La IoT y educación como innovación que transforma el aula es el tema de los autores del estudio titulado «Analyzing factors influencing IoT adoption in higher educational institutions in Saudi Arabia using a modified TAM model» (Masadeh, S.A.; El‑Haggar, N., 2024) investigan cómo diversos factores influyen en la adopción de la Tecnología del Internet de las Cosas (IoT) en instituciones educativas de nivel superior en Arabia Saudita, utilizando una versión modificada del Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM). El TAM, desarrollado por Fred Davis en 1989 y fortalecido en publicaciones posteriores, es un marco teórico que busca explicar el comportamiento del usuario respecto a la adopción y uso de nuevas tecnologías. El modelo original se basa en dos constructos principales que influyen en la intención de uso de la tecnología:
- Perceived Usefulness (PU): Se refiere a la creencia de que una tecnología mejorará el desempeño en una tarea específica.
- Perceived Ease of Use (PEOU): Mide la percepción de que el uso de una tecnología será libre de esfuerzo.
Estos dos factores, PU y PEOU, determinan la intención de comportamiento del usuario, lo que permite predecir el uso real que tendrán de la tecnología.
Modificación del TAM para el Contexto del IoT en la Educación Superior
En el estudio, el TAM se modifica para incluir factores adicionales que ya han sido utilizados por otros investigadores y que los autores consideran relevantes en el contexto educativo y tecnológico. Los autores identifican seis factores clave que complementan los constructos tradicionales de PU y PEOU para entender mejor la adopción del IoT en instituciones de educación superior:
- Knowledge Sharing (KS): El intercambio de conocimientos entre estudiantes, profesores y comunidades.
- Mobility (MOB): La capacidad de acceder a servicios y aplicaciones desde cualquier lugar y en cualquier momento.
- Interactivity (INTR): La capacidad de comunicación interactiva entre los usuarios y el sistema, y entre los usuarios mismos.
- Innovativeness (INNOV): La tendencia a adoptar nuevas ideas, productos o procesos rápidamente.
- Training (TR): La capacitación recibida por estudiantes y profesores sobre el uso de la tecnología IoT.
- Virtual Reality (VR): La integración de la realidad virtual para mejorar el aprendizaje inmersivo y la experiencia educativa.
Aplicaciones del IoT en el Entorno Educativo
La implementación del IoT en la educación como innovación que transforma el aula, incluye una variedad de aplicaciones que pueden transformar la experiencia de enseñanza y aprendizaje IoT:
- Smart Classrooms: Aulas inteligentes que utilizan IoT para monitorear y ajustar variables como iluminación y temperatura, mejorando el ambiente de aprendizaje.
- Wearable Devices: Dispositivos que permiten el seguimiento del rendimiento y la participación de los estudiantes, ofreciendo retroalimentación en tiempo real.
- Virtual Reality (VR): Uso de realidad virtual en combinación con IoT para crear experiencias inmersivas y simular entornos complejos de manera segura.
- Knowledge Sharing: IoT facilita el intercambio de conocimientos y experiencias entre estudiantes, profesores y comunidades.
- Mobility: Acceso a aplicaciones y servicios educativos desde cualquier lugar y en cualquier momento, potenciando el aprendizaje flexible.
- Interactivity: Mejora de la interacción y comunicación entre estudiantes y profesores a través de tecnologías IoT.
El análisis del resultado de la investigación
De esta manera, el análisis realizado por los autores revela varias conclusiones clave para lograr la adopción entre los estudiantes del IoT en el proceso formativo:
- Impacto de los Factores Externos: Factores como KS, MOB, INTR, INNOV, TR y VR tienen un impacto significativo en las percepciones de utilidad (PU) y facilidad de uso (PEOU) del IoT, lo que influye en su adopción.
- Perceived Usefulness (PU): Factores como KS, MOB e INTR aumentan la percepción de utilidad del IoT, sugiriendo que cuanto más útiles perciban los estudiantes estas tecnologías, más probable será su adopción.
- Perceived Ease of Use (PEOU): MOB, INTR, INNOV y TR influyen en la percepción de facilidad de uso, destacando la importancia de la capacitación y la naturaleza interactiva de las tecnologías IoT.
- Importancia de la Capacitación: La capacitación es un factor crítico para aumentar la facilidad de uso percibida del IoT, subrayando la necesidad de formación adecuada en las instituciones educativas.
- Innovación y Adopción: Los estudiantes con mayor capacidad innovadora son más propensos a adoptar nuevas tecnologías como el IoT en su proceso de aprendizaje.
Las recomendaciones
Basados en los hallazgos, los autores sugieren un par de recomendaciones para los pedagogos que desean integrar IoT a la educación como innovación que transforma el aula.
En primer lugar, es crucial que los pedagogos reciban formación específica sobre el uso de tecnologías IoT para maximizar su eficacia en el aula. Esta formación les permitirá diseñar actividades interactivas entre estudiantes, profesores y dispositivos IoT, mejorando así la percepción de utilidad y facilidad de uso de la tecnología. De esta manera, se puede optimizar la movilidad que ofrece el IoT para proporcionar recursos educativos accesibles en cualquier lugar y momento.
En segundo lugar, los responsables del diseño del proceso formativo deben estar abiertos a incorporar nuevas tecnologías en su enseñanza para estimular la innovación entre los estudiantes, considerando el uso de IoT y de herramientas de realidad virtual para crear experiencias de aprendizaje más inmersivas y atractivas. De esta manera, promuevan el intercambio de conocimientos utilizando IoT puede mejorar el aprendizaje colaborativo.
Innovar en educación en épocas de Tecnologías 4.0 no sólo implica incorporar nuevas tecnologías, sino rediseñar los ambientes de aprendizaje en su conjunto.
Para leer el artículo fuente:
Masadeh, S.A.; El‑Haggar, N., (2024). Analyzing factors influencing IoT adoption in higher educational institutions in Saudi Arabia using a modified TAM model. Education and Information Technologies (2024) 29:6407–6441 https://doi.org/10.1007/s10639-023-12039-2
Otros autores de referencia:
Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly: Management Information Systems, 13(3), 319–339.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), 982–1003.
Liesa-Orús, M., Latorre-Cosculluela, C., Sierra-SáWEnchez, V., & Vázquez-Toledo, S. (2023). Links between Ease of Use, Perceived Usefulness and Attitudes towards Technology in Older People in University: A Structural Equation Modelling Approach. Education and Information Technologies, 28(3), 2419–2436. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11292-1
Pal, D., & Arpnikanondt, C. (2021). An Integrated TAM/ISS Model Based PLS-SEM Approach for Evaluating the Continuous Usage of Voice Enabled IoT Systems. Wireless Personal Communications, 119(2), 1065–1092. https://doi.org/10.1007/s11277-021-08251-3
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
Para leer más sobre las habilidades gerenciales 5.0, da clic.