INTRODUCCIÓN

En el marco de la educación digital y la ciencia abierta, comunicar conocimiento científico en redes sociales digitales (RSD) se ha convertido en una competencia clave del profesorado. No obstante, su formación en este ámbito enfrenta retos conceptuales y metodológicos. En este contexto, este estudio se alinea con el Marco de Competencia Digital Docente 2.2 (INTEF, 2022), particularmente en sus áreas 2 (Contenidos digitales) y 6 (Desarrollo de la competencia digital del alumnado), por su enfoque en la creación, difusión y análisis crítico de contenidos digitales. Junto al modelo de alfabetización mediática de Ferrés y Piscitelli (2012), ambos marcos sustentan el diseño y validación de dos constructos para evaluar la competencia mediática docente (CMP). Se analiza la estructura factorial de los indicadores y su aplicabilidad en contextos formativos.

Competencia mediática del profesorado en el contexto de las redes sociales digitales

La competencia digital y la CMP son conceptos complementarios y fundamentales en el contexto educativo actual (Marcelo-Martínez et al., 2025). La primera se enfoca en el uso pedagógico de herramientas tecnológicas para mejorar la enseñanza y el aprendizaje (Cabero-Almenara et al., 2020), mientras que la segunda enfatiza la alfabetización crítica sobre los medios y su impacto en la construcción del conocimiento (Ferrés y Piscitelli, 2012). Ambas son esenciales para la divulgación científica en RSD, donde los docentes actúan como creadores y mediadores del conocimiento académico (Buzón et al., 2019).

La divulgación científica en RSD se ha convertido en un elemento clave para acercar el conocimiento académico a la sociedad, ampliar el impacto de las investigaciones y fomentar la interacción con diferentes públicos (Valencia-Oliveros y Martín-Gutiérrez, 2024). La creciente digitalización y el auge de plataformas como Twitter o X (Vásquez-Rocca, 2024), Instagram (Romero Rodríguez et al., 2019), Facebook (Verstappen y Opgenhaffen, 2024) y YouTube (Marchal et al., 2025) han generado nuevas oportunidades para comunicar la ciencia más allá de los círculos académicos tradicionales. Sin embargo, su uso entre los investigadores sigue siendo limitado, lo que pone de manifiesto la necesidad de fortalecer la formación en comunicación digital (Said-Hung et al., 2024).

En un contexto de desinformación creciente, estas plataformas no solo facilitan la difusión del conocimiento, sino que también permiten la interacción con el público y la adaptación a nuevos formatos digitales (Martin-Neira et al., 2023). A pesar de su potencial en educación y ciencias sociales, el reto radica en equilibrar la accesibilidad del mensaje sin perder rigor científico, especialmente en redes como LinkedIn e Instagram, donde el contenido debe ser breve y atractivo (Gallego et al., 2023).

LinkedIn se ha consolidado como una plataforma clave para la divulgación científica, diferenciándose de otras RSD por su enfoque profesional y su capacidad de conectar a investigadores con comunidades académicas, empresariales y del sector educativo (Knight, 2019). Su algoritmo favorece la visibilidad del contenido científico, permitiendo la difusión de artículos, preprints y hallazgos de investigación, así como la interacción en comunidades especializadas (Baruffaldi et al., 2017). Estudios recientes han identificado que LinkedIn es la red social más utilizada por docentes universitarios para compartir su producción científica, superando a plataformas como ResearchGate y Academia.edu, debido a su capacidad de ampliar el impacto del conocimiento y facilitar la transferencia entre la academia y la industria (Huang et al., 2019; Knight, 2019; Ordóñez Castillo et al., 2024; Said-Hung et al., 2024; Tolbert, 2024). No obstante, persisten barreras para su adopción generalizada, como la falta de formación en comunicación digital y el escaso reconocimiento institucional de estas actividades (Argüello-Gutiérrez y Moreno-López, 2024). A pesar de estas limitaciones, LinkedIn ofrece un entorno propicio para la construcción de una identidad académica digital, la difusión del conocimiento y la generación de redes colaborativas, lo que resalta la necesidad de impulsar estrategias institucionales que promuevan su uso efectivo en la divulgación científica.

Investigaciones previas proponen modelos generales de CMP (Gümüş y Kukul, 2023; Jiang y Yu, 2024; Vergili y Kara, 2024) pero no la han estructurado en la divulgación científica en RSD. Aunque identifican habilidades mediáticas para fines educativos y científicos, no establecen un constructo específico que sirva de base para la formación del profesorado. Por lo cual, responde a esta laguna mediante una propuesta integradora que articula el MRCDD 2.2 (INTEF, 2022) y el modelo de alfabetización mediática de Ferrés y Piscitelli (2012).

La integración permite un análisis integral de la CMP en divulgación científica. En este sentido, diversas revisiones sistemáticas recientes respaldan dicha convergencia. Claro et al. (2024) subrayan la importancia de consolidar la operacionalización de la competencia digital docente dentro de marcos normativos como el MRCDD 2.2, mientras que Olaya Guerrero et al. (2025) enfatizan el papel fundamental de las estrategias institucionales en la formación docente en competencia digital. Desde el ámbito de la alfabetización mediática, Fuentes Cancell et al. (2021) destacan que un uso efectivo de las RSD en educación superior requiere no solo habilidades tecnológicas, sino también pensamiento crítico para evaluar el impacto y la credibilidad de los medios.

En síntesis, la complementariedad entre el MRCDD 2.2 y el modelo de Ferrés y Piscitelli justifica su integración para evaluar la CMP en divulgación científica en RSD, consolidando un marco robusto para la formación del profesorado en contextos digitales. Esta combinación permite consolidar un modelo sólido para la formación docente en entornos digitales, alineado con las exigencias actuales de la comunicación académica.

A partir de estos referentes, este estudio aborda la necesidad de fortalecer la participación del profesorado en la comunicación y difusión del conocimiento a través de RSD, contribuyendo a la consolidación de su impacto académico y profesional (Hidalgo y Hidalgo, 2024; Jiang y Yu, 2024). Para ello, se propone el diseño y validación de dos constructos específicos mediante un enfoque teórico y empírico. Los hallazgos permitirán estructurar un modelo de evaluación aplicable tanto a la formación docente como a investigaciones futuras sobre alfabetización mediática y divulgación científica en entornos digitales.

Problema y objetivos de la investigación

En este contexto, el estudio se plantea el siguiente problema: ¿Cómo se estructura la CMP para la divulgación científica en RSD, con especial atención a LinkedIn, y qué implicaciones tiene para su formación docente? Asimismo, se examina la necesidad de incorporar esta competencia en los programas de formación inicial y continua del profesorado.

Para responder esta pregunta, el estudio se propone alcanzar los siguientes objetivos específicos: (1) diseñar y validar dos constructos que definan la CMP para la divulgación científica en RSD y en LinkedIn; (2) analizar la estructura factorial de dichos constructos; (3) evaluar la fiabilidad y validez de los indicadores que los componen; y (4) identificar las implicaciones pedagógicas derivadas del modelo para la formación docente en contextos digitales.

MÉTODOS

Diseño de investigación

Este estudio sigue un enfoque exploratorio basado en la adecuación conceptual y en la validación estructural de los constructos (Hernández‑Sampieri y Mendoza, 2018). El diseño se estructura en tres fases: (1) validación teórica y evaluación experta de los indicadores; (2) análisis de la estructura factorial de los constructos; y (3) evaluación de la fiabilidad y validez de los indicadores definidos.

Instrumentos

Se diseñaron dos instrumentos para evaluar la competencia mediática del profesorado en la divulgación científica: uno enfocado en RSD y otro en LinkedIn. Ambos se fundamentan en el MRCDD 2.2 y el modelo de alfabetización mediática de Ferrés y Piscitelli (2012).

El instrumento para RSD abarca seis dimensiones (lenguaje, tecnología, interacción, producción y difusión, ideología y valores, y estética) con 34 indicadores, mientras que el de LinkedIn, con la misma estructura, incluye 28 indicadores adaptados a la divulgación en entornos profesionales. Aunque comparten una base conceptual, el instrumento para RSD evalúa la divulgación en plataformas generales, mientras que el de LinkedIn se centra en estrategias comunicativas dentro de una red profesional. Ambos instrumentos fueron validados mediante juicio de expertos y análisis factorial exploratorio. La fiabilidad fue alta en ambos casos, con coeficientes de consistencia interna superiores a α = 0.85 y ω = 0.87 (α = 0.91 y ω = 0.93 para RSD; α = 0.89 y ω = 0.90 para LinkedIn), lo que asegura su pertinencia y estabilidad.

El MRCDD 2.2 se selecciona por su alineación con el DigCompEdu y su contribución al Espacio Europeo de Educación, mientras que el modelo de Ferrés y Piscitelli (2012) es un referente en alfabetización mediática y ampliamente citado en la literatura científica. Si bien existen diversos modelos de competencias y alfabetización mediática como el de Buckingham (2003), UNESCO (Grizzle et al., 2021), Hobbs (2010) y el de Area y Guarro (2012), el planteamiento de Ferrés y Piscitelli destaca por su enfoque integral y su impacto en el ámbito académico.

El MRCDD 2.2 estructura la competencia digital docente en cinco áreas: compromiso profesional, enseñanza y aprendizaje, evaluación y retroalimentación, empoderamiento del alumnado y desarrollo de la competencia digital. Por su parte, el modelo de Ferrés y Piscitelli (2012) define la competencia mediática en seis dimensiones, permitiendo un análisis integral de la CMP en divulgación científica (Tabla 1).

Los instrumentos desarrollados –uno para la divulgación en RSD y otro específico para LinkedIn– responden a fases complementarias dentro del proceso de modelización de la competencia mediática docente. No constituyen un único instrumento consolidado, sino aproximaciones diferenciadas y adaptadas a contextos diversos de divulgación científica, orientadas a validar constructos específicos para futuros desarrollos de un modelo integral.

Procedimiento

La validación teórica de los constructos se realizó mediante revisión bibliográfica y juicio de expertos (septiembre de 2024 a enero de 2025), asegurando su alineación con el MRCDD 2.2 y el modelo de Ferrés y Piscitelli (2012). Para ello, se diseñó un cuestionario digital en el que 30 especialistas evaluaron claridad, pertinencia y coherencia de los indicadores. El proceso garantizó el anonimato, la confidencialidad y el cumplimiento de criterios éticos. La selección de expertos con amplia trayectoria permitió una validación sólida del contenido, cuyos resultados se detallan en el apartado de análisis de datos.

Análisis de datos

La muestra se seleccionó mediante muestreo intencional, considerando la trayectoria en alfabetización mediática, tecnología educativa o formación docente. Participaron 30 especialistas procedentes de universidades de España, Portugal y América Latina, el 70 % con más de 10 años de experiencia. Los criterios de inclusión fueron: contar con publicaciones o proyectos relevantes y experiencia en validación de instrumentos. La muestra, compuesta por un 60 % de hombres y con una edad media de 45.2 años (σ = 7.1), aportó diversidad disciplinar y geográfica, garantizando un juicio experto integral. Para la validación, se aplicó un cuestionario digital para evaluar la claridad, pertinencia y coherencia de los indicadores, siguiendo criterios éticos y de confidencialidad.

En términos de trayectoria profesional, el 70 % de los participantes contaba con más de 10 años de experiencia en docencia universitaria y formación del profesorado en entornos digitales. Además, un 20 % estaba especializado en investigación sobre alfabetización mediática, y un 10 % en el desarrollo de tecnologías aplicadas a la educación. La selección de los expertos se realizó en función de su experiencia y trayectoria en los ámbitos mencionados, garantizando la representación de distintos perfiles académicos y profesionales. Este enfoque permitió obtener una evaluación multidimensional del instrumento, asegurando su validez desde una perspectiva integral y transdisciplinar.

La muestra de 30 expertos utilizada en este estudio se considera metodológicamente adecuada para la validación de contenido, en consonancia con las recomendaciones de la literatura especializada en desarrollo de instrumentos. Autores como DiFazio et al. (2018) y Polit y Beck (2006) sostienen que entre 5 y 30 expertos son suficientes para este tipo de análisis, siempre que se garantice la especialización temática y la diversidad profesional de los participantes. En lugar de optar por muestras amplias con participantes no especializados –como ocurre en otros estudios similares–, se priorizó la calidad y pertinencia del juicio experto, seleccionando profesionales con una trayectoria consolidada en alfabetización mediática, tecnología educativa y formación docente. Esta elección responde a la necesidad de validar constructos altamente especializados con un enfoque teórico riguroso. Asimismo, se aplicaron procedimientos estadísticos robustos como el Índice de Validez de Contenido (IVC) y el coeficiente de concordancia de Fleiss Kappa (Fleiss et al., 2003), que aportan evidencia cuantitativa sobre el nivel de acuerdo entre evaluadores, incluso en muestras reducidas pero altamente cualificadas.

A partir de las observaciones de los expertos, se realizaron ajustes para mejorar la precisión del instrumento, se eliminaron redundancias fusionando indicadores con superposición conceptual y se incorporaron elementos sobre pensamiento crítico y verificación de fuentes para fortalecer la alfabetización mediática. Estos ajustes garantizan la validez teórica y metodológica de los constructos, asegurando su alineación con los modelos de referencia y su aplicabilidad en la formación del profesorado.

El Análisis Factorial Exploratorio (AFE) mediante SPSS v. 29.0 permitió evaluar la validez de constructo e identificar la estructura subyacente de los indicadores (López-Aguado y Gutiérrez-Provecho, 2019). Se utilizaron los criterios de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin y la prueba de esfericidad de Bartlett. Mediante el método de Máxima Verosimilitud (ML) con rotación Varimax, se identificaron los factores asegurando su independencia. La confiabilidad del instrumento se evaluó mediante los coeficientes de consistencia interna Alfa de Cronbach (α) y Omega de McDonald (ω) (Viladrich et al., 2017). Dado su carácter exploratorio, el AFE se aplicó a una muestra intencional de 30 expertos. Si bien los resultados aportan indicios sobre la estructura factorial de los constructos, esta muestra no permite una validación concluyente. Por ello, será necesario replicar el análisis con muestras superiores a 200 docentes universitarios en futuros estudios.

Como complemento visual al análisis cuantitativo, se elaboraron mapas de calor que permiten representar gráficamente la intensidad de las cargas factoriales entre los indicadores y los factores extraídos en los AFE. Este recurso facilita la identificación de agrupamientos empíricos y posibles cargas cruzadas, reforzando la interpretación de los resultados. Cabe señalar que, al tratarse de un estudio basado en AFE, no se presentan ecuaciones estructurales ni diagramas de modelos latentes, ya que estos corresponden al enfoque confirmatorio (AFC), propio de fases posteriores de validación empírica.

RESULTADOS

Validación teórica y análisis de concordancia

El constructo CMP para la divulgación científica en RSD se estructura según las dimensiones propuestas por Ferrés y Piscitelli (2012), describiéndose sus indicadores y relación con el MRCDD 2.2 (Tabla 2).

Una vez definidos los indicadores, se establecen sus niveles de logro según el MRCDD 2.2 presentándose ejemplos de desempeño (Tabla 3).

El constructo: CMP para la divulgación científica en LinkedIn se adaptó a la especificidad de LinkedIn, definiendo 28 indicadores y niveles de progresión. En la Tabla 4 se muestran sus 28 indicadores.

Definidos los indicadores, se establecieron sus niveles de logro y ejemplos de desempeño (Tabla 5).

Análisis Factorial Exploratorio

Se confirmó la idoneidad de los datos para el análisis factorial mediante KMO (0.85 y 0.83) y prueba de esfericidad de Bartlett. Todas las cargas factoriales superaron 0.40, asegurando una contribución significativa de los ítems a sus respectivos factores. Los factores identificados explicaron el 78.2 % para el constructo CMP en RSD (Tabla 6) y el 78.8 % de la varianza total en RSD y LinkedIn (Tabla 7), respectivamente.

Con el fin de facilitar la interpretación visual de la estructura factorial resultante del AFE, se elaboró un mapa de calor que representa la intensidad de las cargas factoriales de los 34 indicadores en los cinco factores identificados empíricamente. Esta representación permite observar patrones de agrupamiento, identificar ítems con cargas cruzadas y verificar la consistencia interna del modelo propuesto. La Figura 1 muestra el mapa de calor de las cargas factoriales correspondientes al constructo CMP para RSD. Esta representación permite visualizar la intensidad de las saturaciones y la coherencia interna de los factores, facilitando la identificación de agrupamientos y posibles cargas cruzadas. Su interpretación complementa los resultados del AFE y aporta evidencia gráfica de la consistencia del modelo.

Como puede observarse en el gráfico, la mayoría de los indicadores presentan cargas elevadas en un único factor, lo que refuerza la validez de la estructura empírica propuesta. No obstante, algunos ítems muestran cargas relevantes en más de una dimensión, lo que sugiere una posible interdependencia entre los componentes del modelo, especialmente entre las dimensiones de interacción, tecnología y producción y difusión. A continuación, se presenta la Tabla 7, correspondiente al AFE del segundo constructo, centrado en la competencia mediática del profesorado para la divulgación científica en LinkedIn.

Aunque el modelo teórico de CMP para la divulgación científica en RSD fue diseñado con seis dimensiones (Lenguaje, Tecnología, Interacción, Producción y Difusión, Ideología y Valores, Estética), el AFE reveló una estructura empírica diferente. Esto sugiere que algunas dimensiones teóricas pudieron agruparse en un mismo factor en la práctica, reflejando la interdependencia entre ellas. En particular, dimensiones como Interacción, Tecnología y Producción y Difusión se agruparon, lo que indica que el uso tecnológico influye directamente en la manera en que se interactúa y se difunde el conocimiento.

Para complementar la matriz de cargas factoriales obtenida en el AFE del segundo constructo, se elaboró un mapa de calor (Figura 2) que muestra la concentración de cargas elevadas en factores específicos. Este análisis visual refuerza la validez preliminar del modelo y permite observar la coherencia empírica de los indicadores.

El mapa de calor correspondiente al segundo constructo revela, al igual que en el caso anterior, una concentración clara de cargas elevadas en torno a factores específicos, lo que indica una buena definición empírica de las dimensiones propuestas. La consistencia de los resultados obtenidos en ambos análisis factoriales exploratorios respalda la validez estructural preliminar de los instrumentos desarrollados. Estas evidencias empíricas fortalecen la aplicabilidad del modelo en contextos formativos y ofrecen una base sólida para futuras investigaciones que profundicen en la evaluación de la competencia mediática docente en RSD.

Evaluación de la fiabilidad

El análisis de fiabilidad confirmó la coherencia interna del instrumento, con coeficientes de α ≥ 0.70 y ω ≥ 0.70 en todas las dimensiones.

En el primer constructo (CMP para la divulgación científica en RSD), los valores de α oscilaron entre 0.84 y 0.89, con un coeficiente global de 0.91, mientras que ω varió entre 0.86 y 0.91, alcanzando un valor global de 0.93. En el segundo constructo (CMP para la divulgación científica en LinkedIn), los coeficientes por dimensión mostraron una tendencia similar, con un α global de 0.89 y un ω global de 0.90. Estos valores indican una alta coherencia interna en las dimensiones, lo que refuerza la estabilidad del modelo (Tabla 8).

El análisis de correlación ítem-total mostró coeficientes superiores a 0.30 en todos los indicadores, lo que garantiza su adecuada discriminación dentro de cada dimensión. No se identificaron ítems con valores críticos que sugirieran su eliminación o modificación. Esto confirma que cada ítem contribuye significativamente a la medición del constructo al que pertenece.

Los resultados del AFE mostraron una reducción de las seis dimensiones teóricas iniciales a cinco factores en RSD y cuatro en LinkedIn. Esta agrupación sugiere integraciones conceptuales, particularmente entre las dimensiones de interacción, tecnología y producción/difusión, las cuales tienden a confluir empíricamente. Este patrón podría explicarse por la convergencia funcional que caracteriza a la práctica docente en entornos digitales, donde la interacción en redes, el uso estratégico de la tecnología y la creación de contenidos se desarrollan de forma interrelacionada. Además, la naturaleza profesional y académica de plataformas como LinkedIn parece potenciar esta integración, diluyendo las fronteras entre dimensiones previstas teóricamente. Estos hallazgos permiten avanzar en la comprensión empírica de la competencia mediática docente, ofreciendo una base para su interpretación crítica y su posible aplicación en la formación docente y la divulgación científica. A continuación, se discuten sus implicaciones teóricas y prácticas.

DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

Los resultados obtenidos ofrecen una aproximación empírica a la estructura de la CMP para la divulgación científica en RSD, diferenciando entre el uso generalista de plataformas digitales y la comunicación académica en entornos profesionales como LinkedIn. La reducción de las dimensiones teóricas iniciales y las agrupaciones observadas sugieren la necesidad de reconsiderar ciertos solapamientos conceptuales, en línea con la práctica docente digital y la integración funcional de la interacción, la tecnología y la producción de contenidos. Los altos índices de fiabilidad y la consistencia factorial preliminar respaldan la pertinencia teórica del instrumento, en consonancia con los marcos del MRCDD 2.2 y la alfabetización mediática (Ferrés y Piscitelli, 2012). Estos hallazgos coinciden con estudios previos que subrayan la importancia de fortalecer la CMP en contextos académicos (Cabero-Almenara et al., 2020; Suelves et al., 2022).

Estos resultados se alinean con investigaciones previas que han abordado la evaluación y desarrollo de la competencia digital docente desde perspectivas psicométricas y formativas. Por ejemplo, Cabero-Almenara et al. (2020) validaron marcos de competencia mediante juicio experto, destacando la importancia del análisis de consistencia interna y pertinencia de los indicadores. Palacios-Rodríguez et al. (2025) realizaron una macroevaluación comparativa entre España y Portugal basada en el marco DigCompEdu, subrayando la necesidad de enfoques diagnósticos más específicos. En el ámbito conceptual, estudios como el de Marcelo-Martínez et al. (2025) han puesto de relieve la brecha entre el uso instrumental de las RSD y su aprovechamiento pedagógico en la formación docente. Este trabajo amplía dichas contribuciones al integrar la alfabetización mediática en la evaluación de la competencia docente, con una especificidad contextual (LinkedIn) que no había sido abordada previamente.

Los hallazgos también refuerzan la idea de que la alfabetización mediática y digital es esencial en la formación docente, en línea con investigaciones que han evaluado la CMP y sus aplicaciones pedagógicas (Jiang y Yu, 2024; Simons et al., 2017). En particular, este estudio aporta una diferenciación entre la CMP en RSD y su especificidad en LinkedIn, lo que no ha sido suficientemente abordado en estudios previos.

No obstante, existen discrepancias con estudios previos que han abordado la CMP y la digital como un constructo global sin diferenciar sus aplicaciones específicas en la divulgación académica (Ho et al., 2024; Kara et al., 2017; Luan et al., 2023; Vergili y Kara, 2024). Investigaciones anteriores (Palacios-Rodríguez et al., 2025) han analizado la CMP en términos generales, centradas en la competencia digital del profesorado en RSD generalistas y profesionales. Esta distinción aporta un enfoque novedoso al resaltar que la comunicación científica requiere estrategias específicas que no están completamente cubiertas en los modelos generales de alfabetización mediática docente.

Este estudio contribuye de forma original al campo de la formación docente y la alfabetización mediática al proponer dos constructos diferenciados y validados empíricamente para evaluar la competencia mediática del profesorado en la divulgación científica. A diferencia de modelos anteriores, la propuesta aquí presentada permite una evaluación específica para contextos profesionales como LinkedIn, respondiendo a las exigencias actuales de la comunicación académica en entornos digitales. Esta especificidad amplía el campo de aplicación de la CMP y proporciona un marco evaluativo útil tanto para diseñar programas formativos como para futuras investigaciones en el área.

Además de sus aplicaciones formativas, el modelo validado ofrece implicaciones relevantes para las políticas institucionales en educación superior. La inclusión de indicadores específicos sobre divulgación científica en RSD permite a las universidades diseñar planes de acción más alineados con los principios de la ciencia abierta y la transferencia de conocimiento. Esto resulta especialmente pertinente en el contexto de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), que promueven la comunicación científica inclusiva y accesible. Institucionalizar el reconocimiento de la competencia mediática como dimensión evaluable en la carrera docente puede favorecer no solo la visibilidad de la investigación, sino también una cultura académica más conectada con la sociedad. En esta línea, la propuesta se articula como una herramienta útil para diagnosticar necesidades, definir itinerarios formativos y establecer indicadores de calidad en la divulgación académica digital, aspectos cada vez más valorados por agencias de aseguramiento de la calidad y convocatorias competitivas de financiación.

Los resultados del AFE muestran una estructura factorial que, aunque no coincide exactamente con la propuesta teórica de seis dimensiones, presenta una organización de los factores que se alinea con hallazgos previos en estudios sobre competencias mediáticas y digitales. Diversas investigaciones (García et al., 2022; Romero-Rodríguez et al., 2019) han encontrado o valorado estructuras similares, donde las dimensiones de tecnología, interacción y producción tienden a agruparse debido a su interdependencia en contextos digitales. Este patrón sugiere que, en la práctica, las competencias mediáticas pueden no manifestarse como constructos estrictamente independientes, sino como dimensiones interrelacionadas que responden a la dinámica del entorno digital. Futuros estudios podrían aplicar un AFC para evaluar la estabilidad del modelo y compararlo con estructuras factoriales reportadas en la literatura.

La integración de la CMP en la formación docente y en las estrategias institucionales resulta clave para fortalecer la divulgación científica en RSD. Los resultados confirman la solidez de la validación de contenido, sustentada en criterios teóricos claros y el juicio de expertos, y aportan valor teórico para futuras investigaciones y programas formativos. LinkedIn destaca como herramienta esencial para la visibilización de la producción científica y la transferencia de conocimiento. A nivel institucional, resulta necesario reconocer la divulgación en RSD como actividad académica legítima y alinear la formación docente con el MRCDD 2.2 para favorecer la alfabetización mediática.

Desde una perspectiva aplicada, los instrumentos desarrollados ofrecen un punto de partida para el diagnóstico y la orientación de planes de formación y políticas institucionales orientadas a una divulgación científica ética y eficaz. No obstante, la evidencia factorial obtenida es preliminar y requiere ser contrastada con muestras amplias antes de consolidar un modelo definitivo. Las políticas educativas deben promover el uso crítico de estas plataformas, facilitando recursos y formación acordes con los principios de la ciencia abierta y los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Limitaciones y líneas de trabajo futuro

Entre las principales limitaciones del estudio destaca el tamaño muestral reducido (n = 30), que obliga a considerar el análisis factorial exploratorio (AFE) como una aproximación preliminar. Aunque se trata de una muestra intencional de expertos con especialización en alfabetización mediática, tecnología educativa y formación docente, la validez factorial del instrumento requiere ser contrastada con muestras amplias y heterogéneas.

Como línea futura, se plantea realizar un AFC para comprobar la estructura propuesta de la CMP, bajo un modelo jerárquico de segundo orden con seis dimensiones agrupadas en un factor general. El AFC se aplicará a una muestra superior a 300 docentes universitarios, empleando máxima verosimilitud robusta (MLR) con AMOS y evaluando la bondad de ajuste mediante χ²/df, CFI, TLI, RMSEA y SRMR. Asimismo, se propone la aplicación empírica de los instrumentos en contextos formativos reales para contrastar su utilidad diagnóstica, realizar validación cruzada y desarrollar estudios de fiabilidad test-retest. También se plantea ampliar su aplicación a muestras internacionales y comparar resultados entre diferentes plataformas sociales, lo que permitirá reforzar su validez predictiva y su utilidad comparativa.

Agradecimientos

Dieter Reynaldo Fuentes Cancell ha sido financiado con cargo a la convocatoria de contratos predoctorales UVa 2024, cofinanciada por el Banco Santander.

REFERENCIAS

Area, M. y Guarro, A. (2012). La alfabetización informacional y digital: fundamentos pedagógicos para la enseñanza y el aprendizaje competente. Revista Española de Documentación Científica, 35(Monográfico), 46-74. https://doi.org/10.3989/redc.2012.mono.977

Argüello-Gutiérrez, C. y Moreno-López, R. (2024). Attitudes and practices of educational researchers towards the use of social media to disseminate science. Journal of Information Science. Advance online publication. https://doi.org/10.1177/01655515241245958

Baruffaldi, S. H., Di Maio, G. y Landoni, P. (2017). Determinants of PhD holders' use of social networking sites: An analysis based on LinkedIn. Research Policy, 46(4), 740-750. https://doi.org/10.1016/j.respol.2017.01.014

Buckingham, D. (2003). Media education and the end of the critical consumer. Harvard Educational Review, 73(3), 309-327. https://doi.org/10.17763/haer.73.3.c149w3g81t381p67

Buzón, V. M., Pérez, R. G. y Catalán, Á. R. (2019). Explorando factores predictores de la competencia digital en las redes sociales virtuales. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 56(56), 51-69. https://doi.org/10.12795/pixelbit.2019.i56.03

Cabero-Almenara, J., Romero-Tena, R. y Palacios-Rodríguez, A. (2020). Evaluation of teacher digital competence frameworks through expert judgement: The use of the expert competence coefficient. Journal of New Approaches in Educational Research, 9(2), 275-283. https://doi.org/10.7821/naer.2020.7.578

Claro, M., Castro-Grau, C., Ochoa, J. M., Hinostroza, J. E. y Cabello, P. (2024). Systematic review of quantitative research on digital competences of in-service school teachers. Computers & Education, 215, 105030. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105030

DiFazio, R. L., Strout, T. D., Vessey, J. A. y Lulloff, A. (2018). Item generation and content validity of the child-adolescent bullying scale. Nursing Research, 67(4), 294-304. https://doi.org/10.1097/NNR.0000000000000283

Ferrés, J. y Piscitelli, A. (2012). La competencia mediática: propuesta articulada de dimensiones e indicadores. Comunicar, 19(38), 75-82. https://doi.org/10.3916/C38-2012-02-08

Fleiss, J. L., Levin, B. y Cho Paik, M. (2003). Statistical Methods for Rates and Proportions (3.ª ed.). John Wiley and Sons. https://doi.org/10.1002/0471445428

Fuentes Cancell, D. R., Estrada Molina, O. y Delgado Yanes, N. (2021). Las redes sociales digitales: una valoración socioeducativa. Revisión sistemática. Revista Fuentes, 23(1), 41-52. https://doi.org/10.12795/revistafuentes.2021.v23.i1.11947

Gallego, A. M., Lacerda, J. D. S. y Araujo, A. C. C. (2023). La divulgación científica en Instagram: el reto del discurso audiovisual científico ante los contenidos efímeros. Revista de Comunicación de la SEECI, 56, 148-175. https://doi.org/10.15198/seeci.2023.56.e823

García, M. Á. G., Muñoz-Repiso, A. G.-V. y Duarte, M. A. A. (2022). Competencias digitales de los docentes en formación: dimensiones y componentes que promueven su desarrollo. Civilizar, 22(42), e20220105. https://doi.org/10.22518/jour.ccsh/20220105

Grizzle, A., Wilson, C., Tuazon, R., Cheung, C. K., Lau, J., Fischer, R., Gordon, D., Akyempong, K., Singh, J., Carr, P. R., Stewart, K., Tayie, S., Suraj, O., Jaakkola, M., Thésée, G., Gulston, C., Andzongo Menyeng, B. P. y Zibi Fama, P. A. (2021). Media and information literate citizens: think critically, click wisely! UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000377068

Gümüş, M. M. y Kukul, V. (2023). Developing a digital competence scale for teachers: validity and reliability study. Education and Information Technologies, 28(3), 2747-2765. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11213-2

Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta (6.ª ed.). McGraw-Hill.

Hidalgo, M. y Hidalgo, M. (2024). Análisis del concepto de Competencia Digital Docente: una revisión sistemática de la literatura. Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa - RELATEC, 23(1), 25-41. https://doi.org/10.17398/1695-288X.23.1.25

Ho, H. T. N., Dinh, V. H. y Phan, Q. A. (2024). The important role of New Media Literacy (NML) in Vietnam: Adaptation and Validation of the NML Scale. Communication Reports, 37(1), 28-44. https://doi.org/10.1080/08934215.2023.2272270

Hobbs, R. (2010). Digital and Media Literacy: A Plan of Action. The Aspen Institute. https://www.aspeninstitute.org/publications/digital-media-literacy-plan-action-2

Huang, L., Clarke, A., Heldsinger, N. y Tian, W. (2019). The communication role of social media in social marketing: a study of the community sustainability knowledge dissemination on LinkedIn and Twitter. Journal of Marketing Analytics, 7(2), 64-75. https://doi.org/10.1057/s41270-019-00053-8

Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF). (2022). Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente 2.2. Ministerio de Educación y Formación Profesional. https://intef.es/wp-content/uploads/2022/03/MRCDD_V06B_GTTA.pdf

Jiang, L. y Yu, N. (2024). Developing and validating a Teachers' Digital Competence Model and Self-Assessment Instrument for secondary school teachers in China. Education and Information Technologies, 29(7), 8817-8842. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12182-w

Kara, M., Caner, S., Günay Gökben, A., Cengiz, C., İşgör Şimşek, E. y Yıldırım, S. (2017). Validation of an instrument for preservice teachers and an investigation of their new media literacy. Journal of Educational Computing Research, 56(7), 1005-1029. https://doi.org/10.1177/0735633117731380

Knight, M. (2019). Teaching responsible social media practices in business and professional communication: the importance of LinkedIn. Business and Professional Communication Quarterly, 82(4), 399-400. https://doi.org/10.1177/2329490619884740

López-Aguado, M. y Gutiérrez-Provecho, L. (2019). Cómo realizar e interpretar un análisis factorial exploratorio utilizando SPSS. REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació, 12(2), 1-14. https://doi.org/10.1344/reire2019.12.227057

Luan, L., Liang, J. C., Chai, C. S., Lin, T. B. y Dong, Y. (2023). Development of the new media literacy scale for EFL learners in China: a validation study. Interactive Learning Environments, 31(1), 244-257. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1774396

Marcelo-Martínez, P., Yot-Domínguez, C. y Yanes Cabrera, C. (2025). Conectados fuera, desconectados dentro. Las redes sociales en la formación inicial docente. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 83-106. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41343

Marchal, N., Hoes, E., Klüser, K. J., Hamborg, F., Alizadeh, M., Kubli, M. y Katzenbach, C. (2025). How Negative Media Coverage Impacts Platform Governance: Evidence from Facebook, Twitter, and YouTube. Political Communication, 42(2), 215-233. https://doi.org/10.1080/10584609.2024.2377992

Martin-Neira, J. I., Trillo-Domínguez, M. y Olvera-Lobo, M. D. (2023). El periodismo científico ante la desinformación: decálogo de buenas prácticas en el entorno digital y transmedia. Revista ICONO 14. Revista científica de Comunicación y Tecnologías emergentes, 21(1), 1-28. https://doi.org/10.7195/ri14.v21i1.1949

Olaya Guerrero, J. C., Contreras Contreras, F. y Salinas Ponce, Á. F. B. (2025). Competencias digitales en los docentes universitarios: una revisión sistemática. Revista InveCom, 5(1). https://doi.org/10.5281/zenodo.12659838

Ordóñez Castillo, G. A., Montesdeoca Estrada, S. J., Henríquez Mendoza, E. F., Santín Picoita, F. G. y Granda Cruz, C. A. (2024). Divulgación científica y plataformas digitales: Caso de los profesores de comunicación en tres universidades ecuatorianas. Estudios y Perspectivas Revista Científica y Académica, 4(3), 3147-3166. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v4i3.602

Palacios-Rodríguez, A., Llorente-Cejudo, C., Lucas, M. y Bem-haja, P. (2025). Macroevaluación de la competencia digital docente. Estudio DigCompEdu en España y Portugal. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 177-196. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41379

Polit, D. F. y Beck, C. T. (2006). The content validity index: Are you sure you know what's being reported? Critique and recommendations. Research in Nursing & Health, 29(5), 489-497. https://doi.org/10.1002/nur.20147

Romero Rodríguez, J. M., Campos Soto, M. N. y Gómez García, G. (2019). Follow me y dame like: Hábitos de uso de Instagram de los futuros maestros. Revista Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 33(1), 83-96. https://doi.org/10.47553/rifop.v33i1.72046

Romero-Rodríguez, L. M., Contreras-Pulido, P. y Pérez-Rodríguez, M. A. (2019). Media competencies of university professors and students. Comparison of levels in Spain, Portugal, Brazil and Venezuela. Cultura y Educación, 31(2), 326-368. https://doi.org/10.1080/11356405.2019.1597564

Said-Hung, E., Martín-Gutiérrez, Á. y Marcano, B. (2024). A study of social media use for scientific communication and dissemination among Spanish education researchers. Knowledge Management & E-Learning: An International Journal, 16(2), 237-258. https://doi.org/10.34105/j.kmel.2024.16.012

Simons, M., Meeus, W. y T'Sas, J. (2017). Measuring media literacy for media education: development of a questionnaire for teachers' competencies. Journal of Media Literacy Education, 9(1), 99-115. https://doi.org/10.23860/JMLE-2017-9-1-7

Suelves, D. M., Méndez, V. G. y Mas, J. A. R. L. (2022). Análisis de la competencia digital en el futuro profesorado a través de un diseño mixto. Revista de Educación a Distancia (RED), 22(70), 1-17. https://doi.org/10.6018/red.523071

Tolbert, C. L. (2024). The leadership identity presented on LinkedIn. The Journal of Values-Based Leadership, 18(1), 11. https://doi.org/10.22543/1948-0733.1539

Valencia-Oliveros, N. Y. y Martín-Gutiérrez, Á. (2024). Divulgación en RRSS de las profesoras universitarias del campo educativo en España. Profesorado, Revista de Currículum y Formación del Profesorado, 28(3), 311-331. https://doi.org/10.30827/profesorado.v28i3.29601

Vásquez-Rocca, L. (2024). Comunicación científica en Twitter. Autoría, función y estructuras prototípicas de académicos en Chile. Galáxia (São Paulo), 49, e66109. https://doi.org/10.1590/1982-2553202466109

Vergili, M. y Kara, M. (2024). An investigation of students and teachers' new media literacy: the contributing characteristics with the moderator role of gender. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 19, 029. https://doi.org/10.58459/rptel.2024.19029

Verstappen, M. y Opgenhaffen, M. (2024). Making it fit: how science news gets remediated for Facebook and Instagram. Journalism Studies, 25(9), 1010-1028. https://doi.org/10.1080/1461670X.2023.2263799

Viladrich, C., Angulo-Brunet, A. y Doval, E. (2017). Un viaje alrededor de alfa y omega para estimar la fiabilidad de consistencia interna. Anales de Psicología / Annals of Psychology, 33(3), 755-782. https://doi.org/10.6018/analesps.33.3.268401