redieRevista electrónica de investigación educativaREDIE1607-4041Universidad Autónoma de Baja California, Instituto de Investigación
y Desarrollo Educativo10.24320/redie.2021.23.e26.383900026ArtículosModelos de mediación sociofamiliares en el desarrollo de la
competencia digital1Socio-Familial Mediation Models in Developing Digital
Competence0000-0001-5304-534XCasillas-MartínSonia10000-0002-3743-5839Cabezas-GonzálezMarcos10000-0003-0463-0192García-Valcárcel Muñoz-RepisoAna10000-0003-1976-4548Basilotta-Gómez-PablosVerónica2Universidad de SalamancaUniversidad de SalamancaUniversidad de SalamancaSpainUniversidad a Distancia de MadridUniversidad a Distancia de
MadridUniversidad a Distancia de MadridSpain08122021202123e260402202003082020Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia
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En este artículo se presenta un trabajo que pretende proponer modelos de
mediación que expliquen la influencia de variables sociofamiliares en la
evaluación de la competencia digital, en el área de comunicación y colaboración,
de estudiantes españoles de Educación Obligatoria (12-16 años). Se empleó una
metodología cuantitativa no experimental con un diseño de corte explicativo y
transversal, y se trabajó con una muestra de 609 estudiantes de 18 centros
educativos de acuerdo con un tipo de muestreo aleatorio estratificado. Para la
recolección de información se utilizó una prueba objetiva de evaluación de
conocimientos y habilidades, y una escala tipo Likert para las actitudes. Se
realizaron análisis de regresión mediante la creación de modelos teóricos de
referencia, basados en la técnica bootstrapping. Los resultados
permiten demostrar, por medio de diferentes modelos, la influencia de variables
sociofamiliares en la adquisición y desarrollo de esta competencia.
Abstract
This study proposes mediation models to explain the influence of socio-familial
variables in evaluating digital competence in communication and collaboration
among Spanish students in compulsory education (ESO; 12-16 years of age). A
non-experimental quantitative methodology was employed, within an explanatory,
cross-sectional design, with a sample of 609 students from 18 schools, selected
by stratified random sampling. Data was collected using an objective assessment
test of knowledge and skills, and a Likert scale for attitudes. Regression
analyses were performed by creating theoretical reference models with
bootstrapping. The results show, through different models, the influence of
socio-familial variables in acquiring and developing digital competence.
<italic>Palabras clave:</italic>habilidades digitalestecnología educativatecnología de la comunicacióneducación básica<italic>Keywords:</italic>digital skillseducational technologycommunication technologybasic educationI. Introducción
En las denominadas competencias del siglo XXI (Erstad
y Voogt, 2018) una de las piezas fundamentales es la competencia digital
(Siddiq et al., 2016), ya que se
considera esencial para recuperar y procesar información, así como para el
rendimiento académico y el éxito profesional (Pagani
et al., 2016).
Son diferentes los términos utilizados para identificar y analizar las capacidades
que los estudiantes deberían ser capaces de desarrollar con las TIC: alfabetización
digital (Sefton et al., 2009), alfabetización
mediática (Erstad, 2010) y competencia
digital (Hatlevik et al., 2015), entre los
más utilizados. Según Calvani et al. (2008),
los términos competencia digital y alfabetización digital se utilizan, a menudo,
como sinónimos, porque en mayor o menor medida se superponen y los conceptos que
subyacen tienen muchas similitudes.
En la recomendación C 189, la Unión Europea
(2018) reconoce a la competencia digital como una de las ocho
competencias clave para el aprendizaje permanente, y la define como:
El uso seguro, crítico y responsable de las tecnologías digitales para el
aprendizaje, en el trabajo y para la participación en la sociedad, así como la
interacción con éstas. Incluye la alfabetización en información y datos, la
comunicación y colaboración, la alfabetización mediática, la creación de
contenidos digitales (incluida la programación), la seguridad (incluido el
bienestar digital y las competencias relacionadas con la ciberseguridad),
asuntos relacionados con la propiedad intelectual, la resolución de problemas y
el pensamiento crítico. (p. 30).
Existen diferentes estándares, entendidos como constructos teóricos de referencia que
son útiles para realizar acciones en un ámbito determinado (UNESCO, 2008), para desarrollar y evaluar esta competencia. En
Europa el proyecto DigComp2 se ha
convertido en un referente para el desarrollo del marco europeo de la competencia
digital. Su versión más actual es DigComp 2.1, marco de competencia para los
ciudadanos (Carretero et al., 2017); este
modelo está estructurado en cinco áreas (información y alfabetización informacional,
comunicación y colaboración, creación de contenidos digitales, seguridad, y
resolución de problemas), con un total de 21 competencias digitales organizadas por
niveles (básico, intermedio, avanzado y altamente especializado).
En los últimos años, algunas investigaciones sobre la evaluación de la competencia
digital de los estudiantes (Colás et al.,
2017; Lorenz et al., 2019; Rolf et al., 2019; Zakrajšek, 2018) confirmaron que las TIC son un instrumento
fundamental en la relación persona-conocimiento (Álvarez-Quiroz y Vélez, 2014) y que es necesario apoyar y desarrollar la
competencia digital en las aulas, así como revertir la brecha digital.
En cada momento histórico ha existido desigualdad en el acceso a la tecnología que
ofrece la información y el conocimiento, porque siempre ha habido colectivos que por
razones de género, edad, clase social o economía tienen más fácil acceso a los
medios que ofrecen la información (Cabero y
Ruíz-Palmero, 2018). Pero el gran problema que se enfrenta en la
actualidad es que las TIC han adquirido tal significación social que no acceder a
ellas se convierte en motivo de exclusión social, o más bien de e-exclusión, es
decir, “que la separación y marginación meramente tecnológica se está convirtiendo
en separación y marginación social y personal” (Cabero, 2015, p. 161).
Diversas investigaciones vienen a confirmarlo: un estudio de Varela (2015), realizado para determinar las principales
razones de la brecha digital en España, indica la existencia de tipologías de
brechas digitales: por cuestión de género, por motivo de edad, por cuestiones de
formación (analfabetismo tecnológico), de índole funcional (discapacidad física o
psicológica), por cuestión de renta o económicas, de índole geográfica o territorial
(ausencia de infraestructura en un determinado lugar), de tipo urbana-rural y de
índole formativa-laboral. Otras investigaciones, como la de Hargittai (2010), indican que los usos más beneficiosos y
avanzados de Internet están directamente relacionados con variables como la edad, el
nivel de estudios, el género y, especialmente, con variables específicas de las TIC
-como las competencias digitales y el contexto en el que se usan las
tecnologías.
Por su parte, Torres (2017) utilizando datos
del Instituto Nacional de Estadística (INE) obtenidos por medio de la Encuesta sobre
Equipamiento y Uso de Tecnologías de la Información y Comunicación en los hogares,
concluye que:
La brecha digital continúa activa en España y, lejos de desaparecer, persiste
entre los grupos más y menos favorecidos… El análisis del caso español plantea
un escenario de desigualdad digital específicamente referido a los distintos
usos ventajosos de Internet que van apareciendo, una vez que la red ha alcanzado
su actual condición estratégica y hegemónica. (pp. 31-32)
Por todo ello, es importante conocer el efecto que pueden tener diferentes variables
en esta competencia para favorecer la creación de políticas de integración de las
TIC en los colegios. En este sentido, se han realizado trabajos que estudian esta
influencia: Li y Ranieri (2010), en el
contexto chino, indicaron que factores como la edad y la escuela en la que se
estudia parecen tener un impacto en la competencia digital de los estudiantes
adolescentes de noveno grado, además de que vivir en un entorno digital no implica
ser digitalmente competente; en el contexto noruego, Hatlevik et al. (2014) mostraron que la motivación y los antecedentes
familiares, en términos de integración lingüística y número de libros en el hogar,
eran predictores del grado de competencia digital de los alumnos de séptimo grado;
Punter et al. (2017), utilizando los
datos del International Computer and Information Literacy Study (ICILS, 2013),
concluyeron que aún siguen existiendo diferencias de género en el desarrollo de la
competencia digital en los adolescentes. Fernández
Mellizo y Manzano (2018), en el contexto español, constataron cómo el
acceso a los recursos tecnológicos fuera del colegio, consecuencia del nivel
socioeconómico de los padres, está relacionado de forma positiva con la competencia
digital de los estudiantes de educación secundaria y bachillerato. En el contexto
coreano, Kim et al. (2018) verificaron que
los estudiantes universitarios que viven en un ambiente digitalmente enriquecido en
el hogar y en la escuela son más propensos a adoptar, de manera eficaz, las
tecnologías digitales para el aprendizaje. En Kosovo, Shala y Grajcevci (2018) demostraron que en el desarrollo de la
competencia digital de los universitarios influyen positivamente la inclusión en
entornos académicos, una buena posición socioeconómica y residir en áreas urbanas
frente a rurales.
II. Método
Se empleó una metodología cuantitativa (prueba objetiva y escala de actitudes) no
experimental, con un diseño de corte explicativo y transversal, la información se
recogió durante el curso académico 2018-2019.
El objetivo de la investigación fue presentar modelos de mediación que identificaran
la influencia de variables sociofamiliares en la evaluación de la competencia
digital de estudiantes españoles de Educación Obligatoria (12-16 años) en el área
competencial de comunicación y colaboración, teniendo en cuenta sus conocimientos,
habilidades y actitudes.
Las hipótesis planteadas fueron:
H1: Los estudiantes, que pertenecen a familias de nivel cultural y
económico alto en las que existe un mayor número de dispositivos
tecnológicos y en las que se hace un mayor uso de los mismos, estarán
estimulados para una mejor adquisición de la competencia digital en el
área de comunicación y colaboración (modelo de análisis de
mediación).
H2: Los alumnos, que pertenecen a familias estructuradas con un nivel
cultural y económico alto y en las que los hijos están integrados
socialmente en el contexto educativo, tendrán una mejor competencia
digital en el área de comunicación y colaboración (modelo de análisis de
moderación).
H3: Los estudiantes, pertenecientes a familias con mejor nivel cultural y
económico que disponen de mayor número de dispositivos y que por ello
usan más la tecnología, tendrán una competencia digital en el área de
comunicación y colaboración mejor, cuando existan unas condiciones
adecuadas de integración social del estudiante y las familias sean
estructuradas (modelo de análisis de mediación moderada).
La evaluación se realizó en dos provincias de la Comunidad Autónoma de Castilla y
León (España), cuya población es de 7 653 estudiantes (4 175 de Educación Primaria y
3 478 de Educación Secundaria). Se utilizó un tipo de muestreo aleatorio
estratificado (Casal y Mateu, 2003) con un
margen de error de ±3.8% para un nivel de confianza del 95%, lo que llevó a trabajar
con una muestra de 609 alumnos de entre 12 y 16 años, de 18 centros educativos (514
de último curso de Educación Primaria y 95 de primer curso de Educación Secundaria
Obligatoria), que fueron los que finalmente realizaron de manera voluntaria la
prueba, resultando una participación más alta del alumnado de Primaria que del de
Secundaria. Desde el punto de vista del género se cuenta con una muestra equilibrada
(51.2% femenino y 48.8% masculino), como se muestra en la Tabla 1.
Distribución de la muestra
Curso
Género
Muestra total
6o. Primaria
1o. Secundaria
Femenino
Masculino
N
N
%
N
%
N
%
N
%
609
514
84.4
95
15.6
312
51.2
297
48.8
Para su diseño, el trabajo se organizó en tres fases:
Fase 1. Revisión documental. Técnica que consiste en seleccionar y recopilar
información por medio de la lectura y crítica de documentos y materiales
bibliográficos (Ávila, 2006). Se llevó a cabo
una revisión documental sobre las dimensiones de la competencia digital, con la
intención de formular un modelo de indicadores en el cual basar el diseño de la
prueba de evaluación.
Fase 2. Elaboración de un modelo de indicadores de la competencia digital. Los
investigadores tomaron como referencia la estructura del modelo DigComp 2.1, para el
área competencial de comunicación y colaboración se plantearon 69 indicadores
organizados en tres ámbitos y tres niveles, adaptados a la población objeto de
estudio (Figura 1).
Estructura de indicadores área 2 comunicación y colaboración
Fuente: Carretero et al.
(2017).
Estos indicadores pueden consultarse en García
Valcárcel et al. (2019), quienes recogen un total de 325 distribuidos
entre las cinco áreas de la competencia digital.
Para la validación del contenido del modelo de esta área competencial se siguió el
método de jueces. Un total de 17 expertos en el diseño de indicadores de evaluación,
en competencia digital y profesionales en ejercicio de la etapa educativa de
Educación Obligatoria, pertenecientes a distintos contextos educativos (Educación
Obligatoria, universidad, gestión educativa), evaluaron la importancia, pertinencia
y claridad de los indicadores por medio de un cuestionario en línea de escala Likert
de 4 grados (4 = mucha, 3 = bastante, 2 = poca, 1 = ninguna).
Fase 3. Diseño y aplicación de la prueba de evaluación. Teniendo en cuenta el modelo
de indicadores y los criterios para la elaboración de instrumentos de recogida de
información (McMillan y Schumacher, 2005), se
diseñó un banco de ítems para el área de comunicación y colaboración. Para los
conocimientos y las habilidades, una prueba objetiva con preguntas que presentaban
situaciones en las que los estudiantes tenían que tomar decisiones, seleccionando
una respuesta correcta de entre cuatro opciones posibles. Para las actitudes, una
escala tipo Likert que va de 1 (muy en desacuerdo) a 5 (muy de acuerdo) compuesta
por 6 enunciados referidos a una afirmación sobre el área competencial (Figura 2).
Ítems de actitudes área de comunicación y colaboración
Para recoger información de tipo sociofamiliar se elaboró una escala compuesta por 17
ítems. Esta batería fue depurada por expertos, diseñándose la prueba de evaluación
que fue aplicada a una muestra piloto de 288 alumnos de Educación Obligatoria. Para
constatar la fiabilidad y consistencia interna se utilizó el estadístico α de
Cronbach para todos los ítems (conocimiento, habilidad y actitud) arrojando éste una
puntuación de 0.70. Respecto a la validez, se optó por realizar una de contenido y
de estructura utilizando la técnica de expertos, participaron como jueces los 10
miembros del equipo de investigación. Con los resultados obtenidos se diseñó la
prueba definitiva (Tabla 2).
Estructura de la prueba de evaluación definitiva
Área
Ítems por ámbitos de
competencia
Ítems por niveles de
competencia
Conocimiento
Habilidad
Actitud
Básico
Intermedio
Avanzado
A2. Comunicación y colaboración
8
10
6
7
8
3
Una vez que se obtuvo el permiso de las autoridades de la Administración Educativa y
del Comité ético de la Universidad de Salamanca, la aplicación de la prueba de
evaluación se realizó por medio de un sitio web diseñado ad hoc
para facilitar su cumplimentación por parte de los escolares. Todos los centros
colaboraron de manera voluntaria y se encargaron de obtener los permisos de las
familias, de los niños y de aplicar la prueba en el horario lectivo, siempre
siguiendo las pautas y protocolos preparados por los investigadores.
2.1 Variables de estudio
Se definieron las siguientes variables:
Variable dependiente: nivel (bajo, intermedio o alto) de competencia
digital (conocimiento, habilidad y actitud) en el área de
comunicación y colaboración, que presentan los estudiantes de
Educación Obligatoria.
Variable independiente: nivel económico-cultural de la familia.
Variables mediadoras: cantidad de dispositivos tecnológicos y
frecuencia de uso de los mismos.
Variables moderadoras: integración social y pertenencia a una familia
estructurada.
Se pretende verificar la influencia del nivel económico-cultural de la familia
(variable independiente) sobre el nivel de competencia digital en el área de
comunicación y colaboración (variable dependiente), por medio de la disposición
de dispositivos y frecuencia de uso de los mismos (variables mediadoras) y
moderado por la Integración social y pertenecer a una familia estructurada
(variables moderadoras). Todas ellas se recogen en la Figura 3.
Variables de estudio
2.2 Análisis de los datos
El análisis de los datos se dirigió a conocer si existían diferencias
significativas en los resultados de la evaluación de la competencia digital en
el área de Comunicación y colaboración debido a la influencia de variables
sociofamiliares. Para ello se realizó un análisis de regresión para comprobar
las hipótesis planteadas.
Se utilizó la macro PROCESS v.3 para el programa SPSS v.25 (Hayes, 2018). Este software actúa como una ampliación de
SPSS y permite realizar análisis de regresión mediante la creación de modelos
teóricos de referencia. Esta herramienta hizo posible probar diferentes modelos
de mediación basados en la técnica bootstrapping y sirvió, a su
vez, para calcular el efecto de una variable independiente a partir del cálculo
de los efectos indirectos condicionales.
Para el análisis de mediación moderada los efectos indirectos condicionales se
calcularon utilizando 10 000 muestras de bootstrap, generando
intervalos de confianza del tipo bootstrap con corrección de
sesgos. En concreto, se propusieron tres modelos:
Modelo de mediación. Se pretende comprobar la influencia que ejerce
el nivel económico y cultural de las familias en la adquisición de
la competencia digital en el área de comunicación y colaboración,
actuando como variables mediadoras la cantidad de dispositivos que
tienen y la frecuencia de uso de los mismos.
Modelo de moderación. Se pretende verificar si el nivel
económico-cultural de la familia influye en la adquisición de la
competencia digital en el área de comunicación y colaboración,
actuando como variables moderadoras la integración social del
estudiante y la pertenencia a una familia estructurada.
Modelos de mediación moderada. Compuestos por los modelos A y el B.
En el primero, se pretende confirmar una relación positiva entre el
nivel económico y cultural de la familia y la adquisición de la
competencia digital en el área de Comunicación y colaboración, con
una variable de mediación (cantidad de dispositivos tecnológicos) y
una moderadora (pertenencia a una familia estructurada). En el B se
estudian las mismas variables que en el A, pero introduciendo la
variable moderadora: actitud de los estudiantes hacia la
tecnología.
III. Resultados
Teniendo en cuenta los datos descriptivos de las variables medidas, los estudiantes
presentan un nivel medio de competencia digital en el área de Comunicación y
colaboración ( = 9.65), poseen muchos dispositivos digitales ( = 5.70) con una
frecuencia de uso media-alta ( = 13.55), y pertenecen a familias estructuradas con
un nivel económico-cultural medio-alto ( = 3.04) (ver Tabla 3).
Análisis descriptivo de las variables
N
Mín
Máx
x̅
DT
NCDT
609
2
17
9.65
2.87
DD
609
1
8
5.70
1.47
IS
609
1
4
1.95
0.22
NECF
609
1
4
3.04
0.72
FUSOD
609
2
21
13.55
2.15
Nota. NCDT: Nivel de Competencia Digital Total; DD:
Disposición de Dispositivos; IS: Integración Social; NECF: Nivel
Económico y Cultural de la Familia; FUSOD: Frecuencia de Uso de
Dispositivos.
De acuerdo con los modelos propuestos, enseguida se presentan los resultados
obtenidos.
3.1 Modelo de mediación
Un modelo de mediación es un conjunto de dos o más variables causales encadenadas
en secuencia (X/M/Y). De tal manera que la variable mediadora (M) debe estar
localizada causalmente entre X e Y, ser afectada por X y ésta, a su vez, debe
afectar a Y.
La hipótesis 1 postula un modelo de mediación con la finalidad de entender la
influencia que ejerce el nivel económico y cultural de las familias en el nivel
de competencia digital adquirido por los estudiantes de Enseñanza Obligatoria,
teniendo en cuenta la cantidad de dispositivos que tienen y la frecuencia de uso
de los mismos, actuando estas últimas como variables mediadoras (M) del efecto
de la similitud (ver Figura 4).
Esquema Modelo 6 de mediación
A la vista de los datos se puede decir que hay variables que afectan el nivel de
competencia digital en el área de comunicación y colaboración. La variable
independiente Nivel cultural y económico de la familia influye en la adquisición
y desarrollo de esta competencia.
Además, el efecto moderador del nivel económico y cultural de la familia sobre la
frecuencia de uso de dispositivos es tendencial o marginalmente significativo
(B = 0.2200; SE = 0.1215,
p = 0.070) (Tabla
4).
Análisis mediación. Relación Variable Independiente con Variable
mediadora FUSOD
FUSOD
B
SE
t
p
LLCI
ULCI
constant
13.0504
.2910
44.8503
.0000
12.4790
13.6219
NECF→FUSOD
.2200
.1215
1.8113
.0706
.0185
.4586
Standardized coefficients
B
NECF
.0733
Nota. FUSOD: Frecuencia de uso de dispositivos;
NECF: Nivel Económico y Cultural de la Familia.
Sin embargo, en la segunda variable moderadora objeto de estudio, el nivel
económico y cultural de la familia afecta positivamente tanto a la disposición
de dispositivos por parte de los estudiantes (B = 0.1616;
SE = 0.764, p = 0.034) como a la
frecuencia de uso de los mismos (B = 0.2761;
SE = 0.0255, p = 0.00) (Tabla 5). Por lo que se puede interpretar
que tener un nivel cultural y económico familiar alto está relacionado con tener
un mayor número de dispositivos tecnológicos propios y con mayor frecuencia de
uso.
Análisis mediación. Relación Variable Independiente con variables
mediadoras FUSOD y DD
Disposición de Dispositivos
B
SE
t
p
LLCI
ULCI
constant
1.5932
.3790
4.2040
.0000
.8489
2.3374
NECF→DD
.1616
.0764
2.1154
.0348
.0116
.3116
DD→FUSOD
.2761
.0255
10.8476
.0000
.2261
.3261
Standardized coefficients
B
NECF
.0784
FUSOD
.4020
Nota. DD: Disposición de dispositivos; FUSOD:
Frecuencia de uso de dispositivos; NECF: Nivel Económico y
cultural de la familia.
Por su parte, el nivel de competencia digital está determinado significativamente
por el nivel cultural y económico de la familia (B = 0.4231;
SE = 0.1609, p = 0.008) y por la
disposición de dispositivos (B = 0.2691; SE =
0.0853, p = 0.001). En cambio, no hay una relación
significativa entre el nivel de competencia digital y la frecuencia de uso de
dispositivos (B = 0.0358; SE = 0.0584,
p = 0.539) (ver Tabla
VI).
Análisis mediación. Relación Variable Dependiente con Variable
Independiente y variables mediadoras FUSOD y DD
Nivel de Competencia Digital
B
SE
t
p
LLCI
ULCI
constant
6.6658
.8069
8.2611
.0000
5.0812
8.2505
NECF→NCD
.4231
.1609
2.6299
.0088
.1072
.7391
FUSOD→NCD
.0358
.0584
.6136
.5397
-.0788
.1505
DD→NCD
.2691
.0853
3.1564
.0017
.1017
.4365
Standardized coefficients
B
NECF
.1056
FUSOD
.0268
DD
.1384
Nota. NCD: Nivel de competencia digital; DD:
Disposición de dispositivos; FUSOD: Frecuencia de uso de
dispositivos; NECF: Nivel Económico y cultural de la
familia.
Los resultados muestran que se establece un efecto total en el modelo propuesto
(B = 0.4909; SE = 0.1615;
p = 0.002, CI 95% [0.1737 - 0.8080]), lo
que indica la influencia positiva de las dos variables mediadoras (disposición
de dispositivos y frecuencia de uso de los mismos). También, que el nivel
económico y cultural de la familia afecta significativamente al nivel de
competencia digital en el área de comunicación y colaboración
(B = 0.4231; SE = 0,1609;
p = 0.008, CI 95% [0.1072 - 0.7391]),
estableciéndose un efecto directo entre la variable dependiente e independiente.
Se puede afirmar, por tanto, que los estudiantes de Educación Obligatoria, cuyas
familias tienen un mayor nivel económico y cultural, demuestran mejor
competencia digital en el área de Comunicación y colaboración (Tabla 7).
Efecto total del modelo, efecto directo entre las variables
Dependiente e Independiente y efectos indirectos
Total effect of X on Y
B
SE
t
p
Boot 95% CI
NECF→DD→FUSOD→NCD
.4909
.1615
3.0398
.0025
[0.1737, 0.8080]
Direct effect of X on Y
B
SE
t
p
Boot 95% CI
NECF→NCD
.4231
.1609
2.6299
.0088
[0.1072, 0.7391]
Nota. NECF: Nivel Económico y cultural de la
familia; DD: Disposición de dispositivos; FUSOD: Frecuencia de
uso de dispositivos; NCD: Nivel de competencia digital.
Se producen tres efectos indirectos (bootstrapping) en la
interrelación de variables: Efecto indirecto 1. a1b1 (ind1): X → M1 →
Y →B = 0.0598, SE = 0.0315,
CI 95% [ 0.0094, 0.1311]; efecto indirecto 2. a2b2 (ind2):
X → M2 → Y (B = 0.0032, SE =
0.0096, CI 95% [-0.0156, 0.0252]; efecto indirecto 3. a1d21b2
(ind3): X → M1→ M2 → Y (B = 0.0047,
SE = 0.0088, CI 95% [-0.0115, 0.0242].
Estos datos indican que se encuentra un efecto indirecto significativo cuando se
relaciona el nivel económico y cultural de la familia con el nivel de
competencia digital, mediado por la disposición de dispositivos digitales.
Aquellos estudiantes procedentes de familias con mayor nivel económico y
cultural disponen de más dispositivos propios y esto influye positivamente en un
mejor nivel de competencia en Comunicación y colaboración. Sin embargo, cuando
se incluye la segunda variable mediadora (frecuencia de uso de dispositivos
tecnológicos), estos efectos no son significativos. De tal manera que la
frecuencia de uso de dispositivos no actúa como una variable influyente en el
nivel de competencia digital de los estudiantes.
Los contrastes que resultan de la comparación de los dos mediadores que se
proponen en el modelo no son significativos en ningún caso (Tabla 8).
Contrastes de la comparación de los dos mediadores
B
SE
Boot 95% CI
(C1)
-.0356
.0332
[-0.1085; 0.0226]
(C2)
-.0085
.0196
[-0.0556; 0.0247]
(C3)
.0271
.0272
[-.0227; 0.0879]
3.2 Modelo de moderación
Para comprobar la H2 se realiza un análisis de moderación y se utiliza el modelo
3 de moderación (Hayes, 2018) para
establecer las relaciones entre las variables. Se percibe la influencia de dos
variables moderadoras (integración social y estructura familiar) en las
variables dependiente e independiente (ver Figura
5). Lo que se pretende comprobar es si el nivel económico-cultural de
la familia influye en el nivel de competencia digital, moderado por la
integración social del estudiante y por la pertenencia a una familia
estructurada.
Esquema Modelo 3 de moderación
Los resultados obtenidos muestran que: a mayor nivel económico y cultural de las
familias los estudiantes demuestran un mejor nivel de competencia digital,
aunque con diferencias no significativas (B = -0.8475,
p = 0.630). Además, si el estudiante está mejor integrado
en la sociedad (B = -3.0793, p = 0.500) y
pertenece a una familia estructurada (B = -0.7625,
p = 0.471), tendrá una mejor competencia, aunque las
diferencias encontradas no son significativas (Tabla 9).
Análisis moderación. Relación Variable Independiente, Variable
Dependiente y Variable moderadora FE
Model
NCD
coeff
SE
t
p
LLCI
ULCI
constant
9.9045
3.7297
2.6556
.0081
2.5796
17.2293
NECF
-.8475
1.7589
.4818
.6301
-4.3018
2.6068
FE
-.7625
1.0590
-.7200
.4718
-2.8424
1.3173
IS
-3.0793
4.5643
-.6746
.5002
-12.0433
5.8847
Nota. NCD: Nivel de Competencia Digital; NECF:
Nivel Económico y Cultural de la Familia; FE: Familia
Estructurada, IS: Integración Social.
En la Figura 6 se pueden ver las diferencias
encontradas en función de la variable moderadora relacionada con la variable de
familias estructuradas. Los estudiantes de Educación Obligatoria que pertenecen
a familias estructuradas consiguen un mejor resultado en la evaluación de su
competencia digital en el área de comunicación y colaboración.
Gráfico análisis moderación
3.3 Modelos de mediación moderada
Se empleó de nuevo la macro PROCESS v.3 de SPSS para probar este modelo de
mediación moderada propuesto, de acuerdo con la H3 de este estudio. En esta
ocasión se utilizó el modelo 7 de mediación moderada (Hayes, 2018). El modelo A propuesto (ver Figura 7) plantea una relación positiva entre
el nivel económico y cultural de la familia y el nivel de competencia digital en
el área de Comunicación y colaboración; todo ello con la variable de mediación
disposición de dispositivos y la variable moderadora pertenencia a una familia
estructurada. A mayor nivel económico y cultural de la familia se dispone de más
dispositivos y ello influye en tener un mejor nivel de competencia digital en
esta área, influyendo también el hecho de pertenecer o no a familias
estructuradas.
Modelo A: Esquema Modelo 7 de mediación moderada
Existe una relación significativa entre las variables disposición de dispositivos
y nivel económico y cultural de la familia (B = 0.61;
SE = 0.287; p = 0.032), también entre
disposición de dispositivos y pertenencia a una familia estructurada
(B = 1.578; SE = 0.661; p
= 0.017). En ambas relaciones de variables se encuentra una diferencia
significativa (Tabla 10).
Análisis mediación moderada. Relación entre las variables (DD,
NECF, FEST)
Model
coeff
SE
t
p
LLCI
ULCI
constant
3.7774
.6275
6.0202
.0000
2.5452
5.0097
NECF→DD
.6161
.2879
2.1401
.0327
.0507
1.1815
FEST→DD
1.5786
.6614
2.3868
.0173
.2797
2.8774
Int1=NECFxFEST
-.4514
.3007
-1.5009
.1339
-1.0420
.1393
Nota. DD: Disposición de Dispositivos; NECF:
Nivel Económico y Cultural de la Familia; FEST: Familia
Estructurada.
A continuación se muestra una representación gráfica de las diferencias
encontradas en este modelo de mediación moderada. Los resultados demuestran que
los alumnos de familias estructuradas tienen mayor número de dispositivos a su
alcance que aquellos que pertenecen a familias desestructuradas. Además, las
familias que tienen mayor nivel económico y cultural son las que disponen de
mayor número de dispositivos propios (Figura
8).
Gráfico análisis mediación moderada. Modelo A
El nivel cultural y económico de la familia se asocia con mayor disposición de
dispositivos en la unidad familiar y ésta, a su vez, con la pertenencia a una
familia estructurada pero ningún efecto indirecto condicional resultó ser
estadísticamente significativo y, por lo tanto, el índice de mediación moderada
tampoco fue estadísticamente significativo (IMM = -0.131),
SE = 0.120, CI 95% [-0.387, 0.083]).
Aunque las variables están relacionadas, las diferencias encontradas no son
significativas.
En el modelo B (Figura 9) la variable
moderadora es la actitud de los estudiantes hacia la competencia digital en el
área de Comunicación y colaboración. Pretende comparar la relación entre el
nivel económico y cultural de la familia y el nivel de competencia digital,
mediada por la disposición de dispositivos y como variable moderadora la actitud
hacia la tecnología.
Modelo B: Esquema Modelo 7 de mediación moderada
Como se puede ver en la Tabla 11, existe
relación entre el nivel económico y cultural de la familia y la disposición de
dispositivos. También entre disposición de dispositivos y actitud hacia la
tecnología. Sin embargo, estas diferencias no son significativas en ningún caso
a nivel 0.05.
Análisis de mediación moderada. Relación entre variables (DD,
NECF, ACTITUD)
Model
coeff
se
t
p
LLCI
ULCI
constant
4.9010
.9081
5.3968
.0000
3.1175
6.6845
NECF→DD
-.1097
.3887
-.2822
.7779
-.8730
.6536
ACTITUD→DD
.0124
.0352
.3510
.7257
-.0569
.0816
Int_1 NECFxACTITUD
.0124
.0150
.8265
.4088
-.0170
.0418
Nota. DD: Disposición de dispositivos, NECF:
Nivel Económico y cultural de la familia.
Tampoco se encuentran diferencias significativas cuando se relaciona el nivel
económico y cultural de la familia con la actitud hacia la tecnología.
La Figura 10 muestra que los que tienen
mejor actitud disponen de mayor número de dispositivos.
Gráfico análisis mediación moderada. Modelo B
Existe un efecto condicional indirecto entre los que tienen una actitud media o
alta, a diferencia de los que la tienen baja, en los que no se encuentran
diferencias significativas (ver Tabla
12) de relación con estas variables. Por tanto, se podría interpretar que
los que tienen una actitud más positiva son los que presentan un mejor nivel de
competencia digital en el área de comunicación y colaboración. El Índice de
Mediación Moderada no es significativo (IMM = -0.0036),
SE = 0.0067, CI 95% [-0.0051,
0.0215]).
Efecto condicional indirecto de X en Y
NECF→ DD→ NCD
ACTITUD
Effect
BootSE
BootLLCI
BootULCI
BAJA
.0447
.0410
.0489
.1177
MEDIA
.0610
.0313
.0085
.1293
ALTA
.0760
.0446
.0101
.1824
Nota. NECF: Nivel Económico y Cultural de la
Familia; DD: Disposición de Dispositivos; NCD: Nivel de
Competencia Digital.
IV. Discusión y conclusiones
En esta investigación se han identificado modelos sobre la influencia de variables
sociofamiliares en la evaluación de la competencia digital en el área de
Comunicación y colaboración, de estudiantes españoles de Educación Obligatoria
(12-16 años), teniendo en cuenta sus conocimientos, capacidades y actitudes. Se ha
demostrado que estas variables influyen en la adquisición y desarrollo de la
competencia digital, al igual que se recoge en Centeno y Cubo (2013), y Hatlevik y
Christophersen (2013).
Si tenemos en cuenta la primera hipótesis planteada, se puede confirmar que el nivel
cultural y económico de la familia influye en la adquisición y desarrollo de la
competencia digital en el área de Comunicación y colaboración, lo que corrobora lo
ya constatado en otras investigaciones, en las que se manifiesta que esta variable
es un predictor muy importante de la competencia digital de los jóvenes (Aesaert y van Braak, 2014; Ames, 2016; Claro et al.,
2015; Segura et al., 2007; van Deursen y van Diepen, 2013). Esta capacidad
está relacionada significativamente con el nivel cultural y económico de la familia
y con la disposición de dispositivos tecnológicos. Así, los estudiantes que
pertenecen a familias cuyo nivel cultural y económico es alto y tienen más
dispositivos tecnológicos demuestran una mejor competencia. Este hecho contrasta con
los resultados encontrados en Colás et al. (2017, p.
18) en la que se llega a la conclusión de que “no es tan importante la
exposición a diferentes medios o dispositivos para desarrollar niveles deseables de
competencia digital, sino un acercamiento temprano al ordenador y sus posibilidades
en Internet como vehículo para la adquisición de habilidades digitales globales”.
Por su parte, Pérez-Escoda et al. (2016, p.
77) manifiestan que “la mera exposición, uso y convivencia con los medios
y la tecnología, no supone el desarrollo de la competencia digital”. También Casillas-Martín y Cabezas-González (2019)
evidencian que los estudiantes que poseen más dispositivos TIC no son más
competentes para manejarlos ni tienen mayores conocimientos sobre tecnología. Si
tenemos en cuenta la frecuencia en el uso de los dispositivos, son muchos los
trabajos que evidencian su efecto positivo en la competencia digital (Almerich et al., 2018; Almerich et al., 2020; OECD,
2011; Zhong 2011) frente a otros
que muestran su ausencia (van Deursen y van Diepen,
2013; Vekiri y Chronaki, 2008). En
el caso que nos ocupa las diferencias encontradas no son significativas, por lo que
no se puede confirmar esta influencia.
En cuanto a la segunda hipótesis, a diferencia de otras investigaciones, como la de
Kuhlmeier y Hemker (2007), no se puede
confirmar que aquellos alumnos que socialmente están integrados y que pertenecen a
familias estructuradas con un nivel cultural y económico alto tengan una competencia
digital mejor, pues las diferencias encontradas no son significativas.
En la tercera hipótesis se confirma la relación significativa entre la disposición de
dispositivos y el nivel económico y cultural de la familia; también entre la
disposición de dispositivos y la pertenencia a una familia estructurada. Se puede
concluir, de acuerdo con Kuhlmeier y Hemker
(2007), que las familias estructuradas y con un mayor nivel económico y
cultural son las que tienen más dispositivos y ello influye en que la competencia
digital de los alumnos sea mejor. Por otro lado, existe una relación positiva,
aunque no significativa, entre el nivel económico y cultural de la familia, la
disposición de dispositivos y la actitud hacia la tecnología, en el sentido de que a
mayor nivel económico y cultural, más disposición de dispositivos y mejor actitud
hacia la tecnología. Tampoco se encuentran diferencias significativas cuando se
relaciona el nivel económico y cultural de la familia con la actitud hacia la
tecnología. Por último, se puede concluir que los estudiantes que tienen una actitud
más positiva demuestran una mejor competencia digital.
En la actual sociedad digital es clave adquirir y desarrollar competencias digitales
para poder ejercer una participación social plena y conseguir una mayor movilidad
social (Sánchez-Antolín et al., 2018). Por
ello, este trabajo contribuye al conocimiento del impacto que pueden tener
determinadas variables sociofamiliares en la adquisición y desarrollo de la
competencia digital, para favorecer la puesta en práctica de políticas de
integración de las TIC en los centros educativos.
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among adolescentsComputers & Education56373674610.1016/j.compedu.2010.10.016
Este artículo es resultado del proyecto I+D “Evaluación de la competencia digital
de los estudiantes de educación obligatoria y estudio de la incidencia de
variables sociofamiliares”, financiado por el Ministerio de Economía y
Competitividad del Gobierno de España dentro del Programa Estatal de Fomento de
la Investigación Científica y Técnica de Excelencia, cuya finalidad es evaluar
la competencia digital de estudiantes de Educación Obligatoria.
Proyecto orientado a la identificación y validación a escala europea de los
componentes clave de la competencia digital.
Cómo citar: Casillas-Martín, S., Cabezas-González, M.,
García-Valcárcel, A. y Basilotta-Gómez-Pablos, V. (2021). Modelos de mediación
sociofamiliares en el desarrollo de la competencia digital. Revista
Electrónica de Investigación Educativa, 23, e26, 1-18. https://doi.org/10.24320/redie.2021.23.e26.3839