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Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorMartelo Gómez, Raúl José-
dc.creatorFranco Borré, David Antonio-
dc.creatorVillabona Gómez, Natividad-
dc.date2021-12-31-
dc.date.accessioned2023-03-20T17:48:22Z-
dc.date.available2023-03-20T17:48:22Z-
dc.identifierhttps://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/1744-
dc.identifier10.36260/rbr.v10i13.1744-
dc.identifier.urihttps://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/216554-
dc.descriptionIn this study, factors influencing the adoption of Blended Learning were analyzed and classified. Methodologically, the study was classified as mixed; with a descriptive, non-experimental, and cross-sectional design. For data collection and analysis, a systematic review of studies was carried out about the factors that influence the adoption of BL, then the MICMAC technique was applied, for which the help of experts was used who, by way of collective reflection, allowed to show the relations between factors for structural analysis. The results of applying the technique located four factors that were classified directly as key and one as a result. The indirect classification evidenced a slight displacement of the factors in the plane, regarding the direct classification. In some cases, this displacement is important, because factors classified in one category are classified in a new one and this result is evidenced only by the indirect relationships that this technique allows to find.en-US
dc.descriptionEn este estudio se analizaron y clasificaron factores que influyen en la adopción del aprendizaje Blended Learning. Metodológicamente el estudio se tipificó como mixta; con un diseño descriptivo, no experimental, y transversal. Respecto a la recopilación de datos y análisis, se realizó una revisión sistemática de estudios relacionados con los factores que influyen en la adopción del BL, luego se aplicó la técnica MICMAC, para lo cual se acudió a la ayuda de expertos quienes, a modo de reflexión colectiva, permitieron evidenciar las relaciones entre factores para el análisis estructural. Los resultados de aplicar la técnica ubicaron cuatro factores que se clasificaron de forma directa como claves y uno de resultado. La clasificación indirecta evidenció un desplazamiento poco relevante de los factores en el plano, respecto a la calificación directa. En algunos casos este desplazamiento es importante, debido a que factores clasificados en una categoría se clasifican en una nueva y este resultado se evidencia únicamente con las relaciones indirectas que permite hallar esta técnica.es-ES
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.publisherRed Iberoamericana de Pedagogíaes-ES
dc.relationhttps://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/1744/1659-
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0es-ES
dc.sourceBoletín Redipe Journal; Vol. 10 No. 13 (2021): Knowledge appropriation and management experience; 272-280en-US
dc.sourceRevista Boletín Redipe; Vol. 10 Núm. 13 (2021): Experiencia de apropiación y gestión del conocimiento; 272-280es-ES
dc.source2256-1536-
dc.subjectSelf-learningen-US
dc.subjectICTsen-US
dc.subjectBlended learningen-US
dc.subjectE-learningen-US
dc.subjectEducationen-US
dc.subjectAutoaprendizajees-ES
dc.subjectTICses-ES
dc.subjectAprendizaje combinadoes-ES
dc.subjectE-learninges-ES
dc.subjectEducaciónes-ES
dc.titleKey factors in the adoption of Blended Learningen-US
dc.titleFactores claves en la adopción del aprendizaje Blended Learninges-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
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