Influencia de variables sociofamiliares en la competencia digital en comunicación y colaboración

Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. PIXEL-BIT REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN Nº 63 - ENERO - 2022 https://revistapixelbit.com Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. PIXEL-BIT REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN Nº 63 ENERO 2022 EQUIPO EDITORIAL (EDITORIAL BOARD) EDITOR JEFE (EDITOR IN CHIEF) Dr. Julio Cabero Almenara, Departamento de Didáctica y Organización Educativa, Facultad de CC de la Educación, Director del Grupo de Investigación Didáctica. Universidad de Sevilla (España). EDITOR ADJUNTO (ASSISTANT EDITOR) Dr. Juan Jesús Gutiérrez Castillo, Departamento de Didáctica y Organización Educativa. Facultad de CC de la Educación, Universidad de Sevilla (España). Dr. Óscar M. Gallego Pérez, Grupo de Investigación Didáctica, Universidad de Sevilla (España) CONSEJO DE REDACCIÓN EDITOR Dr. Julio Cabero Almenara. 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Santo Domingo (República Dominicana) Dr. Fabrizio Manuel Sirignano, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) CONSEJO TÉCNICO Dra. Raquel Barragán Sánchez, Grupo de Investigación Didáctica, Universidad de Sevilla (España) Antonio Palacios Rodríguez, Grupo de Investigación Didáctica, Universidad de Sevilla (España) Diseño de portada: Lucía Terrones García, Universidad de Sevilla (España) Revisor/corrector de textos en inglés: Rubicelia Valencia Ortiz, MacMillan Education (México) Revisores metodológicos: evaluadores asignados a cada artículo CONSEJO CIENTÍFICO Jordi Adell Segura, Universidad Jaume I Castellón (España) Ignacio Aguaded Gómez, Universidad de Huelva (España) María Victoria Aguiar Perera, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (España) Olga María Alegre de la Rosa, Universidad de la Laguna Tenerife (España) Manuel Área Moreira, Universidad de la Laguna Tenerife (España) Patricia Ávila Muñoz, Instituto Latinoamericano de Comunicación Educativa (México) Antonio Bartolomé Pina, Universidad de Barcelona (España) Angel Manuel Bautista Valencia, Universidad Central de Panamá (Panamá) Jos Beishuizen, Vrije Universiteit Amsterdam (Holanda) Florentino Blázquez Entonado, Universidad de Extremadura (España) Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. Silvana Calaprice, Università degli studi di Bari (Italia) Selín Carrasco, Universidad de La Punta (Argentina) Raimundo Carrasco Soto, Universidad de Durango (México) Rafael Castañeda Barrena, Universidad de Sevilla (España) Zulma Cataldi, Universidad de Buenos Aires (Argentina) Manuel Cebrián de la Serna, Universidad de Málaga (España) Luciano Cecconi, Università degli Studi di Modena (Italia) Jean-François Cerisier, Université de Poitiers, Francia Jordi Lluí s Coiduras Rodrí guez, Universidad de Lleida (España) Jackson Collares, Universidades Federal do Amazonas (Brasil) Enricomaria Corbi, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Marialaura Cunzio, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Brigitte Denis, Université de Liège (Bélgica) Floriana Falcinelli, Università degli Studi di Perugia (Italia) Maria Cecilia Fonseca Sardi, Universidad Metropolitana de Venezuela (Venezuela) Maribel Santos Miranda Pinto, Universidade do Minho (Portugal) Kitty Gaona, Universidad Autónoma de Asunción (Paraguay) María-Jesús Gallego-Arrufat, Universidad de Granada (España) Lorenzo García Aretio, UNED (España) Ana García-Valcarcel Muñoz-Repiso, Universidad de Salamanca (España) Antonio Bautista García-Vera, Universidad Complutense de Madrid (España) José Manuel Gómez y Méndez, Universidad de Sevilla (España) Mercedes González Sanmamed, Universidad de La Coruña (España) Manuel González-Sicilia Llamas, Universidad Católica San Antonio-Murcia (España) Francisco David Guillén Gámez (España) António José Meneses Osório, Universidade do Minho (Portugal) Carol Halal Orfali, Universidad Tecnológica de Chile INACAP (Chile) Mauricio Hernández Ramí rez, Universidad Autónoma de Tamaulipas (México) Ana Landeta Etxeberrí a, Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA) Linda Lavelle, Plymouth Institute of Education (Inglaterra) Fernando Leal Ríos, Universidad Autónoma de Tamaulipas (México) Paul Lefrere, Cca (UK) Carlos Marcelo Garcí a, Universidad de Sevilla (España) Francois Marchessou, Universidad de Poittiers, Parí s (Francia) Francesca Marone, Università degli Studi di Napoli Federico II (Italia) Francisco Martí nez Sánchez, Universidad de Murcia (España) Ivory de Lourdes Mogollón de Lugo, Universidad Central de Venezuela (Venezuela) Angela Muschitiello, Università degli studi di Bari (Italia) Margherita Musello, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Elvira Esther Navas, Universidad Metropolitana de Venezuela (Venezuela) Trinidad Núñez Domínguez, Universidad de Sevilla (España) James O’Higgins, de la Universidad de Dublín (UK) José Antonio Ortega Carrillo, Universidad de Granada (España) Gabriela Padilla, Universidad Autónoma de Tumalipas (México) Ramón Pérez Pérez, Universidad de Oviedo (España) Angel Puentes Puente, Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra. Santo Domingo (República Dominicana) Julio Manuel Barroso Osuna, Universidad de Sevilla (España) Rosalía Romero Tena. Universidad de Sevilla (España) Hommy Rosario, Universidad de Carabobo (Venezuela) Pier Giuseppe Rossi, Università di Macerata (Italia) Jesús Salinas Ibáñez, Universidad Islas Baleares (España) Yamile Sandoval Romero, Universidad de Santiago de Cali (Colombia) Albert Sangrá Morer, Universidad Oberta de Catalunya (España) Ángel Sanmartí n Alonso, Universidad de Valencia (España) Horacio Santángelo, Universidad Tecnológica Nacional (Argentina) Francisco Solá Cabrera, Universidad de Sevilla (España) Jan Frick, Stavanger University (Noruega) Karl Steffens, Universidad de Colonia (Alemania) Seppo Tella, Helsinki University (Finlandia) Hanne Wacher Kjaergaard, Aarhus University (Dinamarca) Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. FACTOR DE IMPACTO (IMPACT FACTOR) SCOPUS (CiteScore Tracker 2021: 3.0) - Journal Citation Indicator (JCI). Posición 400 de 722 revistas Puntuación: 44.67 (Q3) - FECYT: Ciencias de la Educación. Cuartil 2. Posición 16. Puntuación: 39,80- DIALNET MÉTRICAS (Factor impacto 2019: 1,355. Q1 Educación. Posición 11 de 2228) - REDIB Calificación Glogal: 29,102 (71/1.119) Percentil del Factor de Impacto Normalizado: 95,455- ERIH PLUS - Clasificación CIRC: B- Categoría ANEP: B - CARHUS (+2018): B - MIAR (ICDS 2020): 9,9 - Google Scholar (global): h5: 42; Mediana: 42 - Journal Scholar Metric Q2 Educación. Actualización 2016 Posición: 405ª de 1,115- Criterios ANECA: 20 de 21 - INDEX COPERNICUS Puntuación ICV 2019: 95.10 Píxel-Bit, Revista de Medios y Educación está indexada entre otras bases en: SCOPUS, Fecyt, DOAJ, Iresie, ISOC (CSIC/CINDOC), DICE, MIAR, IN-RECS, RESH, Ulrich’s Periodicals, Catálogo Latindex, Biné-EDUSOL, Dialnet, Redinet, OEI, DOCE, Scribd, Redalyc, Red Iberoamericana de Revistas de Comunicación y Cultura, Gage Cengage Learning, Centro de Documentación del Observatorio de la Infancia en Andalucía. Además de estar presente en portales especializados, Buscadores Científicos y Catálogos de Bibliotecas de reconocido prestigio, y pendiente de evaluación en otras bases de datos. EDITA (PUBLISHED BY) Grupo de Investigación Didáctica (HUM-390). Universidad de Sevilla (España). Facultad de Ciencias de la Educación. Departamento de Didáctica y Organización Educativa. C/ Pirotecnia s/n, 41013 Sevilla. Dirección de correo electrónico: r[email protected] . URL: https://revistapixelbit.com/ ISSN: 1133-8482; e-ISSN: 2171-7966; Depósito Legal: SE-1725-02 Formato de la revista: 16,5 x 23,0 cm Los recursos incluidos en Píxel Bit están sujetos a una licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 Unported (Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual)(CC BY-NC-SA 4.0), en consecuencia, las acciones, productos y utilidades derivadas de su utilización no podrán generar ningún tipo de lucro y la obra generada sólo podrá distribuirse bajo esta misma licencia. En las obras derivadas deberá, asimismo, hacerse referencia expresa a la fuente y al autor del recurso utilizado. ©2022 Píxel-Bit. No está permitida la reproducción total o parcial por ningún medio de la versión impresa de la Revista Píxel- Bit. Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2022 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. PIXEL-BIT REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN Nº 63 ENERO 2022 índice 1.- Influencia de variables sociofamiliares en la competencia digital en comunicación y colaboración // Influence of socio-familial variables on digital competence in communication and collaboration Sonia Casillas-Martín, Marcos Cabezas-González, Ana García-Valcárcel Muñoz-Repiso 2.- La percepción del profesorado de la Universidad Pablo de Olavide sobre su Competencia Digital Docente // Pablo de Olavide University teaching staff’s perception of their Digital Teaching Competence María Luisa Torres Barzabal, Almudena Martínez Gimeno, Alicia Jaén Martínez, José Manuel Hermosilla Rodríguez 3.- Nuevos diseños y formas organizativas flexibles en educación superior // New Flexible Designs and Modes of Organization in Higher Education: The Construction of Personal Learning Paths Jesús Salinas Ibáñez, Bárbara de Benito Crosetti, Juan Moreno García, Alexandra Lizana Carrió 4.- Competencia digital docente, actitud y uso de tecnologías digitales por parte de profesores universitarios // Teacher digital competence, attitude and use of digital technologies by university professors Luis Eduardo Paz Saavedra, Mercè Gisbert Cervera, Mireia Usart Rodríguez 5.- La Lectura en medios digitales y el proceso lector de los docentes en formación // Reading on digital media and the reading process of teachers in training Mario Díaz Díaz, Yolanda Echegoyen Sanz, Antonio León Martín Ezpeleta 6.- Competencia digital de los futuros docentes en una Institución de Educación Superior en el Paraguay // Digital competence of future teachers in a Higher Education Institution in Paraguay Delia Lucia Cañete, Carlos Arturo Torres Gastelú, Agustín Lagunes Domínguez, Melchor Gómez García 7.- Formación y concienciación en ciberseguridad basada en competencias: una revisión sistemática de literatura // Competency-based cybersecurity training and awareness: a systematic literature review Josu Mendivil Caldentey, Borja Sanz Urquijo, Miren Gutierrez Almazor 8.- Una mirada preocupante hacia Narciso y Maquiavelo. El deseo de los menores por ser youtuber y/o influencer // The desire of minors to be an influencer and/or youtuber. Narcissism as a factor of influence Pilar Gutiérrez Arenas, Antonia Ramírez García 9.- El uso de las las TIC y el enfoque AICLE en la educación superior (Kahoot!, cortometrajes y BookTubes) // The Use of ICT tools within the CLIL Methodological Approach in Higher Education (Kahoot!, Short Films and BookTubes) María Salomé Yélamos Guerra, Antonio Jesús Moreno Ortiz 10.- Gamification as a methodological strategy at the University. The case of BugaMAP: students’ perceptions and evaluations // Gamification as a methodological strategy at the University. The case of BugaMAP: students’ perceptions and evaluations Myriam González-Limón, Asunción Rodríguez-Ramos, María Teresa Padilla-Carmona 7 35 65 93 131 159 197 227 257 293 Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 Influencia de variables sociofamiliares en la competencia digital en comunicación y colaboración Influence of socio-familial variables on digital competence in communication and collaboration Dra. Sonia Casillas-Martín Profesora contratada doctora. Universidad de Salamanca. España Dr. Marcos Cabezas-González Profesor contratado doctor. Universidad de Salamanca. España Dra. Ana García-Valcárcel Muñoz-Repiso Catedrática de Universidad. Universidad de Salamanca. España Recibido: 2021/09/07; Revisado: 2021/10/04; Aceptado: 2021/11/13; Preprint: 2021/12/09; Publicado: 2022/01/07 RESUMEN Las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) se utilizan en todos los sectores, incluido el educativo y una competencia básica como es la digital, debe ser desarrollada desde la escuela. Para conseguir políticas educativas eficaces que integren las TIC en los sistemas educativos y fomenten el desarrollo de esta competencia, es muy importante conocer la influencia que pueden tener diferentes variables sociales en su adquisición. En este artículo se presenta un estudio de tipo no experimental que tiene por objeto evaluar la competencia digital de los estudiantes de enseñanza obligatoria e identificar el impacto que tienen en ella, diferentes variables sociofamiliares. Se diseñó una investigación descriptiva transversal utilizando una metodología cuantitativa. Se trabajó con una muestra de 807 estudiantes y se utilizó una prueba de resolución de problemas para la recogida de datos. Los resultados muestran un nivel medio en conocimiento y capacidades digitales influenciado por los antecedentes económicos y culturales de la familia, así como por el acceso de los estudiantes a los dispositivos digitales desde sus casas. Esta situación debe de ser motivo de reflexión en los centros educativos, para implementar programas curriculares que fortalezcan este tipo de competencias. ABSTRACT Information and Communication Technologies (ICT) are used in all sectors, including education, and basic competences, such as digital competence, should be developed at school. It is very important to understand the influence that different social variables can have on the acquisition of digital competence in order to implement effective educational policies that integrate ICT in educational systems and promote its advancement. This article presents a non-experimental study that aims to evaluate the digital competence of students in compulsory education and to identify the impact of different social variables. A crosssectional descriptive research was designed using a quantitative methodology. We worked with a sample of 807 students, and a problem-solving test was used for data collection. The results show an average level of digital knowledge and skills influenced by family economics and cultural backgrounds, as well as the students' access to digital devices within their homes. This situation should be a cause for reflection in educational centres, in order to implement curricular programs that strengthen this type of skill. PALABRAS CLAVES · KEYWORDS Tecnología educacional; competencia digital; tecnología de la comunicación; educación básica; evaluación de la tecnología Educational technology; digital competence; communication technology; basic education; technology assessment Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 8 1. Introducción En este artículo se presenta un estudio en el marco de un proyecto de investigación I+D, financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad dentro del Programa Estatal de Fomento de la Investigación Científica y Técnica de Excelencia, del gobierno de España, cuya finalidad es la de evaluar la competencia digital de estudiantes de educación obligatoria y estudiar las relaciones y la incidencia que se establecen entre el nivel de competencia digital de los mismos y algunas características (variables) sociofamiliares. En la última década, las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) han originado numerosos cambios sociales, económicos y culturales (Sánchez-Caballé et al., 2020). La digitalización de las actividades humanas, que difumina cada vez más los límites entre la vida personal y profesional (Ying-Jung et al., 2019) ha obligado a los ciudadanos a desarrollar nuevas competencias tanto en el ámbito de lo personal como de lo profesional y una de las primordiales es la competencia digital (Siddiq et al., 2016), clave para el tratamiento de la información, el rendimiento académico y el éxito profesional (Pagani et al., 2016). Las sociedades actuales, necesitan que sus sistemas educativos preparen ciudadanos y profesionales acordes con las nuevas exigencias de un mercado laboral en constante cambio (López Belmolte et al., 2020). Las TIC se utilizan en todos los sectores, incluido el educativo (Gutiérrez Castillo et al., 2017) y una competencia básica como es la digital, debe ser desarrollada desde la escuela. Aunque esta competencia aparece cada vez más en el discurso público, en los documentos de política educativa y en la investigación social y pedagógica, su concepto aún no está normalizado (Pöntinen & Räty-Záborszky, 2020). Son diferentes los términos empleados para identificar y analizar los conocimientos, capacidades y actitudes que la engloban: alfabetización digital (Ivanovich et al., 2020; McDougall et al., 2019; Smith et al., 2020), alfabetización mediática (Cho et al., 2020; De La Fuente Prieto et al., 2019; González-Fernández et al., 2019), competencia digital (Casillas-Martín et al., 2020a; Holguin-Alvarez et al., 2020; Reisoğlu & Çebi, 2020), entre otros. Los más utilizados son los de competencia digital y alfabetización digital (Pöntinen & Räty-Záborszky, 2020). La Unión Europea (2018) reconoce, en su recomendación C 189, a la competencia digital como una de las ocho competencias clave para el ciudadano del siglo XXI (Recio Muñoz et al., 2020), y la define como: El uso seguro, crítico y responsable de las tecnologías digitales para el aprendizaje, en el trabajo y para la participación en la sociedad, así como la interacción con estas. Incluye la alfabetización en información y datos, la comunicación y colaboración, la alfabetización mediática, la creación de contenidos digitales (incluida la programación), la seguridad (incluido el bienestar digital y las competencias relacionadas con la ciberseguridad), asuntos relacionados con la propiedad intelectual, la resolución de problemas y el pensamiento crítico. (p. 9) Evaluar la competencia digital de los estudiantes ha sido, en los últimos años, una preocupación científica en el área de las Ciencias Sociales y de la Educación (véase por Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 9 ejemplo: Cabezas-González & Casillas-Martín, 2018; López-Meneses et al., 2020; Llorent- Vaquero et al., 2020; Martínez-Piñeiro et al., 2019; Nowak, 2019; Wild & Schulze Heuling, 2020). Para desarrollar políticas educativas eficaces que integren las TIC en los sistemas educativos y fomenten el desarrollo de esta competencia es muy importante conocer la influencia que pueden tener diferentes variables sociales en su adquisición y desarrollo. En este sentido, se han realizado distintas investigaciones, siendo las variables más estudiadas las de género y edad. En el contexto español, en un estudio sobre el nivel de competencia digital de estudiantes universitarios, se concluye que los hombres superan a las mujeres en conocimientos y manejo de los dispositivos digitales (Cabezas-González et al., 2017). Respecto a la influencia de la edad en la competencia digital de profesores no universitarios españoles, hay evidencias que apuntan que los mayores de 40 años se sienten menos competentes y motivados para emplear tecnologías en las áreas de la información, la alfabetización informacional y la creación de contenido educativo digital (López Belmolte et al., 2020). También se ha investigado sobre la influencia de variables sociofamiliares. En el contexto ruso, en un estudio con alumnos universitarios, Kozlov et al. (2019), señalan que las barreras que impiden el desarrollo de la competencia digital dependen de tres factores: geográficos-regionales, socioeconómicos y personales. En Corea, Kim et al. (2018), demostraron que los estudiantes universitarios que viven en un ambiente digitalmente enriquecido en el hogar y en la escuela son más propensos a adoptar, de manera eficaz, las tecnologías digitales para el aprendizaje. En Noruega, se comprobó que los antecedentes familiares, en términos de integración lingüística y número de libros en el hogar, eran predictores del grado de competencia digital de los alumnos de séptimo grado (Hatlevik et al., 2014). En Kosovo, Shala and Grajcevci (2018) concluyeron que en el desarrollo de esta competencia influyen positivamente la inclusión en entornos académicos, una buena posición socioeconómica y residir en áreas urbanas frente a rurales. En cuanto al desarrollo y evaluación de la competencia digital, existen diferentes estándares e indicadores tanto de los ciudadanos como de los profesores y de los estudiantes: Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) (Mishra & Koehler, 2006), modelo Krumsvik (Krumsvik, 2011), Standards for Students, a Practical Guide for Learning with Technology (ISTE, 2016), estándares de competencia TIC para docentes (ECD-TIC) (UNESCO, 2008), National Educational Technology Standards for Teachers (ISTE, 2008), Marco Europeo para la Competencia digital de los Educadores (DigCompEdu) (Punie, 2017), Marco Común de la Competencia Digital Docente (INTEF, 2017), entre otros. En el estudio que se presenta se ha seguido uno de los modelos referentes para el desarrollo de competencias digitales en Europa, el Marco Europeo de Competencia Digital (DigComp). En el año 2013, la Comisión Europea publicó el Marco para el Desarrollo y la Comprensión de la Competencia Digital en Europa (DigComp 1.0) (Ferrari, 2013), modificado en 2016 por el Marco Europeo para la Competencia Digital de los Ciudadanos (DigComp 2.0) (Vuorikari et al., 2016) y actualizado en 2017 por DigComp 2.1. (Carretero et al., 2017). Este modelo, con un total de veintiuna competencias digitales, estructura sus dimensiones en cinco áreas, cuatro niveles, con dos subniveles cada uno, y tres ámbitos (Figura 1). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 16 AC (sobre 5) 20 3.88 (1.52) 50 4.22 (.72) 373 4.31 (.72) 350 4.34 (.75) .18 112.17 .00 1.64 .18 .20 PCC(sobre 18) 20 9.55 (2.42) 50 9.31 (2.91) 373 9.27 (2.99) 350 10.16 (2.68) .09 607 .00 4.71 .00 .20 Nota. NECF=Nivel económico-cultural de la familia. CN= Conocimiento, CP= Capacidad, AC= Actitud, PCC= Prueba Conocimiento-capacidad 4. Conclusiones y Discusión En esta investigación se ha identificado el nivel de competencia digital, en el área de comunicación y colaboración, que tienen los estudiantes de educación obligatoria (12-14 años)teniendo en cuenta los tres ámbitos competenciales de conocimiento, capacidad y actitud. También se ha comprobado la influencia de variables sociofamiliares en el desarrollo de esta área competencial. El nivel de competencia digital demostrado por los estudiantes es básico en conocimiento y en capacidad, si bien las actitudes son muy positivas. Los resultados coinciden con otras investigaciones, como la realizada en la Comunidad Autónoma de Galicia (España) por Martínez-Piñeiro et al. (2019), en la que los alumnos alcanzan un aprobado (5 sobre 10) en esta área competencial. Esta situación tiene que ser motivo de reflexión en los centros educativos, para implementar programas curriculares que fortalezcan este tipo de competencias. Además, es muy importante conocer la influencia que pueden llegar a tener las variables sociofamiliares en la adquisición y desarrollo de esta competencia para diseñar y poner en práctica políticas educativas eficaces y compensatorias. Este trabajo pretende contribuir a este objetivo. Los resultados obtenidos muestran, al igual que en otras investigaciones (Pérez Escoda et al., 2016; Wong & Kemp, 2018), que las variables sociofamiliares determinan la adquisición y desarrollo de estas competencias digitales: interacción por medio de tecnologías digitales, compartir información y contenidos digitales, participación ciudadana en línea, colaboración mediante tecnologías digitales, netiqueta y gestión de la identidad digital. Así, se ha podido identificar que el nivel económico y cultural de la familia influye significativamente en el ámbito de conocimiento y de capacidad, pero no en el de actitud. Los estudiantes de familias cuyo nivel económico y cultural es alto, son los que demuestran mejor conocimiento y capacidad en comunicación y colaboración. Estos resultados corroboran la importancia de esta variable como predictora de la competencia digital (Ames , 2016; Claro et al., 2015). También la influencia del acceso a dispositivos digitales, siendo las diferencias significativas en todos los ámbitos (conocimiento, capacidad y actitud). Los que tienen la posibilidad de acceder a más dispositivos, demuestran mejores conocimientos, capacidades y actitudes en el área competencial de comunicación y colaboración. Esto contrasta con los hallazgos de otras investigaciones, en las que se concluye que la posesión y exposición a este tipo de dispositivos no aumenta el nivel de competencia digital (Colás et al., 2017; Casillas-Martín & Cabezas-González, 2019). No se ha podido verificar la influencia del género ni del curso académico (relacionado con la edad) en el nivel competencial. Se puede decir que no existen diferencias Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 17 significativas en función del género, y con respecto al curso académico solo existen diferencias en la actitud, a favor de los estudiantes de menor edad (Educación Primaria). Respecto al género, nuestros resultados coinciden con los de otros trabajos (Centeno & Cubo, 2013; Roblizo & Cózar, 2015), pero contrastan con los de otras investigaciones (Cabero et al., 2008; Cabezas-González et al., 2017; Mayor Buzón et al., 2019; Pozo Sánchez et al., 2020), en las que sí se demuestra la influencia de esta variable. En cuanto a la edad, también se observan divergencias entre estudios y nuestros resultados se sitúan en la línea de algunos autores (García et al., 2014; Martos et al., 2016; Moreno Guerrero et al., 2020; Rabin et al, 2020) pero difieren con los de otros, como Romero y Minelli (2011). Por todo ello y a la luz de los hallazgos encontrados en esta investigación se puede concluir que la competencia digital, en el área de comunicación y colaboración, no depende ni del género ni del curso académico (relacionado con la edad), pero sí del nivel económico y cultural de la familia y del acceso a dispositivos digitales que tenga el estudiante en su entorno personal y familiar. A mayor nivel económico y cultural y más dispositivos a los que poder acceder, se observa más conocimiento y capacidad digital en esta área. Es necesario señalar algunas limitaciones de esta investigación. Las variables concretas estudiadas podrían limitar una explicación más global y comprensiva de los factores que influyen en el nivel de competencia digital de los escolares. Además, la validación del modelo podría complementarse con la realización de un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC). Para terminar, posibles líneas de investigación futuras podrían dirigirse al estudio de las relaciones y la incidencia entre el nivel de competencia digital de escolares con edades diferentes a las contempladas y otras características (variables) de tipo personal, social y familiar distintas a las utilizadas en este trabajo. Además, sería interesante y pertinente proponer otras estrategias complementarias de evaluación que permitan verificar, de una manera objetiva, la competencia digital de estos escolares. Todo ello permitiría completar esta línea de investigación. También sería muy oportuno replicar este trabajo en la actualidad, una vez concluida la situación de confinamiento originada por la pandemia del COVID-19, en la que fue necesario recurrir al uso de dispositivos tecnológicos para poder continuar, desde el hogar, con el desarrollo de los procesos de enseñanza y aprendizaje iniciados durante el curso académico 2019-2020 en los centros escolares españoles. Sería de gran interés comprobar si, tras esta situación vivida, el nivel competencial de los escolares ha variado así como la influencia en el nivel competencial de las variables sociofamiliares. Ello ayudaría a orientar las políticas de integración de las TIC en los centros docentes. Financiación Proyecto I+D “Evaluación de la competencia digital de los estudiantes de educación obligatoria y estudio de la incidencia de variables sociofamiliares (EVADISO)”. EDU2015- 67975-C3-3-P, MINECO/FEDER). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 18 Influence of socio-familial variables on digital competence in communication and collaboration 1. Introduction This article presents a study that is part of an R&D research project funded by the Ministry of Economy and Competitiveness within the Excellence State Program for the Fostering of Scientific and Technological Research of the Spanish Government, whose purpose is to assess the digital competence of compulsory education students and study the relationships and incidence that are established between their level of digital competence and certain socio-familial characteristics (variables). Over the last decade, Information and Communication Technology (ICT) has led to numerous social, economic and cultural changes (Sánchez-Caballé et al., 2020). The digitalization of human activities, which increasingly blurs the boundary between personal and professional life (Ying-Jung et al., 2019), has forced citizens to develop new competences to use both personally and professionally, digital competence being of major importance (Siddiq et al., 2016), since it plays a key role in the processing of information, academic performance and professional success (Pagani et al., 2016). Today’s societies need their education systems to prepare citizens and professionals to meet the new requirements of a constantly changing labor market (López Belmolte et al., 2020). ICT is used in every area, including education (Gutiérrez Castillo et al., 2017) and the development of an aspect as essential as digital competence should begin at school. Although this competence is an increasingly common topic in public discourse, its idea is not yet standardized in educational policy texts and social and pedagogical research (Pöntinen & Räty-Záborszky, 2020). Different terms are used to identify and analyze the knowledge, skills and attitudes that encompass it: digital literacy (Ivanovich et al., 2020; McDougall et al., 2019; Smith et al., 2020), media literacy (Cho et al., 2020; De La Fuente Prieto et al., 2019; González-Fernández et al., 2019), digital competence (Casillas-Martín et al., 2020a; Holguin-Alvarez et al., 2020; Reisoğlu & Çebi, 2020), among others. The most commonly used are digital competence and digital literacy (Pöntinen & Räty-Záborszky, 2020). In its recommendation C 189, the European Union (2018) recognizes digital competence as one of the key competences for the twenty-first century citizen (Recio Muñoz et al., 2020), and defines it as: The confident, critical and responsible use of, and engagement with digital technologies for learning, at work, and for participation in society. It includes data and information literacy, communication and collaboration, media literacy, digital content creation (including programming), safety (including digital well-being and competences related to cybersecurity), intellectual property related questions, problem solving and critical thinking. (p. 9) Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 19 Assessing students’ digital competence has been a growing concern in recent years in the area of Social Sciences and Education (see, for example: Cabezas-González & Casillas- Martín, 2018; López-Meneses et al., 2020; Llorent-Vaquero et al., 2020; Martínez-Piñeiro et al., 2019; Nowak, 2019; Wild & Schulze Heuling, 2020). To develop effective education policies that integrate ICT into education systems and foster the development of this competence is crucial to gain awareness of the influence that different social variables have on its acquisition and development. Accordingly, various research projects have been carried out, the most frequently studied variables being gender and age. In the context of Spain, a study on the level of digital competence of university students concludes that men outscore women in knowledge and handling of digital devices (Cabezas-González et al., 2017). Regarding the influence of age on the digital competence of Spanish non-university teachers, there is evidence suggesting that people over the age of 40 feel less competent and motivated to use technologies in the areas of information, data literacy and educational digital content creation (López Belmonte et al., 2020). Research on the influence of socio-familial variables has also been carried out. According to the study conducted in Russia by Kozlov et al. (2019) using a sample of university students, the barriers that hold back the development of digital competence depend on three factors: geographical-regional, socioeconomic and personal. In Korea, Kim et al. (2018) proved that university students who live in digitally enriched households and school environments are more likely to engage effectively in the use of digital technologies for learning purposes. A study conducted in Norway concluded that family background, in terms of linguistic integration and number of books in the household, could predict the level of digital competence of seventh-grade students (Hatlevik et al., 2014). In Kosovo, Shala and Grajcevci (2018) found that inclusion in academic environments, a good socioeconomic position and living in urban as opposed to rural areas has a positive influence on the development of this competence. As regards the development and assessment of digital competence, there are different standards and indicators, both for citizens and for teachers and students: Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) (Mishra & Koehler, 2006), Krumsvik’s model (Krumsvik, 2011), Standards for Students, a Practical Guide for Learning with Technology (ISTE, 2016), ICT competence standards for teachers (ICT-CFT) (UNESCO, 2008), National Educational Technology Standards for Teachers (ISTE, 2008), the European Digital Competence Framework for Educators (DigCompEdu) (Punie, 2017), the Common Framework for Digital Competence of Teachers (INTEF, 2017), among others. This study follows one of the reference models of digital competence development in Europe: The European Digital Competence Framework (DigComp). In 2013, the European Commission published the Framework for Developing and Understanding Digital Competence in Europe (DigComp 1.0) (Ferrari, 2013), modified in 2016 by the European Digital Competence Framework for Citizens (DigComp 2.0) (Vuorikari et al., 2016) and updated in 2017 as DigComp 2.1. (Carretero et al., 2017). This model, which encompasses a total of twenty-one digital competences, structures its dimensions into five areas, four levels with two sublevels each, and three domains (Figure 1). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 20 Figure 1 Structure-dimensions of digital competence DigComp 2.1 Areas Levels Domains 1. Information and data literacy 2. Communication and collaboration 3. Digital content creation 4. Safety 5. Problem solving 1. Foundation 2. Intermediate. 3. Advanced 4. Highly specialized (two sublevels in each of them) 1. Knowledge 2. Skill. 3. Attitude This research focuses on the communication and collaboration competence area, which includes the following digital competences: interacting through digital technologies, sharing information and digital content, online citizen participation, collaborating through digital technologies, netiquette, and managing digital identity. The socio-familial variables analyzed in this study (gender, schoolyear, family’s economic and cultural level, access to digital devices) were defined following a review of research on the topic. 2. Methodology The approach chosen was a quantitative methodology (objective test and attitudes scale) with a descriptive and cross-sectional design, since the information was gathered at one single moment during the 2018-2019 academic year. 2.1. Aims The study pursues two main aims: 1. To learn the level of digital competence of compulsory education students (aged 12- 14) of certain Spanish provinces in the area of communication and collaboration, taking into account the domains of knowledge, skill and attitude. 2. To identify the influence of socio-familial variables on these students’ development of this competence area. 2.2. Participants The assessment was conducted in the Autonomous Community of Castile and León (Spain). The sampling method used was stratified random sampling (Casal & Mateu, 2003) Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 21 and the sample worked with consisted of 807 students (668 in their last year of primary education and 139 in their first year of compulsory secondary education) aged 12 to 14, from 18 education centers (Table 1). From a gender-based perspective, the sample is balanced (51.4% are girls and 48.6%, boys). Table 1 Sample distribution Total sample Schoolyear Gender Year 6 Primary Ed. Year 1 Secondary Ed. Female Male N N % N % N % N % 807 668 82.8 139 17.2 415 51.4 392 48.6 2.3. Assessment test The assessment tool was prepared after a review of the literature on digital competence domains, with the purpose of drawing up an indicator model to be used as a basis for its design, and the reference model used was DigComp 1.0. (Ferrari, 2013). Taking this model’s structure into account, a total of 69 indicators were contemplated for the communication and collaboration competence area, arranged into three domains (knowledge, skill and attitude) and three levels (foundation, intermediate and advanced). These indicators can be found in: “Modelo de indicadores para evaluar la competencia digital de los estudiantes tomando como referencia el modelo DigComp – Indicator Model for Assessing Students’ Digital Competence, taking the DigComp model as a reference (INCODIES)” (García-Valcárcel et al., 2019), a more comprehensive document that includes a total of 325 indicators related to the five areas of digital competence. The content of the model for this competence area was validated using expert judge’s approach. A total of 17 experts in the design of assessment indicators, digital competence and active professionals belonging to different educational contexts (compulsory education, university, education management) assessed the importance, relevance and clarity of the indicators by means of a 4-point Likert-type scale online questionnaire (1-none, 2-little, 3- considerable, 4-great). An item bank for this area was designed based on the indicator model and the criteria for the creation of information gathering tools (McMillan & Schumacher, 2005). The battery of items was refined through peer-review, leading to a first version of the assessment test that was used with a pilot sample of 288 compulsory education students (including students in their 6th year of primary education and in their 1st year of compulsory secondary education), estimating difficulty levels of the knowledge and skill items, as well as the reliability of the attitude ones. The results obtained were used to produce the final test in this competence area (Table 2). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 22 Table 2 Final structure of the assessment test Area Number of items by competence domain Number of items by competence level Knowledge Skill Attitude Foundation Intermediate Advanced 2.1. Interacting through new technologies 1 2 6 2 0 1 2.2. Sharing information and contents 2 1 2 0 1 2.3. Online citizen participation 1 2 0 3 0 2.4. Collaborating through digital channels 1 2 0 3 0 2.5. Netiquette 1 2 1 1 1 2.6. Managing digital identity 2 1 2 1 0 TOTAL A2. Communication and collaboration 8 10 7 8 3 Knowledge and skills were assessed through an objective test designed with questions that presented reals life situations where students were to make decisions, choosing the correct answer among four possible options. Attitude was approached using a previously validated Likert-type scale that consisted of 6 items, each of them related to an assertion on the competence area with 5 answer options (1 strongly disagree, 5 strongly agree). The final version of the test to assess students’ digital competence in all the competence areas, known as ECODIES, is available from the GREDOS document repository of the University of Salamanca (https://gredos.usal.es/handle/10366/139397). Socio-familial information was gathered using a 17-item survey. After obtaining permission from the authorities of the Educational Administration, the Ethics Committee of the University of Salamanca, the educational centers and students’ families, the implementation of the assessment test was conducted using a website, designed ad hoc, so that it could be easier for students to complete it (it can be found at: https://www.ecodies.es/). All the centers collaborated voluntarily and undertook the task of obtaining permission from families and students, and of implementing the test during school hours, always following the guidelines and protocols prepared by the researchers. Once the test had been given, teachers could access a report of their class group and one pertaining each of their students to learn their competence level and be able to compare it with the total sample. Regarding validity, content (theoretical framework of reference, DigComp model) and structure (test dimensions) were considered. Peer-review was used, the judges being 10 university teachers who were experts in educational technology. As for structural validity, factor analysis (FA) of principal components with Kaiser-normalized Varimax rotation was performed for the different competence areas. The result yielded an adequate KMO value Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 23 and a highly significant Bartlett sphericity index in all cases (p<0.001) (Casillas-Martín et al., 2020b). To test reliability, as internal consistency, both for the entire test and for the specific knowledge, skills and attitude tests that make it up, Cronbach’s α, α Ordinal or common factor model (internal consistency model) (Welch & Comer, 1998), as well as Armor’s Theta (principal-component model) were calculated. The latter are considered more appropriate for scales consisting of fewer than five categories or for dichotomous items. α Ordinal and Armor’s Theta were calculated based on the tetrachoric correlations and rotated factor loads, following the instructions provided by Domínguez-Lara (2018). The resulting Cronbach’s α indices are below the acceptability threshold (<.70) (Table 3). This could be due to the fact that this statistical measure assumes the continuous nature of variables and is considered inadequate for scales with fewer that five categories, our answers being dichotomous (except for the attitude scale). Based on the observations of certain authors regarding the use of this index in association with dichotomous scales (Oliden & Zumbo, 2008; Zumbo et al., 2007), attenuation (AR) was used to compare Cronbach’s α and α Ordinal. The values obtained were satisfactory (>.60) and sufficient to guarantee the reliability of the scales (Morales et al., 2003). 3. Analysis and results As well as students’ levels of competence in the area of communication and collaboration, it is interesting to learn whether the influence of socio-familial variables (gender, schoolyear, family’s economic and cultural background, access to digital devices) leads to significant differences in the results obtained in the assessment. To avoid privacy issues when ascertaining a family’s level of studies or profession, the “family’s economic and cultural level” variable is defined as: family accompaniment in the performance of school tasks, book reading in the family (outside school) and travelling and family holidays. The “access to digital devices” variable is defined as: student’s devices in the household (computer, tablet, music device, Internet-enabled mobile phone, printer, e-book reader, video game console, television). The choice of variables is based on a review of the literature on relevant socio-familial variables in the acquisition of digital competence. Inferential tests comparing means were performed using SPSS v.25 software. Given the large number of subjects and once parametric assumptions of normality had been tested (Kolmogorov-Smirnov and Shapiro-Wilk) and normal distribution confirmed (>0.05), parametric tests for contrasting hypothesis were used; specifically, Student’s t-test and ANOVA, which make the verification of statistically significant differences possible. Below are the main results obtained in line with the proposed objectives. Regarding the three domains (knowledge, skill and attitude) of the digital communication and collaboration area, students show an average level in knowledge and skill ( =9.66). The corresponding means were calculated by creating a variable through the sum of the knowledge and skill competences, the possible answer range being 0 to 18. By contrast, attitudes were highly positive, scoring a mean of 4.32 out of 5 (Table 4). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 24 Table 3 Reliability of the final assessment test Area Domain N Cronbach’s α αordinal Armor’s Theta Attenuation Rate (AR) No. elements A2 Knowledge-skill 807 .58 0.70 0.71 17% 18 Attitude 793 .73 0.81 0.80 11% 6 Competences N Cronbach α αordinal Armor’s Theta Attenuation Rate (AR) No. elements A2.1. Interacting through new technologies 807 .43 .63 .63 32% 3 A2.2. Sharing information and contents 807 .40 .60 .60 34% 3 A2.3. Online citizen participation 807 .33 .68 .68 52% 3 A2.4. Collaborating through digital channels 807 .24 .66 .66 64% 3 A2.5. Netiquette 807 .42 .72 .72 42% 3 A2.6. Managing digital identity 807 .21 .63 .63 67% 3 Entire Area 2 test 793 .40 .86 .86 19% 24 Table 4 Descriptive statistics Area 2 N Min Max SD Skewness Kurtosis Y1 SE g2 SE Knowledge-skill (max. 18) 807 0 17 9.66 2.98 -.36 .09 -.10 .17 Attitude (max. 5) 793 0 5 4.34 .72 -2.39 .09 9.06 .17 If we focus on the data related to the influence of socio-familial factors, as regards the gender variable, there are no significant differences in any of the assessed domains (knowledge, skill, attitude), nor in the data resulting from the knowledge and skill test (Table5). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 25 Table 5 Descriptive statistics and Student’s t-test for the gender variable Gender Male Female Kolmogorov- Smirnov Student’s t-test Cohen’s d N (SD) N (SD) Z gl p t p KN (out of 8) 392 4.18 (1.61) 415 4.36 (1.53) .13 607 .00 1.47 .14 .11 SK (out of 10) 392 5.29 (2.05) 415 5.47 (1.71) .12 577 .00 1.18 .24 .01 AT (out of 5) 387 4.26 (.76) 406 4.35 (.75) .18 607 .00 1.46 .14 .13 EKS (out of 18) 387 9.46 (3.10) 406 9.83 (2.62) .09 607 .00 1.58 .11 .12 Note: KN= Knowledge, SK= Skill, AT= Attitude, EKS= Entire Knowledge-Skill Test As for the academic year the students are in, the domains of knowledge and skill yielded no significant differences, but that of attitude did (<.05). The attitude of students in year 6 of primary education is more positive (mean 4.34 against 4.10). Effect size in relation to attitude can be regarded as between small and moderate (d=.32) (Table 6). Table 6 Descriptive statistics and Student’s t-test for the schoolyear variable School Year Year 6 Primary Education Year 1 Compulsory Secondary Ed. Kolmogorov- Smirnov Student’s ttest Cohen’s d N (SD) N (SD) Z gl p t p KN (out of 8) 668 4.31 (1.54) 139 4.06 (1.72) .13 607 .00 1.40 .16 .16 SK (out of 10) 668 5.42 (1.86) 139 5.18 (1.99) .12 607 .00 1.14 .25 .13 AT (out of 5) 658 4.34 (.70) 135 4.10 (.98) .18 112.17 .00 2.25 .02 .32 EKS(out of 18) 658 9.73 (2.81) 135 9.24 (3.17) .09 607 .00 1.52 .13 .17 Note: KN= Knowledge, SK= Skill, AT= Attitude, EKS= Entire Knowledge-Skill Test Regarding the family’s economic and cultural level, arranged into four levels (very low, low, average, high), there are significant differences (p<.05) in knowledge and skill, but not in attitude. Students whose families’ economic and cultural level is higher are those who score the highest in knowledge and skill. Size effect is small except in knowledge, where it is close to moderate (Table 7). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 63, 7-33 | 2022 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.84595 PÁGINA | 32 Recio Muñoz, F., Silva Quiroz, J., & Abricot Marchant, N. (2020). Análisis de la competencia digital en la formación inicial de estudiantes universitarios: Un estudio de meta-análisis en la Web of Science. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 59, 125-146. https://doi.org/10.12795/pixelbit.77759 Reisoğlu Ì., & Çebi, A. (2020). How can the digital competences of pre-service teachers be developed? Examining a case study through the lens of DigComp and DigCompEdu. Computers and Education, 156, 103940. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103940 Roblizo M.J., & Cózar, R. (2015). Usos y competencias en TIC en los futuros maestros de Educación Infantil y Primaria: Hacia una alfabetización tecnológica real para docentes. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 47, 23-39. http://dx.doi.org/10.12795/pixelbit.2015.i47.02 Romero M., & Minelli, J. (2011). 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