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标题：Variables atributivas contextuales de estudiantes de primaria sobre el uso de las TIC, en el sur de Sonora en México
其他标题：Contextual Attribute Variables in the Use of ICT in Primary Level Students from Southern Sonora, Mexico
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作者：Sonia Verónica Mortis-Lozoya ; Jesús Tánori Quintana ; Joel Angulo Armenta 等
期刊名称：Estudios sobre Educación
印刷版ISSN：1578-7001
电子版ISSN：2386-6292
出版年度：2018
卷号：35
页码：499-515
DOI：10.15581/004.35.499-515
摘要：El objetivo de este estudio es establecer larelación entre las variables atributivas contextuales enel uso de las TIC por parte de estudiantes de quinto ysexto grado, a través de un modelo de regresión logística.A partir de una muestra no probabilística de1865 estudiantes de 14 escuelas primarias del sur deSonora en México, se seleccionó en forma aleatoriauna muestra de 522 estudiantes, una sub muestra de261 estudiantes que utilizan las TIC y otra sub muestrade 261 estudiantes que no las utilizan. Las variablespredictoras: tipo de escuela, Internet en casa y tenercuenta de correo electrónico, muestran diferenciassignifi cativas entre los estudiantes que hacen uso básicode las TIC y los que no.
其他摘要：The aim of this study is to establish the relation between the contextual attribute variables in fifth and sixth grade students' use of ICTs through a logistic regression model. A sample of 522 students was randomly selected out of a non-probabilistic sample of 1865 students in 14 primary schools from southern Sonora, Mexico, from which two sub-samples were selected, one made of 261 students who use ICTs and another made of 261 students who don't. Results showed that the predictor variables: type of school, Internet at home and having an e-mail account, show significant differences between groups of students who make basic use of ICTs and those who don't.
关键词：Tecnologías de la Información y Comunicación; Estudiantes de Educación Primaria; Variables atributivas; Modelo de regresión logística.
其他关键词：Information and Communication Technologies; Primary Education Student; Contextual attribute variables; Logistic regression model.