Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú Página web: http://epaa.asu.edu/ojs/ Artículo recibido: 26-10-2019 Facebook: /EPAAA Revisiones recibidas: 25-6-2020 Twitter: @epaa_aape Aceptado: 8-7-2020 archivos analíticos de políticas educativas Revista académica evaluada por pares, independiente, de acceso abierto y multilingüe Universidad de San Andrés y Arizona State University Volumen 28 Número 126 24 de agosto de 2020 ISSN 1068-2341 Valoración de la Competencia Digital en Alumnos con Rendimiento Alto en Perú1 Cristóbal Suárez-Guerrero Universitat de València España Francisco-Ignacio Revuelta-Domínguez Universidad de Extremadura España & Carol Rivero-Panaqué Pontificia Universidad Católica del Perú Perú Citación: Suárez-Guerrero, C., Revuelta Domínguez, F. I., & Rivero Panaqué, C. (2020). Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú. Archivos Analíticos de Políticas Educativas, 28(126). https://doi.org/10.14507/epaa.28.5112 Resumen: El desarrollo de la competencia digital constituye un reto crítico e impostergable para la sociedad actual y una emergente área de trabajo e investigación educativa. Con la finalidad de dar soporte empírico al diseño de políticas educativas, este trabajo busca conocer cuáles son las expectativas que tiene un grupo de alumnos de educación superior con rendimiento alto y limitadas 1La investigación fue realizada con el apoyo de PRONABEC del Ministerio de Educación del Perú. http://epaa.asu.edu/ojs/ https://doi.org/10.14507/epaa.28.5112 Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 2 condiciones económicas, los becarios del programa “Beca 18” del gobierno peruano, sobre los factores que caracterizan la competencia digital, así como conocer las diferencias socioeducativas asociadas a esta percepción. Para ello, se empleó el Cuestionario de Competencias Digitales en Educación Superior (CDES) a una muestra altamente representativa a nivel nacional, 9,469 estudiantes. Entre los principales resultados se puede destacar diferencias significativas sobre la valoración de la competencia digital en función del género, del lugar de nacimiento y del tipo de institución de estudio. Estas variables son especialmente sensibles en el debate público, la promoción y la investigación sobre la competencia digital como el componente educativo en la formación básica y profesional del ciudadano en la sociedad tecnológicamente mediada. En conclusión, este grupo de rendimiento alto posee una visión de la competencia digital que no se limita a aspectos técnicos, sino que está nítidamente asociada a factores como la creatividad y la innovación. Palabras clave: competencia; educación superior; tecnología; innovación; Perú Appraisement of digital competence in students with high performance in Peru Abstract: The development of digital competence is a critical and unpostponable challenge for actual society and an emerging area of educational research. In order to give empirical support to the design of educational policies, this work to know what are the expectations of a group of higher education students with high performance and limited economic conditions, the scholarship program "Beca 18" of the Peruvian government, on the different factors that characterize digital competence, as well as knowing the socio-educational differences associated with this perception. For this purpose, the Digital Competencies in Higher Education Questionnaire (CDES) was used to a highly representative sample at the national level, 9,469 students. Among the main results we can highlight that there are significant differences on the appraisement of digital competence according to gender, place of origin and type of study institution. These variables are especially sensitive in public debate, promotion and research on digital competence as the educational component in the basic and professional training of citizens in the technologically mediated society. In conclusion, this high performance group has a vision of digital competence that is not limited to technical aspects, but is clearly associated with factors such as creativity and innovation. Key words: competence; higher education; technology; innovation; Peru Avaliação da competência digital em estudantes com alto desempenho no Peru Resumo: O desenvolvimento da competência digital constitui um desafio crítico e urgente para a sociedade atual e uma área emergente de trabalho e pesquisa educacional. Com o objetivo de dar apoio empírico ao desenho de políticas educacionais, este trabalho procura conhecer quais são as expectativas de um grupo de estudantes de ensino superior com alto desempenho e condições econômicas limitadas, os estudiosos do programa "Scholarship 18" do governo peruano, sobre os fatores que caracterizam a competência digital, bem como conhecer as diferenças socioeducativas associadas a essa percepção. Para isso, o Questionário de Competência Digital no Ensino Superior (CDES) foi utilizado para uma amostra nacional altamente representativa, 9.469 estudantes. Dentre os principais resultados, destacam-se diferenças significativas quanto à valorização da competência digital de acordo com gênero, local de origem e tipo de instituição de estudo. Essas variáveis são especialmente sensíveis no debate público, promoção e pesquisa sobre competência digital como componente educacional na formação básica e profissional dos cidadãos na sociedade mediada tecnologicamente. Concluindo, esse grupo de alto desempenho tem uma visão de competência digital que não se limita a aspectos tecnicos, mas está claramente associada a fatores como criatividade e inovação. Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 3 Palavras-chave: competição; educação superior; tecnologia; inovação; Peru Introducción En un tiempo muy breve, la competencia digital se ha convertido en una finalidad educativa ciudadana para muchos sistemas educativos (Redecker et al., 2012) y en un factor destacado de competitividad profesional (Gallardo et al., 2015; Yáñez et al., 2015). Sin embargo, no todos los países han asumido de forma decidida el reto de educar sobre esta competencia. El sistema educativo peruano, ámbito del presente estudio, mantiene aún una mirada tangencial sobre el desarrollo de la competencia digital. De las veintinueve competencias planteadas en el Currículo Nacional de la Educación Básica del Perú, solo una alude al uso de la tecnología, la competencia 28: “se desenvuelve en los entornos virtuales generados por las TIC” (Ministerio de Educación del Perú, 2016, p. 84). De forma más específica, esta competencia incluye cuatro capacidades: personalización, gestión de la información, interacción y creación de objetos en los entornos virtuales. A pesar de este avance, en la educación peruana todavía no hay un consenso sobre la importancia curricular del tema (Mateus & Suárez-Guerrero, 2017), no obstante, existe una expectativa política por atender esta competencia (Centro Nacional del Planeamiento Estratégico, CEPLAN, 2011) que, según la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura, UNESCO (2016), requiere de un mayor diagnóstico en el país. El reto de encarar la competencia digital es importante por varios aspectos. La idea del “nativo digital”, que señala que basta con nacer en un entorno digital para ser un usuario eficaz, ya no es aceptada por su falta de rigor empírico (Kirschner & De Bruyckere, 2017). Nativo digital no es sinónimo de competencia digital. Por tanto, ya que está demostrado que para ser competente digital no basta con nacer y vivir en un entorno digital, hace falta comprender mejor qué es, cómo se puede promover y cómo se puede evaluar esta competencia, tanto en la educación básica como en la educación superior. La competencia digital es un reto educativo actual tanto para el Perú (Briceño, 2016) como para el mundo (Fernández & Fernández, 2016). Además de los temas ya consolidados en educación y tecnología, como los estudios sobre el impacto de la tecnología en educación, diseño instruccional con tecnología, aprendizaje basado en tecnología, aprendizaje asistido por tecnología o e-learning (Badia, 2015), ha surgido una línea de investigación educativa que busca impulsar y evaluar los conocimientos, actitudes y habilidades de las personas para usar la tecnología con solvencia (Goodfellow & Lea, 2016). Junto al estudio del “aprendizaje con tecnología” cabe estudiar también el “aprendizaje para el uso de la tecnología”, tópico no del todo homogéneo que se encuentra en pleno desarrollo conceptual y metodológico (Ala-Mutka, 2011; Bawden, 2008). Este trabajo forma parte de la última tendencia. Existen trabajos que se dedican a estudiar los parámetros que definen la competencia digital (Durán, 2014), cómo se desarrolla en distintos escenarios de aprendizaje (Revuelta, 2011) o cómo esta competencia se articula con otros factores de innovación educativa (Kampylis et al., 2015). La utilidad de estos trabajos es tomada en cuenta en el diseño y mejora de actividades de aprendizaje (Knobel & Lankshear, 2014) o en la construcción de una pedagogía asociada a esta competencia (Cope & Kalantzis, 2009) pero, sobre todo, se toma como base en la elaboración de políticas educativas con tecnología (Ferrari, 2013; Pedró, 2012), ya que existe un amplio despliegue internacional por entender, promover y evaluar la competencia digital en la educación (Lankshear & Knobel, 2008; Vuorikari et al., 2016). Sobre el estudio de la competencia digital en el ámbito universitario también hay matices. Existen trabajos sobre el diseño, desarrollo y validación de modelos de acreditación de la competencia digital universitaria (Larraz, 2013) o sobre el estado de la competencia digital en la formación profesional (Centeno & Cubo, 2013). Sin embargo, más allá de los diversos objetos de Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 4 estudio, matices conceptuales, herramientas y métodos, existe consenso sobre la importancia de estudiar este conjunto de habilidades, conocimientos y actitudes digitales en la formación universitaria actual (Gisbert & Esteve, 2011). Por tanto, asumiendo que el tema de la competencia digital está en pleno desarrollo, que hace falta potenciar ese reto educativo en el Perú y que ser competente digital es más que una habilidad técnica, se ve oportuno estudiar el tema desde diversas disciplinas, enfoques y voces. Así, este estudio atiende dos aspectos singulares. Por un lado, se estudia la noción de competencia digital diseñada específicamente para la Educación Superior, basada en el modelo del International Society for Technology in Education (ISTE; Mengual-Andrés et al., 2016) y, por otro lado, se estudia la percepción que tienen sobre la competencia digital un grupo de estudiantes peruanos de educación superior con altas calificaciones, pero con bajas condiciones económicas, becados por el programa “Beca 18” del Ministerio de Educación del Perú. Este estudio formaría parte de una línea de trabajo que valora de forma crítica el desarrollo de la competencia digital en la educación superior (De Cicco & Kennedy, 2012; Katz, 2015) pero, de forma más concreta, permitiría incorporar la percepción de los alumnos en el desarrollo teórico y práctico de esta competencia en la educación universitaria. Así también, permitiría conocer el valor que le dan los estudiantes del programa “Beca18” del Perú a las diferentes características de la competencia digital, entender los aspectos socioeducativos que singularizan esa percepción y distinguir los posibles escenarios y necesidades formativas para la toma de decisiones educativas. El Programa “Beca 18” Este programa es una iniciativa del gobierno peruano creado en el año 2012 y gestionado por el Programa Nacional de Becas y Crédito Educativo (Pronabec) del Ministerio de Educación del Perú. Su finalidad, según Ley N° 29837, es contribuir a la equidad en la educación superior garantizando el acceso de los estudiantes de bajos recursos económicos y alto rendimiento académico, así como su permanencia y culminación. Esta beca integral incluye matrícula, pensión, materiales de estudio, idioma extranjero, nivelación académica, alimentación, movilidad local, etc. (Pronabec, 2016) para estudios de pregrado en universidades e institutos tecnológicos privados, nacionales o extranjeros, que el gobierno peruano otorga a los estudiantes egresados de instituciones educativas con alto rendimiento académico y en condición de vulnerabilidad social o pobreza. El becario debe ser peruano, no mayor de 22 años, con situación de pobreza y acreditar un alto rendimiento académico durante la secundaria (tercio superior). Además, para ser becario se debe superar dos procesos de selección: 1. Una evaluación positiva, ya sea de una Universidad o de un Instituto de Educación Superior Técnica. 2. Postulación a la “Beca 18” a través un examen único a nivel nacional sobre comunicación y matemáticas, así como de aptitud vocacional (Pronabec, 2016). Es decir, además de acreditar ser un alumno excepcional, no solo por al alto rendimiento, sino por la pobreza, hay que superar dos cribas importantes para ser beneficiario del programa. La necesidad educativa que atiende el programa de becas es crucial para el país (Baldeón, 2015). El programa “Beca 18” busca la inclusión social atendiendo a la población peruana más capaz pero poco favorecida económicamente (Choque et al., 2014). A pesar de las debilidades detectadas sobre el programa, como la noción de “pobreza” como condición de beca (Beltrán & Lavado, 2015), los problemas de gestión de la deserción (Polo, 2017) y algunas dificultades por ofrecer un sistema informativo y de asesoramiento vocacional al becario (Bardales, 2017), “Becas 18” es considerado un instrumento social que promueve la igualdad de oportunidades y la inclusión social en la educación superior en el Perú (Cotler, 2016). Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 5 En cuanto al rendimiento académico, los alumnos del programa, en comparación con los no becarios, obtienen mejores notas en universidades e institutos superiores. Entre los factores que inciden en esta tendencia se pueden señalar: la tutoría y el acompañamiento del programa, el temor a perder la beca, la selección basada en el alto rendimiento y un componente muy importante de resiliencia para superar obstáculos económicos (Instituto de Estudios Peruanos, 2016). Este es el marco donde cabe entender las valoraciones de estos alumnos sobre la competencia digital, es decir, sobre aquello que necesitan conocer, valorar y hacer con la tecnología para su desarrollo personal, profesional y ciudadano. Consideraciones Metodológicas En este apartado se precisan el objetivo del estudio, se describe la muestra, el instrumento y el procedimiento de análisis desarrollado. El objetivo de esta investigación es conocer la valoración que tiene el alumnado de educación superior con rendimiento alto (“Beca 18”) sobre la competencia digital y, a partir de allí, identificar criterios pedagógicos que contribuyan en la formulación de una política educativa sobre el tema. Para alcanzar este objetivo se proponen como objetivos específicos: 1) Caracterizar los principales rasgos que definen la valoración sobre la competencia digital en los alumnos del programa “Beca 18”. 2) Comprender los diversos aspectos socioeducativos que singularizan la valoración de la competencia digital en los alumnos del programa “Beca 18” y 3) Identificar criterios pedagógicos que permitan la formulación de una política educativa sobre la formación en competencia digital en el país y la región. Población y Muestra La población de los becarios estuvo conformada por 25,548 participantes y de este total, la muestra que formó parte del estudio fue de 9,469 becarios, cuyos datos sociodemográficos, se pueden observar en la tabla 1. La muestra, facilitada por el Ministerio de Educación, fue incidental y corresponde a los alumnos con alto rendimiento y bajos recursos económicos seleccionados por la “Beca 18”, matriculados en diferentes años de educación superior, tanto universitarios como de institutos tecnológicos. Tabla 1 Datos sociodemográficos de la muestra Variable Categorías Frecuencia Porcentaje Género Masculino 5260 55.5% Femenino 4209 44.5% Edad De 17 a 20 años 4306 45.5% De 21 a 24 años 4058 42.9% De 25 a 28 años 342 3.6% Más de 29 años 68 0.7% Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 6 Tabla 1 cont. Datos sociodemográficos de la muestra Instrumento El instrumento utilizado para la recogida de información fue el Cuestionario de Competencias Digitales en Educación Superior (CDES; Mengual, 2011). El principal objetivo de Variable Categorías Frecuencia Porcentaje Lugar de nacimiento Amazonas 630 6.7% Ancash 669 7.1% Apurímac 297 3.1% Arequipa 195 2.1% Ayacucho 391 4.1% Cajamarca 909 9.6% Callao 29 0.3% Cusco 341 3.6% Huancavelica 383 4.0% Huánuco 331 3.5% Ica 201 2.1% Junín 369 3.9% La Libertad 363 3.8% Lambayeque 466 4.9% Lima 722 7.6% Loreto 445 4.7% Madre De Dios 33 0.3% Moquegua 46 0.5% Pasco 226 2.4% Piura 959 10.1% Puno 567 6.0% San Martin 530 5.6% Tacna 101 1.1% Tumbes 65 0.7% Ucayali 155 1.6% Institución Universidad 6514 68.8% Instituto de Educación Superior Tecnológico 2955 31.2% Acceso a internet antes de Beca 18 Cabinas públicas 6257 66.1% Casa 288 3.0% Institución educativa 522 5.5% Disponibilidad actual de acceso a Internet Sí 7299 77.1% No 2170 22.9% Disponibilidad actual de Ordenador Sí 8393 88.6% No 1076 11.4% Tecnología más frecuente de acceso previo al estudio Computador 6544 69.1% Laptop 3304 34.9% Celular/smarphone 5850 61.8% Tableta 1957 20.7% SmartTV 2040 21.5% Consola de videojuegos 1631 17.2% Pizarra Digital 1322 14.0% Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 7 este cuestionario es comprender la importancia percibida por el profesorado y el alumnado sobre la inclusión de la competencia digital en la Educación Superior. Para la presente investigación se realizó una adaptación del cuestionario CDES ajustando los términos propios al contexto peruano y más afines a la población. Producto de esta adaptación se obtuvo una versión final, compuesta de los datos de identificación y los 46 ítems del cuestionario original que conforman una distribución cuasi-homogénea distribuida en 5 factores en torno a la competencia digital: alfabetización tecnológica (F1: 10 ítems), acceso y uso de la información (F2: 8 ítems), comunicación y colaboración (F3: 8 ítems), ciudadanía digital (F4: 8 ítems) y creatividad e innovación (F5: 12 ítems). Cada uno de los factores están nivelados en formato escala tipo Likert con valores de 1 a 5, siendo el valor 1 “nada importante” y el valor 5 “muy importante”. Se aplicó a las variables del instrumento un procedimiento CATPCA de escalamiento óptimo para datos ordinales, obteniendo una medida de fiabilidad (α = .979) y validez (con tasas de correlación por encima de .30 en cada ítem de los cinco componentes). La solución obtenida de cinco dimensiones se puede equiparar a las dimensiones del instrumento original, cuyos valores de fiabilidad en la muestra peruana superan los valores aceptados de fiabilidad (alfabetización tecnológica = .917; acceso y uso de la información = .929; comunicación y colaboración = .914; ciudadanía digital = .931; creatividad e innovación = .956). Procedimiento de Recogida y Análisis de Datos La recogida de información se realizó a través de una encuesta online entre los meses de abril a noviembre de 2016. El cuestionario se lanzó en extenso para todos los becarios del programa hasta obtener la participación máxima indicada en la muestra. Los datos fueron analizados con el paquete estadístico SPSS (versión 22 para Windows). Una vez observada la dimensionalidad de las escalas del cuestionario, se ha creado una nueva variable calculando la media de los ítems de la escala, obteniendo una variable que denominamos Valoración Competencia Digital Global (VCDG; M=4.07; DT=.561). Esta nueva variable, al igual que las variables que componen los factores, no presenta una distribución normal (K-S; Z=8.861; p=.000) por lo que se usaron posteriormente estadísticos no paramétricos en la verificación de hipótesis. Con el objetivo en mente de conocer las valoraciones que sobre la competencia digital tienen los alumnos con alto rendimiento de Perú, vamos a centrarnos en la variable Valoración Competencia Digital Global (VCDG). Los valores descriptivos de la distribución se ofrecen por factores globales y en función del género en la Tabla 2. Los valores medios de los factores componen el núcleo central del estudio y conforman, en conjunto, la variable VCDG. Tabla 2 Valores descriptivos globales de los factores del instrumento en función del género Totales (N = 9469) Hombres (N = 5260) Mujeres (N = 4209) M DT M DT M DT Factor 1: Alfabetización Tecnológica. 3.93 .670 3.89 .690 3.98 .645 Factor 2: Acceso y uso de la Información. 4.04 .627 4.00 .645 4.10 .600 Factor 3: Comunicación y Colaboración. 4.02 .632 3.98 .652 4.06 .602 Factor 4: Ciudadanía Digital. 4.11 .617 4.07 .632 4.17 .592 Factor 5: Creatividad e Innovación. 4.14 .604 4.10 .625 4.20 .572 Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 8 Resultados En la Tabla 2 se puede observar que los participantes en el estudio destacan el valor del Factor creatividad e innovación frente al de la propia alfabetización digital. En función del género, se puede señalar que no existen diferencias porcentuales en términos globales, pero se observa que las mujeres valoran el aspecto comunicativo en mayor medida que los varones. Ahora bien, desglosando los datos específicos sobre cada uno de los factores se obtiene la siguiente información en torno al primer objetivo. En cuanto a la alfabetización tecnológica, los ítems más altamente valorados han sido: “utilizar herramientas ofimáticas para el tratamiento de la información” (M=4.22), “utilizar herramientas de comunicación basadas en servicios de correo electrónico de tipo cliente y webmail” (M=4.15) y “manejar los recursos de una computadora a través de los distintos sistemas operativos” (M=4.06). Los menos valorados han sido: “desarrollar conversaciones online a través de herramientas de comunicación asíncrona vía Web, tanto tradicionales como emergentes” (M=3.73) y “usar de forma efectiva plataformas de e-learning/b-learning para la formación y colaboración online” (M=3.75). En relación al factor del acceso y del uso de la información, los ítems mayormente seleccionados son: “diseñar un proyecto de investigación sobre la base de un problema a resolver, identificando los recursos TIC más adecuados” (M=4.12) y “planificar búsquedas de información para la resolución de problemas” (M=4.11). Por el contrario, los ítems valorados con menor medida fueron “definir problemas a resolver con el uso de las TIC” (M=3.94) e “identificar la información relevante evaluando las distintas fuentes y su procedencia” (M=3.96). En relación a la comunicación y la colaboración, los receptores de una “Beca 18” valoran con mayor énfasis los ítems: “desarrollar una comprensión cultural y una conciencia global mediante la vinculación con profesionales de otras culturas” (M=4.11) y “formar equipos de trabajo inter y multidisciplinar para el desarrollo de proyectos o la resolución de problemas” (M=4.11). Por otro lado, con menos puntuación se encuentra “compartir experiencias en redes sociales” (M=3.75). Respecto a los ítems que conforman el factor de la ciudadanía digital, los receptores de una “Beca 18” valoran ampliamente los ítems referidos a: “demostrar responsabilidad personal para el aprendizaje a lo largo de la vida utilizando las TIC” (M= 4.20), frente a “comprender la etiqueta digital (netiqueta) desarrollando interacciones sociales responsables relacionadas con uso de la información y las TIC” (M=3.98). Finalmente, el análisis del factor referido a la creatividad e innovación, los becarios destacan las valoraciones de los ítems referidos a: “adaptarse a nuevas situaciones y entornos tecnológicos” (MD = 4.26) y “utilizar el conocimiento existente para generar nuevas ideas, productos o procesos mediante las TIC” (MD = 4.24) frente al ítem que menos se valora: “identificar tendencias previendo las posibilidades de utilización de las TIC” (MD = 4.00). En todos los cinco factores, las puntuaciones medias de valoración son mayores en las mujeres que en los hombres. En cuanto al segundo objetivo, para verificar la presencia de diferencias significativas según el género se aplicaron técnicas no paramétricas (prueba U de Mann Whitney), ya que las variables no se ajustaban a la distribución normal. Así, en la figura 1 se puede observar diferencias en las valoraciones de la competencia digital según el género (femenino M=4.09; DT=.528; masculino M=4.00; DT=. 583) a favor del género femenino (UM-W = 10099764.00; p = .000). El tamaño del efecto introducido por la variable género (d de Cohen = .16; r = .08) es pequeño pero significativo. Por tanto, esto evidencia que ser hombre o mujer es una variable importante en la percepción de esta competencia, ya que ser mujer va a favorecer más los factores evaluados que si se es hombre. Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 9 Figura 1 Perfil de la muestra por factores del instrumento en función del género También en la figura 1 se puede observar cómo se reordenan los factores en función de la variable género. De forma general, se puede ver que las medias más altas se dan en los factores 4: ciudadanía digital y 5: creatividad y e innovación, siendo el factor 1: alfabetización tecnológica, el que presenta menor media. Se destaca que el factor 2: acceso y uso de la información obtiene mayores puntuaciones medias que el factor 3: comunicación y colaboración. En general, las estudiantes muestran en todos los cinco factores de la competencia digital una ligera superioridad que los estudiantes del programa “Beca 18”. Así también, con la finalidad de describir el perfil de los participantes en función del género y el departamento de nacimiento conviene señalar las puntuaciones medias entre estas variables y el nivel de Valoración de la Competencia Digital Global. Por ello, en la figura 2 se observa estas diferencias por género y cómo se manifiestan a su vez por los departamentos de nacimiento. Aunque el rango de escala de valoración es pequeño se puede destacar que las mujeres de forma general valoran más que los hombres los aspectos fundamentales de la competencia digital. En la figura 2 se puede ver como la línea verde que representa a las mujeres está por encima de los hombres. La alta percepción de valoración implica una importancia generalizada en el grupo femenino de todos los departamentos peruanos. Solo en Tumbes y Piura, y según la muestra, la valoración de la competencia digital media es superior en los hombres. De forma particular, en Callao, La libertad, Loreto o Moquegua, las mujeres destacan en el valor medio de las puntuaciones. También, se observa el fenómeno de los contrapuestos: cuando las mujeres valoran la competencia digital muy alta, los hombres lo valoran más bajo como es el caso de Ancash, La Libertad o Moquegua. Masculino Femenino Total F1Mean 3.89 3.97 3.93 F2Mean 4.00 4.10 4.04 F3Mean 3.98 4.06 4.02 F4Mean 4.07 4.17 4.11 F5Mean 4.10 4.20 4.14 3.89 3.97 3.93 4.00 4.10 4.04 3.98 4.06 4.02 4.07 4.17 4.11 4.10 4.20 4.14 3.70 3.75 3.80 3.85 3.90 3.95 4.00 4.05 4.10 4.15 4.20 4.25 F1Mean F2Mean F3Mean F4Mean F5Mean Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 10 Figura 2 Distribución de las medias de Competencia Digital Global en función del género y por departamentos de nacimiento Además, se observaron diferencias en función de la institución en la que estudian los participantes de la muestra (universidad M=4.01; DT=.567; instituto tecnológico M=4.11; DT= .543) a favor del instituto tecnológico (UM-W = 8712881.00; p = .000) (Figura 3). El tamaño del efecto introducido por la variable de la institución (d de Cohen = .18; r = .08) puede verse como bajo pero significativo. Por tanto, se puede decir que los becarios que estudian en un instituto de educación superior valoran la competencia digital de forma más amplia y completa que los que estudian en universidad. Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 11 Figura 3 Perfil de la muestra por factores del instrumento en función de la institución Si se intenta describir la muestra en función de la institución y el departamento de nacimiento, se puede caracterizar la muestra de la siguiente manera (Figura 4). Se observa que el valor medio de la valoración en los becarios de los institutos de educación superior está muy por encima de los valores procedentes de los becarios de universidad. Solo se invierte esta afirmación en Callao y los departamentos de Amazonas y Piura. Universidad Instituto de Educación Superior Tecnológico Total F1Mean 3.89 4.01 3.93 F2Mean 4.01 4.11 4.04 F3Mean 3.99 4.06 4.02 F4Mean 4.08 4.19 4.11 F5Mean 4.12 4.20 4.14 3.89 4.01 3.93 4.01 4.11 4.04 3.99 4.06 4.02 4.08 4.19 4.11 4.12 4.20 4.14 3.70 3.75 3.80 3.85 3.90 3.95 4.00 4.05 4.10 4.15 4.20 4.25 F1Mean F2Mean F3Mean F4Mean F5Mean Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 12 Figura 4 Puntaciones de la Valoración de la Competencia Digital en función del departamento de nacimiento y la institución en la que estudian Además, se aplicó la técnica de Kruskal-Wallis para demostrar las diferencias significativas en función de la procedencia de los participantes de la muestra (Chi-cuadrado = 55.354; p = .000) concluyendo que existen diferencias muy significativas. Se observan las diferencias entre el departamento que tiene mayor media y el que tiene menor media para becarios de la universidad (Callao (19) M=4.27; DT=.5985; Madre de Dios (22) M=3.79; DT=.329). Además, el tamaño del efecto introducido por la variable procedencia entre los departamentos con mayor y menor media en la competencia digital (d de cohen = 1.01; r=.45) puede verse como un valor fuertemente significativo y, para los becarios de los institutos (Tumbes (20) MD = 4.41; DT=.450; Moquegua (14) MD = 3.92; DT = .708) también se produce un efecto significativo, aunque de menor impacto (d de cohen = .82; r = .38). En puntuaciones globales (figura 5) y sin diferenciar por la institución se obtienen diferencias significativas entre el departamento con la mayor y la menor puntuación (Callao M=4.23; DT=.586 y Tacna M=3.91; DT=.481) con un efecto diferenciador importante (d de cohen = .59; r = .28). Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 13 Figura 5 Puntuaciones medias de la Competencia Digital en función del Departamento de nacimiento Por otro lado, en función de las medias de VCDG, se organizaron dos grupos según los departamentos de nacimiento, los mayores de 4.0 y los menores de 4.0 (Tabla 3). La decisión de corte se justifica por la construcción del propio instrumento donde 4 toma el valor de “importante” frente al resto de datos. Tabla 3 Puntuaciones medias de la Valoración Competencia Digital Global en función del Departamento de nacimiento Departamento M DT N Callao 4.23 0.586 29 Loreto 4.16 0.519 445 Piura 4.13 0.473 959 Tumbes 4.12 0.573 65 Ucayali 4.11 0.461 155 La Libertad 4.10 0.540 363 Lima 4.09 0.564 722 Ica 4.08 0.500 201 Cajamarca 4.08 0.586 909 Huánuco 4.06 0.523 331 Amazonas 4.06 0.541 630 Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 14 Tabla 3 cont. Puntuaciones medias de la Valoración Competencia Digital Global en función del Departamento de nacimiento Departamento M DT N Lambayeque 4.05 0.564 466 San Martin 4.03 0.522 530 Junín 4.03 0.566 369 Cusco 4.00 0.610 341 Apurímac 4.00 0.588 298 Ayacucho 3.99 0.615 391 Arequipa 3.97 0.587 195 Huancavelica 3.97 0.577 383 Ancash 3.96 0.590 669 Puno 3.95 0.605 567 Moquegua 3.94 0.563 46 Pasco 3.92 0.616 226 Madre De Dios 3.92 0.361 33 Tacna 3.91 0.481 101 Sobre la percepción de la variable VCDG en función de la formación recibida, los estudiantes destacan con diferencias significativas la variable autodidacta y no se detecta ningún otro efecto sobre otros valores. Se observa también, que los alumnos con alta formación autodidacta poseen una percepción alta sobre el valor de la competencia digital. Visto esto, se emplearon las Curvas COR, que permitieron transformar la variable categórica “aprendizaje autodidacta” que en un origen oscilaba entre los valores de 1 a 5 a solo dos valores, que corresponden a la baja percepción “o valoración” (valores del 1 al 3) y alta percepción (valores 4 y 5). La interpretación de la curva ofrece una primera observación (figura 6), en la que se ve que la curva está por encima de la diagonal de referencia. Esto sucede, porque la media de los becarios con alta valoración autodidacta es más alta que los de baja valoración autodidacta. El valor del área es de .649 que está alejado de .50, lo que indica el poder de la diferenciación de la variable estudiada respecto de la variable VCDG, y refleja una diferencia altamente significativa (p=.000) entre las dos submuestras (baja y alta formación autodidacta) para ambas variables. En todos estos datos no hay que olvidar que estos becarios son un grupo de alto rendimiento. Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 15 Figura 6 Curva COR. Curva de estimación de la influencia de los procesos autodidácticos en la Valoración de la Competencia Digital Discusión y Conclusiones Como grupo de estudiantes en educación superior con alto rendimiento, la muestra se caracteriza por ser un grupo educativamente relevante para el futuro del país. Los resultados ponen en evidencia que los becarios del programa “Beca 18”, con representatividad mixta ligeramente masculina (55.5%), con edades previas a la veintena y provenientes de todos los departamentos del país, valoran muy positivamente la competencia digital. Sobre el primer objetivo de este estudio. Entre los aspectos más valorados destacan muy significativamente: la adaptación a nuevas situaciones y entornos tecnológicos (M=4.26), utilizar el conocimiento existente para generar nuevas ideas, productos o procesos mediante las TIC (M=4.24), utilizar herramientas ofimáticas para el tratamiento de la información (M=4.22), desarrollar experiencias que estimulen el pensamiento creativo e innovador (M=4.20) y demostrar responsabilidad personal para el aprendizaje a lo largo de la vida utilizando TIC (M=4.20). Por otro lado, este grupo valora en menor medida desarrollar conversaciones online a través de herramientas de comunicación asíncrona vía Web (M=3.73), compartir experiencias en redes sociales y usar de forma efectiva plataformas de e-learning/b-learning para la formación y colaboración online (ambas con M=3.75), así como desarrollar conversaciones online síncronas (M=3.79). Los aspectos de la competencia digital menos valorados, son propios de los factores “alfabetización tecnológica” y “acceso y uso de la información”, mientras que los aspectos más valorados están asociados a la “creatividad e innovación” y “ciudadanía digital.” Este grupo de Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 16 rendimiento alto pone en valor aspectos de la competencia digital que van más allá de la habilidad técnica al uso creativo y cívico de la tecnología en sus vidas. La perspectiva anterior va a la par con lo apreciado gracias a la curva COR: los becarios con alta valoración de la competencia digital también valoran alto, la formación autodidactica como forma de aprendizaje de la competencia digital. Por otra parte, los alumnos que afirman tener una alta capacidad autodidacta también valoran de forma alta los factores asociados a la creatividad y la innovación, así como la ciudadanía digital. Esto es, existe la posibilidad que esta alta valoración sobre los aspectos creativos por encima de los técnicos sea debido a que este grupo de alumnos están más habituados a aprender a aprender y ver la tecnología como medio. Por ello, además del clásico tema del rendimiento académico, es importante seguir explorando los aspectos personales, como la capacidad para aprender a aprender que tienen estos grupos que saben sobreponerse a las condiciones económicas negativas (Baldeón, 2015; IEP, 2016). De cara a la política educativa, este grupo de rendimiento alto deja claro que poseen una visión de uso de la tecnología que no se agota en aspectos técnicos, sino en otros usos más complejos. No obstante, esta información abre otra línea de trabajo: ¿Cuáles son las habilidades autodidacticas y el nivel de competencia digital en una población estándar de alumnos de educación superior? Al tratarse de un grupo educativamente excepcional es muy probable, junto a otros factores, que este grupo haya superado la brecha competencial, sin embargo ¿qué hay de la educación superior en general? y ¿qué pasa con las tareas que el sistema educativo debe encarar desde el currículo para avanzar del mero uso tecnológico al competencial?, o, incluso cabe formular en la teoría ¿qué diferencia hay entre usar tecnología y trasformar algo con tecnología? Sin detrimento de lo anterior, y de los grandes intentos por mejorar la educación digital, el propio concepto y la expectativa educativa sobre la competencia digital son más densos y están en constante desarrollo. Cada vez es menos aceptado anclar el esfuerzo educativo solo en las destrezas de tipo técnico, y se ve con mayor nitidez el desarrollo de una dimensión ética del uso de la tecnología (Floridi, 2013). Para una ciudadanía digital plena, que al final es el gran objetivo educativo, no basta con ser usuarios técnicamente eficientes, sino que es preciso comprender las implicaciones de la tecnología, así como entender y saber actuar cuando el poder tecnológico busca imponer su asimetría de poder (Cobo, 2019). Sobre el segundo objetivo de este estudio. Gracias a la exploración de este grupo de estudiantes de rendimiento alto se ha puesto en evidencia diferencias de valoración significativa en función del género, el lugar de nacimiento y el tipo de institución de estudio. Por ello, a los obstáculos normalmente observados para desarrollar adecuadamente políticas en torno a la tecnología en educación, como la baja conectividad, la discontinuidad de políticas gubernamentales y la falta de diagnósticos que permitan tomar decisiones fundadas (UNESCO, 2016), es necesario tomar en cuenta otras variables como la particularidad de la perspectiva tecnológica de la mujer y la competencia digital según el tipo de estudios, que se suman a la perspectiva según el lugar de nacimiento. Ser mujer, nacer en un departamento concreto y ser estudiante universitario o educación técnica, son variables clave que inciden en la percepción de la competencia digital en esta población homogénea. La mujer, según este estudio, ofrece una valoración por encima de los hombres en todos los factores de la competencia digital. Aunque en la muestra, las mujeres sean un 44.5% del total, siempre se empoderan ofreciendo una respuesta contundente sobre la competencia digital, tomando especial énfasis en aspectos como la creatividad y la innovación. Estos datos abren dos líneas de trabajo. Por un lado, afianza la necesidad de conocer más aspectos socioeducativos sobre el empoderamiento y la visión de género de la tecnología (Bidegain, 2017) y, por otro, comprender y Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 17 apoyar el papel que tiene la mujer con una alta valoración de la competencia digital en el mundo laboral propio de la sociedad de conocimiento. El tipo de institución en la que estudian los becarios es otro factor a tener en cuenta. La visión que tienen los alumnos sobre la competencia digital depende del tipo de institución educativa superior. Los becarios que optaron por una carrera técnica valoran mejor la competencia digital que los alumnos que optaron por una carrera universitaria. Se puede concluir, por ello, que la necesidad de competencia digital es más nítida en alumnos que tienen expectativas laborales técnicas. Otro aspecto clave en este trabajo es la identificación de diferencias en la valoración de la competencia digital según el departamento de origen de los estudiantes. En un país como Perú, altamente desigual (Aiyar & Ebeke, 2019), es importante señalar la existencia de estos matices que pueden corroborar otros aspectos propios de la desigualdad socioeconómica y educativa del país. La idea de fondo que se extrae de este trabajo es que a pesar de que los grupos están muy parejos educativamente por su rendimiento alto, pueden existir diferencias sobre la valoración de la competencia digital asociadas a su lugar de nacimiento. Esta idea general puede tomarse en cuenta para otros estudios que busquen explicar las relaciones de estos datos con, por ejemplo, índices de competitividad de los departamentos (Instituto Peruano de Economía, 2017). En general, junto a la hipótesis extendida sobre el potencial tecnológico en el aprendizaje, la política educativa debe prever acciones claras para el desarrollo de la competencia digital. Es decir, no solo se trata de aprender con tecnología, sino desarrollar en los estudiantes nuevas competencias para resolver problemas, investigar, comunicarse en diferentes formas y usar tecnologías para encontrar, analizar y evaluar la información (Noguera et al., 2014). Dar el salto cualitativo de la habilidad técnica común al uso competencial y crítico de la tecnología, debe formar parte de la aspiración educativa en todos los niveles de desarrollo. Los resultados obtenidos en este grupo de estudiantes ponen en evidencia, y con ello ahondar en el debate público sobre la competencia digital, que el componente educativo es angular para dar el salto cualitativo del uso tecnológico. Finamente, la política educativa, la teoría curricular y la propia práctica educativa en la educación superior peruana podrían considerar este informe para afianzar la idea de que la competencia digital es, a su vez, un proceso y producto de la educación y no parte del azar. Referencias Aiyar, S., & Ebeke, C. H. (2019). Inequality of opportunity, inequality of income and economic growth. International Monetary Fund. Retrieved from https://bit.ly/2MaMStq Ala-Mutka, K. (2011). Mapping digital competence: Towards a conceptual understanding. Joint Research Centre, European Commission. Retrieved from ftp://s- jrcsvqpx102p.jrc.es/pub/EURdoc/JRC67075_TN.pdf Badia, A. (2015). Research trends in technology-enhanced learning. 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Universities and Knowledge Society Journal, 12(2), 87- 102. http://dx.doi.org/10.7238/rusc.v12i2.2454 Sobre los Autores Cristóbal Suárez-Guerrero Universitat de València cristobal.suarez@uv.es Doctor en Educación, Procesos de Formación en Espacios Virtuales por la Universidad de Salamanca (USAL) y Lic. en Educación, especialidad Filosofía y CCSS de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Es profesor del Dpto. de Didáctica y Organización Escolar de la Universitat de València. Su línea de investigación y desarrollo se centra en pedagogía digital, enfoque sociocultural y aprendizaje cooperativo en red, humanidades digitales y educación, cultura y política educativa digital e innovación didáctica. Miembro del grupo de investigación en pedagogías culturales (CREARI). ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6558-4321 Francisco-Ignacio Revuelta-Domínguez Universidad de Extremadura fird@unex.es Doctor en Psicopedagogía en Procesos de Formación en Espacios Virtuales por la Universidad de Salamanca. Es profesor de TIC Aplicadas a la Educación en la Facultad de Formación del Profesorado (Cáceres) de la Universidad de Extremadura. Actualmente, profundiza en la didáctica y la evaluación de las competencias digitales docentes a través de entornos virtuales 3D y en el efecto de la gamificación y los videojuegos comerciales en el aprendizaje. Miembro del Grupo de Investigación Reconocido Nodo-Educativo. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3649-4327 Carol Rivero Panaqué Pontificia Universidad Católica del Perú crivero@pucp.edu.pe Doctoranda en Ciencias de la Educación por la PUCP y Master en Ingeniería de Medios para la Educación por la Unión Europea. Licenciada en Psicología y Educación. Profesora Asociada del Departamento de Educación y Directora de la Maestría en Integración e Innovación Educativa de las TIC de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Experiencia en el diseño, desarrollo y seguimiento de programas formativos en la modalidad de educación a distancia. Consultora externa e investigadora. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0123-8999 https://doi.org/10.21556/edutec.2011.37.397 http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC101254 http://dx.doi.org/10.7238/rusc.v12i2.2454 mailto:cristobal.suarez@uv.es https://orcid.org/0000-0002-6558-4321 mailto:fird@unex.es https://orcid.org/0000-0002-3649-4327 mailto:crivero@pucp.edu.pe https://orcid.org/0000-0002-0123-8999 Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 21 archivos analíticos de políticas educativas Volumen 28 Número 126 24 de agosto 2020 ISSN 1068-2341 Los/as lectores/as pueden copiar, mostrar, distribuir, y adaptar este articulo, siempre y cuando se de crédito y atribución al autor/es y a Archivos Analíticos de Políticas Educativas, los cambios se identifican y la misma licencia se aplica al trabajo derivada. Más detalles de la licencia de Creative Commons se encuentran en https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Cualquier otro uso debe ser aprobado en conjunto por el autor/es, o AAPE/EPAA. La sección en español para Sud América de AAPE/EPAA es publicada por el Mary Lou Fulton Teachers College, Arizona State University y la Universidad de San Andrés de Argentina. Los artículos que aparecen en AAPE son indexados en CIRC (Clasificación Integrada de Revistas Científicas, España) DIALNET (España), Directory of Open Access Journals, EBSCO Education Research Complete, ERIC, Education Full Text (H.W. Wilson), PubMed, QUALIS A1 (Brazil), Redalyc, SCImago Journal Rank, SCOPUS, SOCOLAR (China). Por errores y sugerencias contacte a Fischman@asu.edu Síganos en EPAA’s Facebook comunidad at https://www.facebook.com/EPAAAAPE y en Twitter feed @epaa_aape. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ http://www.doaj.org/ http://www.doaj.org/ https://www.facebook.com/EPAAAAPE Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 22 archivos analíticos de políticas educativas consejo editorial Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Coordinador (Español / Latinoamérica): Ignacio Barrenechea, Axel Rivas (Universidad de San Andrés Editor Coordinador (Español / Norteamérica): Armando Alcántara Santuario (Universidad Nacional Autónoma de México) Editor Coordinador (Español / España): Antonio Luzon (Universidad de Granada) Editores Asociados: Felicitas Acosta (Universidad Nacional de General Sarmiento), Jason Beech ( Universidad de San Andrés), Angelica Buendia, (Metropolitan Autonomous University), Alejandra Falabella (Universidad Alberto Hurtado, Chile), Veronica Gottau (Universidad Torcuato Di Tella), Carolina Guzmán-Valenzuela (Universidade de Chile), Cesar Lorenzo Rodriguez Uribe (Universidad Marista de Guadalajara María Teresa Martín Palomo (University of Almería), María Fernández Mellizo-Soto (Universidad Complutense de Madrid), Tiburcio Moreno (Autonomous Metropolitan University-Cuajimalpa Unit), José Luis Ramírez, (Universidad de Sonora), Maria Veronica Santelices (Pontificia Universidad Católica de Chile) Claudio Almonacid Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, Chile Ana María García de Fanelli Centro de Estudios de Estado y Sociedad (CEDES) CONICET, Argentina Miriam Rodríguez Vargas Universidad Autónoma de Tamaulipas, México Miguel Ángel Arias Ortega Universidad Autónoma de la Ciudad de México Juan Carlos González Faraco Universidad de Huelva, España José Gregorio Rodríguez Universidad Nacional de Colombia, Colombia Xavier Besalú Costa Universitat de Girona, España María Clemente Linuesa Universidad de Salamanca, España Mario Rueda Beltrán Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación, UNAM, México Xavier Bonal Sarro Universidad Autónoma de Barcelona, España Jaume Martínez Bonafé Universitat de València, España José Luis San Fabián Maroto Universidad de Oviedo, España Antonio Bolívar Boitia Universidad de Granada, España Alejandro Márquez Jiménez Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación, UNAM, México Jurjo Torres Santomé, Universidad de la Coruña, España José Joaquín Brunner Universidad Diego Portales, Chile María Guadalupe Olivier Tellez, Universidad Pedagógica Nacional, México Yengny Marisol Silva Laya Universidad Iberoamericana, México Damián Canales Sánchez Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación, México Miguel Pereyra Universidad de Granada, España Ernesto Treviño Ronzón Universidad Veracruzana, México Gabriela de la Cruz Flores Universidad Nacional Autónoma de México Mónica Pini Universidad Nacional de San Martín, Argentina Ernesto Treviño Villarreal Universidad Diego Portales Santiago, Chile Marco Antonio Delgado Fuentes Universidad Iberoamericana, México Omar Orlando Pulido Chaves Instituto para la Investigación Educativa y el Desarrollo Pedagógico (IDEP) Antoni Verger Planells Universidad Autónoma de Barcelona, España Inés Dussel, DIE-CINVESTAV, México José Ignacio Rivas Flores Universidad de Málaga, España Catalina Wainerman Universidad de San Andrés, Argentina Pedro Flores Crespo Universidad Iberoamericana, México Juan Carlos Yáñez Velazco Universidad de Colima, México javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/819') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/820') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/4276') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/1609') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/825') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/797') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/823') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/798') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/555') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/814') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/2703') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/801') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/826') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/802') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/3264') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/804') Valoración de la competencia digital en alumnos con rendimiento alto en Perú 23 education policy analysis archives editorial board Lead Editor: Audrey Amrein-Beardsley (Arizona State University) Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Associate Editors: Melanie Bertrand, David Carlson, Lauren Harris, Danah Henriksen, Eugene Judson, Mirka Koro-Ljungberg, Daniel Liou, Scott Marley, Molly Ott, Iveta Silova (Arizona State University) Madelaine Adelman Arizona State University Amy Garrett Dikkers University of North Carolina, Wilmington Gloria M. Rodriguez University of California, Davis Cristina Alfaro San Diego State University Gene V Glass Arizona State University R. Anthony Rolle University of Houston Gary Anderson New York University Ronald Glass University of California, Santa Cruz A. G. Rud Washington State University Michael W. Apple University of Wisconsin, Madison Jacob P. K. Gross University of Louisville Patricia Sánchez University of Texas, San Antonio Jeff Bale University of Toronto, Canada Eric M. Haas WestEd Janelle Scott University of California, Berkeley Aaron Benavot SUNY Albany Julian Vasquez Heilig California State University, Sacramento Jack Schneider University of Massachusetts Lowell David C. Berliner Arizona State University Henry Braun Boston College Kimberly Kappler Hewitt University of North Carolina Greensboro Noah Sobe Loyola University Casey Cobb University of Connecticut Aimee Howley Ohio University Nelly P. Stromquist University of Maryland Arnold Danzig San Jose State University Steve Klees University of Maryland Jaekyung Lee SUNY Buffalo Benjamin Superfine University of Illinois, Chicago Linda Darling-Hammond Stanford University Jessica Nina Lester Indiana University Adai Tefera Virginia Commonwealth University Elizabeth H. DeBray University of Georgia Amanda E. Lewis University of Illinois, Chicago A. Chris Torres Michigan State University David E. DeMatthews University of Texas at Austin Chad R. Lochmiller Indiana University Tina Trujillo University of California, Berkeley Chad d'Entremont Rennie Center for Education Research & Policy Christopher Lubienski Indiana University Federico R. Waitoller University of Illinois, Chicago John Diamond University of Wisconsin, Madison Sarah Lubienski Indiana University Larisa Warhol University of Connecticut Matthew Di Carlo Albert Shanker Institute William J. Mathis University of Colorado, Boulder John Weathers University of Colorado, Colorado Springs Sherman Dorn Arizona State University Michele S. Moses University of Colorado, Boulder Kevin Welner University of Colorado, Boulder Michael J. Dumas University of California, Berkeley Julianne Moss Deakin University, Australia Terrence G. Wiley Center for Applied Linguistics Kathy Escamilla University of Colorado, Boulder Sharon Nichols University of Texas, San Antonio John Willinsky Stanford University Yariv Feniger Ben-Gurion University of the Negev Eric Parsons University of Missouri-Columbia Jennifer R. Wolgemuth University of South Florida Melissa Lynn Freeman Adams State College Amanda U. Potterton University of Kentucky Kyo Yamashiro Claremont Graduate University Rachael Gabriel University of Connecticut Susan L. Robertson Bristol University Miri Yemini Tel Aviv University, Israel Archivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 28, No. 126 24 arquivos analíticos de políticas educativas conselho editorial Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Editoras Coordenadores: Marcia Pletsch, Sandra Regina Sales (Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro) Editores Associadas: Andréa Barbosa Gouveia (Universidade Federal do Paraná), Kaizo Iwakami Beltrao, (EBAPE/FGVl), Sheizi Calheira de Freitas (Federal University of Bahia), Maria Margarida Machado, (Federal University of Goiás / Universidade Federal de Goiás), Gilberto José Miranda, (Universidade Federal de Uberlândia, Brazil), Maria Lúcia Rodrigues Muller (Universidade Federal de Mato Grosso e Science) Almerindo Afonso Universidade do Minho Portugal Alexandre Fernandez Vaz Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil José Augusto Pacheco Universidade do Minho, Portugal Rosanna Maria Barros Sá Universidade do Algarve Portugal Regina Célia Linhares Hostins Universidade do Vale do Itajaí, Brasil Jane Paiva Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Maria Helena Bonilla Universidade Federal da Bahia Brasil Alfredo Macedo Gomes Universidade Federal de Pernambuco Brasil Paulo Alberto Santos Vieira Universidade do Estado de Mato Grosso, Brasil Rosa Maria Bueno Fischer Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil Jefferson Mainardes Universidade Estadual de Ponta Grossa, Brasil Fabiany de Cássia Tavares Silva Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Brasil Alice Casimiro Lopes Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Jader Janer Moreira Lopes Universidade Federal Fluminense e Universidade Federal de Juiz de Fora, Brasil António Teodoro Universidade Lusófona Portugal Suzana Feldens Schwertner Centro Universitário Univates Brasil Debora Nunes Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil Lílian do Valle Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Geovana Mendonça Lunardi Mendes Universidade do Estado de Santa Catarina Alda Junqueira Marin Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, Brasil Alfredo Veiga-Neto Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil Flávia Miller Naethe Motta Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Brasil Dalila Andrade Oliveira Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil