo 1 caso (3.33%) se ubicó en
la categoría "Destacado", y no hubo casos en la categoría "En
Inicio".
El promedio de calificaciones fue de 15.00
puntos, mientras que la desviación estándar tuvo un valor de 1.14 puntos. El
coeficiente de sesgo fue de 0.30, lo que indicó un sesgo positivo, es decir,
los valores tendieron a concentrarse en las categorías superiores de la escala.
Por otro lado, la curtosis registró un valor de 0.57,
lo cual significó que la distribución fue más puntiaguda que la distribución
normal, indicando una mayor concentración de valores en las categorías
centrales en comparación con los valores esperados.
Estos resultados sugirieron que la mayoría
de los estudiantes de Diseño Gráfico de la Escuela de Bellas Artes lograron un
rendimiento académico dentro de los rangos esperados, con una tendencia leve
hacia las calificaciones más altas. La alta curtosis
indicó que hubo menos dispersión en las calificaciones, con muchos estudiantes
obteniendo resultados similares alrededor del promedio.
Tabla 1. Variable Rendimiento académico y la estadística
descriptiva (Y)
|
Categoría |
Frecuencia (n) |
Porcentaje (%) |
|
En Inicio (10.00-12.50) |
0 |
0.00% |
|
En Proceso (12.50-15.00) |
9 |
30.00% |
|
Esperado (15.00-17.50) |
20 |
66.67% |
|
Destacado (17.50-20.00) |
1 |
3.33% |
|
Media |
15.00 |
|
|
Desviación Estándar |
1.14 |
|
|
Sesgo |
0.30 |
|
|
Curtosis |
0.57 |
La Figura 1 muestra tanto la distribución de las dimensiones
de la variable independiente como los principales indicadores estadísticos. Se
observó que, para las dimensiones Comunicación y Colaboración (X2), Creación de
Contenidos Digitales (X3) y Seguridad (X4), la categoría predominante fue
"En Inicio". En cambio, para Resolución de Problemas (X5) y
Competencias Digitales en general (X), la categoría modal fue "En
Proceso". En el caso de la dimensión Información y Alfabetización Informacional
(X1), hubo un empate entre las categorías "En Proceso" y
"Destacado", cada una con 9 casos (30%). Analizando las medidas de
tendencia central y de dispersión, se observó que la dimensión Información y
Alfabetización Informacional (X1) reportó tanto la mayor media (2.68) como la
mayor desviación estándar. Por otro lado, la dimensión Comunicación y
Colaboración (X2) presentó tanto la menor media (1.42) como la menor desviación
estándar.
Respecto a la simetría o sesgo de los datos, la dimensión
Información y Alfabetización Informacional (X1) reportó un coeficiente
negativo, indicando una mayor concentración de datos en las categorías
superiores. El resto de las dimensiones presentó coeficientes de simetría
positivos, mostrando una mayor concentración de datos en las categorías
inferiores (Figura 1).
En relación a la curtosis, las
dimensiones Comunicación y Colaboración (X2) y Resolución de Problemas (X5)
reportaron valores positivos, indicando una distribución de frecuencias más
puntiaguda, es decir, una mayor agrupación de datos hacia el centro. Por el
contrario, las demás dimensiones presentaron valores de curtosis
negativos, sugiriendo una distribución más achatada o aplanada en comparación
con la distribución normal (Figura 1).
Figura 1. Variable Competencias Digitales (X) y
sus dimensiones.
Para
determinar si los sujetos de la muestra reportaron el mismo nivel de dominio
para todas las dimensiones de la variable independiente, se desarrolló un
análisis de varianza (ANOVA), cuyos resultados se presentan en la Tabla 2. Se
observó que la significancia de la prueba fue menor a 0.05, lo que indicó que
existieron diferencias significativas entre los promedios de las distintas
dimensiones de las competencias digitales.
Tabla 2. Análisis de varianza para las dimensiones de la
variable Competencias Digitales.
|
Origen de las
variaciones |
Suma de cuadrados |
Grados de libertad |
Cuadrado medio |
F |
p-valor |
|
Entre grupos |
24.6896 |
4 |
6.1724 |
16.34907 |
4.473E-11 |
|
Dentro de los grupos |
54.7431 |
145 |
0.3775 |
||
|
Total |
79.4327 |
149 |
El resultado
del ANOVA indicó que hubo variaciones significativas entre las dimensiones de
las competencias digitales. Este hallazgo sugiere que los estudiantes no
reportaron un nivel homogéneo de dominio en todas las dimensiones, lo que
implica la necesidad de enfoques específicos para mejorar cada dimensión según
sus características y niveles actuales de dominio.
Para
determinar si la edad o el grupo etario influyeron en el rendimiento académico,
se desarrollaron análisis de varianza (ANOVA), cuyos resultados se muestran en
la Tabla 3. En ambos casos, la hipótesis nula planteó que las calificaciones
eran iguales para los diferentes niveles de los factores analizados. Al
observar los datos reportados, se verificó que el estadístico F fue menor al
valor crítico, es decir, la significancia de la prueba fue superior al límite prestablecido (α=0.05). Por lo tanto, se concluyó que ni la
edad ni el grupo etario influyeron de manera significativa en el rendimiento
académico.
Tabla 3. Análisis de varianza por grupo etario y sexo para la
variable Rendimiento académico (Y).
|
Estadístico |
Grupo Etario |
Sexo |
|
SS entre grupos |
6.1631 |
2.1719 |
|
SS dentro del grupo |
31.8369 |
35.8281 |
|
GL entre grupos |
4 |
1 |
|
GL dentro del grupo |
25 |
28 |
|
F |
1.2099 |
1.6974 |
|
p-valor |
0.3314 |
0.2032 |
|
F crítico |
2.7587 |
4.1960 |
El
análisis reveló que el estadístico F para ambos factores (grupo etario y sexo)
fue inferior al valor crítico, lo que indica que no hubo diferencias
significativas en el rendimiento académico entre los diferentes grupos etarios
ni entre los sexos. Esto sugiere que ni la edad ni el género de los estudiantes
influyeron en sus calificaciones en las clases de arte.
Para
determinar si el grupo etario influye en el nivel de Competencias Digitales
(CD), se desarrolló un análisis de varianza (ANOVA), cuyos resultados se
presentan en la Tabla 4. Se observó que, tanto para la variable CD (X) como
para la dimensión Información y Alfabetización Informacional (X1), la
significancia de la prueba fue menor a 0.05. Esto permite afirmar que, para
ambos factores, el grupo etario condicionó la respuesta. Sin embargo, para el
resto de las dimensiones analizadas, la significancia de la prueba fue superior
al umbral predeterminado, lo cual indica que no existieron diferencias
significativas entre los valores para los diferentes grupos etarios de la
muestra.
Tabla 4. Análisis de varianza según grupo etario para
la variable Competencias Digitales (X).
|
Estadístico |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X |
|
SC
entre grupos |
7.3837 |
1.0181 |
3.2598 |
0.5250 |
1.1446 |
1.3672 |
|
SC
dentro de grupos |
13.6682 |
2.9810 |
10.1928 |
6.9729 |
7.5971 |
2.9862 |
|
GL
entre grupos |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
|
GL
dentro de grupo |
25 |
25 |
25 |
25 |
25 |
25 |
|
F |
3.3763 |
2.1345 |
1.9989 |
0.4706 |
0.9417 |
2.8614 |
|
p-valor |
0.0243 |
0.1063 |
0.1255 |
0.7568 |
0.4563 |
0.0443 |
(Nota: SC = suma de
cuadrados, GL = grados de libertad)
El
análisis indicó que el grupo etario tuvo un impacto significativo en el nivel
de CD general y en la dimensión Información y Alfabetización Informacional
(X1). Esto sugiere que diferentes grupos etarios mostraron niveles distintos de
competencia en estas áreas específicas. Por otro lado, las demás dimensiones
(X2: Comunicación y Colaboración, X3: Creación de Contenidos Digitales, X4:
Seguridad y X5: Resolución de Problemas) no presentaron diferencias
significativas entre los grupos etarios, indicando que el nivel de competencia
en estas áreas fue similar independientemente de la edad de los participantes.
Para
verificar si el rendimiento académico promedio fue el mismo para todos los
grupos etarios, se desarrolló un análisis de varianza (ANOVA), cuyos resultados
se reportan en la Tabla 5. El valor del estadístico F fue de 1.2099, lo que
indica que la variabilidad sistemática (explicada por el modelo) fue
aproximadamente 1.2 veces mayor que la variabilidad aleatoria. El valor de la
significancia de la prueba permitió corroborar la hipótesis nula que plantea la
igualdad de las medias, concluyendo que el rendimiento académico fue el mismo
para todos los grupos etarios.
Tabla 5. Análisis
de varianza según grupo etario para la variable Rendimiento académico.
|
Fuente de Variación |
Grados de Libertad |
Suma de Cuadrados |
Cuadrado Medio |
F |
p-valor |
|
Grupo Etario |
4 |
6.1631 |
1.5408 |
1.2099 |
0.3314 |
|
Residuales |
25 |
31.8369 |
1.2735 |
||
|
Total |
29 |
38.0000 |
El
análisis mostró que el valor del estadístico F fue inferior al valor crítico y
la significancia de la prueba fue superior al nivel de significancia
preestablecido (α=0.05). Estos resultados respaldan la hipótesis nula de que no
existen diferencias significativas en el rendimiento académico entre los
distintos grupos etarios. En otras palabras, el rendimiento académico promedio
de los estudiantes no varió significativamente en función del grupo etario al
que pertenecían.
Para
determinar si existían diferencias entre sexos en el nivel de Competencias
Digitales (CD), se desarrolló un análisis de varianza (ANOVA), cuyos resultados
se presentan en la Tabla 6. Se observó que, en todos los casos, el valor de p
fue mayor a 0.05, indicando que no existieron diferencias significativas entre
sexos en los niveles de CD.
Tabla 6. Análisis
de varianza por sexo para la variable Competencias Digitales (X)
|
Estadístico |
X |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
|
SC entre grupos |
0.0963 |
0.5310 |
0.0918 |
0.4020 |
0.4688 |
0.4604 |
|
SC dentro de grupos |
4.2571 |
20.5209 |
3.9073 |
13.0506 |
7.0291 |
8.2813 |
|
F (n1=1, n2=28) |
0.6331 |
0.7245 |
0.6576 |
0.8624 |
1.8674 |
1.5567 |
|
p-valor |
0.4329 |
0.4019 |
0.4242 |
0.3610 |
0.1826 |
0.2225 |
(Nota: SC = suma de
cuadrados, GL = grados de libertad)
El
análisis indicó que, para la variable general de Competencias Digitales (X) y
para cada una de sus dimensiones (X1: Información y Alfabetización
Informacional, X2: Comunicación y Colaboración, X3: Creación de Contenidos
Digitales, X4: Seguridad, y X5: Resolución de Problemas), no se encontraron
diferencias significativas entre hombres y mujeres. Esto sugiere que el sexo de
los estudiantes no influyó en el nivel de competencias digitales que poseían.
Para
verificar si existían diferencias entre sexos en el rendimiento académico de
los estudiantes, se realizó una prueba de diferencia de medias, utilizando para
ello la distribución t de Student. Los resultados de
la prueba se muestran en la Tabla 7. El valor del estadístico t fue de -1.2886
y la significancia de la prueba fue de 0.2094, lo cual permitió aceptar la
hipótesis nula, es decir, el rendimiento académico de hombres y mujeres fue el
mismo.
Tabla 7. Prueba
de medias por sexo para la variable Rendimiento académico (Y).
|
Parámetro |
Valor |
|
Media Mujeres |
14.69 |
|
Media Hombres |
15.24 |
|
T |
-1.2886 |
|
Grados libertad |
24.83 |
|
p-valor |
0.2094 |
El
análisis mostró que la diferencia en las medias de rendimiento académico entre
mujeres y hombres no fue significativa. La media de las calificaciones de las
mujeres fue de 14.69, mientras que la de los hombres fue de 15.24. El valor del
estadístico t de -1.2886 y el p-valor de 0.2094, ambos superiores al nivel de
significancia preestablecido (α=0.05), respaldan la conclusión de que no hubo
diferencias significativas en el rendimiento académico entre los sexos.
Para
verificar las hipótesis de trabajo, se desarrollaron modelos de regresión
lineal, cuyos resultados se presentan en la Figura 2. Todos los modelos
reportaron coeficientes de correlación positivos, con valores que oscilaron
entre 0.4115 (Y vs X5) y 0.8775 (Y vs X). A fin de determinar la significancia
de estos modelos, se realizó un análisis de varianza. En todos los casos, la
significancia de la prueba fue menor al límite preestablecido (α=0.05), lo que
permitió afirmar lo siguiente:
a) Existió una correlación
significativa (r = 0.8775, p<0.05) entre las Competencias Digitales (CD, X)
y el rendimiento académico (Y) de los estudiantes de Diseño Gráfico de la
Escuela de Bellas Artes.
b) Existió una correlación
significativa (r = 0.6187, p<0.05) entre la dimensión Información y
Alfabetización Informacional (X1) de las CD y el rendimiento académico (Y) de
los estudiantes de Diseño Gráfico de la Escuela de Bellas Artes.
c) Existió una correlación
significativa (r = 0.7368, p<0.05) entre la dimensión Comunicación y
Colaboración (X2) de las CD y el rendimiento académico (Y) de los estudiantes
de Diseño Gráfico de la Escuela de Bellas Artes.
d) Existió una correlación
significativa (r = 0.7242, p<0.05) entre la dimensión Creación de Contenidos
Digitales (X3) de las CD y el rendimiento académico (Y) de los estudiantes de
Diseño Gráfico de la Escuela de Bellas Artes.
e) Existió una correlación
significativa (r = 0.5110, p<0.05) entre la dimensión Seguridad (X4) de las
CD y el rendimiento académico (Y) de los estudiantes de Diseño Gráfico de la
Escuela de Bellas Artes.
f) Existió una correlación
significativa (r = 0.4115, p<0.05) entre la dimensión Resolución de
Problemas (X5) de las CD y el rendimiento académico (Y) de los estudiantes de
Diseño Gráfico de la Escuela de Bellas Artes.
Figura 2. Análisis de varianza para hipótesis.
Discusión
La presente investigación ha determinado la existencia de una
correlación significativa entre Competencias Digitales (CD) y rendimiento
académico, corroborando lo reportado por autores como Islas y Franco (2018).
Ellos encontraron que el uso de TIC por estudiantes de educación superior
impacta positivamente en su aprendizaje. Identificaron tres grupos principales:
uno con buen rendimiento académico y correlación significativa entre CD y
rendimiento, otro con excelente desempeño que considera los dispositivos
electrónicos como distractores, y un tercero con excelente desempeño que
reporta correlación entre CD y rendimiento académico. Este último grupo utiliza
canales digitales convencidos del impacto de estas herramientas en su
rendimiento académico, sin considerarse dependientes de la tecnología, y
manejando las tareas con autonomía.
Ríos et al., (2018) también confirman la relación entre
estilo de aprendizaje y desarrollo de CD, recomendando la incorporación de
estrategias adecuadas para maximizar el desempeño estudiantil. Sugieren
diferenciar la incorporación de CD en la educación superior de las formas
tradicionales de valoración, reconociendo la influencia significativa de las CD
en el rendimiento académico.
El análisis de varianza de esta investigación reveló que no
todas las dimensiones de la variable CD reportan el mismo nivel de dominio,
alineándose con los hallazgos de López-Gil y Sevillano
(2020). Estos autores indicaron una percepción heterogénea de las diferentes
dimensiones de las CD, con mayores promedios en alfabetización informacional
(X1) y creación de contenidos digitales (X3). Chiecher
(2020) también encontró niveles dispares de dominio instrumental de distintas
herramientas tecnológicas, concluyendo que los dominios en cada dimensión son
distintos y heterogéneos.
En cuanto a diferencias entre sexos para los niveles de CD,
esta investigación no encontró diferencias significativas, difiriendo de Cobos
et al., (2019), quienes encontraron diferencias en las dimensiones Información
(X1), Seguridad (X4) y Resolución de Problemas (X5) en la fase de pretest, y en Resolución de Problemas (X5) en el postest. López et al, (2017) también reportaron diferencias
significativas entre sexos en el uso de buscadores y bases de datos, y en la
forma de proceder al encontrar documentos de interés.
Cabezas et al., (2017) encontraron diferencias significativas
en las dimensiones conocimientos sobre TIC y manejo de dispositivos TIC entre
sexos, con puntajes promedios superiores para los hombres. Sin embargo, para la
actitud hacia las TIC, no encontraron diferencias significativas.
En cuanto a diferencias entre grupos etarios para las
competencias digitales, esta investigación no encontró diferencias
significativas, lo que concuerda con Bossolasco et
al., (2020) quienes detectaron diferencias en el nivel de CD entre diversos
grupos etarios. Sorprendentemente, aunque se esperaba que el grupo de entre 17
y 20 años fuera muy competente en el uso de tecnología, no se perciben como
tales en actividades requeridas en una carrera profesional convencional,
mostrando mayor autonomía en actividades de esparcimiento.
Cabezas et al., (2017) también reportaron diferencias
significativas en la actitud hacia las TIC entre grupos etarios, observando un
empate entre los mayores de 25 años y el grupo de 21-24 años, con el grupo de
17-20 años reportando un promedio menor. Sin embargo, para las dimensiones
conocimiento y manejo, las diferencias no fueron significativas.
Por lo tanto, se respalda la existencia de una correlación
significativa entre las competencias digitales y el rendimiento académico, y se
sugiere que tanto el sexo como el grupo etario no influyen significativamente
en los niveles de CD, lo cual es consistente con algunos estudios previos y
discrepante con otros. Esta heterogeneidad en los resultados destaca la
necesidad de seguir investigando para comprender mejor las dinámicas y factores
que afectan el desarrollo y la percepción de las competencias digitales en
diferentes contextos educativos y demográficos.
CONCLUSIONES
Esta investigación ha demostrado la existencia de una
relación significativa entre la variable Competencias Digitales (CD) y sus
cinco dimensiones (alfabetización digital, comunicación y colaboración digital,
creación de contenido digital, seguridad digital y resolución de problemas
digitales) con el rendimiento académico de los estudiantes. El principal aporte
de este trabajo es proporcionar evidencia científica que respalda la
importancia de las CD para el éxito académico, lo cual puede ser utilizado por
los educadores para justificar la incorporación de prácticas de enseñanza y
aprendizaje digitales en sus aulas.
Adicionalmente, este trabajo ha ayudado a identificar los
factores que contribuyen a la brecha digital en el rendimiento académico,
verificando la influencia de factores sociodemográficos (sexo y grupo etario)
en las variables de estudio (rendimiento académico y CD). Esta información
puede ser utilizada para desarrollar políticas y programas destinados a reducir
la brecha digital y mejorar la educación de los estudiantes en un mundo cada
vez más digitalizado.
Es importante señalar que la relación entre las CD y el
rendimiento académico es compleja y puede variar según el contexto educativo.
Por esta razón, se sugiere la realización de más investigaciones que incorporen
más variables o utilicen una muestra mayor para comprender mejor esta relación
y desarrollar políticas y programas educativos
eficaces.
CONFLICTO DE
INTERESES. Los autores declaran que no existe conflicto de intereses
para la publicación del presente artículo científico.
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