Un estudio de simulación del estrés tecnológico del profesorado de STM en formación según la supuesta utilidad, las actitudes hacia la tecnología portátil y las intenciones de continuidad de uso
DOI:
https://doi.org/10.1344/der.2023.44.23-29Palabras clave:
Tecnoestrés, supuesta utilidad, actitudes hacia la tecnología portátil, intenciones continuas de utilizar la tecnología, professores de ciencia en formación, profesores de tecnología, profesores de matemáticasResumen
El rápido avance de las tecnologías en evolución ha hecho que la integración de la tecnología portátil en las prácticas docentes de ciencia, tecnología y matemáticas (STM) del profesorado en formación sea imprescindible para mejorar los objetivos de aprendizaje y mejorar su desarrollo profesional. Sin embargo, los profesores de STM de formación inicial no son entusiastas a la hora de incorporar tecnología portátil a la instrucción cuando salen a las prácticas como resultado del estrés asociado a la tecnología llamada tecnoestrés. Aunque se han realizado numerosas investigaciones sobre los motivos y las importaciones del estrés asociado a la tecnología en diversos entornos, no se ha realizado ningún estudio sobre el tecnoestrés, la supuesta utilidad y las disposiciones hacia la tecnología portátil como predictores de las intenciones de continuidad de utilizar la tecnología portátil en Nigeria. En este estudio, se respondieron a tres preguntas de investigación mediante la implementación de un diseño de investigación correlacional. 480 profesores de STM de 4 universidades del suroeste de Nigeria formaron la muestra. Se desplegó una encuesta fiable y válida de 13 items para la recogida de los datos del estudio. Los datos se codificaron y su análisis se realizó mediante SPSS versión 20 con desviación estándar, media, correlación de Pearson y análisis de regresión múltiple a un nivel de significación del 5%. El estudio estableció que los profesores de STM en formación registraron un bajo tecnoestrés, altas actitudes hacia la tecnología portátil, una supuesta utilidad elevada y una alta continuidad de intenciones de utilizar la tecnología portátil. Además, el estudio confirmó a las asociaciones numéricamente trascendentales entre el tecnoestrés, las actitudes hacia la tecnología portátil, la supuesta utilidad y las intenciones de continuidad para desplegar la tecnología portátil entre los profesores de STM en formación. La construcción de tecnoestrés, las actitudes hacia la tecnología portátil y la supuesta utilidad obtuvieron una contribución numérica del 85,7% a la previsión de intenciones de continuidad de utilizar la tecnología portátil. De acuerdo con las conclusiones del estudio, se apoyó que los formadores de profesores de STM deberían integrar la tecnología portátil en los programas de formación de profesores de STM de formación inicial para estimular el uso de la tecnología portátil en los sus estudios. Los profesores de STM y los formadores de profesores podrían beneficiarse de los resultados de este estudio.
Citas
Abilleira, M. P., Rodicio-Garcia, M. L., Rios-de Deus, M. P., & Mosquera-Gonzalez, M. J. (2021). Technostress in Spanish university teachers during the Covid-19 pandemic. Frontiers in Psychology, 12, 1-11.
Adeniyi, C.O. & Oladipo, A. J. (2017). Teachers’ reflection of information and communication technologies in secondary mathematics and science lesson delivery in Nigeria. Nigeria Journal of Computer Literacy, 12(1), 104-112.
Al-Emran, M., Arpaci, I., & Salloum, S. A. (2020). An empirical examination of continuous intention to use m-learning: An integrated model. Education and Information Technologies, 25(4), 2899–2918.
Awofala, A. O A., Olafare, F. O., Awofala A. A., Ojo, O. T., Fatade, A. O., Arigbabu, A. A., & Udeani, U. N. (2021). Prevalence of COVID-19 in Nigeria: Doorway for digital learning of mathematics amid senior secondary science and mathematics students. International Journal of Innovative Technology Integration in Education, 5(1), 9-16.
Awofala, A. O., Lawal, R. F., Arigbabu, A. A. & Fatade, A. O. (2022): Mathematics productive disposition as a correlate of senior secondary school students’ achievement in mathematics in Nigeria. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 53(6), 1326-1342.
Cheng, M., & Yuen, A. H. K. (2018). Student continuance of learning management system use: A longitudinal exploration. Computers & Education, 120, 241–253.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 319–340.
Domingo, M. G., & Gargante, A. B. (2016). Exploring the use of educational technology in primary education: Teachers’ perception of mobile technology learning impacts and applications’ use in the classroom. Computers in Human Behavior, 56, 21–28.
Emerson, R. W. (2015). Convenience sampling, random sampling, and snowball sampling: How does sampling affect the validity of research? Journal of Visual Impairment & Blindness, 109(2), 164–168.
Etikan, I., Musa, S. A., & Alkassim, R. S. (2016). Comparison of convenience sampling and purposive sampling. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 5(1), 1–4.
Fuglseth, A., & Sørebø, O. (2014). The effects of technostress within the context of employee use of ICT. Computer in Human Behaviour, 40, 161–170.
Goh, E., & Sigala, M. (2020). Integrating Information & Communication Technologies (ICT) into classroom instruction: Teaching tips for hospitality educators from a diffusion of innovation approach. Journal of Teaching in Travel & Tourism, 20(2), 156–165.
Hsiao, K. (2017). Compulsive mobile application usage and technostress. The role of personality traits. Online Information Review, 41, 272–295.
Huang, Y. (2019). Examining students’ continued use of desktop services: Perspectives from expectation-confirmation and social influence. Computers in Human Behavior, 96, 23–31.
Jena, R. (2015). Technostress in ICT enabled collaborative learning environment: an empirical study among Indian academician. Computer in Human Behaviour, 51, 1116–1123.
Joo, Y. J., Park, S., & Lim, E. (2018). Factors influencing preservice teachers’ intention to use technology: TPACK, teacher selfefficacy, and technology acceptance model. Journal of Educational Technology & Society, 21(3), 48–59.
Joseph G. V., Thomas, K. A. & Nero, A. (2021). Impact of technology readiness and techno stress on teacher engagement in higher secondary schools. Digital Education Review, 40, 51-65.
Khlaif, Z. (2018). Teachers’ perceptions of factors affecting their adoption and acceptance of mobile technology in K-12 settings. Computers in the Schools, 35(1), 49–67.
Khlaif, Z. N., Sanmugam, M. & Ayyoub, A. (2022). Impact of technostress on continuance intentions to use mobile technology. Asia-Pacific Education Research, https://doi.org/10.1007/s40299-021-00638-x.
Kim, D. G., Lee, C. W. (2021). Exploring the roles of self-efficacy and technical support in the relationship between techno-stress and counter-productivity. Sustainability, 13(8), 4349.
Kim, K., & Park, H. (2018). The effects of technostress on information technology acceptance. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 96(24), 8300–8312.
Kollmann, T. (2004). Attitude, adoption or acceptance? Measuring the market success of telecommunication and multimedia technology. International Journal of Business Performance Management, 6(2), 133–152.
Leong, L. W., Ibrahim, O., Dalvi-Esfahani, M., Shahbazi, H., & Nilashi, M. (2018). The moderating effect of experience on the intention to adopt mobile social network sites for pedagogical purposes: An extension of the technology acceptance model. Education and Information Technologies, 23(6), 2477–2498.
Marchiori, D. M., Mainardes, E. W., and Rodrigues, R. G. (2019). Do individual characteristics influence the types of technostress reported by workers? International Journal of Human Computer Interaction, 35, 218–230.
Moorthy, K., T’ing, L. C., Wei, K. M., Mei, P. T., Yee, C. Y., Wern, J. K., et al. (2019). Is facebook useful for learning? A study in private universities in Malaysia. Computers & Education, 130, 94–104.
Oksanen, A., Oksa, R., Savela, N., Mantere, E., Savolainen, I., & Kaakinen, M. (2021). COVID-19 crisis and digital stressors at work: A longitudinal study on the Finnish working population. Computers in Human Behavior, 122, 106853.
Oladipo, A. J. (2013). Availability and utilization of ICT in the teaching of science and mathematics in Lagos state senior secondary schools. Ife Journal of Theory and Research in Education, 15 (1&2), 39-50.
Özgür, H. (2020). Relationships between teachers’ technostress, technological pedagogical content knowledge (TPACK), school support and demographic variables: a structural equation modeling. Computer in Human Behaviour, 112:106468
Panisoara, I. O., Lazar, I., Panisoara, G., Chirca, R., & Ursu, A. S. (2020). Motivation and continuance intention towards online instruction among teachers during the COVID-19 pandemic: The mediating effect of burnout and technostress. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(21), 8002.
Salanova, M. (2020). How to survive COVID-19? Notes from organisational resilience. International Journal of Social Psychology, 35, 670–676.
Salazar-Concha, C., Ficapal-Cusı´, P., Boada-Grau, J., & Camacho, L. J. (2021). Analyzing the evolution of technostress: A science mapping approach. Heliyon, 7(4), e06726.
Steelman, Z. R., & Soror, A. A. (2017). Why do you keep doing that? The biasing effects of mental states on IT continued usage intentions. Computers in Human Behavior, 73, 209–223.
Tarafdar, M., Maier, C., Laumer, S., & Weitzel, T. (2020). Explaining the link between technostress and technology addiction for social networking sites: A study of distraction as a coping behavior. Information Systems Journal, 30(1), 96–124.
Tarafdar, M., Pullins, E., and Ragu-Nathan, T. (2015). Technostress: negative effect on performance and possible mitigations. Information System Journal, 25, 103–132.
Upadhyaya, P. (2021). Impact of technostress on academic productivity of university students. Education and Information Technologies, 26(2), 1647–1664.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.
Verkijika, S. F. (2019). Digital textbooks are useful but not everyone wants them: The role of technostress. Computers & Education, 140, 103591.
Wang, X., Tan, S. C., & Li, L. (2020). Technostress in university students’ technology-enhanced learning: An investigation from multidimensional person-environment misfit. Computers in Human Behavior, 105, 106208.
Yang, Y., & Wang, X. (2019). Modeling the intention to use machine translation for student translators: An extension of technology acceptance model. Computers & Education, 133, 116–126.
Zhao, X., Xia, Q., & Huang, W. (2020). Impact of technostress on productivity from the theoretical perspective of appraisal and coping processes. Information & Management, 57(8), 103265.
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