Psychometric properties of an instrument for academic achievement as a function of the use of mobile devices (smartphones)
DOI:
https://doi.org/10.35997/unaciencia.v15i29.694Keywords:
school success, testing, psychometrics, information technology, skillsAbstract
The objective of this research is to propose an instrument that measures the academic use of mobile devices in 10th and 11th grade students of the Educational Institution Barrio Olaya Herrera (IEBOH) in the city of Medellin, Colombia. The study was conducted through an online questionnaire to 293 students, divided into two groups, 168 students to perform the exploratory factor analysis (EFA) and 125 for the confirmatory factor analysis (CFA) using the Google form.
It has a non-experimental cross-sectional quantitative design, a causal and explanatory correlational scope, framed in a non-probabilistic sampling.
As for the results, satisfactory values were obtained, in the AFE a significant KMO and Bartlett's sphericity test ( ), r= 0. , for the AFC of r . In relation to the analysis of the internal consistency of the instrument, to measure its reliability, it was obtained through the JAMOVI program, which generally yielded a Cronbach's Alpha correlation coefficient and a McDonald's omega that explains of the total variance and the psychometric properties required to be validated. Convergent validity yielded significant derivations. It was possible to conclude the importance of mobile devices as a support tool in school activities as well as in the development of competencies within the dynamics of the oriented classroom.
Downloads
References
Alonso, A., Rojo, J. y Zúñiga, J. (2021). Uso de dispositivos móviles en las aulas de la universidad y rendimiento académico: revisión de la literatura y nueva evidencia en España. Tecnología, Ciencia y Educación, 20, 7-48. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8162231
Arregui, I., Chaparro, A., Cordero, G., Rodríguez, J. C., & Caso, J. (2017). El índice de validez de contenido (IVC) de Lawshe, para la obtención de evidencias de validez de contenido en la construcción de un instrumento. Rodríguez, JC y Caso, J.(coords.), Prácticas de investigación aplicada a contextos educativos. Guadalajara, México: Universidad de Guadalajara. 70-80, Recuperado de http://mide.ens.uabc.mx/files/capitulos/chaparro_arregui_practicas_investigacion.pdf
Ato, M., López J. J., Benavente A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3),1038-1059. https://doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511
Bentler, P. M., Yuan, K-H. (1999). Structural equation modeling with small samples: Test statistics. Multivariate Behavioral Research, 34(2), 181-183. https://doi.org/10.1207/S15327906Mb340203
Cabanillas, A. (2018). Uso del celular y rendimiento académico en estudiantes de la Escuela Profesional de Derecho en la Universidad Pedro Luis Gallo (Tesis de posgrado). Universidad César Vallejo, Chiclayo, Perú. https://repositorio.ucv.edu.pe/handle/20.500.12692/26972
Calzadilla, M. (2021). Aprendizaje colaborativo y tecnologías de la información y la comunicación. OEI-Revista Iberoamericana de Educación, 37, 1993-1999. https://doi.org/10.35362/rie2912868
Camacho, D., Cardona, M., González, D., Rincón, I., Zarta, M. y Riveros, F. (2018). Análisis factorial exploratorio y confirmatorio, como método de validación de una Escala de Actitudes hacia la Paternidad. En VI Encuentro Latinoamericano de Metodología de las Ciencias Sociales (ELMeCS) Innovación y creatividad en la investigación social: Navegando la compleja realidad latinoamericana.
Chiner, E. (2011). Materiales docentes de la asignatura Métodos, Diseños y Técnicas de Investigación Psicológica. Tema 5 Fiabilidad. Universidad de Alicante. https://rua.ua.es/dspace/handle/10045/19380
Dávila, G. (2018). Grado de dependencia hacia el teléfono móvil en adolescentes del Colegio Intellego, Santiago Sacatepéquez (Tesis de pregrado). Universidad Rafael Landívar, Ciudad de Guatemala. http://bibliod.url.edu.gt/F/17763UX69DRTV69BFI9NU4VCC8CJYHU32MN5JGIS6Y4T9LDC37-09877?func=full-set-set&set_number=186219&set_entry=000001&format=999
Dziuban, C. y Shirkey, E. (1974). When is a correlation matrix appropriate for factor analysis? Some decision rules. Psychological Bulletin, 81(6), 358-361. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/h0036316
EcuRed. (2017). Aprendizaje móvil. Recuperado de https://www.ecured.cu/Aprendizaje_m%C3%B3vil
Fernández, S. (2017). Evaluación y aprendizaje. MarcoELE. Revista de Didáctica Español Lengua Extranjera, 24, 1-43. https://marcoele.com/evaluacion-y-aprendizaje/
Gaskin, J.; StatWiki de Gaskination. (2021). http://statwiki.gaskination.com/index.php?title=EFA#Factor_Structure
Grau, T., Vilcinskas, A. y Joop, G. (2017). Sustainable farming of the mealworm Tenebrio molitor for the production of food and feed. Zeitschrift fur Naturforschung, 72(9), 1-13. https://doi.org/10.1515/znc-2017-0033
Hernández Cabrera, J., San Luis Costas, C., & Guàrdia i Olmos, J. (1995). Acerca de la robustez de los estimadores multinormales y elípticos bajo ciertas condiciones de asimetría, tamaño muestral y complejidad de los modelos de estructuras de covarianza. Anales de Psicología, 11(2), 203–217. 11(2), 203-217. https://revistas.um.es/analesps/article/view/30121
Hernández, N. (2021). Razones y trabas para el uso de los dispositivos móviles en las aulas universitarias. Educación 3.0, https://www.educaciontrespuntocero.com/noticias/uso-dispositivos-moviles-aulas-universitarias/
Hernández Sampieri, R., & Mendoza Torres, C. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Education.
Herrera Ballen, E., & Morales Villalba, M. (2019). Construcción del instrumento de evaluación del riesgo de recaída en el consumo de sustancias psicoactivas (RR-SPA) y pilotaje en una muestra de adolescentes. (Trabajo de pregrado) Universidad de Cundinamarca. https://repositorio.ucundinamarca.edu.co/handle/20.500.12558/1668
Hossain, M. (2019). Impact of mobile phone usage on academic performance. World Scientific News, 118, 164-180, https://www.researchgate.net/publication/330410485_Impact_of_Mobile_Phone_Usage_on_Academic_Performance
IBM. (2021). Análisis factorial: rotación. https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/es/SSLVMB_sub/statistics_mainhelp_ddita/spss/base/idh_fact_rot.html
IE Barrio Olaya Herrera. (2018). Proyecto Educativo Institucional/PEI. Medellín. Recuperado de https://www.iebarrioolayaherrera.edu.co/
Igirio, L. (2017). Influencia del uso de los dispositivos móviles en el aprendizaje colaborativo de estudiantes de educación media fortalecida (Tesis de posgrado). Universidad Sergio Arboleda, Bogotá, Colombia. http://repository.usergioarboleda.edu.co/handle/11232/1301
Kyriazos, T. A. (2018). Applied psychometrics: Writing-up a factor analysis construct validation study with examples. Psychology, 9(11), 2503-2530. https://doi.org/10.4236/psych.2018.911144
Lloret, S., Ferreres, A., Hernández, A. y Tomás, I. (2014). El Análisis Factorial Exploratorio de los Ítems: una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de Psicología, 30(3), 1151-1169. https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361
Lorenzo, U. y J. Ferrando, P. (2019). Unrestricted factor analysis of multidimensional test items based on an objectively refined target matrix. Behavior Research Methods, 52, 116-130. https://doi.org/10.3758/s13428-019-01209-1
Mardia, K. (1970). Measures of multivariate skewnees and kurtosis with applications. Biometrika, 57, 519-530. https://doi.org/10.1093/biomet/57.3.519
McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Erlbaum.
Muthen, B. y Kaplan, D. (1992). A comparison of some methodologies for the factor analysis of non-normal Likert variables: A note on the size of the model. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 45, 19-30. https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1992.tb00975.x
Normal, H., Hadai, H. y Dale H. (1969). IBM: SPSS, Todo lo que necesitas saber sobre SPSS antes de utilizarlo. https://www.uscmarketingdigital.com/todo-sobre-spss/
Pardo, A., y Ruiz, M. (2002). SPSS 11 Guía para el análisis de datos. McGraw-Hill.
Rico Gallegos, Pablo. (2005). Elementos teóricos y metodológicos para la investigación educativa. (Z. Universidad Pedagógica Nacional, Ed.) 81-90. https://www.monografias.com/trabajos35/teorias-ensenanza/teorias-ensenanza
Sagaró, N. y Zamora, L. (2020). Técnicas estadísticas multivariadas para el estudio de la causalidad en Medicina. Revista Ciencias Médicas, 24(2), 1-14. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1561-31942020000200287
Saldarriaga, P., Bravo, G. y Loor, M. (2016). La teoría constructivista de Jean Piaget y su significación para la pedagogía contemporánea. Dominio de las Ciencias, 2(3), 127-137. https://doi.org/10.23857/dc.v2i3%20Especial.298
Satorra, A., & Bentler, P. (1988). Scaling Corrections for Statistics in Covariance Structure Analysis. UCLA: Department of Statistics, UCLA. https://escholarship.org/uc/item/3141h70c
Sánchez, F. (2018). Influencia del uso del celular en el aprendizaje activo dentro del aula en estudiantes de la Escuela Profesional de Educación Primaria de la Universidad Nacional del Altiplano-Puno (Tesis de pregrado). Universidad Nacional del Altiplano, Puno, Perú. https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3219615
Schreiber, J., Stage, F., King, J., Nora, A. y Barlow, E. (2016). Reporting structural equation modeling and confirmatory factor analysis results: A review. The Journal of Educational Research, 99(6), 323-338. https://doi.org/10.3200/JOER.99.6.323-338
Shuler, C., Winters, N., West, M. (2013). El futuro del aprendizaje móvil, implicaciones para la planificación y la formulación de políticas. UNESCO. http://www.aprendevirtual.org/centro-documentacion-pdf/Aprendizaje%20movil%20UNESCO.pdf
El Proyecto Jamovi. (2021). Jamovi. (Version 1.6) [Computer Software]. Retrieved from https://www.jamovi.org
Vargas, J., Guzmán, R., Lerma, A., Bosques, L. y Romero, A. (2020). Nivel de consumo de alcohol y rendimiento académico en estudiantes universitarios del estado de Hidalgo, México. Educación y Salud. Boletín Científico Instituto de Ciencias de la Salud, 9(17), 31-36. https://doi.org/10.29057/icsa.v9i17.6433
Ventura, J. (2017). Importancia de reportar la validez y confiabilidad en los instrumentos de medición. Revista Médica de Chile, 145, 818-820. https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-98872017000700955#:~:text=El%20reportar%20la%20fuente%20de,reconocer%20las%20limitaciones%20del%20mismo
Wilson, J. (1995). Cómo valorar la calidad de la enseñanza. Paidós.
Yu, C., y Muthén, B. (2002). Evaluation of model fit indices for latent variable models with categorical and continuous outcomes (Doctoral dissertation). University of California, Los Angeles, California. https://www.proquest.com/openview/b0b7f1f7bc043e85742f70df424743ab/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y
Zamora, R. (2019). El m-learning, las ventajas de la utilización de dispositivos móviles en el proceso autónomo de aprendizaje. REHUSO: Revista de Ciencias Humanísticas y Sociales, 4(3), 29-38. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7047179
Zamora, S., Monroy, L. y Chávez, C. (2010). Análisis factorial: una técnica para evaluar la dimensionalidad de las pruebas. Ceneval.
Zapata, M. (2015). Teorías y modelos sobre el aprendizaje en entornos. Evsal Revistas, 16(1), 69-102. http://dx.doi.org/10.14201/eks201516169102
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 UNACIENCIA
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
