Traducción, adaptación y validación de la escala medida de aceptación del aprendizaje en línea (MAAEL)
- Adrián Segura Robles
- M. Elena Parra González
- Juan J. Leiva Olivencia
ISSN: 0718-5006
Año de publicación: 2022
Volumen: 15
Número: 4
Páginas: 1-8
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: Formación Universitaria
Resumen
Este estudio tiene como finalidad la traducción, adaptación y validación de la escala Medida de Aceptación del Aprendizaje en Línea (MAAEL) en estudiantes universitarios. Se diseña un cuestionario con tres dimensiones. La dimensión “calidad del docente” se compone de 8 ítems sobre la valoración de la calidad del docente por parte del alumno durante su proceso de aprendizaje online. La muestra consistió en 155 estudiantes de la Universidad de Granada y la Universidad de Málaga (España). Los resultados muestran que la escala de MAAEL es una escala válida y fiable para medir la aceptación del aprendizaje en línea de los estudiantes. Esto queda soportado por los índices de bondad de ajuste obtenidos mediante dos modelos. En conclusión, se presenta aquí una herramienta validad y confiable en español que considera los cambios recientes en procesos de enseñanza y aprendizaje y que mide la aceptación del alumnado al aprendizaje en línea.
Referencias bibliográficas
- Ahmad, N., Quadri, N.N., Qureshi, M.R.N., y Alam, M.M., Relationship modeling of critical success factors for enhancing sustainability and performance in e-learning, https://doi.org/10.3390/su10124776, Sustainability, 10(12), 4776 (2018)
- Al-Fraihat, D., Joy, M., y Sinclair, J., Evaluating e-learning systems success: an empirical study, https://doi.org/10.1016/j.chb.2019.08.004, Comput. Human Behav., 102, 67-86 (2020)
- Alhabeeb, A., y Rowley, J., E-learning critical success factors: comparing perspectives from academic staff and students, https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.08.007, Computers & Education, 127, 1-12 (2018)
- Al-Samarraie, H., Teng, B.K., Alzahrani, A.I., y Alalwan, N., E-learning continuance satisfaction in higher education: a unified perspective from instructors and students, https://doi.org/10.1080/03075079.2017.1298088, Studies in Higher Education, 43(11), 2003-2019 (2018)
- Andújar, A., Salaberri-Ramiro, M.S., y Cruz-Martínez, M.S., Integrating flipped foreign language learning through mobile devices: technology acceptance and flipped learning experience, https://doi.org/10.3390/su12031110, Sustainability, 12(3), 10-15 (2020)
- Aparicio, M., Bacao, F., y Oliveira, T., Cultural impacts on e-learning systems' success, https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2016.06.003, The Internet and Higher Education, 31, 58-70 (2016)
- Ato, M., López-García, J., y Benavente, A., Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología, https://dx.doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511, Anales de Psicología, 29(3), 1038–1059 (2013)
- Beinicke, A., y Bipp, T., Evaluating training outcomes in corporate e-learning and classroom training, https://doi.org/10.1007/s12186-018-9201-7, Vocations and Learning, 11(3), 501-528 (2018)
- Buta, B., Walston, J., Godino, J., y otros seis autores, Frailty assessment instruments: systematic characterization of the uses and contexts of highly-cited instruments, https://doi.org/10.1016/j.arr.2015.12.003, Ageing Research Reviews, 26, 53-61 (2016)
- Byrne, B.M., Structural equation modelling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming, 2ª edición, 1- 460, Routledge, Londres, Inglaterra (2010)
- Cidral, W.A., Oliveira, T., Di Felice, M., y Aparicio, M., E-learning success determinants: Brazilian empirical study, https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.12.001, Computers & Education, 122, 273-290 (2018)
- Epstein, J., Santo, R., y Guillemin, F.A., Review of guidelines for cross-cultural adaptation of questionnaires could not bring out a consensus, https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2014.11.021, J. of Clinical Epidemiology, 68(4), 435-441 (2015)
- Estrada, F.J.R., Rodríguez, B.C.P., y Franco, J.C.A., Diferencias por edad en la aceptación de cursos en línea masivos y abiertos (MOOC), https://doi.org/10.21556/edutec.2020.71.1341, Rev. Electrónica de Tecnología Educativa, 1(71), 53- 66 (2020)
- Fagan, M.H., Factors influencing student acceptance of mobile learning in higher education, https://doi.org/10.1080/07380569.2019.1603051, Computers in the Schools, 36(2), 105-121 (2019)
- Gros, B.G., La evolución del e-learning: del aula virtual a la red, https://doi.org/10.5944/ried.21.2.20577, Rev. Iberoamericana de Educación a Distancia, 21(2), 69-82 (2018)
- Hofmeister, C., y Pilz, M., Using e-learning to deliver in-service teacher training in the vocational education sector: perception and acceptance in Poland, Italy and Germany, https://doi.org/10.3390/educsci10070182, Education Sciences, 10(7), 1-17 (2020)
- Jones-Bonofiglio, K. D., Willett, T., y Ng, S., An evaluation of flipped e-learning experiences, https://doi.org/10.1080/0142159x.2017.1417577, Medical Teacher, 40(9), 953-961 (2018)
- Kline, R.B., Principles and practice of structural equation modelling, 4ª Edición, 1-25, The Guilford Press, Nueva York, Estados Unidos (2016)
- Larmuseau, C., Desmet, P., y Depaepe, F., Perceptions of instructional quality: impact on acceptance and use of an online learning environment, https://doi.org/10.1080/10494820.2018.1509874, Interactive Learning Environments, 27(7), 953-964 (2019)
- Mahande, R.D., y Malago, J.D., An e-learning acceptance evaluation through UTAUT model in a postgraduate program, J. of Educators Online, ISSN: 1547 500X, 16(2), 1-10 (2019)
- Muñiz, J., Elosua, P., y Hambleton, R.K., Directrices para la traducción y adaptación de los tests: segunda edición, https://doi.org/10.7334/psicothema2013.24, Psicothema, 25(2), 151-157 (2013)
- Palma, J.M., González-Moreno, S.E., y Cortés-Montalvo, J.A., Sistemas de gestión del aprendizaje en dispositivos móviles: evidencia de aceptación en una universidad pública de México, Innovación educativa, ISSN:1665 2673, 19(79), 35-56 (2019)
- Plinio, P., Feneira, G., y Amaury, C., Uso y validación de un módulo en moodle; el cuestionario abreviado ACRA, Adquisición-Codificación-Recuperación-Apoyo, http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062015000200005, Form. Univ., 8(2), 27-34 (2015)
- Regmi, K., y Jones, L., A systematic review of the factors–enablers and barriers affecting e-learning in health sciences education, https://doi.org/10.1186/s12909-020-02007-6, BMC medical education, 20, 1-18 (2020)
- Rizun, M., y Strzelecki, A., Students Acceptance of the COVID-19 impact on shifting higher education to distance learning in Poland, https://doi.org/10.3390/ijerph17186468, Int. J. of Environmental Research and Public Health, 17(18), 64-68 (2020)
- Roco, A., Hernández, M., y Silva, O., What is the appropriate sample size to validate a questionnaire?, https://dx.doi.org/10.20960/nh.03633, Nutr. Hosp., 38(4), 877-878 (2021)
- Rodrigues, M.W., Isotani, S., y Zárate, L.E., Educational data mining: a review of evaluation process in the e-learning, https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.04.015, Telematics and Informatics, 35(6), 1701-1717 (2018)
- Rodrigues, H., Almeida, F., Figueiredo, V., y Lopes, S.L., Tracking e-learning through published papers: A systematic review, https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.03.007, Computers & Education, 136, 87-98 (2019)
- Teo, T., Development and validation of the E-learning Acceptance Measure (ElAM), https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2010.02.001, Internet and Higher Education, 13, 148-152 (2010)
- Villarreal-Villa, S., García-Guliany, J., Hernández-Palma, H., y Steffens-Sanabria, E., Competencias docentes y transformaciones en la educación en la era digital, https://doi.org/10.4067/S0718-50062019000600003, Form. Univ., 12(6), 3-14 (2019)
- Yu, C. M., Chang, H. T., y Chen, K. S., Developing a performance evaluation matrix to enhance the learner satisfaction of an e-learning system, https://doi.org/10.1080/14783363.2016.1233809, Total Quality Management & Business Excellence, 29(7), 727-745 (2018)