Impacto del uso del teléfono móvil en las estrategias de aprendizaje

Impacto del uso del teléfono móvil en las estrategias de aprendizaje Impact of Smartphone use on learning strategies Francisco José Rubio Hernández1 Universidad Internacional de Valencia (España) José Luis Olivo Franco Institución Educativa Técnica Agrícola Juan Domínguez Romero (Colombia). Alfredo Tuesta Panduro Universidad Nacional Agraria de la Selva (Perú) Resumen Se indagó la relación entre el uso del teléfono móvil (TM-S) y las estrategias de aprendizaje (EA) en una muestra de 1518 estudiantes universitarios peruanos. Se llevó a cabo una investigación cuantitativa de tipo encuesta, no experimental y diseño transversal. Se utilizaron medidas de tendencia central y se aplicaron las pruebas U de Mann-Whitney, H de Kruskal Wallis y el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados obtenidos revelaron que el uso inadecuado del TM-S estaba vinculado a un desempeño académico inferior, mayores niveles de distracción y más facilidad para comunicarse virtualmente en vez de cara a cara. Respecto a las EA, los encuestados presentaron mayores desafíos en el control emocional, la transferencia del conocimiento a nuevos contextos y la regulación de sus propios procesos de aprendizaje. Estas dificultades se manifestaron en una menor capacidad para preparar con la suficiente profundidad las tareas académicas o para concentrarse y reducir el nerviosismo durante los exámenes. Se observó que las mujeres y los estudiantes de ciertas carreras tendían a hacer un uso más adecuado del TM-S (en ciencias de la educación y humanidades) y a reportar mayores habilidades en el empleo de EA (en ingeniería). Por otro lado, se encontró una correlación negativa débil entre el uso problemático del TM-S y el uso adecuado de las EA. Esto indica que a medida que aumenta el uso problemático del TM-S, disminuye el uso de estrategias de aprendizaje efectivas. De este modo, los hallazgos subrayan la importancia de diseñar intervenciones educativas que promuevan el uso responsable del TM-S, el desarrollo de competencias digitales y la adquisición de habilidades de aprendizaje autónomo, lo cual podría contribuir a mejorar el rendimiento académico y a formar ciudadanos digitales más competentes. Abstract The relationship between mobile phone (MP) use and learning strategies (LS) was investigated in a sample of 1,518 Peruvian university students. A quantitative, non-experimental, cross-sectional survey research was conducted. Measures of central tendency were used, and Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis H tests, and Spearman's correlation coefficient were applied. The results revealed that inappropriate MP use was linked to lower academic performance, higher levels of distraction, and a greater ease of virtual communication compared to face-to-face interaction. Regarding LS, respondents reported greater challenges in emotional control, knowledge transfer to new contexts, and regulation of their own learning processes. These difficulties were manifested in a lower ability to prepare academic tasks in sufficient depth or to concentrate and reduce nervousness during exams. Women and students in certain fields (education and humanities) tended to make more appropriate use of MPs and reported greater skills in using LS (engineering). On the other hand, a weak negative correlation was found between problematic MP use and the adequate use of LS. This indicates that as problematic MP use increases, the use of effective learning strategies decreases. Thus, the findings underscore the importance of designing educational interventions that promote responsible MP use, the development of digital competencies, and the acquisition of autonomous learning skills, which could contribute to improving academic performance and fostering more competent digital citizens. Palabras clave / Keywords Telefono móvil, Internet, Estrategias de aprendizaje, Estudiante universitario, Encuesta. Smartphone, Internet, Learning strategies, University students, Survey. 1 Autor de correspondencia: [email protected] Revista Fuentes 2025, 27(1), 65-78 https://doi.org/10.12795/revistafuentes.2025.24772 Recibido: 2023-11-15 Revisado: 2023-12-19 Aceptado: 2024-12-13 First Online: 2024-12-15 Publicación Final: 2025-01-15 66 REVISTA FUENTES, 27(1), 65-78 www.revistascientificas.us.es/index.php/fuentes/index 1. Introducción El creciente número de investigaciones sobre estrategias de aprendizaje (en adelante EA) en el contexto educativo universitario evidencia el interés que suscita este constructo en la educación (Aizpurua et al., 2018). Esto se debe a que el uso efectivo, consciente y flexible de las EA por parte del alumnado se vincula al aprendizaje estratégico-autorregulado o a la competencia para aprender a aprender (García et al., 2019; Gargallo et al., 2020; Mohallem y Angeli, 2018; Olivo, 2019; Sáiz y Valdivieso, 2020; Zilundu et al., 2021), desembocando en un aprendizaje cada vez más autónomo y eficaz. De este modo, los estudios sobre los usos que los estudiantes universitarios dan a las tecnologías del aprendizaje y del conocimiento tienen hoy en día más pertinencia que nunca. Uno de los motivos reside en que los estudiantes mencionados pertenecen, en la mayoría de las ocasiones, a la denominada Generación Z y Alpha, que se caracterizan por un uso extendido de los dispositivos móviles conectados a Internet, tales como el Smartphone (Boude, 2021; Castro et al., 2020; Rubio et al., 2024; Trillo y Rubio, 2024). Así pues, se considera que el aprendizaje estratégico-autorregulado es un proceso de construcción mediante el que un individuo monitorea, regula y controla su cognición, su motivación y sus actitudes para lograr el aprendizaje (Kumar y Gupta, 2021; Lerna et al., 2020). En cuanto a las EA, son entendidas como procedimientos, habilidades y técnicas que un aprendiz emplea de forma consciente, autorregulada y flexible para aprender y para solucionar problemas. De hecho, el uso de EA antecede, activa y potencia el aprendizaje estratégico-autorregulado (Andrade y Zerbini, 2020; Anthonysamy et al., 2021; Salazar y Heredia, 2019), tal y como ponen de manifiesto Rubio y Olivo (2020), quienes vinculan las estrategias de aprendizaje a un constructo multidimensional conformado por cognición, autorregulación, metacognición, motivaciones y afectos. Por su parte, Beltrán et al. (2006) clasificaron las EA en cuatro procesos: sensibilización (motivación, actitud y control emocional frente al aprendizaje y el estudio), elaboración (elaboración, organización y selección de la información), personalización (transferencia, pensamiento creativo y crítico, recuperación de la información) y metacognición (planificación, evaluación y regulación a la hora de estudiar y de aprender). Por otro lado, refiriéndose al teléfono móvil-Smartphone (en adelante TM-S), Ajayi et al. (2019), Al-Hamad et al. (2020) y Yuste (2020) lo incluyen entre los dispositivos móviles que han sido diseñados para la función principal de llamadas telefónicas y mensajes de textos, pero que pueden cumplir con otras funciones como fotografiar, jugar, participar en redes sociales, conectarse a Internet de forma permanente y aprender (Romero, 2020; Tejeda y Barrutia, 2021). De hecho, desde la perspectiva de Boude (2021), son considerados como una extensión del E-learning. Otros, como Rezaee et al. (2020), Danish y Hmelo-Silver (2020) y Mayer (2020), privilegian los procesos de aprendizaje y las estrategias que se requieren diseñar e implementar para que los TM-S promuevan actitudes heutagógicas que faciliten un impulso sostenido por aprender (Lerna et al., 2020). Otros asportes son los compartidos por Ramos-Pardo et al. (2023) sobre el uso de los TM-S en tiempo de COVID19. Dichos autores destacaron las actitudes positivas que tuvo su uso en el contexto educativo universitario, tales como aumento del interés y niveles de comprensión (AlJishi et al., 2021). De hecho, Mascarell (2020) aborda el denominado Mobile Learning como una nueva forma de aprender. Sin embargo, Lloret-Catalá et al. (2024) afirman que para que este sea una posibilidad real es necesario no solo la alfabetización digital, sino la claridad resepcto a las políticas educativas actuales sobre su uso pedagógico. Ahora bien, varios trabajos, como los de Anthonysamy et al. (2021), , Castro et al. (2020), Knight y Drysdale (2020), Levratto et al. (2022), Martín (2019) o Martínez y Gaeta (2019) destacan la necesidad de enfocar competencias que debe desarrollar el alumnado relacionadas con el uso de la tecnología, particularmente del TM-S. Debe advertirse, que el presente estudio no tuvo como objeto de estudio el Mobile Learning, sino que versa sobre la incidencia del uso de los TM-S sobre las estrategias de aprendizaje del estudiantado. Adicionalmente, trabajos como los de Buabeng (2021) o Gao y Shen (2021) reportaron que un ambiente asistido por el TM-S tiene un impacto positivo en el desarrollo de las EA por parte del estudiantado. Goksu (2020) señaló que países como Taiwán, Estados Unidos, China e Inglaterra han obtenido los mejores resultados en lo relacionado con el aprendizaje móvil en la educación superior. De ahí que Melumad y Tuan (2020) tratasen la adicción conductual y sus consecuencias sobre la carga cognitiva experimentada por los individuos que usan dichos dispositivos electrónicos conectados a Internet. Por ello, parece necesario que esta generación sea alfabetizada digitalmente para usar de forma ventajosa el 67 REVISTA FUENTES, 27(1), 65-78 https://doi.org/10.12795/revistafuentes.2025.24772 Smartphone (Levratto et al., 2021; Rubio et al., 2024b) y esclarecer su incidencia en el uso de las estrategias de aprendizaje. Por consiguiente, esta investigación aporta conocimiento para verificar si se establecen o no relaciones entre el uso del TM-S y las EA, así como la direccionalidad e intensidad de tales relaciones. Tener claridad sobre los aspectos anteriormente señalados es fundamental si se quieren consolidar procesos formativos de calidad en los estudiantes universitarios. 1.1. Objetivos Expuesto lo anterior, el objetivo central de esta investigación fue detectar las posibles relaciones entre el grado de uso del teléfono móvil-Smartphone (TM-S) y de las estrategias de aprendizaje (EA) por parte del estudiantado de la Universidad de Huanuco (Perú). Asimismo, para lograrlo fue preciso establecer varios objetivos específicos: a) determinar y describir el grado en que el estudiantado universitario usa los Smartphone y las EA; b) identificar aspectos relativos al uso del TM-S y de las EA en los cuales el estudiantado universitario debería mejorar; c) estudiar las posibles diferencias y relaciones entre las variables sociodemográficas y el grado de uso de las EA y del Smartphone; d) determinar el sentido y la dirección de las posibles asociaciones entre el uso del TM-S y de las EA. 2. Metodología 2.1. Diseño Es una investigación empírica-cuantitativa, dentro de la estrategia exploratoria y descriptiva-correlacional. Se trata de una aproximación al fenómeno en cuestión, dado que en la bibliografía científica sobre las investigaciones que estudian la relación entre el uso de las estrategias de aprendizaje y el Smartphone es aún escasa, aunque sí se ha tenido en cuenta aquella perspectiva que valora, por ejemplo, el fomento del mobile learning en educación o la percepción del estudiantado de la inclusión de los dispositivos móviles conectados a Internet en las sesiones de clase (Mascarell 2020, 2020b). Además, sigue un diseño no experimental, selectivo y trasversal, usando el método de interrogación/encuesta, con un muestreo no probabilístico casual-por accesibilidad, aunque se intentó que estuvieran representadas todas las facultades de la institución de educación superior. 2.2. Población y muestra La muestra inicial del estudio correspondió al universo de estudiantes matriculados en la Universidad de Huánuco (Perú) durante el primer semestre del curso académico 2021-2022, con un total de 9797 individuos. Se siguió un procedimiento de muestreo no probabilístico de 2 tipos: a) por accesibilidad, puesto que se seleccionaron a los individuos que estaban más accesibles o disponibles para los investigadores (los estudiantes de la institución de educación superior); b) por cuotas, ya que se pretendió muestrear a alumnado de la totalidad de facultades de la universidad. De este modo, el tamaño muestral sí fue representativo de la población, alcanzando un nivel de confianza del 99% y un margen de error del 1%, pero la selección de los sujetos que formaron parte de la muestra no fue probabilística (cada miembro de la población no tuvo una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado). En este sentido, participaron voluntariamente 1518 estudiantes, intentando que la distribución de estos a las cinco facultades de la universidad fuese lo más proporcional posible atendiendo al número de matriculados: Ciencias de la Salud (31%), Ingeniería (28,1%), Ciencias Empresariales (24,5%), Ciencias de la Educación y Humanidades (11,9%) y Derecho y Ciencias Políticas (4,5%). El perfil sociodemográfico de la muestra se caracterizó por una predominancia femenina (65,3%) con una edad promedio de 22,06 años. En cuanto a la afiliación institucional, el 55,8% pertenecía a la filial universitaria de Leoncio Prado y el 44,2% a la de Huánuco. Respecto al nivel académico, el 98,6% de los participantes cursaba estudios de pregrado, mientras que el 0,8% y el 0,6% se encontraban en programas de maestría y doctorado, respectivamente. En relación con el estado civil, predominó la soltería (87,4%), seguido de la convivencia (7%). En cuanto a la situación laboral, el 55% de los estudiantes dependía económicamente de sus progenitores o tutores, y el 14,4% se encontraba desempleado. Un porcentaje significativo (11,6%) indicó tener un negocio propio. En términos de ingresos mensuales, el 62,7% de los encuestados no percibía ingresos, y el 18,8% reportaba ingresos de hasta 930 soles. Finalmente, el 84% de los estudiantes no tenía hijos. 68 REVISTA FUENTES, 27(1), 65-78 www.revistascientificas.us.es/index.php/fuentes/index 2.3. Instrumento y variables El instrumento de recogida de datos fue construido a partir de otros previamente validados. Se revisó la literatura existente sobre instrumentos válidos y fiables para población hispanohablante, escogiéndose aquellos que evaluasen el uso del teléfono móvil y de las estrategias de aprendizaje y que, además, diesen cobertura al problema y a los objetivos de la investigación: el cuestionario de experiencias relacionadas con el móvil (Beranuy et al., 2009) y el cuestionario de estrategias de aprendizaje (Beltrán et al., 2006). Se introdujeron ítems relacionados con variables de carácter sociodemográfico. El instrumento preliminar fue enviado a tres docentes universitarios para que valorasen su contenido. Se aplicó a una muestra de 143 estudiantes para el pilotaje empírico. La validez aparente se consideró cualitativamente, ya que se entrevistó a 6 de los estudiantes con características sociodemográficas variadas acerca de su experiencia al cumplimentar el instrumento y se les cuestionó en relación con posibles propuestas de mejora. La versión final del instrumento fue digitalizada mediante Google Formularios para poder ser cumplimentado a través de diferentes dispositivos electrónicos. Estaba compuesto por 90 ítems divididos en tres dimensiones de variables: a) sociodemográfica (10 ítems); b) uso del teléfono móvil (10 ítems): con opciones de respuesta de tipo Likert de 4 anclajes (de casi nunca a casi siempre); c) estrategias de aprendizaje (70 ítems): con opciones de respuesta de tipo Likert de 5 anclajes (de nunca a siempre). En cuanto a las características psicométricas del instrumento, la validez de constructo se constató a través de la técnica multivariante de análisis factorial y la fiabilidad como consistencia interna mediante el alfa de Cronbach. De este modo, para la dimensión “uso del teléfono móvil” se utilizó el instrumento desarrollado por Beranuy et al, (2009). Mediante un análisis factorial exploratorio, se identificó una estructura bifactorial que explica de manera adecuada la varianza de los datos. El primer factor, denominado "conflictos" (5 ítems), se refiere a las dificultades o problemas asociados al uso del teléfono móvil, mientras que el segundo, "uso comunicacional y emocional" (5 ítems), se centra en las funciones sociales y afectivas de este dispositivo. Esta estructura factorial proporciona evidencia de la validez de constructo, indicando que el instrumento mide efectivamente los constructos teóricos propuestos. Para la dimensión “estrategias de aprendizaje” se utilizó el instrumento de Beltrán et al. (2006), que mostró una estructura factorial compleja, con 11 factores: motivación (12 ítems), actitud (3 ítems), control emocional (5 ítems), elaboración (9 ítems), organización (4 ítems), selección (4 ítems), transferencia (7 ítems), pensamiento crítico y creativo (11 ítems), recuperación (4 ítems), planificación y evaluación (7 ítems), regulación (4 ítems). Estos factores se agruparon después en cuatro escalas más generales (sensibilización, elaboración, personalización y metacognición. La estructura factorial refleja la multidimensionalidad del constructo de estrategias de aprendizaje y sugiere una buena discriminación entre los diferentes componentes. Respecto a la fiabilidad, para evaluar la consistencia interna de ambos instrumentos, se calculó el coeficiente alfa de Cronbach. Los resultados obtenidos fueron altamente satisfactorios. En primer lugar, el alfa de Cronbach para la dimensión “uso del teléfono móvil” fue de 0,81, lo que indica una alta confiabilidad interna. Esto significa que los ítems que conforman la escala están midiendo un mismo constructo de manera consistente. En segundo lugar, el alfa de Cronbach para la dimensión “estrategias de aprendizaje” fue de 0,98, considerado como muy confiable. En general, estos desenlaces parecen indicar que el instrumento es altamente confiable y que los ítems que lo componen están fuertemente relacionados entre sí. 2.4. Procedimiento de recogida y de análisis de datos Para la recogida de datos se contó con la autorización del comité de ética de la Universidad de Huánuco, instancia desde la que se aprobó el protocolo de investigación titulado “Uso del celular y de las estrategias de aprendizaje en estudiantado de la Universidad de Huánuco durante la pandemia por la COVID-19”. Se contactó con el área de informática para que facilitasen los horarios de clase de los grupos de estudiantes y con los coordinadores académicos para que solicitaran a los docentes de las distintas titulaciones el acceso a las muestras. Tras ello, del 4 de enero al 19 de abril de 2022, uno de los investigadores ingresó en las aulas 69 REVISTA FUENTES, 27(1), 65-78 https://doi.org/10.12795/revistafuentes.2025.24772 virtuales a las que se le dio entrada, explicó a los alumnos y a las alumnas los objetivos de la investigación, dispensó las instrucciones y animó a que cumplimentarán el instrumento de recogida de datos e información, para lo cual se les envió previamente el hipervínculo de este. Además, se tuvieron en cuenta los principios éticos en ciencias sociales expuestos por la Comisión Europea (2018) y lo señalado por la Ley orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de datos personales y garantía de los derechos digitales (2018). Al finalizar la recogida de datos, se procedió a su análisis mediante el software SPSS (versión 25). Se comenzó con la identificación de los datos atípicos. Se siguió con el estudio de la bondad de ajuste de los datos como punto de partida para posteriores decisiones. Para ello se aplicó la prueba de Shapiro Wilks y la de Kolmogorov-Smirnov. En segundo lugar, partiendo de la estadística descriptiva, se presentaron los datos a través de tablas y teniendo en cuenta las medidas de tendencia central (media y mediana) y como medida de variabilidad la desviación típica (DT). En tercer lugar, con el fin de responder a los objetivos de investigación planteados, se llevó a cabo un análisis estadístico inferencial. Dada la naturaleza de las variables y su distribución, se seleccionaron pruebas no paramétricas, las cuales no requieren supuestos estrictos sobre la normalidad de los datos. Por un lado, se utilizó la U de Mann-Whitney para comparar la mediana de dos grupos independientes. La selección de esta opción fue debido a que las variables involucradas no cumplían con los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas requeridos para la t de Student. Además, se aplicó la H de Kruskal-Wallis para comparar las medianas de tres o más grupos independientes. Al igual que la U de Mann-Whitney, esta prueba no paramétrica es robusta ante violaciones de los supuestos paramétricos. Por último, se calculó el coeficiente de correlación de Spearman para evaluar la fuerza y dirección de la relación entre dos variables ordinales o cuando al menos una de las variables no cumplió con los supuestos de normalidad requeridos para utilizar el coeficiente de Pearson. Para todos los casos, se contempló un error tipo I (α=.05) en relación con la naturaleza y distribución de las variables. 3. Resultados 3.1. Niveles de uso del teléfono móvil y de las estrategias de aprendizaje Se detectaron 49 casos atípicos, eliminándolos por presentar valores absolutos superiores a 2,5 para las puntuaciones típicas asociadas a cada sujeto. Se realizó un análisis de normalidad con todas las variables. La aplicación de las pruebas de Shapiro Wilks y Kolmogorov-Smirnov vertieron p-valores por debajo de 0,05 Por tanto, las variables se comportaron como no normales, por lo que se tuvieron en cuenta los supuestos no paramétricos. En lo referente a la dimensión “uso del teléfono móvil” (UTM) (Tabla 1), los resultados obtenidos mostraron mayores puntuaciones en el factor 2: uso comunicacional y emocional (F2-UCE) (χ=1,80, DT= 0,81). Las puntuaciones fueron menores en el factor 1: conflictos (F1-C) (χ=1,54, DT= 0,72). Además, a través de un análisis pormenorizado de ítems-variables, se detectaron aspectos que podrían mejorarse por parte de los estudiantes. De esta forma, en el F1 (conflictos), la variable con mayor valoración fue la “afectación del rendimiento” (I2) (χ=1,86, DT= 0,79). En cuanto al F2 (uso comunicacional y emocional), las variables con estimaciones más elevadas fueron “forma de distracción” (I7) (χ=2,40, DT= 0,91) y “facilidad para comunicarse” (I8) (χ=1,97, DT= 0,90). 70 REVISTA FUENTES, 27(1), 65-78 www.revistascientificas.us.es/index.php/fuentes/index Tabla 1 Estadísticos descriptivos del uso del teléfono móvil Ítems (I) Media DT I1. Riesgo de perder relaciones 1,56 0,73 I2. Afectación del rendimiento 1,86 0,79 I3. Alteraciones del sueño 1,55 0,79 I4. Mayor inversión de tiempo 1,48 0,72 I5. Disminución de las relaciones sociales 1,26 0,60 Factor 1: conflictos 1,54 0,72 I6. Inquietud 1,54 0,76 I7. Forma de distracción 2,40 0,91 I8. Facilidad para comunicarse 1,97 0,90 I9. Aburrimiento/vacío/tristeza 1,61 0,76 I10. Enfado/irritación 1,48 0,70 Factor 2: uso comunicacional/emocional 1,80 0,81 Nota. DT: desviación típica. Relativo a la dimensión “uso de las estrategias de aprendizaje” (UEA) (Tabla 2), los resultados obtenidos mostraron menores puntuaciones en el factor 11 (F11): regulación (χ=2,65, DT=1,12); en el factor 3 (F3): control emocional (χ=2,90, DT=1,16); y en el factor 7 (F7): transferencia (χ=3,16, DT=1,07). Asimismo, en el análisis detallado de ítems-variables, se identificaron elementos a mejorar por el alumnado. Por ende, en el F1 (motivación), las estimaciones más bajas se dieron en la “percepción como un buen estudiante” (χ=2,79, DT=1,25), en la “preparación superficial de los exámenes” (χ=2,89, DT=1,13), en la “facilidad para excusar los deberes y obligaciones” (χ=1,96, DT=1,04) y en la “facilidad para renunciar o abandonar tareas difíciles” (χ=1,70, DT= 0,97). En el F3 (control emocional), las valoraciones mínimas se dieron en “nerviosismo ante los exámenes” (χ=2,80, DT=1,21), “dificultad para concentrarse en los exámenes” (χ=2,48, DT=1,11) y “dificultad para conciliar el sueño en época de exámenes” (χ=2,94, DT=1,27). En el F4 (elaboración), se reconoció como componente tendente a desarrollarse el “descubrimiento del principio general y sus aplicaciones” (χ=2,95, DT=1,07); en el F7 (transferencia), la “utilización del conocimiento para distintas lecciones” (χ=2,97, DT=1,03); en el F8 (pensamiento crítico y creativo), el “pensamiento divergente y crítico” (χ=2,80, DT=1,13); en el F10 (planificación y evaluación), la “resistencia a las conductas impulsivas” (χ=2,98, DT=1,12). También hay que comentar que en el F4 (elaboración) fueron cuatro los puntos a abordar con mayor urgencia a la hora de una futura intervención: “desorden al estudiar” (χ=2,63, DT=1,13), “estudio superficial y de una vez” (χ=2,82, DT=1,15), “inexistencia de autoevaluación para verificar” (χ=2,72, DT=1,14) y “estudiar todo de una vez” (χ=2,44, DT=1,07). Tabla 2 Estadísticos descriptivos del uso de las estrategias de aprendizaje Ítems (I) Media DT I1. Preparación de exámenes 3,37 1,16 I2. Resistencia a tareas difíciles 3,61 1,26 I3. Percepción como buen estudiante 2,79 1,25 I4. Repaso del temario para dominarlo 3,20 1,10 I5. Preparación superficial de exámenes * 2,89 1,13 I6. Facilidad para excusar deberes/obligaciones * 1,96 1,04 I7. Facilidad para renunciar/abandonar tareas difíciles * 1,70 0,97 I8. Llevar tareas actualizadas 3,70 1,19 I9. Autoconfianza 3,70 1,16 I10. Gusto por los trabajos que suponen pruebas/retos 3,24 1,13 I11. Interés por comprender/dominar contenidos 3,56 1,13 I12. Atribución del aprendizaje al esfuerzo personal 3,67 1,14 Factor 1: motivación 3,40 1,24 I13. Relación con iguales 3,51 1,18 I14. Integración en el aula 3,18 1,17 I15. Satisfacción con el ambiente de convivencia 3,23 1,16 Factor 2: actitud 3,31 1,17 I16. Nerviosismo ante los exámenes * 2,80 1,21 I17. Relajación/concentración en el aula 3,14 1,09 71 REVISTA FUENTES, 27(1), 65-78 https://doi.org/10.12795/revistafuentes.2025.24772 I18. Dificultad para concentrarse en los exámenes * 2,48 1,11 I19. Dificultad para conciliar el sueño * 2,94 1,27 I20. Seguridad al enfrentarse a los exámenes 3,12 1,12 Factor 3: control emocional 2,90 1,16 Escala 1: sensibilización 3,20 1,19 I21. Descubrimiento del principio general 2,95 1,07 I22. Esfuerzo por clarificar lo que no entiendo 3,24 1,11 I23. Organización del conocimiento a aprender 3,26 1,08 I24. Relación de los antiguos/nuevos conocimientos 3,43 1,09 I25. Comprensión de las ideas complejas 3,25 1,07 I26. Evocación de autopreguntas para comprender 3,23 1,11 I27. Evocación de preguntas 3,28 1,10 I28. Expresión con las propias palabras 3,36 1,10 I29. Relación de los elementos al estudiar 3,19 1,08 Factor 4: elaboración 3,24 1,09 I30. Uso de mapas/esquemas 3,12 1,15 I31. Toma de notas 3,43 1,15 I32. Resumen de las ideas importantes 3,33 1,11 I33. Realización de esquemas 3,14 1,18 Factor 5: organización 3,25 1,14 I34. Identificación de la información relevante 3,22 1,09 I35. Detección de lo esencial al resolver problemas 3,18 1,09 I36. Aplicación de conocimientos a otros contextos 3,20 1,05 I37. Identificación de las ideas principales en el texto 3,23 1,04 Factor 6: selección 3,21 1,07 Escala 2: elaboración 3,23 1,10 I38. Utilización de los conocimientos 2,97 1,03 I39. Anticipación mental de la aplicación 3,12 1,08 I40. Preocupación por la funcionalidad del conocimiento 3,35 1,10 I41. Aplicación de los conocimientos a materias 3,05 1,05 I42. Aplicación de los conocimientos académicos 3,17 1,10 I43. Uso de los conocimientos adquiridos en clase 3,33 1,06 I44. Práctica de los aprendido hasta dominarlo 3,13 1,07 Factor 7: transferencia 3,16 1,07 I45. Pensamiento divergente/crítico 2,80 1,13 I46. Opinión sobre cuestiones discutibles 3,27 1,18 I47. Esfuerzo por pensar diferente al resto 3,35 1,12 I48. Trabajar al máximo de la capacidad 3,31 1,12 I49. Esfuerzo por comprender el significado 3,46 1,11 I50. Construcción de una opinión propia 3,19 1,06 I51. Comprensión de los significados 3,22 1,06 I52. Curiosidad por conocer 3,25 1,13 I53. Claridad al comunicarse con el resto 3,52 1,12 I54. Identificación de razones de los fenómenos 3,19 1,09 I55. Esfuerzo por descubrir los conocimientos 3,27 1,08 Factor 8: pensamiento crítico y creativo 3,26 1,11 I56. Recuperación mediante el recuerdo 3,09 1,10 I57. Organización previa de la información en esquemas 3,14 1,15 I58. Utilización de ejemplos oídos para el recuerdo 3,12 1,10 I59. Recuerdo de resúmenes/esquemas en los exámenes 3,32 1,10 Factor 9: recuperación 3,17 1,11 Escala 3: personalización 3,20 1,10 I60. Planificación anticipada al estudiar 3,34 1,14 I61. Evaluación del propio nivel de comprensión 3,26 1,08 I62. Identificación de relaciones entre los conocimientos 3,32 1,08 I63. Resistencia a las conductas impulsivas 2,98 1,12 I64. Identificación de las estrategias para resolver 3,32 1,11 I65. Autoevaluación de los resultados de aprendizaje 3,23 1,12 I66. Comprobación de la dificultad de las tareas 3,30 1,16 Factor 10: planificación y evaluación 3,25 1,11 I67. Desorden al estudiar * 2,63 1,13 I68. Estudio superficial y de una vez * 2,82 1,15 72 REVISTA FUENTES, 27(1), 65-78 www.revistascientificas.us.es/index.php/fuentes/index I69. Inexistencia de autoevaluación para verificar * 2,72 1,14 I70. Estudiar todo de una vez * 2,44 1,07 Total en factor 11: regulación 2,65 1,12 Escala 4: metacognición 2,95 1,11 Nota. * Enunciados formulados en sentido negativo. 3.2. Diferencias de uso del teléfono móvil y de las estrategias de aprendizaje según aspectos sociodemográficas Por otro lado, los análisis indicaron diferencias estadísticamente significativas entre los factores de la dimensión “uso del teléfono móvil” y ciertas características sociodemográficas de los estudiantes universitarios. Así, se observó que, al comparar los factores de la dimensión “uso del teléfono móvil” con el género, existían diferencias estadísticamente significativas respecto al factor conflictos entre hombres y mujeres, con mayor puntuación promedio en el caso de los varones (χ=8,13, DT=2,62, U=258764, p= 0,04). Para el caso de los factores de la dimensión “uso de las estrategias de aprendizaje”, al cruzarlos con la variable género, se identificaron diferencias estadísticamente significativas respecto al factor organización, con una puntuación promedio más elevada para las mujeres (χ=13,35, DT=3,86, U=209351, p= 0,00). En relación con el factor regulación, los promedios fueron mayores para los hombres (χ=11,62, DT=3,13, U=269652, p=0,00), que, en este caso, por la formulación de los ítems en sentido negativo, indican menores niveles de autoevaluación para verificar lo aprendido, así como predilección por estudiar todo a la vez o a última hora, superficialmente y desorden al hacerlo. También se detectaron diferencias estadísticamente significativas entre los factores de la dimensión “uso del teléfono móvil” y el área de conocimiento del estudiantado universitario. Las mayores puntuaciones recayeron sobre los estudiantes de ciencias empresariales tanto para el factor conflictos (χ=8,43, DT=2,22, H=20,77, p=0,00) como para el factor comunicacional y emocional (χ=9,04, DT=2,92, H=16,27, p=0,00). Las menores puntuaciones se correspondieron con los estudiantes de ciencias de la educación y humanidades para el factor comunicacional y emocional (χ=8,09, DT=2,42, H=16,27, p=0,00) y para el factor conflictos (χ=7,31, DT=2,01, H=20,75, p=0,00). Al mismo tiempo, se identificaron diferencias estadísticamente significativas entre los factores de la dimensión “uso de las estrategias de aprendizaje” y el área de conocimiento. Las puntuaciones fueron mayores para los estudiantes de ingeniería en el factor actitud (χ=10,79, DT=2,91, H=28,19, p=0,00), en el factor organización (χ=13,92, DT=4,01, H=17,31, p=0,00) y en el factor pensamiento crítico (χ=37,8, DT=9,39, H=11,35, p=0,00). Las menores puntuaciones fueron las de los estudiantes de ciencias de la salud en el factor actitud (χ=9,45, DT=2,76, H=1,79, p=0,00) y en el factor organización (χ=12,63, DT=3,63, H=17,31, p=0,00), así como las de los estudiantes de ciencias de la educación y humanidades para el factor pensamiento crítico (χ=35,26, DT=9,47, H=11,35, p=0,00). 3.3. Relación entre los grados de uso del teléfono móvil y de las estrategias Simultáneamente, se reconocieron asociaciones estadísticamente significativas entre los factores y escalas de las dimensiones “uso del teléfono móvil” y “uso de las estrategias de aprendizaje” (Tabla 3). Las relaciones más fuertes y positivas se dieron entre las escalas personalización y elaboración (rho=0,95, p=0,01), sensibilización y personalización (rho=0,89, p=0,01), metacognición y personalización (rho=0,89, p=0,01), elaboración y sensibilización (rho=0,88, p=0,01), metacognición y elaboración (rho=0,88, p=0,01), así como entre sensibilización y metacognición (rho=0,86, p=0,01). Las asociaciones más débiles y negativas, o inversas, fueron entre el factor conflictos en la dimensión “uso del teléfono móvil” y la escala de elaboración (rho= -0,18, p=0,01), personalización (rho= -0,16, p=0,01), sensibilización (rho= -0,13, p=0,01) y metacognición (rho= -0,11, p=0,01). También entre el factor uso comunicacional y emocional del teléfono móvil-Smartphone y las escalas de elaboración (rho= -0,09, p=0,01) y personalización (rho= - 0,07, p=0,01). En consecuencia, los desenlaces mostraron la existencia de asociaciones estadísticamente significativas, en cuanto al “uso del teléfono móvil” y al “uso de las estrategias de aprendizaje” (rho= -0,12, p=0,01). Esto indicó, por ejemplo, que a mayor uso problemático del teléfono móvil-Smartphone, menor es el uso adecuado de las estrategias de aprendizaje. Sin embargo, la relación fue muy débil y negativa. 73 REVISTA FUENTES, 27(1), 65-78 https://doi.org/10.12795/revistafuentes.2025.24772 Tabla 3 Correlaciones de Spearman para el uso del teléfono móvil y de las estrategias de aprendizaje Factores 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1. F1-C 1 2. F2-UCE 0,55** 1 3. UEA-F1 -0,14** -0,40 1 4. UEA-F2 -0,25** -0,10** 0,69** 1 5. UEA-F3 0,03 0,11** 0,62** 0,51** 1 6. UEA-F4 0,16** -0,09** 0,86** 0,67** 0,62** 1 7. UEA-F5 -0,20** -0,11** 0,74** 0,67** 0,57** 0,81** 1 8. UEA-F6 -0,14** -0,04 0,79** 0,60** 0,56** 0,82** 0,70** 1 9. UEA-F7 -0,15** -0,07** 0,84** 0,66** 0,63** 0,91** 0,80** 0,80** 1 10. UEA-F8 -0,15** -0,07** 0,88** 0,67** 0,63** 0,92** 0,78** 0,85** 0,88** 1 11. UEA-F9 -0,15** -0,07** 0,79** 0,65** 0,63** 0,86** 0,81** 0,73** 0,86** 0,82** 1 12. UEAF10 -0,18** -0,11** 0,84** 0,70** 0,63** 0,90** 0,82** 0,79** 0,88** 0,87** 0,84** 1 13. UEAF11 0,07** 0,05* 0,51** 0,37** 0,51** 0,48** 0,41** 0,44** 0,49** 0,51** 0,48** 0,47** 1 Escalas UEA 1 2 14 15 16 17 14. EUEA1 -0,13** -0,02 1 15. EUEA2 -0,18** -0,09** 0,88** 1 16. EUEA3 -0,16** -0,07** 0,89** 0,95** 1 17. EUEA4 -0,11** -0,06* 0,86** 0,88** 0,89** 1 Nota. * *p <0,05. **p <0,01. ***p <0,001. F1-C (teléfono móvil-conflictos), F2-UCE (teléfono móvil-uso comunicacional y emocional), UEA-F1 (motivación), UEA-F2 (actitud), UEA-F3 (control emocional), UEA-F4