análisis de la efectividad en las aplicaciones m-health en dispositivos móviles dentro del ámbito...

Análisis de la efectividad en las Aplicaciones m-health en

dispositivos móviles dentro del ámbito de la formación médica

Tesis doctoral

Autora: Laura Briz Ponce

Directores: Prof. Dr. Juan Antonio Juanes Méndez Prof. Dr. Francisco José García Peñalvo

ÍNDICE

MARCO TEÓRICO

EJECUCIÓN Y RESULTADOS

CONCLUSIONES

CONTEXTO

PROPUESTA

3

CONTEXTO

MARCO TEÓRICO


CONCLUSIONES

CONTEXTO

PROPUESTA

4

M-‐health Apps

Fuente: ITU, 2013, 2015

Fuente: PelleLer, 2012 Research2Guidance (2015)

+7 bn

2015 2013

6.8 bn

2013 2017

23bn$ 4,5 bn$

Fuente: PricewaterHouse, 2012 EsLmación

2012 2015

Mercado

2012 2015 Fuente: ECAR Study 2013 2015

37% 45%

36% 44%

contexto

Percepción

DisposiLvos

5 1 bn = mil millones (millardo)

40.000 103.000

MERCADO EN CONTINUO CRECIMIENTO

DIFICULTAD PARA SELECCIONAR MEJOR APP

Detección problema

PROCESO DE EVALUACIÓN DE APPS M-‐HEALTH EDUCATIVAS

CONTRIBUIR A LA MEJORA EDUCATIVA

FACILITAR EL ACCESO A LA INFORMACIÓN

OBJETIVO

FINALIDAD

PR

OBLEM

A

6

Preguntas investigación

¿Existe un proceso oficial que pueda evaluar las Apps m-‐health como herramientas

pedagógicas y así poder uLlizarlas de forma curricular?

¿Los recursos proporcionados por el m-‐learning pueden uLlizarse de forma efecLva por los estudiantes y profesores en la educación

médica?

7

8

Programa de doctorado

CARÁCTER

MULTIDISCIPLINAR

SINERGIAS

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN

ORGANIZACIÓN

GRUPOS DE INVESTIGACIÓN

M-‐LEARNING

METODOLOGÍA EDUCATIVA

EDUCACIÓN MÉDICA

INGENIERÍA MEDICINA

EDUCACIÓN

MARCO TEÓRICO


CONCLUSIONES

CONTEXTO

PROPUESTA

9

Evolución Tecnología Clasificación Apps Médicas

Revisión SistemáMca BibliograQa Regulación Apps Médicas

Marco teórico

-‐  Crecimiento -‐  Nueva era digital -‐  Evolución formación

médica

-‐  No riesgo -‐  Riesgo medio -‐  Riesgo alto

-‐  Regulación productos sanitarios

-‐  Existen varios productos categorizan Apps

-‐  No especializadas en Apps educaLvas

-‐  Revisión desde Enero 2000 hasta Marzo 2016

-‐  86 aroculos -‐  Detecta necesidad

No existe actualmente un proceso de evaluación de Apps m-‐health en formación médica

10

11

Revisión sistemática bibliográfica Scopus''(n=3075)'

ISI'WoK'('n=8858)'

PubMed'(n=53274)'

Filtro:'No'arCculo,'conf.'o'libro'

Excluidos''n=23817'

Filtro:'Keywords'y'Ctulo'Excluidos''n=11498'

Incluidos'(n=36738)'

Criterio:'Duplicidad' Excluidos''

n=160'

Criterio:'Abstract' Excluidos''

N=967'

Criterio:'No'hay'suficiente'información'para''hacer'valoración' Excluidos''

n=73'

Criterio:'No'de'calidad'o'centrado'en'educación'primaria/secundaria'

Incluidos'(n=86)'

Excluidos''n=137'

Filtro:'Dominio/Temá[ca'general'

Incluidos'(n=12921)'

Incluidos'(n=1423)'

Incluidos'(n=1263)'

Incluidos'(n=296)'

Incluidos'(n=223)'

Excluidos''n=28608'

Iden

[ficación'

Filtro'

Elegibilidad'

Incluido

s'

Ar#culos)incluidos)para)valoración)(n=86))

Manual'(n=139)'

86 aroculos: 75 en revistas 8 congresos 3 libros (capítulos libros)

26 revistas JCR

Media calidad: 3,2907

42% de aroculos relacionados con Ciencias de la Salud

Tipo Revistas 32 revistas SJR

Calidad

Área de Interés

Países 26 países

Tipo Publicaciones

CaracterísMca Dato

12

Revisión sistemática bibliográfica Categoría Nº Dato ArSculos seleccionados Disponibilidad 23 79,17% de aroculos indican que más del

70% de los parLcipantes dispone de un Smartphone

(Masika et al., 2015; Meyer et al., 2015; Poscia et al., 2015; Pullen & Swabey, 2015; Alrasheedi et al., 2015; Sandholzer et al., 2015; Böhm & ConstanLne, 2015; Cline, 2015; Toktarova et al., 2015; Zayim & Ozel, 2015; Rung et al., 2014; Briz-‐Ponce et al., 2014b; López-‐Hernández & Silva-‐Pérez, 2014; Murphy et al., 2013; Davies et al., 2012; Franko, 2011; Nestel et al., 2010; Chen et al., 2010; Fadeyi et al., 2010; Al-‐fahad, 2009; I. Hussain & Adeeb, 2009; Lu & Viehland, 2008)

13 46,15% de los aroculos indican que más del 50% parLcipantes disponen de Tablet

(Masika et al., 2015; Meyer et al., 2015; Poscia et al., 2015; Pullen & Swabey, 2015; Alrasheedi et al., 2015; Sandholzer et al., 2015; Zayim & Ozel, 2015; López-‐Hernández & Silva-‐Pérez, 2014; Rung et al., 2014; Briz-‐Ponce et al., 2014b; MarLn et al., 2013; Murphy et al., 2013; Jackson, 2013)

Uso 29 31% de los aroculos indican que menos 50% parLcipantes usan m-‐learning

(Cline, 2015; Meyer et al., 2015; Poscia et al., 2015; Briz-‐Ponce et al., 2014b; Rung et al., 2014; MarLn et al., 2013; Quicios-‐García et al., 2013; Teri et al., 2013; Rapev et al., 2011)

45% de los aroculos indican que han uLlizado m-‐learning entre 50-‐70%

(Masika et al., 2015; Pullen & Swabey, 2015; Alrasheedi et al., 2015; Böhm & ConstanLne, 2015; Sandholzer et al., 2015; Mai, 2014; Jackson, 2013; Murphy et al., 2013; Franko, 2011; Chen et al., 2010; Fadeyi et al., 2010; Bakke, 2010; Zulkefly & Baharudin, 2009)

24% de los aroculos indican que entre el 70%-‐100% han uLlizado m-‐learning

(López-‐Hernández & Silva-‐Pérez, 2014; Vázquez-‐Cano, 2014; Ventola, 2014; Davies et al., 2012; Tews et al., 2011; Nestel et al., 2010; I. Hussain & Adeeb, 2009)

13

Categoría Nº Dato ArSculos seleccionados Percepción 53 42 % percepción posiLva (Toktarova et al., 2015; Zayim & Ozel, 2015; Nuss et al., 2014; Sarrab et al., 2014; Vázquez-‐Cano,

2014; Archibald et al., 2014; Çuhadar, 2014; López-‐Hernández & Silva-‐Pérez, 2014; Teri et al., 2013; Murphy et al., 2013; Putzer & Park, 2012; Tews et al., 2011; Lea & Callaghan, 2011; Nestel et al., 2010; Fadeyi et al., 2010; Al-‐fahad, 2009; Wang et al., 2009; Kennedy et al., 2008; Lu & Viehland, 2008; Andone et al., 2007; Fozdar & Kumar, 2007; Gerber & Sco{, 2007)

43% Percepción neutra

(Alrasheedi et al., 2016; Joo et al., 2016; Pullen & Swabey, 2015; Böhm & ConstanLne, 2015; Briz-‐Ponce & García-‐Peñalvo, 2015; Iqbal & Bhav, 2015; Sevillano-‐García & Vázquez-‐Cano, 2015; Lane & Stagg, 2014; Mai, 2014; Rung et al., 2014; Maronez-‐Pérez et al., 2013; Abu-‐Al-‐Aish & Love, 2013; Alden, 2013; Handal et al., 2013; Jambulingam, 2013; Ozdalga et al., 2012; Park et al., 2012; Ashour et al., 2012; Franko, 2011; Kukulska-‐hulme, 2010; Bakke, 2010; I. Hussain & Adeeb, 2009; Zulkefly & Baharudin, 2009)

15% percepción negaLva

(Lepp et al., 2015; T. L. Lewis et al., 2014; Jackson, 2013; Quicios-‐García et al., 2013; Davies et al., 2012; Visvanathan et al., 2012; Rapev et al., 2011; Chen et al., 2010)

Impacto 20 70% aroculos reportaron que se mejoraron resultados o que se mejoraba la experiencia, les moLva

(Diliberto-‐Macaluso & Hughes, 2016; Green et al., 2015; Gutmann et al., 2015; Lee, 2015; Menchaca & Romero, 2015; Raney, 2015; Fuller & Joynes, 2015; Toktarova et al., 2015; Yoo & Lee, 2015; Holland, 2014; Ling et al., 2014; Fabian & Maclean, 2014; MarLn et al., 2013; Cavus & Uzunboylu, 2009)

10% reportó que se obtuvieron peores notas, acLvidades aburridas o resultados similares a no usarlo

(Lepp et al., 2015; MarLn et al., 2013)

20% de aroculos no obtuvieron mejoras significaLvas con respecto a no usarlo

(Sevillano-‐García & Vázquez-‐Cano, 2015; Morris et al., 2014; Mehrdad et al., 2011; Tews et al., 2011)

Revisión sistemática bibliográfica

14

Categoría Nº Dato ArSculos seleccionados Factores 19 50% reportó como factor principal a considerar

los problemas técnicos

(Alrasheedi et al., 2015; Green et al., 2015; Toktarova et al., 2015; Archibald et al., 2014; Ferreira et al., 2013; Handal et al., 2013; Székely et al., 2013; Davies et al., 2012; Visvanathan et al., 2012; I. Hussain & Adeeb, 2009)

25% reportó tres variables necesarias: apoyo de insLtuciones y profesores, capacidades y habilidades de profesores y estudiantes y, finalmente, el uso pedagógico de esta tecnología

(Alrasheedi et al., 2015; Alden, 2013; Ashour et al., 2012; Park et al., 2012; Lea & Callaghan, 2011) (Green et al., 2015; Haffey et al., 2014; Ferreira et al., 2013; Ozdalga et al., 2012; Fadeyi et al., 2010) (Ferreira et al., 2013; Handal et al., 2013; Székely et al., 2013; Ashour et al., 2012; Davies et al., 2012)

20% reportó el coste como problema y la necesidad de una regulación o una herramienta de evaluación estándar

(Alden, 2013; Ferreira et al., 2013; Székely et al., 2013; I. Hussain & Adeeb, 2009) (Maronez-‐Pérez et al., 2015; Haffey et al., 2014; Khatoon et al., 2013; Visvanathan et al., 2012)

Beneficios 11 91% reportó la ubicuidad como el principal beneficio

(Lee, 2015; Toktarova et al., 2015; Archibald et al., 2014; Ling et al., 2014; Ventola, 2014; Handal et al., 2013; Székely et al., 2013; Al-‐fahad, 2009; I. Hussain & Adeeb, 2009; T. C. Liu et al., 2003)

64% reportó la flexibilidad ((Toktarova et al., 2015; Ferreira et al., 2013; Handal et al., 2013; Székely et al., 2013; Al-‐fahad, 2009; I. Hussain & Adeeb, 2009; T. C. Liu et al., 2003)

45% reportó el acceso a la información (Toktarova et al., 2015; Ferreira et al., 2013; Handal et al., 2013;

Székely et al., 2013; I. Hussain & Adeeb, 2009)

27% consideró la rapidez como un beneficio importante

(Lee, 2015; Ventola, 2014; Ferreira et al., 2013)

la facilidad de uso un 18% (Ling et al., 2014; T. C. Liu et al., 2003)


15

Categoría Nº arSculos

Dato ArSculos seleccionados

Evaluación Apps

17 35% realizó un cuesLonario de usabilidad de la App (A. Bin Hussain et al., 2015; Maronez-‐Pérez et al., 2015; Holland, 2014; Nuss et al., 2014; Teri et al., 2013; Franko, 2011)

47 % realizó una revisión propia del autor (Haffey et al., 2014; Maronez-‐Pérez et al., 2013, 2014; T. L. Lewis et al., 2014; Libman & Huang, 2013; Székely et al., 2013; Ozdalga et al., 2012; Visvanathan et al., 2012)

6% de los aroculos hicieron un análisis comparaLvo de resultados entre Apps

(Morris et al., 2014)

35% evidenció la necesidad de un estándar (Maronez-‐Pérez et al., 2015; Holland, 2014; T. L. Lewis et al., 2014; Khatoon et al., 2013; Murfin, 2013; Visvanathan et al., 2012)


Se evidencia la necesidad de un estándar y que el área de la medicina despierta interés en mobile learning

MARCO TEÓRICO


CONCLUSIONES

CONTEXTO

PROPUESTA

16

Planteamiento investigación

Alcance

ObjeLvos-‐Hipótesis

Diseño

Población

Instrumentos

Variables

Alcance

ObjeLvos-‐Hipótesis

Diseño

Población

Instrumentos

Variables

Fase 1

Fase 2

Problema Marco Teórico Da

tos

Análisis

Resulta

dos

Metodología según Hernández, R., Fernández, C., & BapLsta, P. (2003).

Pregunta invesLgación 1

Pregunta invesLgación 2

17

Propuesta de proceso

F1.Percepción y detección necesidad

F2. Valoración estudiantes

Recopilar Información

Diseño encuesta

Diseño de protocolo

Preparación sesiones

Preparación documentación

Diseño cuasiexperimental

(GC y GE)

% Necesidad Factores que

influyen valoración

ComparaLva España Portugal

Distribución encuestas

Procesamiento de datos

% efecLvidad

Protocolo de calidad

Informe de mejoras App

Resultado evaluación

Procesamiento de datos

Selección App

Análisis estadísLco

Análisis correlacional

Dimensiones importantes

TAREAS TAREAS

OBJETIVO SECUNDARIO

OBJETIVO PRINCIPAL

ENTREGABLES

Esquema final

Encuesta

Guía de tareas F1.IdenLficar dimensiones descarga Apps

Encuesta

18

DescripLvo-‐Correlacional

Metodología Mixta

Instrumentos: Encuesta (UTAUT)

Variables

Alcance Y DISEÑO Fase 1

19 Tt

hipótesis Fase 1

H1 La formación inicial y la permanente Lenen relación con el uso de la movilidad como aprendizaje

H2 Hay más aceptación de la movilidad en médicos residentes, especialistas o profesores y estudiantes con menor edad

H3 Los estudiantes disponen de un disposiLvos móvil (Smartphone y/o Tablet) y lo uLlizan como herramienta para el aprendizaje

H4 Los residentes, especialistas y profesores disponen de un disposiLvos (Smartphone y/o Tablet) y lo uLlizan como herramienta de aprendizaje

H5 Los residentes, especialistas y profesores disponen de un disposiLvo móviles (Smartphone/Tablet) y lo uLlizan en su praxis de trabajo diaria

H6 Estudiantes, residentes, especialistas y profesores se descargan pocas aplicaciones para su formación por desconocimiento

H7 Estudiantes, residentes, especialistas y profesores se descargan pocas aplicaciones para su formación por falta de confianza

H8 No existe un cerLficado de calidad de las aplicaciones para el ámbito de formación médica

20

población Fase 1

21

6905

838

1535

852

2466

112 N=3430

N=9278

DescripLvo-‐ComparaLva

Metodología Mixta

Variables

Alcance Y DISEÑO Fase 2

22

hipótesis Fase 2

H1 El protocolo de calidad objeLvo se puede implementar con una App concreta

H2 Los resultados obtenidos en los estudiantes después de uLlizar la App son mejores

que aquellos que no la usaron

H3 Las Apps pueden considerarse como herramientas adecuadas para el aprendizaje

H4 El protocolo de calidad diseñado es adecuado para evaluar las Apps

23

MARCO TEÓRICO


CONCLUSIONES

CONTEXTO

PROPUESTA

24

• Nº muestras Fase 2

Datos (muestras)

• Nº muestras Fase 1

124

803

30

679

30

25

Puntu

ación

Total

50,00

40,00

30,00

20,00

10,00117

102

Página 1

• MEDIA VALORACIÓN 33,25

VALORACIÓN GLOBAL

• 37,9% de los parLcipantes ha uLlizado alguna App médica o de formación médica

• Residentes muestran un uso acLvo de estas Apps

USO APPS MÓVILES

38

29

33,25

10

30

50

Puntua

ción

Q25%

Q75%

RESULTADOS

0%

10%

20%

Apps Médicas Formación Med Apps

6%%

16% 8%

8%

Fase 1

26

RESULTADOS

38% 87% 57% 11% 35% 51% 33% 40% 69% 52%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

FE EE ATT IS FC AE ANX BINT REL REC

% Respu

estas

Dimensión o constructo Totalmente en Desacuerdo Parcialmente en Desacuerdo Ni de Acuerdo ni en Desacuerdo Parcialmente de Acuerdo Totalmente de Acuerdo

87% de los parLcipantes considera disposiLvo fácil de usar

69% de los parLcipantes considera necesario una cerLficación Apps

11% de los parLcipantes considera que hay apoyo por las insLtuciones

ACEPTACIÓN POSITIVA DE LOS PARTICIPANTES EN UNIVERSIDAD SALAMANCA

Fase 1

27

0 20 40 60 80 100

Contenido Usabilidad

Recomendación Accesibilidad

Seguridad/Privacidad Ninguno

Info proveedor Conexión datos Profesor'

0 20 40 60 80 100

Contenido Recomendación

Usabilidad Seguridad/Privacidad

Accesibilidad Info proveedor

Conexión datos Ninguno Residentes'

0 20 40 60 80 100

Seguridad/Privacidad

Contenido

Usabilidad

Recomendación

Accesibilidad

Info proveedor

Conexión datos

Ninguno Especialistas'

0 20 40 60 80 100

Contenido Seguridad/Privacidad

Usabilidad Recomendación

Accesibilidad Conexión datos Info proveedor

Ninguno Estudiante'

RESULTADOS Fase 1

CINCO DIMENSIONES A EVALUAR EN FASE 2

28

29

Fase 1

FACTORES PREDICTIVOS EN UNIVERSIDAD SALAMANCA

FACTORES PREDICTIVOS PREDICEN EL 76,2% DE LA INTENCIÓN DE USO EN USAL

Ejecución Esperada

Intención R2=0, 762 Uso

Género Edad

Actitud

Autoeficacia Fiabilidad

Recomendación

Voluntariedad

0,308*

0,568***

0,554***

0,478*** Influencia Social

0,459***

0,323** 0,435***

PERCEPCIÓN COGNITIVA

HERRAMIENTAS

PERCEPCIÓN EMOCIONAL

Fase 1

FACTORES PREDICTIVOS UNIVERSIDADES PORTUGAL

FACTORES PREDICTIVOS PREDICEN EL 53% DE LA INTENCIÓN DE USO EN UNIV PORTUGAL 30

Ejecución Esperada

Intención R2=0, 530 Uso

Género Experiencia

Actitud

Autoeficacia

Recomendación

Voluntariedad

0482***

0,207***

0,272***

Influencia Social

0,459***

0,426**

0,515***

PERCEPCIÓN COGNITIVA

HERRAMIENTAS

Facilitador Condiciones

0,465***

Descripción

Nivel 3

Nivel 2

Nivel 1

Nivel 0 Fiabilidad Evalúa la claridad de la información referente a la aplicación móvil externa (es decir, la descripción, a quién va dirigido, desarrollador, responsable de la empresa, fechas de actualización)

Navegación Evalúa todo lo relacionado con el uso de la aplicación móvil en su uso (número de clics, pantallas, ajuste correcto, mapa de navegación, información relevante fácil de encontrar)

70%-80% Seguridad/Privacidad

Todo lo relacionado a la política de privacidad (información de cómo se trata la información, si se almacena, etc.)

Contenido Fuentes del contenido, información actualizada, expertos que han participado, contenido útil y comprensible

Diseño/ Interfaz de

Usuario

Evalúa todo lo referente a la interfaz de usuario con el usuario (botones, imágenes, ayuda, simplicidad, fácil de memorizar, rapidez en la descarga, contenido visual)

CER

TIFICA

CIÓ

N

Fase 2 Descripción protocolo

31

Explicación de la sesión y el procedimiento

Firma del Consentimiento Informado

Cuestionario de Contexto

Pre-test

Charla:Explicación de la App

Ejecución tareas la App

Rellenar Evaluación App

Charla Clase Tradicional

Post-test

GRUPO EXPERIMENTAL

GRUPO CONTROL

Rellenar cuestionario

Descripción proceso Fase 2

32

Descripción proceso

Fotos ©Laura Briz Ponce

©Laura Briz Ponce

©Laura Briz Ponce

©Laura Briz Ponce

33

App utilizada proceso Fase 2

APP BRAIN SYSTEM 3D Herramienta de simulación

Permite seleccionar una estructura morfológica del cerebro humano y permite rotarlo en diferentes ángulos

Fotos tomadas de la App BrainSystem 3D

35

ASIGNATURA APP

Asignatura: Neuroanatomía Tipo: Asignatura troncal Curso: 2º curso; 2º Cuatrimestre Créditos: Créditos teóricos: 7 Créditos prácLcos: 7

Asignatura: Neuroanatomía y anatomía de los órganos de los senLdos Tipo: Asignatura obligatoria Curso: 4º curso; 1er Trimestre Créditos: 8

Plan AnMguo (Plan 2001)

• Licenciatura

Plan Bolonia

• Grado

2,27

3,8

2,67 3,13

0

1

2

3

4

5

Puntuación Pre-Test Puntuación Post-Test Puntuación Pre-Test Puntuación Post-Test

Med

ia T

est C

onoc

imie

nto

Grupo Experimental Grupo Control

+67% +17%

RESULTADOS Fase 2

MEJORES RESULTADOS EN EL TEST DESPUÉS DEL USO DE LA APP 36

RESULTADOS

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Puntua

ción

med

ia

PONDERACIÓN

CASO 2-VALORACIÓN EMPÍRICA DE LA APP

395

9.3.4.1.2 Ponderación por grado de asociación con la puntuación global

El sesgo que se observa según un criterio de ponderación arbitrario se puede corregir

mediante un cálculo estadístico, previo del grado de asociación entre la valoración de

cada variable y la valoración global del mismo. Este procedimiento también conlleva un

grado de arbitrariedad pero menor que en el caso anterior y con esto se obtienen los

coeficientes de correlación parcial de cada uno de los atributos con respecto al total , es

decir los parámetros rF,G, rC,G, rN,G, rUI,G, rSP,G según correspondan a los coeficientes de

fiabilidad, contenido, navegación, interfaz de usuario y seguridad privacidad

respectivamente. Por tanto, este valor correlacional se calcularía de la siguiente forma:

r!,! = 100 ∗ !! !!!!!"!!!

donde:

!!=Media de cada uno de los Atributos a valorar (i=F, N,C, UI, SP).

Y este valor, por tanto, sería el porcentaje a aplicar para ponderar cada uno de los

atributos y obtener el valor IVGA.

En este caso, también ha sido necesario calcular la media de cada uno de los atributos

en la escala 1-10. Los resultados se muestran en la tabla 8.24 y la fórmula que se ha

utilizado para calcular IVGA es la siguiente:

!!"# = !! ∗ !!,! + !! ∗ !!,! + !! ∗ !!,! + !!" ∗ !!",! + !!" ∗ !!",!

CASO 2-VALORACIÓN EMPÍRICA DE LA APP

395

9.3.4.1.2 Ponderación por grado de asociación con la puntuación global

El sesgo que se observa según un criterio de ponderación arbitrario se puede corregir

mediante un cálculo estadístico, previo del grado de asociación entre la valoración de

cada variable y la valoración global del mismo. Este procedimiento también conlleva un

grado de arbitrariedad pero menor que en el caso anterior y con esto se obtienen los

coeficientes de correlación parcial de cada uno de los atributos con respecto al total , es

decir los parámetros rF,G, rC,G, rN,G, rUI,G, rSP,G según correspondan a los coeficientes de

fiabilidad, contenido, navegación, interfaz de usuario y seguridad privacidad

respectivamente. Por tanto, este valor correlacional se calcularía de la siguiente forma:

r!,! = 100 ∗ !! !!!!!"!!!

donde:

!!=Media de cada uno de los Atributos a valorar (i=F, N,C, UI, SP).

Y este valor, por tanto, sería el porcentaje a aplicar para ponderar cada uno de los

atributos y obtener el valor IVGA.

En este caso, también ha sido necesario calcular la media de cada uno de los atributos

en la escala 1-10. Los resultados se muestran en la tabla 8.24 y la fórmula que se ha

utilizado para calcular IVGA es la siguiente:

!!"# = !! ∗ !!,! + !! ∗ !!,! + !! ∗ !!,! + !!" ∗ !!",! + !!" ∗ !!",!

IVGA=7,40

37

Contenido

Navegación

Fiabilidad

Seguridad

Interfaz de Usuario

Información desarrollador

Información responsable aplicación lugar visible

Falta código de colores para saber si se ha seleccionado imagen o no

No hay un mapa genérico (índice) donde explique cada siLo

Fecha úlLma actualización de la información

Acceder ayuda facilmente y dirección de contacto No existe un link de poliLca de privacidad ni almacenamiento de información Aparecer información referencia en lugar visible Si han parLcipado expertos de la materia debe aparecer en la aplicación

72%

75%

36%

83%

2%

PROPUESTAS DE MEJORA

resultados Fase 2

38

MARCO TEÓRICO

PROPUESTA

CONCLUSIONES

PROBLEMA MARCO TEÓRICO


CONCLUSIONES

CONTEXTO

PROPUESTA

39

Propuesta final

PLANTEAMIENTO

FASE1

FASE2

PROPUESTA FINAL

PROYECTO DE INVESTIGACIÓN 40

Distribución Marketplace

Red

Terminal

CATÁLOGOS •  Diversidad •  Estrellas •  Nºdescargas

CATÁLOGOS APPS MÉDICAS •  Valoraciones Internas •  Difusión limitada •  Recomendaciones

ACCESO •  WIFI •  Bluetooth •  Radio (Red Operadora) •  Cable

VELOCIDAD •  3G •  4G •  Fibra

MODELO •  Gama baja-‐media-‐alta •  Robustez •  Garanoa

CerLficación

EVALUACIÓN •  Tipo de app •  Confianza •  Evaluacion 360

Desarrollador InsLtución

MEJORA CONTINUA •  Listado de mejoras •  Plazos cortos •  Ciclo de Vida

MANTENIMIENTO •  Actualizaciones •  Asesoramiento mejoras •  Periodo mnto 2 años

Proceso desarrollo apps

41

Nivel 3

Nivel 2

Nivel 1

91%-100%

81%-90%

70%-80%

Nivel 0 Rechazo < 70%

Fiabilidad

Contenido

Seguridad/ Privacidad

Navegación

Diseño/IU

Niveles de Certificación Dimensiones

Proceso evaluación apps

42

DESA

ROLLAD

OR

EXPE

RTOS

COMISIÓN

Solicitud cerMficación

COORD

INAD

OR

Registro web

Rellenan los datos para dar de alta el desarrollador

PlanLlla solicitud

Solicitud Rellenan los datos para hacer una solicitud de cerLficación

¿Correcto?

NO

PlanLlla cuesLonario

Rellenan los datos del cuesLonario de la App

CuesMon. App

Subida archivos

Rellenan los datos del cuesLonario de la App

Evidencias

Se validan los archivos y comentarios de los desarrolladores

Validación evidencias

Se seleccionan los estudiantes, expertos cienLficos y técnicos

Selección expertos

¿Correcto?

NO SÍ

SÍ

Envío información a estudiantes

Envío información a médicos

Envío información a técnicos

Valida la App

Validación estudiantes

Valida la App

Validación profesionales

Valida la App

Validación técnicos

Informe

Informe

Informe

Se evalúan los reportes obtenidos obteniendo una nota

Evaluac Comisión

CerLficacado nivel

¿Nivel?

Informar del nivel obtenido en la clasificación

Informar solicitante

N0 N1

N2

N3

Reporte mejoras

Reporte mejoras

Informar del nivel obtenido en la clasificación

Informar solicitante

Propuesta final

43

MARCO TEÓRICO


CONCLUSIONES

CONTEXTO

PROPUESTA

44

CONTINUOUS IMPROVEMENT

INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY

IMPROVEMENT TEACHING

EDUCATION FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT

ACCESS TO THE KNOWLEDGE IN A

FAST AND EFFICIENT WAY

MAIN CONTRIBUTIONS OF THE DOCTORAL THESIS

NEW PROCESS OF M-‐HEALTH APPS

contributions

45

Briz-‐Ponce, L., Pereira, A., Carvalho, L., Juanes-‐Méndez, J. A., & García-‐Peñalvo, F.J. (2016). Learning with Mobile Technologies-‐Students’ behavior. Computers in Human Behavior. Aceptado. doi:10.1016/j.chb.2016.05.027

Briz-‐Ponce, L., Juanes-‐Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J., & Pereira, A. (2016). Effects of Mobile Learning in Medical EducaLon: A Counterfactual EvaluaLon. Journal of Medical Systems, 40(6), 1-‐6. doi: 10.1007 s10916-‐016-‐0487-‐4

PUBLICATIONS IN JOURNALS QuarLl IF

Q1 PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINAY

Q2 PSYCHOLOGY, EXPERIMENTAL

Q2 HEALTH CARE SCIENCES AND SERVICES

Q2 MEDICAL INFORMATICS

IF 2,880

IF 2,213

Portadas tomadas de las páginas de las revistas correspondientes 46

Briz Ponce, L., & García-‐Peñalvo, F. J. (2015). An empirical assessment of a technology acceptance model for apps in medical educaLon. Journal of Medical Systems, 39(11), 1-‐5 doi: 10.1007/s10916-‐015-‐0352-‐x

Q2 HEALTH CARE SCIENCES AND SERVICES

Q2 MEDICAL INFORMATICS

IF 2,213

QuarLl IF

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2015) DisposiLvos móviles y apps: CaracterísLcas y uso actual en educación médica. Nová>ca Revista de la Asociación de Técnicos de Informá>ca, 231, 86-‐91

N/A

PUBLICATIONS IN JOURNALS

Portadas tomadas de las páginas de las revistas correspondientes

47

Briz Ponce, L. & Juanes Méndez, J. A.. (2015). Mobile devices and Apps, CharacterisLcs and Current PotenLal on Learning. Journal of InformaLon Technology Research, 8(4),26-‐37. doi: 10.4018/JITR.2015100102

Q4 COMPUTER SCIENCE

IF 0,122

PUBLICATIONS IN CONGRESSes

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2015). Synopsis of a discussion session on defining a new quality protocol for medical apps. In Proceedings of the Third InternaLonal Conference on Technological Ecosystems for Enhancing MulLculturality -‐TEEM15. (pp. 7-‐12). New York, USA:ACM. doi: 10.1145/2808580.2808582 ISBN 978-‐1-‐4503-‐3442-‐6

LUGAR

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2015) DescripLon of a session to assess the efecLveness of apps in medical educaLon. In Proceedings of the 9th InternaLonal Technology, EducaLon and Development Conference – INTED 2015 (Madrid, 2nd-‐4th of March, 2015). L. Gómez Chova, A. López Maronez, I. Candel Torres (Eds.). (pp 6461-‐6467). Valencia, Spain: IATED Academy. ISBN 978-‐84-‐606-‐5763-‐7. ISSN 2340-‐1079

PORTO, PORTUGAL

MADRID, ESPAÑA

Fotos CC0 Public domain

48

PUBLICATIONS in CONGRESSES

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J.(2015) Review of the cuvng-‐edge technology employed in medical educaLon. In L. Gómez Chova, A. López Maronez, I. Candel Torres (Eds.). Proceedings of the 9th InternaLonal Technology, EducaLon and Development Conference – INTED 2015. (pp 6468-‐6473). Valencia, Spain: IATED Academy. ISBN 978-‐84-‐606-‐5763-‐7. ISSN 2340-‐1079

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2014). First approach of mobile applicaLons study for medical educaLon purposes. In Proceedings of the Second InternaLonal Conference on Technological Ecosystems for Enhancing MulLculturality -‐TEEM14. (pp. 647-‐651). New York, USA:ACM. doi: 10.1145/2669711.2669968 ISBN 978-‐1-‐4503-‐2896-‐8

MADRID, ESPAÑA

SALAMANCA, ESPAÑA


49

LUGAR

PUBLICATIONS IN CONGRESSES

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2014). Analysis of cerLficated mobile applicaLon for medical educaLon purposes. In Proceedings of the Second InternaLonal Conference on Technological Ecosystems for Enhancing MulLculturality -‐TEEM14. (pp. 13-‐17). New York, NY, USA:ACM. doi: 10.1145/2669711.2669871 ISBN 978-‐1-‐4503-‐2896-‐8

LUGAR

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2014). A systemaLc review of using mobile devices in medical educaLon. In J. L. Sierra-‐Rodríguez, J. M. Dodero-‐Beardo, D. Burgos (Eds.). Proceedings of 2014 InternaLonal Symposium on Computers in EducaLon (SIIE). (pp. 205-‐210). Logroño, Spain: IEEE ISBN 978-‐1-‐ 4799-‐4428-‐6. doi: 10.1109/SIIE.2014.7017731

SALAMANCA, ESPAÑA

LA RIOJA, ESPAÑA


50

Publications in congresses

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2014). Analysis of Mobile devices as a support tool for professional medical educaLon in the University School. In Proceedings of 6th InternaLonal Conference on EducaLon and New Learning Technologies-‐EDULEARN14. (pp. 4653-‐4658). Valencia, Spain: IATED Academy. ISBN: 978-‐84-‐617-‐0557-‐3. Abstract: ISBN: 978-‐84-‐617-‐0556-‐6

LUGAR

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2014). Expansión de disposiLvos móviles entre estudiantes y profesionales médicos. II Simposio Internacional de Enseñanza de las Ciencias SIEC 2014

BARCELONA, ESPAÑA

VIRTUAL


51

BOOKS/CHAPTERS OF BOOKS

Briz-‐Ponce, L., Juanes-‐Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2016) “The Role of Gender in Technology Acceptance for Medical Educa>on”. En M. M. Cruz-‐Cunha, I. M. Miranda, R. MarLnho, & R. Rijo (Eds.), Encyclopedia of E-‐Health and Telemedicine. Volume II. (pp. 1018-‐ 1032). Hershey, PA: IGI Global doi: 10.4018/978-‐1-‐4666-‐9978-‐6. ISBN: 9781466699786

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2016). A research contribuLon to the analysis of mobile devices in higher educaLon from medical students’ `point of view. En Handbook of Research on Mobile Devices and Applica>ons in Higher Educa>on SeKngs. Aceptado. Hershey, PA: IGI Global doi: 10.4018/978-‐1-‐5225-‐0256-‐2. ISBN: 978-‐15-‐22502-‐56-‐2. 978-‐1-‐4503-‐2896-‐8

52

BOOKS/CHAPTERS OF BOOKS

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2016). Handbook of Research on Mobile Devices and Applica>ons in Higher Educa>on SeKngs. Hershey, PA: IGI Global. doi: 10.4018/978-‐1-‐5225-‐0256-‐2. ISBN: 978-‐15-‐22502-‐56-‐2.

Briz Ponce, L., Juanes Méndez, J. A., García-‐Peñalvo, F. J. (2015). Expansión de disposiLvos móviles entre estudiantes y profesionales médicos. En P. Membiela, N. Casado, & M. I. Cebreiros (Eds.), Presente y futuro en la enseñanza de las ciencias. (pp 197-‐201). SanLago de Compostela, España: Educación Editora ISBN digital: 978-‐ 84-‐15524-‐26-‐7 ISBN impreso: 978-‐84-‐15524-‐27-‐4

53

MERITS

54

III CONTEST FOR THE SCIENTIFIC DISSEMINATION GRANT: DOCTOR TCUE2015

GRANTS FOR PUBLICATIONS

2 2015

2016 1

RESEARCH QUESTION

Is there an official process to evaluate m-‐health Apps as pedagogical tools in order to use them as part of the curriculum?

Could the resources provided by m-‐learning be used effecLvely by students and teachers within the scope of medical educaLon?

Research QuesLons ObjecLves

1 Level of acceptance and the necessity of the process

CharacterisLcs to download Apps

2

3

4

5

Conclusions

Desing and empirical applicaLon of the quality protocol

PHASE1

PHASE2

55

conclusions

Mobile devices are fully integrated in society. According to the outcome data, most part of the parLcipants own one mobile device and on average the global score to adopt new mobile technologies could be considered medium-‐high. Besides, it seems that there is no differences among the students' and residents', specialists' and teachers' global score

56

conclusions

According to the results, the current use of learning Apps is quite low and even lower among students than among residents, specialists or teachers. The main reasons declared by parLcipants were no necessity and unawareness. Therefore, it shows that it is necessary to enhance its usability and be supported by insLtuLons and organizaLons to disseminate its existence

57

conclusions

58

It is important to bring into light that there are different predictors factors of the behaviour intenLon to m-‐learning's use. However, these factors could be modified according to the culture or country where the model is implemented. Thus, it is necessary to take it into account when the Lme comes to design the strategy to adopt new mobile technologies

conclusions

59

The parLcipant's demand shows that it is a requisite to implement a cerLficaLon of pedagogical Apps. The proposed model suggests an end-‐to-‐end approach (based on five dimensions: content, reliability, navigaLon, user interface and security/pr ivacy ) to make s tudents access informaLon and knowledge in a fast and transparent way. This is one of the basis to achieve the EducaLon for Sustainable Development

conclusions

60

The findings reveal that Apps could be considered as a complementary suitable learning instrument. The performance results a�er the experiment were be{er in students who have used an App that the ones who have not used it. It is important to highlight that the teacher's role was present during all the pedagogical process and therefore, they do not back up the use of Apps as subsLtute tools

análisis de la efectividad en las aplicaciones m-health en dispositivos móviles dentro del ámbito...

Education