Introducción

El Blended Learning (B-learning) es ya un término habitual en la investigación y práctica educativa. En sus inicios algunos autores lo consideraban como un modelo de transición desde la educación presencial a la educación a distancia (^{Driscoll, 2002}), o como una combinación de actividades presenciales y no presenciales (^{Bartolomé, 2004}). Una de las dificultades iniciales que presenta el Blended Learning es precisamente clarificar de qué hablamos cuando nos referimos a esta nueva modalidad formativa. Mientras que unos autores definen el B-learning según el método o modelo instruccional que le acompaña (^{Driscoll, 2002}), otros se centran en la importancia de combinar lo online con lo offline (^{Rooney, 2003}). Si nos basamos en una definición amplia, podemos afirmar que el Blended Learning es un modelo educativo en el que una parte de los contenidos es adquirida por los alumnos de forma virtual, mientras que la otra parte se presenta y adquiere con la participación presencial tanto del docente como de los estudiantes. Precisamente, una de las características y condición necesaria en este modelo es su flexibilidad, la cual debe proporcionar a los estudiantes el control en alguno de los siguientes elementos relacionados con el proceso de enseñanza-aprendizaje: tiempo dedicado, lugar de estudio, medio y/o ritmo de aprendizaje (^{Horn & Staker, 2011}; ^{Christensen, Horn & Staker, 2013}). Teniendo en cuenta el elemento de control por parte de los alumnos, esta definición excluye las prácticas educativas que de forma ocasional y/o puntual hacen uso de herramientas tecnológicas y virtuales durante la enseñanza presencial. Actualmente el B-learning se concibe cada vez más como una modalidad formativa que combina de forma equilibrada e integrada las modalidades presencial (cara a cara) y virtual (online), permitiendo así la coexistencia de los aprendizajes construidos y adquiridos tanto en espacios físicos como en espacios virtuales mediante herramientas digitales (^{Porter, Graham, Spring & Welch, 2014}; ^{Trujillo Torres & Romero Rodríguez, 2018}).

Por lo tanto, y de forma general, podemos afirmar que el Blended Learning conforma un proceso de enseñanza-aprendizaje en el cual se pueden contemplar no solo diferentes componentes educativos presenciales y virtuales, sino también diversas combinaciones de estos, buscando así una convergencia entre lo presencial y lo virtual, lo sincrónico y lo asincrónico y los recursos tecnológicos y los analógicos, aunando finalmente la eficacia y la eficiencia de las modalidades que se unifican en este modelo (^{Llorente, 2009}). Todo esto permite rediseñar una nueva configuración educativa, la cual implica una mediación pedagógica y tecnológica en la educación. No obstante, en este nuevo diseño es imprescindible lograr que la línea divisoria que distingue lo presencial de lo virtual se difumine, constituyendo así un solo producto (^{Turpo Gebera, 2014}).

La falta de una definición clara y unívoca del concepto Blended Learning (o en sus equivalentes en español: aprendizaje combinado, híbrido, semipresencial, mixto, bimodal o mezclado), unido a la gran acogida y potencialidad de este modelo, sobre todo en el ámbito de la educación superior (^{Becker Adams et al., 2017}), explican que en la última década hayan surgido diversas modalidades o formatos que dan lugar a diferentes diseños o modelos pedagógicos apoyados en esta metodología en el marco de la educación superior (^{Bartolomé, García & Aguaded, 2018}).

Estudios sobre el uso del B-learning en las universidades

Una de las principales líneas de investigación sobre B-learning en educación superior se ha centrado en tratar de comprobar empíricamente las ventajas de su uso sobre la modalidad presencial o a distancia. Las revisiones de investigaciones realizadas hasta el momento sitúan a países como Estados Unidos, Inglaterra, Australia y España como los mayores productores de literatura científica de esta temática (^{Bartolomé, García & Aguaded, 2018}; ^{Duarte, Guzmán & Yot, 2018}). Por un lado, son numerosos los autores y estudios que mencionan las ventajas de esta metodología, las más destacadas son la mejora del aprendizaje y de los resultados académicos de los estudiantes, la flexibilidad, la rentabilidad económica, la satisfacción de docentes y estudiantes, trabajo colaborativo, adaptación a las características del estudiante, toma de decisiones, aumento de la participación, entre otras (^{Cubides & Martín-García, 2014}; ^{Kim, Park, Yoon & Jo, 2016}; ^{Lai, Lam & Lim, 2016}; ^{González, Perdomo & Pascuas, 2017}; ^{Duarte et al., 2018}; ^{Bartolomé, García & Aguaded, 2018}; ^{Smith & Hill, 2018}). En general, se apunta que la combinación de las modalidades que dan identidad al Blended Learning agilizan el proceso de enseñanza-aprendizaje, influyendo positivamente en la actividad docente y en el aprendizaje de los alumnos (^{Estrada Lizarraga, 2014}). En suma, estudios realizados por diferentes autores (^{Means, Toyama, Murphy, Bakia & Jones, 2009}; ^{Siemens, Gašević & Dawson, 2015}; ^{Güzer & Caner, 2014}) concluyen que la valoración del B-learning por parte de los estudiantes es positiva y satisfactoria, siendo un modelo útil, agradable, flexible y motivador, el cual influye en la mejora de sus resultados obtenidos.

En el contexto español, existe un amplio acuerdo en señalar que el valor de la metodología Blended Learning está especialmente en que precisa repensar la práctica docente en su conjunto y además genera un cambio de actitudes y roles de los agentes implicados (^{Salinas, de Benito Crosetti, Pérez Garcías & Gisbert Cervera, 2018}). Esta idea se apoya en una línea de estudios que tratan de evidenciar las ventajas de la formación basada en B-learning, destacando aspectos como la mejora del aprendizaje y de los resultados académicos de los estudiantes. En particular se señala el efecto positivo en el desarrollo de aprendizajes más activos y dinámicos, más autorregulados y autónomos (^{Hinojo-Lucena, Aznar-Díaz & Cáceres Reche, 2009}; ^{Trujillo Torres & Romero Rodríguez, 2018}). En cuanto a los inconvenientes, los más significativos apuntan al exceso o pérdida de información debido a la inestabilidad de internet, dificultad en organizar los contenidos y aprendizajes, mayor esfuerzo y trabajo para el docente (^{Bemposta Rosende, García García & Escribano Otero, 2011}; ^{Martín-García, Sánchez-Gómez & Gutiérrez Pérez, 2019}), dificultad para el aprendizaje autónomo y la administración del tiempo (^{Samra, Pérez & Castillo, 2010}), mayor dedicación y retroalimentación por parte del docente (^{Estrada Lizárraga, Zaldivar, Mendoza Zatarain, Nava Pérez & García Sánchez, 2013}), falta de ajustes normativos que respalden esta modalidad, establecer el balance adecuado entre los aspectos tecnológicos y pedagógicos (^{Paniagua, Luengo, Torres Carvalho & Casas, 2017}); siendo este último inconveniente uno de los más significativos y complejos. Precisamente, uno de los principales errores cometidos en bastantes estudios que evalúan los sistemas formación basados en Blended Learning está en prestar mayor atención a los aspectos tecnológicos (que generalmente se asocian a la parte desarrollada a distancia) frente a elementos pedagógicos (que generalmente se identifican con la actividad presencial). Frente a este tipo de errores, cada vez más se asume la necesidad de analizar todo el proceso de modo integral, valorando los aspectos tecnológicos y pedagógicos en cualquiera de los dos escenarios. Es en esta línea desde la que se entiende que la implementación de un sistema B-learning implica el considerar un conjunto de actividades, decisiones y evaluaciones que forman parte de un continuo de acciones (etapas de adopción) que están condicionadas a su vez por un conjunto de variables relativas a las características de los sujetos que adoptan (profesores), factores contextuales (apoyo institucional o infraestructura universitaria) y la propia innovación tecno-didáctica (sistema B-learning) (^{Castro, 2019}; ^{Martín-García, Martínez-Abad & Reyes-González, 2019}; ^{Scherer, Siddiq & Tondeur, 2019}).

Fases de adopción de B-learning en educación superior

Además del interés en conocer qué aspectos diferencian o mejoran el uso de un sistema de formación el cual combina e integra las modalidades presencial y a distancia sobre cada una de ellas por separado, un buen número de trabajos empíricos han tratado de conocer y describir la secuencia de fases por las que pasa un sujeto desde que conoce una nueva tecnología o una innovación didáctica hasta que decide adoptarla en su práctica profesional (^{Christensen & Knezek, 2001a}; ^{Sumak & Sorgo, 2016}; ^{Venkatesh, Thong, & Xu, 2012}). En general, las estructuras conceptuales de adopción de la innovación educativa basadas en modelos de etapas de desarrollo asumen que el propósito de la adopción es la integración de la innovación en los procesos de formación. En la literatura, podemos encontrar varios enfoques que consideran la innovación como un proceso de cambio por etapas, donde hay una etapa inicial en la que el profesor conoce o toma conciencia de la existencia de la innovación y después de una o más etapas, el profesor se involucra de manera práctica en ella, construyendo nuevas prácticas a través de la reflexión y la experimentación (^{Zhao, Frank & Ellefson, 2006}). Después de esto, en una etapa final, el profesor sería capaz de integrar eficazmente la innovación en sus procesos de formación.

Gran parte de los trabajos realizados en este campo tienen su base en la Teoría de la Difusión de E. ^{Rogers (2003}) por un lado y el modelo que describe la naturaleza y determinantes de las fases de adopción institucional propuesto por ^{Saga y Zmud (1994}) por otro. Desde la teoría de Rogers el proceso de difusión analiza cómo se extiende la innovación en el tiempo, en un contexto específico, con el objetivo final de ser adoptada por individuos concretos a partir de una serie de elecciones y decisiones de carácter individual (proceso de adopción). Estas elecciones pueden estar asociadas a determinadas variables o factores personales (sociodemográficos, profesionales, etc.) y también factores contextuales, así como condicionados por la percepción de las características o atributos de la propia innovación.

Desde esta perspectiva, la aceptación y uso individual o institucional de una innovación incluye varias etapas a través de las cuales un sujeto, o una organización, pasa de niveles de no uso a niveles más altos de dominio de la innovación. En general, estos niveles se pueden condensar en tres tipos diferentes: pre-adopción, adopción y post-adopción (^{Kim y Crowston, 2011}), cada uno de los cuales contiene diferentes etapas que sugieren una progresión basada en el conocimiento y la comprensión de la tecnología dada y que agrupan una serie de factores y variables que han sido identificados desde diferentes enfoques teóricos.

La teoría de difusión de innovaciones de ^{Rogers (2003)} pone el acento especialmente en la tasa de adopción para determinar el tipo y perfil de adoptantes; es decir, plantea que a partir de un horizonte temporal es posible inferir las características de los adoptantes de una innovación. Para ^{Rogers (2003)}, hay cinco etapas en este modelo: el conocimiento, la persuasión, decisión, implementación y confirmación. En la primera etapa - conocimiento − el individuo está expuesto a la innovación y trata de aprender algo acerca de su propósito y la función de la misma. En este caso, el conocimiento puede graduarse desde una simple toma de contacto (cuando se atiende a la información disponible y general sobre esa innovación), la búsqueda de información más particular sobre el uso de la innovación o la profundización en los principios de funcionamiento de la misma. En la segunda etapa - persuasión − el individuo reúne información suficiente para formarse una actitud positiva o negativa hacia el objeto de innovación. Esta actitud es generalmente la suma de una serie de creencias que se configuran a partir de la consulta a diversas fuentes, pero en especial en esta fase juega un especial papel la influencia de los compañeros y personas significativas para el sujeto. Una vez evaluadas estas creencias se produce una aproximación a la innovación mediante la búsqueda de información adicional y se toma una decisión respecto a la adopción o no de la misma. Las dos últimas etapas implican un uso activo de la innovación. En la etapa de aplicación o implementación, el docente pasa a una fase de acción directa con la innovación, mediante el uso regular de la misma, pasa de ser un adoptante pasivo a uno activo y se implica con la innovación hasta el punto en que puede reinventar dicha innovación. En la última etapa de confirmación, la innovación es contrastada, sometida a prueba en un contexto específico, de modo que, después del uso continuado se valoran sus beneficios o desventajas (^{Reyes González & Guevara Cruz, 2009}).

Otros estudios clásicos en este campo son por ejemplo los de ^{Loucks y Hall (1979}) que describen siete niveles o fases: Toma (de) Conciencia (los profesores tienen poco interés o relación con la innovación); Información (el profesor muestra un interés general en la innovación y le gustaría saber más sobre la misma); Personal (se da un mayor nivel de interés sobre las consecuencias personales de la innovación y los posibles resultados de implementar la misma); Gestión (se trata de un nivel de mayor implicación en el que los profesores aprenden los procesos y tareas asociadas a la gestión de la información y los recursos asociados a la innovación); Consecuencia (los profesores se centran en el impacto de la innovación); Colaboración (en este nivel el profesor busca la interacción técnica y profesional con otros colegas para la mejora de la implementación de la innovación) y Reorientación (los profesores que alcanzan este último nivel consideran los beneficios de la innovación y buscan el feedback necesario de manera que permita encontrar mejoras o incluso alternativas a la innovación). Por su parte, el trabajo de ^{Hord, Rutherford, Huling-Austin y Hall (1987}) describe los siguientes niveles de uso de la innovación: No utilización (no interesado en la innovación); Orientación (el usuario está empezando a tomar la iniciativa para aprender más sobre la innovación); Preparación (el profesor ha organizado y definido planes para empezar a usar la innovación); Mecanización (el usuario está realizando cambios para organizar mejor el uso de la innovación); Rutina (el profesor tiene un patrón establecido de uso y apenas realiza cambios en la conducta de implementación de la innovación); Refinamiento (el profesor usuario realiza cambios para mejorar los resultados de la innovación); Integración (el usuario realiza esfuerzos deliberados para coordinarse con otros en el uso de la innovación) y Renovación (el profesor usuario situado en esta fase busca alternativas más eficaces para el uso de la innovación).

En esta línea, el modelo de adopción basado en las preocupaciones de los profesores (CBAM, Concerns Based Adoption Model) y fundamentado en los estudios clásicos de Fuller y sobre todo de Hall y colaboradores (^{Loucks & Hall, 1979}) propone un modelo de adopción de innovaciones tecnológicas en el que se distinguen, por un lado, tres dimensiones para evaluar el plano personal del cambio a nivel individual (Stages of Concern, SoC); los Niveles de Uso (LoU), que describen los diferentes comportamientos de usuarios y no usuarios con respecto a la innovación y la Configuración de la Innovación, que describe las formas de funcionamiento del cambio (^{Hall, 2014}) y, por otro lado, dos dimensiones prescriptivas relacionadas con las acciones necesarias para gestionar el cambio derivado de la innovación educativa (Anatomía de las intervenciones y Taxonomía de las intervenciones). El CBAM-LoU ha sido utilizado en numerosos estudios para determinar los niveles de uso de la tecnología (^{Christensen & Knezek, 2001b}).

Por otra parte, el metamodelo de ^{Saga y Zmud (1994}) permite una visión sistémica para comprender los elementos que se encuentran involucrados desde la aceptación tecnológica hasta la infusión (apropiación) de las tecnologías. Describe tres fases principales, la fase de Aceptación (implica el uso de la tecnología de manera voluntaria. En esta fase lo importante son las creencias, actitudes y la intención de uso que los profesores tengan sobre la innovación). La fase de Rutinización (la tecnología es considerada como un elemento estándar de la rutina normal de una organización. Es decir, la innovación se institucionaliza). Y la fase de Infusión o Apropiación (se entiende como el proceso de incrustación de una aplicación tecnológica de manera profunda y comprensiva en los sistemas de trabajo de una organización, que afecta a actitudes hacia el uso, frecuencia de uso, uso estandarizado, intervención administrativa, reingeniería de procesos, comunicación y conocimiento del usuario, etc.). Para ^{Saga y Zmud (1994)} este es el momento a partir del cual la organización empieza a reconceptualizar alguno de sus procesos a través de la tecnología que haya sido incorporada.

Más recientemente, otros autores han analizado también el caso concreto del Blended Learning. Por ejemplo, ^{Graham, Woodfield y Harrison (2013}) agrupan estas fases en tres etapas en la adopción para evaluar prácticas instruccionales basadas en B-learning a nivel institucional. La Primera etapa denominada como Conciencia o exploración se basa en una conciencia institucional y un apoyo limitado e individual a los docentes, quienes se encuentran iniciándose en la planificación y desarrollo del Blended Learning. En la segunda etapa - Adopción o implementación temprana - la institución adopta la semipresencialidad y experimenta con las políticas y prácticas que apoyan esta modalidad. La tercera etapa - Implementación y expansión - la adopción del B-learning se encuentra establecida e integrada en la institución universitaria a través de estrategias, estructuras y apoyo destinados al desarrollo de dicho modelo. En una revisión reciente de la literatura ^{Brown (2016}) categoriza según su carácter interno o externo los factores que median en el proceso de decisión de adoptar una metodología combinada en contextos universitarios. Así, dentro de los factores externos se hallan: la interacción con la tecnología, la carga laboral académica, el ambiente institucional y la interacción con los estudiantes. En tanto que serían factores internos, las creencias y actitudes de los docentes y el aprendizaje que logran desarrollar. Para él, una influencia interna comienza desde los procesos cognitivos del docente, por ejemplo, la filosofía pedagógica o instruccional corresponde a un modelo mental que se genera a partir de la experiencia y por procesos reflexivos. En contraste, las influencias externas pueden denominarse como factores estructurales, institucionales o culturales dependiendo de la perspectiva analítica del observador.

Dentro de las influencias externas se han identificado factores relacionados con la metodología Blended Learning (factores relacionados con el nivel de competencia digital, facilidad de uso o la utilidad percibida, dificultades de acceso a la tecnología o falta de infraestructuras podrían explicar negativamente la decisión de implementar dicha metodología). Asimismo, otro tipo de variables son puestas de manifiesto por los docentes a la hora de aceptar o rechazar el uso de metodologías docentes basadas en B-learning. Entre ellas, el sobreesfuerzo que exige a los profesores la planificación y preparación de las clases y materiales docentes (carga de trabajo académico), el nivel de apoyo y soporte institucional con el que se cuente, aspectos estructurales de orden tecnológico que son de responsabilidad institucional, o incluso, la resistencia de los estudiantes para modificar sus hábitos universitarios de trabajo, entre otras variables; por lo tanto, todos estos aspectos pueden desalentar a los docentes para utilizar el modelo de aprendizaje combinado en su práctica docente (^{Hennessy et al., 2005}; ^{Tearle, 2003}).

Como vemos, los factores relacionados con la decisión del sujeto de adoptar una innovación se agrupan en tres grupos de variables: el contexto en el cual ocurre la adopción, las características específicas de la innovación y los rasgos personales y/o profesionales de los sujetos que adoptan (^{Salinas, Nussbaum, Herrera, Solarte & Aldunate 2016}; ^{Zhao, Pugh, Sheldon, & Byers, 2002}). En el presente trabajo prestamos atención de manera particular a estas últimas, es decir, variables individuales demográficas y situacionales, referidas a un conjunto amplio de características personales (edad, sexo, experiencia, formación recibida, entre otras) y profesionales relacionadas con la organización en los entornos universitarios (orientación profesional, categoría profesional, etc.). Por lo tanto, nuestro principal objetivo es establecer grupos o perfiles de profesores universitarios en función de la combinación de las variables señaladas.

Método

5. Resultados

Fase 2. Integrando, actividades presenciales y online

Se trata de una etapa de uso básico y de apropiación en la que los profesores conocen los procesos y tareas asociadas a la gestión de los contenidos, las actividades y los recursos asociados al desarrollo de la metodología Blended Learning. En esta etapa hay más gusto al trabajar con aspectos relacionados con una búsqueda de mayor equilibrio entre la actividad presencial y la online, se conoce el manejo básico de los recursos tecnológicos asociados a la actividad virtual.

Figura 1 Diagrama de árbol para el modelo de la fase de Integración de BL 

En esta fase se forman 13 nodos, de los cuales 7 son terminales (Figura 1). Las variables independientes incluidas en el modelo son <<Actitud hacia BL>>, <<Formación recibida sobre BL>>, <<Sexo>>, <<Autoeficacia sobre BL>>; <<Formación sobre BL en su universidad>> y <<Edad>>. El nodo 0 muestra que el 26,1% de los profesores manifiesta estar integrando actividades docentes en las que se combinan o complementan tareas de tipo presencial y a distancia. A partir de aquí el árbol se ramifica en dos grupos en función de la variable Actitud hacia el B-learning (χ2=37,748, df=2, p=,000). Por un lado (nodo1) un 48,4% de profesores que tienen una actitud negativa hacia el modelo Blended Learning. De éstos, la mayoría (63,3%) no lo integran (nada o poco). Este grupo se subdivide a su vez entre los que han recibido formación específica sobre B-learning en su universidad (un total de 16,5%, nodo 4) y los que no han recibido esta formación (el 31,8% nodo 3). De los que sí han recibido formación específica sobre dicho modelo, el 29% considera estar integrando ambas modalidades de enseñanza, frente al 11,2% que lo están haciendo, pero no han recibido formación previa. Por último, un 17,2% de los docentes que no han recibido formación previa sobre el modelo de aprendizaje combinado y que además son mujeres, muestran una actitud negativa hacia la misma (nodo 7), frente al 14,6% de profesores varones que responden a las mismas condiciones (nodo 8).

Por otro lado, en el nodo 2 del árbol se forma un grupo de profesores que expresan una actitud positiva hacia el Blended Learning (51,6% de la muestra), de los cuales, el 34,4% están integrando esta metodología. Dentro de este grupo, el nivel de Autoeficacia percibida respecto al uso de la metodología B-learning pronostica el uso integrado que caracteriza esta fase (χ2=8,044, df=2, p=0,049). De este modo, los profesores (nodo 6) que tienen una autoeficacia media-alta sobre el uso de dicha metodología, tienen una mayor probabilidad de integrar ambas modalidades (38,5%) que los que tienen una baja autoeficacia (28,5%). Además, los profesores de edades más bajas (menores de 44 años) con autoeficacia alta y actitud positiva hacia la enseñanza combinada son los que en mayor proporción (40,5%) integran ambas modalidades de enseñanza. Por contra, los profesores que trabajan en universidades en las que no se ofrecen cursos de formación sobre el modelo Blended Learning (o al menos desconocen que se haga), con una autoeficacia media-baja, aunque tengan una actitud positiva hacia ese modelo, tendrán una mayor probabilidad de no integrar actividades presenciales y a distancia (nodo 9, χ2=20,010, df=2; p=0,000).

El modelo clasifica correctamente al 56,4% de los profesores (85% de los que No están integrando la modalidad presencial y online y el 35,2% que Sí lo están haciendo). Estimación de riesgo =.443, validación cruzada, Desv. Error, .016.

Fase 3. Familiaridad y Confianza en el uso de Blended Learning

En esta etapa hay plena confianza en el uso de los recursos asociados a la metodología Blended Learning, se emplean con solvencia en el entorno virtual, y se empieza a vislumbrar las bondades de estas herramientas para un uso combinado con las actividades presenciales en el aula.

El modelo pronostica correctamente al 86,7% de los profesores que están bastante o muy familiarizados en el uso de la metodología combinada. Las variables pronosticadoras de esta fase son: << Autoeficacia>>, <<En su Univ. ha recibido formación específica sobre BL>>, <<Actitud hacia BL>>, << Rama de conocimiento>>. Como puede apreciarse en la Figura 2, en el nodo 0 se observa que el 52,1% de los docentes están bastante o muy familiarizados con el uso de B-learning. La principal variable discriminadora en esta fase es el nivel de Autoeficacia (χ2=133,550, df=2, p=,000). De ellos, son los que tienen una Autoeficacia media-alta los más familiarizados con el Blended Learning, de tal manera que el 69,6 % de los profesores con mayor nivel de autoeficacia hacen un uso habitual del modelo (nodo 2), frente al 32,8% que lo hacen con un nivel de autoeficacia baja (nodo1). Este nodo se ramifica en función de la variable Actitud (χ2=76,040, df=2, p=,000), siendo los que señalan una actitud positiva hacia la modalidad de aprendizaje combinado los que más familiarizados están en su uso (84,6%) y además son los profesores que han recibido formación específica sobre dicha modalidad en su universidad (χ2=22,482, df=2, p=,000) (Tablas 2 y 3).

Figura 2 Diagrama de árbol para el modelo de la fase de Familiaridad con BL 

Tabla 2 Riesgo del árbol de decisión (fase III) 

Método	Estimación	Desv. Error
Resustitución	,407	,016
Gráfico de barras	,432	,016

Nota. Método de crecimiento: EXHAUSTIVE CHAID

Variable dependiente: Fase USO HABITUAL BL

Tabla 3 Clasificación del árbol de decisión (fase III) 

			Pronosticado
Observado	Nada/Poco	NiA/NiDa	Bastante/Mucho	Porcentaje correcto
Nada/Poco	156	0	80	66,1%
NiA/NiDa	119	0	114	0,0%
Bastante/Mucho	86	0	425	83,2%
Porcentaje global	36,8%	0,0%	63,2%	59,3%

Nota. Método de crecimiento: EXHAUSTIVE CHAID

Variable dependiente: Fase USO HABITUAL BL

FASE 4. De expansión de la innovación Blended Learning

Figura 3 Diagrama de árbol para el modelo de la fase de Expansión de BL 

En esta fase existe un uso avanzado de aquellas herramientas y programas de software educativo que se consideran pueden apoyar un proceso de enseñanza combinado y se incentiva a los alumnos para que también hagan uso de estas herramientas como parte de su aprendizaje, con una posibilidad de enriquecer el proceso educativo apoyándose en la tecnología. Las variables incluidas en este modelo son: <<Autoeficacia>>, <<Actitud hacia BL>>, <<En su Univ. ha recibido formación específica sobre BL>>, <<Su Universidad contempla formación sobre BL>>; <<Experiencia_Docente>>. El número de nodos del árbol es 11 de los cuales 6 son terminales. La variable que aparece como mejor predictora en esta fase es el nivel de Autoeficacia percibido sobre el modelo Blended Learning (χ2= 149,143 p=0,000, df=2). A continuación, CHAID divide a los grupos donde puedan encontrarse diferencias significativas respecto a la variable dependiente considerando otros predictores como son <<Actitud hacia BL>> (χ2=54,620, p=0,000; df=2) y <<Experiencia docente>> (χ2=11,530, p=0,013; df=2) configurándose 4 segmentos. En síntesis, se observa que los profesores con un mayor de nivel de autoeficacia sobre el uso de metodología B-learning, con una actitud más positiva hacia este tipo de metodología y una experiencia docente superior a los 10 años tienen una más alta probabilidad (75,9%) de estar en esta fase de expansión. Igualmente, reflejan tener un dominio avanzado de esta metodología que les permite realizar un uso creativo y aplicarla en cualquier tipo de contexto docente. Por el contrario, los profesores con un nivel de autoeficacia bajo, una actitud negativa y que su universidad no contempla formación sobre Blended Learning tendrán menor probabilidad (20, 2%) de estar en esta fase de adopción de este modelo (Figura 3 y Tablas 4 y 5).

Tabla 4 Riesgo del árbol de decisión (fase IV) 

Método	Estimación	Desv. Error
Resustitución	,257	,016
Gráfico de barras	,262	,016

Nota. Método de crecimiento: EXHAUSTIVE CHAID

Variable dependiente: Fase USO HABITUAL BL

Tabla 5 Clasificación del árgol de decisión (fase IV) Clasificación 

			Pronosticado
Observado	Nada/Poco		Bastante/Mucho	Porcentaje correcto
Nada/Poco	207	140		59,7%
Bastante/Mucho	53	351		86,9%
Porcentaje global	34,6%	65,4%		74,3%

Nota. Método de crecimiento: EXHAUSTIVE CHAID

Variable dependiente: Fase USO HABITUAL BL

Conclusiones

Muchas universidades e instituciones de educación superior están diseñando planes estratégicos y diversas acciones para implementar y propagar el uso de metodologías basadas en modalidad Blended Learning. En este sentido, asumimos en nuestro trabajo que, si una institución de educación superior tiene el objetivo estratégico de extender el uso de la metodología de enseñanza basada en el aprendizaje combinado dentro de su organización, será esencial identificar las fases o niveles de uso de esta metodología por parte de sus docentes. Sin embargo, la implementación y uso del B-learning en contextos universitarios (como es el caso español) presenta resultados que no son uniformes ni homogéneos. En general se basa en acciones individuales, basadas en el voluntarismo y el deseo de algunos profesores por mejorar su práctica docente, pero que carece del apoyo y la inversión institucional necesaria para su expansión y consolidación. Este hecho se pone de manifiesto en el último informe NMC Horizon Report, 2019 respecto al Blended Learning y otras innovaciones que en los últimos años presentaban una fuerte tendencia en la educación superior (^{Alexander et al., 2019}).

Por ello, la adopción del B-learning en las universidades españolas sigue ritmos desiguales en función de una serie de factores diferenciales que podrían resumirse en las características de los docentes, el tipo de diseño instruccional en el que se fundamente la metodología combinada, que muestra una amplia escala de formatos de implementación y la presencia o no de determinados factores de tipo contextual. La conjunción de esta serie de elementos define y explica también una serie de etapas o momentos por los que pasan los docentes a la hora de decidir utilizar esta metodología como herramienta didáctica para favorecer el aprendizaje de sus estudiantes, constituyéndose una interesante área de investigación que sin duda precisa ampliar y conocer mejor con nuevos estudios.

En nuestro trabajo hemos analizado fundamentalmente la dimensión personal en el proceso de cambio que implica la adopción de una innovación. En línea con trabajos previos (^{Martín-García, Hernández Serrano & Sánchez-Gómez, 2014}) los resultados de nuestro estudio han puesto de manifiesto claramente que las variables <<Formación previa sobre la metodología BL>>, << Actitud positiva hacia BL>> y <<Nivel de Autoeficacia en el manejo de entornos BL>> son los mejores predictores en la mayor parte de las fases analizadas del proceso de aceptación y adopción del Blended Learning. Hemos probado que cuando se da esta formación previa se reduce la incertidumbre respecto a la innovación, lo que mejora la actitud, aumenta percepción de dominio del sistema B-learning y el propio uso de la misma. Este resultado coincide con la perspectiva del modelo CBAM (Concerns Based Adoption Model), desde el que se describe este proceso de superación de fases marcadas por preocupaciones o inquietudes, cuya resolución van poco a poco permitiendo al sujeto alcanzar un mayor nivel de dominio de la innovación. De este modo, cuando un individuo se enfrenta a una nueva innovación educativa su comportamiento se rige inicialmente por las preocupaciones sobre sí mismo y las exigencias que la nueva situación le impone. Después de superar estas preocupaciones consigo mismo (preocupación por el beneficio de la innovación para uno mismo), el individuo llega a tener preocupaciones sobre la naturaleza de la tarea y la calidad de su desempeño. Finalmente, el docente comienza a preocuparse por el impacto del esfuerzo de enseñanza (^{George, Hall, & Stiegelbauer, 2006}). Parte de estas preocupaciones sobre el interés y el propio efecto que puede tener utilizar el modelo Blended Learning como sistema formativo desaparecen cuando el docente adquiere previamente una formación consistente sobre las potencialidades y uso de este tipo de sistemas. Esta formación previa tiene un efecto positivo sobre las creencias y la actitud favorable de los profesores y, en definitiva, sobre la implementación de la enseñanza combinada. Resultado constatado también en la literatura especializada (^{Duarte, Guzmán & Yot, 2018}; ^{Fernández-Rodrigo, Vaquero & Balsells, 2019}; ^{López, Pozo, Fuentes & Gómez, 2019}; ^{Martín-García, Martínez-Abad & Reyes-González, 2019}).

Este resultado empírico es a todas luces lógico y lleva a considerar la importancia para los responsables de las instituciones de educación superior de promover acciones de formación dirigidas a los profesores sobre la modalidad formativa Blended Learning, de cara a favorecer la aceleración del ritmo del proceso de su difusión y adopción (^{Reyes-González & Martín-García, 2016}).

Nuestros resultados apoyan la relación entre una mayor experiencia de uso de entornos de formación y competencia digital con fases más altas de implementación de la metodología B-learning conforme a los estadios tipificados en nuestro trabajo. Resultado que coincide con otros presentes en la literatura especializada en el que se observa como el éxito del e-Learning o del B-learning tienen una clara relación con la familiaridad y manejo de plataformas y recursos tecnológicos (^{Jornet, González-Such & García-Bellido, 2012}; ^{Picciano & Seaman, 2007}; ^{Martín-García, Sánchez-Gómez & Gutiérrez Pérez, 2019}; ^{Martín-García, Martínez-Abad & Reyes-González, 2019}).

Por otro lado, el uso de técnicas aplicadas de segmentación, mediante el algoritmo CHAID exhaustivo, nos ha permitido un análisis más fino de los factores asociados a las fases de adopción del Blended Learning, encontrando algunas relaciones e interacciones entre las variables predictoras que llevan a identificar los principales factores de riesgo que, bajo determinadas circunstancias, pueden influir negativa o positivamente sobre la fase de adopción de la modalidad B-learning en la que se encuentran los profesores. En este caso, y respecto a las variables socio-demográficas (edad, sexo, categoría profesional, etc.) incluidas en el estudio se observa que ejercen efectos que son marginales en todo caso. Resultado también consistente con otros de estudios similares (^{Martín-García & Sánchez-Gomez, 2014}). Frente a este tipo de variables, son las creencias y percepciones de los profesores las que ejercen un mayor efecto sobre el uso efectivo e integración de innovaciones como el Blended Learning. Aspecto que también es consistente con literatura (^{Martín-García, Sánchez-Gómez & Gutiérrez Pérez, 2019}; ^{Qasem & Viswanathappa, 2016})

Por último, un aspecto que merece la pena señalar como conclusión, y también a la hora de limitar los resultados de este trabajo, tiene que ver con la confusión conceptual existente a propósito del concepto Blended Learning. Es evidente que esto supone una dificultad importante desde el momento de conocimiento, comprensión y aprendizaje, siendo imprescindible precisar qué se entiende por Blended Learning y, a partir de ahí, valorar en qué medida la metodología combinada es percibida como una innovación educativa que integra los dos entornos de formación (presencial-virtual).