Revista de medios y educacion

PIXEL-BIT
REVISTADE MEDIOSYEDUCACIÓN
Nº 46- ENERO-2015
http://www.sav.us.es/pixelbit
Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. Nº 46. Enero 2015. ISSN: 1133-8482.
e-ISSN: 2171-7966. doi: http://dx.doi.org/10.12795/pixelbit

Director: Julio Cabero Almenara, Departamento de Didáctica y Organización Educativa,
Facultad de CC de la Educación, Universidad de Sevilla (España).
Secretario de Redacción: Margarita R. Rodríguez Gallego, Departamento de Didáctica y Organización Educativa.
Facultad de CC de la Educación, Universidad de Sevilla (España).
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Consejo de Redacción
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de 500 ejemplares.
ISSN: 1133-8482; e-ISSN: 2171-7966; Depósito Legal: SE-1725-02
Formato de la revista: 16,5 x 23,0 cm
©2015 Píxel-Bit. No está permitida la reproducción total o parcial por ningún medio de la versión impresa de Píxel-
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Píxel-Bit, Revista de Medios y Educación está indexada entre otras bases en: Fecyt, 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.

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INDICE
Editorial................................................................................................................................................5-7
Artículos
Technology use for teaching and learning
Usos de la tecnología para enseñar y aprender
Dr. Antoni Badia Garganté, Dr. Julio Meneses Naranjo y Consuelo Garcia Tamarit.................................9-24
Videojuegos, televisión y rendimiento académico en alumnos de primaria.
Video games, television and academic performance in elementary school students
Dra. M.del Mar Badia Martín, Dra. Mercè Clariana Muntada, Dra. Concepción Gotzens
Busquets, Dr. Ramon Cladellas Pros y Dra. Teresa Dezcallar Sáez........................................................25-38
Desarrollo de los razonamientos matemático y verbal a través de las TIC:
descripción de una experiencia educativa
Development of math and verbal reasoning through ICT: description of an educational experience
Héctor Cuesta Suárez, Dra. Mª Victoria Aguiar Perera y Dra. Mª Rosa Marchena Gómez.....................39-50
Expectativas que poseen los docentes universitarios de carreras de pedagogía en relación
al uso de las TIC
Expectations of teaching degree university professors in the use of ICT
Dr. Marcelo Humberto Rioseco Pais y Rosabel Roig Vila.....................................................................51-64
Estudio bibliométrico de Pixel-bit, revista de medios y educación (2000-2013)
Bibliometric study of Pixel-bit, revista de medios y educación (2000-2013)
Dr. Eloy López Meneses, Dr. Esteban Vázquez Cano y
Dr. José Luis Sarasola Sánchez-Serrano...............................................................................................65-85
El cine, recurso formativo. 18 años de investigación del grupo giad
The cinema, an educational resource. 18 years of research by giad group
Dra. Mª Luisa Sevillano García, Dr. Saturnino de la Torre de la Torre y Carlos Carreras Nadal.............87-101
Percepciones acerca de la integración de las TIC en el proceso de enseñanza-aprendizaje
de la universidad
Perceptions about ITC´s integration in the teaching-learning process in the university
Marina Morales Capilla, Dr. Juan Manuel Trujillo Torres y Dr. Francisco Raso Sánchez...................103-117
Aprendizaje móvil basado en microcontenidos como apoyo a la interpretación
instrumental en el aula de música en secundaria
Mobile learning based on microcontents as a support to instrumental performance
in secondary school's music classroom
Dr. José Palazón Herrera...................................................................................................................119-136
Modelo de integración educomunicativa de 'apps' móviles para la enseñanza y aprendizaje
Educommunicative integration model of mobile "apps" for teaching and learning
Cristina Villalonga Gómez y Dra. Carmen Marta Lazo.....................................................................137-153

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Aprendizaje ubicuo de los nuevos aprendices y brecha digital formativa
Ubiquitous learning of new students and educational digital divide
Dra. María del Pilar Quicios García, Dra. Isabel Ortega Sánchez y
Dra. Mª Paz Trillo Miravalles.......................................................................................................155-166
Mujeres mayores asturianas: visión crítica sobre la mediación televisiva e infancia
The eldery women of Asturias: critical view on television mediation and childhood
Dra. Mª Esther del Moral Pérez y Dra. Lourdes Villalustre Martínez................................................167-185
Realidad aumentada y educación: análisis de experiencias prácticas
Augmented reality and education: analysis of practical experiencies
Carlos Prendes Espinosa..................................................................................................................187-203
¿Despega el m-learning? Análisis de la disposición y hábitos de los usuarios
Does the m-learning take off? Analysis of users' disposition and habits
Dra. Carmen Rocío Yot Domínguez y Dr. Carlos Marcelo García...................................................205-218
Screengazing and thinking. Cinema in humanities' education.
Contemplar la pantalla y pensar. Una propuesta para el uso del cine en
una educación humanística
Dr. Rafael Cejudo y Dr. Pedro Mantas............................................................................................219-234
Competencias docentes digitales: propuesta de un perfil.
Digital teaching skills: a profile
Adriana Rangel Baca.....................................................................................................................235-248
Recensiones
Martínez Sánchez, Francisco (2010): Las redes digitales como marco para la multiculturalidad.
Sevilla: MAD.
Mª Ángeles Hernández Prados........................................................................................................249-250
Núñez Domínguez, T. (Coord.) (2014): Competencias psicosociales para
profesionales de los medios. Madrid: Ediciones Pirámide.
Ángel Acosta Romero.....................................................................................................................251-252
Cabero, J. (dir.) (2014). La formación del profesorado en TIC: Modelo TPACK
(Conocimiento Tecnológico, Pedagógico y de Contenido).
Sevilla: Secretariado de Recursos Audiovisuales y Nuevas Tecnologías de la
Universidad de Sevilla.
Sonia Aguilar Gavira.........................................................................................................................253-254
Marín, V. (Coord.) (2014). Desarrollando la competencia digital desde la
educacion inclusiva. Barcelona: Davinci.
Sonia Aguilar Gavira........................................................................................................................255-256

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Editorial
En la actualidad una de las tecnologías que se está acercando a las instituciones educati-
vas, algunas veces más como fantasía que como realidad, son los denominados MOOC o
cursos masivos en abierto. Lo que está suponiendo el plantear algunas nuevas formas de
aventurarnos en los procesos de enseñanza-aprendizaje, es decir nuevos aprendizajes emer-
gentes.
Hablar de aprendizajes en los momentos actuales, implica no olvidarnos, como nos sugiere
Bauman, que vivimos en tiempos líquidos, donde todo es dinámico y cambiante, y nada
estable y sólido. Y estos tiempos líquidos, repercuten también en la transformación del fenó-
meno educativo en una serie de aspectos, que van desde la aparición de nuevas teorías del
aprendizaje (aprendizaje invisible, aprendizaje rizomático,…), a la rapidez y la inmediatez con
la que aparece y desaparece la información, a encontrarnos en una sociedad de redes, a
movernos en una sociedad donde el aprendizaje permanente es completamente necesario, a la
amplitud de tecnologías de la información con que nos encontramos, y a la aparición de un
nuevo tipo de alumnos.
No cabe la menor duda que en la enseñanza se ha producido una fuerte transformación
respecto a los modelos imperantes en las escuelas de la sociedad postindustrial, donde todo
estaba controlado por el docente, y donde su función era la de enseñar y la del alumno
aprender. Por el contrario en un mundo tan cambiante como en el que vivimos los docentes ya
no son los depositarios de la información, sino que ella se encuentra distribuida en diversos
medios, humanos y no humanos, y por tanto su rol debe ser trasformado hacia posiciones de
asesoramiento, guía y tutorización. Sin olvidarnos que deberá dedicarse a diseñar situaciones
mediadas de aprendizaje, para que los alumnos aprendan y adquieran las competencias y
objetivos establecidos.
Lógicamente en esta situación es necesario redefinir el proceso de enseñanza-aprendizaje.
Y ello pasa por reflexionar respecto a cómo será el aprendizaje del futuro en estos contextos
tecnológico, y con el riesgo que supone toda aventura hacia el futuro, y al respecto podemos
decir que vendrá caracterizado por ser: abierto, social y colaborativo, mezclando lo real y lo
virtual, visual, descontextualizado y ubicuo, personalizado, móvil, y enredado.
En esta situación de transformación y cambio respecto a cómo se produce el aprendizaje en
la sociedad del conocimiento, es donde aparecen los MOOC, sustentando y sustentándose
en diferentes modelos emergentes de aprendizaje.
Y al respecto lo primero que tenemos que señalar es que la fundamentación del aprendizaje
en los MOOC, se apoya en diferentes corrientes y teorías del aprendizaje. Algunas de ellas
completamente contradictorias entre sí debido, por una parte, a que no existe una única visión
de los MOOC, por ejemplo la distinción entre los cMOOC y xMOOC, y por otra, por la
significación que se le pueden dar en ellos a los contenidos, a las tareas, o a las relaciones y
conexiones que se establecen entre los que participan en la acción formativa del MOOC. Y al
respecto nos encontramos con las siguientes teorías que los están fundamentado:
conectivismo, construtivismo, aprendizaje autónomo, conductismo, aprendizaje ubicuo, apren-
dizaje autónomo, aprendizaje en red, aprendizaje autónomo, y aprendizaje basado en tareas y
problemas.

- 6 -
Para nosotros los modelos emergentes en que sustentan los MOOC, son cuatro: a) El
reconocimiento de la amplitud de los contextos de formación; b) Los entornos personales de
aprendizaje; c) La clase invertida o flippedclasrroom; y d) el aprendizaje móvil.
Hasta hace relativamente poco tiempo, solo era reconocido como aprendizaje significativo
aquel que se adquiría en contextos formales de formación, como por ejemplo los ocurridos en
las instituciones educativas bien de forma presencial o virtual. En la actualidad, gracias a la
diversidad de tecnologías que tenemos a nuestra disposición y a la velocidad con que se
producen los cambios en la información, se empieza a asumir que no solamente aprendemos
en los contextos formales, sino también en los informales y no formales. Y es en este entrama-
do, donde los MOOC empiezan a adquirir fuerte sentido, lo que lleva a algunos autores a
señalar que desde esta perspectiva podemos hablar de los MOOC, como sistemas de acredi-
tación y certificación de los contenidos adquiridos en contextos informales y no formales de
formación. Por otra parte, como nos señala Conner (2013), los aprendizajes adquiridos tam-
bién se producen en contextos intencionales y en los inesperados.
Hablar de MOOC es también hablar deEntornos personales de aprendizaje (Cabero, 2014;
Castaño y Cabero, 2013), es acercarnos por tanto a una visión educativa que nos abre dos
grandes posibilidades de entenderlos: como un entorno o enfoque de aprendizaje, o como la
utilización por parte del alumno de un conjunto de herramientas de aprendizaje. Nosotros
somos más partidario de la primera orientación, y ello supone relacionarlo con las formas en
que los alumnos aprenden en la sociedad del conocimiento, que viene caracterizado por los
siguientes grandes aspectos: buscando información, filtrándola y seleccionándola, organi-
zándola, generando contenidos, compartiendo, comunicándonos, e interaccionando con otros.
Ni que decir tiene que los MOOC, se convierten en un elemento de los PLE constituidos por
los alumnos para su aprendizaje permanente
Otra de las metodologías emergentes relacionadas con los MOOC, es el denominado
Flippedclasrroom que consiste en la inversión del modelo tradicional de la clase, donde la
entrega de la información se realiza fuera del salón de clase, y las tareas que tradicionalmente
realizaba el alumno en casa se llevan a cabo en el salón de clase. Una visión de la misma puede
encontrarla el lector en el trabajo de Steedie. (versión original en inglés: https://
steedie.files.wordpress.com/2012/05/flipped-23.png; versión en castellano: http://
www.theflippedclassroom.es/un-grafico-en-espanol-sobre-el-modelo-fc/). En líneas genera-
les supone que el alumno realice antes del período de la clase diferentes tareas y deberes
interaccionado con diferentes objetos de aprendizaje para que el alumno asimile la informa-
ción; mientras que las sesiones de la clase, el alumno realiza una serie de actividades para
mejorar la asimilación, se discute con sus compañeros, y el docente cumple una función de
consolidación. Lógicamente uno de los objetos de aprendizajes que pueden ser utilizados en
esta estrategia formativa son los MOOC.
Otro de los enfoques emergentes en los cuales se apoyan los MOOC, es el denominado
aprendizaje móvil, que puede ser comprendido desde diferentes perspectivas: tecnocéntrico,
en relación al e-learning, y centrado en el estudiante (Castaño y Cabero, 2013). Aunque
debemos contemplar que el aprendizaje móvil se ha desplazado desde la tecnología a la
persona, con una fuerte influencia en la deslocalización del conocimiento.

- 7 -
Aprendizaje móvil que, como ha señalado (Castaño y Cabero, 2014, 20-21), nos ofrecen
diferentes posibilidades:
- Permite que se pueda potenciar un aprendizaje ubicuo; es decir, la realización de la acción
formativa en cualquier momento y lugar, ello supone ofrecer a los estudiantes la posibilidad
de acceder y procesar información fuera del aula.
- Fomenta el aprendizaje en un contexto natural y real del mundo, ayudando a crear un
puente entre el mundo real, y la escuela.
- Potencia la formación denominada Just in, just for me; es decir, proporciona una formación
en el momento que la necesitamos.
- Favorece la personalización del aprendizaje, de manera que los estudiantes puedan recibir
la información en función de sus necesidades y ritmo de aprendizaje.
- Permite el acceso a datos en líneas que pueden apoyar el trabajo de campo que se está
realizando.
- Facilita la comunicación sincrónica y asincrónica entre las personas que participan en la
acción formativa.
- Permite el contacto directo y automático, con los padres de los estudiantes. Pueden servir
por tanto para mejorar la comunicación entre padres, profesores y directores de centros.
Para finalizar señalar que, desde nuestro punto de vista, los MOOC se van a convertir en un
elemento significativo, en la construcción de una escenografía virtual para el aprendizaje,
pero posiblemente no tanto como algunos sectores nos están haciendo creer. Los MOOC
seguirán en los escenarios de aprendizaje, pero posiblemente no como los conocemos en los
momentos actuales.
Referencias bibliográficas.
Cabero, J. (2014). Los entornos personales de aprendizaje (PLE).Antequera. IC Editorial.
Castaño, C. y Cabero, J. (2013). Enseñar y aprender en entornos m-learning. Madrid: Sínte-
sis.
Conner, M.L. (2013). Informal Learning. Recuperado de http://marciaconner.com/resources/
informal-learning/
Julio CaberoAlmenara
Director de Píxel-Bit, Revista de Medios y Educación

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Badia, A., Meneses, J. & García, C. Páginas 9 a 24
e-ISSN: 2171-7966. doi: http://dx.doi.org/10.12795/pixelbit.2015.i46.01
TECHNOLOGYUSE FORTEACHINGAND LEARNING
USOS DE LATECNOLOGÍAPARAENSEÑARYAPRENDER
Dr.Antoni Badia Garganté1
tbadia@uoc.edu
Dr. Julio MenesesNaranjo1
jmenesesn@uoc.edu
Consuelo GarciaTamarit2
cgarciat@uoc.edu
(1)
eLearn Center. Open University of Catalonia. C/ Roc Boronat, nº 117 - Planta 6, 08018,
Barcelona (España)
(2)
Department of Psychology and Education. Open University of Catalonia
Rambla del Poblenou, nº 156, 08018, Barcelona (España)
The article main objective is to categorise the different uses teachers and students make of
Information and Communication Technologies (ICT) as a teaching and learning tool in
technology-rich classrooms. A questionnaire about possible uses was developed following
the guidelines provided by the literature review. A sample of teachers (n=278) who teach in
highly technological classrooms participated in the study. Four types of educational ICT
uses in the classroom turned out of the exploratory factor analysis, technology usage for:
teachers' content generation and interaction, and students' content generation and
interaction. Useful ideas for researchers and teachers are provided.
Keywords: Learning tool, educational innovation and ICT, technology-rich learning
environments, ICT and teaching.
El principal objetivo de este artículo es clasificar los diversos usos que los docentes y los
alumnos hacen de las Tecnologías de la Comunicación y la Información (TIC) como
herramienta de enseñanza y aprendizaje en aulas altamente dotadas de tecnología. Se
desarrolló un cuestionario sobre los posibles usos siguiendo las directrices proporcionadas
por la revisión de la literatura. Participaron en el estudio una muestra de profesores (n =
278) que enseñan en aulas altamente dotadas de tecnología. El análisis factorial exploratorio
muestra la existencia de cuatro tipos de uso educativo de las TIC en las aulas: el profesor usa
la tecnología para el contenido, el profesor usa la tecnología para la interacción, los alumnos
usan la tecnología para el contenido, y los alumnos usan la tecnología para la interacción.
Finalmente, se proporcionan ideas útiles para investigadores y profesores.
Palabras clave: Herramienta de aprendizaje, innovación educativa y TIC, entornos de
aprendizaje ricos en tecnología, enseñanza.

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1.Introduction.
According to Van Braak, Tondeur and
Valcke (2004), teachers use computers mainly
for two types of professional activity, referred
to as «supportive use of computers» and «use
of computers in the classroom». Computers
are used as a support when they are
incorporated into the teacher’s professional
practice outside the classroom (Meneses,
Fàbregues, Rodríguez-Gómez & Ion, 2012),
providing assistance to classroom teaching.
Several authors (Bebell, Russell & O’Dwyer,
2004; Hsu, 2010; Russell, Bebell, O’Dwyer &
O’Connor, 2003; Ward & Parr, 2009) include
in this category computer uses for the
professional development of teachers,
administrative tasks, the design and planning
of instruction, and personal use. The use of
computers in the classroom involves the use
of ICT during the lessons, as an integral part
of the teacher’s teaching and student’s
learning.
Several authors (Tondeur, Van Braak
&Valcke, 2007; Twining, 2002) distinguish
between three types of computer use in the
classroom: as content (learning basic
computer skills), as an information tool, and
as a learning tool. The first type of use rela-
tes to acquiring «computer literacy». ICT is a
specific school subject designed to teach
students the basic technical skills to use
computers, use keyboards and mice, and to
learn the basic concepts and procedures of
operating systems. The second type of use
refers to the concept of computers as
information tools, which includes this use to
select, retrieve, store, access, view, display
and send information. Finally, the view of
computers as learning tools, according to
Ainley, Banks and Fleming (2002), is related
to the role of technology in mediating the
educational interaction that students can
establish with the syllabus content and their
peers.
We consider that there are two important
limitations concerning these categories. First,
all existing classifications are biased towards
students’ learning activity and do not
incorporate the teacher’s activity as a
criterion. Furthermore, the third category that
considers ICT as a learning tool is too broad
to be useful to characterize technology as a
support for teaching and learning.
Accordingly, it is necessary to go deeper into
this topic in order to have a new and integrated
overall classification that helps researchers
and teachers, as a starting point for a
reasonable and good use of ICT in the
classroom, not only from the technological
point of view but also from the point of view
of teaching and learning specific curriculum
content.
2. Technology use as a teaching and
learning tool.
To achieve such a classification proposal
it is necessary to take into account the
technological, instructional and educational
issues that may influence the use of ICT as a
learning tool. The Squires and McDougall
(1994) approach meets this challenge as it
proposes three different criteria for identifying
and classifying the use of educational
computers in the classroom: software use,
instructional role of the software, and soft-
ware relationship with educational rationales.
Categories of software use have a twenty-
year tradition (Khan, 1989; Rutven &
Hennessy, 2002; Selwyn, Potter & Cranmer,
2009; Waite, 2004). Currently, software
possibilities are often analysed as ICT
affordances. For instance, Conole and Dyke

- 11 -
(2004) propose a taxonomy of ICT
affordances that includes categories such as
information accessibility and immediacy, fast
information exchange, diversity of learning
experiences, extensive communication and
collaboration technologies, reflection by
means of written discourse analysis, and
multimodal or non-linear access to
information. This type of classification
highlights the technological influences on
managing information and communication in
educational contexts, but do not provide
information about the teaching and learning
processes that occur in the classrooms.
There is also an extensive bibliography on
frameworks focused on the instructional role
of the software (Ainley, Banks & Fleming,
2002; Duffy & McMahon, 1999; Inan,
Lowther, Ross & Strahl, 2010; Jonassen, 1995;
Lim & Tay, 2003; Passey, 2006; Ruthven,
Hennessy & Deaney, 2005). The educational
intentions of the teacher are taken as core
classification criteria.Two types of
educational uses of ICT can be distinguished:
computer-based instruction (Martin, Klein &
Sullivan, 2007), and technology supported
learning (Jonassen, 1995). From a learning-
based classification, three broad ICT uses
have been identified: technology as tool for
information management (information
resources, information access, representation
of ideas, communication with others, product
generation), technology as an intellectual
partner or mind tool (to support student
thinking when expressing ideas, reflecting on
what they have learned, or building
representations of knowledge), and
technology as a learning context (for example,
to represent and simulate significant real-
world problems or to support discourse
among students through knowledge building
communities).
Significant literature can also be found on
classifications of educational uses of ICT
based on educational rationales, often related
to teachers’ beliefs about teaching and
learning (Hermans, Tondeur, Van Braak &
Valcke, 2008; Levin &Wadmany, 2006; Palak
& Walls, 2009; Tondeur, Hermans, Van Braak
& Valcke, 2008). The distinguishing criterion
adopted is based on the educational
principles that underlie different educational
paradigms. The vast majority of these authors
distinguish between two different
educational perspectives: teacher-centred
teaching, and student-centred learning. In the
first case, the teacher uses ICT to promote
direct instruction and the transmission of
contents. One example is the use of
information presentation software to transmit
content. In the second case, ICT is used to
help students’ knowledge acquisition,
whether individually or through collaborative
learning among peers. One example of this is
the use of online forums to encourage
students to develop the necessary
educational interaction for building shared
meanings on a syllabus topic. Some authors
(Levin & Wadmany, 2006) argue that student-
centred teachers use more open
constructivist software that engage students
in complex learning tasks, work with specific
contents, and are based on problems whose
resolution requires multiple points of view.
By contrast, teachers who adopt direct
instruction approaches use skill-based soft-
ware, computer-assisted learning, and
learning with technical tools. It may be
important to identify the educational
paradigm that underlies the use of ICT, but
often does not provide useful knowledge to
be used at the pedagogical level.
The three criteria used by Squires and
McDougall (1994) are relevant, but it would

- 12 -
be useful to interrelate them to have an
integrated approach that would help to
provide a broad vision and higher
understanding of how ICT can be used by
teachers and students, as a teaching and
learning tool, in classrooms. An integrated
analytical model also is needed in order to
decide how educational software can be
useful to teaching and learning, whatthe
instructional roles that can be developed by
educational software are, and what the
educational rationales that provide a
theoretical framework for an educational
useare.
3. Technology-rich classrooms.
A more specific categorization of the
educational uses of ICT would be very useful
especially for technology-rich classrooms
(Craig, Ault & Niileksela, 2011; Levin &
Wadmany, 2006; Palak &Walls, 2009).These
types of classrooms are characterised by a
high level of access, both by teachers and
students, to a wide variety of technologies
that can help teaching and learning, and by a
high level of skills in the educational uses of
these technologies.
The research presented here is based on
data collected from eight schools that joined
the project for «Advanced ICT Integration»
(In Catalonian: Integració Avançada de les
TIC, IA-TIC), run by the Department of
EducationoftheCataloniaGovernment(2004-
2007), with the aim of fostering the integration
of ICT in schools. Eight public schools (five
Kindergartens and Primary schools, and three
Secondary schools) were selected to
participate in this innovative teaching
experience.
IA-TIC project provided the best possible
technological conditions of that time to these
eight schools - for example, availability of
Internet and computer infrastructure,
educational software and educational
platforms for synchronous and
asynchronous communication, teacher
training and technical support to solve needs
or problems - with the idea that teachers and
students would teach and learn through ICT
without technological or skills and working
conditions barriers. More specifically, the
INDICATORS
DATA FROM
SCHOOLS IN
SPAIN
DATA FROM
IATIC
CENTERS
Mean of the total number of computers 55.7 197.50
Mean of the total number of computers used by teachers for
educational purposes
10.6 15.33
Mean of the total number of computers used by students for
educational purposes
43.20 176.83
Mean of the total number of computers with Internet access 49.90 197.50
%of schools with web page 67.0% 100%
% of schools with intranet 58.5% 100%
%of schools with Wi-Fi connection 49.8% 100%
% of schools with Wi-Fi access in the classrooms 34.8% 100%
% of schools that use laptops in the classrooms 70.3% 100%
%of schools that provide technical support to teachers 73.4% 100%
% of schools that provide pedagogical support to teachers 57.2% 100%
Table 1.Comparison of the IATIC centers infrastructure with general schools in Spain.

- 13 -
eight schools maintained a full ICT
infrastructure, consisting of complete
Internet access anywhere through Wi-Fi,
private educational Intranet, a mean of 42.9
computers connected to Internet per 100
pupils, plenty of educational software in all
curricular areas, and enough technical and
pedagogical human support for the teachers
in their own centre. Table 1 compares some
data of the ICT infrastructure available in the
IE-TIC centers (with high technological
equipment) with data from a sample of
conventional schools, representative of the
Spanish educational system (Sigalés,
Mominó, Meneses & Badia, 2009).
According to the information presented in
the theoretical background, the analysis
performed during the study has, as main
objectives:
a) To figure outnew categories that can
be useful to classify the possible educational
uses of ICT for teaching and learning in
classrooms.
b) To identify the use of the software by
teachers and students in each category.
c) To examine the differences in the types
of ICT educational uses between
Kindergarten,Primary education, and
Secondary education.
4. Method.
This research paper is part of a larger
research project called ICT integration in
schools (in Catalonian: Integració Escolar
de les TIC, IE-TIC), funded by the
Department of Education of the Catalonia
Government, and carried out between 2006
and 2009. The main aim of this research
project was to study the issues directly related
to the integration of ICT in school classrooms,
namely, approaches to teaching and learning
with ICT, educational uses of ICT by teachers
and students inside and outside the
classroom, and the obstacles, supports and
incentives touse ICT by teachers.
4.1. Participants.
Teachers belonging to the eight schools
that participated in the IA-TIC project fulfilled
a questionnaire specially designed to study
ICT integration in schools. They were 278
teachers (74 from Kindergarten,108 from
Primary education and 96 from Secondary
education). Teachers’distribution among the
three educational levels is shown in Table 2.
The sample of participants consisted of
72.1% of women and 27.9% men. The avera-
ge age of participants was 41 (SD = 9.83);
46.9% of teachers had a three-year Diploma,
39.9% had a Bachelor’s degree, and 13.3%
held a Master’s or Doctoral degree; 89.6% of
them were civil servants, with an average
experience of 16.45 years (SD = 10.62) as
teachers.
SCHOOL
1 2 3 4 5 6 7 8 TOTAL
Kindergarten 11 24 16 12 11 74
Primary education 12 25 26 26 19 108
Secondary education 13 19 30 34 96
TOTAL 23 49 42 38 43 19 30 34 278
Table 2. Sample distribution.

- 14 -
When this research was carried out, 70.3%
of teachers considered that they had
integrated ICT in their classroom because it
was a shared priority in their schools, 84.2%
of teachers were Internet users for more than
3 years, 84.2% had received training on ICT
educational uses in the last three years, 86.4%
gave high value to the training, and 87% had
a minimum connection of 2-3 timesper week
to Internet.
4.2. Measures.
The three theoretical frameworks described
above, based on categories of software use,
on the instructional role of the software, and
on the relation between software and
educational rationales, were taken into
account to develop the two scales of the
questionnaire. Table 3 shows how we
incorporated these three contributions.
Among other measurements, two ad-hoc
scales, with eight items each, were drawn up
to analyse ICT uses in lessons (Sigalés,
Mominó, Meneses & Badia, 2009). The items
were selected to show prototypical
educational uses of ICT in technology-rich
classrooms (Craig, Ault & Niileksela, 2011;
Levin&Wadmany,2006;Palak&Walls,2009).
The first scale relates to the activity carried
out by teachers when giving lessons on their
subject and describes the frequency with
which they use technological media such as
computers, computers with an Internet
connection or digital whiteboards for a se-
ries of educational aims. The second scale
explores the uses that teachers encourage
among their students while teaching the
subject and assesses the frequency with
which students use ICT in the teaching and
learning process. All the items (you can see
all of them in tables from 4 to 7) use the same
answer scale: «I do not use them» (1),
«Occasionally» (2), «Frequently» (3), and «I
always use them» (4). Personal and
professional background information was
also collected, including age, sex, education
and qualification level, teaching experience,
current teaching level and subjects.
4.3. Data collection.
Data of the two scales were collected
between March and June 2008. The
researchers provided the questionnaires on
paper to the headmaster of each school, and
each school organized to collect the
questionnaires completed by the teachers and
students. Overall, between 40% and 60% of
teachers in schools answered the
questionnaire. Later, data were recorded in a
computer file to be processed using SPSS-
version 17.
METHODOLOGICAL DECISIONS THEORETICAL FRAMEWORKS
We created two different questionnaires: one for
teachers-ICT users, and another for students-ICT
users
Software rationales from both educational
perspectives: teacher-centred teaching, and
student-centred learning
We developed a list of items related to different
instructional aims and according to different
instructional roles
Instructional role of the software
We included different prototypical uses of
software to each item
Categories of software use
Table 3. Relationship between methodological decisions and theoretical frameworks.

- 15 -
5. Results.
Firstly, we applied an exploratory factor
analysis to the two scales. Principal
components analysis revealed two structures
of two factors, representing the uses by
teachers (KMO=0.821 and a significant
Bartlett test, p=0.000) and the uses by
students (KMO=0.839 and a significant
Bartlett test, p=0.000), reaching an acceptable
explained total variance of 62.89% and
58.08%, respectively. Two non-orthogonal
solutions with oblique rotation (Oblimin with
Kaiser normalisation) were calculated to exa-
mine potential correlations between factors.
Since they were significantly correlated (i.e. -
0.417 and 0.437, respectively), the
computation of two orthogonally rotated
solutions was not required.
5.1. Categories of technology use as a
teaching and learning tool.
We identified four new categories that can
be useful to classify the educational uses of
ICT for teaching and learning in school
classrooms. Based on the meaning of the items
with high factor loadings, these factors were
named «Teachers’ Educational Use of
Content Technologies (TEUCT)», «Teachers’
Educational Use of Interaction Technologies
(TEUIT)», «Students’ Educational Use of
Table 4. Explained variance and Cronbach’s alpha of Teachers’ and Students’ ICT use.
Table 5. Items including the educational uses of ICT by teachers.
MEAN SD TEUIT TEUCT
TEUCT 1,88 0.54
Support the oral presentation of content 2.22 0.76 0.779 -0.362
Present contents through a multimedia or
hypermedia system
1.85 0.72 0.749 -0.265
Support conversations with my students 1.72 0.72 0.709 -0.236
Show examples of products that students are
required to develop
1.75 0.75 0.704 -0.482
TEUIT 1.46 0.53
Extend classroom to virtual classroom 1.33 0.595 0.238 -0.788
Communicate with students 1.48 0.702 0.446 -0.777
Monitor the progress of the learning process 1.34 0.685 0.276 -0.767
Provide guidance and guidelines to facilitate
learning
1.68 0.760 0.570 -0.700
Total scale 1.67 0.47
FACTORS EXPLAINED
VARIANCE
CRONBACH'S
ALPHA
TEUCT 43.597 0.722
TEUIT 14.482 0.764
SEUCT 47.907 0.829
SEUIT 14.983 0.733

- 16 -
Content Technologies (SEUCT)» and
«Students’ Educational Use of Interaction
Technologies (SEUIT)». Table 4 shows
explained variance and Cronbach’s alpha of
each factor.
Reliability analysis revealed acceptable
Cronbach’s alpha, ranging from 0.722 to 0.841
both on the teachers’ and students’ global
scales and in relation to the specific factors.
Tables 5 and 6 show items included in each
of the four factors.
Four items form TEUCT factor. The mean
(1.88) appears slightly below thevalue 2
(occasionally), with a standard deviation of
0.54. So, the most common use is the oral
presentation of the content from the teacher.
TEUIT factor also consists of four items.
This factor includes the teaching tasks that
characterize the educational interactions
between teachers and students. The most
common use is to provide guidance for
students to learn the content. The mean (1.46)
appears in the midpoint between values such
as never (1) and 2 (occasionally), with a stan-
dard deviation of 0.53.
The SEUCT factor consists of five items.
Students use ICT to search, manage and
elaborate content information. The
relationship between students and content,
mainly for syllabus contents, characterizes
this type of ICT use. The mean of this factor
(2.11) appears a little above the value 2
(occasionally), with a standard deviation of
0.66.
Finally, the factor SEUIT involves three
items and includes learner ICT uses such as
collaborative work, complex environments for
learning, and communication among
students. It involves the learning tasks
characterized by educational interactions
among students in technology-rich
classrooms. The mean (1.32) appears close
to value 1 (never), with a standard deviation
of 0.54.
Table 6. Items including the educational uses of ICT by students.
MEAN SD SEUIT SEUCT
SEUCT 2,11 0.66
Search for information for class assignments 2.34 0.823 0.850 0.360
Organise and classify content documents 1.84 0.993 0.806 0.457
Access information previously selected by the
teacher
2.24 0.773 0.796 0.292
Develop educational products 2.04 0.876 0.703 0.252
Obtain information relating to the real world 2.00 0.828 0.702 0.440
SEUIT 1.32 0.50
Use of ICT for collaborative work with other
students
1.28 0.624 0.430 0.866
Learn in complex learning environments 1.28 0.596 0.255 0.805
Communicate to exchange information with
other students
1.40 0.646 0.483 0.740

- 17 -
5.2. Computer resources and software
uses carried out by teachers and students.
Next we present the data on the percentage
of software use on each of the items,
presented as corresponding to each factor.
Table 7 shows the highest frequency of use
by teachers of three types of content
technologies, which are based on the
principles of teacher-centered teaching and
developed using computer-based instruction:
a) technologies for accessing Internet
content, mainly from webpages or other
resources useful for teaching, b) technologies
for content editing documents in order to
present them to their students, and c)
Table 7. Frequency of teachers’ educational use of content technologies (TEUCT),
computer resources and software.
Table 8. Frequency of teachers’ educational use of interaction technologies (TEUIT),
%
ALMOST
ALWAYS/
ALWAYS
SOFTWARE USE %
SOFTWARE
USE
Support the oral
presentation of
content
31.8 Presentation software 36.9
Word processor or spreadsheet software 6.8
Web pages 56.3
Present contents
through a
multimedia or
hypermedia system
14.2 Web Authoring software 9.0
Video creating/editing software application 47.0
Video-sharing website or photo sharing website 44.0
Support
conversations with
my students
12.9 Content edited by teacher himself 16.0
Web pages 23.3
Other online resources 60.7
Show examples of
products that
students are required
to develop
13.4 Content edited by teacher himself 41.3
Office suite: Microsoft Office, OpenOffice or
similar
11.9
Web pages or documents from internet 46.9
%
ALMOST
ALWAYS/
ALWAYS
SOFTWARE USE %
SOFTWARE
USE
Extend classroom to
virtual classroom
5.9 E-learning software platform (e.g. Moodle) 64.6
Social bookmarking web service (e.g. Delicious) 3.1
Blog-publishing service (e.g. Blogger) 32.3
Communicate with
students
7.7 Asynchronous communication software (e-mail) 92.7
Synchronous communication software
(Messenger, Skype or similar)
7.3
Monitor the progress
of the learning
process
7.9 E-portfolio 3.8
Computer monitoring and tracking software 15.1
Computer-based self-assessment software 81.1
Provide guidance
and guidelines to
facilitate learning
16.2 Intelligent tutoring system 5.4
Software supporting problem based learning 49.5
Guideline made by teacher himself 45.0

- 18 -
technologies to display the contents in the
classroom.
Table 8 reveals the highest frequency of
use by teachers of two types of Interaction
Technologies, which are based on the
principles of teacher-centered teaching and
developed using computer-based instruction:
a) technologies that promote teacher and
student interaction (by e-mail or e-learning
software platform), and b) technologies to
promote student learning, either by guiding
(for example, by supporting software specific
problem based learning, or also through
guidelines), or by developing formative
assessment or self-assessment.
Table 9 shows the most frequent use of
three types of content technologies, based
on the student-centered learning perspective
and developed though technology
supported learning : a) technologies to obtain
content information (from web pages or real
life) b) technologies to organize this
information, and c) technologies to transform
the information into a learning product
(mainly word processors).
Table 10 discloses the two most frequent
uses of interaction technologies based on the
student-centered learning perspective and
developed through technology supported
learning: a) Technologies to exchange of
information among students (mainly, e-mail)
and b) Technologies tolearn in collaboration
in complex environments.
5.3. Differencesinthetypesofeducational
use of ICT between educational levels.
Additionally, a series of ANOVA analyses
(F test) were carried out to assess the
differences among uses of ICT of teachers
and students from Kindergarten,Primary and
Secondary education. Levene’s test of
homogeneity of variance was applied to test
the ANOVA assumption that each group had
Table 9. Frequency of students’ educational use of content technologies (SEUCT),
%
ALMOST
ALWAYS/
ALWAYS
SOFTWARE USE %
SOFTWARE
USE
Search for
information for
class assignments
37.3 Internet search engine 35.3
Digital or Internet Encyclopaedia (e.g. Encarta or
Wikipedia)
9.3
Educational website for kids 55.3
Organise and
classify content
documents
25.8 Off-line folders 65.5
Online shared folders 34.5
Access information
previously selected
by the teacher
34.1 Educational website for kids 63.5
Digital or Internet Encyclopaedia (e.g. Encarta or
Wikipedia)
15.2
Other websites (e.g. virtual museums, online
newspaper)
21.3
Develop educational
products
28.9 Word processor or presentation software 91.8
Web Authoring software 5.3
3D computer graphics software 2.9
Obtain information
relating to the real
world
23.9 Digital camera 51.2
Digital audio recorder 10.4
Online questionnaire 38.4

- 19 -
the same variance in scale and factor scores.
A significant Levene’s test suggests
heterogeneous variances between groups, so
this assumption is not adequately met and
an alternative procedure must be developed.
Accordingly, the researchers computed a
more robust test, Welch’s variance-weighted
ANOVA, which also adequately deals with
unequal group sample sizes.
Table 11 shows that the four factors that
classify ICT use in technology-rich
classrooms have significant mean differences
according to the educational level: Kinder-
garten, Primary educationand Secondary
education.
Overall, findings showthat the frequency
distribution of technology uses for teaching
Table 10. Frequency of students’ educational use of interaction technologies (SEUIT),
FACTORS
KINDERGART
EN
PRIMARY
EDUCATION
SECONDARY
EDUCATION
Mean (SD) Mean (SD) Mean (SD) Levene's test ANOVA
Teachers' ICT use
TEUCT
TEUIT
Scale total
1.80 (0.50)
1.24 (0.34)
1.51 (0.37)
1.80 (0.52)
1.38 (0.43)
1.58 (0.42)
2.03 (0.57)
1.72 (0.62)
1.88 (0.51)
0.792
12.059c
6.747b
F=5.205b
W=19.074c
W=14.155c
Students' ICT use
SEUCT
SEUIT
Scale total
1.87 (0.57)
1.16 (0.33)
1.60 (0.42)
2.14 (0.63)
1.29 (0.41)
1.80 (0.48)
2.27 (0.71)
1.48 (0.63)
1.98 (0.61)
3.403a
11.485c
5.883b
W=8.676c
W=8.668c
W=11.292c
a, p<0.050, b, p<0.010, c, p=0.000
Table 11. Differences in educational uses of content and interaction technologies of
teachers and students, from Kindergarten, Primary and Secondary education.
%
ALMOST
ALWAYS/
ALWAYS
SOFTWARE USE %
SOFTWARE
USE
Use of ICT for
collaborative work
with other students
4.8 Wiki page 40.4
Virtual discussion forum 55.3
Social bookmarking web service (e.g. Delicious) 4.3
Learn in complex
learning
environments
4.0 Computer learning environment to promote
critical thinking
26.4
Computer learning environment to promote
problem based learning
50.9
Computer learning environment to promote
authentic assessment
22.6
Communicate to
exchange
information with
other students
7.4 Asynchronous communication software (e-mail) 81.5
Distribution list 6.2
Synchronous communication software
(Messenger, Skype or similar)
12.3

- 20 -
and learning is significantly different in each
level: a) in relation to the use of technologies
made by teachers (Kindergarten: M=1.51,
SD=0.37; Primary education: M=1.58,
SD=0.42; Secondary education: M=1.88,
SD=0.51); b) in relation to the use of
technologies made by students (Kindergar-
ten: M=1.60, SD=0.42; Primary education:
M=1.80, SD=0.48; Secondary education:
M=1.98, SD=0.61); c) in each of the specific
uses of Content technologies and Interaction
technologies.
6. Discussion.
The classification of educational uses of
ICT as a teaching and learning tool, just
characterized, should be understood under
an integrated framework.This classification
has three advantages in relation to previous
classifications of ICT as a learning tool,
presented in the theoretical framework. First,
it is more comprehensive and complete, while
taking into account the use of ICT for
students’ learning and also how the teacher
can teach using technology. Second, it is a
more integrated classification at the theoretical
level, as it involves both the two traditional
frameworks of educational rationales
(teacher-centered and student-centered), and
the two possible roles of instructional
technology (computer-based instruction and
technology-supported learning). Third, the
classification follows an educational criterion,
since the software is used in each category
in a different way, in each case for a specific
educational purpose.
TEUCT category refers to the research and
educational practice related to what the
teacher does in relation to the content.
Currently, there are two lines of relevant
research on the topic: the presentation of
content through hypermedia technology, and
through the use of smart boards in the
classroom. There is a substantial body of
knowledge about the use of hypermedia
(Gerjets & Kirschner, 2009); however, more
research is needed on the use of smart boards
in class, even though there is already some
research on how their use can impact
classroom dialogue (Mercer, Hennessy &
Warwick, 2010).Both types of content
technologies are used extensively in the
classroom, although there is evidence that
the use of hypermedia does not always have
a positive impact on student learning.
TEUIT category accounts for how the
teacher uses technology to establish
educational interaction with students. There
are two well-known education research lines:
the use of virtual classrooms, based on
asynchronous and written communication,
and the provision of educational and
evaluative aids to facilitate content learning.
Educational aids can be provided via content
scripts (see e.g. Weinberger, Ertl, Fischer &
Mandl,2005),whileformativefeedback(Fitch,
2004) can provide evaluative aids. While there
has been a lot of educational research in this
area in recent years, yet there is little
widespread of the use of these technologies
in educational practice.
SEUCT category refers to the way in which
students manage content using computers.
Two of the fields that are related to this subject
are access to Internet content, and the use of
technology to help students manage the
content. To get access to open content of
quality published in the Internet and use it
for educational purposes is one of the
challenges of the schools for the next three
years, according to the preliminary report
NMC Horizon Project (2013). Content
management with the support of technology

- 21 -
has been a field of study in the last forty years
(Monereo & Romero, 2008), but with few
results. There has only been an advance in
the study of how students use some
technological systems, such as intelligent
tutoring systems. Since these technological
systems have had a very limited expansion,
much of the research has focused on studying
how students use the technologies currently
available (not designed specifically for
education) to manage content, and what
possible problems can appear in this process
(Monereo&Badia,2012).Thislackofresearch
and in the design of this type of technology
has led students not to use a technology
specially designed from an educational point
of view for this purpose.
Finally, SEUIT category includes two types
of technology uses: collaborative learning,
and learning in complex technological
environments. Collaborative learning through
ICT (CSCL: Computer-Supported
Collaborative Learning) has been the field
most researched of all, and also has had more
impact on school educational practice (Stahl,
Koschmann & Suthers, 2006). Nevertheless,
it is a complex educational practice where it is
often difficult to achieve high levels of quality
of social interaction between peers (Kreijns,
Kirschner & Jochems, 2003). Difficulties also
arise in learning in complex technological
environments (Puntambekar & Hubscher,
2005), both from the point of view of design
and implementation in the classroom. The
main challenge is to know what kind of
educational aids are necessary to meet the
diverse needs of students’ learning, and
when it is needed to remove them because
they are not necessary. It is an emerging field,
very little implemented in the classrooms.
All four categories are useful to highlight
differences in the frequency of use of ICT
among Kindergarten, Primary and Secondary
teachers and students, probably due to the
characteristics of each level of education.
This fact points tothe two main limitations of
this research:first, the limited sample of
schools and teachers, and second, the global
perspective adopted for the analysis of the
educational uses of ICT. More research with
other schools, perhaps even with greater
technological resources, would be necessary
to provide a wider empirical basis to these
four categories. And it would also be
necessary to determine whether these
categories are useful to characterize specific
uses of ICT in specific educational levels and
in particular curriculum areas.
Despite these limitations, we believe that
we provide an ever-lasting categorization of
educational uses of ICT, which is not
dependent on technological changes that
may occur in the present or in the future.
7. Acknowledgements.
This project was supported by a grant from
the Department of Education of Catalonia
Government (2006-2008). The authors would
like to thank all administrators and teachers
of the schools who participated in this project.
8. References.
Ainley, J., Banks, D. & Fleming, M. (2002).
The influences of IT: Perspectives from five
Australian schools. Journal of Computer
Assisted Learning, 18 (4), 395-404. doi:
10.1046/j.0266-4909.2002.00251.x
Bebell,D.,Russell,M.&O’Dwyer,L.(2004).
Measuring teachers’ technology uses: Why
multiple-measures are more revealing. Journal
of Research on Technology in Education, 37
(1),45-63.doi:10.1080/15391523.2004.10782425

- 22 -
Conole, G. & Dyke, M. (2004).What are the
affordances of Information and
Communication Technologies, ALT-J, 12 (2),
113-124.doi:10.1080/0968776042000216183
Craig, J.,Ault, M. & Niileksela, C. (2011).
The Influence of Technology Rich Learning
Environments: A Classroom-based
Observational Study. In M. Koehler & P.
Mishra (eds). Proceedings of Society for
Information Technology& Teacher
Education International Conference 2011
(pp. 4304-4311). Chesapeake,VA:AACE.
Duffy, T. M. & McMahon, T. A. (1999).
Linking homes and elementary schools with
computers: The impact on pedagogy
(Technical Report 9-99). Center for Research
on Learning and Teaching. Bloomington, IN:
Indiana University.
Fitch, J. L. (2004). Student feedback in the
college classroom: A technology solution.
Educational Technology Research and
Development, 52 (1), 71-77. doi: 10.1007/
BF02504773
Gerjets, P. & Kirschner, P. (2009) Learning
from Multimedia and Hypermedia. In N.
Balacheff, S. Ludvigsen,T. Jong,A. Lazonder
& S. Barnes (Eds.) Technology-Enhanced
Learning(pp. 251-272).Netherlands: Springer.
Hermans, R., Tondeur, J., Van Braak, J. &
Valcke,M.(2008).Theimpactfprimaryschool
teachers’ educational beliefs on the
classroom use of computers. Computers &
Education, 51 (4), 1499-1509. doi: 10.1016/
j.compedu.2008.02.001
Hsu, S. (2010). Developing a scale for
teacher integration of information and
communication technology in grades 1-9.
Journal of Computer Assisted Learning, 26
(3), 175-189. doi: 10.1111/j.1365-
2729.2010.00348.x
Inan, F. A., Lowther, D. L., Ross, S. M. &
Strahl, D. (2010). Pattern of classroom
activities during students’ use of computers:
Relations between instructional strategies
and computer applications. Teaching and
Teacher Education, 26, 540-546. doi:10.1016/
j.tate.2009.06.017.
Jonassen, D. H. (1995). Supporting
communities of learners with technology: a
vision for integrating technology with
learning in schools. Educational Technology,
35 (4),60-63.
Khan, E. H. (1989). The use of computer-
assisted learning in a primary school.
Computers & Education, 13 (4), 355-362.
Kreijns, K., Kirschner, P.A. & Jochems, W.
(2003). Identifying the pitfalls for social
interaction in computer-supported
collaborative learning environments: a review
of the research. Computers in Human
Behavior, 19 (3), 335-353.
Levin, T. &Wadmany, R. (2006). Teachers’
beliefs and practices in technology-based
classrooms: A developmental view. Journal
of Research on Technology in Education, 39
(3), 157-181. doi: 10.1080/15391523.2006.
10782478
Lim, C. P. & Tay, L. Y. (2003). Information
and communication technologies (ICT) in an
elementary school: Students’ engagement in
higher order thinking. Journal of Educational
Multimedia and Hypermedia,12 (4), 425-451.
Martin, F., Klein, J.D. & Sullivan, H. (2007).
The Impact of Instructional Elements in
Computer-Based Instruction. British Journal
of Educational Technology,38 (4), 623-636.
doi:10.1111/j.1467-8535.2006.00670.x
Meneses, J., Fàbregues, S., Rodríguez-
Gómez, D. & Ion, G. (2012).Internet in
teachers’ professional practice outside the
classroom: Examining supportive and
management uses in primary and secondary
schools. Computers & Education, 59 (3),
915-924.doi:10.1016/j.compedu.2012.04.011

- 23 -
Mercer, N., Hennessy, S. & Warwick, P.
(2010). Using interactive whiteboards to
orchestrate classroom dialogue. Technology,
Pedagogy and Education, 19 (2), 195-209.
doi:10.1080/1475939X.2010.491230
Monereo, C. & Badia,A. (2012). La compe-
tencia informacional desde una perspectiva
psicoeducativa: enseñanza basada en la re-
solución de problemas prototípicos y emer-
gentes. Revista española de Documentación
Científica, 35 (Monográfico), 75-99.
Monereo, C. & Romero, M. (2008). Los
entornos virtuales de aprendizaje basados en
sistemas de emulación socio-cognitiva. In C.
Coll & C. Monereo (Eds.) Psicología de la
educación virtual (pp. 194-212). Madrid: Edi-
torial Morata.
NMC HORIZON (2013). Project Preview
K-12 edition. Available:www.nmc.org/
publications/2013-horizon-report-k12 [26-04-
2013].
Palak, D. & Walls, R. T. (2009). Teachers’
Beliefs and Technology Practices: A Mixed-
methods Approach. Journal of Research on
Technology in Education, 41 (4), 417-441. doi:
10.1080/15391523.2009.10782537
Passey, D. (2006).Technology enhancing
learning: analyzing uses of information and
communication technologies by primary and
secondary school pupils with learning
frameworks. The Curriculum Journal, 17 (2),
139-166.doi:10.1080/09585170600792761
Puntambekar, S. & Hubscher, R. (2005).
Tools for scaffolding students in a complex
learning environment: What have we gained
and what have we missed?. Educational
psychologist, 40 (1), 1-12. doi:10.1207/
s15326985ep4001_1
Russell, M., Bebell, D., O’Dwyer, L. &
O’Connor, K. (2003). Examining teacher
technology use. Implications for pre-service
and in-service teacher preparation. Journal
of Teacher Education, 54 (4), 297-310.doi:
10.1177/0022487103255985
Ruthven, K. & Hennessy, S. (2002). A
practitioner model of the use of computer-
based tools and resources to support
mathematics teaching and learning.
Educational Studies in Mathematics, 49 (1),
47-88.Doi:10.1023/A:1016052130572
Ruthven, K., Hennessy, S. &Deaney, R.
(2005). Incorporating Internet resources into
classroom practice: pedagogical perspectives
and strategies of secondary-school subject
teachers. Computers & Education, 44 (1), 1-
34.
Selwyn, N., Potter, J. & Cranmer, S. (2009).
Primary pupils’ use of information and
communication technologies at school and
home. British Journal of Educational
Technology, 40 (5), 919-932. doi:10.1111/
j.1467-8535.2008.00876.x
Sigalés, C., Mominó, J. M., Meneses, J. &
Badia, A. (2009). La integración de internet
en la educación escolar española. Situación
actual y perspectivas de futuro. Madrid:
Ariel/Fundación Telefónica.
Squires, D. & McDougall, A. (1994).
Choosing and using educational software:
A teachers’ guide. London: The Falmer Press.
Stahl, G., Koschmann, T. & Suthers, D.
(2006). Computer-supported collaborative
learning: A historical perspective. In R. K.
Sawyer (Ed.). Cambridge Handbook of the
Learning Sciences (pp. 406-427).Cambridge,
UK: Cambridge University Press.
Tondeur, J., Hermans, R., Van Braak, J. &
Valcke, M. (2008). Exploring the link between
teachers’ educational belief profiles and
different types of computer use in the
classroom. Computers in Human Behavior,
24 (6), 2541-2553.doi: http://dx.doi.org/
10.1016/j.chb.2008.02.020

- 24 -
Tondeur, J., Vann Braak, J. & Valcke, M.
(2007). Towards a typology of computer use
in primary education. Journal of Computer
Assisted Learning, 23 (3), 197-206. doi:
10.1111/j.1365-2729.2006.00205.x
Twining, P. (2002). Conceptualising
computer use in education: introducing the
Computer Practice Framework (CPF). British
Educational Research Journal, 28 (1), 95-
110.
Van Braak, J., Tondeur, J. & Valcke, M.
(2004). Explaining different types of computer
use among primary school teachers.
European Journal of Psychology of
Education, 19 (4), 407-422. doi: 10.1007/
BF03173218
Waite, S. (2004). Tools for the job: a report
of two surveys of information and
communications technology training and use
for literacy in primary schools in the West of
England. Journal of Computer Assisted
Learning, 20 (1), 11-20. doi: 10.1111/j.1365-
2729.2004.00043.x
Ward, L. & Parr, J. (2010). Revisiting and
reframing use: Implications for the integration
of ICT. Computers & Education, 54 (1), 113-
122. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.
2009.07.011
Weinberger,A.,Ertl,B.,Fischer,F.&Mandl,
H. (2005). Epistemic and social scripts in
computer–supported collaborative learning.
Instructional Science, 33 (1), 1-30. doi:
10.1007/s11251-004-2322-4
Fecha de recepción: 28-02-2014
Fecha de evaluación: 25-04-2014
Fecha de aceptación: 01-06-2014

- 25 -
Badia, M.Mar et al. Páginas 25 a 38
VIDEOJUEGOS, TELEVISIÓNYRENDIMIENTOACADÉMICO EN
ALUMNOS DE PRIMARIA.
VIDEO GAMES, TELEVISIONANDACADEMIC PERFORMANCE
IN ELEMENTARYSCHOOLSTUDENTS
Dra. M.del Mar Badia Martín1
mar.badia@uab.es
Dra. Mercè ClarianaMuntada1
merce.clariana@uab.cat
Dra. Concepción Gotzens Busquets2
c.gotzens@uib.es
Dr. Ramon Cladellas Pros1
Ramon.Cladellas@uab.cat
Dra.Teresa Dezcallar Sáez1
Teresa.Dezcallar@uab.cat
1
Universidad Autónoma de Barcelona. Facultad de Psicología.Departamento de
Psicología Básica, Evolutiva y de la Educación. Edificio B. Campus de la UAB.
08193,Bellaterra (Cerdanyola del Vallès), Barcelona (España)
2
Universidad de las Islas Baleares (España). Departamento de Pedagogía Aplicada y
Psicología de la Educación. Edificio Guillem Cifre de Catalunya. Cra.deValldemosa,
Km7.5. 07122, Palma. Islas Baleares (España)
El mal uso de las tecnologías puede repercutir en un menor rendimiento académico. En el
presente trabajo se ha analizado la relación entre el tiempo dedicado a la televisión, uso de
videojuegos, y las notas de los alumnos, en una muestra de educación primaria de Cataluña
y de las Islas Baleares, participando 711 alumnos, entre 6 y 13 años. Los resultados muestran
que el número de horas de televisión puede guardar una relación negativa con el rendimiento
en matemáticas. Se concluye que el uso correcto de videojuegos puede ser beneficioso en
áreas escolares como las matemáticas, no así la televisión.
Palabras clave:Rendimiento académico, televisión, videojuegos, alumnos, educación
primaria.
The bad use of the technology can generate a lower academic performance. In this paper the
relationship between time spent on television and video games and the grades obtained by a
sample of primary education students in Catalonia and the Balearic Islands is analyzed. The
study evaluates 711 students, from 6 to 13 years old. The study shows that the number of hours
watching television has a negative relationship with the performance in Mathematics, but
not the use of video games. In conclusion, the use of video games can be beneficial in
Mathematics.
Keywords:Academic achievement, television, video-games, students, primary education.

- 26 -
1. Introducción.
La mayor parte de los estudios sobre los
efectos de la televisión en los niños se han
enfocado estudiando variables tales como la
obesidad, la inactividad, el problema
atencional, los problemas de trastornos del
sueño, la agresión y el alto riesgo de mal com-
portamiento (Singh & Gaurav, 2013;
Rodríguez, 2005). Por otro lado, las investi-
gaciones sobre el uso de videojuegos tam-
bién han tenido en cuenta estos factores, pero
han puesto mayor énfasis en analizar no sólo
los problemas que el exceso de su uso con-
lleva, sino también los beneficios en el rendi-
miento académico (Sedeño, 2010).Así pues,
y a diferencia de lo que sucede con la televi-
sión, algunos profesionales e investigado-
res educativos (p. ej., Green & Bavelier, 2003;
Trick, Jaspers-Fayer & Sethi, 2005), atribu-
yen al uso de videojuegos una mejora de los
alumnos en ciertas áreas, si bien Villadangos
y Labrador (2009), comentan que la implanta-
ción de los videojuegos en la sociedad no
está exenta de polémica, encontrando defen-
sores y detractores de su uso.
Con todo, son escasos los estudios que
han investigado la relación entre rendimien-
to académico y horas de uso de pantallas,
entendiéndose éstas como videojuegos y
televisión.Ante este panorama consideramos
importante abordar este tema.
2. Videojuegos y rendimiento.
Diferentes estudios con niños y adolescen-
tes (Castells & Bofarull, 2002; Bringas,
Rodríguez & Herrero, 2008), demuestran que
el rendimiento escolar puede verse afectado,
no solamente por el tiempo que dedican al
estudio diariamente, el nivel de inteligencia
y/o la responsabilidad que presentan, sino
también por las diferentes actividades que
los estudiantes realizan en su vida diaria, ta-
les como el consumo de videojuegos.
Otras investigaciones como la de Vallejos
y Capa (2010), han revelado la existencia de
un patrón de mala adaptación de uso de
videojuegos cuyos síntomas son muy simi-
lares a los de las adicciones.
Los hábitos y comportamientos de los
alumnos influyen en su estado de salud y en
su rendimiento académico. Es posible que de-
terminados hábitos, como el no dormir el nú-
mero de horas requerido según la edad y la
falta de estudio fuera del horario de clases,
entre otros, pueda causar problemas escola-
res, como indican Aguilar, Cumbá, Cortés,
Collado, García y Pérez (2010). Un estudio de
estos autores puso de manifiesto que los
alumnos del grupo «con bajo rendimiento
académico» presentaban un porcentaje muy
superior, en relación con el grupo «sin bajo
rendimiento académico», en las variables: no
juega al aire libre, estudia tiempo insuficien-
te, no lee y juega con videojuegos, entre otros
aspectos. Centrándonos en el uso de los
videojuegos, cabe destacar que la motivación
de la mayoría de investigaciones ha
focalizado su interés en demostrar los efec-
tos, ya sean positivos o negativos, que pro-
ducen en la población.
Los escasos estudios longitudinales que
abordan la investigación sobre los
videojuegos y el rendimiento encuentran una
asociación entre el uso problemático de
videojuegos y bajo rendimiento escolar. Si
bien, niveles moderados de juego no se aso-
cian con un bajo rendimiento escolar
(Ferguson, 2011), incluso, podrían relacionar-
se con un mejor rendimiento (Llorca, Bueno,
Villar&Díez,2010).
Una parte de la comunidad científica con-
sidera que su mal uso, podría empeorar el

- 27 -
aprendizaje de los alumnos, ya que contri-
buiría a aumentar su distracción. Esto iría en
detrimento del provecho asociado a los de-
beres, lecturas y realización de actividades
lúdicas al aire libre, lo que no es obstáculo
para que algunos investigadores consideren
que un buen uso de los videojuegos podría
mejorar algunas áreas de conocimiento. Las
investigaciones a nivel del estado español
que se han interesado por los videojuegos
han tenido en cuenta sus implicaciones a ni-
vel de consumo, su relación con la
autoestima, y cómo afectan éstos en general
a la conducta (Marquès, 2000; Rodríguez,
2002; Gros, 2007; Etxeberria, 2008), pero no
se han centrado en estudiar si el uso de esta
pantalla tiene efectos beneficiosos en el ám-
bito académico.
En 1992, la preferencia de los niños por los
videojuegos era ya muy alta, llegando a su-
perar el 40 % de los juegos que se vendieron.
El videojuego ocupaba el primer lugar en la
elección de juegos del 62 % de los niños es-
pañoles, situándose en segundo lugar en el
caso de las niñas. Si bien este crecimiento
progresivo parece haberse estancado, los
juegos con pantallas siguen siendo uno de
los objetos preferidos por niños y adoles-
centes (Etxeberria, 1999).
Como comentábamos anteriormente, en las
últimas décadas han surgido detractores y
partidarios de este tipo de juegos. Los prime-
ros consideran que producen aislamiento y
adicción, que pueden llegar a fomentar con-
ductas violentas en función de los juegos
que se utilicen, que limitan la imaginación
afectando al rendimiento académico, y los más
extremos hablan de los efectos nocivos so-
bre la salud, considerando que son causan-
tes de ataques epilépticos y de pérdida de
visión. En esta línea Bailey, West, yAnderson
(2010) afirman que jugar en exceso reduce la
capacidad de atención en actividades como
leer, estudiar o atender en clase.
Por otro lado, los partidarios de su uso,
perciben en ellos un importante potencial edu-
cativo ya que estimulan la capacidad lógica,
el razonamiento espacial, el desarrollo de es-
trategias encaminadas a la resolución de pro-
blemas, la atención y observación, la con-
centración, la reflexión, la creatividad e ima-
ginación, entre otros aspectos (Rodríguez,
2002; Marks, 1985; Gagnon; 1985; Silvern,
1986; Greenfield, 1994; Ricci, 1994; Marquès,
2000).
Según Roschelle, Pea, Hoadley, Gordin y
Means (2000), cabe la posibilidad que las
ventajas que se obtengan de su uso no sean
fácilmente cuantificables mediante las prue-
bas al uso, sobre todo en el caso de materias
específicas evaluadas en un tiempo y con-
texto determinado. Pero es probable que en
el ámbito educativo faciliten el desarrollo de
habilidades de orden superior, como la selec-
ción y asociación de datos.
Como hemos dicho, si bien las investiga-
ciones no son definitivas, la mayoría de ellas
indican que muchos videojuegos, sobre todo
los educativos, favorecen el desarrollo de
determinadas habilidades, como por ejemplo
la atención, concentración espacial, resolu-
ción de problemas, creatividad, etc., por lo
que se concluye que en su conjunto, desde
el punto de vista cognitivo, éstos supone al-
gún tipo de ayuda en el desarrollo intelectual
(White, 1984; Mandinacht, 1987; Okagaki &
Frensch, 1994). Asimismo, se sugiere que
quienes utilizan videojuegos adquieren me-
jores estrategias de conocimiento, modos de
resolver problemas, se benefician en sus ha-
bilidades espaciales y aumenta su precisión
y capacidad de reacción (McFarlane, 2002).
Frente a ello, no se dispone de evidencias de
los efectos contrarios, aunque no debemos

- 28 -
olvidar que es importante regular el número
de horas invertidas en jugar, en lugar de in-
vertirlas en leer o realizar actividades lúdicas
de otro tipo.
3. La televisión y su relación con el apren-
dizaje.
Si bien los videojuegos son la actividad
estrella para muchos niños y adolescentes,
no podemos olvidar la televisión, que forma
parte de la mayoría de hogares desde hace
décadas.La televisión es un arma poderosa
que ha desplazado, en muchos casos, a la
lectura y a otras actividades lúdicas. La cul-
tura de la imagen parece haber desplazado a
la cultura escrita, con las consecuencias que
ello tiene para la educación. Ver la televisión
no requiere apenas ninguna habilidad, ni tam-
poco, a diferencia de los videojuegos, se ha
averiguado que ayude a desarrollar ninguna
(Marquès, 2000). No obstante, parece opor-
tuno señalar que no es mala en sí misma, sino
en el uso que se le dé. El aspecto perjudicial
de este medio se asocia principalmente a la
falta de organización del tiempo que se le
dedica y a la inadecuación en la selección de
los programas. Al contrario de lo que ocurre
cuando leemos o mantenemos una conver-
sación, cuando vemos la televisión, nos ex-
ponemos a un movimiento incesante de imá-
genes, por lo que la rapidez con la que nos
vemos obligados a absorber la información,
nos convierte en receptores pasivos de la
misma.
Se ha escrito mucho sobre la televisión y
su relación con la violencia y agresividad en
la población infantil y juvenil (Clemente &
Vidal,1996;Donnerstein,2004;Garrido,2004)
y sobre los modelos que ésta les aporta
(Álvarez & López, 2007; López, González &
Medina, 2011) y también sobre las horas que
los niños y jóvenes pasan delante de estas
pantallas (Villadangos & Labrador, 2009). Sin
embargo, disponemos de escasa literatura
que relacione si, un uso excesivo, tiene algún
efecto sobre el rendimiento académico, y más
concretamente sobre la lengua y las matemá-
ticas como asignaturas de la educación pri-
maria.
En el estudio de Mark, Boyce y Janssen
(2006), sobre el uso de pantallas en jóvenes
canadienses, se vio que, sólo el 18% de las
niñas y el 14% de los niños cumplían la reco-
mendación de dedicar no más de dos horas
diarias a las pantallas, especialmente a la te-
levisión.
No podemos dejar de señalar el estudio de
Ulpiano (1995), en el que se realizó un análi-
sis descriptivo sobre el tiempo que dedica-
ban los alumnos de primaria a ver la televi-
sión y su posible relación con el rendimiento
académico. Los resultados coincidieron con
la literatura revisada, mostrando que el pro-
medio de ver la televisión era de unas 3 horas
y media al día, siendo los alumnos de género
masculino los que más tiempo pasaban de-
lante de ella. Todas las variables de rendi-
miento presentaron una correlación negativa
respecto a la variable televisión. Es decir, a
mayor número de horas dedicadas a la televi-
sión, menor era el rendimiento escolar en to-
das las materias. En esta misma línea, investi-
gaciones como la de Kaiser Family
Foundation (2003), han demostrado que los
niños que ven demasiada televisión desde
pequeños, pueden llegar a tener problemas
en la adquisición del lenguaje y también en el
desarrollo y adquisición de la escritura.
Recientemente, se ha comprobado que cada
hora adicional de exposición a la televisión,
por encima de las dos horas máximas reco-
mendadas por laAcademiaAmericana de Pe-
diatría para niños mayores de 2 años, reper-

- 29 -
cute, posteriormente, en una menor implica-
ción en asignaturas como matemáticas, así
como estilos de vida más sedentarios y peo-
res hábitos nutricionales (Pagani, Fitzpatrick,
Barnett & Dubow (2010)).
En definitiva, buena parte de los estudios
realizados indican que el tiempo invertido para
ver la televisión impide a los niños que se
puedan dedicar a otras actividades enrique-
cedoras que les permitan fomentar el desa-
rrollo cognitivo, conductual y motor.
4. Objetivos de la investigación.
El objetivo de esta investigación es anali-
zar las posibles relaciones entre tiempo de
exposición a la televisión y uso de
videojuegos con el rendimiento académico
de alumnos de educación primaria en las áreas
de matemáticas y lengua, dado que son las
áreas comúnmente medidas cuando se trata
de valorar el aprovechamiento en la escuela.
5.Método.
5.1. Sujetos.
Un total de 711 alumnos de primero a sexto
de primaria, 359 niños (50.5%) y 352 niñas
(49.5%) con edades comprendidas entre los
6 y los 13 años, participaron en el estudio.
Provenían de escuelas públicas y privadas
de la provincia de Barcelona (43% de la mues-
tra) y de la provincia de las Islas Baleares
(57%). La distribución de niños y niñas está
homogéneamente repartida entre las escue-
las barcelonesas y mallorquinas, ×2
(1, n =
711) = 1.28, p = .26.
5.2. Instrumentos y variables.
Se elaboró un cuestionario para padres ex
profeso para el estudio, mediante el cual se
solicitaron datos sobre variables
socioeconómicas de las familias, así como las
calificaciones escolares de los alumnos en
una escala de 0 (nota más baja) a 10 (nota
más alta), y finalmente se preguntó el tiempo
que el alumno miraba la televisión a la sema-
na y también el que dedicaba a jugar con jue-
gos de pantallas o videojuegos. Más concre-
tamente, las variables analizadas en este es-
tudio son:
· Género. Variable dicotómica que indica el
género del alumno con dos categorías: Mas-
culino / Femenino.
· Mat. Notas de matemáticas de la última
evaluación. Se tomaron como una variable
continua de 0 a 10 puntos o también como
una variable dicotómica de dos categorías:
Suspenso / Aprobado.
· Len. Notas de lenguaje de la última eva-
luación. Igual que la anterior, se tomaron como
una variable continua de 0 a 10 puntos o tam-
bién como una variable dicotómica de dos
categorías: Suspenso / Aprobado.
· TV. Variable continua que indica los mi-
nutos a la semana que los alumnos miran la
televisión.
· VJ. Variable continua que indica los minu-
tos a la semana que los niños dedican a los
juegos de pantallas.
5.3.Procedimiento.
Teniendo en cuenta que las informaciones
facilitadas por los padres resultan ciertamen-
te de gran utilidad (Bode & Hirner, 2013;
Gawrilow, Morgenroth, Schultz, Oettingen &
Gollwitzer, 2013), nos decidimos a hacer lle-
gar el cuestionario a estos mediante las es-

- 30 -
cuelas. Los cuestionarios que no fueron de-
vueltos a las escuelas en el período estable-
cido, que era de dos semanas, no formaron
parte de la muestra, así como los que estaban
incompletos (un 3% en este último caso). De
este modo, se recopiló el total de la muestra,
como ya hemos dicho formada por 711 alum-
nos.
Análisis de datos
Para los análisis estadísticos se utilizó el
paquete IBM SPSS Statistics 17. En primer
lugar, mediante la t de Student se describie-
ron y compararon las medias de las variables
continuas, Mat, Len, TV y VJ, según el géne-
ro del alumno. Después se correlacionaron
estas cuatro variables cuantitativas entre sí,
para comprobar si existía alguna relación en-
tre ellas.
A continuación se calcularon cuatro
ANOVAs de dos vías controlando para el
género, uno con los minutos de TV como
variable dependiente y otro con los de VJ,
ambos con las notas de Mat y Len
dicotómicas–suspenso y aprobado- como
variables independientes. Se desestimó la
posibilidad de aplicar un ANCOVA con las
cuatro variables a la vez porque para utilizar
correctamente este procedimiento estadísti-
co, las variables tomadas como dependien-
tes, TV y VJ, no deberían estar relacionadas
y, en nuestro caso, la correlación calculada
anteriormente había demostrado una relación
positiva y significativa entre ambas variables.
6. Resultados.
Acontinuación, en la Tabla 1 se muestra la
descripción de las variables continuas y su
comparación entre géneros con la t de
Student.
Como puede observarse en la Tabla 1 no
hay diferencias entre niños y niñas en las
notas de matemáticas ni en el tiempo dedica-
do a mirar la televisión. En cambio, sí hay
diferencias significativas en las notas de len-
gua, que son más altas para las niñas, y en el
tiempo dedicado a los videojuegos, en este
caso con valores significativamente más al-
tos para los alumnos de género masculino.
También hay que hacer notar que, de acuer-
do a los datos presentados en la Tabla 1, los
niños y niñas de educación primaria obtie-
nen notas significativamente más altas en
matemáticas que en lengua, pues la compara-
ción de medias con datos apareados arroja
una t = 4.48, con una p = .00. Resulta igual-
mente interesante destacar que actualmente
los alumnos y alumnas de primaria pasan
significativamente más tiempo ante el televi-
sor que jugando con pantallas, ya que la mis-
VARIABLES CONTINUAS GÉNERO MEDIAS t p
Notas de matemáticas
Niños 7.28
.43 .67
Niñas 7.34
Notas de lengua
Niños 6.75
3.73 .00
Niñas 7.32
Minutos a la semana de TV
Niños 471
1.20 .23
Niñas 444
Minutos a la semana de VJ
Niños 263
2.00 .04
Niñas 226
Tabla 1. Comparación de medias de las variables cuantitativas en función del género
de los alumnos de primaria (n= 711).

- 31 -
ma prueba obtiene una t = 18.60, con una p =
.00.
A continuación se calcularon las correla-
ciones de Pearson entre las cuatro variables
continuas. Los resultados de este análisis
pueden observarse en la Tabla 2.
Tal como muestra la Tabla 2, las notas de
lengua y matemáticas correlacionan positi-
vamente y también el tiempo de televisión
con el de videojuegos.Además, y éste es pro-
bablemente el dato más novedoso de esta ta-
bla, se observa una correlación baja pero sig-
Tabla 2. Correlaciones de Pearson entre las notas de lengua y matemáticas y el tiempo
de televisión y videojuegos de los alumnos de primaria (n = 711). Se han escrito en
negrita las correlaciones significativas.
MATEMÀTICAS LENGUA TV
Len
.73
(.00)
TV
-.07
(.06)
-.05
(.20)
VJ
-.06
(.14)
-.08
(.03)
.37
(.00)
ASIGNATURA GÉNERO
TIEMPO DE TV
Media (desviación)
n
Mat suspendidas
Masculino
Femenino
Total
549 (345)
518 (331)
535 (336)
32
26
58
Mat aprobadas
Masculino
Femenino
Total
462 (269)
439 (304)
451 (287)
327
326
653
Len suspendida
Masculino
Femenino
Total
536 (296)
476 (354)
508 (323)
29
25
54
Len aprobada
Masculino
Femenino
Total
465 (275)
442 (303)
453 (289)
330
327
657
ASIGNATURA GENERO
TIEMPO VJ
Media (desviación)
n
Mat suspendidas
Masculino
Femenino
Total
273 (233)
183 (153)
233 (204)
32
26
58
Mat aprobadas
Masculino
Femenino
Total
262 (234)
229 (273)
246 (254)
327
326
653
Len suspendida
Masculino
Femenino
Total
312 (247)
314 (388)
313 (317)
29
25
54
Len aprobada
Masculino
Femenino
Total
259 (232)
219 (254)
239 (244)
330
327
657
Tabla 3. Tiempo de televisión y de videojuegos en minutos a la semana (redondeados a la
unidad y con la desviación típica entre paréntesis) según las notas en lengua y matemá-
ticas y el género de los alumnos de educación primaria (n = 711).

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nificativa y en este caso negativa entre la nota
de lengua y el tiempo de videojuegos, mien-
tras que el tiempo de televisión no parece
estar relacionado con los resultados acadé-
micos de los alumnos de primaria en las dos
asignaturas analizadas.
Finalmente, y a fin de profundizar en la re-
lación entre las variables estudiadas se cal-
cularon cuatro ANOVAs de dos vías entre
grupos. Se tomaron como variables indepen-
dientes dos grupos de notas, suspenso y
aprobado en matemáticas y lengua, y tam-
bién el género, masculino y femenino, y como
variables dependientes los minutos de tele-
visión y de videojuegos a la semana, respec-
tivamente. Los descriptivos de estos análisis
están recogidos en la Tabla 3.
Como puede observarse en la Tabla 3, el
primerANOVAanalizólarelaciónentreeltiem-
po de televisión, el género y las notas de
matemáticas. Para la interacción género-ma-
temáticas esta prueba obtuvo una F (1. 707)
= .01, p = .93, eta parcial = .00, que pone en
evidencia la ausencia de relación entre las
variables estudiadas. De acuerdo con este
resultado, esta prueba también destaca que
sin tener en cuenta las notas de matemáticas,
tampoco se observan diferencias entre niños
y niñas en el tiempo de televisión, ya que F
(1. 707) = .48, p = .49, eta parcial = .01. No
obstante, dejando aparte el género de los
alumnos, el resultado del análisis para las
horas de televisión y las notas académicas
de matemáticas es de F (1. 707) = 4.22, p = .04,
eta parcial = .01, lo que indica que con inde-
pendencia del género, los alumnos de prima-
ria que suspenden matemáticas dedican más
tiempo semanal a la televisión que los que
aprueban esta asignatura. Estos datos que-
dan reflejados en la Figura 1.
El segundoANOVAestudió la relación en-
tre el tiempo de televisión, el género y las
notas de lengua. Este análisis no ha dado
ninguna relación significativa. La interacción
entre las tres variables da una F (1. 707) = .19,
p = .66, eta parcial = .00; la conexión entre las
Figura 1. Representación gráfica de los valores medios de minutos de televisión a la
semana para alumnos de primaria según la nota de matemáticas, S suspenso y A aproba-
do, y el género (n = 711).

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horas de televisión y las notas de lengua es
de F(1. 707) = 1.59,p = .21, eta parcial = .00; y
la relación entre el tiempo de TV y el género,
de F(1.707)=.99,p=.32, eta parcial=.00.Así
pues, estos resultados indican que no hay
relación entre el tiempo de TV, las calificacio-
nes en la asignatura de lengua y el género de
los alumnos de primaria. La descripción de
los datos está representada gráficamente en
la Figura 2.
El tercer ANOVA se calculó para compro-
bar la relación entre el tiempo dedicado a los
videojuegos, el género y las notas de mate-
máticas.Adiferencia del primerANOVA, de-
Figura 2.Representación gráfica de los valores medios de minutos de televisión a la
semana para alumnos de primaria según la nota de lengua, S suspenso y A aprobado, y
el género (n = 711).
Figura 3. Representación gráfica de los valores medios de minutos de juegos con
pantallas a la semana para alumnos de primaria según la nota de matemáticas, S
suspenso y A aprobado, y el género (n = 711).

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dicado a la TV, en este caso, con VJ, el efecto
de interacción entre género y matemáticas no
dio ningún resultado significativo, F (1. 707)
= .66, p = .42, eta parcial = .00. Tampoco se
observaron diferencias importantes entre ni-
ños y niñas, F (1. 707) = .3.17, p = .07, eta
parcial = .00, aunque quizás sería convenien-
te repetir este último análisis con una mues-
tra más amplia de alumnos con «matemáticas
suspendidas» ya que los valores, aunque no
significativos, son muy ajustados. Tampoco
la relación entre las notas de matemáticas y el
tiempo de VJ arrojó resultados significativos,
F (1.707) = 26, p = .61, eta parcial = .00. Una
representación gráfica de estos resultados se
puede observar en la Figura 3.
Para acabar, elANOVAde dos vías entre el
tiempo de videojuegos y las notas de lengua,
con control para el género, arrojó un efecto
de interacción de F (1. 707) = .35, p = .55, eta
parcial = .00, indicando que no hay relación
entre las tres variables tomadas conjuntamen-
te. Las diferencias entre niños y niñas tam-
poco son significativas, F (1. 707) = .29, p =
.59, eta parcial = .00. En cambio, el análisis
revela un efecto estadísticamente significati-
vo para las notas de lengua y el tiempo de
televisión, pues F (1. 707) = 4.43, p = .04, eta
parcial = .01. Este resultado indica que los
alumnos -niños y niñas- de educación prima-
ria que suspenden la lengua dedican más tiem-
po a los juegos con pantallas que todos los
demás alumnos y alumnas que aprueban esta
asignatura. Estos datos están representados
en el gráfico de la Figura 4.
Las Figuras 1 y 4, justifican la realización
de los análisis por separado. Está claro que el
género del alumno influye tanto en los resul-
tados académicos como en el tiempo pasado
ante el televisor y jugando con pantallas, pero
esta influencia no se produce de la misma
manera sino con las salvedades que para cada
ANOVAhemos explicado.
Figura 4. Representación gráfica de los valores medios de minutos de videojuegos a la
semana para alumnos de primaria según la nota de lengua, S suspenso y A aprobado, y
el género (n = 711).

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7. Discusión y conclusiones.
De los resultados hallados en este estu-
dio, podemos concluir que los alumnos de la
muestra pasan más tiempo viendo la televi-
sión que jugando con los videojuegos, lo que
es totalmente congruente con resultados ha-
llados en los estudios de Gonzalez, Rodiño,
Gorís y Carballo (2008).Al analizar detallada-
mente las variables videojuegos y televisión,
observamos diversos resultados.Tanto en
niños como en niñas que ven excesivas ho-
ras la televisión, destaca el hecho de que sea
el rendimiento en el área de matemáticas el
más perjudicado, no siendo así para los ni-
ños que dedican más horas a los videojuegos.
Estos resultados podrían estar en consonan-
cia con aquellos que indican que el uso de
videojuegos favorece la lógica, la esponta-
neidad, el razonamiento y la originalidad
(Marks, 1985; Gagnon; 1985; Silvern, 1986;
Greenfield, 1994; Ricci, 1994; Marquès, 2000;
Rodríguez, 2002). Como ya hemos comenta-
do, estos autores defienden que su uso re-
presenta un importante potencial educativo
ya que estimulan la capacidad lógica, el de-
sarrollo de estrategias encaminadas a la re-
solución de problemas, la perseverancia y la
tolerancia al fracaso.Al ayudar también a de-
sarrollar la coordinación viso-manual, los
videojuegos constituyen una interesante in-
troducción al uso de la informática y las nue-
vas tecnologías.
En lo que concierne el área de lengua, los
alumnos que cosechan mayor número de sus-
pensos son los que dedican a los videojuegos
más tiempo en comparación a sus compañe-
ros que aprueban esta materia.Una posible
explicación a este resultado podría ser que
los niños que pasan muchas horas delante
de este tipo de pantallas desarrollan insufi-
cientemente las competencias lingüísticas al
obtener básicamente material visual.
Que los niños dediquen más tiempo a ju-
gar con videojuegos que las niñas, cosa que
les dificultaría el desarrollo del área de len-
gua, parece coherente con los datos obteni-
dos en los estudios de Hayes (2007) donde
se destaca la mayor competencia de éstos, y
una actitud más positiva hacia el uso de
videojuegos que las niñas. A ello cabría aña-
dir el hecho de que los videojuegos suelen
estar diseñados para niños puesto que los
papeles femeninos pocas veces tienen el rol
protagonista.
Los resultados hallados en nuestro estu-
dio muestran algunos efectos de la paradoja
que, en la actualidad, se vive en el mundo
educativo: nuestros estudiantes están bási-
camente orientados al mundo de la imagen,
pero una mayoría de profesores proceden del
mundo del discurso al que, por otra parte, no
habría que renunciar. Cómo conseguir la com-
patibilidad entre ambos mundos constituye
un auténtico reto en la sociedad actual.
Finalmente, queremos indicar algunas limi-
taciones de este trabajo. Por una parte, utili-
zar una encuesta general para indagar sobre
los usos de los videojuegos y horas de tele-
visión, y el rendimiento académico de los es-
tudiantes, resulta interesante y operativo para
poder trabajar con muestras grandes, pero
este tipo de metodología, no permite profun-
dizar en los temas. En este sentido, el empleo
de entrevistas que facilita un acceso más
amplio y directo a la información objeto de
estudio, podría aportar no sólo datos sobre
la magnitud de las relaciones estudiadas, sino
elementos explicativos y justificativos de las
mismas. A otro nivel, sería interesante anali-
zar cómo cambia el patrón tecnológico en fun-
ción del desarrollo de los alumnos. Es decir,
si hay una diversificación o concentración

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