Intensidad del uso del m-learning en educación superior
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Métodos Cuantitativos para la Economía y la EmpresaFecha de publicación
2014-02Editorial
Campus Mare NostrumCita bibliográfica
LÓPEZ HERNÁNDEZ, Fernando Antonio y SILVA PÉREZ, María Magdalena. Intensidad del uso del m-learning en educación superior. En: II Congreso Internacional de Innovación Docente 2014 : Murcia, 20-21 de febrero de 2014 : Libro de Actas. Murcia : Universidad de Murcia ; Universidad de Cartagena, 2014, pp. 441-450Palabras clave
M-learningTAM
UTAUT
Educación superior
Higher education
Resumen
[SPA] El presente trabajo tiene como objetivo evaluar la penetración que tienen los dispositivos móviles para el aprendizaje e identificar aquellos factores que inciden en la adopción de esta tecnología en educación superior. El estudio está basado en datos recogidos en una encuesta realizada a 411 estudiantes universitarios. La información fue analizada en el marco del Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) y de la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT). Se utilizaron técnicas de regresión logística para cuantificar el impacto de los principales factores que inciden en la adopción de esta tecnología (Utilidad percibida, Facilidad de Uso, Influencia Social, Entretenimiento Percibido y Condiciones Facilitantes) junto con indicadores sociodemográficos. Los resultados indican que todos los factores propuestos aparecen como significativos a excepción de las Condiciones Facilitantes. Como factor sociodemográfico sólo el género incide en el uso del mlearning, donde ser ... [ENG] This paper evaluates the penetration of mobile devices for learning propose and identify those factors that influence the adoption of this technology in higher education. A sample of 411 university students participated in the research. The information collected was analysed in the framework of the Technology Acceptance Model (TAM) and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). We used logistic regression techniques to quantify the impact of the main factors affecting the adoption of this technology (Perceived Usefulness, Effort Expectancy, Social Factors, Perceived Entertainment and Facilitating Conditions) beside with socio-demographic indicators. The results indicate that all factors proposed except Facilitating Conditions appear to be significant. In the set of sociodemographic factor be a woman increases the probability of adopting this technology. The intensity of use, measured by the number of resources used, only identified Perceived Usefulness and ...
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