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Recepción: 30 Noviembre 2021
Aprobación: 06 Junio 2022
Publicación: 30 Junio 2022
DOI: https://doi.org/10.30827/relieve.v28il.22831
Financiamiento
Fuente: Fundación Séneca de la Región de Murcia
Nº de contrato: REF.20962/PI/18
Beneficiario: González-Calatayud, Víctor , Prendes-Espinosa Mª. Paz , Solano-Fernández, Isabel Mª
Resumen: Entre las competencias clave que el alumnado debe adquirir podemos encontrar la digital y el emprendimiento. Del análisis comparativo de ambas surge el modelo EmDigital. Este modelo describe la competencia de emprendimiento digital a partir de cuatro áreas y 15 sub-competencias. El objetivo del estudio es validar un instrumento cuantitativo para medir la competencia de emprendimiento digital en universitarios. Para ello se han utilizado las siguientes técnicas: grupo focal, juicio de expertos, entrevistas cognitivas y Análisis Factorial Exploratorio. Se ha utilizado una muestra piloto compuesta por 190 estudiantes de último curso de Grado (60% eran mujeres con edad media de 24.97). La fiabilidad mostrada por el instrumento ha sido muy buena. Los resultados del AFE muestran 4 factores que explican el 43% de la varianza. A partir de los resultados se ha revisado el instrumento y creado la versión definitiva del mismo, que presentamos en el artículo. Los datos solo reflejan diferencias en función del género en una de las dimensiones del instrumento, concretamente en la identificación de oportunidades, donde los hombres puntúan más alto.
Palabras clave: Emprendimiento Digital, Competencia, Educación Superior, Cuestionario.
Abstract: Entrepreneurship and digital skills are key competences that students must acquire throughout their formal education. The EmDigital model was developed to assess digital entrepreneurship competence following a comparative analysis of these two competences. This model describes the competence of digital entrepreneurship in terms of four areas and 15 sub competences. The aim of the present study was to validate a quantitative instrument to measure digital entrepreneurship competence in university students. The following techniques were used: focus group, expert panel, cognitive interview and exploratory factor analysis. A pilot sample of 190 final year undergraduate students (60% were female with an average age of 24.97) was used. The instrument produced very good reliability indices. EFA outcomes indicated a 4-factor instrument that explained 43% of total variance. Based on the presented outcomes, the instrument was revised and a definitive questionnaire created. The final version of the questionnaire is presented in the present article. Data only revealed gender differences in relation to one of the dimensions of the instrument, namely, the identification of opportunities, in which men scored more highly.
Keywords: Digital Entrepreneurship, Competence, Higher Education, Questionnaire.
Resumo: Entre as competências-chave que os estudantes devem adquirir estão as competências digitais e o empreendedorismo. O modelo EmDigital emerge de uma análise comparativa de ambas. Este modelo descreve a competência do empreendedorismo digital em termos de quatro áreas e 15 subcompetências. O objetivo do estudo é validar um instrumento quantitativo para medir a competência de empreendedorismo digital em universitários. Foram utilizadas as seguintes técnicas: grupo focal, parecer de especialistas, entrevistas cognitivas e Análise Factorial Exploratória. Foi utilizada uma amostra piloto composta por 190 estudantes do último ano do grau (60% eram mulheres com uma idade média de 24,97 anos). A fiabilidade demonstrada pelo instrumento foi muito boa. Os resultados da AFE mostram 4 fatores que explicam 43% da variância. Com base nos resultados, o instrumento foi revisto e foi criada uma versão final do instrumento, que apresentamos no artigo. Os dados refletem apenas diferenças de género numa das dimensões do instrumento, concretamente na identificação de oportunidades, em que os homens têm uma pontuação mais elevada.
Palavras-chave: Empreendedorismo digital, Competência, Ensino superior, Questionário.
摘要: 数字能力和创业能力是学生在高等教育阶段应该习得的重要能力。EmDigital模型正是诞生于对这两种能力的对比分析中。该模型从4个领域15项次能力对数字创业能力进行描述。此项研究的目标是对测量大学生数字创业能力的定量工具进行验证。研究采用下列技术：焦点小组、专家判断、认知访谈和探索性因素分析。使用由190名本科应届毕业生（其中60%为女生，平均年龄为24.97岁）组成的试点样本。该工具呈现出了良好的信度，同时探索性因素分析的结果显示4项因素解释了43%的方差。在此结果上，我们对工具进行了检验并确定了工具的最终版本。根据学生性别的不同，数据只在工具的一个维度，具体来说是机会识别维度上反映出了差异，在这个维度上男生给出的评分比女生高。
關鍵詞: 数字创业, 能力, 高等教育, 问卷.
La formación por competencias es uno de los conceptos clave que sustentan todos los modelos y propuestas educativas en los últimos años. En trabajos anteriores (Prendes-Espinosa y García Tudela, 2020) se ha analizado de dónde surge el concepto de competencia y cómo este concepto adquiere de forma progresiva un gran valor en las propuestas de renovación pedagógica en las últimas décadas del pasado siglo XX. Ya en el actual siglo la formación por competencias va tomando forma en modelos que concretan dimensiones e indicadores sobre las competencias clave de la formación de ciudadanos del siglo XXI, modelos en los que se incluyen la competencia de emprendimiento y la competencia digital (Bacigalupo, 2022; Comisión Europea, 2006; OCDE, 2005; Kampylis et al., 2015). En la propuesta de la Comisión Europea se concretan ocho competencias clave entre las cuales encontramos la competencia de emprendimiento y la competencia digital, las que se consideran necesarias para que la sociedad siga avanzando.
La competencia de emprendimiento incluye capacidades como la innovación, la creatividad, la asunción de riesgos, la habilidad para planificar y gestionar proyectos, además de cualidades personales como la autonomía, la capacidad para tomar decisiones, liderazgo, habilidades de comunicación y responsabilidad cívica (Comisión Europea, 2006, 2014; Jones y Irelade, 2010). El Marco Europeo para la competencia emprendedora (EntreComp) concreta tres grandes áreas (ideas y oportunidades; recursos; pasar a la acción) y 15 subcompetencias distribuidas en torno a ellas (Bacigalupo et al., 2016; McCallum et al., 2018). Es importante formar en competencias de emprendimiento prestando atención a todas sus dimensiones e indicadores, según remarcan diversos autores en los últimos años (Arranz et al., 2017; Bernal y Cárdenas, 2014, 2017; Contreras-Velásquez et al., 2017; Mesquita et al., 2016; Shaidullina et al., 2018; Testa y Francheri, 2015; Torres et al., 2014), abandonando así el enfoque empresarial que tradicionalmente ha aparecido asociado al emprendimiento.
Por otra parte, la competencia digital integra las capacidades para buscar, gestionar y almacenar información; la comunicación y la colaboración; la creación de contenidos digitales, usos y licencias; la resolución de problemas y la innovación; y por último, la seguridad y protección de datos (Ala-Mutka, 2011; Carretero et al., 2017; Comisión Europea, 2006, 2016; Ferrari, 2012, 2013; Ferrari et al., 2014; Kluzer y Pujol Priego, 2018; Lucas y Moreida, 2016; Vuorikar et al., 2016). Partiendo de este constructo, surgen multitud de propuestas en torno a la formación en competencias digitales de estudiantes y profesorado de todas las etapas del sistema educativo (González-Calatayud et al., 2018; Prendes et al., 2018).
A partir de estas dos competencias surge la competencia de emprendimiento digital o lo que otros autores denominan e-emprendimiento, entendiéndolo como la capacidad de planificar, gestionar y desarrollar ideas innovadoras a través de herramientas digitales y que tienen efectos en el mundo virtual ligados a la creación de valor y la sostenibilidad (Allen, 2019; Kollmann, 2006, 2009; Lorenzo, 2012; Omar et al., 2019). Aunque hemos tomado como base el marco europeo de competencias, en la literatura sobre emprendimiento digital encontramos otros modelos igualmente interesantes que nos han servido para el análisis previo de indicadores en la fase de diseño de nuestro modelo. Destacamos aquí algunos, como el modelo de Carreón et al. (2014), quien concreta cinco áreas: el conocimiento digital básico y del mercado de TIC; negocio digital; acceso a finanzas e inversiones; habilidades digitales y liderazgo digital; y finalmente, cultura emprendedora. Pérez et al. (2016) diseñan un modelo de emprendimiento digital que no se apoya en competencias, sino que describe una secuencia en la que valores, creencias y percepciones se constituyen como la base sobre la cual las personas van a desarrollar su actitud y conocimiento para afrontar proyectos emprendedores. También podemos recoger el modelo de Cruz (2016), quien, basándose en propuestas anteriores y entre ellas la de Carreón, presenta un modelo con cuatro áreas (agenda digital, enseñanza-aprendizaje, habilidades digitales y empleo). En la Figura 1 pueden verse los indicadores dentro de cada área.
Figura 1
Modelo de emprendimiento digital de Cruz (2016, p. 36)
En un trabajo previo, Cruz (2015, p. 78) realiza una revisión documental y concluye que “los estudios relativos al emprendimiento digital muestran que las percepciones de compatibilidad, utilidad y facilidad de uso son esenciales para explicar el proceso de adopción, aceptación y uso intensivo de tecnologías”.
Reconocer el valor de esta competencia de emprendimiento digital, nos conduce necesariamente a reconocer la importancia de formar a los estudiantes universitarios en todas sus dimensiones (López-Navarrete et al., 2019; Mababu, 2017; Moysidou y Hausberg, 2020; Ratten y Usmanji, 2020). La formación en emprendimiento digital permitirá abrirles multitud de posibilidades de desarrollo profesional y empleo en una sociedad digital, pudiendo incluso contribuir a paliar los efectos de la brecha de género en el sector del emprendimiento, según remarcan McAdam et al. (2020). Conocer cómo es la situación actual de esta competencia puede contribuir a mejorar en un futuro la formación que se está realizando y conseguir ciudadanos preparados para adaptarse a unas necesidades de la sociedad actual.
Del interés científico por la competencia de emprendimiento digital, surge nuestra curiosidad por investigarlo y conocer cómo se está trabajando la formación en la competencia de emprendimiento digital. El proyecto Emdigital, financiado por la Fundación Séneca, tiene como objetivo principal conocer y mejorar la formación de los estudiantes universitarios en la competencia de emprendimiento digital a partir de los datos reales del estado de la cuestión en nuestro contexto geográfico. Este es el origen del proyecto EmDigital, en el cual hemos tomado como referentes conceptuales el modelo EntreComp (Bacigalupo et al., 2016) y el modelo DigComp (Vuorikari et al., 2016; Carretero et al., 2017). El modelo EntreComp tiene 3 áreas y 15 competencias, mientras que el modelo DigComp presenta 5 áreas y 21 competencias. A partir de una revisión en profundidad de las dimensiones e indicadores de competencia de ambos modelos, se elaboró un nuevo constructo de emprendimiento digital con su correspondiente modelo de áreas de competencia e indicadores de competencia. Este modelo fue analizado en un largo y riguroso proceso de investigación cualitativa, utilizando para ello técnicas de análisis documental, juicio de expertos y grupos focales, proceso que está descrito con detalle en Prendes-Espinosa y García-Tudela (2020) y Prendes-Espinosa et al. (2021). El modelo resultante (EmDigital) presenta cuatro áreas y 15 competencias (véase la Figura 2).
Figura 2
Modelo EmDigital de la competencia de Emprendimiento Digital
Método
A partir del modelo EmDigital que hemos descrito, se ha realizado un análisis de las necesidades de los estudiantes de las Universidades públicas de la Región de Murcia en materia de emprendimiento digital, y posteriormente, a partir de los resultados obtenidos, se diseñará e implementará un plan de formación para mejorar la competencia de emprendimiento digital de estos estudiantes universitarios. Para ello, el objetivo de este trabajo ha sido diseñar y validar un cuestionario ad hoc que permita realizar lo anteriormente descrito. En este artículo presentamos el proceso de validación del instrumento, un cuestionario diseñado para conocer el nivel de desarrollo de la competencia de emprendimiento digital y la formación que reciben para ello los estudiantes universitarios. Para ello, hemos optado por una metodología de tipo cuantitativo, con un diseño de investigación de tipo instrumental y de carácter no experimental. Según Ato et al. (2013), este tipo de investigación incluye los trabajos que pretenden analizar las propiedades psicométricas de un instrumento.
Procedimiento de validación
Partiendo del modelo teórico de emprendimiento digital (EmDigital) diseñado en el marco de la investigación (Figura 2), elaboramos una primera versión del cuestionario constituida por 84 ítems.
Juicio de expertos
Esta primera versión fue sometida a un proceso de validación de contenido por juicio de expertos de acuerdo con las indicaciones dadas por autores como Einhorn (1974), Escobar-Pérez y Cuervo-Martínez (2008) y Barroso-Osuna y Cabero-Almenara (2013), para lo cual fueron empleados un total de ocho expertos en el ámbito de la Tecnología Educativa y del Emprendimiento. Este proceso de validación permitió depurar el instrumento, que quedó finalmente conformado por 70 ítems
Entrevistas cognitivas
Posteriormente, se realizó un segundo procedimiento de validación de contenido. Las entrevistas cognitivas son un método que permite identificar y corregir problemas relacionados con las respuestas dadas a los ítems entendiendo el porqué de la respuesta dada por los participantes. En este caso, se realizaron 19 entrevistas cognitivas a alumnado con perfil similar a la población diana (Dillman, 2019; Morrison et al, 2010;Willis, 2008) por medio de la cual se reformularon ocho ítems. Estos dos procedimientos de validación dieron como resultado un instrumento que consta de 70 ítems, de los cuales cuatro ítems eran de tipo sociodemográfico (sexo, edad, universidad y rama de conocimiento). Los 67 ítems restantes se organizaban en torno a cuatro dimensiones y 15 subcompetencias, que son las que conforman el modelo de emprendimiento teórico elaborado (Figura 2). En este proceso de definición de los ítems resultó clave la formulación de indicadores para cada una de las subcompetencias que se encuentran detallados en Prendes-Espinosa et al. (2021)
Análisis factorial
Tomando como base este instrumento resultado de ambos procedimientos previos de validación, se analizó en primer lugar la fiabilidad y posteriormente como último procedimiento de validación (para analizar la validez de constructo) se realizó un Análisis Factorial Exploratorio (AFE, también conocido por sus siglas en inglés EFA) que nos permitirá, por un lado, la exploración de los datos recogidos, y por otro, la confirmación de las dimensiones definidas de modo deductivo en el modelo EmDigital, ya que como indican Pérez-Gil et al. (2000, p. 443) “En la actualidad, aun cuando los procedimientos con CFA -Análisis Factorial Confirmatorio- están muy desarrollados (existen en el mercado software potente para llevar a cabo CFA), todavía se sigue usando EFA con fines confirmatorios”
Instrumento (versión inicial)
Tras las dos fases descritas en el apartado anterior, el cuestionario quedó estructurado como se indica en la tabla 1 y finalmente fue administrado en una prueba piloto en la última fase del proceso de validación.
Estructuración del cuestionario
La escala empleada en todos los ítems de las dimensiones del cuestionario es de carácter ordinal de cinco valores, acorde con una escala tipo Likert de acuerdo-desacuerdo. Para su selección nos hemos basado en las conclusiones aportadas por el estudio bibliométrico realizado por Matas (2018, p. 45), que apunta que una de las recomendaciones, a la luz de los estudios consultados es “usar escalas de cinco alternativas con una opción de `No tengo opinión´, `No opino´, o `Sin opinión´”. En este sentido, apoyándonos también en los argumentos dados por Schuman y Presser (1981), hemos decidido incluir una categoría de respuesta de “No contesta”.
Muestra
La selección de la muestra se realizó teniendo en cuenta las recomendaciones de diferentes autores sobre el número mínimo necesario para la realización de una prueba piloto. En este sentido, autores como Nunnally (1978) y Morales (2012 y 2013) condicionan el tamaño muestral del estudio piloto al número de ítems del cuestionario. Otros autores como Boomsma (1985) delimitan el mínimo de muestra entre 100 o 200. Sin embargo, nosotros nos hemos apoyado en el estudio de Wolf et al. (2015) que ponen de manifiesto que la determinación del tamaño de la muestra es una decisión que requiere una evaluación cuidadosa que atienda a las características específicas del modelo que vamos a analizar. Así, entre las lecciones aprendidas que mencionan estos autores, destacamos la que hace referencia a que en modelos con un elevado número de indicadores, como es nuestro caso, no es necesario un número muy elevado de muestra.
Atendiendo a este análisis, la muestra incidental de la prueba piloto que presentamos está formada por 190 estudiantes de último curso de Grado de 11 universidades públicas españolas, cubriendo el espectro de las 5 ramas de conocimiento y con ubicación geográfica en diferentes comunidades autónomas. El 40% (n=76) de la muestra productora de datos son hombres y el 60% son mujeres (n=114). Por ramas de conocimiento, el 10% (n=19) son de Arte y Humanidades, el 13,7% (n=26) son de Ciencias, el 7.9% (n=15) son de Ciencias de la Salud, un 46,8% (n=89) son de Ciencias Sociales y Jurídicas y el 21,6% (n=41) son de Ingeniería y Arquitectura (Figura 3).
Figura 3
Estudiantes por rama de conocimiento
En cuanto a la edad, comprobamos que la edad media de la muestra es de 24.97 años, con un valor mínimo de 20 años y máximo de 56, y una mediana de 23 años. Asimismo, la desviación típica es de 6,27. La distribución de la variable edad se ha reflejado en el gráfico cajas (boxpot) que se muestra en la figura 4.
Figura 4
Boxpot de la variable edad
Procedimiento de recogida y análisis de datos
El cuestionario fue diseñado utilizando la plataforma “encuestas” de la Universidad de Murcia, atendiendo a su funcionalidad, a su fiabilidad y a la ausencia de limitaciones de cantidad de cuestionarios que pueden ser recogidos. Se envió un mensaje por correo electrónico a profesores que impartían clase en último año de titulaciones de grado de distintas universidades españolas y de distintas ramas de conocimiento, solicitándoles su colaboración para distribuir el cuestionario entre sus estudiantes. En el cuestionario se informaba de que las respuestas eran completamente anónimas y que su tratamiento estaba destinado a fines exclusivamente de investigación.
Se utilizó el programa R, versión 4.0.3 (R Core Team 2020) para realizar el análisis de los datos. El estudio de la estructura del cuestionario se realizó por medio de análisis factorial para valorar la validez de constructo. Pero antes de realizar el análisis factorial exploratorio, se ha realizado: 1) una matriz de correlaciones; 2) el Test de Barlett; 3) el Coeficiente Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) de cada bloque; y 4) la determinante de la matriz de correlaciones de cada bloque. La matriz de correlaciones se realizó para comprobar si todas las variables correlacionaban bien entre ellas, pero no perfectamente, es decir, que obtuvieran valores no menores a 0.3 y no mayores a 0.9. El test de Barlett se realiza para garantizar que nuestra matriz de correlaciones no es igual a una matriz de identidad, lo que significará que el test ha salido significativo. El Coeficiente KMO se ha realizado para comprobar que estamos planteando correctamente, a la luz de los datos un Análisis Factorial, y confirmar así que no medimos diferentes dimensiones para cada batería de ítems. Se realizó un AFE a partir del método de componentes principales y rotación Varimax. Teniendo en cuenta que el cuestionario permitía la opción “no contesta”, aquellos casos que no contestaron fueron eliminados.
Para la realización de la validez empírica, en primer lugar, se ha analizado la homogeneidad y normalidad de la muestra comprobando que no muestra los criterios necesarios para la realización de pruebas paramétricas. Por tanto, se opta por el uso de la prueba Mann-Whitney para datos bivariados y la prueba de Kruskal-Wallis para datos multivariados (significación 0,05).
Resultados
Análisis de fiabilidad
El análisis de la fiabilidad pone de manifiesto que el cuestionario tiene una elevada fiabilidad, con un valor de Alfa de Cronbach de 0.956 (Tabla 2).
Como alternativa al Alfa de Cronbach, dado que hemos recogido la información usando una escala de naturaleza ordinal se ha analizado también los datos de Fiabilidad Compuesta (Composite Realiability) para cada una de las dimensiones, ya que, a diferencia del Alfa de Cronbach, el valor obtenido no depende del número de atributos asociados a cada concepto. Para considerarlo un instrumento fiabilidad, debe adoptar un valor mínimo de .70 (Hair, 2009). Asimismo, la validez de la escala también se mide a través de la varianza extraída o AVE (Average Variance Extracted) que refleja la cantidad total de la varianza de los indicadores recogida por el constructo que está siendo sometido a análisis. En este caso, Hair (2009) nos recomienda que el valor no exceda de .50. Los datos ponen de manifiesto que la Fiabilidad Compuesta obtenida es de .957 y el AVE es de .271 (Tabla 3).
Asimismo, el cálculo de la fiabilidad a través del coeficiente Omega, también conocido como Rho de Jöreskog, nos arroja una fiabilidad alta, de .967 (n= 190) similar a la obtenida con los anteriores coeficientes. Este coeficiente, es recomendado por autores como Ventura-León (2017) al considerar que el valor obtenido no se ve afectado ni por el número de ítems ni por el número de alternativa de respuestas, así como tampoco proporción de la varianza del instrumento (Tabla 4).
Alfa de Cronbach para cada bloque, Fiabilidad Compuesta y AVE para cada bloque, Omega para cada bloque
Validez de constructo
Para analizar la validez del constructo del instrumento se ha realizado un Análisis Factorial Exploratorio (AFE). Previo a su análisis se han realizado una serie de comprobaciones que determinan la adecuación de la realización de este análisis, concretamente se llevó a cabo una matriz de correlación, la prueba KMO y el test de esfericidad de Bartlett. La matriz de correlaciones mostró una buena relación entre los ítems, no encontrando datos de correlación menor de 0.3 ni superior a 0.9 entre ítems. Como se observa en la Tabla 5, el test de Bartlett fue significativo y la prueba KMO mostró un valor aceptable, lo que indica que es adecuado realizar el AFE.
KMO y test de esfericidad de Bartlett
Se analizó la consistencia de los ítems en función de cada dimensión establecida en el modelo. La dimensión 1 obtuvo un KMO igual a .74, la dimensión 2 obtuvo .77, la dimensión 3 obtuvo .85 y la dimensión 4 obtuvo .83. En las siguientes tablas 6, 7, 8 y 9, se recoge la matriz de correlación de los ítems en función de la dimensión y la sub-competencia del modelo. El promedio de las comunalidades individuales (
) muestra algunos ítems que deben ser revisados, concretamente los valores por debajo o próximas a .3.
En la dimensión 1, teniendo en cuenta los valores obtenidos, se revisaron un total de 6 ítems para determinar si era necesario eliminar o modificar.
Matriz de correlación de los ítems de la dimensión 1
En la segunda dimensión se revisaron un total de 9 ítems que, como queda reflejado en la tabla anterior, obtuvieron valores por debajo de 0.3, menos uno que el valor es aproximado (ítem 18).
En la dimensión 3 se decidió revisar un total de 4 ítems, 3 de ellos por obtener valores por debajo de 0.3 y uno por obtener un valor similar a dicha cifra (ítem 44).
Matriz de correlación de los ítems de la dimensión 2
Matriz de correlación de los ítems de la dimensión 4
Antes de proceder con el AFE, se comprobó el número teórico de factores que tendríamos, obteniendo que el número óptimo de factores es 4 (Figura 5).
Figura 5
Solución por autovalores para determinar el número de factores o componentes
Como se muestra en la tabla 10, la extracción de factores mediante el análisis de componentes principales y rotación Varimax presenta 4 factores (GFI= .95, RMSR= .07) que explican el 43% de la varianza del cuestionario. Hemos optado por presentar los factores con una denominación cualitativa que pueda ayudar a entender el sentido del agrupamiento, siendo así el factor 1 Idear, crear e impulsar, que explica el 15%; el factor 2, lo hemos denominado Gestión de procesos y equipos, siendo el que explica el 13%; el factor 3, denominado Claves de éxito, el 12%; y el factor 4, que hemos denominado Retos y dificultades, el 3%. En la siguiente tabla 10 se muestran los ítems y a qué factor cargan.
Análisis Factorial Exploratorio
Teniendo en cuenta los valores estadísticos obtenidos por cada ítem y los resultados aquí ofrecidos se ha procedido a la reformulación del instrumento. Los ítems 1, 6, 7, 12, 14, 17, 20, 24, 28, 29, 48, 50, 55, 61 y 65 han sido eliminados para el cuestionario definitivo [https://digitum.um.es/digitum/handle/10201/110187]. Estos ítems presentaban en su mayoría una correlación baja con respecto al resto de ítems de la dimensión, además de un peso bajo en el modelo resultante. Se decidió mantener ciertos ítems con un peso bajo ya que eran los únicos relacionados con algunos de los indicadores del modelo, por lo que a nivel de investigador se consideraron necesarios.
Validez empírica
En primer lugar, se muestran los resultados descriptivos de las cuatro dimensiones principales que componen el modelo de emprendimiento digital (Tabla 11).
Datos descriptivos de las cuatro dimensiones
Para el análisis de la diferencia en relación con el sexo se ha utilizado la prueba Mann-Whitney. En la siguiente tabla 12 se puede comprobar como solo existen diferencias en la dimensión 1, en la que los hombres tienen un promedio por encima de las mujeres.
U de MannWhitney para analizar la diferencia en relación al sexo
Nota: *nivel de significación >0,05
Discusión y conclusiones
El desarrollo de las competencias de emprendimiento (Comisión Europea, 2006, 2014; Jones y Irelade, 2010) y digital (Comisión Europea, 2006, 2016; Ferrari et al., 2014) por parte de los futuros ciudadanos es un aspecto clave. La combinación de ambas ha dado lugar al modelo EmDigital (Prendes-Espinosa et al., 2021). A partir del modelo se han elaborado una serie de indicadores relacionados con las dimensiones y subcompetencias que lo engloban. A partir de este modelo y sus indicadores se elaboró un cuestionario con un total de 84 ítems. Como primer paso para la validación del instrumento se llevó a cabo un juicio de expertos y una serie de entrevistas cognitivas que permitió realizar un cuestionario con un total de 70 ítems.
Como siguiente fase de validación se procedió a administrar el mismo a una muestra piloto de 190 estudiantes de último curso de grado de diversas universidades españolas y con representación de todas las ramas de conocimiento. El análisis de fiabilidad realizado muestra unos valores altos. Si nos centramos por dimensiones, los datos muestran resultados que se pueden considerar como buenos o muy buenos. Posteriormente, se procedió a realizar el AFE que determinó un total de 4 factores. Los datos arrojan la necesidad de revisión de ciertos ítems, ya que se encontraron ciertos ítems que no correlacionaban adecuadamente con el resto, así como algunos muestran una fuerza de atracción medio-baja.
Después de analizar los datos de los ítems, tanto a nivel de fiabilidad como de validez de constructo, se llevó a cabo una restructuración del cuestionario, eliminando 15 ítems que no correlacionaban de forma adecuada con el resto y restructurando alguno de ellos para una mejor comprensión. Con ello, se ha obtenido un instrumento válido y fiable, disponible en https://digitum.um.es/digitum/handle/10201/110187 (Lloret-Segura, 2014; Méndez-Martínez et al., 2012), para conocer la competencia de emprendimiento digital de los estudiantes universitarios.
De forma general, el análisis factorial exploratorio del instrumento ha obtenido como resultado cuatro factores que explicaban el 43% de la varianza. El factor 1, denominado Idear, crear e impulsar, quedó compuesto por un total de 25 ítems; el factor 2, denominado Gestión de procesos y equipos¸ quedó compuesto por un total de 22 ítems; el factor 3, denominado Claves de éxito, quedó compuesto por 19 ítems; y el último factor, denominado Retos y dificultades, quedó compuesto por cuatro ítems. El modelo del que se partía incluía cuatro dimensiones: identificación de oportunidades, planificación de la acción, iniciativa y colaboración, y gestión y seguridad. El factor 1 estaría relacionado con la dimensión de planificación de la acción, el factor 2 con la dimensión de gestión y seguridad, el factor 3 con la dimensión identificación de oportunidades y el factor 4 con iniciativa y colaboración.
En relación con los modelos anteriores de emprendimiento digital, podemos considerar que nuestro cuestionario contempla adecuadamente el conocimiento digital y la cultura emprendedora del modelo de Carreón et al. (2014). Del modelo de Pérez et al. (2016) recogemos la importancia de introducir no solamente ítems relativos al conocimiento, sino también a cuestiones axiológicas y de percepción personal, coincidiendo además con EmDigital en la idea de un modelo de base de carácter secuencial. Y por último indicar que el modelo de Cruz (2016) señala que esta competencia se puede distribuir en 4 áreas, lo que coincide con el número de factores de nuestro modelo. No obstante, Cruz presenta ámbitos de actuación dentro de esas áreas, mientras que en nuestro caso se establecen indicadores de desarrollo de la competencia de emprendimiento digital.
Teniendo en cuenta que el modelo de origen también ha sido validado, ambos productos permiten avanzar en la investigación en materia de esta competencia. Así, con el cuestionario resultante se está procediendo a la recogida de una muestra representativa que permita la realización de un Análisis Factorial Confirmatorio para poder comprobar las hipótesis de investigación establecidas en el proyecto.
Este cuestionario es por tanto el resultado de un complejo y largo proceso de diseño y validación, siendo las sucesivas técnicas empleadas una garantía de validez y fiabilidad para su uso por parte de la comunidad de investigadores interesados en el tema. Los indicadores obtenidos pueden ser utilizados de forma conjunta o por separado según los factores obtenidos en el AFE, siempre que la muestra participante sea de estudiantes universitarios. Puede también servir como base para hacer adaptaciones para estudiantes de enseñanza secundaria o incluso para profesionales, empresas u organizaciones interesadas en el análisis de la competencia de emprendimiento digital. No existen cuestionarios de emprendimiento digital elaborados a partir del marco europeo, ni de otros modelos revisados, por lo que consideramos que este instrumento viene a cubrir un ámbito de investigación de gran interés para las ciencias sociales.
En cuanto a las limitaciones encontradas, entendemos la necesidad de un análisis más profundo con una muestra representativa y seleccionada de manera aleatoria que permita eliminar posibles sesgos muestrales. Es por ello que a partir de este trabajo se ha vuelto a pasar el cuestionario a una muestra de dichas características. A partir de los datos obtenidos se analizará con profundidad la fiabilidad y validez del instrumento utilizando en este caso Análisis Factorial Confirmatorio (AFC). Con los resultados de este estudio se pretende desarrollar formación específica para el alumnado centrándose en las carencias encontradas.
Finalizando, consideramos que la adquisición de la competencia de emprendimiento digital por parte del alumnado es un reto que las Universidades deben asumir sin demora (López-Navarrete et al., 2019; Mababu, 2017; Moysidou y Hausberg, 2020; Ratten y Usmanji, 2020). Es, para ello, este instrumento una herramienta que pueden utilizar en otras instituciones para conocer la situación de sus futuros egresados y mejorar la formación que están recibiendo. Las posibilidades de desarrollo profesional que puede brindar esta competencia en una sociedad cada vez más digital son enormes, pudiendo, como señalan McAdam et al. (2020) y Román-García y González-Calatayud (2022), conseguir reducir la brecha de género que existe en relación con el emprendimiento si se lleva a cabo formación específica. Es por ello que se debe analizar en qué situación está la competencia de emprendimiento digital de los futuros egresados de la Universidad, conocer si se ven capaces de empezar con un proyecto digital que les pueda abrir nuevas vías de empleo o negocio. Este tipo de análisis ofrece una descripción de la situación para poder diseñar a posteriori formación específica que, como ocurre ya con ciertas experiencias de desarrollo de la competencia digital (González et al., 2018; Prendes-Espinosa et al., 2018), ayude a mejorar la adquisición de la misma.
Agradecimientos
Financiación: Esta investigación fue financiada por la Fundación Séneca de la Región de Murcia, número de referencia del proyecto REF.20962/PI/18
Referencias
Ala-Mutka, K. (2011). Mapping Digital Competence: Towards a Conceptual Understanding. Luxembourg: JRC-IPTS European Union. https://ec.europa.eu/jrc/en/about/jrc-site/seville?id=4699
Allen, J. (2019). Digital entrepreneurship (1. ed.). Routledge.
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Notas de autor
victor.gonzalez@um.es
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