Eficacia de las técnicas de sìntesis en la compresión y recuerdo de textos académicos

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Estos sistemas representan una herramienta didáctica innovadora que facilita el proceso de enseñanza-aprendizaje

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Este estudio se basa en el modelo de la teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología (UTAUT2) para explorar los factores que determinan la intención de uso continuado^

En México, las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) han puesto en evidencia algunas oportunidades en el sistema educativo universitario actual

las características de las nuevas generaciones de estudiantes que viven intensamente las tecnologías digitales

mostrando además que representan alternativas atractivas para satisfacer necesidades latentes de la sociedad informacional y la cultura digital (Gómez Collado, Contreras Orozco y Gutiérrez Li- nares, 2016).

Teoría Unificada de Aceptación y Uso de la Tecnología 2(UTAUT2)

El modelo UTAUT se utiliza para evaluar la aceptación del usuario de una nueva tecnología; la aceptación se considera un factor esencial que determina el éxito o el fracaso de dicha tecnología

Este modelo ha unificado ocho teorías diferentes

Según la encuesta nacional sobre disponibilidad y uso de las tecnologías de la información en los hogares en México (ENDUTIH) del 2017

la población con acceso a Internet corresponde a 71.3 mi- llones que representan casi el 64% de la población del país. Ocho de cada 10 mexicanos poseen un teléfono inteligente y el 90% de estos se conectan a Internet principalmente utilizando su red móvil.

Los teléfonos inteligentes representan el principal medio de conexión a Internet con cerca de un 90% de las preferencias, dejando muy atrás a las computadoras de escritorio y portátiles que han pasado a segundo plano como medios de conectividad (INEGI, 2017).

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UTAUT considera cuatro determinantes centrales de intención de uso de la tecnología, que incluyen:

1) la expectativa de resultados (PE). 2) la expectativa de esfuerzo (EE). 3) la influencia social o regulación externa (ER) 4) las condiciones facilitadoras (FC).

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Futuros estudios podrían considerar replicar esta investigación en otros contextos, documentando el uso de varios LMS.

Se planteó una encuesta al finalizar el semestre, futuros estudios podrían incluir la medición tanto al inicio como al final del curso, para evaluar posibles diferencias en la percepción del estudiante con respecto a la adopción y uso de la tecnología.

es importante además plantear investigaciones con los docentes como sujetos de estudio con respecto a los factores que inciden en la adopción y uso de la tecnología, así como conocer sus actitudes con respecto a las TIC como prácticas de enseñanza efectivas.^


CENTRO REGIONAL DE FORMACIÒN DOCENTE E INVESTIGACIÓN EDUCATIVA

MAESTRIA EN INNOVACIÓN DE LA EDUCACIÓN MATEMÀTICA


̈Fundamentos y Perspectivas de la Tecnología Educativa ̈


Alumna: Esli Ivón Becerril Barrera


Referencias. Abazi-Bexheti, L., Kadriu, A., Apostolova-Trpkovska, M., Jajaga, E., y Abazi-Alili, H. (2018). LMS solution: Evidence of Google Classroom usage in higher education. Business Systems Research Journal, 9(1), 31-43.Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211.Ajzen, I., y Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behav- iour. Englewood Cliffs, EE UU: Prentice-Hall.Al-Maroof, R. A. S., y Al-Emran, M. (2018). Students acceptance of Google Classroom: An exploratory study using PLS-SEM approach. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 13(06), 112.Bandura, A. (1986). The social foundations of thought and action. Englewood Cliffs, EE UU: Prentice Hall.Benitez-Amado, J., y Walczuch, R. M. (2012). Information technology, the organizational capability of proactive corporate environmental strategy and firm performance: a resource-based analysis. European Journal of Information Systems, 21(6), 664-679.Bharati, V. J., y Srikanth, R. (2018). Modified UTAUT2 model for m-learning among stu- dents in India. International Journal of Learning and Change, 10(1), 5.Bhat, S., Raju, R., Bikramjit, A., y D’Souza, R. (2018). Leveraging E-Learning through Google Classroom: A usability study. Journal of Engineering Education Transfor- mations, 31(3), 129-135.Bhimasta, R. A., y Suprapto, B. (2016). An empirical investigation of student adoption model toward mobile e-textbook. En Proceedings of the 2nd International Con- ference on Communication and Information Processing - ICCIP’16 (pp. 167-173). Nueva York, EE UU: ACM Press.Brown, S. A., y Venkatesh, V. (2005). Model of adoption of technology in households: A baseline model test and extensuin incorporation household life cycle. MIS Quar- terly, 29(3), 399-426. doi: 10.1080/01972240600791333Chen, J.-L. (2011). The effects of education compatibility and technological expectancy on e-learning acceptance. Computers & Education, 57(2), 1501–1511.Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach for structural equation modeling. En G. A. Marcoulides (Ed.), Modern methods for business research (pp. 295-336). Mahwah, EE UU: Lawrence Erlbaum Associates.Chiu, C.-M., y Wang, E. T. G. (2008). Understanding web-based learning continuance intention: The role of subjective task value. Information & Management, 45(3), 194-201.Cope, B., y Kalantzis, M. (2009). Ubiquitous learning. (B. Cope y M. Kalantzis, Eds.). Chicago, EE UU: University of Illinois Press.Cruz Estrada, I., y Miranda Zavala, A. M. (Julio- diciembre, 2017). TICS en estudiantes universitarios de turismo de la Universidad Autónoma de Baja California, México. El Periplo Sustentable, 33, 528-563.Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319.Davis, F. D., Bagozzi, R. P., y Warshaw, P. R. (1992). Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace. Journal of Applied Social Psychology, 22(14), 1111-1132.Decˇman, M. (2015). Modeling the acceptance of e-learning in mandatory environments of higher education: The influence of previous education and gender. Computers in Human Behavior, 49, 272-281.