CUADERNO DE PEDAGOGÍA UNIVERSITARIA / VOL.17 NÚMERO 34 / ARTÍCULOS CIENTÍFICOS / PP 31-47
ISSN (en línea): 1814-4152 / Sitio web: http://cuaderno.pucmm.edu.do
CÓMO CITAR: De Castro, I. y Closas, A. H. (2020). Modelo estructural de las relaciones entre enseñanza en contextos tecnológicos y el rendimiento académico
en Contabilidad. Cuaderno de Pedagogía Universitaria, Vol. 17, n.º 34, julio-diciembre, pp. 31-47
a. Magíster en Metodología de la Investigación Científica. Especialista en Contabilidad Superior y Auditoria. Profesora Adjunta, con dedicación exclusiva, en la
cátedra Fundamentos de Contabilidad de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional del Nordeste. Investigadora categoría III del Programa
de Incentivos del Ministerio de Educación de la Nación Argentina. Coautora de libros y de publicaciones en revistas científicas nacionales y extranjeras. Para
contactar a la autora: idecastro@eco.unne.edu.ar
b. Doctor en Estadística e Investigación Operativa por la Universidad Pública de Navarra (Pamplona, España). Profesor Titular de Estadística II y Director de
Proyectos de Investigación en la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional del Nordeste. Investigador categorizado del Programa de Incentivos
del Ministerio de Educación de la Nación Argentina. Coautor de libros y de diversas publicaciones en revistas de impacto científico nacionales y extranjeras. Para
contactar al autor: hclosas@hotmail.com
31
Modelo estructural de las relaciones entre
enseñanza en contextos tecnológicos y el rendimiento
académico en Contabilidad
Structural model of the relationships between teaching in tech-nological contexts
and academic performance in accounting
Recibido: 5 de marzo 2020 / Aprobado: 24 de mayo de 2020
Resumen
La relevancia de las relaciones entre modalidad de
enseñanza, uso de tecnologías y resultados
educativos está dada por su impacto en el desarrollo
humano, la importancia en la agenda pública, su
vacancia científica y la trascendencia local. En este
marco, el objetivo del presente trabajo radica en
proponer un modelo, logrado mediante la técnica
estadística estructuras de covarianza, que refleje de
qué manera y en qué medida la enseñanza a través de
materiales multimedia se vincula con el desempeño
académico de estudiantes universitarios. El anclaje
institucional ha posibilitado la extracción aleatoria de la
muestra aceptante, conformada por 118 estudiantes
(mujeres 60.17%), con edad media de 21.08 años (DE
= 3.76), que asistieron en el año 2017 a la Facultad de
Ciencias Económicas de la Universidad Nacional del
Nordeste, Argentina. El diseño metodológico es
inicialmente explicativo, de naturaleza cuasiexperi-
mental y descriptivo mediante encuesta, es
predominantemente un estudio de línea cuantitativa. El
desarrollo de la investigación permite proponer un
modelo teórico que es contrastado a nivel empírico, dando lugar a una representación ajustada
a los datos. En esta figura es posible observar la influencia y riqueza de la modalidad de
enseñanza semipresencial en la formación disciplinar de los alumnos en una asignatura del
área contable. El modelo final propuesto sería un recurso válido para evaluar la eficacia de la
implementación de nuevas estrategias de enseñanza en el ámbito local de educación superior.
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL NORDESTE
idecastro@eco.unne.edu.ar
IDALIA GABRIELA DE CASTRO
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL NORDESTE
hclosas@hotmail.com
ANTONIO HUMBERTO CLOSAS
a
b
Palabras clave: Modalidad semipresencial; rendimiento; herramientas tecnológicas; modelo.
32
Abstract
The relevance of the relationships between teaching modality, use of technology and
academic performance, is given by its impact on the human development, its importance on
the public agenda and, at the same time, the scientific vacancy and the local transcendence
of this topic. Accordingly, the aim of this research is to propose a model, achieved through the
statistical technique of covariance structures, that reflects how and to what extent teaching
through multimedia materials is linked to the academic performance of university students.
The institutional anchoring has enabled the random extraction of the accepting sample which
consisted of 118 students (60.17% women), M = 21.08 years, (SD = 3.76), who attended
classes at the School of Economic Sciences of the National Northeastern University, Argentina,
in 2017. The methodological design is mainly explicative, quasi-experimental and descriptive
by means of survey, predominantly a quantitative line study. The development of the research
allows to propose a theoretical model that is contrasted at the empirical level, giving rise to a
representation adjusted to the data. In this figure it is possible to observe the influence and
richness of the blended learning modality in the disciplinary formation of the students, in a
subject of the accounting area. The proposed final model would be a valid resource to
evaluate the effectiveness of the implementation of new teaching strategies in the local area of
higher education.
Keywords: blended modality; performance; technological tools; model.
1. Introducción
Es indudable que independizar la
enseñanza del aprendizaje constituye un
verdadero desacierto didáctico; de igual
manera, desligar totalmente la labor
docente del resultado académico obtenido
por el alumno sería una consideración
absolutamente errónea (Zabalza, 2002). Si
bien el estudiante es responsable de su
desarrollo, se hace necesario repensar la
enseñanza para mejorar los resultados de
aprendizaje, mucho más si se tiene
presente que los estudiantes de nuestras
aulas comparten las características de los
nativos digitales (Gallardo, Marqués y
Bullen, 2014; García, Portillo, Romo y
Benito, 2007).
El uso de la tecnología permite responder
necesidades de formación de los jóvenes
actuales y diversificar el formato de la oferta
educativa universitaria en sus distintas
modalidades: presencial, no presencial
(virtual o e-learning) o mixta (semipresencial
o b-learning). En razón de lo que antecede,
y dado que Contabilidad Básica es una
asignatura de primer año, en el contexto
académico que tienen lugar esta
investigación, se seleccionó la modalidad
semipresencial (MSP) como oferta educa-
tiva adecuada al grupo de alumnos a la que
está destinada, a efectos de su análisis.
El abordaje del tema objeto de estudio
(relaciones causales entre modalidad de
enseñanza semipresencial, mediada por
TIC, y la formación disciplinar de los
alumnos, en una asignatura del área
contable) es consistente con el paradigma
constructivista y las teorías del aprendizaje
centradas en el alumno, con referentes
indiscutibles como: Piaget, Vigotsky y
Ausubel. La importancia de recuperar sus
bases deviene de su relación con las teorías
educativas y de la función que concede a
factores sociales en la explicación de un
hecho. En un segundo plano resultan
pertinentes aquellos aspectos técnicos
específicos sobre tecnología y contabilidad.
CUADERNO DE PEDAGOGÍA UNIVERSITARIA / VOL.17 NÚMERO 34 / ARTÍCULOS CIENTÍFICOS / PP 31-47
33
En los distintos niveles educativos es una
realidad comprobada la notable diferencia
que existe entre el rendimiento académico
deseado y el obtenido por los estudiantes.
Sin embargo, resulta evidente que cualquier
solución que se proponga para este
fenómeno multicausal será tan compleja
como su génesis, y su éxito no dependerá
exclusivamente del docente y/o del alumno
e interpelará al proceso educativo para
introducir cambios que, hasta ahora, han
resultado insuficientes para resolver eficaz-
mente este problema (De Castro, Closas y
Cruz, 2019).
La situación cotidiana del rendimiento en las
aulas universitarias es altamente preocu-
pante, debido, entre otras razones, a la
notable distancia que existe entre los cono-
cimientos reales que poseen los estudiantes
y los que resultan necesarios para lograr
que el proceso de enseñanza-aprendizaje
se desarrolle de manera óptima y consiga la
acreditación esperada.
La realidad descrita, en algunas ocasiones,
trasciende a las asignaturas del ciclo de
especialización y tiene consecuencias no
deseadas en el desempeño académico y la
formación profesional de los educandos,
dado que las carreras organizan su plan de
estudios y las materias su contenido, como
es lógico, bajo el supuesto de gradualidad y
correlatividad. Este hecho ha sido observa-
do y constatado por los autores de este
trabajo en virtud de ejercer la actividad
docente en asignaturas del ciclo básico
común, que se imparten en el ámbito donde
se realiza el presente estudio.
Otro problema que presenta hoy en día la
educación es el relacionado con la simulta-
neidad en la ocurrencia de la enseñanza y el
aprendizaje. Es indiscutible que existe un
desarrollo de la vida en tiempo real, pero a
la vez, es innegable que los estudiantes se
desenvuelven y disfrutan de aprender a
través de entornos virtuales de manera
asincrónica.
Esta realidad se convierte en un problema
para una oferta formativa de modalidad
presencial y, específicamente, cuando los
docentes utilizan métodos tradicionales de
enseñanza, dada la distancia entre la
amplitud e intensidad de uso de la tecnolo-
gía que tienen los alumnos en relación con
el escaso uso que, por lo general, hacen de
ella sus profesores.
Zempoalteca, Barragán, González y
Guzmán (2017) presentan en su estudio
varias causas por las cuales los docentes se
resisten a la innovación tecnológica: por la
costumbre a sus metodologías tradicio-
nales, pues nuevos métodos requieren
mayor esfuerzo; porque la evaluación en las
instituciones de educación superior sigue
respondiendo a sistemas tradicionales, y lo
mismo sucede con muchos de los progra-
mas o currículos vigentes.
La importancia, prioridad y esfuerzo que las
instituciones de educación superior depo-
siten en investigar las relaciones entre
enseñanza, aprendizaje, uso de tecnolo-
gías y rendimiento académico partirán del
impacto que estas asociaciones presentan
en el nivel de progreso que tienen los países
(medido a través del índice de desarrollo
humano, IDH); la relevancia otorgada en la
agenda pública nacional e internacional
(evaluaciones estandarizadas de aprendi-
zaje) y la invisibilidad del tema (carencia de
estudios en el área pedagógica).
Además de esos objetivos macros, este
estudio se justifica por la vacancia científica
(el fenómeno del rendimiento en la disciplina
contable es una temática poco explorada
por la investigación académica), y el interés
propio de aportar datos que arrojen luz a la
problemática del bajo rendimiento acadé-
mico por la escasa satisfacción que
provocan las metodologías tradicionales (de
acuerdo con De Castro et al., 2019, diversas
experiencias previas han evidenciado la
atracción de los estudiantes por ofertas
educativas con mayor incidencia tecno-
lógica).
Este estudio está dirigido a evaluar la
eficacia global del proceso educativo
cuando este se caracteriza por el uso de
tecnologías de la información y la comuni-
cación (TIC). Para ello se plantea un
modelo, a partir de algunos aspectos del
ámbito psicoeducativo, que expresa las
relaciones entre las variables involucradas
en la investigación, que es contrastado
empíricamente por medio del método
explicativo del análisis multivariado, deno-
minado ecuaciones estructurales (confor-
mado por las técnicas análisis factorial
confirmatorio y modelos de estructuras de
covarianza).
En líneas generales, el método estadístico
se destaca por su carácter confirmatorio
respecto del modelo que se postula, que
surge del planteo de una hipótesis
teóricamente pertinente en el contexto de
interés, presentando la importante cualidad
de tener la capacidad de generar
constructos que estiman las variables
latentes que se reflejan en las variables
medibles, para posteriormente calcular los
parámetros especificados por las relaciones
propuestas a nivel hipotético. Otro hecho
para señalar es que a las variables
dependientes, sean estas observadas o
latentes, se las mide teniendo en cuenta su
error residual.
Las preguntas que nos hacemos y que
servirán de guía para este estudio son:
¿Cómo impacta la implementación de la
modalidad semipresencial, así como el uso
de herramientas y actividades de la Web 2.0
en el rendimiento de los estudiantes de la
asignatura de Contabilidad Básica? El
hecho de ofrecer nuevas estrategias más
acordes a las necesidades y naturaleza de
los estudiantes, ¿contribuye a su
satisfacción, motivación y, por ende, a su
mejoría en el rendimiento académico? ¿Qué
modelo estadístico es idóneo para
identificar en qué manera y en qué medida
la enseñanza a través de materiales
multimedia se vincula con el desempeño
académico de estudiantes universitarios?
Así pues, el enunciado formal del objetivo
principal de este estudio expresa: proponer
un modelo estadístico, elaborado a través
de estructuras de covarianza, que muestre
la relación entre los factores predic-
tivos enseñanza, materiales y aprendizaje,
mediados por TIC, y el rendimiento aca-
démico de estudiantes universitarios, en el
ámbito de la asignatura Contabilidad Básica
(CB).
Este trabajo se encuentra dividido en varias
secciones. La primera parte responde a la
fase introductoria en la que se realizó una
descripción del problema de investigación; a
continuación, presentamos breves rasgos
de la modalidad semipresencial, también los
factores y variables a considerar; la
segunda parte se relaciona con el estudio
empírico, en cuyo marco se han propor-
cionado los resultados. Finalmente, ofre-
cemos la discusión y las conclusiones que
detallan las fortalezas y debilidades del
modelo estadístico utilizado para medir el
impacto en el rendimiento de la modalidad
semipresencial en cuanto a las caracterís-
ticas de su relación con la enseñanza, los
materiales y el aprendizaje, y la reflexión
que de ello se desprende.
1.1 Planteamiento del problema
34
En los distintos niveles educativos es una
realidad comprobada la notable diferencia
que existe entre el rendimiento académico
deseado y el obtenido por los estudiantes.
Sin embargo, resulta evidente que cualquier
solución que se proponga para este
fenómeno multicausal será tan compleja
como su génesis, y su éxito no dependerá
exclusivamente del docente y/o del alumno
e interpelará al proceso educativo para
introducir cambios que, hasta ahora, han
resultado insuficientes para resolver eficaz-
mente este problema (De Castro, Closas y
Cruz, 2019).
La situación cotidiana del rendimiento en las
aulas universitarias es altamente preocu-
pante, debido, entre otras razones, a la
notable distancia que existe entre los cono-
cimientos reales que poseen los estudiantes
y los que resultan necesarios para lograr
que el proceso de enseñanza-aprendizaje
se desarrolle de manera óptima y consiga la
acreditación esperada.
La realidad descrita, en algunas ocasiones,
trasciende a las asignaturas del ciclo de
especialización y tiene consecuencias no
deseadas en el desempeño académico y la
formación profesional de los educandos,
dado que las carreras organizan su plan de
estudios y las materias su contenido, como
es lógico, bajo el supuesto de gradualidad y
correlatividad. Este hecho ha sido observa-
do y constatado por los autores de este
trabajo en virtud de ejercer la actividad
docente en asignaturas del ciclo básico
común, que se imparten en el ámbito donde
se realiza el presente estudio.
Otro problema que presenta hoy en día la
educación es el relacionado con la simulta-
neidad en la ocurrencia de la enseñanza y el
aprendizaje. Es indiscutible que existe un
desarrollo de la vida en tiempo real, pero a
la vez, es innegable que los estudiantes se
desenvuelven y disfrutan de aprender a
través de entornos virtuales de manera
asincrónica.
Esta realidad se convierte en un problema
para una oferta formativa de modalidad
presencial y, específicamente, cuando los
docentes utilizan métodos tradicionales de
enseñanza, dada la distancia entre la
amplitud e intensidad de uso de la tecnolo-
gía que tienen los alumnos en relación con
el escaso uso que, por lo general, hacen de
ella sus profesores.
Zempoalteca, Barragán, González y
Guzmán (2017) presentan en su estudio
varias causas por las cuales los docentes se
resisten a la innovación tecnológica: por la
costumbre a sus metodologías tradicio-
nales, pues nuevos métodos requieren
mayor esfuerzo; porque la evaluación en las
instituciones de educación superior sigue
respondiendo a sistemas tradicionales, y lo
mismo sucede con muchos de los progra-
mas o currículos vigentes.
La importancia, prioridad y esfuerzo que las
instituciones de educación superior depo-
siten en investigar las relaciones entre
enseñanza, aprendizaje, uso de tecnolo-
gías y rendimiento académico partirán del
impacto que estas asociaciones presentan
en el nivel de progreso que tienen los países
(medido a través del índice de desarrollo
humano, IDH); la relevancia otorgada en la
agenda pública nacional e internacional
(evaluaciones estandarizadas de aprendi-
zaje) y la invisibilidad del tema (carencia de
estudios en el área pedagógica).
Además de esos objetivos macros, este
estudio se justifica por la vacancia científica
(el fenómeno del rendimiento en la disciplina
contable es una temática poco explorada
por la investigación académica), y el interés
propio de aportar datos que arrojen luz a la
problemática del bajo rendimiento acadé-
mico por la escasa satisfacción que
provocan las metodologías tradicionales (de
acuerdo con De Castro et al., 2019, diversas
experiencias previas han evidenciado la
atracción de los estudiantes por ofertas
educativas con mayor incidencia tecno-
lógica).
Este estudio está dirigido a evaluar la
eficacia global del proceso educativo
cuando este se caracteriza por el uso de
tecnologías de la información y la comuni-
cación (TIC). Para ello se plantea un
modelo, a partir de algunos aspectos del
ámbito psicoeducativo, que expresa las
relaciones entre las variables involucradas
en la investigación, que es contrastado
empíricamente por medio del método
explicativo del análisis multivariado, deno-
minado ecuaciones estructurales (confor-
mado por las técnicas análisis factorial
confirmatorio y modelos de estructuras de
covarianza).
En líneas generales, el método estadístico
se destaca por su carácter confirmatorio
respecto del modelo que se postula, que
surge del planteo de una hipótesis
teóricamente pertinente en el contexto de
interés, presentando la importante cualidad
de tener la capacidad de generar
constructos que estiman las variables
latentes que se reflejan en las variables
medibles, para posteriormente calcular los
parámetros especificados por las relaciones
propuestas a nivel hipotético. Otro hecho
para señalar es que a las variables
dependientes, sean estas observadas o
latentes, se las mide teniendo en cuenta su
error residual.
Las preguntas que nos hacemos y que
servirán de guía para este estudio son:
¿Cómo impacta la implementación de la
modalidad semipresencial, así como el uso
de herramientas y actividades de la Web 2.0
en el rendimiento de los estudiantes de la
asignatura de Contabilidad Básica? El
hecho de ofrecer nuevas estrategias más
acordes a las necesidades y naturaleza de
los estudiantes, ¿contribuye a su
satisfacción, motivación y, por ende, a su
mejoría en el rendimiento académico? ¿Qué
modelo estadístico es idóneo para
identificar en qué manera y en qué medida
la enseñanza a través de materiales
multimedia se vincula con el desempeño
académico de estudiantes universitarios?
Así pues, el enunciado formal del objetivo
principal de este estudio expresa: proponer
un modelo estadístico, elaborado a través
de estructuras de covarianza, que muestre
la relación entre los factores predic-
tivos enseñanza, materiales y aprendizaje,
mediados por TIC, y el rendimiento aca-
démico de estudiantes universitarios, en el
ámbito de la asignatura Contabilidad Básica
(CB).
Este trabajo se encuentra dividido en varias
secciones. La primera parte responde a la
fase introductoria en la que se realizó una
descripción del problema de investigación; a
continuación, presentamos breves rasgos
de la modalidad semipresencial, también los
factores y variables a considerar; la
segunda parte se relaciona con el estudio
empírico, en cuyo marco se han propor-
cionado los resultados. Finalmente, ofre-
cemos la discusión y las conclusiones que
detallan las fortalezas y debilidades del
modelo estadístico utilizado para medir el
impacto en el rendimiento de la modalidad
semipresencial en cuanto a las caracterís-
ticas de su relación con la enseñanza, los
materiales y el aprendizaje, y la reflexión
que de ello se desprende.
Troncoso, Cuicas y Debel (2010) realizaron
un estudio con el propósito de presentar el
resultado de la implementación del modelo
b-learning en la enseñanza de la asignatura
Matemática I en la carrera de Ingeniería
Civil de la UCLA, Venezuela. Los autores
definen el b-learning como “un modelo
educativo que ofrece de manera sistémica
una combinación o mezcla óptima de
recursos, tecnologías y medios tecnológicos
de aprendizaje virtual y no-virtual, presen-
cial y a distancia, en diversas proporciones,
combinaciones y situaciones, adecuándolas
a las necesidades educativas” (p. 5).
La investigación mencionada presenta las
ventajas del b-learning y hace énfasis en
que pudiera considerarse una modalidad
superior a la presencial y a la completa-
mente en línea (e-learning) por la equilibra-
da combinación que hace de ambas. A
saber, le saca el mayor provecho a las
herramientas y actividades de la Web 2.0
tan valiosas para desarrollar competencias
colaborativas; también ofrece ventajas por
la acción tutorial que ejerce el docente, lo
cual añade cercanía y un aprendizaje en un
ambiente más apropiado; además, su gran
mérito consiste en que supera la barrera de
tiempo y espacio. Sin embargo, esta
modalidad semipresencial también aprove-
cha el beneficio de la presencialidad, pues
no desecha el valioso rol del docente
instructor de los encuentros presenciales
donde los estudiantes fomentan la
capacidad de escucha atenta, pueden
exponer ante una audiencia auténtica,
experimentar en situaciones reales y debatir
ante grandes grupos, en definitiva, donde la
zona de desarrollo se vuelve más próxima
por la interacción humana.
Otras características de la modalidad
semipresencial, según Bartolomé (2008),
Cabero y Llorente (2008), citados por
Troncoso et al. (2010), se refieren al papel
activo de su aprendizaje que asume el
estudiante y al rol del docente como
mediador y dinamizador. Además de que
ofrece un abanico de “tipologías de
comunicación que propician la interacción
de manera sincrónica, asincrónica, tutoría
presencial, comunicación textual, auditiva,
visual y audiovisual”. Este último rasgo es
esencialmente particular para los jóvenes,
los denominados la generación de los
milenios, quienes han crecido con una
necesidad impuesta de estar siempre
conectados, valoran la cercanía a través de
las redes y tienen un fuerte apego a todo lo
tecnológico.
Debido a este apego de los jóvenes a la
tecnología y el uso masivo que hacen de
ella, muchas investigaciones recientes se
enfocan en medir su impacto en el
aprendizaje. García-Martín y Cantón-Mayo
(2019) refieren un estado del arte en este
sentido y presentan las herramientas que
ofrece la Web 2.0 como “nuevos
determinantes del rendimiento académico
ya que inciden en el trabajo del estudiante a
distintos niveles y de diferentes formas”. Las
autoras detallan la multiplicidad de estudios
y en qué se enfoca cada uno. Entre ellos,
nos llama la atención el de Cetinkaya
(2017), así como Noshahr, Talebi y Mojallal
(2014), cuyas investigaciones muestran que
la comunicación directa e individualizada,
provocada por la mensajería instantánea,
incrementa la confianza y la sensación de
intimidad entre los estudiantes y sus
docentes, lo que provoca a su vez un
aumento en el rendimiento académico.
En esta misma línea del rendimiento, Gil
(2012) y Torres-Díaz et al. (2016), citados
por García-Martín y Cantón-Mayo (2019),
han llegado a la conclusión de que en la
educación superior los jóvenes que hacen
un uso equilibrado de las tecnologías para
búsquedas en fuentes adecuadas, no solo
mejoran su rendimiento académico, sino
que alcanzan mayor éxito y desempeño. Es
evidente que la potencialidad de las TIC
para el aprendizaje está estrechamente
relacionada con las posibilidades que
ofrecen para representar, procesar, transmi-
tir y compartir datos. Sin embargo, la
información se convierte en conocimiento y
su acceso da lugar al aprendizaje cuando
actuamos sobre ella, la procesamos, la
organizamos, nos la apropiamos, la
utilizamos y la confrontamos; en suma,
cuando le damos significado y sentido (Coll,
2004, citado por De Castro et al., 2019).
A continuación, presentamos una breve
descripción de los factores y las variables
que tomamos en cuenta para elaborar el
modelo estadístico logrado mediante la
técnica estructuras de covarianza, que
mostrará de qué manera y en qué medida la
enseñanza a través de materiales
multimedia se vincula con el desempeño
académico de estudiantes universitarios.
1.2 La modalidad
semipresencial o el b-learning
CUADERNO DE PEDAGOGÍA UNIVERSITARIA / VOL.17 NÚMERO 34 / ARTÍCULOS CIENTÍFICOS / PP 31-47
35
Troncoso, Cuicas y Debel (2010) realizaron
un estudio con el propósito de presentar el
resultado de la implementación del modelo
b-learning en la enseñanza de la asignatura
Matemática I en la carrera de Ingeniería
Civil de la UCLA, Venezuela. Los autores
definen el b-learning como “un modelo
educativo que ofrece de manera sistémica
una combinación o mezcla óptima de
recursos, tecnologías y medios tecnológicos
de aprendizaje virtual y no-virtual, presen-
cial y a distancia, en diversas proporciones,
combinaciones y situaciones, adecuándolas
a las necesidades educativas” (p. 5).
La investigación mencionada presenta las
ventajas del b-learning y hace énfasis en
que pudiera considerarse una modalidad
superior a la presencial y a la completa-
mente en línea (e-learning) por la equilibra-
da combinación que hace de ambas. A
saber, le saca el mayor provecho a las
herramientas y actividades de la Web 2.0
tan valiosas para desarrollar competencias
colaborativas; también ofrece ventajas por
la acción tutorial que ejerce el docente, lo
cual añade cercanía y un aprendizaje en un
ambiente más apropiado; además, su gran
mérito consiste en que supera la barrera de
tiempo y espacio. Sin embargo, esta
modalidad semipresencial también aprove-
cha el beneficio de la presencialidad, pues
no desecha el valioso rol del docente
instructor de los encuentros presenciales
donde los estudiantes fomentan la
capacidad de escucha atenta, pueden
exponer ante una audiencia auténtica,
experimentar en situaciones reales y debatir
ante grandes grupos, en definitiva, donde la
zona de desarrollo se vuelve más próxima
por la interacción humana.
Otras características de la modalidad
semipresencial, según Bartolomé (2008),
Cabero y Llorente (2008), citados por
Troncoso et al. (2010), se refieren al papel
activo de su aprendizaje que asume el
estudiante y al rol del docente como
mediador y dinamizador. Además de que
ofrece un abanico de “tipologías de
comunicación que propician la interacción
de manera sincrónica, asincrónica, tutoría
presencial, comunicación textual, auditiva,
visual y audiovisual”. Este último rasgo es
esencialmente particular para los jóvenes,
los denominados la generación de los
milenios, quienes han crecido con una
necesidad impuesta de estar siempre
conectados, valoran la cercanía a través de
las redes y tienen un fuerte apego a todo lo
tecnológico.
Debido a este apego de los jóvenes a la
tecnología y el uso masivo que hacen de
ella, muchas investigaciones recientes se
enfocan en medir su impacto en el
aprendizaje. García-Martín y Cantón-Mayo
(2019) refieren un estado del arte en este
sentido y presentan las herramientas que
ofrece la Web 2.0 como “nuevos
determinantes del rendimiento académico
ya que inciden en el trabajo del estudiante a
distintos niveles y de diferentes formas”. Las
autoras detallan la multiplicidad de estudios
y en qué se enfoca cada uno. Entre ellos,
nos llama la atención el de Cetinkaya
(2017), así como Noshahr, Talebi y Mojallal
(2014), cuyas investigaciones muestran que
la comunicación directa e individualizada,
provocada por la mensajería instantánea,
incrementa la confianza y la sensación de
intimidad entre los estudiantes y sus
docentes, lo que provoca a su vez un
aumento en el rendimiento académico.
En esta misma línea del rendimiento, Gil
(2012) y Torres-Díaz et al. (2016), citados
por García-Martín y Cantón-Mayo (2019),
han llegado a la conclusión de que en la
educación superior los jóvenes que hacen
un uso equilibrado de las tecnologías para
búsquedas en fuentes adecuadas, no solo
mejoran su rendimiento académico, sino
que alcanzan mayor éxito y desempeño. Es
evidente que la potencialidad de las TIC
para el aprendizaje está estrechamente
relacionada con las posibilidades que
ofrecen para representar, procesar, transmi-
tir y compartir datos. Sin embargo, la
información se convierte en conocimiento y
su acceso da lugar al aprendizaje cuando
actuamos sobre ella, la procesamos, la
organizamos, nos la apropiamos, la
utilizamos y la confrontamos; en suma,
cuando le damos significado y sentido (Coll,
2004, citado por De Castro et al., 2019).
A continuación, presentamos una breve
descripción de los factores y las variables
que tomamos en cuenta para elaborar el
modelo estadístico logrado mediante la
técnica estructuras de covarianza, que
mostrará de qué manera y en qué medida la
enseñanza a través de materiales
multimedia se vincula con el desempeño
académico de estudiantes universitarios.
contenidos), siguiendo a Coll (2004), citado
por De Castro et al. (2019), ha sido un
potente marco doctrinario orientador
para yuxtaponer los consensos teóricos y la
realidad fáctica de la MSP representada en
los datos de la muestra. A su vez, el
principio de causalidad (en este caso
conformado por, enseñanza, materiales y
aprendizaje –causas– y rendimiento acadé-
mico –efecto–), brindó una manera asequi-
ble de organizar el terreno empírico, a
través de una serie de pautas razonables
que resultaban conocidas desde nuestra
praxis docente.
La enseñanza ha sido una acción
intencionada, planificada, organizada,
dirigida, sistemática y, en este caso,
mediada por TIC, para compartir conoci-
mientos; y la estrategia adoptada para
promover en el alumno el acceso intelectual
a los mismos como su apropiación
significativa ha sido la MSP.
La oferta educativa ha requerido la
realización de actividades que implican la
presencia simultánea en un aula de
estudiantes y profesores en valores de
tiempo cercanos al cincuenta por ciento
(50%). El resto del tiempo se ha destinado a
actividades de enseñanza reguladas,
gestionadas a distancia y con autorre-
gulación del aprendizaje. La incorporación
del componente tecnológico al proceso ha
requerido de los docentes-tutores nuevas
habilidades, no siempre comparables con
las utilizadas en los sistemas presenciales.
Los contenidos han ingresado al modelo
didáctico-operativo a través de los tipos de
materiales empleados (p. ej., cuestionarios),
predominantemente multimedia, donde acti-
vidades y recursos compartidos en plata-
forma Moodle, presentaciones Prezi, trabajo
colaborativo en Wiki, almacenamiento de
archivos en Google Drive, videos de
Youtube y aplicación educativa gratuita
Kahoot!, son algunas de las herramientas
de la Web 2.0 que se han incorporado al
dictado de CB en la MSP para impulsar el
proceso cognitivo en el alumno con el objeto
de generar un aprendizaje significativo. La
eficacia del modelo mencionado se halla
asociada con la selección pertinente en
correspondencia con los contenidos temáti-
cos del programa, la aptitud pedagógica
para generar interacción en el aula virtual, la
potencialidad técnica en la formación
profesional y la receptividad metodológica
por parte de los estudiantes.
El aprendizaje observado a través de la
interacción con los materiales y la satis-
facción del alumno con el proceso
educativo, como también el rendimiento
académico, forman parte de sus resultados.
En cuanto al rendimiento académico, se ha
adoptado la decisión operativa generalizada
de medirlo a través de las calificaciones,
tanto por las ventajas que se derivan del uso
de indicadores estandarizados (p. ej.,
comparabilidad, estabilidad y fiabilidad),
como por decisiones propias del equipo de
investigación, aunque se han reconocido
sus limitaciones objetivas y subjetivas.
En particular, se ha asumido que la media
aritmética teórica calculada a partir de las
calificaciones obtenidas en exámenes escri-
tos previstos en el régimen de Pruebas
Parciales Acumulativas (PPA), resume la
complejidad del proceso educativo dando
una visión global, completa y contextua-
lizada del desempeño del estudiante. Sin
embargo, la calificación final real asignada
al alumno resulta de considerar, además del
promedio, el cumplimiento de condiciones
reglamentarias. En virtud de ello, la media
aritmética teórica y la calificación real pue-
den diferir.
Se considera que la media aritmética teórica
podría ser un ratio representativo del
aprendizaje producido por la interacción con
los contenidos; en tanto, la calificación real
sería un indicador más adecuado para
ponderar el rendimiento académico y un
sensor más estricto en la evaluación global
de la MSP.
1.3 Algunos aspectos sobre los
factores y las variables que
intervienen en el modelo
El triángulo didáctico (integrado por los
elementos enseñanza, aprendizaje y
36
contenidos), siguiendo a Coll (2004), citado
por De Castro et al. (2019), ha sido un
potente marco doctrinario orientador
para yuxtaponer los consensos teóricos y la
realidad fáctica de la MSP representada en
los datos de la muestra. A su vez, el
principio de causalidad (en este caso
conformado por, enseñanza, materiales y
aprendizaje –causas– y rendimiento acadé-
mico –efecto–), brindó una manera asequi-
ble de organizar el terreno empírico, a
través de una serie de pautas razonables
que resultaban conocidas desde nuestra
praxis docente.
La enseñanza ha sido una acción
intencionada, planificada, organizada,
dirigida, sistemática y, en este caso,
mediada por TIC, para compartir conoci-
mientos; y la estrategia adoptada para
promover en el alumno el acceso intelectual
a los mismos como su apropiación
significativa ha sido la MSP.
La oferta educativa ha requerido la
realización de actividades que implican la
presencia simultánea en un aula de
estudiantes y profesores en valores de
tiempo cercanos al cincuenta por ciento
(50%). El resto del tiempo se ha destinado a
actividades de enseñanza reguladas,
gestionadas a distancia y con autorre-
gulación del aprendizaje. La incorporación
del componente tecnológico al proceso ha
requerido de los docentes-tutores nuevas
habilidades, no siempre comparables con
las utilizadas en los sistemas presenciales.
Los contenidos han ingresado al modelo
didáctico-operativo a través de los tipos de
materiales empleados (p. ej., cuestionarios),
predominantemente multimedia, donde acti-
vidades y recursos compartidos en plata-
forma Moodle, presentaciones Prezi, trabajo
colaborativo en Wiki, almacenamiento de
archivos en Google Drive, videos de
Youtube y aplicación educativa gratuita
Kahoot!, son algunas de las herramientas
de la Web 2.0 que se han incorporado al
dictado de CB en la MSP para impulsar el
proceso cognitivo en el alumno con el objeto
de generar un aprendizaje significativo. La
eficacia del modelo mencionado se halla
asociada con la selección pertinente en
correspondencia con los contenidos temáti-
cos del programa, la aptitud pedagógica
para generar interacción en el aula virtual, la
potencialidad técnica en la formación
profesional y la receptividad metodológica
por parte de los estudiantes.
El aprendizaje observado a través de la
interacción con los materiales y la satis-
facción del alumno con el proceso
educativo, como también el rendimiento
académico, forman parte de sus resultados.
En cuanto al rendimiento académico, se ha
adoptado la decisión operativa generalizada
de medirlo a través de las calificaciones,
tanto por las ventajas que se derivan del uso
de indicadores estandarizados (p. ej.,
comparabilidad, estabilidad y fiabilidad),
como por decisiones propias del equipo de
investigación, aunque se han reconocido
sus limitaciones objetivas y subjetivas.
En particular, se ha asumido que la media
aritmética teórica calculada a partir de las
calificaciones obtenidas en exámenes escri-
tos previstos en el régimen de Pruebas
Parciales Acumulativas (PPA), resume la
complejidad del proceso educativo dando
una visión global, completa y contextua-
lizada del desempeño del estudiante. Sin
embargo, la calificación final real asignada
al alumno resulta de considerar, además del
promedio, el cumplimiento de condiciones
reglamentarias. En virtud de ello, la media
aritmética teórica y la calificación real pue-
den diferir.
Se considera que la media aritmética teórica
podría ser un ratio representativo del
aprendizaje producido por la interacción con
los contenidos; en tanto, la calificación real
sería un indicador más adecuado para
ponderar el rendimiento académico y un
sensor más estricto en la evaluación global
de la MSP.
CUADERNO DE PEDAGOGÍA UNIVERSITARIA / VOL.17 NÚMERO 34 / ARTÍCULOS CIENTÍFICOS / PP 31-47
37
Este estudio se realizó en la Facultad de
Ciencias Económicas de la Universidad
Nacional del Nordeste, Argentina, específi-
camente en la asignatura de Contabilidad
Básica, la cual es común a las carreras de:
Contador Público (CP), Licenciatura en
Administración (LA), Licenciatura en
Economía (LE) y Licenciatura en Comercio
Exterior, que se imparte en cuatro sedes,
emplazadas en las ciudades de Resis-
tencia, General Pinedo, Goya y Paso de
los Libres (De Castro et al., 2019).
En primer lugar, se ha definido el criterio
(sede Resistencia, régimen de PPA y
enseñanza en la MSP) para seleccionar los
sujetos que podrían facilitar información.
Posteriormente la aplicación de un
cuestionario ad hoc –diseñado para
recolectar datos sobre el nivel de
satisfacción de los estudiantes que
participaron de la MSP, respecto del
proceso enseñanza-aprendizaje– definió la
conformación aleatoria del grupo definitivo
de sujetos.
Así, la muestra aceptante (Fox, 1981)
quedó conformada por jóvenes de ambos
sexos, con edades comprendidas entre 18
y 38 años, que respondieron de manera
volun- taria al cuestionario mencionado, los
cuales proporcionaron la información para
las diversas pruebas estadísticas que se
realizaron. En concreto, se analizaron los
datos relativos a un total de 118
estudiantes (71 mujeres, 60.17% y 47
hombres, 39.83%), con una media de
21.08 años y desviación estándar de 3.76,
que asistieron en el curso académico 2017.
solo observacional; puesto que, sin mani-
pular las variables, excepto el llamado
control estadístico, se reparó en el fenó-
meno objeto de interés tal y como se da en
su contexto real para después analizarlo.
Es también un estudio de estilo descriptivo
mediante encuesta, se empleó la técnica
del cuestionario en el marco de la
investigación de campo, la cual responde a
una estrategia de tipo longitudinal.
Además, es un trabajo de línea pros-
pectiva, dado que se buscó evaluar
relaciones entre las variables que
intervienen, para proyectar recomen-
daciones que resulten viables y susten-
tables en el tiempo.
Por último, debemos señalar que el estudio
posee un enfoque multimodal, donde
prevaleció el aspecto cuantitativo y su
diseño es fácticamente posible y científi-
camente admitido en trabajos de estirpe
constructivista afiliados a la línea de
investigación consolidada dentro del cogni-
tivismo, sobre aprendizaje significativo
(Nicolás, 2018; Chávez, 2018).
La recolección del conjunto de datos provino
de instrumentos de observación de diferen-
tes características, y por ello el procedi-
miento de aplicación ha sido adecuado a su
mejor desarrollo posible en cada caso.
En líneas generales, la técnica de reco-
lección empleada ha sido la encuesta
administrada en forma personal, a través de
plataforma (Moodle y SIU Guaraní) o por
correo electrónico, la cual contenían ítems
sobre distintos aspectos del grupo-clase y
su contexto, que fueron aplicados a
estudiantes y docentes; los detalles pueden
observarse en la Tabla 1.
La organización incluyó el análisis inicial de
las variables, la definición de la escala de
medición compatible con su naturaleza; en
tanto durante el procesamiento se tabularon
las observaciones recogidas del trabajo de
campo en un archivo de Microsoft Excel
2.2 Diseño
2.3 Procedimiento
El diseño metodológico de esta investiga-
ción es inicialmente explicativo, de perfil
correlacional y mediacional, de naturaleza
cuasiexperimental, aunque por momentos
2. Materiales y Método
2.1 Participantes
38
donde se las ordenó, vinculándolas con
cada alumno de la muestra, generando así
una matriz electrónica de datos. Los datos
personales de los estudiantes (unidades de
análisis) fueron indicados en filas, en tanto
que las variables de cada sujeto (p. ej.,
sexo, calificación) se anotaron en columnas.
En concreto, y muy brevemente, los
documentos de observación empleados
fueron:
La captura de datos muestrales mediante
cinco (5) instrumentos estadísticos de
medición distintos (ver Tabla 1) ha sido, por
cierto, una tarea compleja. Aunque cabe
señalar que previamente a su aplicación, y
en los casos que correspondía (p. ej.,
Cuestionario sobre modalidad semipre-
sencial), fue examinada su validez
cualitativa (capacidad de medir lo que
realmente se observa), mediante el juicio de
expertos con experiencia en educación
universitaria y/o enseñanza contable. Se
puede afirmar que las apreciaciones
respecto del contenido de los ítems
propuestos y de la conformación factorial o
estructural de los instrumentos evaluados,
tuvieron una coincidencia promedio, en
valores porcentuales, muy aceptable. Los
análisis realizados en la línea de validez
cualitativa resultaron favorables a efectos
de minimizar los márgenes de error al
momento de la utilización de las pruebas en
el espacio educativo propuesto para esta
investigación, durante el trabajo campo.
Ahora bien, una vez que fue posible aplicar
los instrumentos, recoger la información y
construir la base de datos en formato
electrónico, fue ponderada su confiabilidad
(cuantía en que las medidas de las pruebas
están libres de errores casuales o
aleatorios), a través de indicadores del
ámbito de la psicometría (coeficientes de
correlación dimensión-total corregida y de
consistencia interna). El procesamiento de
los datos fue realizado, en esta ocasión, con
ayuda del programa IBM SPSS Statistics
22.
En tato que, algunos aspectos de las doce
(12) variables que han sido relevadas a
través de los instrumentos que se acaban
de enunciar, se describen a continuación.
Se comienza por detallar los indicadores
relativos al factor o constructo enseñanza.
2.4 Instrumentos, factores y
variables
1
2
3
4
5
Escalas para la evaluación interac-
tiva del proceso de enseñanza-
aprendizaje: este material, elaborado
por De la Fuente y Martínez (2004),
tiene el propósito de posibilitarle al
docente reflexionar sobre el nivel
de satisfacción respecto de su de-
sempeño educativo en el grupo-
clase.
Informe de reseña docente: fue
especialmente diseñado para que
el educador recapacite sobre el
conjunto de decisiones operativas
que conlleva el proceso de E-A,
durante el dictado de la asignatura.
Reportes de plataforma: permiten el
seguimiento individualizado, siste-
mático, continuo e integral del
estudiante dentro del aula virtual.
Cuestionario sobre modalidad semi-
presencial: este instrumento ad hoc
fue diseñado para recolectar datos
sobre el nivel de satisfacción de los
estudiantes que participaron de la
MSP, respecto del proceso de E-A.
Actas de calificaciones de exámenes:
documentos oficiales donde consta la
calificación obtenida por cada
estudiante en los exámenes parciales
escritos de la asignatura y su situa-
ción académica al finalizar el dictado
del semestre.
forma parte del instrumento Escalas
para la evaluación interactiva del
proceso de enseñanza-aprendizaje
(EIPEA).
Satisfacción con el proceso de
aprendizaje (SPA): ídem al anterior, solo
que esta subescala se encuentra
conformada por catorce (14) ítems.
Reseña docente aspectos positivos
(RDAP): a través de este instrumento se
documenta la opinión de docentes de la
materia sobre distintas cuestiones del
proceso de enseñanza. Su estructura es
simple y, en este estudio, responde a la
solicitud: Por favor, comente brevemente
los aspectos positivos que, a su criterio,
resultaron importantes en la imple-
mentación del dictado de la asignatura
Contabilidad Básica.
Satisfacción con el proceso de
enseñanza (SPE): es una dimensión,
conformada por siete (7) ítems, que
CUADERNO DE PEDAGOGÍA UNIVERSITARIA / VOL.17 NÚMERO 34 / ARTÍCULOS CIENTÍFICOS / PP 31-47
39
se ha trabajado con cuatro (4) conjuntos de
datos para el constructo o variable latente
materiales:
Las siguientes variables forman parte del
instrumento Reportes de plataforma, están
disponibles para consulta en línea o
exportación en archivos del programa Excel.
Se han considerado datos del informe
del calificador que registró la valoración
numérica de las actividades y el informe de
progreso que asentó el estado cualitativo
(finalizado-fecha/no finalizado) de activi-
dades y recursos empleados. En particular,
forma parte del instrumento Escalas
para la evaluación interactiva del
proceso de enseñanza-aprendizaje
(EIPEA).
Satisfacción con el proceso de
aprendizaje (SPA): ídem al anterior, solo
que esta subescala se encuentra
conformada por catorce (14) ítems.
Reseña docente aspectos positivos
(RDAP): a través de este instrumento se
documenta la opinión de docentes de la
materia sobre distintas cuestiones del
proceso de enseñanza. Su estructura es
simple y, en este estudio, responde a la
solicitud: Por favor, comente brevemente
los aspectos positivos que, a su criterio,
resultaron importantes en la imple-
mentación del dictado de la asignatura
Contabilidad Básica.
Material de lectura (ML): texto,
elementos multimedia o enlaces que
presentan la información de cada unidad
del programa.
Cuestionarios (CUE): preguntas con
distinto formato de respuesta (opción
múltiple, verdadero/falso, coincidencia,
etc.).
Tareas (TAR): presentaciones de los
alumnos que el docente revisa, valora y
califica pudiendo brindar retroalimen-
tación y nuevos plazos de presentación.
Foros (FOR): discusiones asincrónicas
durante un período de tiempo
prolongado mantenidas por los
participantes (alum- nos y docentes).
Cuestionario sobre modalidad semipre-
sencial (CMSP): Estuvo compuesto de
cuatro (4) preguntas cerradas y dos (2)
abiertas, que capturaron datos sobre la
situación socioeconómica, motivación,
materiales educativos y satisfacción de
los educandos con el dictado de la
asignatura CB.
Edad: esta característica etaria fue
recogida del CMSP, en razón que la
aplicación del mismo fue nominada,
además de voluntaria y aleatoria.
Tabla 1. Operacionalización de variables observadas y latentes
INSTRUMENTOS
VARIABLES
LATENTES OBSERVADAS
RECOLECCIÓN
DE DATOS
TIEMPO DE
REALIZACIÓN
DESTINATARIOS
Escala para la eval.
del producto de E-A
Informe de reseña
docente
Enseñanza
Satisfac. con el proceso
de enseñanza (SPE)
Reunión de
cátedra
30/11 al
30/12/2017
5 a 10 min.
15 minutos
Docentes MSP
Correo
electrónico
Plataforma
Moodle
Plataforma
SIU Guaraní
Informe generado por
el calificador al finalizar
el cuatrimestre
Predeterminado para
cada actividad (p. ej.,
45’ para responder un
cuestionario)
118 alumnos
activos
en la MSP
118 alumnos
activos
en la MSP
118 alumnos
activos
en la MSP
Satisfac. con el proceso
de aprendizaje (SPA)
Reseña docente
aspectos positivos (RDAP)
Materiales
Material de lect. (ML)
Cuestionarios (CUE)
Tareas (TAR)
Foros (FOR)
Aprendizaje
Rendimiento
Reporte de
plataforma
Cuestionario
ad hoc
Actas académicas
oficiales
Cuest. modalidad
semipresencial (CMSP)
Edad
Calificaciones (CALIF)
Cantid. exámenes (CE)
Situac. académica (SA)
Satisfacción con el proceso de
enseñanza (SPE): es una dimensión,
conformada por siete (7) ítems, que
Las variables observadas que continúan
fueron las que conformaron el diseño del
constructo aprendizaje.
40
La evaluación del modelo se realizó a través
de: a) estudio analítico, a efectos de
determinar y contrastar las relaciones entre
las variables postuladas en las hipótesis; y
b) análisis de su grado de ajuste global, con
el fin de comprobar en qué medida el
modelo teórico reproduce correctamente las
relaciones existentes en la matriz de
correlaciones de datos empíricos.
En efecto, la formulación algebraica
correspondiente con el fin de estimar los
coeficientes, parámetros y evaluar estructu-
ralmente el modelo propuesto ha sido
planteada a partir del gráfico teórico
representado en la Figura 1. En ella, los
términos de error de las variables
observadas tienen asignada la etiqueta E,
mientras que los errores de las estima-
ciones de las variables latentes (construc-
tos), no independientes, se indican con la
letra D (de disturbance).
Posteriormente a la valoración inicial del
modelo teórico mediante el método de ML,
se han estimado los errores típicos y se
procedió a la determinación del índice de
ajuste utilizando el test de X (Satorra y
Bentler, 1988), todo lo cual se detalla en la
siguiente sección.
En las ecuaciones que se emplearon en el
estudio analítico fueron fijadas arbitraria-
mente en 1 determinadas cargas factoriales
entre variables observadas y latentes
(RDAP y Enseñanza, TAR y Materiales,
EDAD y Aprendizaje, CALIF y Rendi-
miento), al igual que los coeficientes de
regresión, tanto de las variables observadas
como de las variables latentes mediadoras
(Materiales y Aprendizaje) y explicada
(Rendimiento), respecto a los términos de
error (E
RDAP, ESPE, ESPA; ETAR, EML, ECUE, EFOR;
EEDAD, ECMSP; ECALIF, ESA, ECE; DMAT; DAPR; DRA).
Por otra parte, se dejaron libres de valo-
ración las varianzas de la valatente inde-
pendiente (Enseñanza) y las varianzas de
los errores de las variables observadas, así
como las perturbaciones (disturbances) de
los factores dependientes (mediadores,
Finalmente se presentan las variables,
vinculadas con el factor rendimiento, cuyos
datos fueron obtenidos a través de las actas
académicas que se encuentran disponibles
en la plataforma oficial SIU (Sistema de
Información Universitaria) Guaraní.
Material de lectura (ML): texto,
elementos multimedia o enlaces que
presentan la información de cada unidad
del programa.
Cuestionarios (CUE): preguntas con
distinto formato de respuesta (opción
múltiple, verdadero/falso, coincidencia,
etc.).
Tareas (TAR): presentaciones de los
alumnos que el docente revisa, valora y
califica pudiendo brindar retroalimen-
tación y nuevos plazos de presentación.
Foros (FOR): discusiones asincrónicas
durante un período de tiempo
prolongado mantenidas por los
participantes (alum- nos y docentes).
Cuestionario sobre modalidad semipre-
sencial (CMSP): Estuvo compuesto de
cuatro (4) preguntas cerradas y dos (2)
abiertas, que capturaron datos sobre la
situación socioeconómica, motivación,
materiales educativos y satisfacción de
los educandos con el dictado de la
asignatura CB.
Edad: esta característica etaria fue
recogida del CMSP, en razón que la
aplicación del mismo fue nominada,
además de voluntaria y aleatoria.
Calificaciones (CALIF): valor medio
correspondiente a las notas obtenidas
en instancias (tres en promedio) de
pruebas escritas parciales acumulativas
teórico-prácticas.
Cantidad de exámenes (CE): número
total de pruebas parciales escritas
realizadas por el estudiante durante el
cursado de la asignatura.
Situación académica (SA): atributo
conceptual representativo del resultado
global del alumno, asignado al finalizar el
semestre lectivo.
En virtud del objetivo que se pretende lograr
en este estudio, y a efectos de examinar si
las relaciones que conforman el modelo
teórico (véase Figura 1) se ajustan a los
datos empíricos de la investigación, se
utilizó el análisis de ecuaciones estructu-
rales del programa EQS 6.3 (Bentler, 2006;
Bentler y Wu, 2015). En el procedimiento de
estimación se trabajó con el método de
máxima verosimilitud (ML, Maximum
Likelihood), dado que se consideró razo-
nable asumir la existencia de normalidad en
la distribución de las variables observadas,
pues la estimación normalizada del
coeficiente de Mardia –indicador de la
curtosis multivariante alcanzó un valor de
2.930, inferior al criterio de máxima
(normalized estimate = 5) recomendado
(Bentler, 2006).
2.5 Análisis de datos
2
CUADERNO DE PEDAGOGÍA UNIVERSITARIA / VOL.17 NÚMERO 34 / ARTÍCULOS CIENTÍFICOS / PP 31-47
41
Materiales y Aprendizaje; y explicado,
Rendimiento).
También se dejaron libres para ser
estimadas las covarianzas entre los errores
(E
ML y ECUE; ESA y ECE) correspondientes a los
respectivos indicadores de las variables
latentes mediadora (Materiales) y explicada
(Rendimiento); en cambio, se valoraron
nulas la totalidad de aquellas covarianzas
que en la Figura 1 no se encuentran
indicadas.
covarianzas entre los errores E, 12
coeficientes de regresión entre los factores
y las variables observadas y 6 entre factores
dependientes e independientes.
Sin embargo, al formalizar las 19
restricciones indicadas –que en resumen
son: los 15 coeficientes de regresión de los
errores E y D, así como las 4 cargas
factoriales (RDAP y Enseñanza, TAR y
Materiales, EDAD y Aprendizaje, CALIF y
Rendimiento)–, los parámetros a estimar
resultan 51 – (15 + 4) = 32. Evidentemente,
tras todos estos argumentos nuestro
modelo se encuentra identificado y presenta
78 – 32 = 46 grados de libertad, por tanto,
puede someterse a contraste empírico.
Para estimar el modelo propuesto se
dispone de q × (q + 1)/2 = 12 × 13/2 = 78
datos, que se corresponden con las
varianzas-covarianzas de las doce variables
observadas (q). A su vez, el número de
parámetros que tendríamos que estimar es
51, diferenciados del siguiente modo: 12
varianzas de los errores E, 3 varianzas de
los errores D, 1 varianza de factor
independiente, 12 coeficientes de regresión
de las variables observadas sobre los
errores E, 3 coeficientes de regresión de los
factores dependientes sobre los errores D, 2
El estudio analítico de las relaciones entre
las variables postuladas en el modelo reveló
que tanto las cargas factoriales como los
parámetros estructurales estimados son
coeficientes estadísticamente significativos.
En efecto, los doce pesos factoriales (varían
de 0.237 a 0.992), en el marco del modelo
de medida (conjunto de relaciones entre las
Figura 1. Modelo teórico de relaciones entre Enseñanza, Materiales, Aprendizaje y Rendimiento,
elaborado mediante la notación de Bentler y Weeks (1980).
Nota. Variables observadas: RDAP = Reseña
docente aspectos positivos, SPE = Satisfacción
proceso de enseñanza, SPA = Satisfacción
proceso de aprendizaje; TAR = Tareas
asignadas, ML = Material de lectura, CUE =
Cuestionarios aplicados, FOR = Foros de
consulta; EDAD = Edad de estudiantes, CMSP =
Cuestionario sobre modalidad semipresencial;
CALIF = Calificaciones en Contabilidad, SA =
Situación académica, CE = Cantidad de
exámenes rendidos. Variables latentes:
Enseñanza (independiente, explicativa);
Materiales y Aprendizaje (mediadoras,
explicativas); Rendimiento académico
(dependiente, explicada).
Los asteriscos (*) indican los coeficientes y
parámetros susceptibles de estimación.
3. Resultados
3.1 Identificación del modelo
3.2 Estimación y evaluación del
modelo
42
variables observadas y la variable latente
respectiva), resultaron estadísticamente
significativos, algunos para p < 0.05, y otros
para p < 0.01. Por lo tanto, pueden
aceptarse las saturaciones obtenidas como
indicios de validez de constructo de las
diferentes variables latentes consideradas.
Asimismo, en el contexto del modelo
estructural (conjunto de relaciones entre las
variables latentes), los seis coeficientes de
regresión entre el factor independiente y
los factores dependientes (mediadores
y explicado) que fueron estimados
(Enseñanza y Materiales, Enseñanza y
Aprendizaje, Enseñanza y Rendimiento;
Materiales y Aprendizaje, Materiales y
Rendimiento; Aprendizaje y Rendimiento),
resultaron estadísticamente significativos
(oscilan entre 0.237 y 0.616), algunos para p
< 0.05, y otros para p < 0.01.
También, los coeficientes que evalúan la
covarianza entre los errores E
ML y ECUE, así
como entre E
SA y ECE, resultaron
estadísticamente significativos (α = 0.05).
Creemos conveniente recordar que, en
términos generales, una covarianza signifi-
cativa indicaría que los factores asociados
comparten una variación común que no ha
podido ser explicada por las relaciones
expresadas en el modelo.
Los diferentes valores originados como
producto de las estimaciones realizadas en
el marco del estudio analítico pueden verse
en la Figura 2.
A efectos de juzgar el ajuste global del
modelo, se ha tenido en cuenta, en primer
lugar, la matriz residual de covarianzas
(diferencia entre la matriz de covarianzas
muestral y la matriz de covarianzas
poblacional estimada), la cual en caso de
que los valores de cada uno de sus
elementos sean pequeños; esto es, cercana
a una matriz nula, indicaría que el modelo
ha sido capaz de ajustarse a los datos.
Ahora bien, al examinar los residuos, es
común observar el error promedio de
los elementos estandarizados que se
encuentran fuera de la diagonal; el cálculo
de dicho valor en esta oportunidad ha
resultado realmente bajo (0.052), indicando
con ello un correcto ajuste.
En segundo lugar, siguiendo con el criterio
de los residuos, fue posible comprobar que
el 85.90% de estos caen dentro del intervalo
[–0.1, 0.1], aunque no de forma simétrica
(entre –0.1 y 0.0 se halla el 30.77%,
mientras que entre 0.0 y 0.1 está el 55.13%,
Figura 2. Resultados estandarizados del modelo propuesto para la intervención educativa en
Contabilidad y en ambientes tecnológicos.
Nota. Grado de significación: *p < 0.05, **p <
0.01
CUADERNO DE PEDAGOGÍA UNIVERSITARIA / VOL.17 NÚMERO 34 / ARTÍCULOS CIENTÍFICOS / PP 31-47
43
Tabla 2. Indicadores de bondad de ajuste global del modelo propuesto
de los valores residuales). En síntesis, se
puede decir, a partir del análisis de los
residuos, que el modelo teórico ha logrado
bondad de ajuste.
Otro criterio que se valora mencionar, antes
de exponer aquellos índices clásicos para
juzgar globalmente el grado de ajuste, es el
de la convergencia en el proceso de
estimación. En efecto, dado que la
estimación de un modelo es un proceso
iterativo, el hecho de que el algoritmo
converja de una manera rápida, es indicador
de un buen ajuste. En nuestro caso, han
sido necesarias diecinueve (19) iteraciones
para la convergencia; sin embargo, el valor
de la función de estimación (0.475) fue
exactamente el mismo a partir de la número
doce (12).
Para la evaluación global del modelo, de
acuerdo con Schermelleh-Engel, Moos-
brugger y Müller (2003), se ha utilizado una
estrategia basada en los siguientes
indicadores: el estadístico X , junto con la
razón entre este y los grados de libertad
(X /gl), así como los índices descriptivos
Comparative Fit Index (CFI), Non-Normed
Fit Index (NNFI) y Root Mean Square Error
of Approximation (RMSEA); todos los cuales
no dependen tanto del tamaño muestral.
El test chi-cuadrado ha resultado, para un
nivel α = 0.05, estadísticamente no
significativo, X (46) = 55.660, p = 0.156, y el
cociente X /gl = 1.210 razonablemente
próximo a 1. A su vez, los índices CFI y
NNFI adoptaron valores 0.978 y 0.960,
respectivamente; mientras que la estima-
ción puntual para la RMSEA fue 0.042,
indicativos todos ellos de un buen ajuste
entre el modelo y los datos.
A los índices de comparación estimados en
primer término, se añaden otros estadísticos
prácticos que proporciona EQS, entre los
que se encuentran: Normed Fit Index (NFI)
= 0.903, Incremental Fit Index (IFI) = 0.982 y
McDonald's Fit Index (MFI) = 0.980, los
cuales también dejan en evidencia que el
modelo asumido alcanzó bondad de ajuste,
dado que igualan o superan el criterio de
mínima (0.90) recomendado (Bentler,
2006). Una síntesis de los distintos
estadísticos e índices relativos a la bondad
de ajuste del modelo, originados a partir del
método de ML, se encuentran detallados en
la Tabla 2.
En resumen, a través de los distintos
criterios e indicadores utilizados (análisis de
los residuos, resumen de iteraciones y
contraste global), ha sido posible comprobar
que la matriz de covarianzas observada y la
predicha por el modelo propuesto no son
significativamente diferentes; es decir, el
modelo hipotetizado se ajusta al modelo
empírico y, en consecuencia, sería de
utilidad para explicar los datos.
Evidentemente, a partir de los resultados
logrados, la adopción del modelo
contrastado como modelo explicativo del
fenómeno objeto de estudio es un hecho
inmediato. En definitiva, ha sido posible
alcanzar el objetivo planteado; esto es,
proponer la modelización estadística del
rendimiento académico en Contabilidad en
contextos de enseñanza complementados
por recursos multimediales, a través de la
técnica estructuras de covarianza.
ESTADÍSTICOS ÍNDICES DESCRIPTIVOS ÍNDICES PRÁCTICOS
55.600 0.156 46 1.210
X p df X /df
0.960 0.978 0.042 0.903 0.982 0.980
NNFI CFI RMSEA NFI IFI MFI
2 2
2
2
2
2
44
Oportunamente habíamos mencionado que
la relevancia de las relaciones entre
enseñanza, aprendizaje, uso de tecnologías
y rendimiento académico viene dada por su
impacto en el desarrollo humano de los
países, su importancia en la agenda pública,
la invisibilidad del tema, su vacancia
científica, la trascendencia local y el interés
propio. Este estudio ha corroborado el
potencial que tienen las actividades
formativas realizadas con TIC, puesto que
permiten: estructurar, compartir y difundir el
conocimiento –superando las barreras de
tiempo y espacio–, basado en la
personalización y el acompañamiento del
estudiante, ya que el aprendizaje es un
hecho que ocurre en una persona, tiempo y
espacio determinado.
La determinación de transformar el aula
docente tradicional en un espacio de
actividades formativas en el que se utilizan
materiales digitales ha dado lugar a
desarrollar investigación científica que, en
nuestro ámbito, permitió contribuir
básicamente en aspectos de la disciplina
contable relacionados con: a) estudios en el
área pedagógica (implementación de
enseñanza en MSP y recursos didácticos
multimedia), y b) respuestas al problema del
rendimiento académico (el modelo
estadístico propuesto permitió medir la
satisfacción en virtud de la implementación
de nuevas estrategias de enseñanza
mediadas por TIC y su resultado en el
mejoramiento del desempeño cognitivo).
Según los datos obtenidos del sistema
oficial SIU Guaraní, el 79.70% de la muestra
ha logrado calificación teórica de
aprobación; esto significa que si se
empleara la escala institucional de
evaluaciones, la mayoría de los parti-
cipantes de este estudio ha alcanzado notas
que van desde Aprobado (6) hasta
Sobresaliente (10); mientras que el
rendimiento académico modal se ubicó en
siete (7) puntos. Estos resultados dejan en
evidencia que, en gran número, los
estudiantes de la MSP han obtenido
calificaciones que les permite promover la
asignatura.
De manera similar, estos resultados apoyan
las conclusiones a las que llegan
García-Martín y Cantón-Mayo (2019),
quienes muestran con sus hallazgos que
existe una relación entre el uso de las
tecnologías y el rendimiento académico. El
estudio de estas autoras apuntó a la
indagación del impacto de varias
herramientas tecnológicas en estudiantes
adolescentes en cuatro asignaturas y sus
datos evidencian un aumento del
rendimiento en Ciencias y en áreas de
lingüística con herramientas relacionadas
con los motores de búsqueda, y en
Matemáticas por el uso de podcast.
La medición del grado de satisfacción de los
estudiantes ante la modalidad semipre-
sencial y el impacto en su rendimiento
académico abordado mediante estructuras
de covarianza fue una decisión correcta,
puesto que ha posibilitado generar el
planteo de un modelo estadístico –a partir
de variables psicoeducativas– que podría
ser un recurso válido para medir con
eficacia propuestas de intervención
educativa universitaria en ámbitos
tecnológicos. En efecto, la eficacia de este
modelo consiste en mostrar la relación
(dirección, sentido y magnitud) entre los
factores predictivos enseñanza, materiales
y aprendizaje, mediados por TIC, y el
rendimiento académico de estudiantes
universitarios, en el ámbito de la asignatura
CB.
Las estimaciones de las cargas factoriales,
como de los parámetros estructurales del
modelo, también de los coeficientes que
evalúan la covarianza entre los errores E,
resultaron en todos los casos valores
estadísticamente significativos (algunos
para p < 0.05, y otros para p < 0.01). Por lo
tanto, desde el punto de vista analítico,
podemos sostener que las medidas
estimadas fueron correctas; no obstante,
sería justo reconocer que los resultados
conseguidos presentan ciertas limitaciones.
Evidentemente, hace falta insistir en futuras
4. Discusión y Conclusiones
CUADERNO DE PEDAGOGÍA UNIVERSITARIA / VOL.17 NÚMERO 34 / ARTÍCULOS CIENTÍFICOS / PP 31-47
45
investigaciones en el aporte de nuevas
variables, o las analizadas en este trabajo
pero medidas de manera diferente, que
hagan posible mejorar el porcentaje de
varianza explicada en la variable respuesta.
Entre los aportes que entendemos realiza
este trabajo se encuentra el hecho de que
en el modelo contrastado el factor
explicativo materiales se halla conformado
por variables dinámicas (material de lectura,
cuestionarios, tareas y foros) que son
susceptibles de intervención. Así, de
acuerdo con lo señalado en el párrafo
anterior, en caso de observarse necesario
podrían ser modificadas a efectos que
resulten de mayor utilidad para explicar la
variabilidad del rendimiento académico (p.
ej., incorporar o quitar actividades en el aula
virtual).
Otra cuestión que deseamos destacar de la
modelización estadística propuesta (véase
Figura 2), es que la variable latente
independiente enseñanza es la que mayor
protagonismo posee a la hora de explicar el
rendimiento en Contabilidad; puesto que no
solo incide en forma directa, sino que lo
hace de manera indirecta a través de
los factores mediadores materiales y
aprendizaje. En efecto, estos factores
influyen en la variable dependiente, el
primero de los dos últimos (materiales) a
través de aprendizaje, mientras que ambos
(materiales y aprendizaje) lo hacen también
en forma directa.
Una de las dificultades habituales en la
elaboración de modelos teóricos reside en
que estos deben ser sencillos pero a la vez
reflejar la realidad que suele ser compleja.
Es sabido que cuando en un modelo
interviene un número elevado de variables
se obtiene una representación complicada;
sin embargo, la opción de prescindir de
algunas de ellas puede suponer que se ha
dejado de tener en cuenta aspectos
importantes del fenómeno objeto de
análisis. Evidentemente, definir la simplici-
dad o parsimonia de los modelos es una
tarea dificultosa, pues lo que se gana en
sencillez, puede perderse en eficiencia al
representar el escenario que se analiza. En
los modelos estadísticos el número de
parámetros que se estiman es una buena
medida de la complejidad del modelo.
(Closas, 2011).
El modelo planteado puede ser mejorado,
pero se considera que es un paso adelante
en el estudio de esta problemática, que se
anhela pueda servir como referencia para
futuras investigaciones que se realicen en
esta línea. Ahora bien, dado que los
participantes fueron alumnos pertenecien-
tes a un centro académico específico, así
como a una carrera, asignatura y moda-
lidad de enseñanza determinada, algunas
evidencias alcanzadas en este trabajo (p.
ej., el porcentaje de jóvenes que ha logrado
calificación teórica de aprobación) no sería
conveniente extenderse a otros estudiantes
universitarios, menos aún hacer inferencias
sobre poblaciones no representadas en la
muestra, a pesar que la misma fue
seleccionada de manera aleatoria.
En el marco de la temática abordada, entre
las actividades que podrían proponerse a
efectos de contribuir en el mejoramiento del
desempeño académico, se encuentran: a)
fomentar la presentación de propuestas
educativas que se lleven a cabo en MSP,
puesto que los entornos virtuales de
aprendizaje tienen características valoradas
por los estudiantes (p. ej., hipermedia y
ubicuidad); y b) ofrecer capacitación en el
manejo de la plataforma Moodle para
aquellos jóvenes que realizan una primera
experiencia en comunidades de aprendizaje
en línea.
Estas recomendaciones van acordes con el
estudio de Zempoalteca et al. (2017), cuya
investigación midió el impacto en el
rendimiento de universitarios que conocen
los ambientes virtuales y participan en ellos
motivados por docentes que fomentan el
uso adecuado de las tecnologías. Los
autores llegan a la conclusión de que el uso
innovador de las TIC tiene efecto favorable
en la práctica académica de los estudiantes,
46
siempre y cuando los docentes hagan un
uso significativo de estos recursos.
Más allá de los aciertos e inconvenientes
que conlleva el desarrollo de toda investiga-
ción, aspiramos a que este primer
acercamiento al análisis del fenómeno
educativo-tecnológico haya evidenciado que
la incorporación de TIC no limita ni
menoscaba la actuación del docente, pues
descansa en él la responsabilidad de
determinar y apreciar las condiciones
particulares de la intervención didáctica al
decidir cuál es la mejor combinación posible
(contenidos, actividades y materiales) para
lograr los objetivos educativos que persigue
en su asignatura. En sintonía con lo anterior
concluyen García-Martín y Cantón-Mayo
(2019), quienes recomiendan que los
docentes deben seleccionar cuidadosa-
mente las herramientas tecnológicas y las
actividades en función de los contenidos, de
esta manera, los estudiantes utilizarán las
tecnologías con eficacia y estas ejercerán
influencias positivas para su rendimiento.
En el contexto sociocultural de origen de la
muestra, este estudio ha aportado algo más
de claridad sobre la relación entre la
satisfacción de los estudiantes con la
modalidad semipresencial, las estrategias
implementadas y el rendimiento con el fin de
posibilitar la apertura de diálogos sobre
medidas de intervención psicopedagógicas
y la adopción de decisiones institucionales
que permitan promover soluciones válidas,
al menos, a las dificultades habituales que
actualmente se presentan en el rendimiento
de la asignatura CB.
Troncoso et al. (2010) han demostrado la
eficacia de la modalidad semipresencial
implementada en un curso de Matemáticas, ya
que el b-learning permitió combinar tecnología,
pedagogía y una comunicación permanente,
lo cual dio como resultado un mayor
rendimiento de los estudiantes. Además,
posibilitó promover el desarrollo de competen-
cias genéricas como el pensamiento crítico y
las destrezas de comunicación por el uso
permanente de los foros y la interacción con
los docentes y compañeros, actividades
"valiosas para el futuro profesional del
estudiante en un mundo actual, pues se
fomenta la colaboración en los ambientes
virtuales facilitando cambios de actitudes
sociales" (p. 25).
Como reflexión final, consideramos que la
incorporación de aplicaciones web al
proceso educativo requiere de docentes-
tutores con nuevas habilidades, no siempre
comparables con las utilizadas en los
sistemas presenciales. Las innumerables
posibilidades de contacto con el conoci-
miento a través de medios tecnológicos no
garantiza el acceso a los saberes; son las
actividades que los docentes llevan a cabo
con TIC lo que brinda el incremento de los
resultados de aprendizaje y el mejoramiento
del rendimiento académico. Esta conside-
ración se encuentra en total armonía con lo
que expresa el modelo estadístico propues-
to, en el sentido que puede observarse que
los constructos enseñanza y materiales son
los que mayor relevancia operativa y
funcional tienen como determinantes del
desarrollo académico de los estudiantes en
prácticas educativas semipresenciales.
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