En español
La integración de la tecnología móvil en los procesos de enseñanza y aprendizaje, conocido como aprendizaje electrónico móvil (m-learning) encuentra resistencia de parte de los docentes de la educación secundaria. Esta situación lleva a que las investigaciones en el tema resulten escasas, generando en la comunidad de docentes actitudes ingenuas y poco informadas acerca del m-learning. Específicamente, el m-learning es una de las áreas menos investigadas, por su propia naturaleza móvil, portable y ubicua, que genera comportamientos e interacciones tecno-sociales complejos y no deterministas. Es por ello que esta investigación utiliza el learning analytic para evaluar los datos que se obtienen de las interacciones tecnológicas y pedagógicas del m-learning. El estudio de caso se realizó con dos cohortes: 2018 (N = 16) y 2019 (N = 12). Para el análisis se utilizaron los datos obtenidos de logs de interacciones que se descarga de la aplicación disponible en el smartphone. Como resultado, se encuentra que el m-learning, es un sistema de aprendizaje binario b-learning que promueven un perfil de usuarios con la capacidad de gestionar los tiempos de aprendizaje ubicuo y potencia la gestión de los metaespacios de aprendizaje electrónico distribuido.
En inglés
The integration of mobile technology into teaching and learning processes, known as mobile e-learning (m-learning), meets resistance from secondary school teachers. This situation leads to scarce research on the subject, generating naive and poorly informed attitudes about m-learning in the community of teachers. Specifically, m-learning is one of the least investigated areas, due to its own mobile, portable and ubiquitous nature, which generates complex and non-deterministic techno-social behaviors and interactions. That is why this research uses learning analytic to evaluate the data obtained from the technological and pedagogical interactions of m-learning. The case study was carried out with two cohorts: 2018 (N = 16) and 2019 (N = 12). For the analysis, the data obtained from interaction logs that is downloaded from the application available on the smartphone were used. As a result, m-learning is found to be a binary-learning binary learning system that promotes a user profile with the ability to manage ubiquitous learning times and empowers the management of distributed e-learning meta-spaces.