Introducción
El surgimiento de un nuevo brote de coronavirus ha generado preocupación en la comunidad científica y la sociedad en general (Palacios et al., 2020). Esta enfermedad, denominada COVID-19, es una infección viral altamente transmisible y patógena que tiene su causa en el coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2, por sus siglas en inglés) (Shereen et al., 2020).
El impacto que ha ocasionado no solo ha afectado a la salud pública, sino, también se han visto repercusiones en la economía, el ámbito laboral (Chakraborty & Maity, 2020) y, especialmente la educación. Respecto a este último, muchos países han optado por el
cierre temporal de los centros enseñanza (Viner et al., 2020). A nivel superior, las universidades han tenido que recurrir a tecnologías educativas e implementar plataformas virtuales para desarrollar las clases mientras se cumple el aislamiento social impuesto por los gobiernos de turno (Aquino-Canchari & Medina-Quispe, 2020; João & Carvalho-Filho, 2020). No obstante, no demoraron en aparecer algunas limitantes, sobre todo de adecuación a las tecnologías educativas por parte de los docentes y, de adaptación al nuevo proceso de enseñanza aprendizaje por parte de los universitarios (Ángel et al., 2017).
La puesta en marcha de entornos virtuales ha sido objeto de estudio desde hace muchos años; por ejemplo, una investigación (Inzunza et al., 2012) halló que los alumnos de ciencias básicas se mostraron dispuestos a trabajar en ambientes mixtos de aprendizaje donde se involucran clases presenciales apoyadas por entornos virtuales. Datos como estos hacen pensar que son los jóvenes quienes parecen tener mayor aceptación por la enseñanza virtual, sin embargo, es necesario reconocer que es todo un desafío gestionar su aprendizaje ligado a las expectativas y necesidades por satisfacer (Juca, 2016).
En contextos como el actual, a causa de la COVID-19, los estudiantes se enfrentan a un contexto de aprendizaje en solitario, donde necesitarán ciertas habilidades para adaptarse a los entornos virtuales (Orozco & García, 2017), ya que su capacidad de autoconocimiento y autorregulación determinan su rendimiento académico (Córdova et al., 2019). Esta situación lo convierte en el principal protagonista de su aprendizaje, donde el profesor no es más que un mediador de este proceso (Moreira-Segura & Delgadillo-Espinoza, 2015).
En base a lo mencionado por Fernández y Rivero (2014) se puede entender que el uso de medios académicos virtuales implica el hecho de recurrir a aquellos entornos y herramientas digitales como complemento para la gestión académica y administrativa del proceso de enseñanza-aprendizaje. Un fenómeno que según la literatura científica ha sido foco de interés para los investigadores, quienes propusieron su medición a través de instrumentos documentales; así, tenemos el caso de Deshwal et al. (2017) quienes validaron una escala de experiencia de aprendizaje en línea y su impacto en la satisfacción de alumnos de la India; de igual modo, Berridi et al. (2015) validaron una escala de interacción en contextos virtuales de aprendizaje para estudiantes universitarios en México; también, Carvalho y De Oliveira (2016) construyeron y validaron una escala de estrategias de enseñanza, aprendizaje y motivación de aprendizaje en línea (EEAM-AVA) para estudiantes brasileros. Por último, Moneta et al. (2017) adaptaron y validaron un instrumento para medir la interacción en b-learning en estudiantes argentinos.
En el Perú, se ha encontrado algunos estudios, aunque no necesariamente de corte instrumental; por ejemplo, Copari (2014) analizó la influencia de la enseñanza virtual sobre el aprendizaje en estudiantes de Puno. En Lima, Castro-Rodríguez y Lara-Verástegui (2018) evaluaron la percepción de estudiantes de posgrado sobre la implementación del enfoque b-learning y, en Chiclayo Saavedra-Idrogo y Saavedra-Paredes (2017) evaluaron si la aplicación de un programa metodológico basado en el uso del entorno virtual Moodle mejoraba los aprendizajes en el curso de cirugía. Por lo visto, no se tiene reportes de investigaciones que hayan validado o generado instrumentos para evaluar el uso de medios académicos virtuales en el contexto universitario (Britez, 2020), sobre todo, para el contexto de la pandemia COVID-19.
Es por lo mencionado, que el presente estudio tiene el objetivo de diseñar y validar una escala de uso de medios académicos virtuales durante la pandemia COVID-19 para población universitaria peruana.
Método
Participantes
A través de un muestreo no probabilístico intencional, se tuvo la participación de 582 estudiantes universitarios peruanos, 339 fueron mujeres (58,2 %), cuyas edades oscilaban entre 16 y 41 años (Media = 21,8 años y DS = 5,1). Se excluyeron a los que no completaron el cuestionario (la exclusión fue menor de 5%).
Diseño del instrumento
Se realizó una revisión bibliográfica en las bases de datos SciELO y Scopus, a fin de construir el marco teórico y definir conceptualmente el constructo. Se siguió la propuesta teórica de Fernández y Rivero (2014) y se diseñó la escala de Uso de medios académicos virtuales ante la pandemia COVID-19 (EUMAV-Cov19). La escala, está compuesta por 10 ítems (se seleccionaron en base a la relevancia y coyuntura actual de la emergencia sanitaria en el contexto académico universitario), distribuidos en 2 dimensiones, cuyas opciones de respuesta son totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, ni de acuerdo ni en desacuerdo, de acuerdo y totalmente de acuerdo.
Procedimientos
El estudio tuvo fases. Primera, la EUMAV-Cov19 fue diseñada, analizada y revisada por el equipo de investigación. Segunda, se analizó la evidencia de la validez de contendido, a fin de analizar la relevancia, representatividad y claridad de los ítems teniendo como grupo de expertos a ocho ingenieros especialistas en TICs y dos psicólogos especialistas en psicometría; todos ejercían la docencia universitaria. Tercera, se realizó un focus group compuesto por 36 jueces experienciales (estudiantes universitarios), con el propósito de identificar si hubiera, dificultad para comprender la claridad de los ítems o preguntas ambiguas. Cuarta, se recolectó la información a través de un formulario de Google, que comenzó con una hoja de consentimiento informado, seguido de un apartado que indicó los fines del estudio y donde se enfatizó que la participación era voluntaria, anónima y confidencial.
Análisis de datos
En primer lugar, se analizó la evidencia de validez basada en el contenido a través del juicio de expertos y de acuerdo a los puntajes asignados a los ítems se calculó el coeficiente V de Aiken (con valores significativos ≥ .70) y sus intervalos de confianza (IC) al 95% (Ventura-León, 2019). En segundo lugar, se calculó la media, desviación estándar, asimetría y curtosis (estadísticos descriptivos). En tercer lugar, se realizó el análisis factorial exploratorio (AFE) previa aplicación del test de Bartlett y el coeficiente de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), en base a una matriz de correlaciones policóricas. Se consideró el método por mínimos cuadrados no ponderados con rotación oblicua promin y para la determinación del número de factores se utilizó el análisis paralelo. En cuarto lugar, se realizó un análisis factorial confirmatorio (AFC), considerando índices de bondad de ajuste: Chi-cuadrado (χ2), índice de Tucker-Lewis (TLI,), índice de bondad de ajuste (GFI), índice ajustado de bondad de ajuste (AGFI), el índice de ajuste incremental (CFI), la confirmación del modelo hipotético, se darán por medio de un ajuste aceptable (> .900) o un ajuste optimo (> .950). Por otro lado, el índice de error de cuadrático medio
(RMR) y error cuadrático medio de aproximación (RMSEA), valores aceptables lo más cercanos a cero (< .070). Finalmente se calculó la fiabilidad de la escala.
Para calcular los estadísticos descriptivos y el AFE se utilizó el programa FACTOR Analysis 10.1, para el AFC el software AMOS versión 24.0 y para calcular la fiabilidad, el software estadístico SPSS versión 24.0.
Resultados
Para analizar la relevancia, representatividad y claridad de los ítems de la Escala de uso de medios virtuales durante la pandemia COVID-19, se solicitó el juicio de diez expertos, los puntajes asignados se cuantificaron con el coeficiente V de Aiken. Se aprecia en la Tabla 1 que todos los ítems recibieron una evaluación favorable por parte de los expertos (V > .70). En cuanto a la relevancia, se encontró que los ítems 1 y 3 son los más importantes (V = 1; IC 95%: .89 - 1), los ítems 1, 3, 4, 5, y 9 son los más representativos (V = .93; IC 95%: .79 - .98). Respecto a la claridad, el ítem 2 fue mejor evaluado (V = .97; IC 95%: .83 - .99). Asimismo, se aprecia que todos los valores del límite inferior (Li) del IC 95% son apropiados y todos los valores del coeficiente V fueron estadísticamente significativos.
Análisis preliminar de los ítems
La Tabla 2 muestra los estadísticos descriptivos de los diez ítems de la EUMAV-Cov19. Se aprecia que el ítem 3 tiene la mayor media (M = 4.12) y el ítem 10 la más baja (M = 2.95). Respecto a la variabilidad, el ítem 8 (DE = 1.17) muestra la mayor dispersión. Asimismo, se observa que los ítems 3 y 6 de la escala presentan valores elevados de asimetría y curtosis (> ± 1.5).
Análisis Factorial Exploratorio (AFE)
Se realizó un AFE previo cálculo del índice KMO (.800) y la prueba de Bartlett (2087.1; gl = 45; p < .001), los índices fueron aceptables. Se utilizó el método de mínimos cuadrados no ponderados con rotación oblicua promin, además, para la determinación de factores se utilizó el análisis paralelo, indicando la existencia de 2 factores. La solución rotada de los diez ítems explica el 55.27% de la varianza total explicada. El factor 1 (Uso de medios virtuales) explica 37.65% de la varianza y se conforma con los ítems 1, 2, 3, 5, 6 y 7, con saturaciones mayores a .40 y el Factor 2 (Apoyo en el aprendizaje) aporta el 17.62% de la varianza y está conformado por los ítems 4, 8, 9 y 10, con saturaciones mayores a .42.
Análisis factorial confirmatorio
En la Tabla 4 se aprecia el AFC, el cual se utilizó para verificar la evidencia de validez; basada en la estructura interna de la EUMAV COVID-19 (diez ítems distribuidos en 2 factores). Los índices de bondad de ajuste fueron satisfactorios (χ2 = 24.204, df = 13; p = .001; RMR = .058; CFI = .931; TLI = .908; GFI = .957; AGFI = .931 y RMSEA = .071), confirmando así el modelo original (Figura 1). Asimismo, las correlaciones entre el factor 1 y 2 fueron significativas (p < .05).
Confiabilidad
Para evidenciar la estabilidad de las puntuaciones de la prueba, se empleó el método de consistencia interna, que fue calculada a través del coeficiente Alfa, obteniendo valores aceptables (> .70) (Taber, 2018). En la escala general (α = .74; IC 95% = .70 - .77), asimismo, para el factor 1 (α = .74; IC 95% = .70 - .77) y en el factor 2 (α = .70; IC 95% = .65 - .73); evidenciando que las puntuaciones de la escala son confiables y consistentes entre sí.
Discusión
Se diseñó y validó una escala para evaluar el uso de medios académicos virtuales durante la pandemia COVID-19, para el contexto universitario. Debido a que se ha optado por brindar educación de manera remota en todos los niveles educativos, incluido la superior.
La UNESCO (2020) elaboró un listado donde las instituciones y/o el estudiante puede hacer uso de las diferentes plataformas virtuales. Ello ofrece la oportunidad de construir un nuevo instrumento que mida el uso de esos medios virtuales.
La evidencia de estructura interna proporcionada mediante el Análisis Factorial Exploratorio sustenta que el análisis paralelo sugirió la existencia de dos factores y con cargas factoriales aceptables, debido a que los 10 ítems obtuvieron valores adecuados (Lloret-Segura et al., 2014). El modelo a priori de dos factores, mediante el Análisis Factorial Confirmatorio demostró obtener bondades de ajustes aceptables; asimismo, la carga interfactorial obtuvo un valor adecuado. Es importante destacar, que la EUMAV-Cov19 se fundamentó en análisis lógicos y empíricos, el cual demuestra el grado en que las relaciones de los ítems y sus factores se ajustan al constructo investigado (American Educational Research Association, 2018).
El modelo propuesto de dos factores muestra congruencia entre sí, dado que, el entorno de aprendizaje virtual es captado de manera profunda cuando el estudiante tiene el interés por conocer las diferentes plataformas, ello conllevaría a que se adapte adecuadamente al nuevo aprendizaje adquirido (Jelfs & Colbourn, 2002). Por el contrario, los estudiantes que desarrollan un enfoque superficial se quejan de la falta de apoyo, ya que, no llegan a completar ninguna de las tareas, debido al desconocimiento del uso de las plataformas virtuales (Mimirinis & Bhattacharya, 2007). En concordancia, con la teoría de Fernández y Rivero (2014), los adecuados entornos virtuales de enseñanza, contribuyen significativamente en el estudiante, ya que genera un nivel de motivación más alto, interés por el aprendizaje y por el uso de medios virtuales; de esta manera, el entorno de aprendizaje virtual favorece al desarrollo del individuo.
Con respecto a las evidencias de confiabilidad, que fue calculada mediante el método de consistencia interna y calculada a través del coeficiente alfa, la escala total y las dimensiones demostraron valores adecuados. Estos resultados son esperados, debido a que la escala contiene un formato breve, el cual puede ser usado para investigación (sin embargo, esto no aplicaría del todo para entornos clínicos), donde el valor estándar vendría a ser > .90 (Prieto & Delgado, 2010). Los resultados adquiridos por esta construcción son las primeras evidencias psicométricas de la Escala de Uso de Medios Académicos Virtuales (EUMAV-Cov19). Se plantea la replicación de más revisiones psicométricas en cuanto a la confiabilidad de las puntuaciones de la escala.
La investigación contiene algunas limitaciones. En primer lugar, la metodología y la recolección de datos se llevó a cabo solo una vez (consistencia interna), sería importante poder contar con revisiones que examinen la estabilidad de las puntuaciones de los ítems en el tiempo, proceso que se desarrolla mediante el método test-retest (Prieto & Delgado, 2010). En segundo lugar, no se realizó la evidencia de validez con otras variables, su posterior revisión podría relacionar examinar el grado de predictibilidad de la variable con construcciones relacionadas o diferentes, para poder proporcionar una fuente importante de evidencias de validez (American Educational Research Association, 2018).
Se concluye que la Escala de uso de medios académicos virtuales (EUMAV-Cov19) es una versión breve y que, debido a sus adecuadas propiedades psicométricas en evidencias basadas en el contenido, estructura interna y confiabilidad; puede ser de uso exclusivo para otros diseños de investigación en educación a distancia y otras áreas afines, dado que la medición de los test psicómetros son importantes para todo tipo de investigaciones (Furr, 2011).