Competencia
digital docente en educación de adultos: un estudio en un contexto español
Digital competence in adult education: a study in a Spanish
context
Dña. Esther Garzón Artacho. Estudiante de Doctorado. Facultad
de Ciencias de la Educación. Universidad de Granada. España
Dr. Tomás Sola Martínez. Catedrático de Universidad. Facultad de Ciencias de la
Educación. Universidad de Granada. España
Dr. Juan Manuel Trujillo Torres. Profesor Titular de Universidad. Facultad de Ciencias
de la Educación. Universidad de Granada. España
Dr. Antonio Manuel Rodríguez García. Profesor Ayudante Doctor. Facultad de Ciencias de la
Educación. Universidad de Granada. España
Recibido:
2021/01/15 Revisado: 2021/02/18 Aceptado: 2021/07/06 Preprint: 2021/07/19 Publicado: 2021/09/01
Cómo citar este artículo:
Garzón-Artacho, E.,
Sola-Martínez, T., Trujillo-Torres, J.M., & Rodríguez García, A.M. (2021).
Competencia digital docente en educación de adultos: un estudio en un contexto
español [Digital competence in adult
education: a study in a Spanish context]. Pixel-Bit.
Revista de Medios y Educación, 62, 209-234. https://doi.org/10.12795/pixelbit.89510
RESUMEN
La competencia digital es una de las siete
competencias clave para el aprendizaje a lo largo de la vida. Más
específicamente, la competencia digital docente abarca el conjunto de
conocimientos, habilidades, destrezas, capacidades y actitudes relacionadas con
el uso crítico y creativo de las tecnologías aplicadas a los contextos
educativos para maximizar el éxito de los procesos de
enseñanza-aprendizaje.Esta investigación tiene por objetivo estudiar la
competencia digital docente de una muestra de profesores de educación de
adultos en un contexto español. Para ello, se ha llevado a cabo un estudio
trasversal, cuantitativo y descriptivo con una muestra de 140 profesores de
Andalucía (España). Los análisis estadísticos realizados
(descriptivo-inferencial) determinan que el nivel de competencia se sitúa en
torno a niveles intermedios, especialmente en lo que respecta a las habilidades
para comunicarse y colaborar con los demás; y bajos en el resto de áreas
competenciales, especialmente en lo que se refiere a la resolución de problemas
técnicos. De igual modo, se comprueba que la categoría profesional, la
formación previa en TIC, el nivel de estudios y la edad son variables que
influyen en el mayor o menor desarrollo de la competencia digital docente.
ABSTRACT
Digital competence is one of the seven key competences
for lifelong learning. More specifically, teaching digital competence covers
the set of knowledge, skills, abilities, capacities and attitudes related to
the critical and creative use of technologies applied to educational contexts
in order to optimise the success of teaching-learning processes.This research
aims to study the digital teaching competence of a sample of adult education
teachers in a Spanish context. To this end, a cross-sectional, quantitative and
descriptive study was carried out with a sample of 140 teachers from Andalusia
(Spain). The statistical analyses carried (descriptive-inferential) out
determine that the level of competence is around intermediate levels,
especially with regard to skills for communicating and collaborating with
others; and low in the remaining areas of competence, especially with regard to
the resolution of technical problems. Similarly, the professional category,
previous ICT training, level of studies and age are variables that influence
the greater or lesser development of digital teaching competence.
PALABRAS CLAVES · KEYWORDS
Competencia digital,
docentes, educación de adultos, educación permanente, TIC
Digital competence, teachers,
adult education, lifelong learning, ICT
1.
Introducción
La sociedad actual se caracteriza por estar en
continuo movimiento. Nos encontramos ante un período de transformaciones
económicas, políticas y sociales que suceden con gran celeridad, más
especialmente tras la metamorfosis radical que ha experimentado la sociedad en
general, y el sistema educativo en particular, durante los últimos años
(Cabero-Almenara & Llorente-Cejudo, 2020; Blaschke, 2021; Cabero-Almenara
& Valencia, 2021). En este contexto versátil y complejo surgen nuevas
maneras de relacionarse y comunicarse con los demás y, por ende, nuevas
tendencias y entramados de liderazgo que guían el desarrollo de las nuevas
sociedades, las cuales son cada vez más exigentes y competitivas.
El yacimiento de nuevos entornos educativos que rompen
con el paradigma tradicional de enseñanza-aprendizaje (Hinojo-Lucena et al.,
2019; Serafín et al., 2019); la recualificación de las competencias ciudadanas
para un entorno sociolaboral en continua transformación (Brown et al., 2020);
la amplitud o crecimiento de los mercados empresariales y la economía global
(Ehlers & Kellermann, 2019); así como el continuo avance de la tecnología
digital precisa de personas que tengan un alto nivel de competencia digital
(Gutiérrez & Cabero, 2016; Rodríguez-García et al., 2017; Rodríguez-García
et al., 2019a). Esta situación ha quedado aún más manifiesta a raíz de los
tiempos que hemos vivido en los años 2019-2020, donde todo el entramado
educativo (profesores y alumnos de todos los niveles) tuvieron que pasar de una
enseñanza totalmente presencial a otra totalmente virtual de manera urgente
(Cabero-Almenara & Valencia, 2021; Martínez-Garcés & Garcés-Fuenmayor,
2020). Nos encontramos, como ya
mencionaron Arranz et al. (2017) y Elayyan (2021), ante una posible cuarta
revolución industrial debido a la inminente evolución del Internet de las
cosas, la robótica o la inteligencia artificial, entre otros.No cabe duda que
la competencia digital es necesaria en la actualidad (Cappuccio et al., 2016;
Moreno-Guerrero et al., 2021; Rolf et al., 2019). De hecho, la Comisión Europea
la cataloga como estrictamente ineludible para ser un miembro activo,
participativo e incluido en la sociedad, así como requisito para facilitar el
aprendizaje a lo largo de la vida (Halász & Michel, 2011; Shonfeld et al.,
2021). En líneas generales, la competencia digital hace referencia al conjunto
de habilidades, destrezas y actitudes que facilitan la interrelación
bidireccional y segura con el mundo digital, con sus dispositivos, aplicaciones
de comunicación, redes y páginas de acceso a información (Cabero-Almenara et
al., 2020; Rodríguez-García et al., 2019b). A su vez, todas estas destrezas nos
permiten crear, editar y modificar contenidos digitales, compartirlos con otras
personas y colaborar con ellas. Y, al mismo tiempo, nos facilita otorgar
solución a los problemas con el objetivo de lograr un desarrollo eficaz y
creativo en la vida, el trabajo y la sociedad (Guitert et al., 2021).
El conjunto de habilidades y destrezas que las
empresas y la sociedad en sí demandan han ido evolucionando para posicionar a
la competencia digital como una serie de destrezas esenciales en su desarrollo
para relacionarse de manera eficaz en la sociedad del siglo XXI (Hatlevik &
Christophersen, 2013). Así, los gobiernos han de comprender estas nuevas
demandas y adaptar el sistema a las nuevas necesidades. De hecho, algunos
autores han señalado la importancia de conocer habilidades avanzadas
relacionadas con la competencia digital (inteligencia artificial, big data, machine learning…) para así
mejorar la empleabilidad en el futuro y ser alternativas efectivas a los
trabajos que tenderán a desaparecer (Arranz et al., 2017; Brown et al., 2020;
Ehlers & Kellermann, 2019). Y, por consiguiente, sería necesario llevar a
cabo políticas de reorientación profesional para aquellas poblaciones que
corren el riesgo de una descalificación de sus empleos.
No cabe duda que la digitalización es un fenómeno
imparable y, por ende, la competencia digital del ciudadano debe ser adecuada a
estos tiempos. A pesar de su importancia, encontramos desigualdades en torno a
la edad, género, estatus socioeconómico, raza, formación, geografía, entre
otras (Mariscal et al., 2019). En este sentido, algunas de estas variables
pueden convertirse en factores de riesgo que puedan distanciar a estos
colectivos de una inclusión digital plena y, por tanto, ser excluidos de un
sistema que no los quiere por no tener un buen dominio de conocimientos
tecnológicos (Kalolo, 2019). Sin embargo, la brecha de conocimiento en cuanto a
las destrezas digitales puede paliarse a través de la formación (Allmendinger
et al., 2019).
La formación se ha convertido en una línea de
actuación prioritaria por parte de organizaciones nacionales e internacionales,
cuyas políticas se centran en proporcionar un mayor acceso a la tecnología,
disminuir las desigualdades sociales y fomentar un mayor conocimiento y
adquisición de habilidades digitales (Rosi & Barajas, 2018). De ello se
deriva, a su vez, la importancia que ha recibido actualmente el estudio de la
competencia digital docente, como agente de referencia, (Johannesen et al.,
2014; Cappuccio et al., 2016; Ilina et
al., 2019; Cabero-Almenara et al., 2020; ) y la sucesión de investigaciones que
tratan de averiguar el nivel de destreza de estos en las distintas etapas
educativas (Guitert et al., 2020; Lucas et al., 2021).
El aprendizaje permanente es, pues, un objetivo
prioritario y es una respuesta para aminorar las desigualdades que presenta la
sociedad (Blaschke, 2021). En España, el aprendizaje a lo largo de la vida va
más allá de un mero enfoque de educación de adultos. Se hace hincapié en la
importancia de preparar al alumnado para que este pueda aprender por sí mismo y
adaptarse a las demandas cambiantes de la sociedad del conocimiento,
facilitando tanto su desarrollo personal como profesional. Por tanto, es
importante cuestionarse sobre el nivel de competencia digital de los docentes
de educación de adultos, como agentes de referencia para sus alumnos
(Allmendinger et al., 2019).
2.
Metodología
Una vez asentadas las bases conceptuales que preceden
al marco empírico del estudio que aquí presentamos, la presente investigación
se encuadra dentro de una metodología de naturaleza cuantitativa, de carácter
no experimental y trasversal con una idiosincrasia descriptiva (Hernández et
al., 2016) a fin de aproximarnos al nivel competencial de los docentes de
educación de adultos, así como comprobar si hay factores que pueden incidir en
su desarrollo (Capuccio et al., 2016; Gudmundsdottir
& Hatlevik, 2018; Serafín et al., 2019), conociendo así sus percepciones y
valoraciones.
2.1.
Objetivos específicos
Operativamente, el presente trabajo tiene como
finalidad conseguir los siguientes objetivos:
1.
Analizar el nivel de competencia digital del
profesorado de educación de adultos en Andalucía.
2.
Determinar si existen diferencias significativas entre
cada nivel de las distintas variables independientes, en relación a las
variables dependientes.
3.
Determinar el porcentaje en el que la hipótesis nula
se rechaza a favor de la hipótesis alternativa, y concretar los sujetos mínimos
para hallar significación estadística.
2.2.
Participantes y contexto
La muestra participante en este estudio está conformada
por docentes de Educación Permanente de los centros públicos de la región de
Andalucía, España (N = 140). Para la obtención de la mismase llevó a cabo un
muestreo aleatorio estratificado teniendo en consideración las diferentes
provincias de Andalucía (Almería, Cádiz, Córdoba, Granada, Huelva y Sevilla) y
las tres principales tipologías de centros de educación de adultos: Centros de
Educación Permanente (CEPER) y Secciones de Educación Permanente (SEPER) e
Institutos de Educación Secundaria con enseñanzas para personas adultas (IES).
El resto de datos sociodemográficos (edad, formación previa en TIC, titulación,
experiencia profesional, entre otros) se muestran en la Tabla 1.
Datos
sociodemográficos
|
Datos sociodemográficos |
N |
M(SD) or % |
|
|
Región |
|
|
|
|
Almería |
28 |
20 |
|
|
Cádiz |
16 |
11.43 |
|
|
Córdoba |
17 |
12.15 |
|
|
Granada |
49 |
35 |
|
|
Huelva |
15 |
10.71 |
|
|
Sevilla |
15 |
10.71 |
|
|
Centro |
|
|
|
|
CEPER and SEPER |
97 |
69.28 |
|
|
IES |
43 |
30.72 |
|
|
Edad |
140 |
35.4(8.56) |
|
|
Género |
|
|
|
|
Masculino |
66 |
47.14 |
|
|
Femenino |
74 |
52.86 |
|
|
Formación previa en TIC |
|
|
|
|
Si |
100 |
71.42 |
|
|
No |
40 |
28.58 |
|
|
Estudios |
|
|
|
|
Diplomatura |
83 |
59.28 |
|
|
Licenciatura |
41 |
29.29 |
|
|
Master |
16 |
11.43 |
|
|
Experiencia docente |
140 |
4.98(3.06) |
|
|
Categoría profesional |
|
|
|
|
Funcionario |
88 |
62.85 |
|
|
Interino |
52 |
37.15 |
|
2.3.
Instrumento
Los datos fueron recogidos
de manera trasversal durante el curso académico 2019-2020, a partir de la
aplicación de un cuestionario online sobre competencia digital. El cuestionario
se compuso por 91 ítems, divididos en las cinco áreas de la competencia digital
docente del INTEF (2017). Los ítems se basaron en cada uno de los indicadores
que componen cada una de las cinco áreas: 16 indicadores de información y
alfabetización informacional; 31 de comunicación y colaboración; 16 de creación
de contenido digital; 13 de seguridad; y 15 de resolución de problemas. Para la
validación de instrumento, se empleó un Análisis Factorial Exploratorio (con
rotación varimax y con Minimum
residual). Los resultados destacaron que 5 dimensiones son suficientes para
retener los datos. El cuadrado medio de los residuos (RMSR) de la raíz fue de
0,05. Esto es aceptable ya que este valor debe estar más cerca de 0. A
continuación, se comprobó el RMSEA (raíz de error cuadrado medio de
aproximación). Su valor, .0001, muestra buen modelo de ajuste ya que está por
debajo de 0,05. Por último, el índice de Tucker-Lewis (TLI) es 0,93-un valor
aceptable- teniendo en cuenta que es más de 0,9; un Análisis de Componente
Principales (se realizó una PCA ya que todas las variables dependientes del
estudio son métricas y los resultados destacan que diez dimensiones serían la
opción óptima); además del criterio de Kaiser-Guttman.
Las respuestas a cada ítem
se recogieron en una escala Likert de 10 niveles (1 = never;
10 = always). El análisis de fiabilidad del
instrumento recogió un valor aceptable en el coeficiente alfa de Cronbach
(α =.93). Se usó la Prueba de Wilcoxon para muestras relacionadas, pues
compara las medianas de dos muestras relacionadas para determinar si existen o
no diferencias entre ellas. Es la versión no paramétrica del t-test para
muestras dependientes. Su función fue la siguiente: wilcox.test
(x, y, paired = TRUE, alternative
= “greater”). La primera prueba estadística determina
que, en cuanto al género, no existieron diferencias estadísticamente
significativas entre hombres y mujeres en ninguna variable dependiente. Esto se debe a que
el p-value = 0,07953, luego:
alternative hypothesis: true location shift is not greater tan
0.
2.4.
Análisis de datos
El análisis de los datos
obtenidos se llevó a cabo a través del lenguaje de programación RStudio. Esta investigación presenta un diseño ANCOVA, en
el que se emplearon técnicas de análisis descriptivo (tales como media,
desviación típica, …) e inferencial (prueba U de Mann-Whitney y de
Kruskal-Wallis). En primer lugar, The Wilcoxon rank-sum test es un test no paramétrico cuyo objetivo es
contrastar si dos muestras proceden de poblaciones equidistribuidas.
Por otro lado, la prueba de Kruskal-Wallis complementa la anterior para 3 o más
grupos.
Para realizar estas
operaciones se tuvieron en cuenta 8 variables independientes, siendo dos de
ellas variables métricas, y 21 variables dependientes agrupadas en cinco grupos
(Tabla 2).
3.
Análisis y resultados
Atendiendo a nuestro primer
objetivo, el análisis descriptivo efectuado para cada una de las variables
independientes (Figura 1) muestra que las dimensiones con mayores puntuaciones
medias fueron B.5.4 (identificación de lagunas en la competencia digital) y
B.2.4. (colaboración mediante canales digitales). En este sentido, para
corregir los valores perdidos, se imputaron por la media. Por el contrario, las
dimensiones con menores puntuaciones medias fueron B.3.1 (desarrollo de
contenidos digitales), B.3.4 (programación) y B.3.3 (aplicación y conocimiento
de derechos de autor y licencias).
Figura 1
Estadística descriptiva para las variables de la investigación
Tabla 2
Variables de investigación
|
Variables independientes |
Variables dependientes |
|
Centro: CEPER (0) SEPER (1) IES (2) Edad Sexo Hombre (0) Mujer (1) Formación previa en TIC
(TIC.For) Si (0) No (1) Estudios (Degree) Diplomatura (0) Licenciatura (1) Máster (2) Experiencia docente
(Experience) Categoría profesional
(Prof.Cat) Funcionario (1) Interino (2) |
B.1-Información y alfabetización
informacional B.1.1. Navegación,
búsqueda y filtrado de información B.1.2. Evaluación
de la información, datos y contenidos digitales B.1.3.
Almacenamiento y recuperación de información, datos y contenidos digitales B.2-Comunicación y
colaboración B.2.1. Interacción
mediante las tecnologías digitales B.2.2. Compartir
información y contenidos digitales B.2.3. Participación
ciudadana en línea B.2.4. Colaboración
mediante canales digitales B.2.5. Netiqueta B.2.6. Gestión de la
identidad digital B.3-Creación de
contenidos digitales. B.3.1. Desarrollo de
contenidos digitales B.3.2. Integración y
reelaboración de contenidos digitales B.3.3. Derechos de autor y
licencias B.3.4. Programación B.4-Seguridad B.4.1. Protección de dispositivos B.4.2. Protección de datos
personales e identidad digital B.4.3. Protección de la
salud B.4.4. Protección del
entorno B.5-Resolución de
problemas B.5.1. Resolución de
problemas técnicos B.5.2. Identificación de
necesidades y respuestas tecnológicas B.5.3. Innovación y uso de
la tecnología digital de forma creativa |
En cuanto al análisis de normalidad y linealidad de las
variables que componen el estudio, y por un interés investigador, se agruparon
el conjunto de las variables dependientes en torno a sus cinco dimensiones
(B1-B5). En este sentido, debido a que los datos no cumplieron los supuestos de
normalidad multivariada (p<.05), pero sí el de homogeneidad de
varianza-covarianza (p>.05) (véase Figura 2) se emplearon pruebas no
paramétricas (no se cumple el criterio de normalidad ni el de homocedasticidad
de la varianza-covarianza).
Figura 2
Normalidad y linealidad entre las distintas
variables del estudio
No
fue necesario emplear pruebas robustas debido a que los outliers
fueron recortados (imputados) por la mediana.
Las
pruebas estadísticas empleadas para determinar si existen diferencias
significativas entre los distintos niveles de las variables independientes
fueron el test de Mann–Whitney–Wilcoxon (WMW) y prueba de Kruskal-Wallis para
poblaciones de tres o más grupos. La primera prueba estadística determina que,
en cuanto al género, no existieron diferencias estadísticamente significativas
entre hombres y mujeres en ninguna variable dependiente.
No
obstante, en cuanto a la categoría profesional (Prof.Cat)
se hallaron diferentes significativas en la variable dependiente B.3 (W = 189,
p-value =.04944) y B.5 (W = 159.5, p-value = .01008). De igual modo, en cuanto a la variable
independiente formación previa en TIC (TIC.For),
encontramos diferencias significativas entre los participantes para B.3 (W =
1559, p-value = .001628) y B.5 (W = 1810, p-value = .03871).
La
aplicación de la prueba de Kruskal-Wallis en la variable independiente centros,
determina que existen diferencias significativas entre todos los centros
educativos (X2(X) = Y; p < .01). Para determinar entre qué grupos y cuánta
diferencia existió se emplearon comparaciones múltiples post hoc de Nemenyi y Tukey:
·
B.1
(Centro 2 y Centro 1)
·
B.2
(Centro 2 y Centro 0; Centro 2 y Centro 1)
·
B.3
(Centro 2 y Centro 0; Centro 2 y Centro 1)
·
B.4
(Centro 0 y Centro 1; Centro 0 y Centro 2)
·
B.5
(Centro 2 y Centro 0; Centro 2 y Centro 1)
En
relación a la edad, sólo existieron diferencias significativas entre las distintas
edades para B.1 (X2(24) = 23.5, p < .05) y B.2 (X2(24) = 23.5, p < .05).
Respecto a la titulación, hallamos diferencias significativas en B.1 (X2(2) =
7.3 p < .01), más concretamente entre Titulación 2 y Titulación 1.
En
cuanto a la experiencia docente, no existieron diferencias significativas
univariantes en función de esta variable independiente. Sin embargo, esto no
sucedió desde un punto de vista multivariante (ANOSIM) (p=.04; R2=.43).
Finalmente,
dando respuesta a nuestro objetivo específico tercero, en términos estadísticos
la potencia de un contraste corresponde a la probabilidad de rechazar la
hipótesis nula. La potencia de la prueba fue de .9 (power
= .9004524). Esto significa que la H0 será rechazada en favor de la H1 en el
90% de los casos. Para detectar efectos, se requieren 26 sujetos (n =
26.13751).
4.
Discusión
El presente estudio ofrece información sobre el grado
de competencia digital docente del profesorado de educación de adultos de la
comunidad autónoma de Andalucía (España), explora el nivel de competencia
digital de los mismos e investiga acerca de las posibles variables que pueden
incidir en presentar un mayor o menor nivel de cualificación al respecto, tales
como la edad, el contexto, la situación profesional, el nivel de estudios,
entre otros.
En relación al primer objetivo, los análisis
estadísticos realizados determinan que el nivel de competencia digital docente
se sitúa en torno a niveles intermedios, especialmente en lo que respecta a las
habilidades para comunicarse y colaborar con los demás; y bajos en el resto de
áreas competenciales, especialmente en lo que se refiere a la resolución de
problemas técnicos. Esta situación parece reproducirse en varias
investigaciones, independientemente de que la muestra analizada sea de educación
primaria, secundaria, universidad o de educación de adultos, tal y como
muestran los trabajos de Cabero-Almenara et al. (2020), Casal et al. (2021),
Colás-Bravo et al. (2019) y Moreno-Guerrero et al. (2021).
Los profesionales de la educación actuales parecen
tener más destrezas para comunicarse con otras personas, así como para realizar
propuestas de trabajo colaborativo con otras personas en detrimento de su
alfabetización informacional, es decir, de sus destrezas para hallar
información válida, importante y pertinente, así como para crear contenidos
digitales, salvaguardar su seguridad en la interacción con la red y resolver
problemas técnicos cuando las tecnologías no funcionan correctamente. Así pues,
en este trabajo se constata, al igual que en estudios precedentes
(Rodríguez-García et al., 2019a; Pozo-Sánchez et al., 2020; Casal et al., 2021)
que la competencia digital continua siendo una meta que no termina por
completarse, continuando siendo un reto para el mundo de la educación actual
(Rodríguez-García et al., 2019b). A pesar de este hecho, la muestra analizada
afirma estar capacitada para identificar déficits formativos en su competencia
digital, por lo que pueden fortalecer aquellos aspectos donde existen mayores
carencias de aprendizajes. Aquí adquiere un papel importante la formación
continua del docente, siendo este un aspecto clave para la adaptación a las
necesidades que la sociedad actual va demandando a los distintos profesionales
de cualquier sector productivo (Brown et al., 2020).
Por otro lado, en relación al segundo objetivo, es
decir, respecto a los análisis realizados para comprobar si determinadas
variables tienen influencia en el desarrollo de la competencia digital, cabe
señalar que no se encontraron datos significativos respecto al género, a
diferencia de otros estudios que señalan que los hombres tienden a utilizar más
la tecnología y, por tanto, su competencia digital es superior (Mariscal et
al., 2019; Moreno-Guerrero et al., 2019;Serafín et al.,2019; Del Prete & Cabero,
2020). Sin embargo, la investigación de Pozo et al. (2020) señala que las
mujeres disponen de un mayor nivel de competencia digital en la dimensión de
creación de contenidos digitales, teniendo estas más predisposición al uso
pedagógico de los mismos.
Por otro lado, cabe destacar que la categoría
profesional (funcionario o interino), así como la formación previa en TIC
influyen en dos áreas de la competencia digital: creación de contenidos
digitales (B.3) y en la resolución de problemas (B.5). Ello puede ser debido a,
tal y como mencionan Gudmundsdottir & Hatlevik (2018) en su investigación,
a la escasa cualificación de los docentes en competencia digital. De igual
modo, se observan diferencias significativas respecto al centro de trabajo en
todas las dimensiones de la competencia digital. De este modo, el contexto es
fundamental y una variable que influye en el desarrollo de la competencia
digital (Hatlevik et al., 2015).
En relación a la edad, se encontraron diferencias que
determinan que los docentes más jóvenes tienen mejores habilidades para
navegar, evaluar y almacenar la información, así como para comunicar,
interactuar y colaborar con otras personas a través de medios digitales. Esto
puede ser debido a que estas generaciones están más acostumbradas a
relacionarse con medios digitales desde edades más tempranas, así como
desenvolverse en entornos digitales con mayor frecuencia (Arrosagaray et al.,
2019; Gudmundsdottir & Hatlevik, 2018), ya sea en el ámbito personal o
profesional. A pesar de todo, es necesario
replantearse, siguiendo a Cabero-Almenara (2020), el mito sobre nativos y
emigrantes digitales puesto que el escenario de la pandemia mundial ha puesto
de manifiesto que la edad no siempre va acompañada de un mayor nivel de
competencia digital.
Finalmente, cabe destacar que poseer un nivel superior
de estudios correlaciona positivamente con presentar mayor nivel competencial,
al igual que señalan otras investigaciones en esta línea (Arrosagaray et al.,
2019; Rosi & Barajas, 2018).
5. Conclusiones
Los avances tecnológicos de los años venideros
impactarán de manera decisiva en las formas de trabajo y en la propia
estructura del mercado laboral, así como en otros aspectos de la vida, la
educación, la sociedad o los servicios (Ehlers & Kellermann, 2019; Elayyan,
2021). Todo este escenario se ha visto acelerado por la pandemia de la
COVID-19, donde multitud de docentes de todas las etapas educativas y a nivel
internacional tuvieron que adaptar sus programaciones didácticas a un entorno
totalmente virtual de formación (Cabero-Almenara, 2020).
Se puede vaticinar, por tanto, que las competencias
demandadas continuarán evolucionando y la sociedad, así como los agentes que la
componen, deberán caminar de manera paralela a las transformaciones que
ocurran, tanto en la reorientación y nivelación profesional en lo relativo a
las competencias de los adultos, como en la educación de las generaciones más
jóvenes. Además, se ha de formar a ciudadanos conscientes, críticos y
participativos en la nueva sociedad (Arranz et al., 2017). Por ello, al hablar
de competencia digital nos referimos a una serie de conocimientos, habilidades
y actitudes. No sólo es importante el saber, sino también el saber ser y
relacionarse con este nuevo modelo social (Blaschke, 2021). Tal y como
mencionaban Brown et al. (2020), anticiparnos al futuro es necesario, puesto
que las decisiones de hoy son siempre una apuesta por lo que pensamos que será
en el futuro.
En este contexto, es de vital importancia que todos
los países se adecúen a esta nueva era generando previsiones futuras con miras
a orientar y definir las prioridades de acción en todos los sectores (Ehlers
& Kellermann, 2019). Sin un
desarrollo político que intervenga en este ámbito, los progresos de la sociedad
digital pueden acentuar y enfatizar las diferencias entre las personas que
poseen competencias digitales adecuadas y aquellas que carecen de las mismas
(Mihelj et al., 2019). De hecho, tal y como menciona Cabero-Almenara (2020), el
último escenario marcado por la COVID-19 donde todos nos hemos visto inmersos
ha puesto de manifiesto las desigualdades educativas y la brecha digital, tanto
en el acceso a la tecnología como en la competencia digital de estudiantes y
profesores. Es por ello que la formación y el aprendizaje a lo largo de la vida
son las alternativas y respuestas adecuadas a los desfases que pueda presentar
cierto sector de la población; más aun siendo conscientes de que la validez
temporal del conocimiento adquirido se ha visto francamente reducida
(Allmendinger et al., 2019; Blaschke, 2021).
En definitiva, la competencia digital –docente-
continúa siendo un reto para la práctica pedagógica, la innovación educativa y la
plena integración de las TIC en la experiencia docente (Rosi & Barajas,
2018; Spiteri & Rundgren, 2018; Cabero-Almenara et al., 2020; Pozo-Sánchez
et al., 2020). Se debe continuar luchando por reducir la brecha existente entre
la competencia digital adquirida y la realmente deseada.
Finalizamos esta investigación señalando la necesidad
de investigar más con docentes de educación de adultos debido al sesgo
existente en la literatura científica que se centra mayormente en las etapas de
educación primaria, secundaria y educación superior. A pesar de todo, la
prospectiva de esta investigación recalca la necesidad de incluir más y mejor
formación en cuanto a la competencia digital se refiere. Solamente así se
logrará que tanto los docentes de todas las etapas educativas como los
distintos miembros que componen la sociedad desarrollen una adecuada
competencia digital para relacionarse con su entorno personal y profesional
(Ehlers & Kellermann, 2019; Rodríguez-García et al., 2019a; Casal et al.,
2021).
6. Limitaciones y
futuras líneas de investigación.
La muestra analizada
es reducida no permitiendo hacer generalizaciones de las conclusiones
obtenidas, aunque con el análisis de la potencia estadística quedan
justificadas dichas propuestas. Como futuras líneas de investigación, se
presentan el valor de la autorregulación en la configuración de entornos
personales de aprendizaje y el desarrollo de la competencia digital en
educación de adultos y la microcredencialización en entornos formativos de esta
índole.
Digital competence in adult education: a study in a Spanish
context
1. Introduction
Today's society is characterised by continuous
movement. We are facing a period of economic, political and social
transformations that are happening very quickly, especially after the radical
metamorphosis that society in general, and the education system in particular,
have undergone in recent years (Cabero-Almenara & Llorente-Cejudo, 2020;
Blaschke, 2021; Cabero-Almenara & Valencia, 2021). In this versatile and
complex context, new ways of relating and communicating with others emerge and,
therefore, new trends and leadership frameworks that guide the development of
new societies, which are increasingly demanding and competitive.
The emergence of new educational environments that
break with the traditional teaching-learning paradigm (Hinojo-Lucena et al.,
2019; Serafín et al., 2019); the re-qualification of citizenship skills for a
socio-occupational environment in continuous transformation (Brown et al.,
2020); the breadth or growth of business markets and the global economy (Ehlers
& Kellermann, 2019); as well as the continuous advancement of digital
technology requires people with a high level of digital competence (Gutiérrez
& Cabero, 2016; Rodríguez-García et al., 2017; Rodríguez-García et al.,
2019a). This situation has become even more evident as a result of the times we
have lived through in the years 2019-2020, where the entire educational
framework (teachers and students at all levels) had to move from a totally face-to-face
teaching to a totally virtual one as a matter of urgency (Cabero-Almenara &
Valencia, 2021; Martínez-Garcés & Garcés-Fuenmayor, 2020). As Arranz et al. (2017) and Elayyan (2021)
have already mentioned, we are facing a possible fourth industrial revolution
due to the imminent evolution of the Internet of Things, robotics, artificial
intelligence, etc. There is no doubt that digital competence is necessary
nowadays (Cappuccio et al., 2016; Moreno-Guerrero et al., 2021; Rolf et al.,
2019). In fact, the European Commission lists it as strictly unavoidable for
being an active, participatory and included member of society, as well as a
requirement for facilitating lifelong learning (Halász & Michel, 2011;
Shonfeld et al., 2021). In general terms, digital competence refers to the set
of skills, abilities and attitudes that facilitate the bidirectional and secure
interrelation with the digital world, with its devices, communication
applications, networks and information access pages (Cabero-Almenara et al.,
2020; Rodríguez-García et al., 2019b). In turn, all these skills allow us to
create, edit and modify digital content, share it with others and collaborate
with them. At the same time, they enable us to provide solutions to problems in
order to achieve effective and creative development in life, work and society
(Guitert et al., 2021).
The set of skills and abilities that businesses and
society itself demand have evolved to position digital competence as a set of
essential skills in their development to relate effectively in 21st century
society (Hatlevik & Christophersen, 2013). Thus, governments need to
understand these new demands and adapt the system to the new needs. In fact,
some authors have pointed out the importance of knowing advanced skills related
to digital competence (artificial intelligence, big data, machine learning...)
in order to improve employability in the future and be effective alternatives
to jobs that will tend to disappear (Arranz et al., 2017; Brown et al., 2020;
Ehlers & Kellermann, 2019). And, consequently, it would be necessary to
implement retraining policies for those populations at risk of disqualification
from their jobs.
There is no doubt that digitalisation is an
unstoppable phenomenon and, therefore, the digital competence of the citizen
must be adapted to these times. Despite its importance, we find inequalities
around age, gender, socioeconomic status, race, education, geography, among
others (Mariscal et al., 2019). In this sense, some of these variables can
become risk factors that can distance these groups from full digital inclusion
and, therefore, be excluded from a system that does not want them because they
do not have a good command of technological knowledge (Kalolo, 2019). However,
the knowledge gap in digital skills can be bridged through training
(Allmendinger et al., 2019).
Training has become a priority line of action for
national and international organisations, whose policies focus on providing
greater access to technology, reducing social inequalities and promoting
greater knowledge and acquisition of digital skills (Rosi & Barajas, 2018).
This, in turn, has led to the current importance of the study of teachers'
digital competence as a reference agent (Johannesen et al., 2014; Cappuccio et
al., 2016; Ilina et al., 2019; Cabero-Almenara et al., 2020; ) and the
succession of research that seeks to ascertain the level of their skills at
different educational stages (Guitert et al., 2020; Lucas et al., 2021).
Lifelong learning is therefore a priority objective and
a response to reduce the inequalities in society (Blaschke, 2021). In Spain,
lifelong learning goes beyond a mere adult education approach. Emphasis is
placed on the importance of preparing learners to be able to learn by
themselves and adapt to the changing demands of the knowledge society,
facilitating both their personal and professional development. It is therefore
important to question the level of digital competence of adult education
teachers, as agents of reference for their learners (Allmendinger et al.,
2019).
2. Metodology
Having established the conceptual foundations that
precede the empirical framework of the study presented here, this research is
framed within a quantitative methodology of a non-experimental and transversal
nature with a descriptive idiosyncrasy (Hernández et al., 2016) in order to
approach the competence level of adult education teachers, as well as to check
whether there are factors that may affect their development (Capuccio et al.,
2016; Gudmundsdottir & Hatlevik, 2018; Serafín et al., 2019), thus learning
about their perceptions and assessments.
2.1. Specific
objectives
Operationally, the present work aims to achieve the
following objectives: 1) To analyse the level of digital competence of adult
education teachers in Andalusia; 2) To determine whether there are significant
differences between each level of the different independent variables, in
relation to the dependent variables; and 3) To determine the percentage in
which the null hypothesis is rejected in favour of the alternative hypothesis,
and to specify the minimum subjects to find statistical significance.
2.2. Participants and
context
The sample participating in this study is made up of
Continuing Education teachers from public schools in the region of Andalusia,
Spain (N = 140). The sample was obtained by stratified random sampling taking
into account the different provinces of Andalusia (Almeria, Cadiz, Cordoba,
Granada, Huelva and Seville) and the three main types of adult education
centres: Continuing Education Centres (CEPER) and Continuing Education Sections
(SEPER) and Secondary Schools with adult education (IES). The rest of the socio-demographic
data (age, previous ICT training, qualifications, professional experience,
among others) are shown in Table 1.
Socialdemographic data
|
Socialdemographic data |
N |
M(SD) or % |
|
Region |
|
|
|
Almería |
28 |
20 |
|
Cádiz |
16 |
11.43 |
|
Córdoba |
17 |
12.15 |
|
Granada |
49 |
35 |
|
Huelva |
15 |
10.71 |
|
Sevilla |
15 |
10.71 |
|
Centre |
|
|
|
CEPER and SEPER |
97 |
69.28 |
|
IES |
43 |
30.72 |
|
Age |
140 |
35.4(8.56) |
|
Gender |
|
|
|
Male |
66 |
47.14 |
|
Female |
74 |
52.86 |
|
Previous ICT training |
|
|
|
Yes |
100 |
71.42 |
|
No |
40 |
28.58 |
|
Degree |
|
|
|
Bachelor’s Degree |
83 |
59.28 |
|
University Degree |
41 |
29.29 |
|
Master’s Degree |
16 |
11.43 |
|
Teaching experience (age) |
140 |
4.98(3.06) |
|
Professional category |
|
|
|
Public servant |
88 |
62.85 |
|
Temporary |
52 |
37.15 |
2.3. Instrument
The data were collected cross-sectionally during the
2019-2020 academic year, based on the application of an online questionnaire on
digital competence. The questionnaire consisted of 91 items, divided into the
five INTEF (2017) areas of digital competence in teaching. The items were based
on each of the indicators that make up each of the five areas: 16 information
and information literacy indicators; 31 communication and collaboration
indicators; 16 digital content creation indicators; 13 safety indicators; and
15 problem-solving indicators. For the validation of the instrument, an
Exploratory Factor Analysis (with varimax rotation and Minimum residual) was
used. The results highlighted that 5 dimensions are sufficient to retain the
data. The root mean square of the residuals (RMSR) was 0.05. This is acceptable
as this value should be closer to 0. Next, the RMSEA (root mean squared error
of approximation) was checked. Its value, .0001, shows good model fit as it is
below .05. Finally, the Tucker-Lewis Index (TLI) is 0.93 - an acceptable value
- considering that it is more than 0.9; a Principal Component Analysis (a PCA
was performed as all dependent variables in the study are metric and the
results highlight that ten dimensions would be the optimal choice); in addition
to the Kaiser-Guttman criterion.
Responses to each item were collected on a 10-level
Likert scale (1 = never; 10 = always). The reliability analysis of the
instrument showed an acceptable value for Cronbach's alpha coefficient (α
=.93). The Wilcoxon test for related samples was used, as it compares the
medians of two related samples to determine whether there are differences
between them. It is the non-parametric version of the t-test for dependent
samples. Its function was as follows: wilcox.test (x, y, paired = TRUE,
alternative = "greater"). The first statistical test determines that,
in terms of gender, there were no statistically significant differences between
males and females in any dependent variable. This is because the p-value =
0.07953, therefore: alternative hypothesis: true location shift is not greater
than 0.
2.4. Data analysis
The analysis of the data obtained was carried out
using the RStudio programming language. This research presents an ANCOVA
design, in which descriptive (such as mean, standard deviation, ...) and
inferential (Mann-Whitney U test and Kruskal-Wallis test) analysis techniques
were used. Firstly, the Wilcoxon rank-sum test is a non-parametric test whose
objective is to test whether two samples come from equidistributed populations.
On the other hand, the Kruskal-Wallis test complements the previous one for 3
or more groups.
To carry out these operations, 8 independent variables
were taken into account, two of them being metric variables, and 21 dependent
variables grouped into five groups (Table 2).
Table 2
Research variables
|
Independent variables |
Dependent variables |
|
Centre: CEPER (0) SEPER (1) IES (2) Age Sex Man (0) Women (1) Previous training in
ICT (TIC.For) Yes (0) No (1) Degree Bachelor´s Degree (0) University Degree
(1) Master´s Degree (2) Teacher Experience Professional
Category Public Servant (1) Temporary (2) |
B.1-Information and information literacy B.1.1. Browsing, searching
and filtering information B.1.2. Evaluation of
information, data and digital content B.1.3. Storing and
retrieving information, data and digital content B.2-Communication and collaboration B.2.1. Interacting
through digital technologies B.2.2. Sharing
information and digital content B.2.3. Online citizen
participation B.2.4. Collaboration
through digital channels B.2.5. Netiquette B.2.6. Digital identity
management B.3-Digital content creation. B.3.1. Digital content
development B.3.2. Integration and
re-elaboration of digital content B.3.3. Copyright and
licences B.3.4. Programming B.4-Security B.4.1. Device protection B.4.2. Protection of
personal data and digital identity B.4.3. Health protection B.4.4. Protection of the
environment B.5-Troubleshooting B.5.1. Troubleshooting
technical problems B.5.2. Identification of
technological needs and responses B.5.3. Innovation and
creative use of digital technology |
3. Analysis and
results
In line with our first objective, the descriptive
analysis carried out for each of the independent variables (Figure 1) shows
that the dimensions with the highest mean scores were B.5.4 (identification of
gaps in digital competence) and B.2.4. (collaboration through digital
channels). In this sense, to correct for missing values, they were imputed by
the mean. In contrast, the dimensions with the lowest mean scores were B.3.1
(digital content development), B.3.4 (programming) and B.3.3 (application and
knowledge of copyright and licences).
Descriptive statistics for the research variables
As for the analysis of normality and linearity of the
variables comprising the study, and for research interest, the set of dependent
variables were grouped around their five dimensions (B1-B5). In this sense,
since the data did not meet the assumptions of multivariate normality
(p<.05), but did meet the assumption of homogeneity of variance-covariance
(p>.05) (see Figure 2), non-parametric tests were used (neither the
criterion of normality nor that of homoscedasticity of variance-covariance is
met).
Robust tests were not necessary because the outliers
were trimmed (imputed) by the median.
The statistical tests used to determine whether there
are significant differences between the different levels of the independent
variables were the Mann-Whitney-Wilcoxon (WMW) test and the Kruskal-Wallis test
for populations of three or more groups. The first statistical test determines
that, in terms of gender, there were no statistically significant differences
between men and women in any of the dependent variables.
Figure 2
Normality and linearity
between the different variables of the study
However, in terms of professional category (Prof.Cat),
significant differences were found in the dependent variable B.3 (W = 189,
p-value = .04944) and B.5 (W = 159.5, p-value = .01008). Similarly, for the
independent variable prior ICT training (ICT.For), we found significant
differences between participants for B.3 (W = 1559, p-value = .001628) and B.5
(W = 1810, p-value = .03871).
The application of the Kruskal-Wallis test on the
independent variable schools determines that there are significant differences
between all schools (X2(X) = Y; p < .01). Nemenyi and Tukey post hoc
multiple comparisons were used to determine between which groups and how much
difference existed:
·
B.1 (Centre 2 y Centre 1).
·
B.2 (Centre 2 y Centre 0; Centre 2 y Centre 1).
·
B.3 (Centre 2 y Centre 0; Centre 2 y Centre 1).
·
B.4 (Centre 0 y Centre 1; Centre 0 y Centre 2).
·
B.5 (Centre 2 y Centre 0; Centre 2 y Centre 1).
In relation to age, there were only significant
differences between the different ages for B.1 (X2(24) = 23.5, p < .05) and
B.2 (X2(24) = 23.5, p < .05). With respect to degree, we found significant
differences in B.1 (X2(2) = 7.3 p < .01), more specifically between Degree 2
and Degree 1.
As for teaching experience, there were no significant
univariate differences as a function of this independent variable. However,
this was not the case from a multivariate point of view (ANOSIM) (p=.04;
R2=.43).
Finally, in response to our third specific objective,
in statistical terms the power of a test corresponds to the probability of
rejecting the null hypothesis. The power of the test was .9 (power = .9004524).
This means that H0 will be rejected in favour of H1 in 90% of the cases. To
detect effects, 26 subjects are required (n = 26.13751).
4. Discussion
This study provides information on the level of
digital competence of adult education teachers in the Autonomous Community of
Andalusia (Spain), explores their level of digital competence and investigates
the possible variables that may affect their level of qualification, such as
age, context, professional situation, level of studies, among others.
In relation to the first objective, the statistical
analyses carried out determine that the level of digital competence in teaching
is around intermediate levels, especially with regard to the skills for
communicating and collaborating with others; and low in the rest of the
competence areas, especially with regard to technical problem solving. This
situation seems to be reproduced in several research studies, regardless of
whether the sample analysed is from primary, secondary, university or adult
education, as shown by the works of Cabero-Almenara et al. (2020), Casal et al.
(2021), Colás-Bravo et al. (2019) and Moreno-Guerrero et al. (2021).
Today's education professionals seem to be more
skilled in communicating with other people, as well as in carrying out
collaborative work proposals with other people, to the detriment of their
information literacy, i.e. their skills in finding valid, important and
relevant information, as well as in creating digital content, safeguarding
their safety when interacting with the network and solving technical problems
when technologies do not work properly. Thus, this paper finds, as in previous
studies (Rodríguez-García et al., 2019a; Pozo-Sánchez et al., 2020; Casal et
al., 2021), that digital competence continues to be a goal that is not yet
complete, continuing to be a challenge for today's world of education
(Rodríguez-García et al., 2019b). Despite this fact, the sample analysed claims
to be able to identify training deficits in their digital competence, so that
they can strengthen those aspects where there are greater learning gaps.
Continuous teacher training plays an important role here, as this is a key
aspect for adapting to the needs that today's society demands of the different
professionals in any productive sector (Brown et al., 2020).
On the other hand, in relation to the second
objective, that is, with respect to the analyses carried out to check whether
certain variables have an influence on the development of digital competence,
it should be noted that no significant data were found with respect to gender,
unlike other studies that indicate that men tend to use technology more and,
therefore, their digital competence is higher (Mariscal et al., 2019;
Moreno-Guerrero et al., 2019; Serafín et al., 2019; Del Prete & Cabero,
2020). However, the research by Pozo et al. (2020) indicates that women have a
higher level of digital competence in the dimension of digital content
creation, and are more predisposed to the pedagogical use of digital content.
On the other hand, it should be noted that professional
category (civil servant or temporary), as well as previous ICT training,
influence two areas of digital competence: digital content creation (B.3) and
problem solving (B.5). This may be due to, as mentioned by Gudmundsdottir &
Hatlevik (2018) in their research, teachers' low qualifications in digital
competence. Similarly, significant differences in all dimensions of digital
competence are observed with respect to the workplace. Thus, context is
fundamental and a variable that influences the development of digital
competence (Hatlevik et al., 2015).
In relation to age, differences were found that
determine that younger teachers have better skills in navigating, evaluating
and storing information, as well as in communicating, interacting and
collaborating with others through digital media. This may be because these
generations are more accustomed to interacting with digital media from an
earlier age, as well as engaging in digital environments more frequently
(Arrosagaray et al., 2019; Gudmundsdottir & Hatlevik, 2018), either
personally or professionally.
Nevertheless, following Cabero-Almenara (2020), the myth about digital
natives and migrants needs to be reconsidered, as the global pandemic scenario
has shown that age does not always go hand in hand with a higher level of
digital competence.
Finally, it should be noted that having a higher level
of education correlates positively with having a higher level of competence, as
indicated by other research in this line (Arrosagaray et al., 2019; Rosi &
Barajas, 2018).
5. Conclusions
Technological advances in the coming years will have a
decisive impact on the ways of working and the structure of the labour market
itself, as well as on other aspects of life, education, society and services
(Ehlers & Kellermann, 2019; Elayyan, 2021). This whole scenario has been
accelerated by the COVID-19 pandemic, where a multitude of teachers at all
educational stages and at international level had to adapt their didactic
programmes to a totally virtual training environment (Cabero-Almenara, 2020).
It can be predicted, therefore, that the skills
required will continue to evolve and society, as well as the agents that make
it up, will have to move in parallel with the transformations that occur, both
in the reorientation and professional levelling in terms of the skills of
adults, as well as in the education of the younger generations. In addition,
conscious, critical and participatory citizens must be trained in the new
society (Arranz et al., 2017). Therefore, when we talk about digital
competence, we refer to a series of knowledge, skills and attitudes. It is not
only important to know, but also to know how to be and relate to this new
social model (Blaschke, 2021). As mentioned by Brown et al. (2020),
anticipating the future is necessary, since today's decisions are always a bet
on what we think the future will be.
In this context, it is of vital importance that all
countries adapt to this new era by generating future forecasts with a view to
guiding and defining priorities for action in all sectors (Ehlers &
Kellermann, 2019). Without policy
development to intervene in this area, the progress of the digital society may
accentuate and emphasise the differences between people who have adequate
digital skills and those who lack them (Mihelj et al., 2019). In fact, as
Cabero-Almenara (2020) mentions, the latest COVID-19 scenario in which we have
all been immersed has highlighted educational inequalities and the digital
divide, both in access to technology and in the digital competence of students
and teachers. It is for this reason that training and lifelong learning are the
appropriate alternatives and responses to the gaps that a certain sector of the
population may present; even more so when we are aware that the temporal validity
of the knowledge acquired has been frankly reduced (Allmendinger et al., 2019;
Blaschke, 2021).
In short, digital competence -teaching- continues to
be a challenge for pedagogical practice, educational innovation and the full
integration of ICT in the teaching experience (Rosi & Barajas, 2018;
Spiteri & Rundgren, 2018; Cabero-Almenara et al., 2020; Pozo-Sánchez et
al., 2020). Efforts to reduce the gap between acquired and desired digital
competence must continue to be pursued.
We conclude this research by pointing out the need for
more research with Adult Education teachers due to the bias in the scientific
literature that focuses mostly on primary, secondary and higher education.
Nevertheless, the prospective of this research emphasises the need to include
more and better training in digital competence. This is the only way to ensure
that both teachers at all educational stages and the different members of
society develop adequate digital competence to interact with their personal and
professional environment (Ehlers & Kellermann, 2019; Rodríguez-García et
al., 2019a; Casal et al., 2021).
6. Limitations and
future lines of research.
The
sample analysed is small and does not allow generalisations to be made about
the conclusions obtained, although the statistical power analysis justifies
these proposals. As future lines of research, the value of self-regulation in
the configuration of personal learning environments and the development of
digital competence in adult education and micro-credentialing in training
environments of this nature are presented..
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