La tecnología en las aulas: ¿cómo impacta en el rendimiento académico?

Por Lucía Gorjón y Ainhoa Osés

El imparable avance de la tecnología ha revolucionado el modo en el que la sociedad opera, desde las relaciones sociales hasta la organización del trabajo. La adquisición de competencias digitales por parte del conjunto de la sociedad se antoja, así, indispensable para la adaptación a esta realidad por dos motivos fundamentales. En primer lugar, el uso de la tecnología facilita el acceso a la información, lo cual permite fomentar la participación ciudadana (Polizzi, 2021); en segundo lugar, las competencias digitales permiten a la fuerza laboral adaptarse a las nuevas necesidades (“up-skilling”) o a otras que ya existían, pero cuyo modo de satisfacerlas ha cambiado (“re-skilling”).

La revolución digital también ha invadido el ámbito educativo (también discutido en este blog aquí), donde el uso de la tecnología no ha hecho sino aumentar en los últimos años, si bien este aumento no está exento de debate, especialmente durante el cierre de los centros educativos tras la llegada de la Covid-19. La pandemia ha puesto sobre la mesa dos cuestiones clave: la primera es que el acceso a la tecnología por parte de los estudiantes es, aún, desigual, si bien esta brecha ha disminuido en los últimos años (particularmente en las economías y sociedades más avanzadas) (Vassilakopoulou y Hustad, 2021); la segunda es que el uso de la tecnología puede tener efectos diversos sobre el desempeño académico, una cuestión para la cual no existe respuesta unánime en la literatura. En nuestro paper recientemente publicado en Journal of Educational Computing Research nos preguntamos acerca del impacto de la tecnología en el rendimiento académico del alumnado.

Datos y análisis descriptivo

Utilizando datos de PISA 2018 (OCDE), exploramos si la frecuencia de uso de la tecnología en las aulas tiene efectos diferentes en el rendimiento académico del alumnado de 15 años en varios países de la OCDE. PISA incluye un cuestionario que permite conocer cuán familiarizado se encuentra el alumnado con el uso de la tecnología de la información y comunicaciones (TIC) en diferentes ámbitos. Para este trabajo se utilizan diez preguntas enfocadas en el uso en el aula. Entre otras, se analiza el grado de frecuencia de uso de Internet para la realización de tareas escolares, el uso de apps o webs de aprendizaje, o el uso de la tecnología para hacer ejercicios de práctica o repetición para actividades como el aprendizaje de una lengua extranjera o de matemáticas. En base a estas respuestas se construye un índice estandarizado que captura hasta qué punto el uso reportado difiere de la media del país. Así, se generan cinco tipos de usuarios, ordenados de menor a mayor uso, siendo el usuario “muy intensivo” el que se engloba en el último quintil de frecuencia de uso. Este usuario “muy intensivo” realiza un uso medio de las TIC por encima de 1-2 veces por semana.

Este tipo de usuario es de particular interés para el estudio por su perfil diferencial respecto al resto. Se trata, en general, de personas que reportan niveles de bullying sufridos muy por encima de la media (en este blog se han explorado sus en el aprendizaje aquí), la mayoría son varones y su desempeño académico en las tres disciplinas de PISA (matemáticas, ciencias y lectura) se sitúa muy por debajo del resto de usuarios (Figura 1). Esto sucede incluso en los países referentes en la integración de las TIC en el sistema educativo, como Estonia o Finlandia.

Más allá del caso particular del usuario muy intensivo, este análisis descriptivo evidencia una tendencia común entre países: se observa una relación de “U” invertida entre grado de uso de las TIC y la puntuación en matemáticas, ciencias y lectura, lo que sugiere que cierto uso de la tecnología (un uso por semana, por ejemplo) podría asociarse con mejores calificaciones en comparación con un uso nulo o casi nulo, aunque esto no se podrá afirmar hasta la consecución del análisis empírico, como se detalla a continuación.

Figura 1: Puntuación en matemáticas, ciencias y lectura en función del grado de uso de las TIC en las aulas (España, Estonia y Finlandia)

Fuente: Gorjón y Osés (2022) basado en datos de PISA 2018 (OCDE).

¿Cómo afecta el uso de la tecnología en las aulas al rendimiento matemático?

 Los resultados del análisis descriptivo nos llevan a dos preguntas principales:

1. ¿La relación de U invertida entre el uso de las TIC y el rendimiento académico se mantiene si se tienen en cuenta las características socio-demográficas del alumnado?

2. ¿Podría inferirse que el sobreuso, o el uso muy intensivo de las TIC, penaliza el rendimiento en matemáticas?

Para responder a la primera pregunta, se utilizan modelos lineales jerárquicos, ampliamente utilizados en la literatura de PISA, y se toma como referencia al usuario menos intensivo. Los resultados confirman, para la mayoría de los países, la existencia de la U invertida, si bien la significatividad y magnitud de los coeficientes varía. En cualquier caso, los resultados son muy robustos para el usuario muy intensivo: en los 22 países de la OCDE analizados se observa que este tiene un desempeño medio notablemente inferior al resto de usuarios cuyas características coinciden. Por ejemplo, el rendimiento de los usuarios muy intensivos de España o Estonia es inferior al de los usuarios menos digitales en más de medio curso, y en tres cuartas partes del año escolar en comparación con los usuarios de nivel bajo o medio de las TIC.

Para responder a la segunda pregunta, idealmente se compararía una situación en la que un individuo utiliza la tecnología de forma muy intensiva con una situación en la que ese mismo individuo realiza un uso menos intensivo. Sin embargo, como en la realidad esta comparación no es viable para un mismo individuo, existen varias técnicas econométricas que ofrecen un enfoque para abordar esta cuestión. En este trabajo se aplica el método de Inverse Probability Weighting (IPW). La idea en la que se basa esta metodología es sencilla. Cuando el tratamiento (el usuario muy intensivo) no se asigna al azar, los individuos tratados y no tratados (el resto de usuarios) presentan distribuciones muy diferentes en sus características, como se explicaba anteriormente. Esta técnica de ponderación IPW permite, de alguna manera, pseudo-aleatorizar el tratamiento y reducir así el efecto composición (asumiendo que las características no observadas entre ambos grupos también se asimilan).

Una vez eliminadas las diferencias en las características entre el grupo de tratamiento y de control, los resultados, mostrados en la Tabla 1, confirman que un uso muy intensivo de las TIC provoca un rendimiento significativamente menor en matemáticas. Es decir, el uso de las TIC en la escuela más de 1-2 veces por semana reduce de forma muy significativa la puntuación de los alumnos en matemáticas. Esta penalización equivale a más de medio curso académico para los usuarios muy intensivos en España, y a ¾ de curso académico para los usuarios homólogos en Finlandia y Estonia.

Tabla 1: Estimaciones del uso muy intensivo de las TIC basadas en Inverse Probability Weighting

Fuente: Gorjón y Osés (2022) basado en datos de PISA 2018 (OCDE).

Conclusiones

En conclusión, los resultados ponen de manifiesto la necesidad de evaluar el papel que tienen las TIC en las aulas a fin de garantizar que su uso no interfiera negativamente con el proceso de aprendizaje del alumnado. En este sentido, los hallazgos del trabajo apuntan a la importancia de monitorizar el abuso en la utilización de las tecnologías en las aulas. Si bien los datos del estudio no permiten capturar hasta qué punto esta penalización varía en función de la metodología del centro para integrar las TIC (o de otras variables que podrían ser determinantes), la investigación futura podría indagar en mayor medida sobre esta cuestión para confirmar si la limitación del sobreúso y/o los cambios en el modo de uso podrían constituir una política efectiva para combatir esta problemática.