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Sergio Luis Toral Marín, Rocío Martínez Torres, Sergio Gallardo Vázquez, Federico José Barrero García

Análisis de una herramienta educativa remota sobre procesadores digitales de señal desde la perspectiva de

los modelos de aceptación tecnológica

Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, núm. 29, enero, 2007, pp. 87-100,

Universidad de Sevilla

España

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Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación,

ISSN (Versión impresa): 1133-8482

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Universidad de Sevilla

España

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Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación

ANÁLISIS DE UNA HERRAMIENTA EDUCATIVA REMOTA SOBREPROCESADORES DIGITALES DE SEÑAL DESDE LA PERSPECTIVA

DE LOS MODELOS DE ACEPTACIÓN TECNOLÓGICA

Sergio Luis Toral MarínRocío Martínez Torres

Sergio Gallardo VázquezFederico José Barrero García

Universidad de Sevilla.

Este artículo presenta un estudio exploratorio sobre el desarrollo de un modelo estructuraly de medida basado en el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM, Technology AcceptanceModel) para una herramienta educativa con acceso remoto vía Web. El objetivo del trabajoconsiste no sólo en medir el uso de la herramienta sino obtener también las variables exter-nas con una influencia significativa en su uso, para poder planificar futuras mejoras de laherramienta. La herramienta, diseñada con Shockwave™ y Macromedia Director™, es unentorno educativo con acceso Web aplicado en una asignatura del grado de ingeniería detelecomunicación relacionada con modernas arquitecturas microprocesadoras y sus apli-caciones, aunque la metodología propuesta podría ser extendida a herramientas similares.Uno de los objetivos del trabajo es precisamente cubrir la falta de estudios científicos en lavalidación de este tipo de herramientas educativas.

Palabras clave: sistemas de información, Modelo de Aceptación Tecnológica, entornos dis-tribuidos de aprendizaje, sistemas multimedia, laboratorios remotos.

This paper is presenting an exploratory study about the development of a structural and ameasurement model based on the Technological Acceptance Model (TAM) to be applied to aWeb remote learning tool. The goal of this work is not only to measure the use of the tool butto obtain the external variables with a significant influence over this use, for futureimprovements planning. The tool, designed using Shockwave™ y Macromedia Director™, isa Web educational environment applied in an undergraduate advanced microprocessorcourse, although this methodology could be easily extended to similar tools. Another goal ofthis work is precisely to fill the lack of scientific studies about the validation of e-learningeducational tools.

Keywords: Information Systems, Technological Acceptance Model, distributed learningenvironments, multimedia, remote lab.

Nª 29 Enero 2007 pp.87-100

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Introducción.

A lo largo de los últimos años se han produ-cido cambios importantes en el campo de laenseñanza de la ingeniería, especialmente enel ámbito de la electrónica y la computación,tanto en la definición de los contenidos comode las metodologías docentes (Carley y otros,2000; Wilson y Jennings, 2000; Taylor y otros,2003). Desde la aparición de los PC, el apren-dizaje a través de medios informáticos se haincrementado drásticamente (Herramientasmultimedia (Bagui, 1998; Aedo y otros, 2000),soportes educativos a través de Internet (Pahl,2003; Almeida y otros, 2003; Metzger y otros,2003), entornos de simulación (Conole y otros,2004; Christian y otros, 2001), etc.). Aunque muchas de estas herramientas pue-den resultar satisfactorias para asignaturascon una fuerte componente teórica, no lo sontanto en materias donde existe también unafuerte componente práctica a desarrollar enlaboratorio, como ocurre con el aprendizajede Procesadores Digitales de Señal (DSP,Digital Signal Processors) (Felder y otros,1998; Roppel, 2000; Milliken y Barnes, 2002).A esto hay que añadir otras dos restriccionesque suelen aparecer frecuentemente en la en-señanza universitaria:

• El coste en tiempo y dinero requerido parala puesta en marcha de estas enseñanzas delaboratorio es extraordinariamente elevado y,en muchos casos, quedan fuera del alcancede muchas instituciones. • La masificación de estudiantes en las asig-naturas de grado dificulta en gran medida lasenseñanzas prácticas y de laboratorio, quenormalmente sólo dispone de un espacio limi-tado y de un número de puestos reducido.

En este contexto, una posible solución con-siste en definir y desarrollar herramientas edu-cativas con acceso remoto que den coberturano sólo a enseñanzas de carácter teórico sinotambién de carácter práctico y de laboratoriomediante los denominados laboratorios remo-tos o virtuales. Este tipo de soluciones nopretende en ningún caso sustituir sino com-plementar la enseñanza presencial (Sánchez yotros, 2002; Guimarães y otros, 2003). En esteartículo se presenta en particular una herra-mienta accesible remotamente a través deInternet que permite el acceso a diferentes ele-mentos didácticos relacionados con los DSPsy sus aplicaciones de laboratorio. Al permitirun acceso asíncrono evita gran parte de losproblemas causados por la masificación deestudiantes. El ámbito de laboratorio no que-da reducido a las limitaciones físicas del aulani del puesto físico en el que se sientan losalumnos. El valor pedagógico de las herramientasinformáticas resulta hoy en día incuestiona-ble. Por eso resulta especialmente notoria laausencia de estudios científicos que validenestas herramientas en cuanto a su capacidadde mejorar el aprendizaje. Frecuentemente sediseñan e implementan numerosas herramien-tas educativas informáticas, pero raramentese validan. Habitualmente, son dos las aproxi-maciones sobre la validación de herramientasde e-learning que pueden encontrarse en laliteratura: La primera consiste en un simple cuestiona-rio seguido de un tratamiento estadístico bá-sico. En esta línea se encuentran la mayoríalos trabajos científicos sobre herramientas dee-learning que abordan la cuestión de valida-ción de las mismas. En ocasiones solamentese consideran respuestas de caráctercognitivo (Fuller y Moreno, 2004). Otras ve-ces, se añaden algunas dimensiones relativas

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a las percepciones de los usuarios. En Abdel-Qader y otros, 2003, la satisfacción global delusuario y la calidad de los materiales son lasúnicas variables que se tienen en cuenta.Cuestionarios algo más elaborados con unmayor número de dimensiones pueden encon-trarse en Chevalier y otros, 2000, Avouris yotros, 2001, Hurley y Lee, 2005. Sin embargo,en todos los casos el tratamiento de los datosse reduce a mostrar la frecuencia de la res-puesta de los usuarios. La segunda de las aproximaciones consisteen cuestionarios más complejos seguidos deun tratamiento estadístico avanzado, normal-mente mediante un análisis estadísticomultivariante. En este caso existe una claradiferencia respecto a la aproximación anterior:el foco de atención no recae únicamente en eluso, satisfacción o eficiencia de la herramien-ta, sino también en aquellas variables o di-mensiones con una incidencia importante so-bre el resultado final, así como en las relacio-nes causales existentes entre ellas. Algunosintentos en este sentido pueden también en-contrarse en la literatura. En Avouris y otros,2001, se utiliza un cuestionario para compro-bar la satisfacción, la efectividad y la calidadde una herramienta de e-learning. Este cues-tionario incluye cuestiones relativas a dimen-siones específicas como la claridad de la in-formación, facilidad de uso, utilidad, etc. Otrasdimensiones específicas pueden encontrarseen Hurley y Lee, 2005, Cappel y Hayen, 2004,Toral y otros, 2005. En este caso se lleva acabo un análisis de correlación para extraeralgunas conclusiones sobre las relacionesentre las dimensiones consideradas. Este trabajo se centrará en la validación de laherramienta propuesta siguiendo la segundade las opciones. Para ello se tomará comopunto de partida uno de los modelos másampliamente utilizado en ciencias sociales

dentro de los sistemas de información, comoes el modelo de aceptación tecnológica(TAM). Básicamente, trata de modelar cómolos usuarios usan una determinada tecnolo-gía. En Selim, 2003, Ngai, 2005, Ong y otros,2004, TAM es aplicado a una herramienta weby una herramienta de e-learning asíncrono. Enel primer caso se usa el modelo TAM originalen tanto que en los otros dos se añade algunadimensión externa. El artículo se organiza en varias secciones.En primer lugar, se presenta la herramienta dee-learning propuesta así como la asignaturaen la cual ha sido aplicada. A continuación se detalla la metodología uti-lizada para validar la herramienta. En la sec-ción III se muestra y se valida mediante el alfade Cronbach el cuestionario empleado. Pos-teriormente, en la sección IV se propone elmodelo final estructural y de medida, que sevalida mediante los Modelos de EcuacionesEstructurales. Las conclusiones y futurasmejor se detallan en la sección final.

Descripción de la herramienta web.

La titulación de Ingeniería de Telecomunica-ción lleva impartiéndose en la Universidad deSevilla desde el año 1991. Como parte de estatitulación y en el tercer curso, se imparte unaasignatura sobre sistemas electrónicosdigitales avanzados y DSPs. La ausencia desuficiente trabajo práctico y de laboratoriomotivó un cambio posterior de la titulación en1998, impulsando un incremento de las prácti-cas en general. Este hecho, junto a la necesi-dad de mejorar la metodología docente en cla-ses de más de 300 alumnos, fue el detonantedel desarrollo de nuevas metodologías docen-tes basadas en las nuevas tecnologías,aprovechables también para el próximo marcodentro del Espacio Europeo de Educación

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Superior y de los créditos ECTS (Communiquéof the Conference of Ministers responsiblefor Higher Education, 2003, Joint declarationof the European Ministers of Education, 1999),que en breve plazo modificarán profundamen-te el panorama actual de la educación supe-rior a nivel Europeo. La asignatura objeto de este estudio se cen-tra en arquitecturas microprocesadores avan-zadas, con especial hincapié en losprocesadores digitales de señal. La familia deTexas Instruments TMS320C3x fue la elegidapara particularizar los conocimientos imparti-dos y para la realización de las prácticas delaboratorio. Se trata de una familia de DSPs depropósito general de 32 bits en punto flotantesuficientemente representativa de las arqui-tecturas típicas de los procesadores digitalesde señal Para apoyar la docencia de esta asignaturase desarrolló un portal web para dar soporte aun aprendizaje asíncrono y al trabajocolaborativo. El portal web contempla dife-rentes escenarios: lecciones teóricas, ejerci-cios prácticos y prácticas de laboratorio.Los alumnos que acceden al portal puedenparticipar en foros y chat, descargar materialde la asignatura (apuntes y notas de clase),realizar autoevaluaciones, tablones de dudas,notas, etc. Las Figuras 1 a 4 muestran algunas pantallasdel portal.

Macromedia™ Director permite el desarrollode páginas web dinámicas gracias a las técni-cas de compresión Shockwave, que requiereque el navegador tenga instalado elShockwave Player plug-in (este plug-in seautodetecta y se auto-instala gratuitamenteen caso de necesidad). El contenido multimedia es una mezcla detexto, ilustraciones y video o animaciones que

Figura 1. Pantalla de bienvenida.

Figura 2. Descarga del material de referencia (I)

Figura 3. Descarga del material de referencia (II)

Figura 4. Tablón de dudas.

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integra conceptos teóricos difícilmenteexplicables de una manera estática. Las figu-ras 5 a 8 muestran algunos ejemplos relativosa animaciones que muestran el funcionamien-to de la arquitectura interna, la descripcióndinámica de registros (al pasar el ratón porcada bit nos muestra su significado), anima-ciones sobre el funcionamiento de los modosde direccionamiento y una base de datos conlas instrucciones del procesador. Para la resolución de las prácticas se ha inte-grado un laboratorio remoto que permita elacceso a un puesto de laboratorio real. Estepuesto utiliza tres equipos de instrumentación:un osciloscopio Agilent 54603B, una fuentede alimentación Agilent E3631A y un genera-dor de ondas Agilent 33220A. Estos son con-trolados desde un PC servidor a través de unbus GPIB (General Purpose Interface Bus)mediante una tarjeta PCI. Finalmente, la tarje-ta con la que se realizan las prácticas, el DSPStarter Kit basado en la familia TMS320C3x,se encuentra también conectada a este PC através del puerto paralelo. La Figura 9 detallael esquema.

El laboratorio remoto permite el acceso através de Internet, de modo que los estudian-tes pueden descargar programas en la tarjetay comprobar su funcionamiento mediante losequipos de instrumentación conectados sinlas barreras físicas y horarias que impone laclase presencial. Desde el punto de vista soft-ware, existe por una parte el lado del progra-ma cliente y el lado del programa servidor, quepermite el acceso remoto vía Internet.

La parte cliente consiste en una interfazEGUI (Experimentation Graphic User Inter-face) diseñada para el control remoto de unalaboratorio real mediante LabVIEW™ (entor-no de desarrollo gráfico creado por NationalInstrument para aplicaciones de control, me-

Figura 5. Descripción de la arquitecturainterna del TMS320C3X.

Figura 6. Registro de estado del TMS320C3X

Figura 7. Modo de direccionamiento a registro

Figura 8. Base de datos de instrucciones

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didas o test). La Figura 10 muestra la interfazgráfica del programa cliente, que permiteinteraccionar con los equipos de instrumen-tación, descargar programas sobre la tarjetade desarrollo y obtener medidas de la entraday la salida analógica de dicha tarjeta. La interfazgráfica trata de proporcionar a los usuarios

exactamente la misma interfaz física real de losequipos que se usan en el laboratorio. La Web-cam de la parte inferior del panel proporcionauna vista on-line de los equipos reales con-trolados remotamente.

Figura 9. Esquema del laboratorio remoto basado en la tarjeta DSK.

Figura 10. Interfaz gráfica cliente.

Web-Cam Image

Multisignal scopecontrol panels

Power grid control panel

Wage generator

control panel

General control

panel

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r

Validación del cuestionario.

La validación de la herramienta descrita enla sección anterior se va a realizar medianteun cuestionario que permita medir las dimen-siones del Modelo de Aceptación Tecnológi-ca. Con este modelo se persigue no sólo de-terminar el uso de la herramienta sino las di-mensiones con una especial incidencia en suuso.

El cuestionario se distribuyó entre 142 es-tudiantes del curso y consiste en 62 pregun-tas a contestar sobre una escala tipo Likert 1-7 (con el significado de 1: fuertemente en des-acuerdo y 7: fuertemente de acuerdo). La Ta-bla 1 resume los datos estadísticos del estu-dio.

El cuestionario (detallado en la Tabla 2)define grupos de cuestiones para medir lasdimensiones que intervienen en el modeloTAM y que han sido frecuentemente inclui-das en la literatura previa: aprendizaje orien-tado a objetivo, auto-eficacia de la aplicacióny disfrute (Yi y Hwang, 2003; Agarwal yKarahanna, 2000), concentración, curiosidad,diversión y voluntariedad (Agarwal yKarahanna, 2000; Hsu y Lu, 2004) y facilidadde uso, utilidad, intención de uso y uso (Davisy Venkatesh, 2004; Laitenberger y Dreyer,1998; Hubona y Geitz, 1997; Lee y otros, 2003).Las últimas cuatro variables representan elmodelo TAM como fue originalmente pro-puesto por Davis (Davis y Venkatesh, 2004).Todas las demás son las variables externasque pueden tener una influencia significativaen este modelo.

El primer paso consiste en demostrar la fia-bilidad del cuestionario propuesto. Es decir,demostrar que ese conjunto de cuestionessiempre suscita respuestas consistentes y fia-bles, incluso si fueran reemplazas por otrascuestiones similares. El alfa de Cronbach es

un índice de fiabilidad asociado con la varia-ción explicada de la variable subyacente. Mideel grado en el que un conjunto de indicadoresmiden la variable o constructo latente. La fór-mula que permite medir este índice es:

donde N es el número de indicadores y esla correlación media entre indicadores. La Ta-bla 2 muestra el valor de alfa (en la columna dela izquierda, bajo el nombre de la variable en-tre paréntesis) y la correlación entreindicadores asociada a cada cuestión (en lacolumna de la derecha, también entre parén-tesis). El rango de alfa es un valor entre 0 y 1,de modo que cuanto mayor sea su valor, másfiable resulta la escala generada. Generalmen-te, un valor por encima de 0.7 puede ser unvalor aceptable de fiabilidad aunque umbra-les menores se usan a veces en la literatura[35]. El cuestionario validado de la Tabla 2claramente consigue esta condición para cadavariable, que pasa a tener 57 elementos de los62 de partida.

Validación del modelo estructural y de medi-da.

A partir del cuestionario anterior se preten-de contrastar las siguientes hipótesis:

• H1: El disfrute de la herramienta tiene una

incidencia positiva sobre la diversión, curio-sidad y facilidad de uso.

El disfrute se refiere al grado en el que laactividad de usar la herramienta se percibecomo una experiencia divertida, a parte delinterés tecnológico que pueda tener esa he-rramienta. La curiosidad se refiere al grado enel que la experiencia despierta la curiosidadcognitiva y sensorial.

rN

rN

)1(1

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Tabla 2. Cuestionario validado mediante el alfa de Cronbach

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• H2: La auto eficacia de la aplicación tiene

una incidencia positiva sobre la diversión,curiosidad y facilidad de uso.

La auto eficacia de la aplicación se definecomo la percepción individual de eficacia alusar la aplicación concreta o el sistema. Lascuestiones asociadas a esta variable tratande medir la confianza que un individuo tienesobre su capacidad para desarrollar una de-terminada tarea.

• H3: La diversión usando la herramienta

tiene una incidencia positiva sobre la curiosi-dad.

La diversión está relacionada con una acti-tud personal cuando se usa la herramienta, yse define como el grado de espontaneidadcognitiva en las interacciones con el sistema.

• H4: La curiosidad tiene una incidencia

positiva sobre la utilidad.

El resto de las hipótesis a contrastar se re-fieren a las relaciones típicas entre las varia-bles originales del Modelo de Aceptación

Tecnológica: facilidad de uso, utilidad, inten-ción de uso y uso.

Para validar las hipótesis anteriores se va autilizar PLS (Partial Least Squares) (Chin,1998). PLS es una extensión de los modelosde regresión lineal múltiple. En su forma mássimple, un modelo lineal especifica una rela-ción lineal entre una variable dependiente (eluso de la herramienta) y una serie de varia-bles predictoras (variables externas). El obje-tivo de PLS consiste en maximizar la varianzaexplicada por estas relaciones causales. Enconsecuencia, R2 y la significación de las re-laciones entre las dimensiones o constructosson una medida de cómo se comporta el mo-delo. El núcleo conceptual de PLS es una com-binación iterativa de análisis de componen-tes principales, que relacionan medidas conconstructos, y de análisis path, que permitela construcción de un sistema de constructos.Las hipótesis acerca de las relaciones entrelas medidas y los constructos o entre los pro-pios constructos se realizan guiadas por lateoría previa. La estimación de los parámetrosque representan las medidas y las relaciones

Figura 11. Modelo resultado de PLS.

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path tiene lugar mediante técnicas de míni-mos cuadrados ordinarios.

Una de las ventajas de PLS como técnicade modelado estructural es que puede traba-jar satisfactoriamente con muestras pequeñas.En particular, en el estudio actual la muestrafue de 142, suficiente para PLS.

La Figura 11 (obtenida usando PLS Graph,3.0, Chin, 2003) muestra el resultado final. Laparte derecha de la figura la forman losconstructos típicos del modelo TAM básico,mientras que las variables externas se encuen-tran hacia el lado izquierdo.

El valor de R2 (que aparece en la Figura 11

bajo cada constructo) representa la potenciapredictiva en ese constructo explicado a par-tir de las medidas que representan losconstructos antecedentes. Las cargas de loscaminos o path representan las relacionescausales entre los constructos. Según la Fi-gura 11, cerca del 30% de la varianza del uo dela herramienta puede ser explicada por el mo-delo, lo que representa un valor aceptable eneste tipo de análisis. Los indicadores elegi-dos para cada constructos se detallan en laTabla 3.

Habitualmente se acepta como válidosaquellos indicadores con una carga igual o

Tabla 3. Resultados: indicadores, consistencia y validez

Validez discriminante Indicador Carga

Consis- tencia ASSE E C P EOU U UI Us

ASSE6 0.7465 ASSE7 0.8248 ASSE8 0.8126 ASSE9 0.7841

ASSE

ASSE10 0.7923

0.894 0.793 0.351 0.500 0.425 0.614 0.482 0.476 0.483

E1 0.8884 E2 0.8752 EE3 0.8606

0.907 0.351 0.875 0.516 0.421 0.432 0.490 0.463 0.397

C1 0.7757 C2 0.9146 CC3 0.8135

0.875 0.500 0.516 0.837 0.744 0.441 0.539 0.461 0.396

P1 0.9473 P2 0.9622 PP3 0.9381

0.965 0.425 0.421 0.744 0.949 0.347 0.406 0.289 0.295

EOU1 0.7545 EOU2 0.8399 EOU3 0.8928 EOU4 0.8502 EOU5 0.8607

EOU

EOU6 0.7704

0.930 0.614 0.432 0.441 0.347 0.830 0.429 0.386 0.387

U1 0.8571 U2 0.8949 U3 0.8970 U4 0.9111 U5 0.8853

U

U6 0.8662

0.956 0.482 0.490 0.539 0.406 0.429 0.885 0.524 0.384

UI1 0.9538 UI

UI2 0.9534 0.953 0.476 0.463 0.461 0.289 0.386 0.524 0.954 0.547

Us1 0.9210 Us

Us2 0.9358 0.926 0.483 0.397 0.396 0.295 0.387 0.384 0.547 0.928

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superior a 0.7, que implica que existe una ma-yor varianza compartida entre el constructo ysus medidas que el error en la varianza. Losresultados de la Tabla 3 confirman que, comomínimo, este valor se alcanza en todos losindicadores. La consistencia interna se com-probó usando la fiabilidad compuesta, y losresultados se indican justo en la siguientecolumna de la tabla. Todos ellos superan elumbral 0.7.

La validez discriminante se comprobó usan-do la matriz de correlación de constructos dela Tabla 3. Por motivos de comparación, la dia-gonal de dicha matriz, que debía ser la unidad,se ha sustituido por la raíz cuadrada de lavarianza media extraída (Fornell y Larcker,1981). Una validez discriminante adecuadasupone que los elementos de la diagonal prin-cipal deberían ser significativamente mayo-res que los elementos de fuera de la diagonalprincipal en las correspondientes filas y co-lumnas (Fornell, 1982), como efectivamenteocurre con los valores de la Tabla 3.

Para validar las relaciones causales delmodelo son significativas, se ha realizado unanálisis bootstrap. Los datos de la Tabla 4muestran que las relaciones definidas son sig-nificativas al nivel p< 0.01.

Los resultados del estudio claramente

muestran la importancia de la auto eficacia dela aplicación, la curiosidad, el disfrute y la di-versión como variable con una incidencia so-bre la decisión de usar una herramienta de e-learning como la descrita. Es importante rese-ñar que el modelo descrito permite detectarlas debilidades de la herramienta. En este caso,se ha detectado que la mejora de los conteni-dos interactivos y el aprendizaje colaborativomejorarán el disfrute y la curiosidad de losestudiantes a la hora de usar la herramientadescrita.

Respecto al uso de la herramienta, los re-sultados obtenidos de la encuesta arrojan lossiguientes ratios:

• Porcentaje de estudiantes que hanusado la herramienta: 114/142=80.28%.

• Uso medio de los contenidosofertados (sobre 114 estudiantes): 43.8%.

Estos resultados suponen que más de un80% de los estudiantes han usado los conte-nidos ofertados, al menos una vez. Respectoa los contenidos ofertados, los más visitadosson los que ofrecen una mayor interactividad,como el laboratorio remoto o las bases de da-tos de instrucciones o modos dedireccionamiento.

Tabla 4. Coeficientes de las relaciones causales (T-estadístico).

Us UI U EOU ASSE E C P Us 0.000 9.250 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 UI 0.000 0.000 5.292 2.592 0.000 0.000 0.000 0.000 U 0.000 0.000 0.000 3.127 0.000 0.000 6.474 0.000 EOU 0.000 0.000 0.000 0.000 6.165 3.204 0.000 0.000 ASSE 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 E 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 C 0.000 0.000 0.000 0.000 2.917 2.804 0.000 8.916 P 0.000 0.000 0.000 0.000 3.904 3.429 0.000 0.000

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Conclusión.

Se ha presentado una herramienta educati-va remota relacionada con procesadoresdigitales de señal. Esta herramienta está pen-sada como complemento a las sesiones pre-senciales, tanto teóricas como prácticas. Comoprincipal novedad, permite la realización deprácticas de manera asíncrona, saliendo fueradel ámbito físico de los laboratorios.

A diferencia de herramientas educativaspropuestas en la literatura, esta herramientase ha evaluado siguiendo las variables des-critas en los Modelos de Aceptación Tecno-lógica, que ilustran las variables con una inci-dencia sobre la decisión de usar una determi-nada tecnología novedosa.

Para ello se ha diseñado un cuestionarioque pretende medir las variables o dimensio-nes asociadas a los modelos TAM. La fiabili-dad del mismo se ha comprobado mediante elalfa de Cronbach.

A partir de este cuestionario, se ha valida-do un modelo estructural y de medida quesoporta las hipótesis planteadas. De él se ex-traen dos conclusiones importantes. En pri-mer lugar, el uso de la herramienta: más de un80% de los alumnos han usado aproximada-mente el 44% de los contenidos ofertadoscomo media. La segunda conclusión, y másimportante, está en las variables que influyenen la decisión de usar la herramienta. Se tratade la conclusión más importante porque esprecisamente la que guiará futuras mejoras dela herramienta. Desarrollar herramientas edu-cativas no consiste solamente en ponerlas enmarcha, sino también en evaluarla y determi-nar las futuras mejoras que incidirán en suuso futuro. Por muy buena que sea una herra-mienta de e-learning, su efectividad será nulasi no se traduce en uso real.

En el caso particular de la herramienta pre-

sentada, la auto eficacia viene garantizada porla conexión de la herramienta de e-learningcon las sesiones presenciales, pues en am-bos casos se trabaja con el mismo procesadory las prácticas remotas son similares a las quese realizan de manera presencial. En cuanto aldisfrute, diversión y curiosidad, se proponesu mejora mediante la mejora de la interaccióndel estudiante y el fomento del trabajocolaborativo.

Referencias bibliográficas.

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