Aplicaciones móviles y sistemas pedagógicos para fomentar la competencia digital en la educación superior
DOI:
https://doi.org/10.46502/issn.1856-7576/2026.20.03.24Palabras clave:
competencia digital, sociedad digital, tecnologías digitales, educación superior, aplicaciones móviles.Resumen
Objetivo de la investigación: fundamentar teóricamente y verificar experimentalmente las condiciones pedagógicas y el sistema desarrollados para fomentar la competencia digital de los estudiantes durante su formación profesional. El análisis de los datos obtenidos durante el experimento inicial (formativo) reveló que los estudiantes, tanto del grupo de control como del experimental, mostraban predominantemente niveles iniciales o intermedios de competencia digital. Esto evidenció la eficacia limitada del proceso actual de fomento de la competencia digital en la educación superior y puso de manifiesto la necesidad de implementar, en el proceso educativo, las condiciones pedagógicas propuestas y el sistema desarrollado por el autor para el desarrollo de dicha competencia mediante aplicaciones móviles. Los datos agregados del experimento formativo relativos a la competencia digital de los estudiantes del grupo experimental indican cambios dinámicos positivos y significativos en el nivel general de competencia. Los cambios más sustanciales en el grupo experimental se produjeron en el nivel inicial, mientras que en el grupo de control fueron insignificantes; esto confirma la eficacia del sistema y de las condiciones pedagógicas propuestas. Se realizó un análisis estadístico de los resultados experimentales utilizando la prueba de chi-cuadrado (χ²) de Pearson para fundamentar que los resultados obtenidos no se debían al azar.
Citas
Bilyk, V., Banak, R., Bardadym, O., Sokal, M., & Anichkina, O. (2023). Introduction of interactive teaching methods in modern schools. Revista Eduweb, 17(2), 199–209. https://doi.org/10.46502/issn.1856-7576/2023.17.02.17
Boiko, A., Shevtsova, N., Yashanov, S., Tymoshchuk, O., & Parzhnytskyi, V. (2024). The impact of the integration of artificial intelligence on changes in the education process of Ukraine: Prospects and challenges. Revista Eduweb, 18(1), 180–189. https://doi.org/10.46502/issn.1856-7576/2024.18.01.13
Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., Pham, P., Chong, S. W., & Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, 4. https://link.springer.com/article/10.1186/s41239-023-00436-z
European Commission. (2020). Digital education action plan (2021–2027): Fostering high-quality, inclusive and accessible digital education in Europe. https://education.ec.europa.eu/focus-topics/digital-education/actions
Fernández-Batanero, J. M., Montenegro-Rueda, M., Fernández-Cerero, J., & García-Martínez, I. (2022). Digital competences for teacher professional development. Systematic review. European Journal of Teacher Education, 45(4), 513–531. https://doi.org/10.1080/02619768.2020.1827389
Franke, T. M., Ho, T., & Christie, C. A. (2012). The chi-square test: Often used and more often misinterpreted. American Journal of Evaluation, 33(3), 448–458. https://doi.org/10.1177/1098214011426594
Hu, H., Wang, S., Bezemer, C.-P., & Hassan, A. E. (2019). Studying the consistency of star ratings and reviews of popular free hybrid Android and iOS apps. Empirical Software Engineering, 24(1), 7–32. https://doi.org/10.1007/s10664-018-9617-6
Hunko, I. (2023). Software testing in 2023: New trends and challenges. Herald of Kyiv Institute of Business and Technology, 49(1–2), 25–36. https://doi.org/10.37203/kibit.2023.49.03
Miyer, T., Siranchuk, N., Vyshnivska, N., Rudenko, N., Shkurenko, O., Romanenko, L., & Fedorova, Y. (2023). Indirect and direct pedagogical interaction of teacher with students in the conditions of e-learning and their performance of the roles of “e-teacher” and “e-student”. AD ALTA: Journal of Interdisciplinary Research, 13(1), 62–68. https://www.magnanimitas.cz/ADALTA/130134/papers/A_09.pdf
Nikolopoulou, K. (2018). Mobile learning usage and acceptance: Perceptions of secondary school students. Journal of Computers in Education, 5(4), 499–519. https://doi.org/10.1007/s40692-018-0127-8
Opryshko, N., Novik, K., Smolinska, O., Burmakina, N., & Aizikova, L. (2024). Web-based applications in higher education: Revolutionising language learning in the digital age. Amazonia Investiga, 13(73), 209–219. https://doi.org/10.34069/AI/2024.73.01.17
Palshkov, K., Yaromenko, O., Pilishek, S., Golinska, T., Batenko, H., Lushchan, T., & Kuchai, O. (2026). Gamification in higher education: An experimental study. Revista Romaneasca Pentru Educatie Multidimensionala, 18(2), 147–169. https://doi.org/10.66388/rrem/18.2/36
Rojas-Bahamón, M. J., & Arbeláez-Campillo, D. F. (2020). Panorama de la implementación de los sistemas de gestión ambiental en la Amazonia Colombiana. Revista Científica del Amazonas, 3(6), 48–64. https://doi.org/10.34069/RA/2020.6.04
Rossi, J. S. (2010). Chi-square test. In I. B. Weiner & W. E. Craighead (Eds.), The Corsini encyclopedia of psychology. Wiley. https://doi.org/10.1002/9780470479216.corpsy0174
Sandoval-Henríquez, F. J., & Badilla-Quintana, M. G. (2022). How elementary students experience the use of immersive technology. International Journal of Learning Technology, 17(2), 115–132. https://doi.org/10.1504/IJLT.2022.125076
Soliar, L., Ilchuk, L., Ratynska, I., Melnyk, O., & Shpitsa, R. (2021). The role of interactive methods in building professional identity of future music art teachers in the context of online learning. AD ALTA: Journal of Interdisciplinary Research, 11(1), 84–91. https://www.magnanimitas.cz/ADALTA/110116/papers/A_14.pdf
UNESCO. (2023). Global education monitoring report 2023: Technology in education: A tool on whose terms? https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385723
Valencia-Arias, A., Cardona-Acevedo, S., Gómez-Molina, S., Vélez Holguín, R. M., & Valencia, J. (2024). Adoption of mobile learning in the university context: Systematic literature review. PLOS ONE, 19(6), e0304116. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0304116
Vinodhini, V., Subashini, A., & Sathesh Kumar, S. (2021). Auto-time table automation tool using genetic algorithm. International Journal of Engineering and Management Research, 11(2), 122–125. https://indianjournals.com/article/ijemr-11-2-018
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Natalia Sinitska, Nataliia Hrytsai, Olha Polishchuk, Hanna Shayner, Nataliia Ostapchuk
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
