Digitalización de la Universidad por Covid-19: impacto en el aprendizaje y factores psicosociales de los estudiantes

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5944/ried.25.2.32660

Palabras clave:

Enseñanza virtual, aprendizaje en línea, educación superior, Covid-19, educación 4.0

Resumen

El ámbito académico se ha visto especialmente afectado por la Covid-19 debido a las limitaciones de movilidad y distanciamiento social por el aumento de contagios durante las diversas olas sucedidas en España, lo cual ha provocado la digitalización de la enseñanza en la mayoría de universidades españolas. El objetivo de este trabajo fue analizar la influencia de la Covid-19 en el aprendizaje de los estudiantes universitarios de Andalucía, y como se han visto influenciadas las variables psicosociales (miedo a la Covid-19, satisfacción con la vida, estrés, incertidumbre), de aprendizaje (estrategias de aprendizaje, motivación, tiempo y hábitos de estudio, condiciones facilitadoras, autorregulación) y los factores sociodemográficos (sexo, edad, curso, domicilio, beca, futuro laboral, movilidad, abandono). Para ello, se aplicó un diseño de estudio transversal a partir de la distribución de una encuesta en línea. En el estudio participaron un total de 1873 estudiantes universitarios, con edades comprendidas entre los 17 y 59 años (M = 22,42; DT = 4,45). Los resultados obtenidos revelaron que: 1) la pandemia ha afectado de forma distinta a los estudiantes según el estrato de población a la que pertenecían; 2) ha habido un aumento en los niveles de estrés e incertidumbre que afecta a la salud mental de los estudiantes; 3) el abandono académico es un factor que ha estado y está presente durante la incidencia de la pandemia; 4) el aprendizaje se ha visto afectado por la pandemia debido al miedo e incertidumbre que ha incidido de forma significativa en la motivación y autorregulación de los estudiantes. Finalmente, se discuten las futuras líneas de investigación de este trabajo, destacando la riqueza de los datos obtenidos para avanzar en el conocimiento sobre el impacto de la Covid-19 en el aprendizaje universitario.

ARTÍCULO COMPLETO:
https://revistas.uned.es/index.php/ried/article/view/32660/25354

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Métricas

Cargando métricas ...

Biografía del autor/a

José-María Romero-Rodríguez, Universidad de Granada

Profesor Ayudante Doctor adscrito al Departamento de Didáctica y Organización Escolar de la Universidad de Granada. Doctor en Ciencias de la Educación por la Universidad de Granada. Máster en Investigación e Innovación en Currículum y Formación por la Universidad de Granada. Máster en Innovación y Gestión del Conocimiento por la Universidad de Málaga. Graduado en Pedagogía por la Universidad de Granada. Forma parte del grupo de investigación Laboratorio de Innovación en Educación (LabinED, SEJ-655).

Francisco-Javier Hinojo-Lucena, Universidad de Granada

Catedrático de Universidad adscrito al Departamento de Didáctica y Organización Escolar de la Universidad de Granada. Doctor en Ciencias de la Educación por la Universidad de Granada. Licenciado en Psicopedagogía por la Universidad de Granada. Director del grupo de investigación Laboratorio de Innovación en Educación (LabinED, SEJ-655).

Inmaculada Aznar-Díaz, Universidad de Granada

Profesora Titular de Universidad adscrita al Departamento de Didáctica y Organización Escolar de la Universidad de Granada. Doctora en Ciencias de la Educación por la Universidad de Granada. Licenciada en Psicopedagogía por la Universidad de Granada. Directora del grupo de investigación Research, Innovation & Technology in Education (RITE, SEJ-607).

Gerardo Gómez-García, Universidad de Granada

Personal Docente e Investigador adscrito al Departamento de Didáctica y Organización Escolar de la Universidad de Granada. Doctor en Ciencias de la Educación por la Universidad de Granada. Graduado en Educación Primaria por la Universidad de Granada. Forma parte del grupo de investigación Research, Innovation & Technology in Education (RITE, SEJ-607).

Citas

Adefris, D., y Moges, B. (2021). The psychological impact and coping of Covid-19 pandemic among Arsi University students – Ethiopia. Current Psychology, 1-7. https://doi.org/10.1007/s12144-021-01886-2

Ahorsu, D. K., Lin, C. Y., Imani, V., Saffari, M., Griffiths, M. D., y Pakpour, A. H. (2020). The Fear of COVID-19 Scale: Development and Initial Validation. International Journal of Mental Health and Addiction, 1-10. https://doi.org/10.1007/s11469-020-00270-8

Alemany-Arrebola, I., Rojas-Ruiz, G., Granda-Vera, J., y Mingorance-Estrada, Á. C. (2020). Influence of COVID-19 on the Perception of Academic Self-Efficacy, State Anxiety, and Trait Anxiety in College Students. Frontiers in Psychology, 11, 570017. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.570017

Amin, M., Alamri, M. M., y Al-Rahmi, W. (2019). Applying the UTAUT Model to Explain the Students' Acceptance of Mobile Learning System in Higher Education. IEEE Access, 7, 174673-174686. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2957206

Antony, M. M., Bieling, P. J., Cox, B. J., Enns, M. W., y Swinson, R. P. (1998). Psychometric properties of the 42-item and 21-item versions of the Depression Anxiety Stress Scales (DASS) in clinical groups and a community sample. Psychological Assessment, 10, 176-181. https://doi.org/10.1037/1040-3590.10.2.176

Atienza, F. L., Pons, D., Balaguer, I., y García-Merita, M. L. (2000). Propiedades psicométricas de la Escala de Satisfacción con la Vida en adolescentes. Psicothema, 12(2), 314-319.

Baltà‑Salvador, R., Olmedo‑Torre, N., Peña, M., y Renta‑Davids, A. I. (2021). Academic and emotional effects of online learning during the COVID‑19 pandemic on engineering students. Education and Information Technologies, 1-28. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10593-1

Boletín Oficial de la Junta de Andalucía (2021). Orden de 7 de mayo de 2021, por la que se establecen los niveles de alerta sanitaria y se adoptan medidas temporales y excepcionales por razón de salud pública en Andalucía para la contención de la COVID-19 finalizado el estado de alarma. Extraordinario núm. 41. https://www.juntadeandalucia.es/boja/2021/541/BOJA21-541-00069.pdf

Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. John Wiley y Sons. https://doi.org/10.1002/9781118619179

Byrne, B. M. (2013). Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming, Second Edition Multivariate Applications Series. Taylor & Francis. https://doi.org/10.4324/9780203805534

Cabero-Almenara, J., y Llorente-Cejudo, C. (2020). Covid-19: transformación radical de la digitalización en las instituciones universitarias. Campus Virtuales, 9(2), 25-34.

Cabero-Almenara, J., Guillén-Gámez, F. D., Ruiz-Palmero, J., y Palacios-Rodríguez, A. (2021). Teachers' digital competence to assist students with functional diversity: Identification of factors through logistic regression methods. British Journal of Educational Technology, 1-17. https://doi.org/10.1111/bjet.13151

Diener, E., Emmons, R. A., Larsen, R. J., y Griffin, S. (1985). The Satisfaction with Life Scale. Journal of Personality Assessment, 49(1), 71–75. https://doi.org/10.1207/s15327752jpa4901_13

Faisal, R. A., Jobe, M. C., Ahmed, O., y Sharker, T. (2021). Mental Health Status, Anxiety, and Depression Levels of Bangladeshi University Students During the COVID-19 Pandemic. International Journal of Mental Health and Addiction, 1-16. https://doi.org/10.1007/s11469-020-00458-y

Fonseca-Pedrero, E., Paino, M., Lemos-Giráldez, S., y Muñiz, J. (2010). Propiedades psicométricas de la Depression Anxiety and Stress Scales-21 (DASS-21) en universitarios españoles. Ansiedad y estrés, 16(2), 215-226. https://doi.org/10.1037/t11019-000

Freeston, M. H., Rhéaume, J., Letarte, H., Dugas, M. J., y Ladouceur, R. (1994). Why do people worry? Personality and Individual Differences, 17(6), 791-802. https://doi.org/10.1016/0191-8869(94)90048-5

González, M., Cubas, R., Rovella, A. T., y Darias, M. (2006). Spanish adaptation of the Intolerance of Uncertainty Scale: Cognitive processes, anxiety, and depression. Psicología y Salud, 16(2), 219-233.

González, T., De la Rubia, M. A., Hincz, K. P., Comas-López, M., Subirats, L., Fort, S., y Sacha G. M. (2020). Influence of COVID-19 confinement on students' performance in higher education. PLoS ONE, 15(10), e0239490. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0239490

Huarcaya-Victoria1, J., Villarreal-Zegarra, D., Podestà, A., y Luna-Cuadros, M. A. (2020). Psychometric Properties of a Spanish Version of the Fear of COVID-19 Scale in General Population of Lima, Peru. International Journal of Mental Health and Addiction, 22, 1-14. https://doi.org/10.1007/s11469-020-00354-5

Iglesias-Pradas, S., Hernández-García, Á., Chaparro-Peláez, J., y Prieto, J. L. (2021). Emergency remote teaching and students’ academic performance in higher education during the COVID-19 pandemic: A case study. Computers in Human Behavior, 119, 106713. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106713

Jang, S., y Lee, H. (2021). Changes in Core Competencies among Korean University Students Due to Remote Learning during the COVID-19 Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18, 7476. https://doi.org/10.3390/ijerph18147476

Jiang, R. (2020). Knowledge, attitudes and mental health of university students during the COVID-19 pandemic in China. Children and Youth Services Review, 119, 105494. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2020.105494

Khechine, H., Raymond, B., y Augier, M. (2020). The adoption of a social learning system: Intrinsic value in the UTAUT model. British Journal of Educational Technology, 51(6), 2306-2325. https://doi.org/10.1111/bjet.12905

Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). Guilford.

Lantarón, B. S., García-Perales, N., y Elisondo, R. C. (2021). La vivencia del alumnado en tiempos COVID-19: Estudio comparado entre las universidades de Extremadura (España) y Nacional de Río Cuarto (Argentina). Revista Española de Educación Comparada, 38, 44-68. https://doi.org/10.5944/reec.38.2021.28936

Manjareeka, M., y Pathak, M. (2020). COVID-19 lockdown anxieties: Is student a vulnerable group? Journal of Indian Association for Child and Adolescent Mental Health, 17(1), 72-80.

Mardia, K. V. (1970). Measures of multivariate skewness and kurtosis with applications. Biometrika, 57, 519-530. https://doi.org/10.1093/biomet/57.3.519

Miranda, J., Navarrete, C. H., Noguez, J., Molina-Espinosa, J. M., Ramírez-Montoya, M. S., Navarro-Tuch, S. A., Bustamante-Bello, M. R., Rosas-Fernández, J. B., y Molina, A. (2021). The core components of education 4.0 in higher education: Three case studies in engineering education. Computers & Electrical Engineering, 93, 107278.

https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2021.107278

Moorhouse, B. L. (2020) Adaptations to a face-to-face initial teacher education course ‘forced’ online due to the COVID-19 pandemic. Journal of Education for Teaching, 46(4), 609-611. https://doi.org/10.1080/02607476.2020.1755205

Mukhtar, K., Javed, K., Arooj, M., y Sethi A. (2020). Advantages, Limitations and Recommendations for online learning during COVID-19 pandemic era. Pak. J. Med. Sci., 36¸ 1-5. https://doi.org/10.12669/pjms.36.COVID19-S4.2785

Nuere, S., y de Miguel, L. (2020). The Digital/Technological Connection with COVID‑19: An Unprecedented Challenge in University Teaching. Technology, Knowledge and Learning, 1-13. https://doi.org/10.1007/s10758-020-09454-6

Odriozola-González, P., Planchuelo-Gómez, A., Irurtia, M. J., y Luis-García, R. (2020). Psychological effects of the COVID-19 outbreak and lockdown among students and workers of a Spanish university. Psychiatry Research, 290, 113108. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2020.113108

Organización Mundial de la Salud – OMS (2017). Life course. https://www.who.int/elena/life_course/

Pérez-López, E., Vázquez, A., y Cambero, S. (2021). Educación a distancia en tiempos de COVID-19: Análisis desde la perspectiva de los estudiantes universitarios. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(1), 331-350. https://doi.org/10.5944/ried.24.1.27855

Pintrich, P., Smith, D., García, T., yMcKeachie, W. (1993). Reliability and Predictive Validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). Educational and Psychological Measurement, 53(3), 801-813. https://doi.org/10.1177/0013164493053003024

Ramírez-Montoya, M. S., Loaiza-Aguirre, M. I., Zúñiga-Ojeda, A., y Portuguez-Castro, M. (2021). Characterization of the Teaching Profile within the Framework of Education 4.0. Future Internet, 13(4), 91. https://doi.org/10.3390/fi13040091

Stage, F. K., Carter, H. C., y Nora, A. (2004). Path Analysis: An Introduction and Analysis of a Decade of Research. The Journal of Educational Research, 98(1), 5-13. https://doi.org/10.3200/JOER.98.1.5-13

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., y Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540

Verde, A., y Valero, J. M. (2021). Teaching and Learning Modalities in Higher Education During the Pandemic: Responses to Coronavirus Disease 2019 From Spain. Frontiers in Psychology, 12, 648592. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.648592

Zurita, F., Martínez, A., Chacón, R., y Ubago, J. L. (2019). Analysis of the Psychometric Properties of the Motivation and Strategies of Learning Questionnaire—Short Form (MSLQ-SF) in Spanish Higher Education Students. Social Sciences, 8(5), 132. https://doi.org/10.3390/socsci8050132

Publicado

2022-03-30

Cómo citar

Romero-Rodríguez, J.-M., Hinojo-Lucena, F.-J., Aznar-Díaz, I., & Gómez-García, G. (2022). Digitalización de la Universidad por Covid-19: impacto en el aprendizaje y factores psicosociales de los estudiantes. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 25(2), 153–172. https://doi.org/10.5944/ried.25.2.32660