Factores que potencializan la educación virtual en una etapa Post-Covid

Arturo Amaya Amaya; Daniel Cantú Cervantes; Jorge Arturo Hernández Almazán

doi:10.30827/relieve.v30i2.27503

Autores/as

Arturo Amaya Amaya Universidad Autónoma de Tamaulipas https://orcid.org/0000-0002-6614-4256
Daniel Cantú Cervantes Universidad Autónoma de Tamaulipas
Jorge Arturo Hernández Almazán Universidad Politécnica de Victoria

DOI:

https://doi.org/10.30827/relieve.v30i2.27503

Palabras clave:

Educación a Distancia, Estudiante, Aprendizaje en Línea, Pandemia, COVID-19

Resumen

El objetivo de esta investigación fue identificar los factores de mayor incidencia que potencializaron la educación virtual en la Universidad Autónoma de Tamaulipas, durante la pandemia por Covid-19. Se trabajó en un enfoque cuantitativo con diseño transeccional descriptivo con alcance correlacional por el enfoque analítico y tipos de datos usados. Se utilizó la escala de Satisfacción, Interacción, Autosuficiencia y Aprendizaje Autorregulado en cursos virtuales de Kuo et al. (2014), la cual analiza: Interacción estudiante-estudiante, Interacción estudiante-instructor, Interacción estudiante-contenido, Autoeficacia en el uso de internet, Aprendizaje autorregulado y Satisfacción sobre el curso virtual. Los resultados mostraron que la mayor parte de los estudiantes (muestra estratificada n = 3604, Edad M = 20.49, DE ± 0.552, Min = 18, Max = 28) presentaron niveles altos de satisfacción en los cursos en línea y más del 80% de los participantes manifestaron su disposición de continuar estudiando bajo la modalidad virtual. Los factores de autoeficacia en el uso de internet y la interacción del estudiante-instructor mostraron correlaciones positivas y significativas (p < 0.05) respecto a la satisfacción estudiantil bajo la modalidad virtual, además, los participantes de mayor edad presentaron una mayor satisfacción que los sujetos menor edad sin importar su estado de empleabilidad en paralelo a su escolaridad. Por otra parte, no se encontraron diferencias significativas (p > 0.05) entre el género de los participantes, el estado de su empleabilidad y su rango etario respecto a los puntajes obtenidos.

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Biografía del autor/a

Arturo Amaya Amaya, Universidad Autónoma de Tamaulipas

Profesor Investigador de Educación a Distancia de la Universidad Autónoma de Tamaulipas. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores del CONACYT y cuenta con la certificación de Perfil PRODEP de la Secretaría de Educación Pública de México. Es Doctor en Educación Internacional con especialidad en Tecnología Educativa; tiene un MBA con especialidad en Administración de Sistemas de Información; así como la Maestría en Big Data & Business Intelligence y la Maestría en Big Data & Inteligencia Organizacional. Cuenta con más de 20 años de experiencia en Modelos de Educación a Distancia y Analítica de Datos para Educación Superior. Su producción académica se compone de 6 libros, 16 artículos indizados y 14 capítulos de libro. Es evaluador de revistas indizadas SCOPUS y JCR de Innovación Educativa y Educación a Distancia. Su línea de investigación es la Educación a Distancia en sus modalidades: abierta, mixta o híbrida y en línea.

Daniel Cantú Cervantes, Universidad Autónoma de Tamaulipas

Doctor en Educación Ph. D por la Universidad de Baja California. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Profesor Investigador de Tiempo Completo con Perfil Deseable PRODEP de la Universidad Autónoma de Tamaulipas. Sus líneas de investigación son: neurociencia para el aprendizaje y sobre el comportamiento. Sus trabajos de investigación más recientes son: “Una introducción a la memoria humana, desde perspectivas de la neurociencia y el aprendizaje”, y “Neuromitos clásicos en la educación: estudios desde perspectivas de la neurociencia y el aprendizaje”

Jorge Arturo Hernández Almazán, Universidad Politécnica de Victoria

Nació en Ciudad Mante, Tamaulipas México en 1983. Él recibió el grado de licenciatura en ingeniería en sistemas computacionales del Instituto Tecnológico de Ciudad Victoria, Tamaulipas, México, en 2006, el grado de Maestría en sistemas computacionales de la Universidad Da Vinci, CDMX, México, en 2012, y el Doctorado en gestión y transferencia del conocimiento de la Universidad Autónoma de Tamaulipas, México, en 2019. Actualmente, es Profesor de tiempo completo de la Universidad Politécnica de Victoria. Sus intereses de investigación incluyen gestión de conocimiento, interoperabilidad, aplicación de las tecnologías de la información y big data.

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