Aceptación y uso de la evaluación basada en computadora en estudiantes universitarios
Resumen
El rápido desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) abrió nuevas posibilidades para las prácticas de enseñanza y evaluación en la educación superior, entre estas se encuentra la evaluación basada en computadora (computer based assessment, CBA). Ya que el desarrollo efectivo de esta depende de la aceptación de los estudiantes, en el presente estudio se analizaron los constructos que afectan la intención de utilizar la CBA mediante el modelo de aceptación de evaluación basada en computadora (computer based assessment acceptance model, CBAAM) en una universidad privada de México. La metodología fue cuantitativa y se dividió en dos fases: 1) aplicación de una evaluación con preguntas de opción múltiple con evaluación automática, y 2) prueba de la medición y el modelo estructural del instrumento CBAAM con 84 estudiantes del primer semestre de ingeniería. Los resultados indican que la percepción lúdica tiene un efecto directo sobre el uso de la CBA, mientras que las condiciones facilitadoras, la autoeficacia informática, la facilidad de uso percibida, la expectativa de meta, la influencia social y el contenido solo tienen efectos indirectos. El modelo de aceptación estudiado explica aproximadamente 47% de la variación de la intención de uso. Se recomienda investigar otras variables que afectan el propósito de usar y aplicar el modelo en otros contextos para mayor confirmación
Palabras clave
Referencias
Al-Qdah, M. & Ababneh, I. (2017). Comparing Online and Paper Exams: Performances and Perceptions of Saudi Students. International Journal of Information and Education Technology, 7(2), 106-109. https://doi.org/10.18178/ijiet.2017.7.2.850
Bagozzi, R. P. & Yi, Y. (1988). On the evaluation of structural equationmodels. Journal of the academy of marketing science, 16(1), 74-94. https://doi.org/10.1007/BF02723327
Chau, K. Y.; Law, K. M. & Tang, Y. M. (2021). Impact of Self-Directed Learning and Educational Technology Readiness on Synchronous E-Learning. Journal of Organizational and End User Computing (JOEUC), 33(6), 1-20. https://doi.org/https://doi.org/10.4018/JOEUC.20211101.oa26
Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. Modern methods for business research, 295(2), 295-336. http://www.researchgate.net/publication/232569511
Compeau, D. R. & Higgins, C. A. (1995). Computer self-efficacy: development of a measure and Initial test. MIS Quarterly, 19(2), 189-211. https://doi.org/10.2307/249688
Davis, F. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.2307/3151312
Garson, G. D. (2016). Partial least squares: Regression and structural equation models. Statistical Associates Publishers.
Granic, A. & Marangunic, N. (2019). Technology acceptance model in educational context: A systematic literature review. British Journal of Educational Technology, 50(5), 2572-2593. https://doi.org/10.1111/bjet.12864
Hair, J. J. F.; Hult, G. T. M.; Ringle, C. & Sarstedt, M. (2016). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLSSEM). Sage Publications.
Hestenes, D.; Wells, M. & Swackhamer, G. (1992). Force concept inventory. The Physics Teacher, 30(3), 141-158. https://doi.org/10.1119/1.2343497
Imtiaz, A. & Maarop, N. (2014). A Review of Technology Acceptance Studies in the Field of Education. Jurnal Teknologi, 69(2), 2180-3722. https://doi.org/doi:10.11113/jt.v69.3101
Joint Information Systems Committee (JISC). (2007). Effective practice with e-assessment: An overview of technologies, policies and practice in further and higher education. https://people.cs.vt.edu/shaffer/cs6604/Papers/eAssessment.pdf
Jordan, S. (2013). E-assessment: Past, present and future. New Directions, 9(1), 87-106. https://oro.open.ac.uk/38536/3/SEJ%20New%20Directions%202013%20d3.pdf
Kundu, A. & Bej, T. (2021). Experiencing e-assessment during covid-19: an analysis of Indian students’ perception. Higher Education Evaluation and Development, 15(2), 114-134. https://doi.org/10.1108/heed-03-2021-0032
Landry, B. J.; Griffeth, R. & Hartman, S. (2006). Measuring student perceptions of blackboard using the technology acceptance model. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 4(1), 87-99. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-4609.2006.00103.x
Mo, D. Y.; Tang, Y. M.; Wu, E. Y. & Tang, V. (2022). Theoretical model of investigating determinants for a successful Electronic Assessment System (EAS) in higher education. Education and Information Technologies, 27(9), 12543-12566. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11098-1
Moon, J. y Kim, Y. (2001). Extending the TAM for a world-wideweb context. Information and Management, 38(4), 217-230. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(00)00061-6
Muñiz, J.; Elosua, P. & Hambleton, R. K. (2013). Directrices para la traducción y adaptación de los tests: segunda edición. Psicothema, 25(2), 151-157. https://doi.org/10.7334/psicothema2013.24
Nikou, S. A. & Economides, A. A. (2017). Mobile-based assessment: Investigating the factors that influence behavioral intention to use. Computers and Education, 109, 56-73. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2017.02.005
Ong, C. S.; Lai, J. Y. & Wang, Y. S. (2004). Factors affecting engineers’ acceptance of asynchronous e-learning systems in high-tech companies. Information & Management, 41(6), 795-804.http://dx.doi.org/10.1016/j.im.2003.08.012
Sarstedt, M.; Ringle, C. M.; Smith, D.; Reams, R. & Hair, J. F. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): A useful tool for family business researchers. Journal of Family Business Strategy, 5(1), 105-115. https://doi.org/10.1007/978-3-319-05542-8_15-2
Scherer, R.; Siddiq, F. & Tondeur, J. (2019). The technology acceptance model (TAM): A meta-analytic structural equation modeling approach to explaining teachers’ adoption of digital technology in education. Computers & Education, 128, 13-35. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.09.009
Smith, P. J.; Murphy, K. L. & Mahoney, S. E. (2003). Towards identifying factors underlying readiness for online learning: an exploratory study. Distance Education, 24(1), 57-67. https://doi.org/10.1080/01587910303043
Sousa, V. D. & Rojjanasrirat, W. (2011). Translation, adaptation and validation of instruments or scales for use in cross-cultural health care research: A clear and user-friendly guideline. Journal of Evaluation in Clinical Practice, 17(2), 268-274. https://doi.org/10.1111/j.1365-2753.2010.01434.x
Tang, Y. M.; Chen, P. C.; Law, K. M. Y.; Wu, C. H.; Lau, Y. Y.; Guan, J.; He, D. & Ho, G. T. S. (2021). Comparative analysis of Student’s live online learning readiness during the coronavirus (covid-19) pandemic in the higher education sector. Computers & Education, 168. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104211
Terzis, V. & Economides, A. A. (2011). The acceptance and use of computer based assessment. Computers & Education, 56(4), 1032-1044. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2010.11.017
Terzis, V.; Moridis, C. N. & Economides, A. A. (2012a). How student’s personality traits affect Computer Based Assessment Acceptance: Integrating BFI with CBAAM. Computers in Human Behavior,28(5), 1985-1996. https://doi.org/10.1016/j.chb.2012.05.019
Terzis, V.; Moridis, C. N. & Economides, A. A. (2012b). The effect of emotional feedback on behavioral intention to use computer based assessment. Computers & Education, 59(2), 710-721. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.03.003
Terzis, V.; Moridis, C. N. & Economides, A. A. (2013). Continuance acceptance of computer based assessment through the integration of user’s expectations and perceptions. Computers & Education, 62, 50-61. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.10.018
Timmis, S.; Broadfoot, P.; Sutherland, R. & Oldfield, A. (2016). Rethinking assessment in a digital age: opportunities, challenges and risks. British Educational Research Journal, 42(3), 454-476. https://doi.org/10.1002/berj.3215
Venkatesh, V. & Davis, F. D. (1996) A Model of the Antecedents of Perceived Ease of Use: Development and Test. Decision Science, 27, 451-481. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1540-5915.1996.tb00860.x
Venkatesh, V.; Morris, M. G.; Davis, G. B. & Davis, F. D. (2003) User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27, 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540
Wang, Y. (2003). Assessment of learner satisfaction with asynchronous electronic learning systems. Information & Management, 41(1), 75-86. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(03)00028-4
Wang, Y. S.; Wu, M. C. & Wang, H. Y. (2009). Investigating the determinants and age and gender differences in the acceptance of mobile learning. British journal of educational technology, 40(1), 92-118. https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2007.00809.x
DOI: http://dx.doi.org/10.32870/Ap.v16n1.2476
Métricas de artículo
Metrics powered by PLOS ALM
Enlaces refback
- No hay ningún enlace refback.
Apertura vol. 16, núm. 2, octubre de 2024 - marzo de 2025, es una revista científica especializada en innovación educativa en ambientes virtuales que se publica de manera semestral por la Universidad de Guadalajara, a través de la Coordinación de Recursos Informativos del Sistema de Universidad Virtual. Oficinas en Av. La Paz 2453, colonia Arcos Sur, CP 44140, Guadalajara, Jalisco, México. Tel.: 3268-8888, ext. 18775, www.udgvirtual.udg.mx/apertura, apertura@udgvirtual.udg.mx. Editor responsable: Dr. Rafael Morales Gamboa. Número de la Reserva de Derechos al Uso Exclusivo del Título de la versión electrónica: 04-2009-080712102200-203, e-ISSN: 2007-1094; número de la Reserva de Derechos al Uso Exclusivo del Título de la versión impresa: 04-2009-121512273300-102, ISSN: 1665-6180, otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Número de Licitud de Título: 13449 y número de Licitud de contenido: 11022 de la versión impresa, ambos otorgados por la Comisión Calificadora de Publicaciones y Revistas Ilustradas de la Secretaría de Gobernación. Responsable de la última actualización de este número: Sergio Alberto Mendoza Hernández. Fecha de última actualización: 25 de septiembre de 2024.