Centro de Investigación Entropía Educativa | Portal Principal · Revista Entropía ISSN 2981-4723
Investigacion Recibido: 19/01/2026 Aceptado: 08/02/2026 Publicado: 08/02/2026

Impacto de los beneficios percibidos y las condiciones facilitadoras en la aceptación tecnológica del profesorado.

Technology and Teaching Staff: Impact of Benefits and Facilitating Conditions on Acceptance
Vol. 4 N.º 6 (2026)
Págs. 24-37
ARK: ark:/59515/eb7e4105
Español
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La transformación digital se ha convertido en un motor global de innovación, eficiencia y sostenibilidad en la educación superior, pero su implementación en Nigeria es dispersa e inconsistente. Este artículo examina la evidencia empírica sobre cómo las universidades nigerianas utilizan tecnologías digitales para gestionar los recursos humanos y materiales. Siguiendo las directrices de PRISMA, se identificaron 25 artículos revisados por pares publicados entre 2015 y 2025 a partir de bases de datos importantes y fuentes académicas locales. Según los hallazgos, las universidades nigerianas se encuentran en medio de su proceso de transformación digital, con avances considerables en plataformas de aprendizaje en línea, gestión de registros en la nube y aplicaciones limitadas de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de recursos humanos. Los beneficios reportados incluyen una mayor eficiencia administrativa, mayor apertura y mayores perspectivas de sostenibilidad. Sin embargo, los obstáculos continuos como la infraestructura inadecuada de las TIC, el acceso inestable a internet, la formación insuficiente del personal, los marcos políticos débiles y las limitaciones financieras dificultan la integración a nivel de sistema. La revisión identifica oportunidades significativas para utilizar IA, análisis de big data y sistemas de compras electrónicas para mejorar las operaciones institucionales, cumplir con las mejores prácticas globales y contribuir a los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas (ODS 4, 9 y 16). El estudio concluye que se requiere una inversión persistente en infraestructuras, desarrollo de capacidades y reforma política para que las universidades nigerianas puedan aprovechar plenamente los beneficios de la transformación digital en términos de gestión sostenible de los recursos humanos y materiales.

Palabras clave:
Desarrollo profesional docenteuso de tecnología educativacompetencia digitalintegración de tic en educacióninvestigación educativa

This study examines the factors that determine teachers’ acceptance and use of educational technology in Spain within the framework of the knowledge society, which demands continuous professional development. A quantitative, non-experimental design was employed with a sample of 650 non-university teachers, applying a structural equation model (SEM) to validate the relationships among variables. Utilitarian benefits (β = 0.564) and hedonic benefits (β = 0.321) emerged as stronger direct predictors than facilitating conditions (β = −0.088). Teachers’ attitude proved to be the most influential factor in technology use (β = 0.576), while perceived self-efficacy also showed a significant relationship. These findings suggest that training programs should go beyond technical skills, incorporating strategies that foster positive attitudes and highlight perceived benefits to ensure effective technology integration in the classroom.

Keywords:
Teacher professional developmentUse of educational technologyDigital competenceIntegration of ICT in educationEducational research

Referencias Bibliográficas

Acuerdo del Consejo de Ministros de 11 de octubre de 1991. (1994, 22 de diciembre). Resolución de 15 de diciembre de 1994. Boletín Oficial del Estado, 305.

Arroyo-Sagasta, A., Anton, E., Zuberogoitia, A., & Egaña, T. (2025). Percepciones del alumnado universitario de primer curso hacia la inteligencia artificial: conciencia, actitud y confianza. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 74, 223-245. https://doi.org/10.12795/pixelbit.116875

Arteaga, R., & Duarte, A. (2010). Motivational factors that influence the acceptance of Moodle using TAM. Computers in Human Behavior, 26(6), 1632–1640. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.06.011 Ávalos, B. (2016). Learning from research on beginning teachers. En G. Sykes & L. Darling-Hammond (Eds.), Teaching as the learning profession: Handbook of policy and practice (pp. 3–32). Jossey Bass.

Barroso, J., y Cabero, J. (Coords.). (2013). Nuevos escenarios digitales: Las tecnologías de la información y la comunicación aplicadas a la formación y desarrollo curricular. Pirámide.

Benedito, V., Ferrer, V., y Ferreres, V. S. (1995). La formación universitaria a debate. P.U.B.

Berliner, D. C. (2000). A personal response to those who bash teacher education. Journal of Teacher Education, 51, 358–371.

Cabero-Almenara, J., Barroso-Osuna, J., Guillén-Gámez, F. D., & Palacios-Rodríguez, A. (2025). Creencias pedagógicas docentes y su aceptación de la inteligencia artificial en la educación superior: un estudio comparativo entre países. Aula Abierta, 54(3), 257–268. https://doi.org/10.17811/rifie.21273

Cabero-Almenara, J., Marín-Díaz, V., y Sampedro-Requena, B. E. (2018). Aceptación del modelo tecnológico en la enseñanza superior. Revista de Investigación Educativa, 36(2), 435–453. https://doi.org/10.6018/rie.36.2.292951

Chai, C. S., Lin, P.-Y., Jong, M. S.-Y., Dai, Y., Chiu, T. K. F., & Qin, J. (2023). Perceptions of and behavioral intentions towards learning artificial intelligence: A study of pre-service teachers. Education and Information Technologies, 28, 11669–11689. https://doi.org/10.1007/s10639-023-11628-1

Chin, W. W. (1998). The Partial Least Squares approach to structural equation modelling. En G. A. Marcoulides (Ed.), Modern methods for business research (pp. 295–358). Lawrence Erlbaum Associates.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008

Delors, J. (1996). La educación encierra un tesoro. Santillana/UNESCO.

Donaldson, R. L. (2011). Student acceptance of mobile learning [Tesis doctoral, Florida State University].

Escobedo Portillo, M. T., Hernández Gómez, J. A., Esteban Ortega, V., & Martínez Moreno, G. (2016). Modelos de ecuaciones estructurales: Características, fases, construcción, aplicación y resultados. Ciencia & Trabajo, 18(55), 16–22.

Esteve, F., & Gisbert, M. (2013). Competencia digital en la educación superior: instrumentos de evaluación y nuevos entornos. Revista Venezolana de Información, Tecnología y Conocimiento, 10(3), 29-43.

Feiman-Nemser, S., & Buchman, M. (1988). Lagunas de las prácticas de enseñanza de los programas de formación del profesorado. En L. M. Villar Angulo (Ed.), Conocimiento, creencias y teorías de los profesores (pp. 301–314). Marfil.

Fernández, A. (2020). Learning environments for teacher professional development. REDU. Revista de Docencia Universitaria, 18(1), 169–191. https://doi.org/10.4995/redu.2020.13005

Ferrari, A. (2012). Digital Competence in Practice: An Analysis of Frameworks. JRC-IPTS.

Gallego, C. (2018). La construcción de la identidad profesional de los mentores en un programa de inducción a la docencia [Tesis doctoral inédita]. Universidad de Sevilla.

Gallego Joya, L., Merchán Merchán, M. A., & López Barrera, E. A. (2025). Development and strengthening of teachers digital competence: Systematic review. Contemporary Educational Technology, 17(1), ep555. https://doi.org/10.30935/cedtech/15744

Ghilardi, F. (1993). Crisis y perspectivas de la profesión docente. Gedisa.

Gong, M., & Yu, Y. (2004). An Enhanced Technology Acceptance Model for Web-Based Learning. Journal of Information Systems Education, 15(4), 307–316.

González-Medina, I., & Hernández-Fernández, A. (2025). La intersección entre el compromiso profesional y la pedagogía digital: un estudio sobre la adaptación docente en la era tecnológica. Profesorado, Revista de Currículum y Formación del Profesorado, 29(3), 1–20. https://doi.org/10.30827/profesorado.v29i3.32203

Hernández Suárez, C., Arévalo Duarte, M., & Gamboa Suárez, A. (2016). Competencias TIC para el desarrollo profesional docente en educación básica. Praxis & Saber, 7(14), 41–69. https://doi.org/10.19053/22160159.5217

Holden, H., & Rada, R. (2011). Understanding the influence of perceived usability and technology self-efficacy on teachers' technology acceptance. Journal of Research on Technology in Education, 43(4), 343–367. https://doi.org/10.1080/15391523.2011.10782576 INTEF. (2017). Marco Común de Competencia Digital Docente. MECD. INTEF. (2022). Resolución de 4 de mayo de 2022, de la Dirección General de Evaluación y Cooperación Territorial. Boletín Oficial del Estado, 114.

Kampylis, P., Punie, Y., & Devine, J. (2015). Promoción de un aprendizaje eficaz en la era digital. Un marco europeo para organizaciones educativas digitalmente competentes. JRC.

Kerlinger, F. N. (1985). Investigación del comportamiento: técnicas y metodología. Nueva Editorial Interamericana.

Koh, J. H. L. (2023). TPACK design scaffolds for supporting teacher education candidates' lesson design. Educational Technology Research and Development, 71, 1235–1260. https://doi.org/10.1007/s11423-023-10224-2

Marcelo, C. (1994). Formación del profesorado para el cambio educativo. PPU.

Marcelo, C., & Vaillant, D. (2018). Desarrollo profesional docente. ¿Cómo se aprende a enseñar? (4.ª ed.). Narcea.

Mardia, K. V. (1975). Assessment of multinormality and the robustness of Hotelling's T2 test. Applied Statistics, 24(2), 163–171. https://doi.org/10.2307/2346563

Marín, V. (2013). La competencia digital de los estudiantes: elemento clave para el desenvolvimiento en la sociedad de la información. En J. Barroso & J. Cabero (Coords.), Nuevos escenarios digitales (pp. 204–235). Pirámide.

Monarca, H., Álvarez-López, G., & Moraleda-Esteban, R. (2025). Valoración de la formación continua del profesorado de Andalucía, Cataluña, Madrid y País Vasco. Profesorado, Revista de Currículum y Formación del Profesorado, 29(3), 1–24. https://doi.org/10.30827/profesorado.v29i3.33768 OECD. (2010). Política de educación y formación: Los docentes son importantes. OECD Publishing.

Pech, S. J., Callejas, A., y Nieto, E. (2017). Competencia digital docente. Perfiles de profesores noveles de grado en educación. En R. Sumozas & E. Nieto (Eds.), Evaluación de la competencia digital docente (pp. 17–32). Síntesis.

Pinto, J. M. (2016). Los Movimientos de Renovación Pedagógica de la Comunidad de Madrid. Análisis de su influencia en el desarrollo profesional docente [Tesis doctoral]. Universidad Complutense de Madrid. R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing.

Ramírez-Anormaliza, R. (2016). Modelo de aceptación de los sistemas e-learning en las universidades: Un enfoque del modelo de aceptación de la tecnología ajustado al Ecuador [Tesis doctoral]. Universidad Politécnica de Cataluña.

Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union.

Rodríguez, M., Aparicio, J. J., y Parellada, C. (2020). Formación permanente del profesorado. Pirámide.

Ruiz, A., Pardo, A., & San Martín, R. (2010). Modelos de ecuaciones estructurales. Papeles del Psicólogo, 31(1), 34–45.

Seven, A. (2015). Building sustainability and trust in the usage of electronic identification using technology acceptance model [Tesis doctoral]. Universidad Jaume I.

Shulman, L. S. (1998). Theory, practice and the education of teachers. The Elementary School Journal, 98(5), 511–526.

Solano, J. (2016). Factores que determinan la intención de uso y el uso de entornos b-learning que utilizan herramientas colaborativas: Aplicación de UTAUT a la Academia CISCO [Tesis doctoral]. Universidad de Burgos.

Talan, T., Doğan, Y., & Kalinkara, Y. (2024). Adopción del aprendizaje móvil por parte de los nativos digitales en términos del modelo UTAUT-2: un modelo de ecuaciones estructurales. Innoeduca. International Journal of Technology and Educational Innovation, 10(1), 100–123. https://doi.org/10.24310/innoeduca.2024.v10i1.16817 UNESCO. (2018). Marco de competencias TIC para docentes.

Venkatesh, V., & Davis, F. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540

Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41703461

Verdugo Alonso, M. A., Crespo, M., Badía, M., & Arias, B. (Coords.). (2008). Metodología en la investigación sobre discapacidad. Introducción al uso de las ecuaciones estructurales. INICO.

Wenger, E. (2000). Communities of practice and social learning systems. Organization, 7(2), 225–246. https://doi.org/10.1177/135050840072002

Wenger-Trayner, E., Fenton-O'Creevy, M., Hutchinson, S., Kubiak, C., & Wenger-Trayner, B. (Eds.). (2014). Learning in landscapes of practice: Boundaries, identity and knowledgeability in practice-based learning. Routledge.

Yuen, A. H. K., & Ma, W. W. K. (2008). Exploring teacher acceptance of e-learning technology. Asia-Pacific Journal of Teacher Education, 36(3), 229–243. https://doi.org/10.1080/13598660802232728

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