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Con su naturaleza multifacética, la participación estudiantil está influenciada por diversos factores, en particular las características del alumnado que son influyentes desde las primeras etapas de la educación a distancia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400">Walker et al., 2006</a>). Atributos del alumnado como la autorregulación y la autoeficacia general afectan positivamente en el proceso de aprendizaje en línea, fomentando la participación estudiantil e influyendo en el comportamiento y la motivación del alumnado (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Briones et al., 2023; Sun y Rueda, 2012</a>). Además, la adicción a los teléfonos inteligentes, que puede afectar al comportamiento y la motivación del alumnado, también puede tener una relación con la participación estudiantil en el aprendizaje en línea. El uso excesivo y problemático de los teléfonos inteligentes puede llevar a la adicción, afectando negativamente a la vida diaria y al trabajo de los usuarios (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0365">Singh et al., 2023; Zhao y Lapierre, 2020</a>). Una revisión sistemática reciente de la literatura ha reflejado que el alumnado universitario representa un grupo demográfico de alto riesgo que exhibe comportamientos problemáticos en línea, abarcando el uso problemático generalizado de los teléfonos inteligentes y actividades específicas problemáticas en internet (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335">Sánchez-Fernández y Borda-Mas, 2023</a>). En consecuencia, es necesario realizar más investigaciones para comprender mejor la correlación entre la adicción y diferentes dominios (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065">Chen et al., 2023</a>). Por lo tanto, investigar el impacto de la adicción a los teléfonos inteligentes en las variables psicológicas y los resultados de aprendizaje en entornos de aprendizaje en línea se vuelve crucial. Este estudio explora el efecto mediador de la adicción a los teléfonos inteligentes en la relación entre la autorregulación, la autoeficacia general y la participación estudiantil en entornos de aprendizaje en línea.</p><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Contexto</span><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios empíricos presentes en la literatura sugieren que existen relaciones significativas entre la participación estudiantil, la autorregulación y la autoeficacia en entornos de aprendizaje en línea y estas variables interactúan directa o indirectamente con la adicción a los teléfonos inteligentes. Este argumento se resume en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">Figura 1</a>, basada en estudios actuales en la literatura. En la siguiente sección, se explican las variables del estudio tal y como se ven en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">Figura 1</a> y se revela la relación entre estas variables basándose en la literatura previa (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">Abbasi et al., 2021; Doo y Bonk, 2020; Fredricks et al., 2004; Jilisha et al., 2019; Kim et al., 2019; Li y Lajoie, 2022; Zhang y Wu, 2020; Zimmerman, 2000a</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Compromiso del alumnado en la educación a distancia</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El compromiso estudiantil en la educación a distancia se refiere al grado de implicación activa, participación y compromiso demostrado por el alumnado en sus experiencias de aprendizaje dentro de entornos de aprendizaje a distancia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045">Bond y Bergdahl, 2022</a>). En la literatura relevante, la participación estudiantil se define como los comportamientos positivos del alumnado y su sentido de pertenencia al entorno, así como su grado de involucramiento en las actividades educativas. Se afirma que aumentar la participación estudiantil proporcionará un sentido de pertenencia a los entornos de aprendizaje en línea (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385">Stone y O'Shea, 2019</a>) y puede tener un impacto significativo en las experiencias de aprendizaje del alumnado de educación a distancia en entornos de aprendizaje en línea (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130">Fatawi et al., 2020</a>).</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen diferentes clasificaciones y modelos en la literatura. <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140">Fredricks et al. (2004)</a> han conceptualizado la participación en tres áreas: comportamental, emocional y cognitiva. Esta clasificación ha sido ampliamente aceptada en los estudios sobre participación. El interés y la satisfacción del alumnado de educación a distancia (participación emocional), las habilidades de comunicación e interacción (participación comportamental), la motivación para aprender y el esfuerzo mental (participación cognitiva) en el entorno de aprendizaje se consideran importantes para aumentar la participación estudiantil en entornos de aprendizaje en línea. En el modelo de participación, la autorregulación y la autoeficacia emergen como variables importantes que afectan a la participación estudiantil en entornos de aprendizaje en línea (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110">Doo y Bonk, 2020</a>) y se sabe que esta relación mejora los resultados de aprendizaje mostrando una relación positiva con el rendimiento académico (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0125">Ergun y Usluel, 2015; Kahu y Nelson, 2018</a>). En este punto, es crucial proporcionar una explicación detallada de los factores que influyen en la participación estudiantil en la educación a distancia, como la autorregulación y la autoeficacia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295">Miao y Ma, 2023</a>). Un examen exhaustivo de estos componentes es importante para una comprensión matizada de las dinámicas intrincadas que contribuyen al nivel de participación estudiantil en el contexto de la educación a distancia. Además, abordar la adicción a los teléfonos inteligentes dentro de este contexto se considera esencial. Una exploración comprensiva de estas variables mejorará nuestra comprensión de los factores que configuran la participación estudiantil y su asociación con la adicción a los teléfonos inteligentes.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Autorregulación</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El concepto de autorregulación, que ha sido definido y modelado desde muchas perspectivas teóricas, surge a mediados de la década de 1980 considerando la cuestión de cómo los estudiantes pueden gestionar sus procesos de aprendizaje (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0455">Zimmerman, 2013</a>). La autorregulación, tal como se describe en la teoría del aprendizaje social cognitivo de Bandura, se basa en las suposiciones de que el aprendiz establece objetivos de aprendizaje, monitorea y controla el proceso de aprendizaje, y lo cambia o regula cuando es necesario (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">Pintrich, 2004</a>). En la literatura, este concepto también ha sido comúnmente referido como aprendizaje autorregulado (SRL, por sus siglas en inglés) por varios investigadores (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0040">Boekaerts y Niemivirta, 2000; Hadwin y Oshige, 2011; Pintrich, 2000; Winne y Hadwin, 1998; Zimmerman, 2000a</a>). Aunque existen diferentes definiciones, la autorregulación se conceptualiza con las dimensiones de «atención, regulación emocional y comportamental» (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370">Smith-Donald et al., 2007</a>). En particular, el modelo de aprendizaje autorregulado propuesto por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320">Pintrich (2000)</a> enfatiza cómo la atención y la orientación hacia objetivos están relacionadas con la autorregulación. La autorregulación, que requiere atención y se centra en una tarea de aprendizaje específica, es una iniciativa activa que ocurre y puede agotarse con procesos comportamentales, emocionales y cognitivos (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0340">Schmeichel y Baumeister, 2004; Winne, 2011</a>). En este contexto, la dimensión de la atención en la autorregulación tiene una importancia primordial. La dimensión de la atención de la autorregulación se refiere a la concentración de un individuo en una tarea dada, orquestando la atención de manera constante a lo largo de la tarea al gestionar y resistir las distracciones y desestimando los estímulos que son irrelevantes o potencialmente perturbadores (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190">Kim et al., 2016</a>).</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dada la mayor autonomía en la gestión del tiempo, el espacio y los estilos de interacción dentro de los entornos de educación a distancia, la competencia de los estudiantes para regular su aprendizaje se vuelve primordial (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115">Du et al., 2023</a>). Un requisito para el éxito en la educación a distancia es la habilidad del alumnado para cultivar y perfeccionar sus habilidades de manera independiente (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110">Doo y Bonk, 2020</a>). En consecuencia, se coloca una demanda elevada sobre el alumnado para que emplee con frecuencia sus habilidades de autorregulación en la educación a distancia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100">Cakiroglu et al., 2024</a>). Se enfatiza que el alumnado exitoso puede regular sus procesos cognitivos, estados motivacionales y comportamientos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0455">Zimmerman, 2013</a>), que dicho alumnado puede establecer objetivos de alta calidad, elegir las estrategias para lograr estos objetivos, monitorear su progreso y usar las habilidades de autorregulación necesarias (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0425">Winne y Hadwin, 2008</a>). Sin embargo, los estudios han demostrado que la mayoría del alumnado a distancia tiene dificultades para gestionar sus procesos de aprendizaje (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">Lehmann et al., 2014</a>), que tiende a continuar sus actividades de educación a distancia a una tasa baja (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">Littlejohn et al., 2016</a>), y su participación se ve altamente afectada negativamente dependiendo de las habilidades de autorregulación (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110">Doo y Bonk, 2020</a>).</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En entornos de aprendizaje a distancia, donde la responsabilidad del aprendizaje recae principalmente en el alumnado, se espera que el individuo tenga habilidades de autorregulación para alcanzar el objetivo, pero la adicción a los teléfonos inteligentes, como factor distractor, puede afectar negativamente a su comportamiento (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">Fatkuriyah y Sun-Mi, 2021; Mahapatra, 2019</a>). En este contexto, examinar la relación entre la autorregulación, la participación estudiantil y la adicción a los teléfonos inteligentes en entornos de aprendizaje en línea proporcionará hallazgos útiles. En resumen, se proponen las hipótesis H1, H2 y H3: (H1) Existe una asociación significativa entre las habilidades de autorregulación y los niveles de participación comportamental del alumnado de educación a distancia; (H2) Existe una asociación significativa entre las habilidades de autorregulación y los niveles de participación emocional del alumnado de educación a distancia; (H3) Existe una asociación significativa entre las habilidades de autorregulación y los niveles de participación cognitiva del alumnado de educación a distancia.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Autoeficacia</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La autoeficacia se define como una cualidad que afecta a la aparición del autojuicio y los comportamientos para organizar y lograr las actividades necesarias para realizar un determinado desempeño (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020">Bandura, 1977; Zimmerman, 2000b</a>). Según el concepto de autoeficacia, que se incluye por primera vez en la teoría del aprendizaje social de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020">Bandura (1977)</a>, el individuo es responsable del desarrollo orientado a objetivos y su progreso en este proceso está relacionado con las creencias de autoeficacia. Las creencias de autoeficacia actúan como un elemento motivacional e influyen en las acciones, el rendimiento y el comportamiento individuales.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La autoeficacia ha sido identificada como un factor importante en la educación a distancia ya que puede cambiar las percepciones de los individuos sobre los entornos de aprendizaje (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285">McCoy, 2010</a>). En este contexto, un marco es presentado en el estudio de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245">Linnenbrink y Pintrich (2003)</a>, y la relación entre la autoeficacia y la participación estudiantil ha sido enfatizada en este marco. Se establece una relación multidimensional entre las subdimensiones conductual, emocional y cognitiva de la participación estudiantil y la autoeficacia. Se ha afirmado que la autoeficacia puede aumentar la participación estudiantil y que el resultado de esto se reflejará en los resultados de aprendizaje. En consecuencia, se afirma que cuanto más participe el alumnado en el entorno de aprendizaje en línea y cuanto más aprenda, mejor será su rendimiento y mayor será su autoeficacia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245">Linnenbrink y Pintrich, 2003</a>). Los estudios han mostrado que existe una relación negativa entre la autoeficacia y la adicción a los teléfonos inteligentes (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150">Gokcearslan et al., 2016; Lee y Bae, 2018</a>). En resumen, se proponen las hipótesis H4, H5 y H6: (H4) Existe una asociación significativa entre las habilidades de autoeficacia y los niveles de participación conductual del alumnado de educación a distancia; (H5) Existe una asociación significativa entre las habilidades de autoeficacia y los niveles de participación emocional del alumnado de educación a distancia; (H6) Existe una asociación significativa entre las habilidades de autoeficacia y los niveles de participación cognitiva del alumnado de educación a distancia.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al considerar la conexión entre la autoconfianza y la participación estudiantil en entornos educativos en línea, se hace evidente que debe tenerse en cuenta la influencia de la adicción a los teléfonos inteligentes.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Adicción a los teléfonos inteligentes</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La adicción a los teléfonos inteligentes es un tipo de adicción a la tecnología (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0200">Kim y Byrne, 2011; Lin et al., 2014</a>) y emerge con patrones de comportamiento repetitivos y compulsivos caracterizados por la presencia de adicción conductual. Acompañando tales observaciones, el término «adicción a los teléfonos inteligentes» se refiere al uso excesivo de los mismos que es difícil de controlar y a la propagación de su impacto negativo en otras áreas de la vida (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">Park y Lee, 2012</a>). La adicción a los teléfonos inteligentes ha sido ampliamente reportada en los últimos años con términos como «uso excesivo de teléfonos inteligentes», «abuso de teléfonos inteligentes» y «uso inadaptado» (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">Fu et al., 2021</a>).</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado, cuando observamos las últimas definiciones del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM), que es la fuente principal para diagnosticar y comprender la adicción, se observa que la adicción se maneja sin hacer ninguna distinción terminológica. Se afirma que la adicción a los teléfonos inteligentes es similar a otras adicciones tecnológicas pero estos dispositivos pueden ser mucho más peligrosos con sus características únicas como la portabilidad, la facilidad de conexión y el servicio a miles de aplicaciones móviles (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240">Lin et al., 2014</a>). Teniendo en cuenta los últimos avances, se ha observado que la adicción a los juegos, categorizada como una de las adicciones digitales, ahora se define dentro del marco de trastornos causados por comportamientos adictivos tanto en el DSM-5 como en la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-11). Los investigadores intercambian frecuentemente los términos «adicción a los juegos», «adicción a internet» y los trastornos descritos en estos criterios diagnósticos en la literatura (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">Fu et al., 2021</a>). Sin embargo, es crucial señalar que la adicción digital abarca no solo la adicción a los videojuegos, sino también el uso excesivo de teléfonos inteligentes y redes sociales. En consecuencia, los criterios diagnósticos existentes pueden no captar completamente el espectro de las adicciones digitales.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es destacable que, a pesar de no estar explícitamente incluida en los diagnósticos del DSM-5, la adicción a los teléfonos inteligentes se reconoce como un trastorno conductual pertinente. Según <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010">Andrade et al. (2020)</a>, algunos síntomas relacionados con la abstinencia, la tolerancia y el desinterés se refieren a la dimensión cognitiva del uso problemático de los teléfonos inteligentes. Algunos investigadores proponen diferentes conceptualizaciones del uso problemático de teléfonos inteligentes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165">Hamamura et al., 2023</a>). Por ejemplo, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">Billieux et al. (2015)</a> sugieren que el uso problemático de teléfonos inteligentes es multidimensional, involucrando vías como la búsqueda excesiva de tranquilidad, la impulsividad y la extraversión, lo que lleva a diversos comportamientos problemáticos. Otra visión lo ve como una adicción conductual, caracterizada por la tolerancia, la abstinencia y el uso imprudente, junto con la discapacidad funcional (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120">Elhai et al., 2019</a>). Sin embargo, algunos investigadores desaconsejan calificar el uso problemático de teléfonos inteligentes como una adicción, argumentando que los problemas provienen del contenido (por ejemplo, juegos, redes sociales) en lugar de los dispositivos en sí mismos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260">Lowe-Carlerley y Pontes, 2020</a>). Teniendo esto en cuenta, un estudio reciente recomienda distinguir entre el uso de teléfonos inteligentes y el uso no relacionado con teléfonos inteligentes ya que muchas aplicaciones se usan principalmente en teléfonos inteligentes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300">Montag et al., 2021</a>). Este estudio teórico enfatiza que muchas aplicaciones como los servicios de redes sociales se han utilizado principalmente o solo en dispositivos móviles y esto hace que los teléfonos inteligentes revelen indicadores de adicción o trastorno como la adicción a los juegos y a internet. Junto con esto, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0395">Uzdil y Simsek (2023)</a> sugieren que estudios futuros podrían potencialmente llevar a la inclusión de la adicción a los teléfonos inteligentes como una categoría distinta en futuros criterios diagnósticos. Esto subraya la naturaleza evolutiva de nuestra comprensión de las adicciones digitales y la necesidad de una investigación continua para refinar las clasificaciones diagnósticas.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La adicción a los teléfonos inteligentes tiene consecuencias cognitivas, conductuales y fisiológicas negativas en el alumnado (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">Fu et al., 2021</a>). Se prevé que esta situación pueda afectar indirectamente al alumnado de educación a distancia, que se espera que posea habilidades de autorregulación. En este contexto, para comprender la adicción a los teléfonos inteligentes en el ámbito de la educación a distancia, es necesario examinar las variables de autorregulación y autoeficacia asociadas a este proceso (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Chen et al., 2017</a>). Por lo tanto, según la explicación anterior, parece que podría haber una notable correlación entre la adicción a los teléfonos inteligentes, la participación estudiantil, la autorregulación y la autoeficacia (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0080">Choi, 2019; Gokcearslan et al., 2016; Mahapatra, 2019</a>).</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En resumen, se proponen las hipótesis H7, H8, H9, H10 y H11: (H7) Existe una asociación significativa entre las habilidades de autorregulación y la adicción a los teléfonos inteligentes en alumnado de educación a distancia; (H8) Existe una asociación significativa entre las habilidades de autoeficacia y la adicción a los teléfonos inteligentes en alumnado de educación a distancia; (H9) Existe una asociación significativa entre la adicción a los teléfonos inteligentes y los niveles de participación conductual del alumnado de educación a distancia; (H10) Existe una asociación significativa entre la adicción a los teléfonos inteligentes y los niveles de participación emocional del alumnado de educación a distancia; (H11) Existe una asociación significativa entre la adicción a los teléfonos inteligentes y los niveles de participación cognitiva del alumnado de educación a distancia.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La investigación ha estado motivada por un análisis exhaustivo de estudios previos reflejados en la literatura. El objetivo principal de este estudio es construir un modelo de ruta que explore la interacción entre la autorregulación, los niveles de autoeficacia y la participación estudiantil dentro de los entornos de aprendizaje en línea de alumnado de educación a distancia en la educación superior. Además, se considera el impacto de la adicción a los teléfonos inteligentes en esta relación. En este modelo, las direcciones indicadas por flechas unidireccionales entre las variables constituyen las hipótesis de la investigación (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">Figura 2</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se han considerado el género y la edad como variables de control dentro del marco teórico basándose en ideas de la literatura existente. Investigaciones previas hacen hincapié en los diversos patrones de comportamiento, estilos de reacción y formaciones de personalidad observadas en individuos según el género y la edad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">Wang et al., 2023</a>). Un análisis comparativo entre los grupos de edad menores de 30 años y mayores de 30 sugiere que los adultos mayores de 30 tienden a demostrar procesos cognitivos relativamente más maduros, mayores responsabilidades y una mayor carga de trabajo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410">Wen et al., 2023</a>). Teniendo en cuenta estas consideraciones, sería instructivo revelar cómo el modelo de investigación difiere en cuanto a la edad y el género, permitiendo delineaciones refinadas dentro de características demográficas distintas. Además de las hipótesis, este estudio ha probado el modelo de investigación para los diferentes grupos de edad y género.</p></span></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Método</span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Diseño</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha utilizado un diseño descriptivo transversal y análisis de trayectorias para evaluar la relación entre variables utilizando un modelo estructural teórico junto con las once hipótesis. El objetivo principal es clarificar las relaciones y mejorar la comprensión de las complejidades variables (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095">Cohen et al., 2002</a>). El estudio que ha contado con participantes humanos ha sido revisado y aprobado por el Comité de Ética de Ciencias de la Educación de la Universidad Atatürk (EB-14-01). Los participantes han dado su consentimiento informado por escrito para participar en el estudio.</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Participantes</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La población del estudio consiste en alumnado de educación a distancia en universidades que ofrecen cursos remotos en Turquía. Se ha empleado el método de muestreo por conveniencia al seleccionar la muestra de la población. La muestra ha incluido a un total de 1.514 estudiantes matriculados en programas de aprendizaje a distancia sincrónicos. El proceso de selección de la muestra ha incluido la identificación de universidades que ofrecen programas de educación a distancia. Posteriormente, se han seleccionado ocho universidades públicas que ofrecen estos programas en línea. El proceso de selección de participantes para el estudio se ha estructurado en varios pasos destinados a garantizar una representación completa del panorama de la educación a distancia. Inicialmente, se han identificado las universidades que ofrecen educación a distancia y luego se ha realizado una selección meticulosa de instituciones que ofrecen programas a través de la educación a distancia en línea. Posteriormente, se han realizado entrevistas con las universidades identificadas para determinar su accesibilidad y disposición a colaborar. La selección final incluye a universidades que han demostrado accesibilidad y una postura cooperativa. Del grupo de estudiantes matriculados en programas de educación a distancia en línea, se ha elegido de manera intencional a aquellos que han participado activamente en sesiones en vivo para formar el grupo de muestra del estudio. Estos pasos representan un enfoque sistemático para la selección de participantes, asegurando una muestra diversa de estudiantes con diversas experiencias y perspectivas en el ámbito de la educación remota. Las universidades a las que asisten los participantes implementan modelos de aprendizaje flexibles y modernos, proporcionando educación al alumnado a través de cursos en línea. Los participantes comparten un entorno de campus en línea dentro de los programas de educación a distancia en sus universidades. Estos programas ofrecen una amplia gama de cursos en diversos temas, permitiendo al alumnado avanzar y completar sus estudios a su propio ritmo. El contenido del curso se entrega a través de una variedad de materiales de aprendizaje, recursos en línea y herramientas multimedia interactivas. Las aulas virtuales y los cursos en línea interactivos contribuyen a una experiencia de aprendizaje flexible para los estudiantes. Mientras que los exámenes y evaluaciones parciales se realizan típicamente en línea, el examen final se lleva a cabo en formato presencial. Los datos sobre género, edad, estado civil y situación laboral obtenidos del formulario de información demográfica han sido recopilados para determinar si el modelo desarrollado difiere según estas variables. Los datos sobre variables relacionadas con el nivel de graduación e información sobre educación a distancia se han recopilado para presentar las características demográficas del grupo de participantes. Se ha tomado un valor de corte de 30 años de edad determinando el valor medio sobre los datos relacionados con la variable de edad. La distribución se ha presentado según este valor. Se han formado dos grupos: 30 años y menos, y 31 años y más- prestando atención al equilibrio del número de estudiantes en ambos grupos. De todos los participantes, el 55.6% (<span class="elsevierStyleItalic">n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>842) son mujeres y el 44.4% (<span class="elsevierStyleItalic">n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>672) son hombres. Además, la distribución de edad de los participantes oscila entre 18 y 65 años, con una edad media de 33.11 años (<span class="elsevierStyleItalic">DT</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10.09; <span class="elsevierStyleItalic">mín.</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>22; <span class="elsevierStyleItalic">máx.</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>45). El 64.6% (<span class="elsevierStyleItalic">n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>987) de los participantes posee al menos un título universitario, el 57.5% (<span class="elsevierStyleItalic">n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>871) ocupa regularmente un empleo y el 54% (<span class="elsevierStyleItalic">n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>817) de los participantes está casado. Se ha determinado que más de la mitad de los participantes (58.7%) ha completado solo un semestre de curso en educación a distancia.</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Instrumentos</span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Escala de compromiso del alumnado</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el estudio se ha utilizado la <span class="elsevierStyleItalic">Escala de compromiso del alumnado en entornos de aprendizaje en línea</span>, desarrollada por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380">Sun y Rueda (2012)</a>, y el estudio de validez y fiabilidad de su versión en turco ha sido realizado por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125">Ergun y Usluel (2015)</a>. Como definición operativa, el compromiso se refiere al nivel de dedicación que el alumnado demuestra en sus esfuerzos por sobresalir y lograr objetivos deseados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380">Sun y Rueda, 2012</a>). La escala tiene como objetivo describir las percepciones del alumnado sobre el compromiso estudiantil, que, según se recalca, tiene un impacto significativo en los resultados del aprendizaje en entornos de aprendizaje en línea. La escala consta de tres subfactores: “<span class="elsevierStyleItalic">emocional</span>” con seis ítems como “<span class="elsevierStyleItalic">Me gusta participar en la clase en línea</span>”, “<span class="elsevierStyleItalic">cognitivo</span>” con ocho ítems como “<span class="elsevierStyleItalic">Reviso mis tareas escolares en busca de errores</span>” y “<span class="elsevierStyleItalic">conductual</span>” con cinco ítems como “<span class="elsevierStyleItalic">Sigo las reglas de la clase en línea</span>”, totalizando 19 ítems. La escala es de tipo Likert de 5 puntos, donde los ítems están calificados como “Totalmente en desacuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1”, “En desacuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2”, “Ni de acuerdo ni en desacuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3”, “De acuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4” y “Totalmente de acuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5”. Los resultados del análisis factorial confirmatorio han arrojado los siguientes valores: <span class="elsevierStyleItalic">χ</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">/gl</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3.04, RMSEA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.072, S-RMR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.059, CFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.96, NNFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.96). Ello indica que el modelo se ajusta a un nivel satisfactorio. Para la evaluación de la fiabilidad de la escala, el coeficiente de consistencia interna ha sido calculado como .88. En cuanto a la base factorial en el estudio, los valores alfa (α) han sido los siguientes: α<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.82 para el compromiso conductual, α<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.88 para el compromiso emocional y α<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.86 para el compromiso cognitivo. Los coeficientes Omega han resultado ser similares a los coeficientes alfa. Las puntuaciones altas indican un alto nivel de compromiso del alumnado en el entorno de aprendizaje en línea mientras que las puntuaciones bajas indican un bajo nivel de compromiso.</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Escala de auto-regulación (dimensión de control de atención)</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el estudio, se ha utilizado la <span class="elsevierStyleItalic">Dimensión de control de atención de la escala de autorregulación</span>, cuya forma original ha sido desarrollada en alemán por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350">Schwarzer et al. (1999)</a> y adaptada a la versión turca por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105">Cevik et al. (2017)</a>. La escala mide el control de atención en la búsqueda de metas. Se ha preferido esta escala porque es una herramienta que evalúa las características individuales del participante que le permiten centrar su atención mientras realiza sus tareas en el proceso de aprendizaje en línea y controlar sus movimientos evitando las distracciones (uso de teléfonos inteligentes) a su alrededor. La escala consta de un factor y siete ítems como «Si una actividad requiere una actitud orientada a resolver problemas, puedo controlar mis sentimientos». La escala es de tipo Likert de 4 puntos y los ítems de la escala se califican como “Totalmente falso<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1”, “Ligeramente verdadero<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2”, “Moderadamente verdadero<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3” y “Completamente verdadero<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4”. Los resultados del análisis factorial confirmatorio han arrojado los siguientes valores: <span class="elsevierStyleItalic">χ</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">/gl</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.85, RMSEA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.069, S-RMR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.034, CFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.99, NNFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98. Estos resultados indican que el modelo se ajusta a un nivel excelente. El coeficiente de fiabilidad alfa de Cronbach de la escala ha sido calculado como .84 y el coeficiente Omega ha sido .85. Las puntuaciones altas de los participantes indican un alto nivel de control de atención en la autorregulación mientras que las puntuaciones bajas indican un nivel bajo.</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Escala de autoeficacia general</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el estudio se ha utilizado la <span class="elsevierStyleItalic">Escala de autoeficacia general</span>, cuya forma original fue desarrollada por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355">Schwarzer y Jerusalem (1995)</a>, y el estudio de validez y fiabilidad de la versión turca ha sido realizado por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015">Aypay (2010)</a>. La escala tiene como objetivo determinar las percepciones de la capacidad de una persona para afrontar eventos estresantes y desafiantes en general. En la investigación, se ha preferido la escala de autoeficacia general ya que se dirigía a determinar las características relacionadas con el bienestar psicológico en más de un campo. Hay un solo factor y diez ítems como “<span class="elsevierStyleItalic">Puedo concentrarme en una actividad durante mucho tiempo, si es necesario</span>” y “<span class="elsevierStyleItalic">Cuando me preocupo por algo, no puedo concentrarme en una actividad</span>”. La escala es de tipo Likert de 5 puntos y los ítems de la escala se califican como “Totalmente incorrecto<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1”, “Ligeramente verdadero<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2”, “Moderadamente verdadero<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3” y “Completamente verdadero<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4”. Los resultados del análisis factorial confirmatorio han arrojado los siguientes valores: <span class="elsevierStyleItalic">χ</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">/gl</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.26, RMSEA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.059, S-RMR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.039, CFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.97, NNFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98. El coeficiente de fiabilidad alfa de Cronbach de la escala ha sido calculado como .89. El coeficiente de fiabilidad test-retest de la escala ha resultado ser .81 y el coeficiente Omega ha sido .80. Los 10 ítems han sido sumados y promediados para obtener la variable de autoeficacia después de invertir las puntuaciones de las preguntas invertidas. Las puntuaciones más altas indican un mayor sentido de autoeficacia general.</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Escala de adicción al teléfono inteligente - Versión Corta (SAS-SV)</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el estudio se ha utilizado la SAS-SV, cuya forma original ha sido desarrollada por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">Kwon et al. (2013)</a>, y el estudio de validez y fiabilidad de la versión turca ha sido realizado por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305">Noyan et al. (2015)</a>. La SAS-SV, traducida a varios idiomas, es una de las escalas más utilizadas para evaluar la adicción al teléfono inteligente (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360">Servidio et al., 2023</a>). Consta de 10 ítems y evalúa el riesgo de seis síntomas problemáticos de uso del teléfono inteligente (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">López-Fernández, 2017</a>): pérdida de control (ítems 1 y 8), interrupción (ítems 2 y 10), desconsideración (ítems 3 y 7), abstinencia (ítems 4 y 5), preocupación (ítem 6) y tolerancia (ítem 9). Estos están enraizados en síntomas de trastornos de dependencia de sustancias y juego patológico descritos en el DSM-III y DSM-IV. Esta escala ha sido desarrollada sobre un marco de adicción que enfatiza síntomas como abstinencia, uso excesivo y tolerancia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">Kwon et al., 2013</a>). Según el estudio de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">Kwon et al. (2013)</a>, una forma corta de la escala puede utilizarse para identificar a individuos que pueden tener un mayor riesgo de desarrollar adicción al teléfono inteligente y los teléfonos inteligentes conducen a síntomas de adicción como deseo, abstinencia, tolerancia, interrupción en las actividades diarias y una preferencia por relaciones en línea, y estos indicios han sido validados mediante diagnóstico. La escala con una estructura de un solo factor es de tipo Likert de 6 puntos, compuesta por 10 ítems como «Tengo dificultades para concentrarme en clase, mientras hago tareas o mientras trabajo debido al uso del teléfono inteligente». Los ítems de la escala se califican como “Totalmente en desacuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1”, “En desacuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2”, “Parcialmente en desacuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3”, “Parcialmente de acuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4”, “De acuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5” y “Totalmente de acuerdo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6”. Los resultados del análisis factorial confirmatorio han arrojado los siguientes valores: <span class="elsevierStyleItalic">χ</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">/gl</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.39, RMSEA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.068, S-RMR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.059, CFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.95, NNFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.94. Estos valores indican que la escala tiene una buena validez de constructo. El coeficiente de fiabilidad alfa de Cronbach y Omega de la escala ha sido calculado como .91. Cuanto más alta es la puntuación obtenida en la prueba, mayor es el riesgo de <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span>.</p></span></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Procedimiento</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio transversal se ha llevado a cabo en el primer semestre de 2019 para analizar los datos recopilados de alumnado matriculado en cualquier programa de educación a distancia en diez universidades diferentes de Turquía. Dicho alumnado ha recibido educación a distancia a través de conferencias en línea en vivo. Los datos han sido recopilados mediante un cuestionario en línea distribuido por correo electrónico al alumnado que ha participado en el estudio. A los participantes se les ha enviado un enlace explicando el propósito del estudio y se les ha pedido que participen de manera voluntaria. Se ha obtenido el consentimiento informado por escrito de todos los participantes antes de completar el cuestionario. La participación en el estudio no ha sido obligatoria. El personal académico de las unidades de educación a distancia de las universidades ha compartido la nota informativa preparada por el investigador, que incluye el propósito del estudio y el proceso de recolección de datos, con el grupo de muestra en línea a través de la cuenta de correo electrónico del alumnado. Se ha informado al alumnado sobre la falta de obligación de participar, que todas las respuestas son anónimas y que tienen la libertad de negarse a responder cualquier pregunta. No se ha recopilado información identificativa (nombre, dirección de correo electrónico, etc.) sobre los participantes. El tiempo necesario para completar el cuestionario ha sido de aproximadamente veinte minutos.</p></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Análisis de datos</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha utilizado el análisis de trayectoria para probar el modelo hipotetizado en el estudio. Según la literatura, los indicadores de buen ajuste del modelo dependen del tamaño de la muestra y el valor límite para el número de muestras es de 250 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160">Hair et al., 2014</a>). Dado que el tamaño de la muestra ha sido de 1.514 en el estudio actual, se han utilizado indicadores de buen ajuste del modelo y el modelo sugerido para grupos de muestras grandes. En el estudio, como indicadores de ajuste del modelo, se han considerado los siguientes criterios: Chi-Cuadrado de Buen Ajuste (<span class="elsevierStyleItalic">χ</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span>) (<span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05), <span class="elsevierStyleItalic">χ</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">/df</span> (0 ≤ <span class="elsevierStyleItalic">χ</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">/gl</span> <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3), Error de Aproximación Cuadrático Medio (RMSEA) (0 ≤ RMSEA ≤ .05), Índice de Ajuste Comparativo (CFI) (.97 ≤ CFI <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1.00), Residual Estandarizado de Raíz Cuadrada Media (SRMR) (0 ≤ SRMR ≤ .05), Índice de Ajuste de Bondad de Ajuste Ajustado (AGFI; .95 ≤ NFI ≤ 1.00), Índice de Ajuste Normalizado (NNFI; .95 ≤ NFI ≤ 1.00) e Índice de Tucker-Lewis No Normalizado (NNFI / TLI; .97 ≤ CFI <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1.00) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055">Brown, 2015; Jöreskog et al., 2016; Kline, 2011</a>).</p><p id="par0295" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para realizar el análisis de trayectoria, se deben cumplir los supuestos de control de pérdidas y valores atípicos, tamaño de muestra, normalidad univariante y multivariante, y multicolinealidad (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0160">Hair et al., 2014; Kline, 2011; Tabachnick y Fidell, 2012</a>). Dado que los datos se han recopilado a través de un formulario en línea con opciones definidas, no hay valores incorrectos ni faltantes en el conjunto de datos. Después del análisis de valores faltantes, las puntuaciones brutas en el conjunto de datos se han convertido en puntuaciones z y se ha probado la existencia de valores extremos unidireccionales y multidireccionales. Se ha establecido que los puntajes z de las variables en el conjunto de datos deben estar entre -3 y +3 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205">Kline, 2011</a>). Se han calculado las distancias de Mahalanobis de las variables para los valores extremos multidireccionales. Después de los exámenes, se han eliminado del conjunto de datos 24 observaciones que, según se ha determinado, producen valores extremos unidireccionales y multidireccionales. La muestra del estudio consta de 1.514 estudiantes y el tamaño de muestra relevante cumple con el supuesto.</p><p id="par0300" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha observado que los valores de asimetría de las variables en el modelo de investigación varían entre 1.080 y -.282, los valores de curtosis oscilan entre .887 y -.590, y se ha cumplido el supuesto de normalidad univariante. El coeficiente de curtosis multivariante para el modelo de investigación se ha calculado como 1.215. Además, el valor del coeficiente de curtosis multivariante (1.215) está por debajo del valor crítico sugerido por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330">Raykov y Marcoulides (2008)</a>, calculado como 2208 dentro de p (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>+<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2). El conjunto de datos del estudio proporciona el supuesto de normalidad multivariante para todo el grupo de muestra. Las distribuciones obtenidas de las matrices de diagramas de dispersión muestran distribuciones cercanas a una elipse que muestra que se cumple la normalidad multivariante y la linealidad.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los coeficientes de correlación entre las variables deben ser inferiores a .90 para evitar el problema de multicolinealidad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0390">Tabachnick y Fidell, 2012</a>). Se ha observado que las correlaciones entre las variables de investigación varían entre valores de -.391 y .627. Esto indica que no existe problema de multicolinealidad entre las variables independientes y las variables de investigación. Por lo tanto, se ha determinado que el conjunto de datos de este estudio cumple con los supuestos del análisis de trayectoria.</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos obtenidos en el marco de la investigación han sido analizados mediante la técnica de análisis de trayectoria. Se ha utilizado el programa LISREL 8.71 para el análisis de datos. En el análisis de trayectoria, se ha empleado el Método de Máxima Verosimilitud como método de estimación. El análisis de trayectoria, en el que se emplea más de una variable dependiente, se utiliza para examinar las relaciones causales en un modelo de medición teóricamente construido (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">Schumacker y Lomax, 2010</a>). Una de las ventajas más importantes del análisis de trayectoria es que permite observar tanto relaciones directas como indirectas en el modelo estructural.</p></span></span><span id="sec0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Resultados</span><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Antes de presentar los hallazgos relacionados con el modelo, conviene proporcionar estadísticas descriptivas de las variables del estudio. La puntuación media para la autorregulación (dimensión de control de la atención) ha sido de 3.01 (<span class="elsevierStyleItalic">DE</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.66), la puntuación media para la autoeficacia general ha sido de 3.23 (<span class="elsevierStyleItalic">DE</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.59), la puntuación media para la adicción al teléfono inteligente ha sido de 3.70 (<span class="elsevierStyleItalic">DE</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1.47), el compromiso conductual ha tenido una puntuación media de 3.12 (<span class="elsevierStyleItalic">DE</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.53), el compromiso afectivo ha tenido una puntuación media de 3.20 (<span class="elsevierStyleItalic">DE</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.78), y el compromiso cognitivo ha tenido una puntuación media de 3.58 (<span class="elsevierStyleItalic">DE</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.83). Tomando como base estos hallazgos, es evidente que, en promedio, los participantes muestran un nivel moderado de adicción al teléfono inteligente.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Teniendo en cuenta los resultados de los estudios en la literatura y los marcos teóricos relevantes, se ha probado la compatibilidad del modelo de investigación propuesto con estadísticas de análisis de trayectoria. En el análisis correspondiente, se ha utilizado el Método de Máxima Verosimilitud como método de estimación. El modelo de investigación estructural encaja bien en el análisis confirmatorio con el método de máxima verosimilitud: <span class="elsevierStyleItalic">χ2/gl</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3.46, IFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98, CFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98, GFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.90, RMSEA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.04. El hecho de que el valor de RMSEA (.042) esté en el rango de índice de ajuste perfecto indica que la validez estructural del modelo de investigación en general es cercana a perfecta. El hecho de que los demás índices de ajuste también estén en el rango de índice de ajuste perfecto apoya la conclusión de que el modelo de investigación tiene un buen ajuste.</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo de investigación teóricamente construido se ha probado debido a los datos obtenidos, y se han determinado los niveles de significancia de las posibles relaciones. Para probar las hipótesis relacionadas con el modelo de investigación, se ha determinado si las trayectorias de efecto que muestran la correlación entre las variables en el modelo eran significativas o no. El diagrama de trayectorias del modelo estructural obtenido después del análisis y los coeficientes de trayectoria estimados (β) de las posibles relaciones se presentan en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">Figura 2</a>.</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para probar las hipótesis relacionadas con el modelo de investigación, se determinó si las rutas de efecto que muestran la correlación entre las variables en el modelo eran significativas o no. En este contexto, la representación conceptual del análisis de rutas en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">Figura 2</a> se muestra observando si las hipótesis son significativas o no.</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando se examina la significancia de los efectos en la representación conceptual del modelo de investigación, se observa que las hipótesis H5 y H8 fueron rechazadas, mientras que las demás hipótesis fueron aceptadas. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">Tabla 1</a> se muestran las correlaciones en el modelo de investigación, los valores t, los resultados relacionados con las hipótesis y los coeficientes de trayectoria estandarizados (β) relacionados con las correlaciones obtenidas debido al análisis de trayectoria. Se ha decidido aceptar y rechazar las hipótesis establecidas considerando los coeficientes de trayectoria y los valores t definidos en el modelo de investigación.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">Tabla 1</a> muestra que el efecto de la autorregulación (dimensión de control) sobre la adicción a los teléfonos inteligentes (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>-.184, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05), el efecto sobre el compromiso conductual (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.307, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05), el efecto sobre el compromiso emocional (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.314, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05) y su efecto sobre el compromiso cognitivo (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.313, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05) fueron significativos. Basado en los hallazgos relevantes, se aceptaron las hipótesis H1, H2, H3 y H7. El efecto de la autoeficacia general sobre la adicción a los teléfonos inteligentes (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.008, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05) y el efecto sobre el compromiso emocional (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.059, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05) fueron insignificantes, y el efecto sobre el compromiso conductual (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.170, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05) y su efecto sobre el compromiso cognitivo (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>-.136, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05) fueron significativos. Basado en los hallazgos relevantes, se rechazaron las hipótesis H5 y H8, mientras que se aceptaron las hipótesis H4 y H6. El efecto de la adicción a los teléfonos inteligentes sobre el compromiso conductual (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>-.220, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05), el efecto sobre el compromiso emocional (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>-.161, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05) y el efecto sobre el compromiso cognitivo (β<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>-.229, <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05) fueron significativos. Por lo tanto, se aceptaron las hipótesis H9, H10 y H11.</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante calcular los efectos directos, indirectos y totales entre las variables relacionadas junto con los hallazgos sobre si las correlaciones en el modelo de investigación son estadísticamente significativas. Así, es posible explicar las relaciones entre las variables en una correlación de causa y efecto e interpretar los efectos indirectos. La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">Tabla 2</a> muestra los efectos estandarizados directos, indirectos y totales del modelo de investigación.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al interpretar los valores de efecto directo, indirecto y total en el modelo de investigación mostrado en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">Tabla 2</a>, se han tenido en cuenta las reglas de tamaño de efecto sugeridas por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090">Cohen (1988)</a> (<span class="elsevierStyleItalic">d</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.1 ≤ bajo; 0.3; 0.3 ≤ medio; 0.5; 0.5 ≤ alto). La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">Tabla 3</a> muestra que solo el 3 por ciento (<span class="elsevierStyleItalic">R</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.17, R2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.03) de la variable de adicción a los teléfonos inteligentes puede explicarse por <span class="elsevierStyleItalic">la autorregulación</span> (<span class="elsevierStyleItalic">dimensión de control de la atención</span>) y la <span class="elsevierStyleItalic">autoeficacia general</span>. Se concluye que el efecto directo de la <span class="elsevierStyleItalic">autorregulación (dimensión de control de la atención)</span> sobre la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> es estadísticamente significativo, mientras que el efecto directo de la variable de <span class="elsevierStyleItalic">autoeficacia general</span> sobre la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> no es estadísticamente significativo. La <span class="elsevierStyleItalic">autorregulación</span> (<span class="elsevierStyleItalic">dimensión de control de la atención</span>) afecta directamente a la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> en un nivel bajo con un tamaño del efecto de <span class="elsevierStyleItalic">d</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>-0.184. Además, el efecto de mediación de la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> se muestra en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">Tabla 3</a>. Los resultados encuentran que el efecto indirecto de la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> es significativo. Los resultados encuentran que los efectos indirectos de la <span class="elsevierStyleItalic">autorregulación (dimensión de control de la atención)</span> a través de la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> tienen un efecto indirecto estadísticamente significativo y de bajo nivel con un tamaño del efecto de <span class="elsevierStyleItalic">d</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.041 en el <span class="elsevierStyleItalic">compromiso conductual</span>, <span class="elsevierStyleItalic">d</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.030 en el <span class="elsevierStyleItalic">compromiso emocional</span>, y <span class="elsevierStyleItalic">d</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0.042 en el <span class="elsevierStyleItalic">compromiso cognitivo</span>. Por lo tanto, la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> mediatiza la asociación de <span class="elsevierStyleItalic">la autorregulación</span> (<span class="elsevierStyleItalic">dimensión de control de la atención</span>) con el <span class="elsevierStyleItalic">compromiso conductual, emocional y cognitivo</span>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><span id="sec0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Comparación de diferencias en el modelo entre grupos de edad y género</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">Tabla 3</a> se presentan los efectos directos, indirectos y totales estandarizados del modelo de investigación en relación con los grupos de edad y género.</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los participantes han sido divididos en dos subgrupos según su edad: (1) 30 años o menos y (2) 31 años o más, equilibrados según la distribución de frecuencia y porcentaje. El modelo de trayectoria se ha probado para ambos grupos de edad. Todos los índices de ajuste para el grupo de 30 años o menos (<span class="elsevierStyleItalic">χ2/gl</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.177, RMSEA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.042, CFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98, SRMR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.039, AGFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.87, NFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.97, NNFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98) y para el grupo de 31 años o más (<span class="elsevierStyleItalic">χ2/gl</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.371, RMSEA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.044, CFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98, SRMR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.041, AGFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.87, NFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.96, NNFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98) están dentro de los rangos de índice de ajuste bueno recomendados en la literatura. Esto indica que el modelo estructural muestra un buen ajuste para ambos grupos de edad. Para los participantes de 30 años o menos, el efecto directo de la <span class="elsevierStyleItalic">autorregulación</span> (<span class="elsevierStyleItalic">dimensión de control de la atención</span>) sobre la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> ha sido estadísticamente significativo, mientras que el efecto de la <span class="elsevierStyleItalic">autoeficacia</span> general sobre la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> no lo ha sido. Para los participantes de 31 años o más, la <span class="elsevierStyleItalic">autorregulación</span> (<span class="elsevierStyleItalic">dimensión de control de la atención</span>) ha tenido un efecto mayor en el <span class="elsevierStyleItalic">compromiso del alumnado</span> en entornos de aprendizaje en línea, y <span class="elsevierStyleItalic">la adicción al teléfono inteligente</span> no ha tenido un efecto significativo, destacando una diferencia importante según la edad.</p><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los participantes también han sido divididos en dos subgrupos según su género, y se ha probado el modelo de trayectoria para estos grupos. Los índices de ajuste para las participantes femeninas (<span class="elsevierStyleItalic">χ2/gl</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.448, RMSEA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.043, CFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98, SRMR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.037, AGFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.88, NFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.97, NNFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98) y para los participantes masculinos (<span class="elsevierStyleItalic">χ2/df</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.455, RMSEA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.047, CFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98, SRMR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.043, AGFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.86, NFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.97, NNFI<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.98) están dentro de los rangos recomendados, lo cual indica un buen ajuste para ambos grupos de género. Para las participantes femeninas, el efecto directo de la <span class="elsevierStyleItalic">autorregulación</span> (<span class="elsevierStyleItalic">dimensión de control de la atención</span>) sobre la <span class="elsevierStyleItalic">adicción al teléfono inteligente</span> ha sido estadísticamente significativo, mientras que la <span class="elsevierStyleItalic">autoeficacia general</span> no lo ha sido. En contraste, para los participantes masculinos, ni la <span class="elsevierStyleItalic">autorregulación</span> ni la <span class="elsevierStyleItalic">autoeficacia</span> general han tenido un efecto directo significativo sobre <span class="elsevierStyleItalic">la adicción al teléfono inteligente</span>. Es notable que la autorregulación haya tenido un efecto moderadamente significativo en el <span class="elsevierStyleItalic">compromiso del alumnado</span> en entornos de aprendizaje en línea para los participantes masculinos, lo cual difiere del grupo femenino.</p></span></span><span id="sec0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Discusión</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Teniendo en cuenta que los estudiantes están en contacto constante con sus teléfonos inteligentes en su vida diaria y que asisten a cursos de educación a distancia utilizando sus teléfonos inteligentes, se hace evidente la necesidad de investigar las variables relacionadas con el compromiso estudiantil recurriendo al efecto mediador de los teléfonos inteligentes en los programas de educación a distancia. En el estudio actual, que examina el nivel de compromiso en entornos de aprendizaje en línea de estudiantes de educación a distancia en Turquía por lo que respecta a sus adicciones a los teléfonos inteligentes, autoeficacia y habilidades de autorregulación, se han probado los efectos directos e indirectos de la relación de las variables definidas a través del modelo teórico.</p><span id="sec0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Asociación entre autorregulación y autoeficacia con la adicción a los teléfonos inteligentes</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha encontrado una correlación directa, negativa y significativa entre la autorregulación (dimensión de control) y la adicción a los teléfonos inteligentes en alumnado de educación a distancia. Este resultado concuerda con estudios previos (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0215">Lee et al., 2015; Mascia et al., 2020</a>). En el estudio realizado con alumnado universitario, se ha descubierto que el alumnado con alta adicción a los teléfonos inteligentes tiende a poseer habilidades de autorregulación más bajas. Además, se ha observado que el alumnado experimenta interrupciones frecuentes de las aplicaciones de sus teléfonos inteligentes mientras se dedica a su trabajo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280">Mascia et al., 2020</a>). También se ha señalado que los teléfonos inteligentes desvían la atención del proceso de aprendizaje (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215">Lee et al., 2015</a>) y la correlación negativa entre la autorregulación y la adicción a los teléfonos inteligentes provoca un bajo rendimiento académico (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265">Mahapatra, 2019</a>). Esta relación ayuda a descubrir otras relaciones en la psicología educativa (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070">Ching y Tak, 2017</a>). Según los resultados del estudio, similar a los resultados de la investigación en la literatura, la adicción a los teléfonos inteligentes aumenta a medida que disminuyen las habilidades de autorregulación (dimensión de control) del alumnado de educación a distancia.</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No se ha encontrado una correlación significativa entre la autoeficacia general y la adicción a los teléfonos inteligentes en alumnado de educación a distancia. <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150">Gokcearslan et al. (2016)</a> tampoco han encontrado una relación altamente significativa entre la autoeficacia general y la adicción a los teléfonos inteligentes a través del efecto de la ciberfuga mientras que <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080">Choi (2019)</a> afirma que los estudiantes con baja autoeficacia muestran una alta adicción a los teléfonos inteligentes. Según estos resultados, la relación entre la autoeficacia general y la adicción a los teléfonos inteligentes es controvertida.</p></span><span id="sec0105" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Asociación entre autorregulación y autoeficacia con el compromiso estudiantil</span><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Según los resultados, la autorregulación (dimensión de control) tiene un efecto moderadamente positivo y significativo en el compromiso estudiantil. En los resultados del estudio de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Coelho et al. (2019)</a>, se ha determinado que la autorregulación es la variable que más se correlaciona con el compromiso estudiantil y se considera como un criterio importante para determinar la duración de la participación en una actividad en línea en un comportamiento orientado a metas en el entorno de educación a distancia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075">Cho y Shen, 2013</a>). Cuando la relación ha surgido en términos de subdimensiones del compromiso estudiantil, se ha encontrado una relación directa, positiva y significativa entre la autorregulación (dimensión de control) y el compromiso conductual, emocional y cognitivo. Por consiguiente, queda claro que las habilidades de autorregulación deben tenerse en cuenta al diseñar entornos de aprendizaje en línea en educación a distancia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0435">Zhang y Wu, 2020</a>).</p><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existe una correlación positiva de bajo nivel entre la autoeficacia general y el compromiso estudiantil. Considerando la correlación en términos de subdimensiones, a medida que aumentan los niveles de autoeficacia general del alumnado de educación a distancia, su compromiso conductual en entornos de aprendizaje en línea también aumenta, aunque en un nivel bajo. La creencia de que se tienen las habilidades necesarias para realizar una tarea está asociada con el compromiso conductual (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">Pintrich, 2004</a>). No ha habido una correlación significativa entre la autoeficacia general y el compromiso emocional del alumnado de educación a distancia. Este resultado es similar al estudio de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275">Manwaring et al. (2017)</a>. Esto puede deberse a que el alumnado de educación a distancia que ha participado en el estudio es en su mayoría alumnado que ha completado el primer semestre. Períodos de mayor duración en entornos de aprendizaje en línea pueden provocar que el alumnado de educación a distancia aumente su experiencia, se motive con más retroalimentación del instructor y desarrolle compromiso emocional en el entorno de aprendizaje interactuando con otro alumnado de educación a distancia en la comunidad de aprendizaje. Esto puede revelar la necesidad de centrarse en el apoyo al alumnado (soporte técnico, el proceso del programa de educación a distancia, etc.) especialmente en el caso del alumnado que no ha estudiado anteriormente siguiendo programa en línea.</p><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha encontrado una correlación positiva y significativa de bajo nivel entre la autoeficacia general y el compromiso cognitivo del alumnado de educación a distancia. En consecuencia, a medida que aumentan los niveles de autoeficacia general del alumnado de educación a distancia, también aumenta su compromiso cognitivo en entornos de aprendizaje a distancia, aunque en un nivel bajo. Se ha encontrado una relación similar en el estudio realizado por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275">Manwaring et al. (2017)</a>.</p></span><span id="sec0110" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Asociación entre adicción a los teléfonos inteligentes y compromiso estudiantil</span><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha encontrado una correlación significativa negativa de bajo nivel entre la adicción a los teléfonos inteligentes y las dimensiones del compromiso estudiantil del alumnado de educación a distancia (conductual, emocional y cognitivo). Por lo tanto, a medida que aumenta la adicción a los teléfonos inteligentes del alumnado de educación a distancia, disminuye el compromiso estudiantil en entornos de aprendizaje en línea. Corroborando esta situación, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">Soni et al. (2017)</a> han descubierto que las personas pasan una parte significativa de su tiempo utilizando sus teléfonos inteligentes, y debido a esto, sus tendencias adictivas aumentan. Según este estudio, se concluye que los participantes no solo son adictos a los teléfonos inteligentes, sino que también experimentan problemas conductuales significativos debido a la adicción a los teléfonos inteligentes. De acuerdo con los resultados del estudio actual, se ha encontrado que los comportamientos de adicción a los teléfonos inteligentes del alumnado de educación a distancia afectan negativamente al compromiso estudiantil en entornos de aprendizaje en línea. Se destacan los efectos moderadores negativos significativos de la adicción a los teléfonos inteligentes (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235">Li et al., 2023; Mascia et al., 2020</a>). Según estos estudios, se concluye que los participantes no solo son adictos a los teléfonos inteligentes sino que también experimentan problemas conductuales significativos debido a la adicción a los teléfonos inteligentes.</p><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El hecho de que los teléfonos inteligentes estén siempre en nuestras manos, los problemas para controlar su uso (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">Osorio-Molina et al., 2021</a>) y el constante desarrollo de nuevas aplicaciones (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0430">Wu et al., 2021</a>) hacen que la adicción a los teléfonos inteligentes difiera de otras adicciones y abren el debate sobre el papel de los teléfonos inteligentes en diferentes entornos. Analizando sus repercusiones en el contexto educativo, se observa que la adicción a los teléfonos inteligentes puede afectar al interés en el entorno de aprendizaje y reducir el nivel de atención de los usuarios adictos. En la literatura, se ha afirmado que el riesgo de adicción afecta negativamente al rendimiento académico (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005">Abbasi et al., 2021</a>). Como resultado del estudio actual, queda patente que los comportamientos de adicción a los teléfonos inteligentes del alumnado de educación a distancia afectan negativamente a la relación entre la autorregulación (dimensión de control) y el compromiso estudiantil en entornos de aprendizaje a distancia. Al considerar la perspectiva de las subdimensiones del compromiso estudiantil, se observa que este efecto mediador tiene un mayor impacto en el compromiso conductual, que incluye el grado de participación activa en actividades de aprendizaje, y en el compromiso cognitivo, que incluye el esfuerzo mental, en comparación con el compromiso emocional, que implica respuestas emocionales. En este contexto, es importante llevar a cabo estudios para reducir los efectos negativos de los comportamientos adictivos utilizando los posibles efectos de los teléfonos inteligentes en los entornos de aprendizaje a distancia.</p></span><span id="sec0115" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Diferencias en el modelo estructural según el género y la edad</span><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el modelo de comparación por género, mientras que las participantes femeninas han mostrado relaciones similares al modelo base, se ha producido una desviación del modelo estructural en los participantes masculinos, lo que sugiere que la autorregulación no ha tenido un efecto significativo en la adicción a los teléfonos inteligentes. Al analizar los resultados por género, se observa una correlación entre el aumento en la adicción a los teléfonos inteligentes y una disminución más significativa en el compromiso estudiantil entre las estudiantes femeninas en comparación con sus contrapartes masculinas. Se puede inferir que las mujeres se enfrentan a un mayor riesgo de adicción a los teléfonos inteligentes y demuestran un menor compromiso estudiantil que los hombres. La literatura existente también sugiere que las mujeres tienen más probabilidades de desarrollar adicción a los teléfonos inteligentes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">Jin Jeong et al., 2020</a>).</p><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los análisis también revelan que las habilidades de autorregulación de los participantes de 31 años o más (dimensión de control de la atención) ejercen una influencia más positiva en las dimensiones de compromiso estudiantil en entornos de aprendizaje a distancia en comparación con los participantes de 30 años o menos. A medida que las personas envejecen, su madurez mental aumenta, lo que conduce a un mayor sentido de responsabilidad hacia el aprendizaje (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290">Méndez et al., 2024</a>). Al examinar las disparidades del modelo basadas en variables de edad, se observan desviaciones en los participantes de 30 años o menos, sin una relación significativa entre la adicción a los teléfonos inteligentes y el compromiso conductual, mientras que esta diferencia se intensifica en los participantes masculinos. A la luz de estos hallazgos, los participantes de 31 años y más se enfrentan a un mayor riesgo de adicción a los teléfonos inteligentes que sus contrapartes más jóvenes. Sin embargo, dada la diferencia marginal, se puede afirmar que comparten un nivel similar de riesgo de adicción. A pesar del riesgo comparable de adicción a los teléfonos inteligentes entre adolescentes y adultos, los estudios destacan una mayor motivación para afrontar la adicción en individuos jóvenes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410">Wen et al., 2023</a>). Un estudio en la literatura sugiere que la adicción a los teléfonos inteligentes aumenta con la edad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270">Mancinelli et al., 2021</a>), mientras que otro propone un mayor riesgo de adicción a los teléfonos inteligentes entre individuos de 21-23 años (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025">Baskan et al., 2023</a>). Considerando estos resultados contradictorios en la literatura, la relación entre la edad y la adicción a los teléfonos inteligentes sigue siendo debatida.</p></span><span id="sec0120" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">Limitaciones y futuras líneas de investigación</span><p id="par0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los hallazgos del estudio se basan en datos obtenidos de alumnado de educación a distancia que estudia en ocho universidades que ofrecen programas completamente en línea. En futuras investigaciones, este estudio podría repetirse recopilando datos de un grupo de muestra más grande que sea más representativo de la población investigada. Los datos del estudio han sido recopilados con escalas de autoinforme. Futuras investigaciones podrían utilizar diseños experimentales para revelar correlaciones causales. Además, dichas investigaciones deberían basarse en los hallazgos de este estudio no solo para investigar más a fondo las correlaciones identificadas, sino también para explorar medidas preventivas y su aplicación en el campo de la educación a distancia, centrándose específicamente en la adicción a los teléfonos inteligentes. Si bien el SAS-SV mide efectivamente la adicción a los teléfonos inteligentes, la falta de aplicación clínica debe considerarse como una limitación. En el futuro, se podría ampliar el estudio actual incorporando mediciones objetivas para identificar indicadores de adicción, mejorando así la relevancia clínica y la precisión de los hallazgos.</p></span><span id="sec0125" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0145">Implicaciones y conclusiones</span><p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los hallazgos del estudio tienen importantes implicaciones a la hora de mejorar el compromiso del alumnado en entornos de aprendizaje en línea. En primer lugar, se ha observado que la autorregulación juega un papel crucial de cara a mejorar el compromiso estudiantil. Por lo tanto, al diseñar entornos de aprendizaje en línea, se recomienda incorporar paneles interactivos de aprendizaje y sistemas de retroalimentación en línea que atiendan a las habilidades de autorregulación del alumnado de educación a distancia, además de hacer que estos entornos sean accesibles a través de dispositivos móviles. Para mitigar el impacto negativo de la adicción a los teléfonos inteligentes, las instituciones educativas deben aprovechar las aplicaciones móviles con características educativas en los entornos de aprendizaje en línea. Utilizar aplicaciones móviles para enviar notificaciones instantáneas recordando e informando al alumnado sobre las tareas de aprendizaje puede ayudar a contrarrestar las distracciones. Además, las tareas orientadas a objetivos que promueven una atención más específica pueden integrarse en los entornos de aprendizaje en línea, aprovechando las fortalezas y la conectividad proporcionadas por los teléfonos inteligentes. Es fundamental crear áreas específicas dentro de los entornos de aprendizaje en línea que atiendan el uso de teléfonos inteligentes y llevar a cabo más estudios, especialmente dentro del marco de la teoría de la autorregulación, para mejorar el compromiso estudiantil. Además, estas implicaciones subrayan la importancia de fomentar habilidades de autorregulación entre el alumnado a través de intervenciones como el establecimiento de metas, la gestión del tiempo y estrategias metacognitivas. También es esencial reconocer el papel mediador de la adicción a los teléfonos inteligentes y la necesidad de intervenciones que aborden los hábitos de uso de teléfonos inteligentes y promuevan comportamientos digitales saludables. Las instituciones educativas deben sensibilizar al alumnado sobre las posibles consecuencias negativas del uso excesivo de teléfonos inteligentes en su compromiso con el aprendizaje en línea y considerar la implementación de pautas o programas educativos para fomentar el uso responsable de los teléfonos inteligentes y el bienestar digital. Por último, la débil correlación entre la autoeficacia general y el compromiso estudiantil sugiere la existencia de factores adicionales que influyen en el compromiso estudiantil en el aprendizaje en línea. Las futuras investigaciones deberían explorar estos factores en profundidad, incluyendo la influencia del apoyo social, el diseño del entorno de aprendizaje y las estrategias instructivas.</p><p id="par0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, estas implicaciones subrayan la importancia de considerar las habilidades de autorregulación y abordar la adicción a los teléfonos inteligentes al diseñar intervenciones efectivas destinadas a mejorar el compromiso estudiantil en entornos de aprendizaje a distancia.</p></span></span><span id="sec0130" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0150">Disponibilidad de los datos previa solicitud a los autores</span><p id="par0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos que respaldan los resultados de este estudio están disponibles previa solicitud razonable al autor correspondiente.</p></span><span id="sec0135" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0155">Declaración de contribución de autoría CRediT</span><p id="par0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Memnüne Kokoç</span>: Conceptualización; Curación de datos; Análisis formal; Investigación; Metodología; Redacción - revisión y edición. <span class="elsevierStyleBold">Yüksel Göktaş</span>: Supervisión.</p></span><span id="sec0140" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0160">Conflictos de interés</span><p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de interés.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:13 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres2229766" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0005" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1867257" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres2229767" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0010" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1867258" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:3 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Contexto" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Compromiso del alumnado en la educación a distancia" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Autorregulación" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Autoeficacia" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Adicción a los teléfonos inteligentes" ] ] ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Método" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Diseño" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Participantes" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Instrumentos" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Escala de compromiso del alumnado" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0060" "titulo" => "Escala de auto-regulación (dimensión de control de atención)" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0065" "titulo" => "Escala de autoeficacia general" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0070" "titulo" => "Escala de adicción al teléfono inteligente - 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Por tanto, resulta primordial analizar los factores asociados a la participación de los estudiantes en este tipo de educación, considerando el papel adictivo que desempeñan los teléfonos inteligentes. Aunque la adicción a los teléfonos inteligentes ha sido extensamente investigada, se dispone de escasa información sobre este fenómeno en el contexto de la educación a distancia. Este estudio tiene como objetivo analizar la relación entre el compromiso de los estudiantes, la adicción a los teléfonos inteligentes, la autorregulación y la autoeficacia en la educación en línea. Este estudio transversal se ha llevado a cabo en Turquía. Se han recopilado datos mediante un cuestionario en línea de 1.514 estudiantes universitarios (842 mujeres y 672 hombres; <span class="elsevierStyleItalic">M</span><span class="elsevierStyleInf">edad</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>33.11, <span class="elsevierStyleItalic">DT</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10.09; 56% mujeres) matriculados en diversos programas de educación a distancia en Turquía, específicamente aquellos que realizan cursos en línea síncronos. Se ha utilizado un modelo de análisis de trayectorias para probar el modelo hipotetizado. Se ha empleado la Estimación de Máxima Verosimilitud como método para estimar los parámetros en el análisis de trayectorias. Es importante destacar que la adicción al teléfono inteligente ha actuado como un factor mediador, debilitando la relación entre la autorregulación y la participación del alumnado. Por tanto, no se ha encontrado una correlación significativa entre la autoeficacia general y la adicción a los teléfonos inteligentes. Estos resultados resaltan la importancia de las intervenciones centradas en las habilidades de autorregulación y la promoción de hábitos digitales saludables para mejorar la participación del alumnado y, de este modo, abordar la adicción al teléfono inteligente, mejorando así la participación del alumnado en un entorno en línea.</p></span>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Given that students maintain a continuous connection with their smartphones in their daily lives and rely on them for participating in distance education, it becomes imperative to explore the factors associated with student engagement, considering the mediating role of smartphone addiction in distance education programs. Although extensive research has been carried out on smartphone addiction, very little is known about it in the context of distance education. This study aims to explore the relationship between student engagement, smartphone addiction, self-regulation, and self-efficacy among distance education students in online learning environments. This cross-sectional study was conducted in Türkiye. Data were collected via an online questionnaire from 1514 university students (<span class="elsevierStyleItalic">n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>842 females, <span class="elsevierStyleItalic">n</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>672 males; <span class="elsevierStyleItalic">M</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">age</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>33.11, <span class="elsevierStyleItalic">SD</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10.09) enrolled in various distance education programs in Turkey, specifically those undertaking synchronous online courses, through an online questionnaire distributed via e-mail. Path analysis modelling was used to test the hypothesised model. Maximum Likelihood Estimation was used as a method for estimating parameters in path analysis. The findings of this study indicate that self-regulation had a positive impact on student engagement, while smartphone addiction had a negative influence. Importantly, smartphone addiction acted as a mediating factor, weakening the relationship between self-regulation and student engagement. No significant correlation was found between general self-efficacy and smartphone addiction. 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style=""></span>Adicción al teléfono inteligente; CC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Compromiso conductual; CE<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Compromiso emocional; CCG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Compromiso cognitivo.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Hipótesis \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Trayectoria \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Coeficiente de trayectoria (β) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valores t \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Resultados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">1</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR → CC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.307 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6.44 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">2</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR → CE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.314 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7.57 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">3</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR → CCG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.313 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7.58 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">4</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG → CC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.170 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3.76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">5</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG → CE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.059 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1.49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">No Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">6</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG → CCG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.136 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3.47 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">7</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR → AT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.184 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-4.25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">8</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG → AT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.008 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">No Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">9</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AT → CC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.220 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-7.22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">10</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AT → CE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.161 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-6.17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">H<span class="elsevierStyleInf">11</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AT → CCG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.229 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-8.59 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Soportada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3635214.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Coeficientes de trayectoria, valores t y resultados de las pruebas de hipótesis</p>" ] ] 3 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Nota.</span> CI 95%, *<span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05; AR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Autorregulación; AG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Autoeficacia general; AT<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Adicción al teléfono inteligente; CC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Compromiso conductual; CE<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Compromiso emocional; CCG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Compromiso cognitivo.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" colspan="3" style="border-bottom: 2px solid black">Trayectoria</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Efecto estandarizado</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Directo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Indirecto \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">→</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AT(R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.03)</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.184* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.184* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.008 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.008 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="3" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">→</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="3" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CC(R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.28)</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.307* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.041* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.348* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.170* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.168* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.220* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.220 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="3" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">→</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="3" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CE(R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.17)</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.314* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.030* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.344* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.059 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.058 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.161* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.161* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="3" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">→</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="3" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CCG(R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.26)</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.313* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.042* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.355* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.136* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.134* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.229* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.229* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3635215.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Efecto directo, indirecto y total estandarizado</p>" ] ] 4 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Nota.</span> CI 95%, * <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.05; AR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Autorregulación; AG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Autoeficacia general; AT<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Adicción al teléfono inteligente; CC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Compromiso conductual; CE<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Compromiso emocional; CCG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Compromiso cognitivo.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Trayectoria</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Edad 30 y menos</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Edad 31 y más</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mujer</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Hombre</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Directo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Indirecto \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Directo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Indirecto \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Directo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Indirecto \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Directo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Indirecto \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR→AT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.160* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.160* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.283* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.283* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.263* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.263* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.055 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.055 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG→AT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.024 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.024 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.104 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.104 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.058 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.058 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.043 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.043 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">SR→CC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.220* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.221* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.197* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.003 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.200* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.182* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.180* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.140* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.009 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.149* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG→ CC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.304* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.303* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.301* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.009 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.292* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.226* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.067* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.293 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.400* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.012 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.412* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AT→ CC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.009 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.009 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.031 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.031 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.254* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.254 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.213* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.213* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AR→CE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.109 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.004 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.105 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.004 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.010 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.006 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.082 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.081 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.021 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.008 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.029 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG→CE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.257* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.025* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.282* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.400* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.027* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.427* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.229* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.049* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.278* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.405* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.010 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.415* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AT→CE \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.157* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">----- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.157* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.095 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">----- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.095 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.178* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">----- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.178* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.174* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">----- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.174* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td 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; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">AG→CCG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.252* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.015 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.267* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.321* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.019 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">.340* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n 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\t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.236* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.236* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.286* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">---- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-.286* \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3635213.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Resultados de las pruebas de 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Disponible online el 28 de agosto de 2024
Cómo la adicción al teléfono inteligente altera la relación positiva entre la autorregulación, la autoeficacia y el compromiso del alumnado en un entorno de educación a distancia
How smartphone addiction disrupts the positive relationship between self-regulation, self-efficacy and student engagement in distance education