Introducción

La enseñanza del inglés en países en desarrollo como Malasia se ha destacado con frecuencia como una cualificación importante para transformar el país en una nación de altos ingresos (Renganathan, 2023). De ahí que el inglés sea una asignatura obligatoria que se imparte en los centros de enseñanza primaria y secundaria durante 11 años como segunda lengua (Nik-Fauzi et al., 2022) y que se utilice como medio de instrucción en la educación terciaria en la mayoría de las instituciones de enseñanza superior. Asimismo, debido al crecimiento exponencial de la tecnología, Elaish et al. (2023) describen que el uso de herramientas de aprendizaje de idiomas con asistencia tecnológica se ha convertido en algo esencial para la enseñanza del inglés como segunda lengua (ESL), ya que el comportamiento de aprendizaje ha pasado de pasivo a activo en los últimos años. Además, la adopción de tecnología para apoyar el aprendizaje de idiomas es imprescindible para satisfacer las necesidades de aprendizaje de los millennials (Shadiev & Yang, 2020). Aunque esto ha creado simultáneamente nuevas oportunidades de combinar las tecnologías digitales para el aprendizaje de idiomas (Buragohain et al., 2023), la pandemia encargó a educadores y estudiantes que digitalizaran el aprendizaje a un nivel completamente nuevo, adoptando un enfoque de aprendizaje a distancia. Por lo tanto, el aprendizaje en línea ya no era una opción, sino una necesidad para mejorar el aprendizaje con posibles ventajas (Chung et al., 2020) a medida que ganaba importancia en la educación, previendo una mayor intención de uso después de la pandemia (Al-Hamad et al., 2021).

Igualmente, en Malasia, el aprendizaje en línea antes de la pandemia se ha considerado transformador para el ESL al integrar herramientas como YouTube, Google Classroom y WhatsApp para complementar la enseñanza presencial (Haleman & Yamat, 2021; Rahman, 2020). Sin embargo, después de la pandemia, los estudiantes de ESL han experimentado un mayor grado de uso de herramientas en línea para videoconferencias y colaboración, como Zoom, Skype y WebEx, así como herramientas para gestionar y comunicarse en línea para facilitar el aprendizaje (Nik-Fauzi et al., 2022). Según Chew y Ng (2021) y Krishan et al. (2020), los alumnos de ESL se beneficiaron del uso sincrónico de recursos en línea como Google Translate y diccionarios durante las clases virtuales donde el acceso instantáneo a estas herramientas mejoró sus habilidades lingüísticas y su confianza a la hora de comunicarse en inglés. Simultáneamente, también ayudó a las habilidades de aprendizaje constructivo y autodirigido en la mejora de las habilidades lingüísticas básicas, especialmente para la lectura, la escritura y la adquisición de vocabulario a través de herramientas como Typely y Grammarly (Buragohain et al., 2023). De ahí que la finalidad de estas herramientas pasara de ser una mera opción para complementar el aprendizaje en el aula, dictado por las necesidades docentes, a un punto de acceso fundamental para aprender y comunicarse de forma independiente.

En retrospectiva, son escasos los estudios que han abordado la aceptación y la eficacia de los estudiantes de ESL a la hora de utilizar estas tecnologías de forma independiente (Zaidan et al., 2021). Asimismo, el cambio inesperado a la educación en línea durante la pandemia también suscitó preocupaciones similares y su relación con la alfabetización digital (Alfadda & Mahdi, 2021) y los retos psicológicos en el aprendizaje de idiomas (Karuppannan & Mohammed, 2020). Uztosun (2020) destacó la importancia de tener en cuenta estas características, ya que una cantidad importante de destrezas de aprendizaje de idiomas, aunque discreta, influye enormemente en el rendimiento de los estudiantes de ESL. Además, en Malasia, la investigación sobre estrategias de aprendizaje en línea de inglés como segundo idioma suele centrarse en el aspecto técnico y descuida la opinión de los estudiantes, que es vital para mejorar la asimilación de la tecnología (Nik-Fauzi et al., 2022). Sin duda, la percepción, la actitud y las necesidades de los estudiantes hacia el aprendizaje en línea también han cambiado después de la pandemia (Alfadda & Mahdi, 2021) lo que justifica la exploración para proporcionar conocimientos críticos para maximizar los resultados del aprendizaje (Zapata-Cuervo et al., 2022), especialmente para la enseñanza y el aprendizaje de ESL (Buragohain et al., 2023). Por lo tanto, Mohtar y Yunus (2022) afirmaron que la transición hace necesario examinar las percepciones, la aceptación y la intención del aprendizaje en línea de los estudiantes de ESL.

Por ello, Haleman y Yamat (2021) sugirieron ampliar el modelo de aceptación de la tecnología (TAM) (Davis, 1985) considerando los factores de aprendizaje de idiomas como factores externos. El TAM se utiliza con frecuencia para investigar la aceptación de la tecnología por parte de los usuarios, ya que arroja luz sobre cómo la interacción tecnológica influye en la actitud (ATT) y la intención conductual (BI), basándose principalmente en la facilidad de uso percibida (PEOU) y la utilidad percibida (PU) de dicha tecnología. El TAM se centra teóricamente en los efectos de la interacción tecnológica, pero podría adaptarse para predecir el comportamiento, la intención y la actitud de aprendizaje debidos al uso de la tecnología (Kumar et al., 2020). Luego, en cuanto a los factores externos, consideramos en primer lugar la experiencia con el aprendizaje en línea en la enseñanza superior después de la pandemia, como sugirieron Lazar et al. (2020) y Wei (2022). Dado que la experiencia de aprendizaje en línea aportaba familiaridad con la tecnología educativa y ansiedad ante el aprendizaje en línea, estos dos constructos se consideraron necesarios para predecir la intención futura. Según Hanafiah y Aziz (2022), en Malasia, muy pocos estudios hacen hincapié en los atributos psicológicos del aprendizaje de idiomas en línea causados por la pandemia.

Por lo tanto, en primer lugar, consideramos la ansiedad de aprendizaje en línea, según lo sugerido por Wang y Zhang (2021) y, en segundo lugar, la confianza de aprendizaje de ESL, según lo sugerido por Côté y Gaffney (2021). La confianza de los estudiantes de ESL en el aprendizaje es una preocupación primordial para los estudiantes universitarios de Malasia (Mohamad, 2020) y explorar esta perspectiva es vital para comprender la motivación de los estudiantes de ESL para adaptarse al aprendizaje en línea postpandemia (Siok et al., 2023). Por lo tanto, este estudio explora la aceptación y la intención de utilizar el aprendizaje en línea para aprender inglés respondiendo a las siguientes preguntas de investigación:

• RQ1: ¿Qué factores influyen significativamente en la actitud y la intención conductual de utilizar el aprendizaje en línea para aprender inglés basándose en el TAM?

• RQ2: ¿Cómo influyen los factores externos (concretamente la confianza con el uso del inglés, la ansiedad ante el aprendizaje en línea y la familiaridad con la tecnología educativa) en la actitud y la intención conductual de utilizar el aprendizaje en línea para aprender inglés?

A continuación, se expone cómo se formuló la hipótesis del modelo conceptual incorporando estos factores.

Desarrollo de las hipótesis

Las hipótesis desarrolladas en este estudio se describen en términos de las variables endógenas y exógenas utilizadas para predecir la actitud de utilización y la intención de comportamiento según el modelo general ampliado de aceptación de la tecnología para el aprendizaje electrónico (GETAMEL) (Abdullah & Ward, 2016). GETAMEL considera las variables TAM como constructos internos del modelo y los constructos externos como antecedentes de los constructos internos primarios (PU y PEOU) (Jiang et al., 2021).

Constructos externos

Confianza en inglés (CONF)

La confianza es uno de los principales factores que influyen en la adquisición del lenguaje (Krashen, 1981). Los estudiantes de ESL tienden a ser pasivos cuando aprenden en línea, lo que puede atribuirse a la baja confianza en el dominio del idioma (Putri, 2023) cuando se comunican con su instructor o cuando se les señala en un entorno de clase para proporcionar retroalimentación. No obstante, la integración de la tecnología en el aula de idiomas durante la pandemia se ha considerado transformadora de las experiencias de aprendizaje y los niveles de confianza (Burk, 2021). Por lo tanto, teorizamos la CONF como una variable externa que puede influir en la utilidad y la facilidad de uso en el contexto del aprendizaje de idiomas en línea, como también sugieren Haleman y Yamat (2021):

• H6: CONF influirá significativamente en PU.

• H7: CONF influirá significativamente en PEOU.

Ansiedad del aprendizaje en línea (ANX)

Uno de los aspectos emocionales más críticos que influyen en la adquisición del inglés por parte de los estudiantes universitarios debido a la pandemia es la ansiedad ante el aprendizaje en línea, que es la ansiedad ambiental atribuida a la sobrecarga de información, los factores técnicos y las dificultades de aprendizaje (Wang & Zhang, 2021). Según Zapata-Cuervo et al. (2022), el aprendizaje en línea durante la pandemia ha aumentado la ansiedad debido a las dificultades de aprendizaje que Abdelwahed et al. (2022) describen como dificultades de acceso, soporte técnico y falta de las habilidades técnicas necesarias para aprender un idioma. Por lo tanto, la ansiedad está influenciada por la facilidad de uso, como también sugieren Abdullah y Ward (2016). Además, como la ansiedad se asocia con frecuencia a la utilidad, la experiencia de utilizar tecnologías puede influir significativamente en la adopción (Binyamin, 2019). Tapsuri y Polyiem (2022) explicaron que el ANX también podía atribuirse a características individuales que reflejaban preferencias por herramientas de aprendizaje debido a su reconocida utilidad. Por lo tanto, formulamos las siguientes hipótesis:

• H8: ANX influirá significativamente en PU.

• H9: ANX influirá significativamente en PEOU.

Familiaridad con la tecnología educativa (EdTech)

La competencia tecnológica de los estudiantes en el aprendizaje viene determinada por el alcance y la calidad de su experiencia de aprendizaje digital, que influye indirectamente en su actitud de aprendizaje en línea (Lazar et al., 2020). Buragohain et al. (2023) afirmaron que una exposición limitada a la tecnología de aprendizaje podría influir en las prácticas pedagógicas y las actitudes de aprendizaje en línea, lo que Alfadda y Mahdi (2021) afirman que están asociadas a los factores TAM. Del mismo modo, a pesar de la exposición al aprendizaje en línea debido a la pandemia, los estudiantes universitarios malayos de ESL no están muy expuestos a estas tecnologías para significar una fuerte familiaridad con las tecnologías de la educación (Hasnan & Mohin, 2021). Jiang et al. (2021) afirmaban que la familiaridad no influía en el PU ni en el PEOU en el aprendizaje de idiomas. Sin embargo, nosotros planteamos la hipótesis, basada en opiniones diferentes, de las siguientes relaciones:

• H10: EdTech influirá significativamente en PU.

• H11: EdTech influirá significativamente en PEOU.

• H12: EdTech influirá significativamente en ATT.

Así, basándonos en las relaciones hipotetizadas, propusimos el modelo conceptual representado en la Figura 1.

Materiales y métodos

Análisis y hallazgos

Demografía y análisis

Participaron en este estudio un total de 530 encuestados, de los cuales 229 (43,21%) eran estudiantes varones y 301 eran mujeres (56,79%). La mayoría de los encuestados (n=283, 53,40%) procedían de un entorno técnico, como la ingeniería, y el 46,60% (n=247) de entornos no técnicos, como el comercio y el turismo.

Los resultados indicaron una distribución no normal de los datos, representada por los resultados de asimetría (β=507,644, p<0,01) y curtosis (β=2451,872, p<0,01), ideal para la medición y el análisis del modelo estructural.

Modelo de medición

El análisis del modelo de medición determina la fiabilidad y validez del modelo para observar la relación entre los datos y las variables. Los resultados (Tabla 1) revelaron que todos los valores de fiabilidad representados por la fiabilidad del indicador, la fiabilidad compuesta y la consistencia interna estaban por debajo del valor umbral sugerido por Hair et al. (2019), lo que significa que los datos tenían consistencia interna.

Después, la validez convergente determinada a partir de la varianza media extraída (AVE) significa que cada constructo puede dar cuenta de la variación de sus elementos. Asimismo, todos los valores de Heterotrait-Monotrait (HTMT) estaban por debajo del valor umbral de 1,00 (Henseler et al., 2015) (Tabla 2), lo que revela que los encuestados podían diferenciar fácilmente entre los constructos. Por lo tanto, el modelo de medición era aceptable también.

Modelo estructural

Las relaciones entre las variables y las relaciones hipotetizadas se midieron mediante un modelo estructural. En primer lugar, el ajuste del modelo se determinó mediante el valor de la raíz cuadrada media residual estándar (SRMR), indicando un valor de 0,057 que estaba por debajo del valor de corte de 0,08 (Henseler et al., 2016). Después, el análisis del factor de inflación de la varianza (VIF) (Tabla 3), que determina la correlación de los ítems entre sí, indicó que todos los valores estaban por debajo del valor umbral de 5,0 (Henseler et al., 2016). Al establecerse estos dos valores, se realizó el análisis de coeficientes de camino (β) utilizado para determinar la correlación y las fortalezas entre las variables (Wong, 2019), seguido de un remuestreo bootstrapping de 5.000 que indicó relaciones significativas cuando los valores t eran superiores a 1,96 (Hair et al., 2019). Por lo tanto, los resultados de todas las relaciones hipotetizadas basadas en β, el valor t, los intervalos de confianza y el tamaño del efecto (f2) se presentan en la Tabla 3, donde las relaciones no significativas se resaltan en rojo, como se muestra en la Figura 2.

El análisis mostró que no se rechazaban todas las hipótesis, excepto H₁₀ (β=0,067, t=1,834, p=0,067, f²=0,009) y H₁₂ (β=0,048, t=1,228, p=0,220, f²=0,005) (Tabla 3). Por lo tanto, la familiaridad con la tecnología educativa pospandémica para aprender inglés no influyó en la actitud ni en la utilidad percibida, pero sí en la facilidad de uso de dichas plataformas (H₁₁: β=0,308, t=7,374, p=0,000, f²=0,194).

Según Cohen (2013), los valores de f² entre 0,020 - 0,150 son débiles, de 0,150 a 0,350 como medianos, y valores iguales o superiores a 0,350 como gran tamaño del efecto. H₅ (β=0.761, t=24.191, p=0.000, f²=1.148) tuvo el mayor tamaño del efecto, seguida de H₃ (β=0.577, t=13.972, p=0.000, f²=0.409) donde ambas se consideraron de gran tamaño del efecto. Asimismo, H₂ (β=0.366, t=6.698, p=0.000, f²=0.152), H4 (β=0.491, t=7.366, p=0.000, f²=0.246) y H₉ (β=0.397, t=7.083, p=0.000, f²=0.242) tuvieron un tamaño del efecto medio.

Luego, el coeficiente de determinación (R²) indicó que el modelo podía explicar el 81,9% de BI, el 72,6% de ATT, el 72,2% de PU y el 65,9% de PEOU. Hair et al. (2019) describieron valores R² de 0,75, categorizados como fuertes, 0,50 como moderados y 0,25 como débiles. Basándose en los resultados, se puede determinar que el poder predictivo dentro de la muestra se considera fuerte para BI (0,819) y ATT (0,726). Según Benitez et al. (2020), cabe esperar un valor elevado cuando el fenómeno ya se conoce bien.

Sin embargo, para determinar los predecesores con un fuerte efecto global (es decir, aquellos con una importancia razonablemente alta para el constructo objetivo) e importancia, se llevó a cabo el análisis de mapa de importancia-rendimiento (IPMA) (Ringle & Sarstedt, 2016).

De acuerdo con los resultados reflejados en la Tabla 4 y la Figura 3, la importancia (efectos totales) para BI viene determinada principalmente por ATT (0,773) y PEOU (0,691) y en menor medida por CONF (0,253) y EdTech (0,264). El IPMA ayuda a identificar áreas de mejora en la predicción de BI, y el valor de rendimiento de EdTech (72,318), ATT (68,323) y PEOU (67,966) y el área de mejora en futuros estudios.

Discusión

Los resultados indicaron que el modelo hipotetizado podía predecir el 81,9% de la intención conductual y el 72,6% de la actitud, lo que refleja un fuerte poder predictivo dentro de la muestra. En relación con RQ1 sobre los constructos internos, la actitud fue el factor que más predijo la intención de utilizar el aprendizaje en línea, con un fuerte impacto. Estos resultados coinciden con los obtenidos por Mailizar et al. (2021). Asimismo, la facilidad de uso fue fundamental para determinar la utilidad y la actitud, con un efecto elevado que se corresponde con los resultados de Annamalai et al. (2021) pero la asociación entre la actitud y la utilidad fue diferente, ya que se observó un efecto significativo pero débil. Por lo tanto, esto refleja un alejamiento de la relevancia de la utilidad percibida hacia una influencia más significativa de la facilidad de uso. Aunque la intención de los estudiantes de idiomas de utilizar el aprendizaje en línea podría estar muy influenciada por su capacidad de acceso a la información, la conexión a Internet y las instalaciones técnicas (Baxter, 2020), Rubaai y Khatib (2020) añadieron que la asociación entre simplicidad y utilidad sólo podría confirmarse si perciben un fácil acceso y medios de interacción con los recursos de aprendizaje, la colaboración en línea y la retroalimentación auténtica del instructor. Por lo tanto, la sencillez en el acceso y el uso de las herramientas en línea es vital para determinar la utilización y teorizamos que podría ser un comportamiento heredado debido a la comodidad de utilizar recursos en línea para el vocabulario, las frases, las oraciones, la ortografía y la gramática para las clases virtuales durante la pandemia.

Para responder a la segunda pregunta de investigación (RQ2) centrada en los constructos externos, los resultados indicaron que todos los factores externos se asociaban de forma positiva con la facilidad de uso, pero sólo reflejaban un efecto medio. Se observó que la confianza en el inglés y la ansiedad por el aprendizaje en línea tenían una relación débil con la utilidad, mientras que la familiaridad con la tecnología educativa no influía en la utilidad, como observaron Jiang et al. (2021). Además, la familiaridad tampoco influyó en la actitud, lo que contradice los resultados de Abdullah y Ward (2016). Curiosamente, incluso para los constructos externos, PEOU sigue precediendo a PU. Según Kumar et al. (2020), la utilidad influye más que la facilidad en la adopción inicial de la plataforma y no para su uso continuado. Además, debido a la pandemia, la experiencia de aprendizaje en línea puede haber transformado la actitud de los estudiantes de idiomas que se centra en la facilidad ya que el aprendizaje en línea se ha convertido en una norma sustancial. Además, la pandemia orquestó un movimiento fundamental en el uso de las tecnologías del aprendizaje al actuar como catalizador de la transformación digital en la enseñanza superior (Cazan & Maican, 2023), donde el aprendizaje de idiomas en línea, que anteriormente se centraba en la distribución de contenidos informativos y la realización de actividades en línea que complementaban la enseñanza presencial (Azlan et al., 2020), ya no es lo normal. Por el contrario, mientras que los estudiantes malayos estaban poco preparados para el aprendizaje en línea debido a la falta de experiencias individuales de aprendizaje y a las dificultades técnicas previas a la pandemia (Chung et al., 2020), el aprendizaje en línea obligatorio les ha beneficiado positivamente (Bervell et al., 2022) durante la pandemia, en la que están motivados para participar y aceptar las posibilidades del aprendizaje de idiomas en línea (Mohtar & Yunus, 2022).

Un aspecto interesante que se desprende del análisis es la mayor asociación entre la confianza en el inglés y la ansiedad por el aprendizaje en línea hacia la facilidad de uso en comparación con la utilidad. La confianza a la hora de hablar en inglés refleja el nivel de participación en el aprendizaje (Ramsa & Mohd-Rawian, 2019), lo que reduce la ansiedad por aprender (Abdous, 2019). Abdullah y Ward (2016) y Burk (2021) explicaron que los niveles más altos de confianza en el aprendizaje de idiomas podrían deberse a la exposición a herramientas de aprendizaje; aunque no exploramos esta relación hipotetizada, racionalizamos esta asociación basándonos en la precedencia de la facilidad de uso tras la introducción inicial de una herramienta para alcanzar los objetivos de aprendizaje que relacionamos con la utilidad.

Por lo tanto, como era de esperar, el uso continuo de herramientas de aprendizaje en línea ha hecho que la familiaridad sea intrascendente para la utilidad, como también destacó Binyamin (2019). Nuestros resultados también extraen conclusiones similares a Abdullah y Ward (2016) y Wang y Zhang (2021), lo que sugiere asociaciones marginales de ansiedad de aprendizaje en línea con factores y desafíos relacionados con la facilidad de acceso y uso de herramientas en línea en la adquisición del idioma inglés, contradiciendo las conclusiones de Tapsuri y Polyiem (2022) que hacen hincapié en la utilidad. No obstante, nuestros resultados también apoyan las afirmaciones de Putri (2023) de que la confianza de los estudiantes de inglés como segundo idioma en el aprendizaje de inglés en línea sigue siendo una experiencia pasiva, y basándonos en los resultados del IPMA, es necesario mejorar la experiencia y la ansiedad en el aprendizaje en línea si el objetivo es mejorar la intención. Además, los resultados también resaltaron la importancia de la actitud y la facilidad de uso para la intención, lo que respalda la idea de Buragohain et al. (2023) de que el aprendizaje de idiomas en línea seguirá aclimatándose y avanzando colectivamente.

Conclusiones

Por lo tanto, llegamos a la conclusión de que el principal factor que influye en la actitud y la intención de utilizar el aprendizaje en línea para estudiantes de ESL es la facilidad de uso percibida. La facilidad de uso fue vital no sólo para arbitrar la utilidad percibida, sino también la confianza en el inglés, la ansiedad por el aprendizaje en línea y la familiaridad con la tecnología educativa en relación con las variables endógenas. Del mismo modo, las variables externas tuvieron una asociación más fuerte con la facilidad de uso que con la utilidad, donde la familiaridad o la experiencia durante la pandemia han tenido una influencia intrascendente en la actitud y la utilidad del aprendizaje en línea. Los resultados son vitales para transformar el aprendizaje de idiomas en línea de ESL, ya que la comprensión de los factores motivacionales podría maximizar la intención futura (Siok et al., 2023) al ayudar a los educadores y a las partes interesadas a identificar intervenciones instructivas ideales para apoyar el aprendizaje de idiomas en línea. Asimismo, los resultados subrayaron la necesidad de explorar cómo factores técnicos como la complejidad, la disponibilidad y la accesibilidad de las herramientas lingüísticas que reflejan la facilidad pueden influir en la actitud y la intención de utilizar el aprendizaje en línea tras la pandemia.

Sin embargo, hay que tener en cuenta algunas limitaciones. En primer lugar, los resultados no representaban diferentes niveles de educación o habilidades específicas de aprendizaje de idiomas, lo que justifica una mayor investigación. También destacamos la necesidad de explorar factores como las condiciones facilitadoras, las expectativas de comportamiento, la usabilidad, el ajuste tarea-tecnología, el hábito y la motivación hedónica, ya que la experiencia pandémica ha alterado las experiencias de aprendizaje y cómo estas variables se asocian con la facilidad de uso y la intención. Además, se recomiendan futuros estudios sobre el aspecto emocional del aprendizaje, especialmente teniendo en cuenta la diversión y el disfrute en el aprendizaje en línea, ya que teorizamos que pueden tener posibles asociaciones con la utilidad. Por último, aunque los resultados de este estudio subrayan la importancia de la facilidad de uso, creemos que futuros estudios también podrían considerar un enfoque de métodos mixtos para racionalizar las asociaciones entre estas variables y considerar variables de aprendizaje de idiomas no probadas como variables mediadoras o moderadoras. (1)