Influencia
de variables sociofamiliares en la competencia digital en comunicación y
colaboración
Influence of socio-familial variables on digital competence
in communication and collaboration
Dra. Sonia
Casillas-Martín. Profesora contratada
doctora. Universidad de Salamanca. España
Dr. Marcos
Cabezas-González. Profesor contratado
doctor. Universidad de Salamanca. España
Dra. Ana
García-Valcárcel Muñoz-Repiso. Catedrática
de Universidad. Universidad de Salamanca. España
Recibido:
2021/09/07 Revisado: 2021/10/04 Aceptado: 2021/11/13 Preprint: 2021/12/09 Publicado: 2022/01/07
Cómo citar este artículo:
Casillas-Martín, S.,
Cabezas-González, M., & García-Valcárcel Muñoz-Repiso, A. (2022).
Influencia de variables sociofamiliares en la competencia digital en
comunicación y colaboración [Influence of socio-familial variables on digital competence in communication and collaboration].
Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación,
63, 7-33. https://doi.org/10.12795/pixelbit.84551
RESUMEN
Las Tecnologías de la Información y la Comunicación
(TIC) se utilizan en todos los sectores, incluido el educativo y una
competencia básica como es la digital, debe ser desarrollada desde la escuela.
Para conseguir políticas educativas eficaces que integren las TIC en los
sistemas educativos y fomenten el desarrollo de esta competencia, es muy
importante conocer la influencia que pueden tener diferentes variables sociales
en su adquisición. En este artículo se presenta un estudio de tipo no
experimental que tiene por objeto evaluar la competencia digital de los
estudiantes de enseñanza obligatoria e identificar el impacto que tienen en
ella, diferentes variables sociofamiliares. Se diseñó una investigación
descriptiva transversal utilizando una metodología cuantitativa. Se trabajó con
una muestra de 807 estudiantes y se utilizó una prueba de resolución de
problemas para la recogida de datos. Los resultados muestran un nivel medio en
conocimiento y capacidades digitales influenciado por los antecedentes
económicos y culturales de la familia, así como por el acceso de los
estudiantes a los dispositivos digitales desde sus casas. Esta situación debe
de ser motivo de reflexión en los centros educativos, para implementar
programas curriculares que fortalezcan este tipo de competencias.
ABSTRACT
Information and Communication Technologies (ICT) are
used in all sectors, including education, and basic competences, such as
digital competence, should be developed at school. It is very important to
understand the influence that different social variables can have on the
acquisition of digital competence in order to implement effective educational
policies that integrate ICT in educational systems and promote its advancement.
This article presents a non-experimental study that aims to evaluate the
digital competence of students in compulsory education and to identify the
impact of different social variables. A cross-sectional descriptive research
was designed using a quantitative methodology. We worked with a sample of 807
students, and a problem-solving test was used for data collection. The results
show an average level of digital knowledge and skills influenced by family
economics and cultural backgrounds, as well as the students' access to digital
devices within their homes. This situation should be a cause for reflection in
educational centres, in order to implement curricular programs that strengthen
this type of skill.
PALABRAS CLAVES · KEYWORDS
Tecnología educacional; competencia digital;
tecnología de la comunicación; educación básica; evaluación de la tecnología.
Educational technology; digital competence;
communication technology; basic education; technology assessment.
1. Introducción
En
este artículo se presenta un estudio en el marco de un proyecto de
investigación I+D, financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad
dentro del Programa Estatal de Fomento de la Investigación Científica y Técnica
de Excelencia, del gobierno de España, cuya finalidad es la de evaluar la
competencia digital de estudiantes de educación obligatoria y estudiar las
relaciones y la incidencia que se establecen entre el nivel de competencia
digital de los mismos y algunas características (variables) sociofamiliares.
En
la última década, las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) han
originado numerosos cambios sociales, económicos y culturales (Sánchez-Caballé et al., 2020). La digitalización de las actividades
humanas, que difumina cada vez más los límites entre la vida personal y
profesional (Ying-Jung et al., 2019) ha obligado a los ciudadanos a desarrollar
nuevas competencias tanto en el ámbito de lo personal como de lo profesional y
una de las primordiales es la competencia digital (Siddiq
et al., 2016), clave para el tratamiento de la información, el rendimiento
académico y el éxito profesional (Pagani et al., 2016).
Las
sociedades actuales, necesitan que sus sistemas educativos preparen ciudadanos
y profesionales acordes con las nuevas exigencias de un mercado laboral en
constante cambio (López Belmolte et al., 2020). Las
TIC se utilizan en todos los sectores, incluido el educativo (Gutiérrez
Castillo et al., 2017) y una competencia básica como es la digital, debe ser
desarrollada desde la escuela.
Aunque
esta competencia aparece cada vez más en el discurso público, en los documentos
de política educativa y en la investigación social y pedagógica, su concepto
aún no está normalizado (Pöntinen & Räty-Záborszky, 2020). Son diferentes los términos
empleados para identificar y analizar los conocimientos, capacidades y
actitudes que la engloban: alfabetización digital (Ivanovich
et al., 2020; McDougall et al., 2019; Smith et al.,
2020), alfabetización mediática (Cho et al., 2020; De La Fuente Prieto et al.,
2019; González-Fernández et al., 2019), competencia digital (Casillas-Martín et
al., 2020a; Holguin-Alvarez et al., 2020; Reisoğlu & Çebi, 2020),
entre otros. Los más utilizados son los de competencia
digital y alfabetización digital (Pöntinen
& Räty-Záborszky, 2020).
La
Unión Europea (2018) reconoce, en su recomendación C 189, a la competencia
digital como una de las ocho competencias clave para el ciudadano del siglo XXI
(Recio Muñoz et al., 2020), y la define como:
El uso seguro, crítico y responsable de las
tecnologías digitales para el aprendizaje, en el trabajo y para la
participación en la sociedad, así como la interacción con estas. Incluye la
alfabetización en información y datos, la comunicación y colaboración, la
alfabetización mediática, la creación de contenidos digitales (incluida la
programación), la seguridad (incluido el bienestar digital y las competencias
relacionadas con la ciberseguridad), asuntos relacionados con la propiedad
intelectual, la resolución de problemas y el pensamiento crítico. (p. 9)
Evaluar
la competencia digital de los estudiantes ha sido, en los últimos años, una
preocupación científica en el área de las Ciencias Sociales y de la Educación (véase por ejemplo: Cabezas-González & Casillas-Martín,
2018; López-Meneses et al., 2020; Llorent-Vaquero et
al., 2020; Martínez-Piñeiro et al., 2019; Nowak,
2019; Wild & Schulze Heuling,
2020).
Para
desarrollar políticas educativas eficaces que integren las TIC en los sistemas
educativos y fomenten el desarrollo de esta competencia es muy importante
conocer la influencia que pueden tener diferentes variables sociales en su
adquisición y desarrollo.
En
este sentido, se han realizado distintas investigaciones, siendo las variables
más estudiadas las de género y edad. En el contexto español, en un estudio
sobre el nivel de competencia digital de estudiantes universitarios, se
concluye que los hombres superan a las mujeres en conocimientos y manejo de los
dispositivos digitales (Cabezas-González et al., 2017). Respecto a la influencia
de la edad en la competencia digital de profesores no universitarios españoles,
hay evidencias que apuntan que los mayores de 40 años se sienten menos
competentes y motivados para emplear tecnologías en las áreas de la
información, la alfabetización informacional y la creación de contenido
educativo digital (López Belmolte et al., 2020).
También
se ha investigado sobre la influencia de variables sociofamiliares. En el
contexto ruso, en un estudio con alumnos universitarios, Kozlov
et al. (2019), señalan que las barreras que impiden el desarrollo de la
competencia digital dependen de tres factores: geográficos-regionales,
socioeconómicos y personales. En Corea, Kim et al. (2018), demostraron que los
estudiantes universitarios que viven en un ambiente digitalmente enriquecido en
el hogar y en la escuela son más propensos a adoptar, de manera eficaz, las
tecnologías digitales para el aprendizaje. En Noruega, se comprobó que los
antecedentes familiares, en términos de integración lingüística y número de libros
en el hogar, eran predictores del grado de competencia digital de los alumnos
de séptimo grado (Hatlevik et al., 2014). En Kosovo, Shala and Grajcevci (2018)
concluyeron que en el desarrollo de esta competencia influyen positivamente la
inclusión en entornos académicos, una buena posición socioeconómica y residir
en áreas urbanas frente a rurales.
En
cuanto al desarrollo y evaluación de la competencia digital, existen diferentes
estándares e indicadores tanto de los ciudadanos como de los profesores y de
los estudiantes: Technological Pedagogical
Content Knowledge (TPACK) (Mishra & Koehler,
2006), modelo Krumsvik (Krumsvik,
2011), Standards for Students, a Practical Guide for Learning with
Technology (ISTE, 2016), estándares de competencia
TIC para docentes (ECD-TIC) (UNESCO, 2008), National Educational Technology Standards for Teachers
(ISTE, 2008), Marco Europeo para la Competencia digital de los Educadores (DigCompEdu) (Punie, 2017), Marco
Común de la Competencia Digital Docente (INTEF, 2017), entre otros. En el
estudio que se presenta se ha seguido uno de los modelos referentes para el
desarrollo de competencias digitales en Europa, el Marco Europeo de Competencia
Digital (DigComp).
En
el año 2013, la Comisión Europea publicó el Marco para el Desarrollo y la
Comprensión de la Competencia Digital en Europa (DigComp
1.0) (Ferrari, 2013), modificado en 2016 por el Marco Europeo para la
Competencia Digital de los Ciudadanos (DigComp 2.0) (Vuorikari et al., 2016) y actualizado en 2017 por DigComp 2.1. (Carretero et al., 2017). Este modelo, con un
total de veintiuna competencias digitales, estructura sus dimensiones en cinco
áreas, cuatro niveles, con dos subniveles cada uno, y tres ámbitos (Figura 1).
Figura 1
Estructura-dimensiones
de la competencia digital DigComp 2.1
Esta
investigación se centra en el área competencial de comunicación y colaboración,
cuyas competencias digitales son: interacción por medio de tecnologías
digitales, compartir información y contenidos digitales, participación
ciudadana en línea, colaboración mediante tecnologías digitales, netiqueta y
gestión de la identidad digital.
Las variables
sociofamiliares analizadas en este trabajo (género, curso académico, nivel
económico-cultural de la familia, acceso a dispositivos digitales) fueron
delimitadas tras una revisión de investigaciones sobre el tema.
2. Metodología
Se
empleó una metodología cuantitativa (prueba objetiva y escala de actitudes) con
un diseño de corte descriptivo y transversal, puesto que la información se
recogió en un único momento, durante el curso académico 2018-2019.
2.1 Objetivos
Se plantean dos objetivos:
1. Conocer el nivel
de competencia digital que tienen los estudiantes de educación obligatoria
(12-14 años) de algunas provincias españolas en el área de comunicación y
colaboración, teniendo en cuenta los ámbitos de conocimiento, capacidad y
actitud.
2. Identificar la
influencia de variables sociofamiliares en el desarrollo de esta área
competencial por parte de estos escolares.
2.2 Participantes
La
evaluación se llevó a cabo en la Comunidad Autónoma de Castilla y León
(España). Se utilizó un tipo de muestreo aleatorio estratificado (Casal &
Mateu, 2003) lo que llevó a trabajar con una muestra de 807 estudiantes (668 de
último curso de Educación Primaria y 139 de primer curso de Educación
Secundaria Obligatoria) de entre 12 y 14 años, de 18 centros educativos (Tabla 1).
Desde el punto de vista del género, se cuenta con una muestra equilibrada (el
51.4% pertenecen al femenino y el 48.6% al masculino).
Tabla 1
Distribución de la
muestra
|
Muestra total |
Curso |
Género |
||||||
|
6º Primaria |
1º Secundaria |
Femenino |
Masculino |
|||||
|
N |
N |
% |
N |
% |
N |
% |
N |
% |
|
807 |
668 |
82.8 |
139 |
17.2 |
415 |
51.4 |
392 |
48.6 |
2.3 Prueba de evaluación
Para
la elaboración del instrumento de evaluación se llevó a cabo una revisión
documental sobre los ámbitos de la competencia digital, con la intención de
formular un modelo de indicadores en el que basar su diseño y se tomó como
referencia el modelo DigComp 1.0. (Ferrari, 2013).
Teniendo en cuenta la estructura de este modelo, para el área competencial de
comunicación y colaboración fueron planteados un total de 69 indicadores
adaptados a la población objeto de estudio, organizados en tres ámbitos
(conocimiento, capacidad y actitud) y en tres niveles (básico, intermedio y
avanzado). Estos indicadores pueden consultarse en: “Modelo de indicadores para
evaluar la competencia digital de los estudiantes tomando como referencia el
modelo DigComp (INCODIES)” (García-Valcárcel et al.,
2019); documento más amplio en el que se recogen un total de 325 indicadores
relativos a las cinco áreas de la competencia digital.
Para
la validación del contenido del modelo de esta área competencial se utilizó el
método de jueces. Un total de 17 expertos en el diseño de indicadores de
evaluación, en competencia digital y profesionales en ejercicio pertenecientes
a distintos contextos educativos (educación obligatoria, universidad, gestión
educativa), evaluaron la importancia, la pertinencia y la claridad de los
indicadores por medio de un cuestionario online tipo escala Likert de 4 grados
(1-ninguna, 2-poca, 3-bastante, 4-mucha).
Teniendo
en cuenta el modelo de indicadores y los criterios para la elaboración de
instrumentos de recogida de información (McMillan
& Schumacher, 2005), se diseñó un banco de ítems para esta área.
Esta
batería de ítems fue depurada por medio de una revisión de expertos, dando
lugar a la primera versión de la prueba de evaluación que fue aplicada a una
muestra piloto de 288 alumnos de educación obligatoria (incluyendo estudiantes
de 6º curso de Educación Primaria y 1º de Educación Secundaria Obligatoria),
calculándose los niveles de dificultad de los ítems de conocimiento y
capacidad, así como la fiabilidad de los de actitud. Con los resultados se
procedió a la elaboración de la prueba final de esta área competencial (Tabla
2).
Tabla 2
Estructura de la
prueba de evaluación definitiva
|
Área |
Número de
ítems por ámbitos de competencia |
Número de
ítems por niveles de competencia |
||||
|
Conocimiento |
Habilidad |
Actitud |
Básico |
Intermedio |
Avanzado |
|
|
2.1. Interacción
mediante nuevas tecnologías |
1 |
2 |
6 |
2 |
0 |
1 |
|
2.2. Compartir
información y contenidos |
2 |
1 |
2 |
0 |
1 |
|
|
2.3. Participación ciudadana
en línea |
1 |
2 |
0 |
3 |
0 |
|
|
2.4. Colaboración
mediante canales digitales |
1 |
2 |
0 |
3 |
0 |
|
|
2.5. Netiqueta |
1 |
2 |
1 |
1 |
1 |
|
|
2.6. Gestión de la
identidad digital |
2 |
1 |
2 |
1 |
0 |
|
|
TOTAL A2.
Comunicación y colaboración |
8 |
10 |
7 |
8 |
3 |
|
Para
evaluar los conocimientos y las capacidades, se diseñó una prueba objetiva con
preguntas que presentaban situaciones reales en las que los estudiantes tenían
que tomar decisiones, seleccionando una respuesta correcta de entre cuatro
opciones posibles. Para las actitudes, se utilizó una escala tipo Likert
previamente validada, compuesta por 6 enunciados referidos, cada uno de ellos,
a una afirmación sobre el área competencial con 5 opciones de respuesta (1 muy
en desacuerdo, 5 muy de acuerdo). La versión definitiva de la prueba para
evaluar la competencia digital de los estudiantes en todas las áreas
competenciales, denominada ECODIES, se encuentra disponible en el repositorio
documental GREDOS de la Universidad de Salamanca
(https://gredos.usal.es/handle/10366/139397). La información de tipo
sociofamiliar se recopiló por medio de una encuesta compuesta por 17 ítems.
Una
vez obtenido el permiso de las autoridades de la Administración Educativa, del
Comité ético de la Universidad de Salamanca, de los centros educativos y de las
familias, la aplicación de la prueba de evaluación se realizó por medio de un
sitio web, diseñado ad hoc, para facilitar su cumplimentación por parte de los
escolares (puede consultarse en: https://www.ecodies.es/). Todos los centros colaboraron
de manera voluntaria y se encargaron de obtener los permisos de las familias y
de los estudiantes, así como de aplicar la prueba en el horario lectivo,
siempre siguiendo las pautas y protocolos preparados por los investigadores.
Una vez aplicada la prueba, los docentes pudieron acceder a un informe de su
grupo de clase y de cada uno de sus estudiantes para conocer el nivel
competencial, así como poderlo comparar con la muestra total.
Respecto
a la validez, se tuvo en cuenta el contenido (marco teórico de referencia,
modelo DigComp) y la estructura (dimensiones de la
prueba). Se utilizó la técnica de expertos, actuando como jueces 10 profesores
universitarios expertos en tecnología educativa. En relación con la validez
estructural, se realizó un Análisis Factorial (AF) de componente principales
con el método de rotación Varimax con normalización
Kaiser para las diferentes áreas competenciales. El resultado del mismo proporcionó un valor KMO aceptable y un índice de
esfericidad de Barlett altamente significativo en
todos los casos (p<0.001) (Casillas-Martín et al., 2020b). Para constatar la
fiabilidad, como consistencia interna, tanto de la prueba completa como de las
pruebas específicas de conocimiento, capacidad y actitud; se calculó el índice α
de Cronbach, el α Ordinal o modelo de factor común (medida de consistencia
interna) (Welch & Comer, 1998), además del coeficiente Theta de Armor (modelo de componentes principales). Estos últimos se
consideran más apropiados para escalas de menos de cinco categorías o ítems
dicotómicos. El α Ordinal y Theta de Armor se
calcularon en base a las correlaciones tetracóricas y
los pesos factoriales rotados, siguiendo las indicaciones de Domínguez-Lara
(2018).
Los
índices de α de Cronbach obtenidos se consideran poco aceptables (<.70)
(Tabla 3). Esto puede ser debido a que este estadístico presupone el carácter
continuo de las variables y es considerado inadecuado para escalas con menos de
cinco categorías, siendo nuestras respuestas de carácter dicotómico (exceptuando
la escala de actitudes). Teniendo en cuenta las apreciaciones de algunos
autores en relación con la aplicación de este índice al utilizar una escala
dicotómica (Oliden & Zumbo, 2008; Zumbo et al.,
2007), se utilizó el Índice de Atenuación (IA) para comparar el α de
Cronbach con el α Ordinal. Los valores obtenidos fueron satisfactorios
(>.60), siendo suficientes para garantizar la fiabilidad de las escalas
(Morales et al., 2003).
Tabla 3
Fiabilidad de la
prueba de evaluación definitiva
|
Área |
Ámbito |
N |
α Cronbach |
α ordinal |
Theta de
Armor |
Índice de
Atenuación (IA) |
N de
elementos |
|
A2 |
Conocimiento-capacidad |
807 |
.58 |
0.70 |
0.71 |
17% |
18 |
|
Actitudes |
793 |
.73 |
0.81 |
0.80 |
11% |
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Competencias |
N |
α Cronbach |
α ordinal |
Theta de Armor |
Índice de Atenuación (IA) |
N de elementos |
|
|
A2.1.
Interacción mediante nuevas tecnologías |
807 |
.43 |
.63 |
.63 |
32% |
3 |
|
|
A2.2.
Compartir información y contenidos |
807 |
.40 |
.60 |
.60 |
34% |
3 |
|
|
A2.3.
Participación ciudadana en línea |
807 |
.33 |
.68 |
.68 |
52% |
3 |
|
|
A2.4. Colaboración
mediante canales digitales |
807 |
.24 |
.66 |
.66 |
64% |
3 |
|
|
A2.5.
Netiqueta |
807 |
.42 |
.72 |
.72 |
42% |
3 |
|
|
A2.6. Gestión
de la identidad digital |
807 |
.21 |
.63 |
.63 |
67% |
3 |
|
|
Prueba Área 2 completa |
793 |
.40 |
.86 |
.86 |
19% |
24 |
3. Análisis y resultados
Interesa
conocer, además de los niveles competenciales en el área de comunicación y
colaboración de los estudiantes, si existen diferencias significativas en los
resultados de la evaluación, debido a la influencia de variables sociofamiliares
(género, curso académico, nivel económico y cultural de la familia, acceso a
dispositivos digitales). La variable “nivel económico y cultural de la
familia”, para evitar problemas de privacidad al indagar sobre el nivel de
estudios o profesión de la familia, se define como: acompañamiento familiar
para la realización de deberes, lectura de libros en la familia (fuera de la
escuela) y viajes y vacaciones familiares. La variable “acceso a dispositivos
digitales” se define como: dispositivos con los que cuenta el estudiante en el
hogar (ordenador, tablet, reproductor de música,
móvil con conexión a Internet, impresora, lector de libros digitales,
videoconsola, televisión). Estas variables son elegidas tras una revisión
bibliográfica sobre variables sociofamiliares relevantes en la adquisición de
la competencia digital.
Se
realizan análisis inferenciales mediante comparación de medias, utilizando el
programa SPSS v.25. Dado el alto número de sujetos y una vez comprobados los
supuestos paramétricos de normalidad (prueba de Kolmogorov-Smirnov
y Shapiro-Wilk), donde se confirma que se trata de una distribución normal
(>0,05), se opta por la utilización de pruebas paramétricas, de contraste de
hipótesis; en concreto la prueba de t de Student y la
prueba ANOVA, lo que permite comprobar la existencia de diferencias
estadísticamente significativas.
De acuerdo con los objetivos propuestos, a
continuación, se presentan los principales resultados obtenidos.
En
cuanto al área competencial de comunicación y colaboración digital en los tres
ámbitos (conocimiento, capacidad y actitud), los estudiantes demuestran un
nivel medio en conocimientos y capacidades (=9.66). Para calcular las
medias correspondientes se creó una variable mediante la suma de las
competencias de conocimiento y capacidad, siendo el rango de respuesta de 0 a
18. En cambio, las actitudes son altamente positivas, con una media de 4.32
sobre 5 (Tabla 4).
Tabla 4
Estadísticos
descriptivos
|
Área 2 |
N |
Mín |
Máx |
|
DT |
Asimetría |
Curtosis |
||
|
Y1 |
SE |
g2 |
SE |
||||||
|
Conocimiento-capacidad
(máx. 18) |
807 |
0 |
17 |
9.66 |
2.98 |
-.36 |
.09 |
-.10 |
.17 |
|
Actitud
(máx. 5) |
793 |
0 |
5 |
4.34 |
.72 |
-2.39 |
.09 |
9.06 |
.17 |
Si
nos centramos en los datos relativos a la influencia de factores
sociofamiliares, en cuanto a la variable género, no se han encontrado
diferencias significativas en ninguno de los ámbitos evaluados (conocimiento,
capacidad y actitud); tampoco en los datos de la prueba de conocimiento y
capacidad (Tabla 5).
Tabla 5
Estadísticos
descriptivos y prueba t de Student para la variable
género
|
Género |
Masculino |
Femenino |
Kolmogorov-Smirnov |
t-Student |
d (Cohen) |
|||||
|
N |
(DT) |
N |
(DT) |
Z |
gl |
p |
t |
p |
||
|
CN (sobre 8) |
392 |
4.18 (1.61) |
415 |
4.36 (1.53) |
.13 |
607 |
.00 |
1.47 |
.14 |
.11 |
|
CP (sobre 10) |
392 |
5.29 (2.05) |
415 |
5.47 (1.71) |
.12 |
577 |
.00 |
1.18 |
.24 |
.01 |
|
AC (sobre 5) |
387 |
4.26 (.76) |
406 |
4.35 (.75) |
.18 |
607 |
.00 |
1.46 |
.14 |
.13 |
|
PCC (sobre 18) |
387 |
9.46 (3.10) |
406 |
9.83 (2.62) |
.09 |
607 |
.00 |
1.58 |
.11 |
.12 |
En
relación con la variable curso académico al que pertenecen los estudiantes, no
se encuentran diferencias significativas en los ámbitos de conocimiento y
capacidad, pero sí en el de actitud (<.05). Los estudiantes de 6º curso de
Educación Primaria manifiestan una actitud más positiva (media de 4.34 frente a
4.10). El tamaño del efecto relativo a la actitud puede considerarse entre bajo
y moderado (d=.32) (Tabla 6).
Tabla 6
Estadísticos
descriptivos y prueba t de Student para la variable
curso
|
Curso |
6º
Primaria |
1º ESO |
Kolmogorov-Smirnov |
t-Student |
d
(Cohen) |
|||||
|
N |
(DT) |
N |
(DT) |
Z |
gl |
p |
t |
p |
||
|
CN (sobre 8) |
668 |
4.31
(1.54) |
139 |
4.06
(1.72) |
.13 |
607 |
.00 |
1.40 |
.16 |
.16 |
|
CP (sobre 10) |
668 |
5.42
(1.86) |
139 |
5.18
(1.99) |
.12 |
607 |
.00 |
1.14 |
.25 |
.13 |
|
AC (sobre 5) |
658 |
4.34
(.70) |
135 |
4.10
(.98) |
.18 |
112.17 |
.00 |
2.25 |
.02 |
.32 |
|
PCC(sobre 18) |
658 |
9.73
(2.81) |
135 |
9.24
(3.17) |
.09 |
607 |
.00 |
1.52 |
.13 |
.17 |
Respecto
al nivel económico y cultural de la familia, clasificado en cuatro niveles (muy
bajo, bajo, medio, alto), existen diferencias significativas (p<.05) en
conocimiento y en capacidad, pero no en actitud. Son los estudiantes de
familias con nivel económico-cultural alto los que mejor conocimiento y
capacidad demuestran. El tamaño del efecto es pequeño, salvo en conocimiento
que se aproxima a medio (Tabla 7).
Tabla 7
Estadísticos
descriptivos y prueba t de Student para la variable
nivel económico-cultural de la familia
|
NECF |
Muy
bajo |
Bajo |
Medio |
Alto |
Kolmogorov-Smirnov |
ANOVA |
d
(Cohen) |
|||||||
|
N |
(DT) |
N |
(DT) |
N |
(DT) |
N |
(DT) |
Z |
gl |
p |
F |
p |
||
|
CN (sobre 8) |
21 |
3.91
(1.30) |
52 |
4.02
(1.49) |
379 |
4.09
(1.59) |
355 |
4.54
(1.56) |
.13 |
607 |
.00 |
4.51 |
.00 |
.30 |
|
CP(sobre 10) |
21 |
5.62
(1.85) |
52 |
5.30
(1.93) |
379 |
5.17
(1.94) |
355 |
5.64
(1.79) |
.12 |
607 |
.00 |
2.60 |
.05 |
.20 |
|
AC (sobre 5) |
20 |
3.88
(1.52) |
50 |
4.22
(.72) |
373 |
4.31
(.72) |
350 |
4.34
(.75) |
.18 |
112.17 |
.00 |
1.64 |
.18 |
.20 |
|
PCC(sobre 18) |
20 |
9.55
(2.42) |
50 |
9.31
(2.91) |
373 |
9.27
(2.99) |
350 |
10.16
(2.68) |
.09 |
607 |
.00 |
4.71 |
.00 |
.20 |
Nota. NECF=Nivel
económico-cultural de la familia. CN= Conocimiento, CP= Capacidad, AC= Actitud,
PCC= Prueba Conocimiento-capacidad
4. Conclusiones y discusión
En
esta investigación se ha identificado el nivel de competencia digital, en el
área de comunicación y colaboración, que tienen los estudiantes de educación obligatoria
(12-14 años) teniendo en cuenta los tres ámbitos competenciales de
conocimiento, capacidad y actitud. También se ha comprobado la influencia de
variables sociofamiliares en el desarrollo de esta área competencial.
El
nivel de competencia digital demostrado por los estudiantes es básico en
conocimiento y en capacidad, si bien las actitudes son muy positivas. Los
resultados coinciden con otras investigaciones, como la realizada en la
Comunidad Autónoma de Galicia (España) por Martínez-Piñeiro et al. (2019), en
la que los alumnos alcanzan un aprobado (5 sobre 10) en esta área competencial.
Esta situación tiene que ser motivo de reflexión en los centros educativos,
para implementar programas curriculares que fortalezcan este tipo de
competencias.
Además,
es muy importante conocer la influencia que pueden llegar a tener las variables
sociofamiliares en la adquisición y desarrollo de esta competencia para diseñar
y poner en práctica políticas educativas eficaces y compensatorias. Este
trabajo pretende contribuir a este objetivo.
Los
resultados obtenidos muestran, al igual que en otras investigaciones (Pérez
Escoda et al., 2016; Wong & Kemp, 2018), que las variables sociofamiliares
determinan la adquisición y desarrollo de estas competencias digitales: interacción
por medio de tecnologías digitales, compartir información y contenidos
digitales, participación ciudadana en línea, colaboración mediante tecnologías
digitales, netiqueta y gestión de la identidad digital.
Así,
se ha podido identificar que el nivel económico y cultural de la familia
influye significativamente en el ámbito de conocimiento y de capacidad, pero no
en el de actitud. Los estudiantes de familias cuyo nivel económico y cultural
es alto, son los que demuestran mejor conocimiento y capacidad en comunicación
y colaboración. Estos resultados corroboran la importancia de esta variable
como predictora de la competencia digital (Ames, 2016; Claro et al., 2015).
También la influencia del acceso a dispositivos digitales, siendo las
diferencias significativas en todos los ámbitos (conocimiento, capacidad y
actitud). Los que tienen la posibilidad de acceder a más dispositivos,
demuestran mejores conocimientos, capacidades y actitudes en el área
competencial de comunicación y colaboración. Esto contrasta con los hallazgos
de otras investigaciones, en las que se concluye que la posesión y exposición a
este tipo de dispositivos no aumenta el nivel de competencia digital (Colás et al., 2017; Casillas-Martín & Cabezas-González,
2019).
No
se ha podido verificar la influencia del género ni del curso académico
(relacionado con la edad) en el nivel competencial. Se puede decir que no
existen diferencias significativas en función del género, y con respecto al
curso académico solo existen diferencias en la actitud, a favor de los
estudiantes de menor edad (Educación Primaria). Respecto al género, nuestros
resultados coinciden con los de otros trabajos (Centeno & Cubo, 2013;
Roblizo & Cózar, 2015), pero contrastan con los de otras investigaciones
(Cabero et al., 2008; Cabezas-González et al., 2017; Mayor Buzón et al., 2019;
Pozo Sánchez et al., 2020), en las que sí se demuestra la influencia de esta
variable. En cuanto a la edad, también se observan divergencias entre estudios
y nuestros resultados se sitúan en la línea de algunos autores (García et al.,
2014; Martos et al., 2016; Moreno Guerrero et al., 2020; Rabin et al, 2020)
pero difieren con los de otros, como Romero y Minelli
(2011).
Por
todo ello y a la luz de los hallazgos encontrados en esta investigación se
puede concluir que la competencia digital, en el área de comunicación y
colaboración, no depende ni del género ni del curso académico (relacionado con
la edad), pero sí del nivel económico y cultural de la familia y del acceso a
dispositivos digitales que tenga el estudiante en su entorno personal y
familiar. A mayor nivel económico y cultural y más dispositivos a los que poder
acceder, se observa más conocimiento y capacidad digital en esta área.
Es
necesario señalar algunas limitaciones de esta investigación. Las variables
concretas estudiadas podrían limitar una explicación más global y comprensiva
de los factores que influyen en el nivel de competencia digital de los
escolares. Además, la validación del modelo podría complementarse con la
realización de un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC).
Para
terminar, posibles líneas de investigación futuras podrían dirigirse al estudio
de las relaciones y la incidencia entre el nivel de competencia digital de
escolares con edades diferentes a las contempladas y otras características
(variables) de tipo personal, social y familiar distintas a las utilizadas en
este trabajo. Además, sería interesante y pertinente proponer otras estrategias
complementarias de evaluación que permitan verificar, de una manera objetiva,
la competencia digital de estos escolares. Todo ello permitiría completar esta
línea de investigación. También sería muy oportuno replicar este trabajo en la
actualidad, una vez concluida la situación de confinamiento originada por la
pandemia del COVID-19, en la que fue necesario recurrir al uso de dispositivos
tecnológicos para poder continuar, desde el hogar, con el desarrollo de los
procesos de enseñanza y aprendizaje iniciados durante el curso académico
2019-2020 en los centros escolares españoles. Sería de gran interés comprobar
si, tras esta situación vivida, el nivel competencial de los escolares ha variado así como la influencia en el nivel competencial de
las variables sociofamiliares. Ello ayudaría a orientar las políticas de
integración de las TIC en los centros docentes.
Financiación
Proyecto
I+D “Evaluación de la competencia digital de los estudiantes de educación obligatoria
y estudio de la incidencia de variables sociofamiliares (EVADISO)”.
EDU2015-67975-C3-3-P, MINECO/FEDER).
Influence of socio-familial variables on
digital competence in communication and collaboration
1.
Introduction
This article presents a study that is part of an
R&D research project funded by the Ministry of Economy and Competitiveness
within the Excellence State Program for the Fostering of Scientific and
Technological Research of the Spanish Government, whose purpose is to assess
the digital competence of compulsory education students and study the
relationships and incidence that are established between their level of digital
competence and certain socio-familial characteristics (variables).
Over the last decade, Information and Communication
Technology (ICT) has led to numerous social, economic and cultural changes
(Sánchez-Caballé et al., 2020). The digitalization of human activities, which
increasingly blurs the boundary between personal and professional life (Ying-Jung
et al., 2019), has forced citizens to develop new competences to use both
personally and professionally, digital competence being of major importance
(Siddiq et al., 2016), since it plays a key role in the processing of
information, academic performance and professional success (Pagani et al.,
2016).
Today’s societies need their education systems to
prepare citizens and professionals to meet the new requirements of a constantly
changing labor market (López Belmolte et al., 2020). ICT is used in every area,
including education (Gutiérrez Castillo et al., 2017) and the development of an
aspect as essential as digital competence should begin at school.
Although this competence is an increasingly common
topic in public discourse, its idea is not yet standardized in educational
policy texts and social and pedagogical research (Pöntinen &
Räty-Záborszky, 2020). Different terms are used to identify and analyze the
knowledge, skills and attitudes that encompass it: digital literacy (Ivanovich
et al., 2020; McDougall et al., 2019; Smith et al., 2020), media literacy (Cho
et al., 2020; De La Fuente Prieto et al., 2019; González-Fernández et al.,
2019), digital competence (Casillas-Martín et al., 2020a; Holguin-Alvarez et
al., 2020; Reisoğlu & Çebi, 2020), among others. The most commonly
used are digital competence and digital literacy (Pöntinen &
Räty-Záborszky, 2020).
In its recommendation C 189, the European Union (2018)
recognizes digital competence as one of the key competences for the
twenty-first century citizen (Recio Muñoz et al., 2020), and defines it as:
The confident, critical and responsible use of, and
engagement with digital technologies for learning, at work, and for
participation in society. It includes data and information literacy,
communication and collaboration, media literacy, digital content creation
(including programming), safety (including digital well-being and competences
related to cybersecurity), intellectual property related questions, problem
solving and critical thinking. (p. 9)
Assessing students’ digital competence has been a
growing concern in recent years in the area of Social Sciences and Education
(see, for example: Cabezas-González & Casillas-Martín, 2018; López-Meneses
et al., 2020; Llorent-Vaquero et al., 2020; Martínez-Piñeiro et al., 2019;
Nowak, 2019; Wild & Schulze Heuling, 2020).
To develop effective education policies that integrate
ICT into education systems and foster the development of this competence is
crucial to gain awareness of the influence that different social variables have
on its acquisition and development.
Accordingly, various research projects have been
carried out, the most frequently studied variables being gender and age. In the
context of Spain, a study on the level of digital competence of university
students concludes that men outscore women in knowledge and handling of digital
devices (Cabezas-González et al., 2017). Regarding the influence of age on the
digital competence of Spanish non-university teachers, there is evidence
suggesting that people over the age of 40 feel less competent and motivated to
use technologies in the areas of information, data literacy and educational
digital content creation (López Belmonte et al., 2020).
Research on the influence of socio-familial variables
has also been carried out. According to the study conducted in Russia by Kozlov
et al. (2019) using a sample of university students, the barriers that hold
back the development of digital competence depend on three factors:
geographical-regional, socioeconomic and personal. In Korea, Kim et al. (2018)
proved that university students who live in digitally enriched households and
school environments are more likely to engage effectively in the use of digital
technologies for learning purposes. A study conducted in Norway concluded that
family background, in terms of linguistic integration and number of books in
the household, could predict the level of digital competence of seventh-grade
students (Hatlevik et al., 2014). In Kosovo, Shala and Grajcevci (2018) found
that inclusion in academic environments, a good socioeconomic position and
living in urban as opposed to rural areas has a positive influence on the
development of this competence.
As regards the development and assessment of digital
competence, there are different standards and indicators, both for citizens and
for teachers and students: Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK)
(Mishra & Koehler, 2006), Krumsvik’s model (Krumsvik, 2011), Standards for
Students, a Practical Guide for Learning with Technology (ISTE, 2016), ICT
competence standards for teachers (ICT-CFT) (UNESCO, 2008), National
Educational Technology Standards for Teachers (ISTE, 2008), the European
Digital Competence Framework for Educators (DigCompEdu) (Punie, 2017), the
Common Framework for Digital Competence of Teachers (INTEF, 2017), among
others. This study follows one of the reference models of digital competence
development in Europe: The European Digital Competence Framework (DigComp).
In 2013, the European Commission published the
Framework for Developing and Understanding Digital Competence in Europe
(DigComp 1.0) (Ferrari, 2013), modified in 2016 by the European Digital
Competence Framework for Citizens (DigComp 2.0) (Vuorikari et al., 2016) and
updated in 2017 as DigComp 2.1. (Carretero et al., 2017). This model, which
encompasses a total of twenty-one digital competences, structures its
dimensions into five areas, four levels with two sublevels each, and three
domains (Figure 1).
Figure 1
Structure-dimensions
of digital competence DigComp 2.1
This research focuses on the communication and
collaboration competence area, which includes the following digital
competences: interacting through digital technologies, sharing information and
digital content, online citizen participation, collaborating through digital
technologies, netiquette, and managing digital identity.
The socio-familial variables analyzed in this study
(gender, schoolyear, family’s economic and cultural level, access to digital
devices) were defined following a review of research on the topic.
2. Methodology
The approach chosen was a quantitative methodology
(objective test and attitudes scale) with a descriptive and cross-sectional
design, since the information was gathered at one single moment during the
2018-2019 academic year.
2.1. Aims
The study pursues two main aims:
1. To learn the level of
digital competence of compulsory education students (aged 12-14) of certain
Spanish provinces in the area of communication and collaboration, taking into
account the domains of knowledge, skill and attitude.
2. To identify the
influence of socio-familial variables on these students’ development of this
competence area.
2.2. Participants
The assessment was conducted in the Autonomous
Community of Castile and León (Spain). The sampling method used was stratified
random sampling (Casal & Mateu, 2003) and the sample worked with consisted
of 807 students (668 in their last year of primary education and 139 in their
first year of compulsory secondary education) aged 12 to 14, from 18 education
centers (Table 1). From a gender-based perspective, the sample is balanced
(51.4% are girls and 48.6%, boys).
Table 1
Sample distribution
|
Total sample |
Schoolyear |
Gender |
||||||
|
Year 6 Primary
Ed. |
Year 1 Secondary
Ed. |
Female |
Male |
|||||
|
N |
N |
% |
N |
% |
N |
% |
N |
% |
|
807 |
668 |
82.8 |
139 |
17.2 |
415 |
51.4 |
392 |
48.6 |
2.3. Assessment test
The assessment tool was prepared after a review of the
literature on digital competence domains, with the purpose of drawing up an
indicator model to be used as a basis for its design, and the reference model
used was DigComp 1.0. (Ferrari, 2013). Taking this model’s structure into
account, a total of 69 indicators were contemplated for the communication and
collaboration competence area, arranged into three domains (knowledge, skill
and attitude) and three levels (foundation, intermediate and advanced). These
indicators can be found in: “Modelo de indicadores para evaluar la competencia
digital de los estudiantes tomando como referencia el modelo DigComp –
Indicator Model for Assessing Students’ Digital Competence, taking the DigComp model
as a reference (INCODIES)” (García-Valcárcel et al., 2019), a more
comprehensive document that includes a total of 325 indicators related to the
five areas of digital competence.
The content of the model for this competence area was
validated using expert judge’s approach. A total of 17 experts in the design of
assessment indicators, digital competence and active professionals belonging to
different educational contexts (compulsory education, university, education
management) assessed the importance, relevance and clarity of the indicators by
means of a 4-point Likert-type scale online questionnaire (1-none, 2-little,
3-considerable, 4-great).
An item bank for this area was designed based on the
indicator model and the criteria for the creation of information gathering
tools (McMillan & Schumacher, 2005).
The battery of items was refined through peer-review,
leading to a first version of the assessment test that was used with a pilot
sample of 288 compulsory education students (including students in their 6th
year of primary education and in their 1st year of compulsory secondary
education), estimating difficulty levels of the knowledge and skill items, as
well as the reliability of the attitude ones. The results obtained were used to
produce the final test in this competence area (Table 2).
Table 2
Final structure of
the assessment test
|
Area |
Number of items
by competence domain |
Number of items
by competence level |
||||
|
Knowledge |
Skill |
Attitude |
Foundation |
Intermediate |
Advanced |
|
|
2.1. Interacting through new technologies |
1 |
2 |
6 |
2 |
0 |
1 |
|
2.2. Sharing information and contents |
2 |
1 |
2 |
0 |
1 |
|
|
2.3. Online citizen participation |
1 |
2 |
0 |
3 |
0 |
|
|
2.4. Collaborating through digital channels |
1 |
2 |
0 |
3 |
0 |
|
|
2.5. Netiquette |
1 |
2 |
1 |
1 |
1 |
|
|
2.6. Managing digital identity |
2 |
1 |
2 |
1 |
0 |
|
|
TOTAL A2. Communication and collaboration |
8 |
10 |
7 |
8 |
3 |
|
Knowledge and skills were assessed through an objective
test designed with questions that presented reals life situations where
students were to make decisions, choosing the correct answer among four
possible options. Attitude was approached using a previously validated
Likert-type scale that consisted of 6 items, each of them related to an
assertion on the competence area with 5 answer options (1 strongly disagree, 5
strongly agree). The final version of the test to assess students’ digital
competence in all the competence areas, known as ECODIES, is available from the
GREDOS document repository of the University of Salamanca (https://gredos.usal.es/handle/10366/139397
). Socio-familial information was gathered using a 17-item survey. After obtaining
permission from the authorities of the Educational Administration, the Ethics
Committee of the University of Salamanca, the educational centers and students’
families, the implementation of the assessment test was conducted using a
website, designed ad hoc, so that it could be easier for students to complete
it (it can be found at: https://www.ecodies.es/
). All the centers collaborated voluntarily and undertook the task of obtaining
permission from families and students, and of implementing the test during
school hours, always following the guidelines and protocols prepared by the
researchers. Once the test had been given, teachers could access a report of
their class group and one pertaining each of their students to learn their
competence level and be able to compare it with the total sample.
Regarding validity, content (theoretical framework of
reference, DigComp model) and structure (test dimensions) were considered.
Peer-review was used, the judges being 10 university teachers who were experts
in educational technology. As for structural validity, factor analysis (FA) of
principal components with Kaiser-normalized Varimax rotation was performed for
the different competence areas. The result yielded an adequate KMO value and a
highly significant Bartlett sphericity index in all cases (p<0.001)
(Casillas-Martín et al., 2020b). To test reliability, as internal consistency,
both for the entire test and for the specific knowledge, skills and attitude
tests that make it up, Cronbach’s α, α Ordinal or common factor model
(internal consistency model) (Welch & Comer, 1998), as well as Armor’s
Theta (principal-component model) were calculated. The latter are considered
more appropriate for scales consisting of fewer than five categories or for
dichotomous items. α Ordinal and Armor’s Theta were calculated based on
the tetrachoric correlations and rotated factor loads, following the
instructions provided by Domínguez-Lara (2018).
The resulting Cronbach’s α indices are below the
acceptability threshold (<.70) (Table 3). This could be due to the fact that
this statistical measure assumes the continuous nature of variables and is
considered inadequate for scales with fewer that five categories, our answers
being dichotomous (except for the attitude scale). Based on the observations of
certain authors regarding the use of this index in association with dichotomous
scales (Oliden & Zumbo, 2008; Zumbo et al., 2007), attenuation (AR) was used
to compare Cronbach’s α and α Ordinal. The values obtained were
satisfactory (>.60) and sufficient to guarantee the reliability of the
scales (Morales et al., 2003).
3. Analysis and results
As well as students’ levels of competence in the area
of communication and collaboration, it is interesting to learn whether the
influence of socio-familial variables (gender, schoolyear, family’s economic
and cultural background, access to digital devices) leads to significant
differences in the results obtained in the assessment. To avoid privacy issues
when ascertaining a family’s level of studies or profession, the “family’s
economic and cultural level” variable is defined as: family accompaniment in
the performance of school tasks, book reading in the family (outside school)
and travelling and family holidays. The “access to digital devices” variable is
defined as: student’s devices in the household (computer, tablet, music device,
Internet-enabled mobile phone, printer, e-book reader, video game console,
television). The choice of variables is based on a review of the literature on
relevant socio-familial variables in the acquisition of digital competence.
Inferential tests comparing means were performed using
SPSS v.25 software. Given the large number of subjects and once parametric
assumptions of normality had been tested (Kolmogorov-Smirnov and Shapiro-Wilk)
and normal distribution confirmed (>0.05), parametric tests for contrasting
hypothesis were used; specifically, Student’s t-test and ANOVA, which make the verification
of statistically significant differences possible.
Below are the main results obtained in line with the
proposed objectives.
Regarding the three domains (knowledge, skill and
attitude) of the digital communication and collaboration area, students show an
average level in knowledge and skill (=9.66). The corresponding means
were calculated by creating a variable through the sum of the knowledge and
skill competences, the possible answer range being 0 to 18. By contrast,
attitudes were highly positive, scoring a mean of 4.32 out of 5 (Table 4).
Table 3
Reliability of the
final assessment test
|
Area |
Domain |
N |
Cronbach’s α |
αordinal |
Armor’s Theta |
Attenuation Rate
(AR) |
No. elements |
|
A2 |
Knowledge-skill |
807 |
.58 |
0.70 |
0.71 |
17% |
18 |
|
Attitude |
793 |
.73 |
0.81 |
0.80 |
11% |
6 |
|
|
Competences |
N |
Cronbach α |
αordinal |
Armor’s Theta |
Attenuation Rate
(AR) |
No. elements |
|
|
A2.1. Interacting through new technologies |
807 |
.43 |
.63 |
.63 |
32% |
3 |
|
|
A2.2. Sharing information and contents |
807 |
.40 |
.60 |
.60 |
34% |
3 |
|
|
A2.3. Online citizen participation |
807 |
.33 |
.68 |
.68 |
52% |
3 |
|
|
A2.4. Collaborating through digital channels |
807 |
.24 |
.66 |
.66 |
64% |
3 |
|
|
A2.5. Netiquette |
807 |
.42 |
.72 |
.72 |
42% |
3 |
|
|
A2.6. Managing digital identity |
807 |
.21 |
.63 |
.63 |
67% |
3 |
|
|
Entire Area 2
test |
793 |
.40 |
.86 |
.86 |
19% |
24 |
Table 4
Descriptive
statistics
|
Area 2 |
N |
Min |
Max |
|
SD |
Skewness |
Kurtosis |
||
|
Y1 |
SE |
g2 |
SE |
||||||
|
Knowledge-skill (max. 18) |
807 |
0 |
17 |
9.66 |
2.98 |
-.36 |
.09 |
-.10 |
.17 |
|
Attitude (max. 5) |
793 |
0 |
5 |
4.34 |
.72 |
-2.39 |
.09 |
9.06 |
.17 |
If we focus on the data related to the influence of
socio-familial factors, as regards the gender variable, there are no
significant differences in any of the assessed domains (knowledge, skill,
attitude), nor in the data resulting from the knowledge and skill test
(Table5).
Table 5
Descriptive statistics and Student’s t-test for the
gender variable
|
Gender |
Male |
Female |
Kolmogorov-Smirnov |
Student’s
t-test |
Cohen’s
d |
|||||
|
N |
(SD) |
N |
(SD) |
Z |
gl |
p |
t |
p |
|
|
|
KN (out of 8) |
392 |
4.18
(1.61) |
415 |
4.36
(1.53) |
.13 |
607 |
.00 |
1.47 |
.14 |
.11 |
|
SK (out of 10) |
392 |
5.29
(2.05) |
415 |
5.47
(1.71) |
.12 |
577 |
.00 |
1.18 |
.24 |
.01 |
|
AT (out of 5) |
387 |
4.26
(.76) |
406 |
4.35
(.75) |
.18 |
607 |
.00 |
1.46 |
.14 |
.13 |
|
EKS (out of 18) |
387 |
9.46
(3.10) |
406 |
9.83
(2.62) |
.09 |
607 |
.00 |
1.58 |
.11 |
.12 |
Note: KN=
Knowledge, SK= Skill, AT= Attitude, EKS= Entire Knowledge-Skill Test
As for the academic year the students are in, the domains
of knowledge and skill yielded no significant differences, but that of attitude
did (<.05). The attitude of students in year 6 of primary education is more
positive (mean 4.34 against 4.10). Effect size in relation to attitude can be
regarded as between small and moderate (d=.32) (Table 6).
Table 6
Descriptive
statistics and Student’s t-test for the schoolyear variable
|
School Year |
Year
6 Primary Education |
Year
1 Compulsory Secondary
Ed. |
Kolmogorov-Smirnov |
Student’s t-test |
Cohen’s d |
|||||
|
N |
(SD) |
N |
(SD) |
Z |
gl |
p |
t |
p |
||
|
KN (out of
8) |
668 |
4.31
(1.54) |
139 |
4.06
(1.72) |
.13 |
607 |
.00 |
1.40 |
.16 |
.16 |
|
SK (out of
10) |
668 |
5.42
(1.86) |
139 |
5.18
(1.99) |
.12 |
607 |
.00 |
1.14 |
.25 |
.13 |
|
AT (out of 5) |
658 |
4.34
(.70) |
135 |
4.10
(.98) |
.18 |
112.17 |
.00 |
2.25 |
.02 |
.32 |
|
EKS(out of 18) |
658 |
9.73
(2.81) |
135 |
9.24
(3.17) |
.09 |
607 |
.00 |
1.52 |
.13 |
.17 |
Note:
KN= Knowledge, SK= Skill, AT= Attitude, EKS= Entire Knowledge-Skill Test
Regarding the family’s economic and cultural level, arranged
into four levels (very low, low, average, high), there are significant
differences (p<.05) in knowledge and skill, but not in attitude. Students
whose families’ economic and cultural level is higher are those who score the
highest in knowledge and skill. Size effect is small except in knowledge, where
it is close to moderate (Table 7).
Table 7
Descriptive
statistics and Student’s t-test for the family’s economic-cultural level
variable
|
FECL |
Very
low |
Low |
Average |
High |
Kolmogorov-Smirnov |
ANOVA |
Cohen’s
d |
||||||||||
|
N |
(DT) |
N |
(SD) |
N |
(SD) |
N |
(SD) |
Z |
gl |
p |
F |
p |
|
||||
|
KN (out of 8) |
21 |
3.91
(1.30) |
52 |
4.02
(1.49) |
379 |
4.09
(1.59) |
355 |
4.54
(1.56) |
.13 |
607 |
.00 |
4.51 |
.00 |
.30 |
|||
|
SK(out of 10) |
21 |
5.62
(1.85) |
52 |
5.30
(1.93) |
379 |
5.17 (1.94) |
355 |
5.64
(1.79) |
.12 |
607 |
.00 |
2.60 |
.05 |
.20 |
|||
|
AT (out of 5) |
20 |
3.88
(1.52) |
50 |
4.22
(.72) |
373 |
4.31
(.72) |
350 |
4.34
(.75) |
.18 |
112.17 |
.00 |
1.64 |
.18 |
.20 |
|||
|
EKS(out of 18) |
20 |
9.55
(2.42) |
50 |
9.31
(2.91) |
373 |
9.27
(2.99) |
350 |
10.16
(2.68) |
.09 |
607 |
.00 |
4.71 |
.00 |
.20 |
|||
Note.
FECL=Family’s economic-cultural level. KN= Knowledge, SK= Skill, AT= Attitude,
EKS= Entire Knowledge-Skill Test
3. Conclusions and
discussion
This study has identified the level of digital
competence in the area of communication and collaboration of compulsory
education students (aged 12-14) based on the three competence domains of
knowledge, skill and attitude. Likewise, the influence of socio-familial
variables on the development of this competence area has also been tested.
The digital level shown by students is basic in
knowledge and skill, although attitude is very positive. The results are
consistent with the findings of other studies such as the one conducted in the
Autonomous Community of Galicia (Spain) by Martínez-Piñeiro et al. (2019),
where students achieve a pass (5 out of10) in this competence area. This
situation should give cause for reflection in education centers, which should prepare
to implement curricular programs that might strengthen this type of
competences.
Moreover, it is very important to be aware of the
influence of socio-familial variables in the acquisition and development of
this competence in order to design and implement effective and compensatory
education policies. One of the purposes of this study is to contribute to such
goal.
The results obtained, as do those of other studies
(Pérez Escoda et al., 2016; Wong & Kemp, 2018), show that socio-familial
variables play an influential role in the acquisition and development of the
following digital competences: interacting through digital technologies,
sharing digital information and contents, online citizen participation,
collaborating through new technologies, netiquette, and managing digital
identity.
Hence, there is evidence that a family’s socioeconomic
level has a significant impact on the domains of knowledge and skill, but not
on attitude. Students belonging to families with high cultural and economic
levels show greater knowledge and skill in communication and collaboration.
These results corroborate the importance of this variable as a predictor of
digital competence (Ames, 2016; Claro et al., 2015). Also noteworthy is the
influence of access to digital devices, with significant differences in all the
domains (knowledge, skill, attitude). Students who have access to more devices
score higher in knowledge, skill and attitude in the competence area of
communication and collaboration. This stands in contrast with the findings of
other studies that conclude that owning and being exposed to this type of
devices does not lead to an increase in the level of digital competence (Colás
et al., 2017; Casillas-Martín & Cabezas-González, 2019).
It has not been possible to verify the impact of
gender and schoolyear (age-related) on competence level. It could be mentioned
that there are no significant differences according to gender, and as regards
school year, there are only differences in attitude that favor younger students
(primary education). Regarding gender, our results are consistent with those of
certain studies (Centeno & Cubo, 2013; Roblizo & Cózar, 2015), but
differ from those of others (Cabero et al., 2008; Cabezas-González et al.,
2017; Mayor Buzón et al., 2019; Pozo Sánchez et al., 2020) that prove the
influence of this variable. Concerning age, there is also a divergence of
results among studies and, whereas our findings are in line with those of
certain authors (García et al., 2014; Martos et al., 2016; Moreno Guerrero et
al., 2020; Rabin et al, 2020), they are different from those of others such as
Romero and Minelli (2011).
Because of the above and in the light of the findings
of this study, it may be concluded that digital competence in the area of
communication and collaboration does not depend on gender or on schoolyear
(age-related), but it is, however, associated with the economic and cultural
level and students’ families and on their access to digital devices in their
personal and household environment. The higher the economic and cultural level
and the more devices that they have access to, the greater the digital
knowledge and skill in this area.
Nevertheless, this research has certain limitations
that should be noted. The specific study variables could limit a more
all-encompassing and comprehensive explanation of the factors that influence
students’ level of digital competence. Likewise, the validation of the model
could be complemented by performing a confirmatory factor analysis (CFA).
To finish, future lines of research could be aimed at
studying the relationships and incidence between the digital competence level
of school students in age ranges other than the ones analyzed and other
personal, social and family-related characteristics (variables) different from
the ones used in this study. Moreover, it would be interesting and relevant to
propose other supplementary assessment strategies to objectively verify these
students’ digital competence. All of the preceding would enrich and complete
this line of research. It would also be highly advisable to replicate this work
at the present time, after the lockdown situation led to by the COVID-19
pandemic, which made it necessary to resort to the use of technological devices
to be able to continue from home the teaching and learning processes that had
begun in Spanish school centers in academic year 2019-2020. It would be very
useful to check whether, after the experience, school students’ competence
level has changed and also analyze the impact of socio-familial variables on
their competence level. This would help to guide policies designed for the
integration of ICT in teaching centers.
Funding
This study is part of the “Evaluación de la
competencia digital de los estudiantes de educación obligatoria y estudio de la
incidencia de variables sociofamiliares – Assessment of the digital competence
of compulsory education students and study of the incidence of socio-familial
variables (EVADISO)” R&D project, funded by the Ministry of Economy and
Competitiveness within the Excellence State Program for the Fostering of
Scientific and Technological Research of the Spanish Government (EVADISO,
EDU2015-67975-C3-3-P, MINECO/FEDER).
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