Efecto de la metodología mobile learning en la enseñanza universitaria: meta-análisis de las investigaciones publicadas en WOS y Scopus

Effect of the mobile learning methodology in university education: meta-analysis of the research published in WOS and Scopus

Inmaculada Aznar Díaz¹, María Pilar Cáceres Reche¹, José María Romero Rodríguez¹

¹ Universidad de Granada, Facultad de Ciencias de la Educación, Campus Universitario de Cartuja s/n, 18071, Granada, España. iaznar@ugr.es, caceres@ugr.es, romejo@ugr.es

RESUMEN:

La implementación de dispositivos móviles en la enseñanza universitaria es una realidad que precisa poner el foco de atención en el efecto que están teniendo en el aprendizaje. Este trabajo tiene por objetivo analizar el efecto de la metodología mobile learning en la enseñanza universitaria a partir de la revisión de la literatura científica en las bases de datos Web of Science y Scopus. Se ha seguido una estrategia metodológica de revisión sistemática con meta-análisis tomando como base una población de 9.686 artículos. De la muestra resultante (n = 22) se han analizado 5 variables sustantivas y metodológicas. Entre los resultados, resalta la variabilidad en los ámbitos de enseñanza donde se implementan los dispositivos móviles. Asimismo, se constata que el mobile learning produce efectos estadísticamente significativos en el aprendizaje. Todo ello nos lleva a replantearnos cuál es el papel actual de las tecnologías móviles emergentes en la enseñanza universitaria.

Palabras-clave: mobile learning; dispositivos móviles; educación superior; revisión sistemática; meta-análisis.

The implementation of mobile devices in university education is a reality that needs to focus on the effect they are having on learning. The purpose of this paper is to analyze the effect of the mobile learning methodology in university teaching from on the review of the scientific literature in Web of Science and Scopus databases. A methodological strategy of systematic review with meta-analysis has been followed, based on a population of 9,686 scientific articles. From the resulting sample (n = 22), 5 substantive and methodological variables were analyzed. Among the results obtained, it is highlighted the variability in the teaching areas where mobile devices are implemented. Likewise, it is noted that mobile learning produces statistically significant effects on learning. All this leads us to rethink what is the current role of emerging mobile technologies in university education.

Keywords: mobile learning; mobile devices; higher education; systematic review; meta-analysis.

1. Introducción

La implementación de los dispositivos móviles en educación superior es un hecho real y tangible. Los datos del Informe Mobile en España y en el Mundo del año 2016, alertaban que en 2015 un 98% de los jóvenes de 10 a 14 años disponía de un teléfono de última generación con conexión a Internet (Ditrendia, 2016). Factor que ha ido en aumento en los últimos años en los que España se sitúa como el país del mundo con más smartphones por habitante (Europa Press, 2017). En este escenario se sitúa la metodología mobile learning o aprendizaje móvil, el cual hace referencia en palabras de Brazuelo y Gallego (2011, p. 17) a “la modalidad educativa que facilita la construcción del conocimiento, la resolución de problemas de aprendizaje y el desarrollo de destrezas o habilidades diversas de forma autónoma y ubicua gracias a la mediación de dispositivos móviles portátiles”. A su vez, el concepto Bring Your Own Device (BYOD) (Suárez, Lloret y Mengual, 2016), se alza como un aliado necesario para introducir la metodología mobile learning, siendo los estudiantes los que deben hacer uso de su propio dispositivo móvil en el desarrollo de las distintas tareas propuestas por el docente.

Surge así, la necesidad de analizar el efecto de la metodología mobile learning en la enseñanza universitaria a partir de la revisión de la literatura científica en Web of Science (WOS) y Scopus, para comprobar en primera instancia el impacto que está teniendo la tecnología móvil en el aprendizaje.

Aludiendo a investigaciones llevadas a cabo sobre la implementación del mobile learning, Lagunes, Torres, Angulo y Martínez (2017) constatan el éxito de los dispositivos móviles entre los estudiantes, disponiendo casi la totalidad de uno de ellos. Por otro lado, destacan los trabajos de Suárez, Crescenzi y Grané (2013), sobre el uso del iPad en la enseñanza universitaria, los hallazgos de Nguyen, Barton y Nguyen (2015) en la revisión realizada sobre investigaciones con iPads, Foti y Méndez (2014) acerca del intercambio y colaboración que se produce al utilizar los dispositivos móviles, en la misma línea Yilmaz (2016), Sevillano y Vázquez (2015) y Prasad (2016) que apuntan al desarrollo de competencias digitales, Rius, Masip y Clarisó (2014) y Vázquez (2014), sobre la producción de contenidos digitales en entornos de aprendizaje móvil, Cook y Sonnenberg (2014) y Torres, Infante y Torres (2015) acerca de la incidencia del mobile learning en la mejora de los resultados de aprendizaje.

Como principal antecedente se encuentra el meta-análisis de la literatura publicada sobre mobile learning entre 2003 y 2010 (Wu et al., 2012a), estableciendo como principal hallazgo que los resultados de las investigaciones son estadísticamente significativos a favor del grupo experimental.

Todos ellos coinciden con el efecto positivo que se produce en el proceso de enseñanza-aprendizaje a partir de la mediación de los dispositivos móviles. En este sentido, algunas voces demandan una estrategia pedagógica para el diseño de nuevos contenidos adaptados a los dispositivos móviles (Márquez y Lautero, 2012; Arias, Contreras, Martín y Melo, 2017). En un contexto donde el consumo de aplicaciones móviles (apps) es habitual y su uso permite el autoaprendizaje (Carvalho y Duarte-Filho, 2018; Aznar, Cáceres y Romero, 2018).

2. Metodología

La estrategia metodológica adoptada se ha centrado en las características propias de una revisión sistemática con meta-análisis (Ferreira, Urrútia y Alonso, 2011), siguiendo los estándares de calidad recogidos en la declaración PRISMA en relación a la inclusión de los ítems pertinentes para asegurar la consistencia interna de la revisión sistemática (Urrútia y Bonfill, 2010). Consecuentemente, la búsqueda se ha realizado en las bases de datos con mayor impacto científico y de reconocido prestigio por la comunidad académica en ciencias sociales:

· WOS: recoge las principales publicaciones científicas de cualquier disciplina del conocimiento desde 1945. Contiene una gran base de datos relativa a las ciencias sociales “Social Sciences Citation Index (SSCI)” y su propio índice de impacto, el JCR.

· Scopus: es la mayor base de datos de resúmenes, permite el acceso a 28 millones de resúmenes desde 1966. Representa al menos el 80% de publicaciones revisadas por expertos y tiene su propio índice de impacto (SJR).

Por otro lado, el establecimiento de las palabras clave responde en primera instancia a su utilización en trabajos de alto impacto debido a su número de citas (Wu et al., 2012a; Gikas y Grant, 2013) y a su indexación en el Tesauro ERIC: “Mobile Learning”, “mLearning”, “Mobile Devices”, “Smartphones”, “Higher Education” y “University”. Sin embargo, para lograr la complementariedad y rigurosidad en la búsqueda se ha incluido el término emergente relacionado con el mobile learning: “Bring Your Own Device” (Suárez, Lloret y Mengual, 2016). Finalmente, utilizando los operadores booleanos “OR” y “AND” se formuló la siguiente ecuación de búsqueda aplicada en ambas bases de datos: (“Mobile Learning” OR mLearning OR “Mobile Devices” OR “Bring Your Own Device” OR Smartphones) AND (“Higher Education” OR University).

El procedimiento que se ha seguido en el análisis sistemático de la literatura consta de tres fases diferenciadas a partir de la introducción de una serie de criterios de elegibilidad (Tabla 1). La primera fase corresponde a la búsqueda inicial donde se ha implementado la ecuación de búsqueda en WOS y Scopus. Posteriormente, en una segunda fase, los resultados se han filtrado de modo general en base a los criterios (a), (b) y (c) de inclusión y (a) y (b) de exclusión. Finalmente, en la tercera fase se ha examinado minuciosamente el título y resumen de los resultados obtenidos con filtros, seleccionando aquellos acordes a los criterios (d), (e) y (f) de inclusión y (c), (d) y (e) de exclusión (figura 1).

Constituida la muestra final (n = 22) y atendiendo a trabajos previos de revisión sistemática y/o meta-análisis (Wu et al., 2012a; Mateus, Aran y Masanet, 2017), se han identificado 5 variables de interés para el análisis del efecto del mobile learning en la enseñanza universitaria. Las variables objeto de estudio se han dividido según su tipología en sustantivas: (a) muestra objeto de estudio, (b) ámbito de enseñanza, (c) país. Y metodológicas: (d) diseño metodológico, (e) instrumentos de recogida de datos (Sánchez-Meca, 2003).

3. Resultados

El mobile lerning en educación superior es un tema de estudio incipiente, así se constata en la literatura científica publicada desde el año 1985 en Scopus y 1992 en WOS hasta el primer trimestre de 2018. De modo que organizando los años de publicación en quinquenios (Gutiérrez, Martín, Salmerón, Casasempere y Fernández, 2017), podemos comprobar cómo se reproduce la ley de crecimiento exponencial de la literatura (Price, 1986). Este autor especifica que pasados 10 años la producción científica tiende a duplicarse y se distribuye en diferentes etapas: precursores (fase inicial de la literatura), crecimiento exponencial (auge en la producción) y crecimiento lineal (consolidación de la temática). En Scopus esta premisa se cumple observando que desde el segundo quinquenio la producción científica se duplica. También se diferencian claramente dos etapas de crecimiento de acuerdo a la ley de Price, desde 1985 hasta 2004 se encontraría la etapa de precursores mientras que desde el año 2005 hasta 2018 la literatura científica sigue una fase de crecimiento exponencial, por lo que se encontraría actualmente en pleno auge y expansión (figura 2).

En WOS ocurre algo similar (figura 3), la producción se sigue duplicando pero desde el primer quinquenio, pudiendo influir que el inicio de la producción científica sobre mobile learning en educación superior es más tardío. Además de acuerdo a la ley de Price (1986) quedan expuestas las mismas etapas que en Scopus: etapa de precursores (1992-2001) y etapa de crecimiento exponencial (2002-2018). Aunque 2017-2018 no se recogen en un quinquenio la literatura se encuentra en niveles similares de crecimiento, siguiendo la tendencia en el número de documentos de 2017 y el primer trimestre de 2018 respecto a los años anteriores. Tanto en Scopus como en WOS la producción científica sobre mobile learning se sitúa en su momento cumbre de desarrollo.

3.1. Variables sustantivas

La muestra objeto de estudio ha estado compuesta en todas las investigaciones por estudiantes universitarios, variando en su tamaño en función del estudio (Tabla 2). El máximo ha sido de 550 y el mínimo de 30 estudiantes, en suma, la media se sitúa en 117. Respecto al ámbito de enseñanza destacan las aplicaciones de la metodología mobile learning en medicina (5 estudios que representan el 22% del total), seguida de 4 investigaciones en la enseñanza de idiomas (18%) y otras 4 en informática (18%). Por otro lado, con 2 estudios se encuentra el ámbito de especialización de educación física (9%) y administración y finanzas (9%), el resto (matemáticas, biología, ingeniería, psicología, sociología y química) solo presentan un estudio en este campo, simbolizando cada uno el 4% (figura 4).

En relación al país donde se han desarrollado los diferentes estudios (figura 5), España y Taiwán se encuentran entre aquellos con más referencias, presentando 4 investigaciones sobre mobile learning en educación superior (18% cada uno). En tercera posición se sitúa Estados Unidos con 3 (14%), seguido de Noruega (9%), China (9%) y Reino Unido (9%) con 2 estudios. Por último, se adscribe una investigación en Jordania (4,6%), Turquía (4,6%), Georgia (4,6%), Polonia (4,6%) y México (4,6%).

3.2. Variables metodológicas

El análisis de las variables metodológicas recoge que el 100% de los estudios sigue una metodología de corte cuantitativo, como diseño metodológico mayoritario se sitúa el diseño cuasiexperimental con un grupo control (GC) y un grupo experimental (GE) y medidas pretest (antes de la aplicación del tratamiento) y postest (después de la aplicación del tratamiento) (54,5%), recogido en 12 investigaciones, el segundo diseño más empleado se utiliza en 3 estudios: cuasiexperimental con un grupo control y otro experimental y solo postest (14%), mientras que en 2 trabajos se aplica un diseño experimental con un grupo control y otro grupo experimental y solo postest (9%). El resto de investigaciones implementan variabilidades en torno al número de grupos y las medidas pre y postest: diseño cuasiexperimental con dos grupos control y uno experimental con pretest y postest (4,5%); cuasiexperimental con cuatro grupos control y dos experimentales, pretest y postest (4,5%); experimental con un grupo control y otro experimental y medidas pretest y postest (4,5%); cuasiexperimental con dos grupos control y dos grupos experimentales, pretest y postest (4,5%) y; cuasiexperimental con un grupo control y dos grupos experimentales, pretest y postest (4,5%).

En cuanto a los instrumentos de recogida de datos (figura 6) se emplean 3 principalmente, entre los que destaca el cuestionario, utilizado en 15 estudios (68%). El test es otro de los instrumentos con mayor uso en las investigaciones sobre mobile learning, con 6 trabajos que lo utilizan para comprobar el efecto del tratamiento (27%), por otro lado solo un estudio recoge la rúbrica como instrumento para la recogida de información (5%).

A modo de resumen, la tabla 2 ejemplifica las variables sustantivas y metodológicas relacionadas con cada uno de los estudios analizados.

3.3. Meta-análisis

La aplicación del meta-análisis en los datos ha permitido obtener el tamaño del efecto (TE) global de las investigaciones, para ello se ha utilizado el programa Review Manager, en su versión 5.3. Cabe resaltar que no se han podido incluir las investigaciones de Shen et al. (2009) y Marcos, Tamez y Lozano (2009) por falta de datos para su realización. En los estudios con diversos grupos control y/o experimentales se han incluido todos ellos.

Si nos fijamos en el diagrama de bosque (figura 7), la mayoría de las investigaciones tienen un efecto positivo, situándose a la derecha de la línea central (línea de no efecto). Al igual, este hecho se confirma en la figura del diamante que se encuentra en el extremo a favor del grupo experimental, indicando que la diferencia entre grupos es estadísticamente significativa. Por lo que en el conjunto de los estudios analizados el mobile learning mejora el aprendizaje de los estudiantes asignados al GE.

Por otro lado, el valor del TE obtenido (p < .00001) confirma que los datos son estadísticamente significativos. En concreto son los trabajos de Ándujar y Cruz (2017), Bjørkli (2014), Briz et al. (2016), Bruce et al. (2013), Chang, Shih y Chang (2017), Diliberto y Hughes (2016), Fernández et al. (2016), Gasaymeh y Aldalalah (2013), Jeno, Grytnes y Vandvik (2017), McConatha, Praul y Lynch (2008), Ping-Han et al. (2016), Wardaszko y Podgórski (2017), Wilkinson y Barter (2016), Wu et al. (2012b), Yang (2017) y Yu-Feng et al. (2012), los que obtienen un efecto positivo a favor del GE. Entre los que rozan la línea de no efecto se sitúan De Marcos et al. (2010), Powell y Mason (2013) y Saran, Seferoğlu y Çağıltay (2012). Y por último, a favor del GC solo se encuentra el estudio de Martin y Ertzberger (2013).

Con el fin de confirmar la veracidad de los datos se realizó complementariamente un gráfico de embudo (figura 8) para comprobar que no existiera un sesgo en las publicaciones, puesto que a priori podríamos encontrarnos con una mayoría de efectos positivos a favor del GE debido a que los estudios con efecto negativo no hubiesen sido publicados. En este caso la distribución homogénea de cada una de las publicaciones a ambos lados de la línea corrobora que no existe sesgo en las publicaciones.

4. Discusión y Conclusiones

La metodología mobile learning en educación superior se está consolidando, fruto de ello lo obtenemos tanto en la literatura científica publicada en las bases de datos WOS y Scopus, como en la cantidad de investigaciones y experiencias emergentes. El éxito queda latente en el uso continuado que se le está dando a los dispositivos móviles y sus posibilidades, subrayándose que en la mayoría de investigaciones analizadas se coincide con el hecho de que el estudiantado dispone de su propio dispositivo (Lagunes et al., 2017), haciendo alusión al término BYOD (Suárez, Lloret y Mengual, 2016).

En cuanto al ámbito de enseñanza de aplicación, es diverso. Así pues, los dispositivos móviles son implementados en diferentes disciplinas académicas para la mejora del aprendizaje. Destaca en este estudio de meta-análisis el campo de la medicina, donde el uso de aplicaciones móviles para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje recibe su propia nomenclatura “mHealth” (Briz et al., 2016). Por tanto, es síntoma del afianzamiento del mobile learning en el campo de las ciencias de la salud, puesto que la definición de un término específico denota su uso continuado. Igualmente, cabe resaltar la utilización de los dispositivos móviles en la enseñanza de idiomas, los cuales siguen la misma estela médica de implementación de las apps como recurso principal para el aprendizaje (Carvalho y Duarte-Filho, 2018). Por otro lado, el campo científico de la informática también presenta múltiples investigaciones de uso de los dispositivos móviles en el aprendizaje de los estudiantes. Teniendo en cuenta la disciplina académica, la posibilidad de manipulación de los dispositivos y creación de nuevos recursos es mayor que en otros campos de conocimiento, debido a su especialización.

En general, queda evidenciada la variabilidad de ámbitos de enseñanza de implementación del mobile learning, siendo una realidad la necesidad de diseñar contenidos adaptados para dispositivos móviles en distintas especialidades (Márquez y Lautero, 2012; Arias, Contreras, Martín y Melo, 2017).

Si atendemos a los países de donde provienen las investigaciones, España se sitúa a la cabeza junto a Taiwán, dos de los principales mercados de smartphones en el mundo. Este dato no es de extrañar considerando que España es el país con mayor número de dispositivos por habitante (Europa Press, 2017). Poniendo el foco de atención en las variables ámbito de enseñanza y país, en España destaca la implementación del mobile learning en el campo de la medicina (3 de 4 estudios). Mientras que en Reino Unido la totalidad de investigaciones se centran en la aplicación de los dispositivos móviles en educación física. Esta correlación de variables denota el interés de la comunidad científica, en función del país, por un determinado ámbito para la introducción del mobile learning. En futuros estudios sería interesante analizar los factores que intervienen en la fijación de un campo concreto de especialización académica.

En relación al diseño metodológico de las investigaciones, destaca por excelencia el diseño cuasiexperimental con grupo control y grupo experimental y medidas pretest y postest. El diseño cuasiexperimental es el más utilizado en las ciencias de la educación, debido a que los grupos se encuentra previamente formados y por tanto, no se asignan al azar (Hernández, Fernández y Baptista, 2016). A su vez, las distintas investigaciones emplean el cuestionario como el instrumento de recogida de datos más utilizado, coincidiendo con otros estudios previos de revisión sistemática (Mateus, Aran y Masanet, 2017).

Centrándonos en los datos del meta-análisis, se evidencia que el mobile learning produce un efecto estadísticamente significativo a favor del grupo experimental, en la misma línea que argumentaban diversos autores (Rius, Masip y Clarisó, 2014; Vázquez, 2014; Cook y Sonnenberg, 2014; Torres, Infante y Torres, 2015) acerca de la predisposición de los dispositivos móviles para mejorar los resultados de aprendizaje. Aunque en su mayoría el dispositivo móvil más empleado en las investigaciones analizadas es el smartphone, las tablets se alzan como un potente recurso para la mejora del aprendizaje, motivación y creación de entornos colaborativos (Wilkinson y Barter, 2016), con resultados similares a los recogidos en Suárez, Crescenzi y Grané (2013) y Nguyen, Barton y Nguyen (2015).

En consideración, la metodología mobile learning logra incidir en el aprendizaje del estudiantado con importantes mejoras en su proceso de enseñanza. Además, los diferentes estudios resaltan implícitamente otras cualidades que se ven afectadas como el aumento de la colaboración entre estudiantes (Foti y Méndez, 2014, Yilmaz, 2016) y el desarrollo de competencias digitales (Sevillano y Vázquez, 2015; Prasad, 2016).

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Recebido/Submission: 01/08/2018
Aceitação/Acceptance: 30/11/2018