La universidad es un pilar esencial en la formación inicial del alumnado de los grados de Ciencias Sociales para el desarrollo de la CD. Futuros profesionales de este ámbito, como piezas clave tanto para la transformación sociocultural como para el entrenamiento de competencias y destrezas que mejoran la convivencia, deben tener un adecuado nivel en el manejo de las TIC. Las universidades deben implementar un enfoque integral que abarque aspectos clave (García-Delgado et al., 2024). Por ejemplo, incluir asignaturas específicas sobre las TIC en estos grados, donde se empleen metodologías activas que utilicen herramientas digitales y permitan al alumnado aplicar los conocimientos adquiridos en entornos reales, todo ello desde el trabajo en equipo y contando con sistemas de evaluación para la mejora continua y constructiva (Iglesias et al., 2023).

Esta necesidad surge, según numerosos estudios, porque el alumnado universitario de distintas titulaciones ligadas a las Ciencias Sociales presenta un nivel medio-bajo de CD (Guillén-Gámez et al., 2024; Moreno-Rodríguez et al., 2018). García-Delgado et al. (2024) exponen que, aunque las y los estudiantes tienen habilidades básicas en el uso de las tecnologías digitales para actividades cotidianas y tradicionales, muestran baja capacidad para la aplicación de aquellas emergentes o novedosas en contextos académicos y profesionales. En particular, cuentan con destrezas en las áreas de alfabetización tecnológica y búsqueda y tratamiento de la información, mientras que se evidencian carencias vinculadas a las dimensiones de pensamiento crítico e innovación y creatividad (Marín-Suelves et al., 2022). Además, pese a que el alumnado expone una actitud positiva hacia el desarrollo de la CD y es consciente de la necesidad de adquirir habilidades que ayuden a emplear las TIC de un modo efectivo y adaptativo, se muestra descontento con la formación inicial recibida sobre esta área lo largo de su trayectoria académica (Iglesias et al., 2023; Pinto-Santos et al., 2020).

Estos hallazgos coinciden con otras investigaciones que analizan el desarrollo de la CD en estudiantes universitarios del grado de Educación Social. En este caso, revelan un nivel bajo en CD y carencias en dimensiones como la creatividad e innovación, la seguridad y privacidad y la programación, mientras que destacan en dimensiones como alfabetización digital, búsqueda y gestión de la información, y comunicación y colaboración (Paños-Castro et al., 2022; Sánchez-Caballé et al., 2019). Demuestran habilidades básicas sin necesidad de ayuda, aunque necesitan apoyo para desarrollar habilidades complejas (Cabezas & Casillas, 2017; Fernández de Castro et al., 2022). Es más, las y los futuros educadores sociales tienden a utilizar las TIC en contextos de ocio y socialización, pero es escasa su transferencia a contextos académicos y laborales, lo que sugiere que todavía aprenden en mayor medida a través de la formación informal (Peirats-Chacón et al., 2018).

Además, se han identificado factores que pueden predecir el desarrollo de la CD. En primer lugar, Gabarda-Méndez et al. (2017) y Marín-Suelves et al. (2022) indican que, a medida que aumenta el curso académico, el nivel de CD mejora, encontrando los valores más altos en tercero y cuarto. No obstante, Alastor et al. (2024) y González-Calatayud et al. (2018) advierten que los resultados obtenidos en el primer curso comienzan a ser aceptables puesto que el alumnado ingresa a la universidad con un nivel básico, lo que hace más fácil el incremento de la CD al final de la carrera. En segundo lugar, se han comenzado a considerar variables psicoemocionales estrechamente relacionadas con el aprendizaje. La motivación es un factor con una incidencia positiva sobre la auto-percepción de la CD ya que aumenta la predisposición hacia el aprendizaje autónomo (Colomo et al., 2023). De esta forma, a medida que el alumnado universitario adquiere un nivel más alto de autoeficacia en alfabetización tecnológica, mejorará el rendimiento académico (Pinto-Santuber et al., 2023). Por ello, Gewerc et al. (2023) defienden plantear actividades académicas que fomenten la motivación intrínseca y despierten el interés y la curiosidad, como por ejemplo proyectos de investigación, creación de contenido multimedia, simulaciones y juegos educativos, aprendizaje basado en proyectos, participación en comunidades en línea o uso de realidad aumentada y realidad virtual. Otras variables fundamentales en el desarrollo de la CD, asociadas incluso a la motivación, son el bienestar y la satisfacción vital, entendiendo que cuando el alumnado se siente bien y satisfecho, se muestra más motivado y preparado para aprender, innovar y participar activamente en estrategias relacionadas con las TIC (Gómez-Gómez et al., 2022). Estas variables psico-emocionales ayudan, al mismo tiempo, a potenciar la autoeficacia creativa con el uso de herramientas digitales (Schutz & Mikyoung, 2014) y, conjuntamente, garantizan la mejora de las capacidades necesarias para adaptarse a un entorno en constante cambio.

Aunque numerosos autores han reflexionado sobre este tema, convirtiéndolo en un campo de estudio emergente que ha posibilitado algunos avances en su conceptualización, todavía existe escasa producción científica en torno al análisis de la influencia que factores psico-emocionales (motivación, autoeficacia creativa y satisfacción vital) tienen en la CD del alumnado de Educación Social en sus distintos cursos académicos. Así pues, en aras de ampliar el conocimiento sobre este vacío, los objetivos de este trabajo son: primero, analizar la opinión de estudiantes del grado de Educación Social sobre su nivel de CD en distintas dimensiones e indicadores; segundo, identificar y describir las diferencias en las dimensiones e indicadores de la CD según el año académico; y, tercero, identificar factores influyentes en la CD general y por curso académico.

Con el propósito de dar respuesta a los objetivos planteados, se propuso un estudio no experimental cuantitativo de tipo descriptivo-inferencial y transversal. La selección muestral fue intencional, esto es, adoptó un procedimiento no probabilístico. En concreto, participaron 151 estudiantes del grado de Educación Social (de un total de 318), 125 mujeres y 26 hombres que cursaban primero (n= 63), segundo (n= 37), tercero (n= 26) o cuarto (n=25) en la Universidad del País Vasco (UPV/EHU). Su edad media fue de 20,97 (DT= 3,96).

Para evaluar las habilidades digitales y las destrezas psico-emocionales, se elaboró un cuestionario ad hoc en Microsoft Forms (online) que, además de cuestiones sociodemográficas, contaba con cuatro escalas: – El Cuestionario de Competencia Digital del Alumnado de Educación Superior (CDAES), elaborado

y validado por Gutiérrez-Castillo et al. (2017) basándose en los modelos de ISTE y DigComp 2.2. Este instrumento auto-perceptivo proponía 44 afirmaciones sobre tareas con TIC y cada estudiante debía evaluar su habilidad para ejecutarlas con una escala de diez puntos (1= totalmente incapaz; 10= totalmente capaz). Todo ello, permitió conocer su desempeño digital en 22 indicadores que conforman seis áreas de la CD: (1) Alfabetización tecnológica (α= .89), (2) Búsqueda y tratamiento de la información (α= .82), (3) Pensamiento crítico (α= .83), (4) Comunicación y colaboración (α= .86), (5) Ciudadanía digital (α= .86), y (6) Innovación y creatividad (α= .90) (Figura 1). Sus índices de fiabilidad por área fueron adecuados.

Son varios los pasos que se realizaron para ejecutar la investigación. Una vez que el Comité de Ética aprobó los materiales y el procedimiento (XXX), se solicitó permiso a la Comisión Académica del grado para efectuar la recogida de datos. Tras ello, se contactó con el profesorado para que difundiese el link que daba acceso al cuestionario, en el que se explicitaba que la participación era voluntaria y se garantizaría la confidencialidad de los datos. Después, se informatizaron y depuraron los datos a fin de preparar la base de datos para su análisis en la versión 28 de SPSS.

Al respecto, primero, se realizaron comprobaciones sobre la validez y la fiabilidad de la escala, en los que se entendió como valores aceptables aquellos superiores a α= .70 y como adecuados los iguales o superiores a α= .80. Después, se comprobó que los datos seguían una distribución normal con el test de Kolmogorov-Smirnov (p ≥ .05). Posteriormente, se ejecutaron análisis descriptivos para mostrar medidas de tendencia central (media) y dispersión (desviación típica). Además, se realizaron análisis comparativos, es decir, análisis de la varianza (ANOVA) y su contraste (Scheffe), así como análisis de regresión lineal múltiple. Cabe destacar, asimismo, que la interpretación del tamaño del efecto se realizó considerando los siguientes criterios: un tamaño pequeño correspondía a η²= .01, uno medio a η²= .06, y uno grande superaba η²= .14 (Cohen, 1992).

En relación al primer objetivo, los resultados del análisis descriptivo muestran el alumnado de Educación Social tiene un nivel medio-bajo en las dimensiones que constituyen la CD; no obstante, la habilidad manifestada ante las distintas actividades que proponen en sus indicadores presenta variaciones.

El alumnado presenta mayor desempeño en “alfabetización tecnológica”, donde, sobre todo, se siente competente para gestionar múltiples sistemas, plataformas y recursos digitales (M= 6.68; SD= 1.47). En línea, destacan con un nivel medio en tareas de otras dimensiones como la planificación de estrategias para realizar búsquedas avanzadas de información (M= 7.19; SD= 1.96), la evaluación crítica de las fuentes utilizadas y los contenidos hallados (M= 7.05; SD= 1.55), la creación de trabajos originales para expresar distintas ideas y conocimientos (M= 7.13; SD= 2.26) y su comunicación en múltiples formatos (M= 7.03; SD= 1.84) y, unido a ello, la participación o la colaboración en línea para producir trabajos originales o resolver retos educativos (M= 7.06; SD= 2.12), aunque la variabilidad de las respuestas entre sujetos es grande. Por el contrario, la dimensión en la que su dominio es inferior es la de “pensamiento crítico“ (M= 5.55; SD= 1.77), en la que, especialmente, fallan al poner en marcha múltiples procesos a fin de ofrecer soluciones alternativas (M= 4.17; SD= 2.25). De hecho, los indicadores asociados a la identificación (M= 5.60; SD= 2.24) y resolución de problemas (M= 5.00; SD= 2.51) junto a los relativos al procesamiento (M= 5.64; SD= 1.84) y al análisis de datos (M= 5.62; SD= 2.15), son los que más dificultades les generan. En otras palabras, su desempeño es alto ante actividades generales que se solicitan a los y las estudiantes habitualmente, pero sus puntuaciones disminuyen a medida que se solicitan tareas más específicas.

Para responder al segundo objetivo, que trataba de identificar y describir las diferencias tanto en las áreas de la CD como en de sus indicadores considerando el curso académico, se ejecutó un análisis de la varianza (ANOVA) y se calculó el tamaño del efecto de las mismas cuando resultaban significativas. Además, como complemento a esta prueba, se aplicó el test de contraste de Scheffe para interpretar los resultados.

El análisis de la varianza (ANOVA) reveló que existen diferencias significativas entre los distintos grupos en la mayoría de áreas e indicadores de la CD, siendo el grupo de tercer curso el que más destaca debido a que muestra tener mejores habilidades digitales y, por el contrario, el grupo de segundo el que más lagunas presenta (Tabla 1).

Los y las estudiantes de tercero, de hecho, sobresalen porque obtienen puntuaciones superiores al resto que alcanzan el nivel medio-alto en la mayoría de dimensiones, especialmente en “alfabetización tecnológica” (F₍₃₁₄₆₎= 5.97; p < .01; η²= 1.08), “innovación y creatividad” (F₍₃₁₄₆₎= 3.62; p < .01; η²= 1.25) y “ciudadanía digital” (F₍₃^,₁₄₆₎= 7.00; p= .015; η²= 1.25). Asimismo, de manera específic^, a, resultan sorprendentes sus altas destrezas en los^, indicadores relativos a la elaboración trabajos originales (DIM6.2.) o la realización búsquedas avanzadas (DIM2.1.), aunque en ambas el alumnado de primero y cuarto también obtiene puntuaciones medias. No obstante, el grupo de tercero manifiesta serias dificultades en la dimensión “pensamiento crítico” y, dentro de la misma, al utilizar múltiples procesos y recursos para ofrecer soluciones alternativas a los desafíos; a pesar de ello, sus puntuaciones en las mismas siguen siendo significativamente superiores a las del resto (F_(3,146)= 5.34; p < .01; η²= 0.99, F_(3,146)= 5.99; p < .01; η²= 1.09).

A su vez, se observa que, por un lado, el alumnado de segundo es el que cuenta con un nivel de desempeño en material digital más bajo. Es más, además de mostrar serias lagunas en “pensamiento crítico”, se queda ligeramente por detrás del resto al tener que ejecutar distintas tareas con las TIC relativas, por ejemplo, a la investigación y resolución de problemas (DIM1.3, F₍₃₁₄₆₎= 7.00; p < .01; η²= 1.25) o la promoción del liderazgo para la ciudadanía digital (DIM5.3, F₍₃₁₄₆₎= 7.00; p < .01^,; η²= 1.32), siendo el tamaño del efecto de las diferencias muy grande. Por otro lado, llama la a^, tención que los y las estudiantes de primero puntúan ligeramente más alto que los y las de segundo y cuarto en “comunicación y colaboración” (DIM4) y, con ello, en sus indicadores, si bien las medias de estos tres grupos son muy similares en el resto de dimensiones e indicadores. Las pruebas de contraste de Scheffe, asimismo, reiteraron la significatividad de los resultados.

En cuanto al tercer objetivo, para identificar las variables psico-emocionales que influyen en la CD, se llevó a cabo un análisis de regresión lineal múltiple (RLM); en concreto, se aplicó el método “por pasos” para recoger, escalonadamente, los predictores más significativos que contribuyen a explicar los resultados de cada área (> .05).

En la Tabla 2 se recogen los valores R² que estiman el porcentaje de varianza que los modelos explican para cada área y, con ello, los factores predictores que contribuyen a tal fin de forma significativa (> .05). Se aprecia que es en la dimensión “alfabetización tecnológica” en la que los modelos aclaran un mayor porcentaje de los cambios; en concreto, la inclusión de la satisfacción vital (SAT), la orientación a metas intrínsecas (OMI), la ansiedad ante exámenes (ANS) y la orientación a metas extrínsecas (OME) llega a explicar un 37.1% de su varianza de forma significativa (F₍₁₁₄₉₎= 23.105, p= .01). Estas mismas variables, permiten aclarar también un 29% de los cambios de la “búsque^, da y tratamiento de la información” (F₍₁₁₄₉₎= 16.345, p= .05), que es el área en la que el porcentaje explicado es más bajo. Por esta razón, podría d^, ecirse, por un lado, que los índices R², en términos generales, son aceptables en todos los casos. Por otro lado, que uno de los elementos que mejor contribuyen a explicar la variación en cada caso es la SAT; es más, salvo en la “comunicación y colaboración” y la “ciudadanía digital”, que se incluye en segunda posición en los modelos, en el resto de dimensiones es el factor más determinante con una aportación significativa a la explicación de la varianza en todas ellas (p < .001). Junto a la misma, dos factores determinantes son tanto la predisposición a participar en actividades de aprendizaje por voluntad propia -OMI-, que encabeza la lista en el modelo de la “comunicación y colaboración” (F₍₁₁₄₉₎= 40.445, p < .001), como la variable que abarca las expectativas personales sobre el desempeño creativo^, ante las actividades educativas -autoeficacia creativa (CREA)-, que es la que más explica los cambios en “ciudadanía digital” (F₍₁₁₄₉₎= 40.445, p < .001).

Complementariamente, se efectuó un análisis RLM que consideraba, además, el curso académico. En la Tabla 3, se vislumbran los valores de R² que estiman los porcentajes de la varianza aclarados por los modelos para cada dimensión de la CD; a su vez, se recogen los elementos predictores de manera significativa.

En el grupo de tercero, el que contaba con las puntuaciones más altas, se aprecia que una de las variables más determinantes es la CREA que, por ejemplo, explica sola un 59.8% de los cambios en “pensamiento crítico” (F₍₃₁₄₇₎= 38.201, p < .001) e, incluso con un R² alto y una aportación significativa (p < .001), destaca en primera po^, sición en la lista de factores incluidos en los modelos del resto de áreas. La única excepción de dicha afirmación es la “innovación y creatividad”, donde es la SAT la incluida en el modelo (R²= .324, F₍₃₁₄₇₎= 12.30, p= .01). De hecho, estos dos factores unidos contribuyen a explicar gran parte de la variación ^,que experimentan los resultados de la “búsqueda y tratamiento de la información” (58.5 %), la “comunicación y colaboración” (63.5 %) o la “ciudadanía digital” (58.4 %) del grupo. En cambio, en el grupo de segundo, que presentaba las puntuaciones más bajas, se ha observado que en varias dimensiones todas las variables han

sido excluidas y no hay modelo, siendo esta la razón por la que no se recogen sus resultados en la tabla. El análisis RLM de las dimensiones, asimismo, permite señalar que en los modelos que han surgido solo ha entrado una variable y el porcentaje explicativo de la misma ha sido muy inferior al resto de casos (esto es, oscilaba entre 8% y 11%).

Con respecto al grupo de cuarto, se observa que las variables más determinantes a la hora de explicar la varianza de sus puntuaciones en los factores que componen la CD son sub-componentes de la motivación. En este sentido, un elemento clave es la OMI, la cual por sí sola contribuye a explicar un 22.4 % de los cambios en la “alfabetización tecnológica” (F₍₃₁₄₇₎= 7.92, p= .01), un 41.5 % en el “pensamiento crítico” (F₍₃₁₄₇₎= 18.00, p < .001) y un 46.9 % en la “ciudadanía d^, igital” (F₍₃₁₄₇₎= 22.16, p < .001). Además, junto a ella destac^,a la OME, dando que ambas son incluidas conjuntamente, c^,on una aportación significativa, en los modelos que explican el 44.2 % de la varianza de la “búsqueda y tratamiento de la información” (F₍₃₁₄₇₎= 10.49, p= .01) y el 54.4 % de la “innovación y la creatividad” (F₍₃₁₄₇₎= 15.32, p= .05). Por último, entre el a^,lumnado de primero, se vislumbra, por un lado, que la CREA es la ú^,nica variable que entra en el modelo relativo a su “ciudadanía digital” para explicar un 36.1 % (F₍₃₁₄₇₎= 36.07, p < .001), siendo la que obtiene un porcentaje más bajo. Por otro lado, que a la misma se unen la S^, AT y la valoración de la tarea (VDT) para aclarar, de forma independiente (DIM1, DIM3), conjunta (DIM6) o mediante distintas combinaciones, gran parte de los resultados de más de la mitad de las dimensiones dentro de este grupo.