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1. Introducción
La educación virtual (E-Vir) ha cobrado especial relevancia en los últimos años, transformando de manera sustancial las dinámicas de enseñanza y aprendizaje en la educación superior. Este tipo de modalidad ha permitido garantizar la continuidad educativa en contextos adversos, como la pandemia, y ha facilitado la expansión del acceso al conocimiento mediante el uso de recursos digitales. Sin embargo, a pesar de sus ventajas, la implementación de la E-Vir también ha puesto en evidencia múltiples limitaciones que afectan la calidad del proceso formativo. A escala mundial, las limitaciones en conectividad, el acceso desigual a dispositivos tecnológicos y las disparidades de tipo cultural y socioeconómico afectan de manera directa el proceso educativo de los estudiantes, influyendo negativamente en su experiencia formativa. A ello se suman factores como la falta de interacción social, la acumulación de actividades académicas, la exigencia constante del entorno educativo y la diversidad de plataformas digitales, los cuales representan desafíos importantes para el desarrollo de habilidades cognitivas complejas como el pensamiento crítico (P-Crit) (Ministerio de Educación de Chile, 2020; UNESCO, 2023; CEPLAN, 2023; Defensoría del Pueblo, 2019).
En este marco, los estudiantes de ingeniería enfrentan un contexto exigente que requiere no solo adquirir conocimientos técnicos, sino también desarrollar competencias transversales que les permitan resolver problemas, analizar situaciones complejas y tomar decisiones fundamentadas. El P-Crit, en este sentido, se vuelve una competencia esencial para su formación integral, ya que promueve la capacidad de cuestionar, argumentar, inferir, evaluar evidencias y participar activamente en una sociedad en constante transformación.
Frente a esta problemática, el presente estudio tuvo como objetivo determinar el impacto de la E-Vir en el desarrollo del P-Crit en estudiantes de ingeniería. Este propósito responde a la necesidad de comprender cómo los componentes pedagógicos, tecnológicos y sociales de la E-Vir inciden en el fortalecimiento o debilitamiento de esta competencia clave. La investigación se justifica en tanto busca generar evidencia que sirva como base para diseñar estrategias pedagógicas más efectivas, inclusivas y pertinentes en entornos digitales.
El interés por investigar el P-Crit en contextos educativos ha sido abordado por diversos autores en América Latina. Gutiérrez et al., (2023) analizaron el desarrollo del pensamiento crítico en docentes mediante géneros discursivos orales, considerando dimensiones ontológicas, ético-políticas y epistemológicas, y destacaron cómo la educación remota influye en estos procesos. Por su parte, Bargiela et al., (2022)) se enfocaron en la manera en que los formadores de maestros conceptualizan el P-Crit, como la capacidad para inferir y valorar información, junto con actitudes como la disposición al pensamiento abierto. Guerrero (2022), desde una perspectiva didáctica, abordó la relevancia del desarrollo de habilidades de comprensión lectora y producción escrita en el nivel universitario, proponiendo estrategias para fortalecer el P-Crit a través de estas prácticas académicas. Cárdenas et al., (2022) centraron su atención en los factores que incidieron en la E-Vir durante la pandemia, subrayando la necesidad de mejorar la conectividad y capacitar a los docentes en el uso de herramientas digitales. Finalmente, Castro y Moreno (2021) evaluaron el desempeño docente en entornos virtuales, identificando dificultades asociadas al uso de tecnologías y a la integración de las TIC en la práctica pedagógica.
2. Revisión de literatura
El constructivismo y el conectivismo son enfoques teóricos fundamentales que permiten comprender cómo los estudiantes construyen conocimiento en entornos digitales e interactivos. El primero, impulsado por los aportes de Piaget (1972), Vygotsky (1995) y más recientemente Benítez-Vargas (2023), subraya la importancia del aprendizaje colaborativo y la interacción social. Por su parte, el conectivismo, propuesto por Siemens (2007), Downes (2012) y Torres et al., (2022), se enfoca en la generación de conocimiento a través de conexiones en redes digitales. Complementando estos enfoques, la teoría del aprendizaje social desarrollada por Bandura (1993) y extendida por Vergara (2023) destaca la influencia del modelado y la interacción con otros; por su parte, la teoría de la cognición distribuida sostiene que el saber no reside únicamente en el individuo, sino que se extiende a través del uso de herramientas y contextos externos (Roselli, 2016; Sosa, 2018).
En el contexto actual, la E-Vir se ha consolidado como una modalidad esencial en el ámbito educativo, no solo para la transmisión de contenidos, sino también para la creación de programas, cursos y materiales diseñados para ambientes digitales. Este proceso ha sido estudiado por autores como Urban (2023), Sinha (2023), Petersen et al., (2023), Jong (2023) y Blackmon y Major (2023), quienes coinciden en que la virtualidad educativa requiere estrategias pedagógicas innovadoras adaptadas al entorno digital.
En la literatura revisada, la E-Vir se estructura a partir de tres ejes clave. El primero está relacionado con lo tecnológico, el acceso a dispositivos, la conectividad y la incorporación de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y la realidad virtual (Obando, 2022; Alfonzo, 2021; Rodríguez, 2022). El segundo se refiere a los enfoques pedagógicos sustentados en teorías como el constructivismo y el conectivismo, así como a metodologías interactivas y centradas en el estudiante (Corrales & Barragán, 2021; Aparicio-Gómez & Ostos-Ortiz, 2021; Harguindéguy & Núñez, 2023; Czerwonogora, 2022). Finalmente, el tercero pone énfasis en la interacción social en entornos virtuales, el trabajo colaborativo y la construcción de comunidades académicas que promueven la participación equitativa (Ramírez-Montoya et al., 2022; Gómez-Arteta & Escobar-Mamani, 2021; Castañeda, 2021).
El P-Crit, por otro lado, se entiende como un proceso cognitivo y metacognitivo que permite analizar, interpretar y evaluar información de forma objetiva, razonada y profunda. Esta capacidad se basa en la disposición a cuestionar argumentos, identificar sesgos, cambiar de opinión ante nueva evidencia y emitir juicios fundamentados. Investigaciones recientes han destacado la relevancia de estas habilidades en distintos campos del conocimiento, desde la vida cotidiana hasta contextos científicos, éticos y políticos (Waruwu et al., 2023; Arviani et al., 2023; Pedraja-Rejas & Rodríguez-Cisterna, 2023; Hamaoui, 2023; Lesková et al., 2023; Sánchez-Miranda et al., 2023).
Este pensamiento se articula en tres dimensiones esenciales: habilidades analíticas, de síntesis y de comunicación crítica. Las habilidades analíticas permiten descomponer información compleja, identificar patrones y valorar argumentos con objetividad (Soares et al., 2022; Polo, 2022; Gómez, 2021). Las de síntesis implican integrar conocimientos diversos para generar nuevas ideas o enfoques argumentativos (Brenis-García et al., 2021; Aguilar et al., 2022; García, 2022; Ponte et al., 2021). Finalmente, las habilidades de comunicación crítica abarcan la formulación y expresión clara de argumentos, la comprensión de otras perspectivas y la respuesta reflexiva a cuestionamientos, aspectos trabajados por autores como Rodríguez (2022), Martínez (2021), Vega y González (2021), Lozano-Ramírez (2020) y Bellaguarda et al., (2020).
A partir de la fundamentación teórica, se formularon las siguientes hipótesis: La hipótesis general establece que E-Vir tiene un impacto en el desarrollo del P-Crit. De esta se derivan tres hipótesis específicas: la primera plantea que la dimensión pedagógica impacta en el P-Crit; la segunda sostiene que la dimensión tecnológica impacta en dicha habilidad; y la tercera indica que la dimensión social también impacta en el desarrollo del P-Crit en los estudiantes.
3. Metodología
Este estudio corresponde a una investigación de tipo básico, con diseño no experimental, de corte transversal, y enfoque cuantitativo. Su nivel es explicativo, pues busca determinar cómo la E-Vir impacta en el desarrollo del P-Crit en estudiantes de ingeniería. La población estuvo conformada por 853 estudiantes de la Facultad de Ingeniería de una universidad privada en Lima, Perú. Se aplicó un muestreo probabilístico por conveniencia, obteniéndose una muestra de 266 estudiantes, considerando un nivel de confianza del 95 % y un margen de error del 5 %.
Para la recolección de datos (Figura 1) se utilizó un cuestionario, sometido a validación por juicio de 3 expertos en educación superior, tecnología educativa y metodología cuantitativa. Se determinó la fiabilidad del instrumento mediante el coeficiente Alfa de Cronbach, obteniéndose valores de 0.914 para la variable E-Vir y 0.889 para P-Crit, lo cual indica una alta consistencia interna. Complementariamente, el coeficiente de Guttman por mitades arrojó resultados de 0.878 y 0.745, respectivamente. El cuestionario incluyó 37 ítems distribuidos en dos bloques: la variable E-Vir se desagregó en tres dimensiones -pedagógica (6 ítems), tecnológica (7 ítems) y social (6 ítems)-, mientras que la variable P-Crit se abordó mediante tres dimensiones: habilidades analíticas, habilidades de síntesis y habilidades de comunicación crítica (6 ítems cada una). Los ítems fueron formulados en una escala tipo Likert de 5 puntos: (1) Totalmente en desacuerdo, (2) En desacuerdo, (3) Ni de acuerdo ni en desacuerdo, (4) De acuerdo y (5) Totalmente de acuerdo. Los puntajes obtenidos fueron promediados por dimensión, generando así valores numéricos continuos entre 1 y 5, que fueron interpretados como indicadores del nivel percibido en cada variable, donde 1 representa un nivel muy bajo y 5 un nivel muy alto.
Previamente al análisis inferencial, se verificó la normalidad de los datos mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov (p > 0.05), que confirmó una distribución normal en las variables analizadas, habilitando el uso de técnicas paramétricas. El procesamiento se realizó con el software SPSS v25, aplicando análisis inferenciales.
Se utilizó regresión lineal simple para evaluar la hipótesis general y modelos independientes por dimensión para las hipótesis específicas, determinando el impacto de cada componente de la E-Vir sobre el desarrollo del P-Crit en los estudiantes. Se seleccionó este modelo debido a la naturaleza continua de las variables y al objetivo de estimar el impacto directo de la E-Vir sobre el desarrollo del P-Crit. Este modelo permite predecir el comportamiento de la variable dependiente (P-Crit) a partir del nivel de E-Vir, proporcionando además información sobre el grado de ajuste del modelo mediante el coeficiente de determinación R².
Para la representación gráfica del modelo se utilizó una simulación de los niveles de educación virtual (valores 1 al 5 en escala Likert) con su correspondiente predicción en pensamiento crítico, a fin de visualizar la tendencia estimada por la regresión. Esta visualización facilita la interpretación de la relación positiva entre ambas variables y respalda gráficamente los resultados estadísticos obtenidos.
4. Resultados y discusión
En la Tabla 1 se aprecia una correlación positiva fuerte entre la E-Vir y el pensamiento crítico P-Crit, con un coeficiente R = 0.745 y un coeficiente de determinación R² = 0.555, lo que indica que el 55.5 % de la variabilidad en el P-Crit puede explicarse por los niveles de E-Vir. El análisis de varianza (F = 329.078, p < .001) confirma la validez estadística del modelo, y el coeficiente de regresión (B = 0.771) muestra que por cada unidad adicional en E-Vir, el P-Crit aumenta en promedio 0.771 unidades. Esta relación se representa en la Figura 2, donde se observa una línea de tendencia ascendente que refuerza visualmente el impacto positivo de una experiencia virtual fortalecida sobre el desarrollo de competencias críticas en los estudiantes.
Tabla 1 Prueba de hipótesis general
| Valor | R | R2 | F (Anova) | p | B (Coef.regresión) | Error estándar | t (valor t) | Constante |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pensamiento crítico ( Educación virtual | 0.745 | 0.555 | 329.078 | <.001 | 0.771 | 0.042 | 18.141 | 12.534 |
Nota: SPSS V25
En la Tabla 2 se observa una correlación positiva moderada entre la dimensión pedagógica y el P-Crit, con un coeficiente R = 0.584 y un R² = 0.341. Esto indica que el 34.1 % de la variabilidad en el pensamiento crítico puede explicarse por esta dimensión. El modelo resulta significativo (F = 136.346, p < .001), y el coeficiente de regresión (B = 1.691) muestra que, por cada unidad adicional en la percepción pedagógica, el P-Crit aumenta en promedio 1.691 unidades. La Figura 3 representa esta tendencia, donde se evidencia cómo el fortalecimiento del componente pedagógico en entornos virtuales contribuye directamente al desarrollo del pensamiento crítico en los estudiantes.
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Tabla 2 Prueba de hipotesis específica 1
| Valor | R | R2 | F (Anova) | p | B (Coef.regresión) | Error estándar | t (valor t) | Constante |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pensamiento crítico ( Dimensión pedagógica | 0.584 | 0.341 | 136.346 | <.001 | 1.691 | 0.145 | 11.677 | 26.667 |
Nota: SPSS V25
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La Tabla 3 presenta una correlación positiva moderadamente alta entre la dimensión tecnológica y el P-Crit, con R = 0.650 y R² = 0.422, lo que implica que el 42.2 % de la variación en el P-Crit puede atribuirse a esta dimensión. El modelo es significativo (F = 192.739, p < .001) y muestra un coeficiente de regresión de B = 2.237. Esto indica que por cada incremento en el nivel percibido de tecnología educativa, el P-Crit se incrementa en promedio 2.237 unidades. En la Figura 4 se observa esta tendencia ascendente, evidenciando que la disponibilidad y el uso de herramientas tecnológicas influyen significativamente en el desarrollo de habilidades críticas.
Tabla 3 Prueba de hipotesis específica 2
| Valor | R | R2 | F (Anova) | p | B (Coef.regresión) | Error estándar | t (valor t) | Constante |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pensamiento crítico ( Dimensión tecnológica | 0.650 | 0.422 | 192.739 | <.001 | 2.237 | 0.161 | 13.883 | 25.075 |
Nota: SPSS V25
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Tabla 4 Prueba de hipotesis específica 3
| Valor | R | R2 | F (Anova) | p | B (Coef.regresión) | Error estándar | t (valor t) | Constante |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pensamiento crítico ( Dimensión social | 0.718 | 0.516 | 281.3 | <.001 | 1.564 | 0.093 | 16.772 | 21.28 |
Nota: SPSS V25
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La Tabla 4 revela una correlación positiva alta entre la dimensión social y el P-Crit, con R = 0.718 y R² = 0.516, lo que indica que el 51.6 % de la variación en el P-Crit se explica por esta dimensión. El modelo presenta significancia estadística (F = 281.300, p < .001) y un coeficiente de regresión B = 1.564, lo que significa que un incremento en la dimensión social se traduce en un aumento promedio de 1.564 unidades en el pensamiento crítico. La Figura 5 representa esta relación positiva, evidenciando cómo los entornos colaborativos y la interacción social fortalecen significativamente las competencias críticas en contextos virtuales.
4.1. Discusión
Los resultados del estudio confirman que la E-Vir tiene un impacto significativo y positivo en el desarrollo del P-Crit en estudiantes de ingeniería. Esta afirmación se respalda en una correlación fuerte (R = 0.745) y un coeficiente de determinación (R² = 0.555), lo que indica que más de la mitad de la variabilidad del P-Crit puede ser explicada por los niveles percibidos de E-Vir. Este hallazgo coincide con lo planteado por Obando (2022), Alfonzo (2021) y Ramírez-Montoya et al., (2022) quienes destacan que el acceso a tecnologías adecuadas, un diseño pedagógico pertinente y la interacción social digital son factores clave para generar aprendizajes significativos. Asimismo, los datos obtenidos validan empíricamente el modelo teórico adoptado, basado en el constructivismo, el conectivismo, el aprendizaje social y la cognición distribuida. Según estos enfoques (Siemens, 2007; Bandura, 1993; Roselli, 2016), el conocimiento se construye activamente mediante experiencias digitales, trabajo colaborativo y uso de herramientas que favorecen la reflexión crítica.
Respecto a las dimensiones analizadas, la dimensión pedagógica mostró una influencia significativa (B = 1.691), reafirmando la importancia de metodologías activas e interactivas en el desarrollo del P-Crit. Esto concuerda con lo argumentado por Bargiela et al., (2022) y Cárdenas et al., (2022), quienes resaltan que las estrategias centradas en el estudiante son fundamentales para fomentar habilidades de análisis, inferencia y argumentación.
Por su parte, la dimensión tecnológica registró el mayor coeficiente de impacto (B = 2.237), lo que evidencia que la infraestructura digital y el acceso a recursos especializados desempeñan un rol central en el desarrollo del P-Crit, incluso por encima del componente pedagógico. Aunque inicialmente se advertían brechas tecnológicas como limitantes, los resultados indican que, una vez superadas, la tecnología se convierte en un motor clave para el pensamiento complejo. Esto coincide con Alfonzo (2021), quien subraya el valor de los entornos de simulación y el software técnico en carreras como ingeniería.
La dimensión social también presentó una influencia considerable (B = 1.564), lo que respalda empíricamente los planteamientos de Castro y Moreno (2021) y Ramírez-Montoya et al., (2022) quienes destacan que la interacción en entornos virtuales es crucial para la construcción colectiva del conocimiento. Sin embargo, al tener un coeficiente menor que la dimensión tecnológica, se sugiere que aún persisten desafíos para generar experiencias sociales virtuales que propicien una colaboración sostenida y significativa.
4.2 Limitaciones
No se incluyeron de manera explícita variables contextuales como el nivel socioeconómico, la conectividad a internet o el acceso a dispositivos tecnológicos. Aunque algunos ítems de la dimensión tecnológica abordan indirectamente estos aspectos, no fueron tratados como categorías analíticas independientes, lo cual restringe la profundidad del análisis sobre cómo dichas condiciones estructurales podrían haber influido en las percepciones de los estudiantes.
Asimismo, la investigación se basó exclusivamente en un enfoque cuantitativo, lo que si bien permitió establecer relaciones estadísticas sólidas, limitó la posibilidad de explorar en mayor profundidad las experiencias individuales de los participantes. El uso de un enfoque mixto habría permitido complementar los datos numéricos con narrativas que enriquecieran la comprensión del fenómeno estudiado.
5. Conclusiones
Los resultados confirman que la E-Vir tiene un impacto positivo y estadísticamente significativo en el desarrollo del P-Crit en estudiantes de ingeniería. La relación entre ambas variables se encuentra respaldada por los valores obtenidos en el análisis estadístico, evidenciando que mayores niveles de E-Vir percibida se asocian con un mayor desarrollo de habilidades críticas.
Entre las dimensiones evaluadas, pedagógica, tecnológica y social; se relacionan de manera significativa con el desarrollo del pensamiento crítico. Este resultado confirma que dicha habilidad no se forma a partir de un solo factor, sino que responde a una combinación de elementos interdependientes. En otras palabras, el pensamiento crítico se construye en entornos virtuales como resultado de una dinámica multifactorial, en la que intervienen simultáneamente la calidad de las estrategias pedagógicas, la disponibilidad tecnológica y el nivel de interacción social promovido en la experiencia educativa.
El enfoque metodológico empleado también permitió diferenciar este estudio respecto a otros trabajos previos, al abordar el fenómeno desde una perspectiva cuantitativa, aplicada directamente a estudiantes, y considerando simultáneamente los tres componentes estructurales de la E-Vir. Si bien no se incluyeron variables contextuales como factores independientes, algunas condiciones fueron consideradas en los ítems del instrumento, lo cual fue reconocido durante la discusión como una posible línea de análisis para investigaciones posteriores.
5.1. Recomendaciones
Se recomienda la aplicación de métodos mixtos para lograr una comprensión más integral del impacto de la E-Vir en el desarrollo del P-Crit, particularmente en estudiantes de ingeniería. La combinación de encuestas cuantitativas con evaluaciones prácticas, entrevistas y estudios de caso permitiría captar tanto el rendimiento como las percepciones individuales de los estudiantes sobre sus experiencias en entornos virtuales. Esta aproximación es valiosa en ingeniería, donde el P-Crit se vincula estrechamente con la capacidad de resolver problemas técnicos complejos, interpretar datos y tomar decisiones fundamentadas.
Entre los desafíos pendientes que deben ser explorados se encuentran la gestión del tiempo, la sobrecarga de tareas, la fatiga digital y la falta de interacción cara a cara, elementos que inciden directamente en la motivación, el compromiso y la disposición crítica del estudiante de ingeniería. En este sentido, se sugiere formular nuevas hipótesis que consideren la posible sinergia entre las dimensiones pedagógica, tecnológica y social, con el fin de maximizar el desarrollo del P-Crit en esta población específica.
Finalmente, se recomienda investigar el rol emergente de la inteligencia artificial y otras tecnologías educativas avanzadas en la personalización del aprendizaje virtual. Su adecuada integración podría ofrecer soluciones adaptativas que respondan a los estilos y ritmos de aprendizaje de los estudiantes de ingeniería, optimizando su desarrollo crítico y su desempeño académico.
