La autoeficacia tecnológica ( EET ) es "la creencia en la propia capacidad para realizar con éxito una nueva tarea tecnológicamente sofisticada". [1] TSE no destaca tareas tecnológicas específicas; por el contrario, es deliberadamente vago. [1] Esta es una aplicación específica del constructo más amplio y general de autoeficacia , que se define como la creencia en la propia capacidad para participar en acciones específicas que resultan en los resultados deseados. [2] La autoeficacia no se centra en las habilidades que uno tiene, sino más bien en los juicios sobre lo que uno puede hacer con sus habilidades. Tradicionalmente, una característica distintiva de la autoeficacia es su especificidad de dominio. En otras palabras, los juicios se limitan a ciertos tipos de desempeño en comparación con una evaluación general de su potencial. Normalmente, estos constructos se refieren a tipos específicos de tecnología ; por ejemplo, autoeficacia informática [3] o autoeficacia en Internet [4] y autoeficacia en tecnología de la información. [5] Para organizar esta literatura, las autoeficacias tecnológicas específicas (por ejemplo, computadora e Internet) pueden considerarse subdimensiones bajo el concepto más amplio de autoeficacia tecnológica.
Este constructo pretendía describir sentimientos generales hacia la capacidad de adoptar nueva tecnología y, por lo tanto, es generalizable a varias tecnologías específicas. Además, esta construcción puede explicar y aplicarse a tecnologías que aún no se han inventado. Si bien estas características han permitido que las EET sigan siendo relevantes a través de los tiempos, esta amplitud definitoria también ha creado confusión y una proliferación de construcciones relacionadas.
La sociedad del siglo XXI está completamente inmersa en un contexto tecnológico, lo que hace que la comprensión y evaluación de la autoeficacia tecnológica sea crítica. De hecho, casi la mitad de los estadounidenses poseen teléfonos inteligentes [6] y esta tendencia hacia el uso de tecnología no se limita a Estados Unidos; en cambio, el uso de teléfonos celulares , computadoras e Internet se está volviendo cada vez más común en todo el mundo. [7] La tecnología es particularmente frecuente en el lugar de trabajo y en los entornos de aprendizaje. En el trabajo, el 62% de los estadounidenses empleados utilizan Internet y el correo electrónico, pero los usuarios de Internet en el lugar de trabajo utilizan Internet todos los días (60%) o no lo utilizan en absoluto (28%). [8] El uso de Internet y del correo electrónico está obviamente influenciado por las tareas laborales, pero el 96% de los estadounidenses empleados utilizan algún tipo de nueva tecnología de comunicación en el trabajo. [8] La inversión exitosa en tecnología está asociada con una mayor productividad; sin embargo, la plena realización del potencial tecnológico comúnmente afecta a las organizaciones. [9] En los entornos de aprendizaje, los cursos universitarios se ofrecen con mayor frecuencia en línea. Esto se conoce comúnmente como educación a distancia y su implementación abarca desde cursos respaldados por la web (la enseñanza ocurre predominantemente a través de interacciones cara a cara con instructores con materiales complementarios que se ofrecen en la web) hasta aprendizaje combinado (mucho menos presencial). interacciones con instructores y más instrucción en línea) a completamente en línea (toda la instrucción se lleva a cabo virtualmente sin interacciones con instructores cara a cara). Una serie de ventajas están asociadas con el aprendizaje a distancia, como una mayor flexibilidad y conveniencia, que permite a las personas la oportunidad de inscribirse en clases que de otro modo estarían prohibidas debido a razones geográficas o personales. [10] Otra ventaja comúnmente citada es que la instrucción se realiza a su propio ritmo, lo que permite una adaptación personalizada basada en las necesidades individuales. [11] Sin embargo, es poco probable que estas ventajas se materialicen si el individuo está ansioso por el método de impartición de instrucción y/o sus expectativas de éxito son bajas debido a su componente tecnológico. En conjunto, estos dos ámbitos críticos discutidos anteriormente (lugar de trabajo y aprendizaje) refuerzan el grado en que la tecnología ha impactado las actividades modernas y, en consecuencia, la importancia de las creencias percibidas en la propia capacidad para dominar la nueva tecnología. El éxito en la vida cotidiana a menudo depende de la utilización de la tecnología y, por definición, la nueva tecnología siempre será nueva. Por lo tanto, este constructo merece una revisión.
Además, los estudios han demostrado que la autoeficacia tecnológica es un factor crucial para enseñar programación informática a los estudiantes de la escuela, ya que los estudiantes con niveles más altos de autoeficacia tecnológica logran mejores resultados de aprendizaje. En este caso, el efecto de la autoeficacia técnica es incluso más fuerte que el efecto del género. [12]
Dado que la EET surge de la misma teoría que la autoeficacia general y otras autoeficacias específicas para tareas, la diferenciación de este constructo de estas otras formas de autoeficacia es crucial. Desafortunadamente, estudios anteriores centrados en las EET no han demostrado la singularidad de las medidas de EET. A pesar de la escasez de investigaciones diferenciadoras sobre EET, la singularidad de este constructo puede demostrarse considerando autoeficacias estrechamente relacionadas y específicas de la tecnología (es decir, autoeficacia informática), que se ha establecido como un constructo único. En comparación con la autoeficacia general, se ha demostrado que la autoeficacia informática es única según dos medidas de autoeficacia general. [13] En este mismo estudio, los autores demostraron que la autoeficacia informática no estaba relacionada con muchos tipos de autoeficacia específica, incluida la autoeficacia en el arte, la persuasión y la ciencia. Uno de los tipos de autoeficacia específica más relacionados fue el mecánico. Esto tiene sentido dado que ambos tipos de autoeficacia específica están relacionados con el uso de herramientas, aunque una sea tecnológica y la otra sea de naturaleza más física. También se ha demostrado que la autoeficacia informática tiene un dominio relacionado, pero distinto, con la autoeficacia sobre los programas informáticos. [14]
Siguiendo la definición de Bandura, [2] la autoeficacia es la creencia y la confianza de un individuo en sí mismo. Esta propiedad tiene implicaciones importantes para la medición de cualquier tipo de autoeficacia. Específicamente, las medidas de autoeficacia deben ser autoinformes porque la única persona que puede representar con precisión las creencias sobre la propia capacidad es el objetivo de la investigación. En otras palabras, las medidas de autoeficacia autoinformadas tienen una definición verdadera. Si bien existen varios problemas con los inventarios de autoinforme , en el caso de la autoeficacia (y otros constructos que se definen como creencias y cogniciones internas) este enfoque de medición es inevitable.
Si bien el tipo de enfoque de medición está definido por el constructo, el proceso de desarrollo y validación de estas escalas ha variado considerablemente a lo largo de la literatura sobre EET. Una diferencia importante entre las medidas tiene que ver con la puntuación de los ítems. Anteriormente, las investigaciones han observado que las diferencias en los resultados pueden atribuirse en parte a diferentes enfoques de puntuación. [15] Específicamente, hay dos formas principales de calificar los elementos de autoeficacia. El primer tipo se llama magnitud de autoeficacia. Los ítems están redactados de manera que los participantes respondan si sienten o no que pueden realizar una determinada tarea (sí o no). El segundo tipo es la fuerza de la autoeficacia. Este enfoque de puntuación pide a los participantes que califiquen su confianza en completar las tareas en una escala numérica y luego promedian todos los ítems. Todos los demás tipos de puntuación son simplemente combinaciones de estos dos primeros enfoques.
Otra diferencia entre las medidas EET tiene que ver con la cuestión de la generalidad. Esta consideración es similar a la diferenciación anterior entre EET como concepto más amplio y autoeficacia tecnológica específica. En primer lugar se considerarán los intentos de medición del concepto más amplio de autoeficacia tecnológica. McDonald y Siegall [1] desarrollaron una escala Likert de cinco ítems de autoeficacia tecnológica basada en la consideración de estudios teóricos previos. Esta escala se calificó utilizando el enfoque de fortaleza de las escalas de autoeficacia. Los ítems de esta escala no se referían a tecnologías específicas, sino que se centraban en la tecnología como un concepto general. Utilizando un proceso de desarrollo, Holcomb, King y Brown también propusieron una escala para medir el TSE [16]. El análisis factorial reveló tres factores distintos que contenían 19 ítems tipo Likert, que también se calificaron según el sistema de puntuación de fuerza. A diferencia de la escala de McDonald y Siegall [1] , los ítems de esta escala hacían referencia a determinadas tecnologías (específicamente ordenadores y paquetes de software). Los dos estudios mencionados anteriormente representan intentos de medir las EET como un concepto más amplio.
Además de los intentos de medir la EET de manera más amplia, varios estudios han desarrollado medidas de autoeficacia tecnológica específica. Una de las medidas de autoeficacia informática más citadas proviene de Compeau y Higgins. [3] Estos autores revisaron intentos anteriores de medir la autoeficacia informática y teóricamente derivaron una escala de 10 ítems. A diferencia de las escalas mencionadas anteriormente, este estudio empleó un enfoque de puntuación "compuesto". [15] Para cada ítem, primero se preguntó a los participantes si podían completar una tarea específica relacionada con las computadoras usando una escala dicotómica de sí/no. Después de esta respuesta, se pidió a los participantes que calificaran su confianza para completar la tarea del 1 ( nada seguro ) al 10 ( totalmente seguro ). La puntuación final se calculó contando el número de respuestas "sí" (que reflejan la magnitud de la autoeficacia) y el promedio de las calificaciones de confianza (que representan la fuerza de la autoeficacia). Luego, los autores validaron esta medida en una red nomológica de constructos relacionados. Un segundo ejemplo de autoeficacia específica de la tecnología es la autoeficacia en Internet. De manera similar a los enfoques de medición anteriores, la autoeficacia en Internet se desarrolló utilizando un enfoque teórico que consideró medidas anteriores de temas relacionados y desarrolló elementos novedosos para abordar el espacio de constructo faltante. [4] Esta escala mostró un alto nivel de confiabilidad y validez.
Bandura [2] propone cuatro fuentes principales de creencias de autoeficacia; (1) experiencia previa, (2) modelado , (3) persuasiones sociales y (4) factores fisiológicos. Las investigaciones respaldan que muchas de estas fuentes de EET son las mismas; sin embargo, también existen antecedentes adicionales. Aunque no se ha abordado un desarrollo teórico más complejo ni un examen empírico que aborde cómo estos antecedentes operan y se relacionan entre sí, es más probable que los predictores más inmediatos de las EET sean las fuentes primarias de Bandura (predictores proximales). Es probable que los antecedentes restantes que también se han asociado con las EET (p. ej., recursos adecuados, sexo y edad) sean predictores más distales. En otras palabras, estas variables distales influyen en variables más próximas (p. ej., experiencia previa, modelos y persuasiones sociales), que luego resultan en un TSE alto o bajo.
Se ha descubierto repetidamente que la experiencia previa con la tecnología influye en las creencias de autoeficacia relacionadas con la tecnología. [17] [18] [19] [20] Si un individuo ha tenido la oportunidad de interactuar con nuevas tecnologías y, lo que es más importante, ha tenido éxito en dominar las nuevas tecnologías, es más probable que los individuos tengan creencias más positivas sobre el desempeño futuro.
También se ha descubierto que la modelización o la participación en formación tecnológica son predictores importantes de la autoeficacia tecnológica. [21] [22] [23] [24] Aunque diferentes tipos de intervenciones de capacitación se han asociado con diferentes ganancias; [25] en general, la investigación respalda que ver a otras personas realizar con éxito la tarea en cuestión (por ejemplo, el instructor) y luego brindar al alumno alguna oportunidad de refuerzo y demostración (por ejemplo, intentar utilizar con éxito la tecnología sin ayuda) aumenta las creencias de autoeficacia relacionadas con la tecnología.
Las persuasiones sociales, como el estímulo de otros [17] y el apoyo organizacional [17] [26] [27], también contribuyen de manera importante a las creencias de autoeficacia relacionadas con la tecnología. Las acciones y declaraciones de otros pueden alterar significativamente las percepciones sobre sus posibilidades de éxito. El apoyo organizacional generalmente incluye el estímulo y la asistencia de la gerencia. Si la dirección no parece apoyar con entusiasmo los intentos de los empleados de utilizar la tecnología, es poco probable que los empleados la acepten.
Los recursos se citan comúnmente como una de las mayores barreras para la adopción de tecnología. [28] [29] [30] Esto incluye, entre otros, suficientes computadoras, suficientes licencias de software, hardware/software desactualizado y conexiones a Internet lentas o intermitentes. El éxito del uso adecuado de la tecnología está limitado ante todo por las capacidades de la tecnología en cuestión.
El género está significativamente relacionado, de modo que los hombres tienden a tener niveles más altos de creencias de autoeficacia relacionadas con la tecnología que las mujeres. [20] [31] [32] [33] Aún se desconoce por qué existen estas diferencias de género.
La edad también está significativamente relacionada, de modo que los individuos más jóvenes tienden a tener niveles más altos de creencias de autoeficacia relacionadas con la tecnología que los individuos mayores. [28] [34] [35] Este hallazgo no es sorprendente dado el estereotipo generalizado de la incapacidad de los adultos mayores para aprender material nuevo, especialmente cuando el material está relacionado con la tecnología. [36] Sin embargo, las creencias de baja autoeficacia tecnológica de los adultos mayores sugieren que los adultos mayores pueden internalizar el estereotipo de que "los perros viejos no pueden aprender nuevos trucos", lo que en consecuencia afecta las expectativas sobre el desempeño futuro en dominios relacionados con la tecnología.
Las creencias de autoeficacia relacionadas con la tecnología se han relacionado con una serie de consecuencias. Aunque la EET predice los resultados que se revisan a continuación, tenga en cuenta que algunos de los antecedentes de la EET son mejores predictores de estos resultados que la EET misma. Por ejemplo, la experiencia previa suele ser un mejor predictor del desempeño de la tarea que el TSE. Un metaanálisis reciente sobre la autoeficacia (de manera más general) también respalda esta conclusión. [37] En conjunto, las EET son importantes, pero no se debe exagerar su importancia. Además, es posible que el efecto de la EET sobre los resultados (p. ej., desempeño) opere a través de otras variables (p. ej., intenciones conductuales o ansiedad).
El desempeño de las tareas se ve afectado negativamente, de modo que las creencias de autoeficacia relacionadas con la tecnología más bajas están relacionadas con un desempeño más deficiente [1] [17] [22] Esto es extremadamente importante, porque estos hallazgos sugieren que es posible que sea necesario que estén presentes percepciones positivas de las capacidades tecnológicas de los individuos. antes de que se pueda lograr un desempeño exitoso.
Se encuentra que la facilidad de uso percibida y el uso están relacionados positivamente con las creencias de autoeficacia relacionadas con la tecnología. [17] [27] [38] [39] Según el Modelo de Aceptación de Tecnología, [40] la facilidad de uso percibida y la utilidad percibida influyen en las intenciones de comportamiento y, en última instancia, en los comportamientos relacionados con la tecnología. Otros académicos tienen intenciones conductuales de actuar como mediador entre las EET y otras variables de resultado (desempeño). Estas predicciones son similares a las de la bien sustentada Teoría del Comportamiento Planificado. [41]
La ansiedad está relacionada negativamente, de modo que las creencias de autoeficacia relacionadas con la tecnología más bajas se asocian con un mayor nivel de ansiedad. [17] [27] [31] [42]