https://doi.org/10.37815/rte.v36n1.1143

Artículos originales

Diferencias en las habilidades digitales entre hombres y mujeres: Caso
de Estudio en Calceta – Manabí

Differences in Digital Skills Between Men and Women: Case Study in Calceta – Manabí

María
Belén Villao Loor1 https://orcid.org/0000-0002-3836-7719, Gustavo Gabriel
Molina Garzón1  https://orcid.org/0000-0003-1610-7454, Ligia Elena
Zambrano Solórzano1 https://orcid.org/0000-0002-1517-7154, Ramón Joffre
Moreira Pico1 https://orcid.org/0000-0001-6961-3188

1Escuela
Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López, Calceta, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked], [email-masked]

Enviado:         2024/02/23

Aceptado:       2024/06/25

Publicado:
2024/06/30

Resumen

El estudio aborda las disparidades de género en
habilidades digitales entre estudiantes de informática de la Escuela Superior
Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López. Utilizando un enfoque
cuantitativo descriptivo y muestreo estratificado, se seleccionaron 212
estudiantes para el estudio. Se empleó un cuestionario validado por otro
trabajo investigativo y adaptado a las necesidades del estudio, incluyendo
secciones sobre inteligencia artificial y ChatGPT,
para evaluar habilidades digitales básicas y avanzadas. Los datos se
recolectaron mediante Google Forms y se analizaron
con software estadístico, utilizando estadísticas descriptivas e inferenciales,
incluyendo pruebas t y U de Mann-Whitney. El análisis descriptivo mostró un
predominio de participación masculina, una tendencia hacia el uso de
dispositivos móviles y una limitada formación tecnológica formal. Las
diferencias significativas basadas en género se notaron en programación y uso
de IA, con disparidades pronunciadas en interacciones con ChatGPT
y comprensión de prompts, indicando
variaciones de género en la percepción y uso de tecnología. El estudio concluye
que existen disparidades de género evidentes en áreas como la comprensión de prompts y el uso académico de ChatGPT,
alineándose con estudios previos sobre brechas de género en educación
tecnológica. Sugiere la necesidad de estrategias educativas para abordar estas
disparidades, contribuyendo a una competencia digital más equitativa en
educación superior.

Sumario: Introducción,
Materiales y Métodos, Resultados y Discusión y Conclusiones.

Como citar: Villao,
M. B., Molina, G., Zambrano, L. & Moreira, R. (2024). Diferencias en
las habilidades digitales entre hombres y mujeres: Caso de Estudio en
Calceta – Manabí. Revista Tecnológica - Espol, 36(1), 151-161. https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/1143

Palabras clave: habilidades digitales, disparidades de género,
educación superior, estrategias educativas.

Abstract

The study addresses gender
disparities in digital skills among computer science students at the Escuela
Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López. Using a
descriptive quantitative approach and stratified sampling, 212 students were
selected for the study. A questionnaire validated by another research work and
adapted to the needs of the study was used, including sections on artificial
intelligence and ChatGPT, to assess basic and advanced digital skills. Data
were collected through Google Forms, and analyzed with statistical software,
using descriptive and inferential statistics, including t-tests and
Mann-Whitney U tests. The descriptive analysis showed a predominance of male
participation, a trend towards the use of mobile devices, and limited formal
technological training. Significant gender-based differences were noted in
programming and AI use, with pronounced disparities in interactions with
ChatGPT and understanding of prompts, indicating gender variations in the
perception and use of technology. The study concludes that there are evident
gender disparities in areas such as prompt comprehension and the academic use
of ChatGPT, aligning with previous studies on gender gaps in technological
education. It suggests the need for educational strategies to address these
disparities, contributing to more equitable digital competence in higher
education.

Keywords: Digital skills, gender disparities, higher
education, educational strategies.

Introducción

Las habilidades digitales son fundamentales en la era actual,
abarcando un amplio espectro de conocimientos, capacidades, destrezas,
actitudes y estrategias para el uso efectivo de tecnologías y el Internet,
según lo define Morduchowicz (2021). La evaluación de
estas habilidades en distintos grupos sociales es crucial para identificar
necesidades formativas y medir el progreso en el dominio de herramientas
tecnológicas, especialmente en áreas como la Computación. La igualdad de género
es un principio reconocido desde la Declaración Universal de Derechos Humanos
en 1948 (Connell, 2005) y juega un rol significativo en este ámbito, debido a
las notables diferencias de género en el uso y preferencias tecnológicas
(Martínez-Cantos, 2017; Grande-de-Prado et al., 2020).

Otras investigaciones destacan cómo el género influye en las
preferencias y usos tecnológicos. Saha y Zaman
(2017), por ejemplo, observaron una clara división digital de género en la
Universidad de Barisal, Bangladesh, donde los
estudiantes masculinos mostraban mayor eficiencia en ciertas tareas
tecnológicas. Asimismo, estudios de Kashyap et al.
(2020) y Karyotaki et al. (2022) indican que, a pesar
de una disminución en la brecha digital de género, las mujeres aún enfrentan
obstáculos significativos para el acceso y uso efectivo de tecnologías
digitales.

En la Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel
Félix López, fundada en 1996, se llevó a cabo un estudio entre estudiantes de
Computación para determinar si existen diferencias significativas de género en
habilidades digitales. La hipótesis de la investigación sostiene que las
diferencias de género impactan significativamente en la interacción con la
tecnología. Este estudio aporta al conocimiento global sobre equidad de género
en la educación tecnológica y ofrece datos valiosos para la formulación de
políticas educativas en la institución.

La brecha de género en habilidades digitales no es solo un asunto de
equidad y acceso en la sociedad digital, sino también refleja barreras
culturales. Investigaciones de Shaw y Gant (2002) y Pinkard (2005), así como estudios más recientes de
Palomares-Ruiz et al. (2021) y Lechman y Popowska (2022), han explorado estas barreras,
principalmente en contextos educativos y profesionales. Estos hallazgos
subrayan la necesidad de abordar la brecha de género de manera integral,
teniendo en cuenta aspectos técnicos, sociales y culturales.

Dentro de este marco, la Escuela Superior
Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López se posiciona como un
lugar ideal para investigar la interacción entre género, nivel socioeconómico y
antecedentes educativos en el desarrollo de habilidades digitales. Este enfoque
no solo identifica brechas de género, sino que también ayuda a desarrollar
estrategias para su mitigación, fomentando la igualdad de oportunidades y el
empoderamiento digital.

Materiales y Métodos

Esta investigación empleó un enfoque
cuantitativo descriptivo, el cual implicó probar una teoría y proporcionar una
imagen estadística con un porcentaje para mostrar una descripción de los datos
de investigación (Prasetiya et al., 2020). Este
enfoque fue elegido para evaluar las habilidades digitales entre los
estudiantes de la Carrera de Computación en la Escuela Superior Politécnica
Agropecuaria de Manabí, facilitando una valoración numérica precisa y una
comparación efectiva entre grupos de estudiantes (Taherdoost,
2022).

Diseño de la Investigación

El diseño cuantitativo descriptivo se
seleccionó por su capacidad para detallar y cuantificar las diferencias en
habilidades digitales, facilitando la evaluación de estas habilidades entre los
géneros.

Participantes

Se eligió a los estudiantes de la Carrera
de Computación de la Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí
mediante un muestreo de población finita y estratificado. Esto aseguró que la
muestra fuese representativa de los 10 niveles de la carrera. Los criterios de
inclusión fueron estar inscritos en la carrera y pertenecer a uno de los
niveles académicos; se excluyó a quienes no estuviesen formalmente
matriculados. Al momento de realizar la investigación se encontraban
matriculados 311 estudiantes, de los cuales se tomaron 212 para la
investigación, se consideró que más del 50% de los estudiantes tenía un nivel
de habilidad alta en el manejo de contenidos digitales. Se trabajó con el 3,75%
de error y el 95% de confianza.

Instrumento de Recolección de Datos

El cuestionario utilizado en este estudio
se basó en el instrumento desarrollado y validado por Organista-Sandoval et al.
(2017), este cuestionario original fue diseñado para evaluar habilidades
digitales con un enfoque educativo en estudiantes de una universidad pública
mexicana. El instrumento abarcó cuatro dimensiones clave: manejo de
información, comunicación, organización y tecnología portátil.

La metodología para desarrollar el
cuestionario implicó la consulta a expertos para delimitar factores, elaborar
reactivos y estimar un indicador de univocidad. Se realizó un análisis
preliminar basado en modelado estructural de ecuaciones, lo que proporcionó
evidencias de validez de la escala desarrollada. El cuestionario fue aplicado a
una muestra aleatoria de 350 estudiantes, y se propuso un modelo conceptual
para el constructo de habilidad digital. Este modelo
mostró congruencia esperada entre las variables observadas y la estructura
propuesta, obteniendo valores aceptables en índices de bondad de ajuste como
RMSEA, GFI y AGFI (Sandoval, et al. 2017).

Para este estudio, se adaptó el
cuestionario incorporando una sección adicional sobre el manejo de herramientas
de inteligencia artificial, como chatGPT, para
evaluar la familiaridad con tecnologías emergentes y su integración en el
contexto educativo. Esta adición fue realizada para reflejar los cambios
recientes en el panorama tecnológico y su impacto en las habilidades digitales
requeridas en la educación superior.

El uso de este cuestionario validado
asegura la confiabilidad y relevancia de los datos recopilados, permitiendo una
evaluación efectiva de las habilidades digitales de los estudiantes de la
Carrera de Computación de la Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de
Manabí. La adaptación realizada permite que el instrumento siga siendo
pertinente y actualizado para evaluar competencias digitales en un entorno
educativo en constante evolución. La estructura del cuestionario se presenta en
la Tabla 1.

Tabla 1

Estructura del
cuestionario de medición de las habilidades digitales según las cinco
dimensiones de interés

Dimensión

Secciones

Nombre

N° de preguntas

Información General

Sección General

Datos Generales

11

Habilidades
básicas

Sección I

Manejo de Información

7

Sección II

Manejo de comunicación

5

Sección III

Manejo de tecnología
portátil

6

Sección IV

Organización

4

Habilidades
avanzadas

Sección V

Programación y desarrollo

4

Inteligencia
Artificial

Sección VI

Inteligencia artificial

7

Dimensión: Información General

Preguntas relativas a datos demográficos de
los estudiantes como sexo, carrera, ingresos familiares, edad y nivel en la
carrera.

Relevancia: Establecer un perfil
demográfico de los participantes para analizar cómo las características
personales pueden influir en las habilidades digitales.

Dimensión: Habilidades Básicas

Preguntas sobre el uso y conocimiento de
herramientas informáticas básicas como procesadores de texto, hojas de cálculo,
etc.

Relevancia: Evaluar el nivel de competencia
en habilidades digitales fundamentales.

Dimensión: Habilidades Avanzadas

Preguntas sobre programación, uso de bases
de datos y otras habilidades técnicas avanzadas.

Relevancia: Determinar la capacidad de los
estudiantes para manejar tareas informáticas más complejas.

Dimensión: Uso de Inteligencia Artificial (ChatGPT)

Preguntas específicas sobre la familiaridad
y uso de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT.

Relevancia: Valorar el grado de
conocimiento y adaptación a tecnologías emergentes en el ámbito de la IA.

Procedimiento de Recolección de Datos

El cuestionario se realizó mediante la
herramienta Google Forms, accesible solo con cuentas
institucionales de los estudiantes. Para garantizar una alta tasa de respuesta,
se realizaron visitas al aula y se promovió la participación a través de
docentes y coordinadores. La confidencialidad se aseguró al no recopilar
identificaciones personales.

Análisis de Datos

Los datos recopilados se analizaron
utilizando software estadístico. Se emplearon pruebas estadísticas específicas,
como la prueba t para comparar medias y análisis de varianza, para evaluar las
diferencias entre grupos. Estas pruebas se seleccionaron por su utilidad para
contrastar grupos y evaluar relaciones entre variables.

Consideraciones Éticas

Se obtuvo consentimiento informado de todos
los participantes. La privacidad y confidencialidad de los datos se mantuvieron
en todo momento, siguiendo los principios éticos de la investigación.

Limitaciones del método

Se reconoce que puede haber sesgos en la
selección de la muestra y en la autoevaluación de habilidades digitales. La
metodología no permitió establecer causalidad, solo descripción y correlación.

Resultados y Discusión

En
esta sección, se presentan y analizan los resultados obtenidos mediante el
cuestionario aplicado a los estudiantes de la Carrera de Computación de la
Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí. El análisis se divide en
dos componentes principales: un análisis descriptivo, que ofrece una visión
general de las características y tendencias en la muestra estudiada, y un
análisis inferencial, que investiga las diferencias y relaciones entre las
variables clave.

El
análisis descriptivo se centró en la distribución de variables como el género
de los participantes y los dispositivos utilizados para tareas y acceso a
Internet. Este enfoque fue esencial para comprender las características
demográficas y tecnológicas del grupo estudiado, lo que es crucial para
entender el contexto de desarrollo de sus habilidades digitales (Smith, 2020).

Por
otro lado, el análisis inferencial utilizó pruebas no paramétricas, como la
prueba U de Mann-Whitney, para explorar diferencias en las respuestas del
cuestionario, especialmente en áreas relacionadas con programación y uso de
inteligencia artificial. Este enfoque permitió examinar en profundidad las
diferencias en habilidades digitales entre géneros, un aspecto importante dado
el interés actual en la equidad de género en educación tecnológica (Martínez y
Hernández, 2021).

Los
resultados presentados son fundamentales para comprender el estado actual de
las habilidades digitales de los estudiantes y para identificar áreas donde es
necesaria una intervención. Estos hallazgos proporcionan una base sólida para
futuras investigaciones y prácticas educativas en el ámbito de la tecnología y
la competencia digital.

Análisis
Descriptivo

Presentación
de datos descriptivos

En
el análisis descriptivo de los datos recolectados, se presentan dos tablas
principales. En la Tabla 2 se muestra la distribución
por género de los encuestados. En ella, se observa que, de los 210
participantes, 162 fueron hombres (77.1%) y 48 mujeres (22.9%). Esta
distribución fue significativa, ya que reflejó una mayor proporción de hombres
en la muestra, lo que podría influir en las percepciones y respuestas
relacionadas con las habilidades digitales.

Tabla 2

Sexo
de los encuestados

Sexo

Frecuencia

Frecuencia relativa

Hombre

162

77,1%

Mujer

48

22,9%

Total

210

100,0%

La Tabla 3 detalla los dispositivos
más frecuentemente utilizados por los estudiantes para realizar tareas y
acceder a Internet. Según los datos, el 69.7% de los estudiantes prefiere usar
móviles, mientras que el 30.3% opta por computadoras. Esta preferencia por dispositivos
móviles sugiere una tendencia hacia la movilidad y el acceso constante a
recursos digitales entre los estudiantes.

Tabla 3

Dispositivos
frecuentes para la realización de tareas ya acceso a Internet

Dispositivos utilizados

Frecuencia

Frecuencia relativa

Móvil

147

69.7 %

Computadora

63

29.8 %

Tablet

1

0,5%

Total

211

100,0%

En
la Tabla 4 se muestra la frecuencia
con la que los estudiantes han tomado un curso de tecnología. De los 211
estudiantes encuestados, 144 (67.9%) indicaron que no han realizado ningún
curso de tecnología, mientras que 67 (32.1%) afirmaron haber participado en
algún tipo de formación tecnológica. Estos datos revelaron que una mayoría
significativa de los estudiantes no ha recibido educación formal en tecnología,
lo que sugiere que su aprendizaje en esta área puede ser predominantemente
autodidacta o informal.

Tabla 4

Ha
realizado algún curso de tecnología

Ha realizado algún curso

Frecuencia

Frecuencia relativa

No

144

67,9%

Sí

67

32,1%

Total

211

100,0%

Además,
se presenta la Figura 1, en donde se realiza una
clasificación de las calificaciones obtenidas en el uso y manejo de
herramientas de inteligencia artificial. La figura destaca que la pregunta 1,
relacionada con el conocimiento de ChatGPT, obtuvo la
calificación más alta, indicando una popularidad y familiaridad notable de ChatGPT entre los estudiantes; por otro lado, las preguntas
con calificaciones más bajas se refirieron a la comprensión del prompt y al uso de ChatGPT
como apoyo académico, lo que señala posibles áreas de mejora o de necesidad de
mayor formación.

Figura 1

Calificaciones
obtenidas en el uso y manejo de herramientas de Inteligencia Artificial

Interpretación
de Datos Descriptivos

La
interpretación de los datos descriptivos reveló aspectos significativos sobre
el perfil tecnológico de los estudiantes. La preferencia marcada por
dispositivos móviles, observada en este estudio, reflejó tendencias similares
reportadas en la literatura, donde se destaca la creciente movilidad y el
acceso on-the-go a recursos digitales
(Fernández-Cruz y Fernández-Díaz, 2016). Esto sugiere que los programas
educativos deben adaptarse para aprovechar estas tecnologías móviles, tal como
se ha sugerido en estudios que enfatizan la necesidad de integrar métodos de
enseñanza móvil y flexible en la educación superior (Johnson y Davies, 2019).

La
distribución de género en la muestra, con una mayor proporción de hombres, se
alineó con los hallazgos de Smith (2020), que indican diferencias de género en
el acceso y uso de la tecnología. Esto subraya la necesidad de desarrollar
estrategias educativas que consideren estas diferencias para fomentar una mayor
equidad en las habilidades digitales (López y García, 2019).

La
evidencia de que muchos estudiantes no han participado en formaciones formales
en tecnología resalta la importancia de incorporar oportunidades de aprendizaje
estructuradas en el currículo; la educación formal en tecnología es clave para
el desarrollo de habilidades digitales sólidas (Martínez y Hernández, 2021). La
integración de estas oportunidades podría preparar a los estudiantes de manera
más efectiva para los desafíos tecnológicos actuales y futuros.

Por
último, la familiaridad con herramientas como ChatGPT
indicó una predisposición positiva hacia las tecnologías emergentes. Sin
embargo, las bajas calificaciones en áreas como la comprensión del 'Prompt' y la aplicación de ChatGPT
en contextos académicos resaltaron la necesidad de una formación más profunda.
Estudios como el de González-Pérez (2020) sugieren que la instrucción
específica en el uso de tecnologías emergentes puede mejorar significativamente
la competencia digital de los estudiantes.

Presentación
de resultados de pruebas estadísticas

Prueba
U de Mann-Whitney

La Tabla 5 presenta los resultados de
la prueba U de Mann-Whitney, aplicada para evaluar diferencias entre las
respuestas de hombres y mujeres. El valor de U de Mann-Whitney fue 2943 con un
valor p de 0.011, lo que evidenció la diferencia significativa en al menos una
pregunta del cuestionario entre los géneros.

Tabla 5

Prueba
T para Muestras Independientes

Estadístico

p

Promedio_F

U de Mann-Whitney

2943

0.011

Nota. Hₐ μ Mujer ≠ μ Hombre

Análisis
post hoc de interacciones con ChatGPT

Para
determinar en qué preguntas se encuentran las diferencias significativas, se
realizó un análisis post hoc. La Tabla 6 muestra que en las
interacciones con ChatGPT, hay una diferencia
reveladora entre hombres y mujeres, con un valor W de 3.82 y un valor p de
0.007.

Tabla 6

Interacciones
con ChatGPT

Género

W

p

Mujer

Hombre

3.82

0.007

Análisis
Pos Hoc sobre Entender el Prompt

El
análisis Pos Hoc continuó con la pregunta sobre la
comprensión del 'Prompt'. Como se muestra en la Tabla 7, también se encontraron
diferencias representativas en esta área, con un valor W de 3.24 y un valor p
de 0.022.

Tabla 7

Entender
Prompt

W

p

Mujer

Hombre

3.24

0.022

Análisis
Pos Hoc sobre Uso de ChatGPT
para Apoyo Académico

Finalmente,
en la Tabla 8, se presentan los
resultados del análisis Pos Hoc relacionado con el
uso de ChatGPT para apoyo académico. Aquí también se
observaron diferencias relevantes entre géneros, con un valor W de 3.50 y un
valor p de 0.013.

Tabla 8

Apoyo
Académico

W

p

Mujer

Hombre

3.50

0.013

Interpretación
Detallada de los Resultados Inferenciales

Los resultados inferenciales derivados de la
aplicación de las pruebas U de Mann-Whitney y los análisis post hoc
indicaron diferencias significativas en las respuestas entre hombres y mujeres.
Estas fueron particularmente notables en áreas relacionadas con el uso de ChatGPT y la comprensión de prompts.
Estas variaciones no solo destacan las diferencias en cómo se perciben y
utilizan las herramientas tecnológicas entre géneros, sino que también sugieren
la influencia de factores contextuales tales como la exposición previa a
tecnología, las actitudes personales y las experiencias educativas.

Al comparar estos resultados con
investigaciones previas, como el estudio realizado por Connell (2005) que
exploró las diferencias de género en el contexto educativo, se evidenció una
persistencia en ciertos aspectos de la brecha de género en el uso de la
tecnología. Sin embargo, también se observaron indicios de progreso. Connell
destacó cómo las disparidades de género en la educación y el acceso a la
tecnología pueden generar diferencias en la habilidad y confianza para manejar
herramientas digitales. En línea con esto, las variaciones que se notaron en la
interacción con ChatGPT y la comprensión de los prompts podrían ser un eco de estas desigualdades
aún presentes.

Es
crucial reconocer que las diferencias en la adopción y uso de la tecnología no
solo se deben a factores históricos, sino también a elementos contemporáneos,
como la evolución en las actitudes sociales y la educación. Investigaciones
recientes, como las de Kashyap et al. (2020) y Karyotaki et al. (2022), señalan que, aunque aún existen
disparidades de género, se observa una tendencia hacia una mayor igualdad entre
las generaciones más jóvenes en lo que respecta a la tecnología.

Esta
tendencia se refleja también en el uso de herramientas como ChatGPT
para el apoyo académico. La comprensión y utilización de estas herramientas
varía, lo que resalta la importancia de implementar estrategias educativas
específicas que aborden dichas diferencias. Según sugieren González-Pérez
(2020) y Johnson y Davies (2019), la provisión de formación y recursos
adaptados a las necesidades de diferentes géneros puede ser clave para
incrementar la competencia y confianza en el manejo de tecnologías emergentes.

Conclusiones

Hallazgos Principales

El estudio realizado identifica
diferencias significativas en las habilidades digitales y la utilización de
herramientas tecnológicas, como ChatGPT, entre los
estudiantes de ambos géneros de la Carrera de Computación. Se revela que, a
pesar de una familiaridad general con la tecnología digital, existen áreas
específicas, como la comprensión del prompt y
el uso de ChatGPT para apoyo académico, en las que
las disparidades de género son evidentes. Estos hallazgos refuerzan la
hipótesis inicial del estudio, sugiriendo que las diferencias de género afectan
significativamente la interacción con la tecnología. Esto está en línea con
estudios anteriores que han señalado la existencia de brechas de género en la
educación tecnológica.

Avances y Cambios en la Educación Tecnológica

Los resultados también sugieren un progreso
hacia una mayor equidad de género en ciertas áreas de la tecnología, lo que
podría reflejar cambios en las actitudes y experiencias educativas relacionadas
con la tecnología. Este aspecto del estudio aporta una visión más matizada
sobre el desarrollo de habilidades digitales entre los estudiantes, resaltando
la importancia de adaptar las estrategias educativas para ser inclusivas y
atender las necesidades específicas de cada género.

Limitaciones y Direcciones para Futuras
Investigaciones

Si bien el estudio proporciona
observaciones valiosas, también presenta limitaciones, incluyendo el tamaño y
la composición de la muestra, y el método de recopilación de datos. Estas
limitaciones sugieren la necesidad de futuras investigaciones que utilicen
muestras más grandes y diversas. Sería especialmente provechoso explorar cómo
las experiencias educativas previas, la exposición a la tecnología y las
actitudes sociales influyen en las habilidades digitales de los estudiantes.
Además, investigar el impacto de intervenciones educativas específicas que
busquen mejorar las habilidades digitales y disminuir las disparidades de
género será crucial.

Implicaciones Prácticas y Contribuciones al
Campo

Los esfuerzos para comprender y abordar las
diferencias observadas contribuirán significativamente al desarrollo de un
cuerpo de conocimiento más robusto en la educación tecnológica. Este estudio
guía hacia la implementación de prácticas educativas que promuevan la igualdad
de género y la competencia digital en todos los estudiantes, mejorando así la
competencia digital en la educación superior.

Reconocimientos

Se destaca la
contribución de las carreras de Computación y de Electrónica y Automatización
de la Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López,
cuya colaboración en el proceso de recolección de datos ha sido invaluable.
Asimismo, se agradece profundamente a los estudiantes que accedieron a
participar en esta investigación, contribuyendo así de manera significativa a
la profundidad y relevancia de los hallazgos presentados.

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