Production of Polimedia by University Professors and Degree  of Acceptance in the Dominican Republic

Antonio Palacios-Rodríguez; Julio Cabero-Almenara; Ángel Puentes-Puente

doi:10.24320/redie.2021.24.e11.4366

Autores

Antonio Palacios-Rodríguez Universidad de Sevilla, España https://orcid.org/0000-0002-0689-6317
Julio Cabero-Almenara Universidad de Sevilla, España https://orcid.org/0000-0002-1133-6031
Ángel Puentes-Puente Universidad Federico Henríquez y Carvajal, República Dominicana https://orcid.org/0000-0001-7575-5625

DOI:

https://doi.org/10.24320/redie.2021.24.e11.4366

Palabras clave:

formación de profesores, tecnología educativa, TIC, enseñanza superior

Agencias de apoyo:

Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad de la Junta de Andalucía (España). Ref. US-1260616

Resumen

El uso del video en contextos de formación a distancia y en actividades de formación virtuales se hace imprescindible. El presente estudio expone los resultados de una experiencia llevada a cabo con 114 profesores universitarios de dos universidades de República Dominicana, quienes realizaron actividades formativas sobre las bases pedagógicas de los sistemas Polimedia. Se mide el grado de aceptación del sistema Polimedia a través de una adaptación del Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) formulado por Davis en 1989 y se analiza la significación de diferentes variables sociodemográficas en el modelo. Los resultados demuestran el alto grado de aceptación entre los docentes hacia el sistema Polimedia y su relación con variables como la experiencia con las TIC, así como la robustez del TAM. De esta manera, se afianza la necesidad de establecer planes de formación que no se centran tanto en aspectos tecnológicos, sino en la dimensión pedagógica.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Referencias

Alharbi, S., & Drew, S. (2014). Using the Technology Acceptance Model in understanding academics’ behavioural intention to use learning management systems. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 5(1), 143-155. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2014.050120

Arroyo-Barrigüete, J., López-Sánchez, J., Minguela-Rata, B., & Rodriguez-Duarte, A. (2019). Use patterns of educational videos: A quantitative study among university students. WPOM-Working Papers on Operations Management, 10(2), 1-19. https://doi.org/10.4995/wpom.v10i2.12625

Ausubel, D. (1978). Psicología educativa. Un punto de vista cognoscitivo [Educational psychology: A cognitive view]. Trillas.

Ballesteros, C. (2013). El vídeo en la enseñanza y la formación [Video in teaching and training]. Pirámide.

Bartolomé, A. (2008). Vídeo digital y educación [Digital video and education]. Síntesis.

Bergmann, J., & Sams, A. (2014). Dale la vuelta a tu clase: lleva tu clase a cada estudiante, en cualquier momento y cualquier lugar [Flip your classroom: Reach every student in every class every day]. SM.

Brame, C. (2016). Effective educational videos: Principles and guidelines for maximizing student learning from video content. CBE Life Sciences Education, 15(4), 1-6. https://doi.org/10.1187/cbe.16-03-0125

Bretzmann, J. (2007). Teaching by principles: An interactive approach to language pedagogy. Pearson.

Cabero, J. (2007). Nuevas tecnologías aplicadas a la educación [New technologies applied to education]. McGraw-Hill.

Cabero, J. (2018). La incorporación de las producciones Polimedias a la formación universitaria [Incorporating Polimedia productions into university education]. SAV de la Universidad de Sevilla.

Cabero, J., & Barroso, J. (2016). The educational possibilities of Augmented Reality. New Approaches in Educational Research, 5(1), 44-50. https://doi.org/10.7821/naer.2016.1.140

Cabero, J., & Llorente, C. (2011). El lenguaje audiovisual: el vídeo y su utilización educativa [Audiovisual language: Video and its use in education]. Pirámide.

Cabero, J., Sampedro, B., & Gallego, O (2016). Valoraciones de la “aceptación de la tecnología de formación virtual” por profesores universitarios asistentes a un curso de formación virtual [Assessments of “acceptance of virtual training technology” by university professors attending a virtual training course]. EDUTEC, Revista Electrónica de Tecnología Educativa, (56). https://doi.org/10.21556/edutec.2016.56.745

Cabero-Almenara, J., Barroso-Osuna, J., Rodríguez-Gallego, M., & Palacios-Rodríguez, A. (2020). La competencia digital docente. El caso de las universidades andaluzas [Digital competence for educators. The case of Andalusian universities]. Aula Abierta, 49(4), 363-372. https://doi.org/10.17811/rifie.49.4.2020.363-372

Cela-Ranilla, J., Esteve González, V., Mon, F., González Martínez, J., & Gisbert-Cervera, M. (2017). El docente en la sociedad digital: Una propuesta basada en la pedagogía transformativa y en la tecnología avanzada [Teachers in the digital society: A proposal based on transformative pedagogy and advanced technology]. Profesorado, 21(1), 403-422.

Chen, Y., & Chengalur-Smith, I. (2015). Factors influencing students’ use of a library Web portal: Applying course-integrated information literacy instruction as an intervention. The Internet and Higher Education, 26, 42-55. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2015.04.005

Cheng, Y., Lou, S., Kuo, S., & Shih, R. (2013). Investigating elementary school students’ technology acceptance by applying digital game-based learning to environmental education. Australasian Journal of Educational Technology, 29(1), 96-110. https://doi.org/10.14742/ajet.65

Chien, S., Hwang, G., & Siu-Yung, M. (2020). Effects of peer assessment within the context of spherical video-based virtual reality on EFL students’ English-speaking performance and learning perceptions. Computer & Education, 146, 1-20. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103751

Colomo, E., Gabarda, V., Cívico, A., & Cuevas, N. (2020). Percepción de estudiantes sobre el uso del videoblog como recurso digital en educación superior [Students’ perceptions of the use of videoblogs as a digital resource in higher education]. Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación, 59, 7-25. https://doi.org/10.12795/pixelbit.74358

Cooley, S.J., Eves, F., Cumming, J., & Burns, V. (2020). Hitting the ground running: Preparing groups for outdoor learning using a theoretically-based video. Journal of Adventure Education and Outdoor Learning, 20, 30-48. https://doi.org/10.1080/14729679.2018.1558081

Córica, J. (2020). Resistencia docente al cambio: Caracterización y estrategias para un problema no resuelto [Teacher resistance to change: Characterization and strategies for an unresolved problem]. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia 23(2), 255-272. https://doi.org/10.5944/ried.23.2.26578

Córica, J., & García, L. (2018). Estudio cualitativo de factores de resistencia docente al cambio tecnológico en Argentina [Teacher resistance to technological change in Argentina: A qualitative approach]. Educación Superior, 17(25), 29-39.

Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly.

de Benito, B., Darder, A., & Salinas, J. (2015). Audio y vídeo digital en la práctica educativa [Digital audio and video in educational practice]. Síntesis.

Fishbein, M., & Azjen, I. (1975). Formation of intentions. Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Addison-Wesley

Gil-Flores, J., Rodríguez-Santero, J., & Torres-Gordillo, J.-J. (2017). Factors that explain the use of ICT in secondary-education classrooms: The role of teacher characteristics and school infrastructure. Computers in Human Behavior, 68, 441-449. https://doi.org/10.1016/J.CHB.2016.11.057

Guo, Ph., Kim, J., & Rubin, R. (2014). How MOOC video production affects student engagement: an empirical study of MOOC videos. edX

He, J., & King, W. (2008). The role of user participation in information systems development: Implications from a meta-analysis. Journal of Management Information Systems, 25(1), 301-331. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222250111

Hilliger, I., Ortiz-Rojas, M., Pesántez-Cabrera, P., Scheihing, E., Tsai, Y. S., Muñoz-Merino, P. J., Broos, T., Whitwlock-Wainwright, A. & Pérez-Sanagustín, M. (2020). Identifying needs for learning analytics adoption in Latin American universities: A mixed-methods approach. The Internet and Higher Education, 45. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2020.100726

Hsiao, C., & Yang, C. (2011). The intellectual development of the technology acceptance model: A co-citation analysis. International Journal of Information Management, 31(2), 128-136. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2010.07.003

Huang, Y. (2019). Exploring students’ acceptance of educational computer games from the perspective of learning strategy. Australasian Journal of Educational Technology, 35(3). https://doi.org/10.14742/ajet.3330

Iqbal, S., & Ahmed, Z. (2015). An investigation of university student readiness towards m-learning using Technology Acceptance Model. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 16(4), 83-103. https://doi.org/10.19173/irrodl.v16i4.2351

Jou, M., & Wang, J. (2013). Observations of achievement and motivation in using cloud computing driven CAD: Comparison of college students with high school and vocational high school backgrounds. Computers in Human Behavior, 29(2), 364-369. https://doi.org/10.1016/j.chb.2012.08.001

Kim. K., Hwang, J., & Zo, H. (2016). Understanding users’ continuance intention toward smartphone augmented reality applications. Information Development, 32(2), 161-174. https://doi.org/10.1177%2F0266666914535119

Kumar, S., & Kumar, J. (2013). Technology acceptance model for the use of learning through websites among students in Oman. International Arab Journal of e-Technology, 3(1), 44-49.

Lee, D., & Lehto, M. (2013). User acceptance of YouTube for procedural learning: An extension of the Technology Acceptance Model. Computers & Education, 61, 193-208. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.10.001

Liu, S., Li, Y., & Hua, G. (2019). Human pose estimation in video via structured space learning and halfway temporal evaluation. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2029-2038. https://doi.org/10.1109/TCSVT.2018.2858828

López-Bonilla, L., & López-Bonilla, J. (2011). Los modelos de adopción de tecnologías de la información desde el paradigma actitudinal [Information technology adoption models from the attitudinal paradigm]. Cuadernos, 9(1), 177-197. https://doi.org/10.1590/S1679-39512011000100011

Lorenzo, C. Alarcón, M., & Gómez, M. (2011). Adopción de redes sociales virtuales: ampliación del modelo de aceptación tecnológica integrando confianza y riesgo percibido [Adoption of virtual social networks: Extending the Technology Acceptance Model by integrating trust and perceived risk]. Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa, 14(3), 194-205. https://doi.org/10.1016/j.cede.2010.12.003

Martínez, S., & Fernández, B. (2018). Objetos de Realidad Aumentada: percepciones del alumnado de Pedagogía [Augmented reality objects: Perceptions of pedagogy students]. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, (53), 207-220. https://doi.org/10.12795/pixelbit.2018.i53.14

Mayer, R. (2003). Multimedia learning. Cambridge University Press.

Mercader, C. (2019). Las resistencias del profesorado universitario a la utilización de las tecnologías digitales [Faculty resistance to using digital technologies]. Aula Abierta, 48(2), 167-174. https://doi.org/10.17811/rifie.48.2.2019.167-174

Monedero, C., & Monedero, J. (2013). Uso y selección de videos en educación [Use and selection of videos in education]. Síntesis.

O’Dwyer, L., & Bernauer, J. (2014). Quantitative research for the qualitative researcher. SAGE.

Pérez-Díaz, R. (2019). Competencia Digital Docente en los Institutos Superiores de Formación de Maestros: Caso de República Dominicana [Teachers’ digital competence in higher teacher training institutes: The case of the Dominican Republic]. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, (55), 75 97. https://doi.org/10.12795/pixelbit.2019.i55.05

Prieto, A. (2017). Flipped Learning: aplicar el modelo de aprendizaje inverso [Flipped learning: Applying the flipped learning model]. Narcea Ediciones.

Rodríguez-Ardura, I., & Meseguer-Artola, A. (2017). Flow in e-learning: What drives it and why it matters. British Journal of Educational Technology, 48(4), 899-915. https://doi.org/10.1111/bjet.12480

Santiago, R., Díez, A., & Andía, L. A. (2017). Flipped classroom: 33 experiencias que ponen patas arriba el aprendizaje [Flipped classroom: 33 experiences that turn learning on its head]. Editorial UOC.

Teo, T., & Noyes, J. (2011). An assessment of the inﬂuence of perceived enjoyment and attitude on the intention to use technology among pre-service teachers: a structural equation modeling approach. Computers & Education, 57(2), 1645-1653. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.03.002

Urquidi, A., Calabor, M., & Tamarit, C. (2019). Entornos virtuales de aprendizaje: modelo ampliado de aceptación de la tecnología [Virtual learning environments: extending the technology acceptance model]. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 21(22), 1-12. https://doi.org/10.24320/redie.2019.21.e22.1866

Vázquez, E., López, E., & Barroso, J. (2015). El futuro de los MOOC. Retos de la formación online, masiva y abierta [The future of MOOCs. Challenges for massive, open, online training]. Síntesis.

Wai-tsz, R., Chi-kin, J., Chang, Ch., Zhang, Z., Chiu, A. & Ping, C. (2014). Digital teaching portfolio in higher education: Examining colleagues’ perceptions to inform implementation strategies. The Internet and Higher Education, 20, 60-68. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2013.06.003

Yong, L., Rivas, L., & Chaparro-Peláez, J. (2010). Technological acceptance model (TAM): a study of the influence of the national culture and of the user profile in the use of ICTS. Innovar, 20(36), 187-203.

Yousafzai, S., Foxall, G., & Pallister, J. (2007). Technology acceptance: a meta‐analysis of the TAM: Part 1. Journal of Modelling in Management, 2(3), 251-280. https://doi.org/10.1108/17465660710834453

Zhang, C., Pang, H., Liu, J., Tang, S., Zhang, R., Wang, D., & Sun, L. (2019). Toward edge-assisted video content intelligent caching with long short-term memory learning. IEEE Access, 7, 152832–152846. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2947067