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

  1. José-María Romero-Rodríguez 1
  2. Francisco Javier Hinojo-Lucena 1
  3. Inmaculada Aznar-Díaz 1
  4. Gerardo Gómez-García 1
  1. 1 Universidad de Granada, España
Revista:
RIED: revista iberoamericana de educación a distancia

ISSN: 1138-2783

Año de publicación: 2022

Volumen: 25

Número: 2

Páginas: 153-172

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: RIED: revista iberoamericana de educación a distancia

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.

Referencias bibliográficas

  • 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