ABSTRACT
The deep penetration and global impact of mobile devices has led the scientific community to undertake a thorough analysis of the implications of this phenomenon. Researchers need to determine their true real effect and how they can best be used to manage information and build knowledge. This study has examined recent investigations on the subject of mobile learning and carried out a descriptive analysis of a sample of registers indexed on the Web of Science research platform in 2015-16. An exhaustive content analysis has revealed new areas where M-Learning is being implemented, especially in the teaching of foreign languages, the emergence of social interaction methodologies in Secondary Education, evolving forms of collaborative relationships, work with clearly defined student profiles and the use of virtual immersive and innovative spaces in Higher Education. This paper also emphasizes the presence of previously unknown, transcendent problems associated with M-learning, such as the collateral addiction effect, and its interference in the classroom. Finally, our study suggests that teachers could embrace these technological proposals and include them in their strategies. Indeed, it might be necessary to flip the process, so this research could be the start of the generation and design of innovative guidelines to manage these forms and content.
Keywords ICT, KNOWLEDGE SOCIETY, LITERATURE REVIEW, MOBILE LEARNING, MULTIMEDIA MOBILE DEVICES
1INTRODUCTION
ICT literacy is not a static, universal and immutable construct, but is comprised of a series of skills in constant construction and evolution (Olivia-Dumitrina, Casanovas, & Capdevila, 2019), so there are new highly changeable phenomena today that encompass widespread social repercussions, technological development and changes in personal interactions via mobile digital devices. This conjunction is both transversal and multidisciplinary, connecting marketing, communication and learning. These technologies have penetrated deep into all social layers and blurred geographical frontiers, and reach across all ages. This impact, driven by powerful commercial interests, needs to be measured by the academic community to understand its true extent, its effect on the content of messages, and the new interactions between people, between people and institutions, and between people and machines. Recent UNESCO (2019) research has shown how the continuing development of Mobile Learning has led to scenarios involving Artificial Intelligence technologies, and hence the many ways governments and other organizations can leverage these new tools to accelerate the achievement of sustainable development.
Mobile Learning (M-Learning) is a kind of learning based on the methodologies of portable digital devices. The process of preparing teachers to use these strategies is underdeveloped, and many studies have explored this subject in a positive way. The main benefits include the potential to expand the classroom using the seamless affordances of these technologies, more personalised, collaborative learning both in and beyond the context of the classroom and the ability to situate learning in more authentic environments (Burden & Kearney, 2016). The capacity of mobile devices to remain constantly connected generates a highly complex world of interaction and alters traditional communication. Users can produce content and convert any context into a new relation between the user and space and location. Weiser (1991) developed the concept of ubiquitous knowledge building, U-Learning, an environment with access to a range of digital services via equipment connected to the Internet whenever and wherever needed. All this transforms the architecture of knowledge in our society, generating new spaces that can be converted into sources of information far removed from the traditional educational framework. These scenarios provide an interesting field of analysis; this socio-cultural ecology where the autonomous relationship between the cultural context, physical framework and experimentation by users in their own environment are increasingly important. These users combine the key elements of their culture with the actions of these technologies which, for the first time, enable them, for example, to become the author-protagonists of messages that can have social repercussions.
The limitations of this research, in comparison to the scale of a complex and dynamic phenomenon such as M-Learning, oblige us to develop a more generalized view of the huge potential of these technologies in education, and to highlight possible advantages and the new methodologies and different pathways involved in knowledge building. However, these studies should not only focus on the students, but offer effective guidelines for teacher training; in this sense, UNESCO proffers important recommendations for policy-makers in order to achieve the unique benefits of this kind of learning (West & Vosloo, 2013).
2MATERIAL AND METHODS
2.1Objectives
This analysis aims to describe the features of the recent scientific literature, and to identify the main research areas. The final objective is to provide a theoretical basis and systematize patterns of effective use of M-Learning in general. Subsequently, the results of this analysis, classified as rigorous, can suggest rules and strategies to implement these resources/methodologies at specific educational levels.
In addition, the analysis will aid in identifying potential references for other professionals in the field, such as communicators, software engineers and experts, and areas for future research.
2.2 Instrument and Procedures
To achieve the objective of determining the potential of these advanced mobile digital devices, we examined the scientific output in this thematic area with a descriptive study that generates internally-related environments that can be correlated and subjected to contingency analysis in the form of two-dimensional tables based on the data sampled.
Bibliometric analysis strategies were applied to analyse the key themes of current scientific research. A transversal quantitative and qualitative survey of documents was carried out to find recent research work on the potential of advanced mobile digital devices for training and education. This involved compiling data from rigorous scientific databases such as Web of Science, and classifying them according to the subjects investigated and the results of implementation in each case. The quantitative aspect involved the selection of data based on counting frequencies and amounts per category; the qualitative part consisted of compiling bibliographic data, classifying them and analysing the content of abstracts to determine their main themes and results.
The work was based on an exhaustive analysis of Web of Science registers that enabled us to group and classify these registers and extract data values for specific fields. It was decided to search for key descriptive terms such as "M-Learning" and "Mobile Learning" in registers such as "Topic" and "Title". In the search, we considered documents on two levels of connection with the topic under investigation, namely those registers related to the topic and those in which key expressions form the nucleus of the work. Thus, in the first instance, the documents were related in various ways and at different degrees of depth, by determining a higher level of terms appearing in the title, in the abstract, or in the keywords. In the second instance, and by avoiding repetitions, registers were detected that specifically included the words analysed; that is, the level of terms that appeared in their titles.
QDA Miner 3.24 text structuring software was used to process the content of the registers; this software enables the user to determine the set of representative characteristics in the texts. The software extracted and identified the concepts considered to be dimensions in the documents, and which constitute a taxonomic system that can be classified as a conceptual map of terms and descriptive expressions of the objectives formulated in this study. All the original files were converted into plain text using WinEdit 5.6 software; the data were cleaned, thus eliminating all internal format codes and characters, standardising orthography, and treating blocks, groups and subgroups.
2.3 Study population and sample
WoS houses scientific citations in more than 12,000 journals and 148,000 conference proceedings covering the sciences, social sciences, arts and humanities. The numbers of registers for the terms "M-Learning" and "Mobile learning" differed significantly (Table 1).
In terms of the descriptor population with terms related to Mobile Learning, the overall figure reached 35,535 registers. This obliged us to restrict the repository census and consider a scientifically convenient sampling of a specific space in time. Since these registers had a high dimension, we therefore opted for a sample from a particular time frame within the typology of this study, in which the units chosen for analysis complied with the criteria of the research objectives, in specific cases for the richness of the information selected (Ávila, 1999). Therefore, in order to gather the most recent scientific output, the reference was the variable defined as "registers between 1 January 2015 and 31 December 2016". The sample was chosen from this particular period of time because prior references to technology risk becoming obsolete in both theory and practice. Furthermore, this time frame was notable for the considerable quantity of research produced in contrast to previous years.
This two-year time frame enabled us to work with a more manageable number of registers (Table 1). In WoS, the term "M-Learning" appears in 123 titles and in 428 document descriptors, while "Mobile learning" features in the title of 1,145 registers, and as a descriptor in 9,099 documents. It is important to note that the group total still retains a high dimension, which justifies the choice of registers in line with the model [M-Learning registers U Mobile-Learning registers] П [registers WoS П registers 2015-2016]. However, given that the numbers were high, a random representative sample of 319 registers was selected within the sampling dates; for work with a 10% margin of error, a level of confidence of 95% and response distribution of 50%. These dimensions were in line with the propositions of Chauhan, Bansal, and Ahuja (2015). Thus, this quantity was distributed across a sample of 12 documents with the term "M-Learning" as title, abstract and key words, and 4 appear in the title. For the term "Mobile-Learning", 270 registers were analysed with this term in the title, abstract and key words, and in 33 registers it appears in the title.
This research has several limitations; first the sample size may be small, since the volume of cases is not significant in qualitative studies. Second, M-learning does not have long-term stability since it is a very dynamic model. Nevertheless, the scientific characteristics of the sample and the findings of the study provide valuable insight into specific areas where it is being implemented. Although the results add an updated overview to the existing body of research, they do not align with more common meta-analyses approaches which generally identify a specific educational level or academic achievement, such as Po-Sheng's studies (2018).
3RESULTS
3.1Qualitative data
Table 2 presents the amounts and types of scientific works in which the terms appear as descriptors or as integral parts of the title of the document. The cases can be placed in various categories simultaneously, such that the overall total can exceed the amount n.
Table 3 presents the number of documents with the analysed terms distributed for main thematic areas. The registers can be simultaneously associated to various areas. Table 3 also shows the countries that have generated the highest number of documents.
3.2Quantitative data
The content analysis of the investigations revealed a reiteration of a series of themes.
3.2.1Production related to conceptualization and typologies
Firstly, a significant review of related scientific concepts was observed. A recurring element was the need to frame in terminological and conceptual terms the phenomenon derived from these technological developments, which appears as the advance of portable technology and a way to insert resources outside the education system into a virtual space. Students use these tools anytime, anywhere and create their own language in relation to their use of new documents, videos, multimedia and a mixed reality in digital environments.
They become the authors of new narratives (Gimhyesuk, 2016). The appearance of new terminology derived from this process is observed, and this is a complex scenario which is difficult to categorize; as a result, authors such as Yousafzai, Chang, Gani, and Noor (2016) have presented a taxonomy of technical variables on the applications of these devices, and their educational capabilities. This taxonomy connects the technological heterogeneity, networks, the typology and characteristics of the content and users' expectations. Potkonjak et al. (2016) systematized these concepts linked to learning outside traditional settings, thus rendering it logical not to use the same terminology.
3.2.2 Production related to new technologies and the potential of the visual narrative
M-Learning is a new way of transmitting information and converting it into knowledge. It occurs in a dynamic of continuous change, which forces us to adapt to speedy innovations that universal users assume as consumers in the mobile digital device market. But research describes it not only as a change of tangible aspects such as ubiquitous access to information but as a shift in information management methodologies which goes beyond the use of an important technological component. The most radical modification is the passing of the written narrative to the iconic, given that the majority of interactions with these devices are audiovisual in nature (Pejoska, Bauters, Purma, & Leinonen, 2016). All this means reassessing the styles and techniques of knowledge-building in this new scenario, with the emergence of models such as emoticons as unifying substitutions for text and emotions (Castro et al., 2016). Of particular interest is the study by Furió, Juan, Seguí, and Vivó (2015), which analysed the common uses of these devices by students, and observed that they always associated these devices with play, hence a greater disposition towards gaming activities.
3.2.3 Production related to autonomy and collaboration
Mobile devices change the procedures for accessing information with no space, time, generational, cultural or geopolitical restrictions. They move away from traditional sources and environments (Vázquez-Cano, Sevillano, & Fombona, 2016).
So, the differentiation between individual and group work is being superseded by the complex interactions generated by these devices. Despite the fact that the smartphone is initially a tool of communication with a controlled and defined profile, the options for interpersonal relations on social networks, or between users and machines, are new pathways that are being explored by investigators (Hackett & Proctor, 2016). Amara, Macedo, Bendella, and Santos (2016) have analysed these collaborative interactions and described a new scale of values that have emerged in the relationships between young people, drawing attention to the lack of systematic analyses of such groups within these interactive settings, because they are not created on the basis of clear methodological rules, and their new collaborative behaviours cannot be analysed using traditional value parameters.
3.2.4 Production related to immersive spaces.
It is interesting to create a category for the new environments for the accessing and viewing of data. Potkonjak et al. (2016) summarized the state of this new technique related to laboratories and virtual worlds in the fields of science, technology and engineering, with special emphasis on robotics due to the maturity of this field within the development of technology. Thus, one variable of particular interest is the creation of simulated scenarios and laboratories. Reychav, Dunaway, and Kobayashi (2015) have classified these characteristics as access to new controlled sources, access to specific open content, and random access to diverse materials during daily activities, flowing within a given unplanned context. In this way, information and informal or spontaneous learning are mixed together. The interactions follow a similar pattern to the relationship between marketing and a product, in which behaviours develop in accordance with needs and the specific context of the experience.
The appearance of learning within Augmented Reality (AR) or full virtual reality contexts is the subject of in-depth research, with the analysis of behaviours and generated patterns that are unfamiliar to the academic world (Fombona, Coto, & Caldevilla, 2015). Sakr, Jewitt, and Price (2016) explored the emotional involvement experienced with immersive devices, which opens new pathways to viewing information through a support that enriches reality with virtuality. Along similar lines, new materials are being developed such as the flow of electronic books or AR illustrations, and this trend is growing with the financial backing of official institutions in this field (Kopecky & Szotkowski, 2016).
3.2.5 Production related to particular levels and types of implementation
There are a range of research results on these resources and their use in different areas. Rodrigo (2016) has analysed the didactic use of tablets and the methodologies used in primary and secondary education, suggesting that their use is influenced by the initial purpose of their acquisition, by pedagogical strategies established in the classroom, by the educational level of use and the range of related resources available to students. In primary schools, it seems that classroom dynamics have transformed as a result of widespread tablet use, with teachers tending to apply a traditional educational approach when it might be better to embrace the development of competences or focus more on the activities than the content. Castro et al. (2016) analysed M-Learning in Mathematics in secondary schools, emphasizing methodology related to social network use (Facebook and Twitter), and the objects of learning based on students' new styles and contexts. Moreover, fun and playing figure as part of the learning process and the use of tablets is prominent in promoting project-based teaching, this being yet another opportunity for teachers to rethink their traditional models (Suárez-Guerrero, Lloret-Catalá, & Mengual-Andrés, 2016). University students and the Higher Education setting continue to be the users and scenarios most widely used for implementing the most advanced developments in technology, such as AR (Ferrer-Torregrosa, Torralba, Jimenez, García, & Barcia, 2015). Another subject area used extensively for implementing these technologies is analysis of applications for learning English (Gimhyesuk, 2016). Likewise, Sung, Changb, and Liua (2016) analysed students' autonomous learning of English, and the positive impact on self-directed students' listening capacity. There are also other investigations on language learning through mobile devices, Mobile Assisted Language Learning (MALL) and their implications. Liu, Lu, and Lai (2016) reviewed the scientific literature and concluded that most research ratifies the efficacy and efficiency of these smart mobile devices, but differentiates the specific skills that they strengthen.
3.2.6 Production related to new problems and challenges
The use of technology increases students' tendency to learn more about their social and natural environment, and also enhances relations of an emotional nature (Huang, Chen, & Chou, 2016). Closely linked is consideration of the problems related to the use of mobile devices and the regulatory system governing their use. Thus, in certain situations, these devices represent a disruption to the normal development of traditional tasks, and the usual peer relationships (Kaiiali, Ozkaya, Altun, Haddad, & Alier, 2016). Students can suffer anxiety and addiction, because they have the feeling of missing messages. This modifies the level of attention, and the analysis correlates this to concentration and performance (Yang, Li, & Lu, 2015). Legal aspects arise that have yet to be fully explored, in which new challenges emerge and full acceptance of virtual technology is questioned. On the institutional level, it seems that the penetration of the most advanced technologies is linked to infrastructure problems. There are significant impediments related to the management of space, the lack of necessary resources, and lack of well-equipped classrooms, in terms of such items as power supply and wireless connection (Alrasheedi, Capretz, & Raza, 2016). Moreover, Burden and Hopkins (2016) identified main barriers as being related to capacity development, as opposed to less pressing problems, such as teachers' beliefs and attitudes.
3.2.7 Production related to motivational and ergonomic factors
The research reiterates the motivational factor generated by these developments driven by marketing techniques. It is futile to obviate the commercial impulse that underlies these instruments, boosting the market for ICT and pushing down the price of mobile devices that offer an ever-increasing choice of useful apps for a range of fields. The most common behaviours associated with mobile devices seem to be fun-oriented; leisure activities, music, as an element of self-gratification, communication with friends, and possibly for the access they provide to a wide variety of resources online. Lu and Liu (2015) stated that students appear to be happy and playful when they use these technologies. Karimi (2016) identified the individual characteristics that motivate students to make use of the wide range of apps on these devices, once again emphasising the new fun style inherent in each task, both in the formal and informal context in which the task takes place. Thus, directing the use of mobile devices towards developing specific competences should not only be about improving task performance but also about users' enjoyment of an experience that is fun and pleasurable.
These materials are tools that are increasingly ergonomic. Navarro, Molina, Redondo, and Juarez-Ramirez (2016) have quantified the ease of use and usability of the user's interface. These conceptions are fundamental in their general application, and reinforce the strengths and weaknesses of their application in other settings, such as education, health or data management (Al-Emran, Elsherif, & Shaalan, 2016). Nevertheless, researchers emphasise that some segments of the population continue to experience technical problems when handling these technologies, which fits with evidence found by Munoz-Cristobal et al. (2015).
4DISCUSSION AND CONCLUSIONS
M-Learning generates new educational approaches and environments, based on the flexible interaction between users connected at a distance, anonymously or perfectly profiled; and between student-based communities; opening up communication between student and teacher at a distance; and also between student and machine. In this sense, the expansion of automatized virtual university campuses is the best example. This collaboration in new scenarios generates a range of new options capable of generating better educational performance. However, Drysdale, Graham, Spring, and Halverson (2013) insist on the advantage, among all these possibilities, of an intermediate situation that combines the use of machines with the physical presence of the teacher, B-Learning.
Research of the scientific output generated in 2015-16 highlighted the contribution of ephemeral documents related to technologies and the social sciences. The majority of registers were generated in a few countries (Table 3) and most of them are articles and presentations at conferences, while books accounted for less than 10% of production.
The qualitative analysis revealed the dominant themes in these WoS registers and, if compared to the content traditionally analysed and discussed around the state of the question, we observe how certain central topics continue to be investigated, such as the typological conceptualization and classification of the thematic area, the analysis of autonomous and collaborative uses generated by those instruments, the motivational and fun factors, the power of the visual narrative, and space-time delocalization. In this sense, the research supports the results of Kearney, Burden, and Rai (2015), highlighting the appearance of new places that can be sources of information and knowledge. These new places emphasize the uses of immersive scenarios, such as Augmented Reality in which users can situate themselves within digital environments like virtual laboratories or experience situations determined by their financial, social or geographic profile. As such, there is an opportunity to present the specific virtual scenarios that provide students with new immersive experiences in three-dimensional books. Researchers suggest that this new virtual world is no longer an experience in Higher Education but reaches Early Childhood Classrooms (Roig-Vila, Lorenzo-Lledó, & Mengual-Andrés, 2019). Being affordable allows these tools to penetrate all areas, perhaps for the first time at the initial educational level (Pérez et al., 2019).
It is important to note the efficacy of marketing that drives the extensive use of these devices. The edu-communication conjunction with market strategies means personalized interaction that is measured to each user's needs. The analysis of the registers revealed studies of young people's online actions, configuring big data, where each student has a specific profile to be shaped, their needs attended to, and be sold specific goods and services. In this sense, the students with a low profile of knowledge are the ones with the lowest number of positive aspects and the least interest in training with these technologies (SalcinesTalledo, González-Fernández, & Briones, 2020). Simultaneously, new problems have been detected but under-investigated so far, such as addiction, constant need for gratification, fear of being disconnected from online interactions, and disruption in normal classroom functioning. Chang, Chien, Yu, Lin, and Chen (2016) found a positive correlation between the perceptions of innovative environments and creative performance, but students see these instruments as a gateway to exploration, even to access documents previously banned, downloading and using non-recommended software.
In any case, it is interesting for the academic community to formulate proposals to society, industry and the authorities whose responsibility it is to regulate the actions undertaken with these instruments; for example, their non-disruptive use by students within the educational framework. It is deemed necessary for researchers to describe the objective features of these computer applications, for instance quantifying their real efficacy in education, since the only characteristics currently provided amount to guidance derived from the PEGI (Pan European Game Information) for the recommended age level for users. Such information on the usefulness of the available technology could help clarify the competences to be developed in the use of these tools, and how they contribute to the building of knowledge.
Researchers normally take as a reference point users' patterns of behaviour with their mobile devices in their normal everyday lives. Such patterns become hidden within the intimacy sphere and this poses a challenge to proposing an educational theory. In this sense, one particular need detected is the configuration of a consolidated theoretical corpus, differentiated by level and educational area in order to help teachers in their daily tasks with these new digital technologies, beyond commercial interests. M-Learning that is quantitatively strengthened by the worldwide penetration of these devices does not just have a qualitative dimension but also imposes new frameworks of interaction and learning dynamics. It seems logical that teachers make the most of these resources and methodologies, and that their training includes the development of related competences; for instance, to make their communication more personalised and attractive, and able to counter underachievement at school. This is a question of focusing on classic socio-educational problems not only through the prism of traditional variables and categories but by incorporating successful practices derived from the phenomenon of mobile devices.
ACKNOWLEDGEMENTS
Funded by: Ministry of Economy and Competitiveness, Spain
Funder Identifier: http://dx.doi.org/10.13039/501100003329
Award: EDU2015-70491-R
Received 2019-08-21
Revised 2019-09-06
Accepted 2020-02-10
Published 2020-07-15
Corresponding Author
Javier Fombona,
Facultad de Formación del Profesorado y Educación, Aniceto Sela s.n Oviedo 33005 Spain
DOI https://doi.org/10.7821/ naer.2020.7.470
How to cite this article (APA): Fombona, J., Pascual, M. A., & Pérez Ferra, M. (2020). Analysis of the Educational Impact of M-Learning and Related Scientific Research. Journal of New Approaches in Educational Research, 9(2), 167-180. doi: 10.7821/naer.2020.7.470
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RESUMEN
La elevada penetración e impacto mundial de los dispositivos móviles obliga a la comunidad científica a hacer análisis rigurosos sobre las implicaciones de este fenómeno. Así, desde el contexto académico es necesario determinar sus efectos reales y cuáles son sus usos más adecuados para su aprovechamiento en la gestión de la información y la construcción del conocimiento. Para ello se examinan las recientes investigaciones sobre el tema del aprendizaje móvil y se realiza un análisis descriptivo de una muestra de registros indexados en la plataforma de investigación de Web of Science en el periodo 2015-2016. El exhaustivo análisis de contenido sobre estos registros ha destacado nuevos aspectos relevantes, como las áreas temáticas de mayor impacto, la irrupción de nuevas metodologías de interacción social en Educación Secundaria, formas emergentes de relaciones colaborativas, el trabajo con perfiles de estudiantes bien delimitados y el uso de innovaciones en espacios inmersivos virtuales en la Educación Superior. La investigación también pone especial relieve en la aparición de nuevas, desconocidas y transcendentes problemáticas derivadas del M-learning, como son las adicciones y las interferencias en el aula, que afectan sobre todo a los jóvenes estudiantes. Finalmente, nuestro estudio sugiere que la formación de los docentes podría recoger estas propuestas tecnológicas e incluirlas en sus estrategias. De hecho, sería preciso invertir el proceso, siendo la iniciativa educativa la que diseñe y genere específicamente pautas innovadoras en la gestión de estas formas y contenidos.
Palabras clave TIC, SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO, REVISIÓN DE LITERATURA, APRENDIZAJE MÓVIL, DISPOSITIVOS MÓVILES MULTIMEDIA
1 INTRODUCCIÓN
La formación en TIC es un proceso dinámico que se compone de una serie de habilidades en permanente evolución (Olivia-Dumitrina, Casanovas, y Capdevila, 2019), así aparecen constantemente nuevos fenómenos, nuevos desarrollos tecnológicos y cambios en las interacciones personales fundamentalmente a través de los dispositivos digitales móviles, todo ello tiene alta repercusión social. Esta conjunción es transversal y multidisciplinar, conectando comunicación con formación, marketing y con otras áreas. Estas tecnologías han logrado una elevada penetración en todas las capas sociales, han desdibujado fronteras comunicacionales y geográficas, han conectado generaciones y alcanzado todas las edades. Pero este impacto, impulsado por potentes estrategias comerciales, debe ser cuantificado por la comunidad académica y debe de medirse la influencia real en las formas de interacción, su repercusión en los contenidos de los mensajes, las nuevas relaciones entre las personas, entre personas e instituciones, y entre personas y máquinas. Investigaciones recientes de la UNESCO (2019) han demostrado cómo el desarrollo continuo del aprendizaje móvil nos ha llevado a escenarios de inteligencia artificial y también a diversas formas en que los gobiernos y otras organizaciones aprovechan estas nuevas herramientas para involucrar un desarrollo sostenible.
El aprendizaje móvil (M-Learning) se basa en las metodologías con dispositivos digitales portátiles. El proceso de formación de los docentes para usar estas estrategias está poco desarrollado, y algunos estudios, como esta investigación, exploran este tema en la actualidad. Así, son claros algunos rasgos de estas tecnologías, tales como los referidos al potencial para expandir universalmente sus posibilidades, su logro en el aprendizaje personalizado y colaborativo, tanto dentro como fuera del contexto del aula, y su capacidad de situar la formación en entornos más prácticos (Burden y Kearney, 2016). La constante conexión móvil también altera la secuencia de comunicación tradicional y genera un muy complejo mundo de interacciones. Los usuarios pueden producir contenidos y convertir cualquier contexto en una relación novedosa del usuario con ese espacio. Weiser (1991) plantea el concepto de construcción del conocimiento ubicuo, U-learning, como un ambiente específico, con acceso a una variedad de servicios digitales a través de equipos conectados a Internet cuando y donde se necesiten. Todo esto transforma la arquitectura del conocimiento en nuestra sociedad, generando nuevos espacios que pueden convertirse en fuentes de información muy alejadas del marco educativo tradicional. Estos escenarios proporcionan un interesante campo de análisis, y son una nueva ecología sociocultural donde la relación autónoma entre el contexto cultural, el marco físico real, y la experimentación de los usuarios en ese entorno son cada vez más importantes. Estos usuarios conjugan esas tareas con la acción propia de esas tecnologías, donde, por ejemplo, por primera vez pueden convertirse en protagonistas y autores de mensajes con elevada repercusión social.
Las limitaciones de esta investigación, en comparación con la escala de un fenómeno complejo y dinámico como el M-Learning, nos obligan a desarrollar un planteamiento generalizado sobre ese enorme potencial de estas tecnologías en la educación y destacar las posibles ventajas, las metodologías emergentes, así como explorar las diferentes vías para la construcción del saber. Sin embargo, estos estudios no solo deben enfocarse sobre los estudiantes, sino que deben ofrecer pautas efectivas para la formación del profesorado. En este sentido, la UNESCO ofrece importantes recomendaciones para los encargados de formular políticas a fin de maximizar los beneficios educativos que brindan este tipo de aprendizajes (West y Vosloo, 2013).
2 MATERIAL Y MÉTODOS
2.1 Objetivos
Este análisis pretende describir las características de la literatura científica reciente e identificar las principales áreas de investigación relacionadas. El objetivo final es proporcionar una base teórica y sistematizar patrones de uso efectivo de M-Learning en general. Posteriormente, los resultados de estas experiencias, clasificadas de forma rigurosa, pueden sugerir reglas y estrategias para implementar de forma concreta estos recursos/metodologías en los distintos niveles educativos. Además, el análisis ayuda a identificar posibles referencias para otros profesionales en este campo, tales como comunicadores, ingenieros de software, expertos y futuras investigaciones.
2.2 Instrumentos y procedimientos
Para lograr el objetivo de concretar el potencial de los dispositivos digitales portátiles avanzados se ha creído conveniente realizar una investigación basada en analizar la producción científica relacionada con la temática, esto supone un estudio de naturaleza descriptiva, donde se generan ámbitos relacionales internos, susceptibles de correlaciones y análisis de contingencia en tablas bidimensionales derivadas de las observaciones muestrales.
Se parte de estrategias de análisis bibliométrico para analizar los temas-clave que son eje de las investigaciones científicas actuales. Así, se realiza un recuento documental cuantitativo y cualitativo transversal de los registros de textos que describen los trabajos e investigaciones recientes sobre las posibilidades de los dispositivos digitales portátiles avanzados relacionados con la formación y educación. Para ello se recopilarán estos registros a partir de bases de datos rigurosas, como es Web of Science, clasificándolos según los temas investigados y los resultados de la implementación en cada caso. La parte cuantitativa se concreta en una selección de los datos basada en conteos de cantidades y frecuencias por categorías; y la parte cualitativa consiste en una recopilación de registros bibliográficos, clasificándolos y aplicando un análisis de contenidos a sus resúmenes para detectar los núcleos temáticos y sus hallazgos.
El trabajo se centra en un exhaustivo análisis de registros en WoS para agrupar y clasificar sus registros, extrayendo valores de datos por campos específicos. Se ha decidido buscar los descriptores-términos fundamentales en idioma inglés "M-learning" y "Mobile learning" situados en los registros como "Tema (topic) y como "Título" (title). Esto es, se han considerado los documentos con dos grados de implicación temática; por un lado se cuantifican aquellos registros relacionados con el tema, y por otro, aquellos donde los términos clave son núcleo del trabajo. Así, en el primer caso los documentos están relacionados de varias maneras y con distintos grados de profundización, determinando un nivel superior de términos que se incluyen en el título, en el resumen, o en las palabras descriptores. En el segundo caso, y evitando repeticiones, se detectan los registros que abordan específicamente las palabras analizadas, esto es el nivel de términos que aparecen en sus títulos.
Para el procesamiento de los contenidos de los registros se recurre a la técnica de estructuración de documentos textuales por medio de Minería de textos QDA Miner 3.24 que determina el conjunto de características representativas de los mismos (Fombona & Pascual, 2013). Se identifican y extraen los conceptos, que se puede considerar como dimensiones que contienen los documentos y conforman un sistema taxonómico que posibilite la clasificación de un mapa conceptual de términos y expresiones descriptivas de los objetivos marcados. Todos los ficheros originales se convirtieron a texto plano con el editor WinEdit 5.6 y se procedió a dar formato, supresión de caracteres y uniformidad ortográfica, tratamiento de bloques, grupos y subgrupos.
2.3Población de estudio y muestra
WoS agrupa citas científicas indexadas en más de 12.000 revistas y 148.000 comunicaciones en congresos agrupadas en Ciencias, Ciencias Sociales, y Artes y Humanidades. El número de registros para los términos "M-Learning" y "Mobile learning" difería significativamente (Tabla 1 ).
En el caso de la población de descriptores con los términos relacionados con el aprendizaje móvil, la cifra global alcanzaba la cantidad de 35.534 registros. Esto obliga a restringir el censo del repositorio y considerar un muestreo por conveniencia científica sobre un espacio temporal dado. Esto es, dada la elevada dimensión de estos registros, se ha optado por una elección muestral parcializada temporalmente dentro de la tipología intencional donde se escogen las unidades a analizar siguiendo criterios de conveniencia para los objetivos, en casos específicos, considerando, asimismo, la riqueza de información del periodo elegido (Ávila, 1999). Por ello, y con el interés de recoger la producción científica más reciente, la referencia ha sido la variable "registros realizados en el periodo temporal desde 1 de enero de 2015 hasta 31 de diciembre del año 2016". Se ha elegido una muestra relativamente actual en el tiempo, dado que acepciones pasadas sobre la tecnología poseen un elevado riesgo de caducidad teórica y práctica. Por otro lado, la razón para elegir este período de tiempo ha sido la abundante investigación que se ha desarrollado en estos dos años y la escasa producción en el periodo precedente.
La limitación a estos dos años ha permitido trabajar con unas cifras de registro manejables (Tabla 1 ). Así en WoS, el término "M-learning" aparece en 123 títulos y en 428 descriptores de esos documentos, mientras que el término "Mobile learning" está en el título de 1.145 registros y como descriptor en 9.099 documentos. Es importante indicar el hecho de que el grupo total aún tiene una elevada dimensión, esto viene a justificar la opción de una selección de registros siguiendo el esquema [registros M-Learning U registros MóbileLearning] ? [registros WoS ? registros periodo 2015-2016]. No obstante, y dado que los números son elevados se ha elegido una muestra aleatoria representativa de 319 registros dentro de la muestra por conveniencia por fecha, donde para un trabajo con un margen de error del 10%, un nivel de confianza del 95 y una distribución de respuesta del 50%, estas dimensiones siguen los planteamientos de Chauhan, Bansal, y Ahuja (2015). Así, esta cantidad se distribuye en una muestra de 12 documentos con el término "M-learning" como título, resumen, palabras clave, y 4 aparecen en el título. Por otro lado, y sobre el término "Mobile learning" se analizan 270 registros que lo contienen en el título, resumen, palabras clave, y en 33 registros aparece en el título.
Esta investigación tiene varias limitaciones; en primer lugar, el tamaño de la muestra puede ser pequeño, aunque el volumen de casos no es significativo en los estudios cualitativos. En segundo lugar, el M-learning no tiene estabilidad a largo plazo ya que es un modelo muy dinámico. Sin embargo, las características científicas de la muestra y los resultados del estudio proporcionan información valiosa sobre áreas específicas donde se está implementando. Aunque los resultados agregan una visión general actualizada al cuerpo de investigación existente, no se alinean con enfoques de meta-análisis más comunes que generalmente identifican un nivel educativo específico o un logro académico, como ocurre en los estudios de Po-Sheng (2018 ).
3 RESULTADOS
3.1 Datos cualitativos
En laTabla 2 se muestran las cantidades y tipos de trabajos científicos donde aparecen los términos como descriptores o como partes integrantes del título del documento. Los casos pueden estar clasificados en varias categorías de manera simultánea, por lo que la suma global puede superar la cantidad n.
En laTabla 3 se detallan las cantidades de documentos con los términos analizados, distribuidos en las principales áreas temáticas. En este caso también los registros pueden estar asociados simultáneamente a varias áreas. La Tabla 3 muestra los países que han generado el mayor número de documentos.
3.2 Datos cuantitativos
Derivados del análisis de contenido sobre las investigaciones, se observa la reiteración de una serie de temas.
3.2.1 Producción relacionada con la conceptualización y tipologías de la temática
En primer lugar, se observa una importante revisión de conceptos científicos relacionados. Un elemento recurrente es la necesidad de enmarcar terminológica y conceptualmente el fenómeno derivado de estos desarrollos tecnológicos, que aparece como un avance de la tecnología portátil y una forma de introducir los recursos en un espacio virtual. Los jóvenes utilizan estas herramientas en cualquier momento y sitio, y crean su lenguaje relacionado con el uso de vídeos, multimedia y una realidad mixta en entornos virtuales, donde son actores y pueden interactuar con los objetos de forma atemporal y deslocalizada. Se convierten en lo que Gimhyesuk (2016) denomina nuevas narrativas. Se observa la aparición de una nueva terminología, derivada de este proceso, y este es un escenario complejo y difícil de clasificar; así autores como Yousafzai, Chang, Gani, y Noor (2016) presentan una taxonomía de variables técnicas sobre las aplicaciones de estos dispositivos, resaltando su capacidad multimedia. Esta taxonomía relaciona la heterogeneidad de dispositivos móviles, necesidades de la red, tipología y características del contenido y expectativas de los usuarios. Potkonjak et al. (2016) sistematizan estos conceptos vinculados al aprendizaje fuera de los entornos educativos tradicionales, por lo que no sería lógico utilizar la misma terminología educativa.
3.2.2 Producción relacionada con las nuevas tecnologías y el potencial de la narrativa audiovisual
El M-learning es una nueva forma de transmitir información y convertirla en conocimiento. Todo ello sucede en una dinámica de cambio contemporánea y reciente, que nos obliga a adaptarnos a veloces innovaciones que asumen los usuarios como consumidores en el mercado universal de los dispositivos móviles digitales. Pero las investigaciones lo describen no solo como una deslocalización de aspectos tangibles tales como acceso informático ubicuo, sino que hay una alteración en las metodologías de gestión de esa información, y es algo más que el uso de un importante componente instrumental tecnológico. El cambio más radical que los estudios ponen de manifiesto es el paso de la narrativa escrita a la icónica, dado que la mayoría de las interacciones con estos dispositivos tienen naturaleza audiovisual (Pejoska, Bauters, Purma, y Leinonen, 2016). Este argumento se relaciona con el carácter personal, autónomo, espontáneo y creativo (Gimhyesuk, 2016). Todo esto implica replantear los estilos y técnicas de construcción del saber en este nuevo escenario, así surgen modelos como los emoticonos, sustitutos unificadores del texto y las emociones (Castro et al., 2016). De especial interés es el estudio de Furió, Juan, Seguí, y Vivó (2015), donde analiza el uso habitual de estos dispositivos por parte de los jóvenes y observan que siempre se asocia al juego, por lo que se parte de una mayor predisposición ante una actividad lúdica.
3.2.3 Producción relacionada con la autonomía y colaboración
Los dispositivos móviles cambian los procedimientos para acceder a la información sin restricciones de espacio, tiempo, generacionales, culturales o geopolíticas. Se alejan de las fuentes y entornos tradicionales (Vázquez-Cano, Sevillano, y Fombona, 2016).
La diferenciación entre trabajo individual o grupal está siendo superada con las interacciones generadas por estos equipos. A pesar de que el teléfono inteligente, o Smartphone, es inicialmente una herramienta comunicativa con un perfil singular, definido y controlado, las opciones de la relación entre personas en redes sociales, o entre usuarios y máquinas, son nuevos caminos que se están investigando (Hackett y Proctor, 2016). Amara, Macedo, Bendella, y Santos (2016) analizan estas interacciones colaborativas y describen la aparición de una nueva escala de valores en las relaciones entre los jóvenes, subrayan que hay una falta de análisis sistemáticos sobre estos grupos en estos entornos, ya que éstos no se crean siguiendo pautas metodológicas claras, y sus nuevos comportamientos colaborativos no pueden ser analizados con los parámetros de valores tradicionales.
3.2.4 Producción relacionada con nuevos espacios inmersivos
Es interesante crear una categoría sobre los nuevos escenarios virtuales de acceso y visionado de los datos. Potkonjak et al. (2016) resumen el estado de esta técnica relacionada con los laboratorios y mundos virtuales en los campos de la ciencia, la tecnología y la ingeniería, con especial énfasis en el campo de la robótica debido a la madurez de esta área dentro de los desarrollos tecnológicos. Así, una variable especialmente abordada es la creación de escenarios y laboratorios simulados. Reychav, Dunaway, y Kobayashi (2015) las clasifican en acceso a nuevas fuentes controladas, acceso a contenidos abiertos específicos y acceso espontáneo a materiales diversos durante actividades diarias, dentro de un contexto dado no planeado. Así se mezcla información y aprendizaje informal o espontáneo. Las interacciones siguen pautas similares a una relación del marketing con un producto, donde los comportamientos se rigen de acuerdo con las necesidades y el contexto concreto.
La aparición del aprendizaje en contextos de Realidad Aumentada (RA) o de realidad virtual plena está siendo objeto de un profundo examen, analizando los comportamientos y patrones generados que son poco conocidos en el entorno académico (Fombona, Coto, y Caldevilla, 2015). Sakr, Jewitt, y Price (2016) exploraron el carácter emocional en los dispositivos con escenarios inmersivos, lo que abre nuevas vías para ver la información a través de un soporte que enriquece la realidad con la virtualidad. Paralelamente, también se van desarrollando nuevos materiales, por ejemplo, los libros electrónicos con las ilustraciones de Realidad Aumentada y esta tendencia crece apoyada por las administraciones a través de fuertes inversiones en este campo (Kopecky y Szotkowski, 2016).
3.2.5 Producción con determinados niveles y tipos de materias de implementación
Se están describiendo los resultados de las investigaciones sobre estos recursos en distintas áreas. Rodrigo (2016) analiza el uso didáctico de las tabletas de cómputo y las metodologías utilizadas en Educación Primaria y Secundaria; sugiere que su uso está influido por el propio objetivo inicial y la intención en el momento de su adquisición, por las estrategias pedagógicas marcadas en las aulas, por los niveles educativos de uso y la cantidad de recursos relacionados que se ponen a disposición del estudiante. A nivel de Enseñanza Primaria, parece que hay una transformación de la dinámica de aula provocada por el uso de las tabletas educativas y los profesores tienden a aplicar un enfoque educativo tradicional, cuando pudiera ser más adecuado abordar competencias, o centrarse más en las actividades que en el contenido. Castro et al. (2016) analizan el M-learning en Educación Secundaria, en el área de Matemáticas, la metodología relacionada con el uso de las redes sociales (Facebook y Twitter) y los objetos de aprendizaje basados en nuevos estilos y contextos de los estudiantes. Aparece también el juego como parte del proceso de aprendizaje, y destaca el uso de las tabletas para fomentar la enseñanza basada en proyectos, como una oportunidad más para replantear sus modelos tradicionales (Suárez-Guerrero, Lloret-Catalá, y Mengual-Andrés, 2016). Los estudiantes universitarios y los estudios superiores siguen siendo los usuarios y escenarios más utilizados en la implementación de los desarrollos más avanzados, como la Realidad Aumentada (Ferrer-Torregrosa, Torralba, Jimenez, García, y Barcia, 2015). Otra materia que está siendo objeto de especial implementación con estas tecnologías es la relacionada con el dominio de una segunda lengua extranjera. Específicamente, son interesantes los análisis sobre aplicaciones del idioma inglés (Gimhyesuk, 2016). En un mismo sentido, Sung, Changb, y Liua (2016) también analizan el aprendizaje autónomo del inglés y el impacto positivo en la capacidad auditiva de los alumnos auto-dirigidos. En esta misma línea, hay varias investigaciones sobre los idiomas en dispositivos móviles (Mobile Assisted Language Learning o MALL) y sus implicaciones. Liu, Lu, y Lai (2016) revisaron la literatura disponible publicada en el ISI Web of Science a través de un trabajo con técnicas de minería de texto y concluyen que la mayoría de las investigaciones ratifican la eficacia y eficiencia de estos dispositivos móviles inteligentes y de los iPads, y las habilidades específicas que se potencian en cada caso.
3.2.6 Producción relacionada con nuevas problemáticas y desafíos
El uso de las tecnologías aumenta la disposición de los jóvenes a aprender más sobre el entorno social y natural, y también incrementa las relaciones de naturaleza emocional (Huang, Chen, y Chou, 2016). Íntimamente relacionado se empieza a considerar el carácter problemático que conlleva el uso del dispositivo móvil y las nuevas normativas relacionadas. Así, en determinadas situaciones, estos equipos son una disrupción del discurrir normal de las tareas tradicionales (Kaiiali, Ozkaya, Altun, Haddad, y Alier, 2016). Los estudiantes sufren adicción y ansiedad debido a la posibilidad de perder mensajes que les llegan de la red. Esto modifica su grado de atención, y los análisis correlacionan estos niveles de concentración con los resultados académicos (Yang, Li, y Lu, 2015).
Aparecen aspectos legislativos hasta ahora inexplorados, donde surgen nuevos retos y cuestiones para la aceptación plena de la tecnología RA. A nivel institucional parece que la penetración de las tecnologías más avanzadas sigue estando relacionada con una cuestión de infraestructuras. Existen impedimentos significativos relacionados con la gestión del espacio, la falta de recursos y de aulas bien equipadas, así como de suministro de energía y de conexión inalámbrica (Alrasheedi, Capretz, y Raza, 2016). Burden y Hopkins (2016) identifican como barreras de primer orden para la inserción de las tecnologías, las relacionadas con la capacitación, los recursos y aulas correctamente dispuestas, diferenciando estos problemas de las barreras secundarias como son las actitudes y creencias.
3.2.7 Producción relacionada con el factor motivacional y ergonómico
Las investigaciones reiteran el factor motivacional que generan estos desarrollos impulsados por las técnicas del marketing. No se puede obviar el impulso comercial que subyace en estos instrumentos, incrementando el mercado de las TIC, haciendo que los dispositivos móviles sean cada vez más asequibles, y con una elevada variedad de aplicaciones útiles en diversos campos. Los comportamientos más comunes asociados con los dispositivos móviles parecen estar orientados a la diversión, las actividades de ocio, música, la comunicación con amistades y posiblemente por el acceso que brindan a una amplia variedad de recursos en línea. Lu y Liu (2015) afirman que los jóvenes parecen felices y divertidos cuando usan estas tecnologías. Karimi (2016) dentifica las características individuales que motivan a los estudiantes a hacer uso de la amplia gama de aplicaciones en estos dispositivos, insistiendo una vez más en el nuevo estilo divertido inherente a cada tarea, tanto en el contexto formal como informal en el que se lleva a cabo. Por ello, el uso dirigido al desarrollo de ciertas competencias no debería orientarse sólo a mejorar el rendimiento de la tarea sino también a permitir a los usuarios un disfrute de su tiempo, una experiencia agradable y divertida.
Cada vez más estos materiales se convierten en herramientas de máxima ergonomía. Navarro, Molina, Redondo, y Juarez-Ramirez (2016) han cuantificado con precisión la facilidad de manejo y la usabilidad de interfaz de usuario. Estas concepciones resultan fundamentales en su aplicación generalizada y potencian las fortalezas o debilidades de su utilización en otros entornos, ya sea la educación, la salud o la gestión de datos (Al-Emran, Elsherif, y Shaalan, 2016). No obstante, investigaciones recalcan que algunos segmentos de la población siguen encontrando problemas técnicos en el manejo de estas tecnologías, lo que coincide con las evidencias detectadas por Munoz-Cristobal et al. (2015).
4 DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
El M-learning genera planteamientos educativos nuevos y entornos basado en la interacción flexible, entre usuarios lejanos, anónimos o perfectamente perfilados, con comunidades entre estudiantes, permitiendo la comunicación entre estudiante-docente en la distancia, y también estudiante-máquina. En este sentido, la expansión de los campus formativos virtuales automatizados es el mejor ejemplo. Esta colaboración en nuevos escenarios genera un repertorio de opciones novedosas susceptible de generar mayor rendimiento. No obstante, Drysdale, Graham, Spring, y Halverson (2013) destacan entre esta variedad de posibilidades las ventajas de una situación intermedia con un uso de las máquinas combinado con la presencia humana del profesor, el B-learning.
La investigación de la producción científica realizada en 2015-2016 se generó en unos pocos países (Tabla 3), también destaca la relación de estas tecnologías y las Ciencias Sociales y la abundancia de documentos relativamente breves, así como la mayoría de los registros son artículos y presentaciones en conferencias, mientras que los libros representaron menos del 10% de la producción.
El análisis cualitativo reveló los temas dominantes en estos registros WoS, y al comparar el contenido tradicionalmente analizado en esta literatura científica, observamos cómo se siguen investigando ciertos temas, como la conceptualización tipológica y la clasificación de las áreas temáticas, el análisis de las metodologías de carácter autónomo y colaborativo generadas por esos instrumentos, el factor motivador y divertido, el poder de la narrativa visual y la deslocalización del espacio-tiempo de su uso. En este sentido, la investigación coincide con los resultados de Kearney, Burden, y Rai (2015), que destacan la aparición de nuevos escenarios que pueden ser fuente de información y conocimiento. Estos nuevos lugares enfatizan los espacios inmersivos, como la Realidad Aumentada, donde los usuarios pueden ubicarse dentro de entornos digitales, como laboratorios virtuales, o experimentar situaciones determinadas por su perfil económico, social o geográfico. Y así, surgen los libros con ilustraciones tridimensionales que brindan a los estudiantes nuevas experiencias de carácter realista. Los investigadores sugieren que estos nuevos mundos ya no son sólo experiencias destinadas a la Educación Superior, sino que llegan a las aulas de la Educación Infantil (Roig-Vila, Lorenzo-Lledó, y Mengual-Andrés, 2019), siendo asequibles estas herramientas para todas las áreas, y tal vez por primera vez en los niveles educativos iniciales (Pérez et al., 2019).
Es importante tener en cuenta la eficacia del marketing que impulsa el uso extensivo de estos dispositivos. La conjunción edu-comunicación con las estrategias de mercado significa una interacción personalizada que se mide en función de las necesidades de cada usuario. El análisis de los registros reveló estudios de las acciones en línea de los jóvenes, configurando grandes datos, donde cada estudiante tiene un perfil específico para moldear sus necesidades y se venden bienes y servicios específicos. En este sentido, los estudiantes con un bajo perfil de conocimiento son los que tienen el menor número de aspectos positivos y el menor interés en capacitarse con estas tecnologías (Salcines-Talledo, González-Fernández, y Briones, 2020). Simultáneamente, se han detectado nuevos problemas, pero hasta ahora no se han estudiado, como la adicción, la necesidad constante de gratificación, el miedo a desconectarse de las interacciones en línea y la interrupción del funcionamiento normal del aula (Chang, Chien, Yu, Lin, y Chen, 2016). Chang, Chien, Yu, Lin y Chen encontraron una correlación positiva entre las percepciones de entornos innovadores y el rendimiento creativo, pero los estudiantes ven estos instrumentos como una puerta de entrada a la exploración, incluso para acceder a documentos previamente prohibidos, descarga y uso de software no recomendado.
En todo caso, es interesante hacer propuestas desde la comunidad académica hacia la sociedad, a la industria y a las propias administraciones encargadas de normativizar la acción con estos instrumentos, como puede ser su uso no disruptivo por parte de los estudiantes en el marco escolar. Se observa que es necesario la descripción desde el ámbito científico de los rasgos objetivos de las aplicaciones y el software informático, cuantificando, por ejemplo, la eficacia educativa real dado que, actualmente, solo se presentan ofreciendo orientaciones derivadas del nivel de edad recomendada para los usuarios PEGI (Pan European Game Information). Este conocimiento sobre la utilidad de la oferta tecnológica puede aclarar las competencias en el uso de estas herramientas y cómo contribuyen a la construcción del conocimiento.
Los investigadores normalmente toman como referencia los patrones de comportamiento de los usuarios con sus dispositivos móviles en sus vidas cotidianas normales. Tales patrones están ocultos en la esfera de la intimidad y esto plantea un desafío para investigar y proponer una teoría educativa. En ese sentido, una necesidad detectada es la configuración de un corpus teórico consolidado que ayude a otros investigadores en sus aproximaciones científicas y análisis de los usos específicos de las tecnologías digitales fuera de los intereses comerciales. El M-learning potenciado cuantitativamente con la difusión universal de estos dispositivos, no tiene solo una dimensión cuantitativa, sino que impone nuevos esquemas de interacción y dinámicas formativas. Parece lógico que los profesores se aprovechen de estos recursos y metodologías, y en su formación desarrollen competencias relacionadas, para hacer su comunicación más personalizada, atractiva y puedan combatir el fracaso escolar. Se trata de enfocar los problemas socioeducativos clásicos atendiendo no solo a las variables y categorías tradicionales, sino incorporando líneas exitosas derivadas del fenómeno de los dispositivos móviles.
AGRADECIMIENTOS
Funded by: Ministry of Economy and Competitiveness, Spain
Funder Identifier: http://dx.doi.org/10.13039/501100003329
Award: EDU2015-70491-R
Recibido 2019-08-21
Revisado 2019-09-06
Aceptado 2020-02-10
Publicado 2020-07-15
Autor para correspondencia
Javier Fombona,
Facultad de Formación del Profesorado y Educación, Aniceto Sela s.n Oviedo 33005 Spain
DOI https://doi.org/10.7821/ naer.2020.7.470
Como citar este artículo (APA): Fombona, J., Pascual, M. A., & Pérez Ferra, M. (2020). Analysis of the Educational Impact of M-Learning and Related Scientific Research. Journal of New Approaches in Educational Research, 9(2), 167-180. doi: 10.7821/naer.2020.7.470
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Abstract
La elevada penetración e impacto mundial de los dispositivos móviles obliga a la comunidad científica a hacer análisis rigurosos sobre las implicaciones de este fenómeno. Así, desde el contexto académico es necesario determinar sus efectos reales y cuáles son sus usos más adecuados para su aprovechamiento en la gestión de la información y la construcción del conocimiento. Para ello se examinan las recientes investigaciones sobre el tema del aprendizaje móvil y se realiza un análisis descriptivo de una muestra de registros indexados en la plataforma de investigación de Web of Science en el periodo 2015-2016. El exhaustivo análisis de contenido sobre estos registros ha destacado nuevos aspectos relevantes, como las áreas temáticas de mayor impacto, la irrupción de nuevas metodologías de interacción social en Educación Secundaria, formas emergentes de relaciones colaborativas, el trabajo con perfiles de estudiantes bien delimitados y el uso de innovaciones en espacios inmersivos virtuales en la Educación Superior. La investigación también pone especial relieve en la aparición de nuevas, desconocidas y transcendentes problemáticas derivadas del M-learning, como son las adicciones y las interferencias en el aula, que afectan sobre todo a los jóvenes estudiantes. Finalmente, nuestro estudio sugiere que la formación de los docentes podría recoger estas propuestas tecnológicas e incluirlas en sus estrategias. De hecho, sería preciso invertir el proceso, siendo la iniciativa educativa la que diseñe y genere específicamente pautas innovadoras en la gestión de estas formas y contenidos.