Validación de un cuestionario para diagnosticar competencias docentes en la integración pedagógica de la inteligencia artificial

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5944/ried.46988

Palabras clave:

inteligencia artificial, desarrollo de competencias, educación, cuestionario

Resumen

La brecha entre la IA y las competencias digitales y pedagógicas disponibles en los sistemas educativos es parte del acelerado crecimiento de las tecnologías. Existe un desafío para impulsar programas que articulen el liderazgo pedagógico, el pensamiento crítico y el compromiso ético en torno al uso de la IA. Se elaboró un cuestionario después de una extensa revisión sobre formación y competencias pedagógicas en el uso de la inteligencia artificial, validado por un grupo de 28 expertos latinoamericanos, y posteriormente aplicado en una muestra de 360 profesores y directivos (110 de Brasil y 250 de Chile). El cuestionario inicial se componía de 72 ítems. Se realizó un análisis exploratorio y, posteriormente, un análisis confirmatorio, dando como resultado un instrumento configurado por cinco dimensiones: conocimientos y creencias sobre la IA en educación, competencias digitales docentes, formación inicial y continua, usos pedagógicos y didácticos de la IA, y actitudes éticas y reflexivas hacia la IA. La discusión de los resultados obtenidos en el presente estudio permite interpretar, desde una perspectiva teórico-empírica, la fiabilidad, validez y pertinencia del modelo de competencias docentes para la integración pedagógica de la inteligencia artificial. La conclusión principal es que se ha obtenido un instrumento válido y fiable cuya aplicación permitirá orientar procesos de formación inicial y continua, promoviendo un desarrollo profesional docente capaz de integrar la tecnología con sentido pedagógico, responsabilidad ética y visión innovadora.

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Biografía del autor/a

Aurelio Villa Sánchez, Universidad de Deusto (España)

Catedrático emérito de la Universidad de Deusto en la que fue Vicerrector de Innovación, Calidad e Investigación. Su trayectoria orientada al liderazgo y calidad educativa. Autor y coautor de más de 90 publicaciones. Actualmente presidente de la Fundación Horrêum.

Evelyn Pizarro Fuentes, Universidad de Deusto (España)

Doctora en Educación por la Universidad de Deusto, Magíster en Liderazgo y Gestión Educativa. experiencia en el ámbito educativo y a la dirección y liderazgo de centros educativos. Actualmente coordinadora de programas formativos de Fundación Horrêum Fundazioa

Simone Fernandes Queiroz, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, PUC Minas (Brasil)

Doctora por la Universidad de Deusto. Especialista en Educación a Distancia, coordina programas de posgrado y cursos de especialización a distancia. Es profesora en la Pontificia Universidad Católica de Minas Gerais en Brasil desde 2002, donde desarrolla proyectos en innovación educativa y metodologías activas.

Citas

Abdulai, A. F. y Hung, L. (2023). Will ChatGPT undermine ethical values in nursing education, research and practice? Nursing Inquiry, 30(3), e12556. https://doi.org/10.1111/nin.12556

Al-Zahrani, A. M. (2024). Unveiling the shadows: Beyond the hype of AI in education. Heliyon, 10(9), e30696. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e30696

Alcocer, A., Cabrera, A. y García, E. (2024). La inteligencia artificial en la educación: desafíos éticos y perspectivas hacia una nueva enseñanza. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(6), 464–472. https://doi.org/10.56712/latam.v5i6.3019

Bearman, M. y Ajjawi, R. (2023). Learning to work with the black box: Pedagogy for a world with artificial intelligence. British Journal of Educational Technology, 54(5), 1160–1173. https://doi.org/10.1111/bjet.13337

Bedington, A., Halcomb, E. F., McKee, H. A., Sargent, T. y Smith, A. (2024). Writing with generative AI and human-machine teaming: Insights and recommendations from faculty and students. Computers and Composition, 71, 102833. https://doi.org/10.1016/j.compcom.2024.102833

Bozkurt, A., Karadeniz, A., Bañeres, D. y Rodríguez, M. (2021). Artificial intelligence and reflections from educational landscape: A review of AI studies in half a century. Sustainability, 13(2), 800. https://doi.org/10.3390/su13020800

Byrne, R. M. J. (2016). Counterfactual thought. Annual Review of Psychology, 67, 135–157. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-122414-033249

Cedeño, E., Illapa, C., Jacinto, J., Guarango, C., Asipuela, K., Avila, M. y Lozano, V. (2025). El rol de la IA en la educación a distancia: retos y oportunidades. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 9(1), 786–806. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.15795

Chai, C., Wang, X. y Xu, C. (2020). An extended theory of planned behavior for the modelling of Chinese secondary school students' intention to learn artificial intelligence. Mathematics, 8(11), 2089. https://doi.org/10.3390/math8112089

Dabbagh, H., Earp, B. D., Mann, S. P. y Savulescu, J. (2025). AI ethics should be mandatory for schoolchildren. AI and Ethics, 5(3), 811–820. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00462-1

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. y Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage.

Hannan, E. (2021). AI: New source of competitiveness in higher education. Competitiveness Review: An International Business Journal, 33(2), 265–279. https://doi.org/10.1108/cr-03-2021-0045

Haynes, S. N., Richard, D. C. S. y Kubany, E. S. (1995). Content validity in psychological assessment: A functional approach to concepts and methods. Psychological Assessment, 7(3), 238–247. https://doi.org/10.1037/1040-3590.7.3.238

Kline, R. B. (2023). Principles and practice of structural equation modeling (5.ª ed.). The Guilford Press.

Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563–575. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.1975.tb01393.x

Long, D. y Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. En Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–16). ACM. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M. y Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.

Lysak, E., Giesbrecht, M. y Ovelar, I. (2024). Estudio exploratorio sobre conocimientos y actitudes de docentes y estudiantes de universidad privada acerca de la inteligencia artificial. Revista Educación y Pedagogía en Latinoamérica, 5(4), 80–89. https://doi.org/10.56152/reped2024-dossieria2-art8

Marsh, H. W., Hau, K.-T. y Wen, Z. (2004). In search of golden rules: Comment on hypothesis-testing approaches to setting cutoff values for fit indexes and dangers in overgeneralizing Hu and Bentler’s (1999) findings. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 11(3), 320–341. https://doi.org/10.1207/s15328007sem1103_2

Mera, A., Montenegro, M. y Gonzales, V. (2023). El desempeño docente en la educación básica regular. Horizontes. Revista de Investigación en Ciencias de la Educación, 7(29), 1481–1489. https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v7i29.607

Mishra, P. y Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x

Pedró, F. (2020). Applications of artificial intelligence to higher education: Possibilities, evidence, and challenges. IUL Research, 1(1), 61–76. https://doi.org/10.57568/iulres.v1i1.43

Pérez, O. y González, N. (2024). Formación docente para el uso de la inteligencia artificial. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(5), 11772–11788. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.14594

Pintado, A., Prado, R., Peláez, C. y Aguilar, W. (2023). Inteligencia artificial y sostenibilidad: el compromiso de una institución de educación superior. Magazine de las Ciencias: Revista de Investigación e Innovación, 8(4), 12–28. https://doi.org/10.33262/rmc.v8i4.2954

Redecker, C. y Punie, Y. (2017). European Framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770

Rienties, B., Simonsen, H. y Herodotou, C. (2020). Defining the boundaries between artificial intelligence in education, computer-supported collaborative learning, educational data mining, and learning analytics: A need for coherence. Frontiers in Education, 5, 128. https://doi.org/10.3389/feduc.2020.00128

Rodger, D., Mann, S. P., Earp, B., Savulescu, J., Bobier, C. y Blackshaw, B. P. (2025). Generative AI in healthcare education: How AI literacy gaps could compromise learning and patient safety. Nurse Education in Practice, 87, 104461. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2025.104461

Sadiku, M., Ashaolu, T., Ajayi-Majebi, A. y Musa, S. (2021). Artificial intelligence in education. International Journal of Scientific Advances, 2(1), 5–11. https://doi.org/10.51542/ijscia.v2i1.2

Salas-Pilco, S. Z., Xiao, K. y Hu, X. (2022). Artificial intelligence and learning analytics in teacher education: A systematic review. Education Sciences, 12(8), 569. https://doi.org/10.3390/educsci12080569

Salvatierra, L., Moreira, C., Chávez, A., Zambrano, M. y Rojas, J. (2024). Las capacidades y desafíos asociados a la inteligencia artificial (IA) desde la percepción docente: un estudio de caso. ALCON, 4(4), 147–155. https://doi.org/10.62305/alcon.v4i4.216

Sarmiento, E., Soto, A., Angulo, C. y Chimbo, D. (2025). Innovación digital y evolución organizacional en la educación superior: uso de inteligencia artificial en la gestión académica y administrativa. Reincisol, 4(7), 2213–2235. https://doi.org/10.59282/reincisol.v4(7)2213-2235

Segundo, G., Nava, V., Albarrán, O. y Pérez, C. (2024). Retos de los docentes formadores de las escuelas normales ante la implementación de la nueva escuela mexicana. Revista Educación y Pedagogía en Latinoamérica, 6(1), 6–18. https://doi.org/10.46990/relep.2024.6.1.1489

The jamovi project. (2024). The jamovi statistical platform (Versión 2.5) [Software]. https://www.jamovi.org

UNESCO. (2024). Technology in education: A tool on our terms! Global Education Monitoring Report. https://www.unesco.org/gem-report/en/publication/2024-technology-education-tool-our-terms

Unión Europea. (2016). Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos. Diario Oficial de la Unión Europea. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj

Vela, G., Naranjo, B., Quinte, R., Villafuerte, V. y Velasco, J. (2024). Inclusión de la inteligencia artificial en la docencia universitaria. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(1), 905–918. https://doi.org/10.56712/latam.v5i1.1642

Villa, A. (2024). 13 perspectivas del liderazgo. Dykinson.

Villamar, F., Vera, E. y Franco, N. (2025). Estrategias pedagógicas basadas en inteligencia artificial: transformando la personalización del aprendizaje en educación nivel bachillerato. Arandu, 12(1), 3079–3099. https://doi.org/10.69639/arandu.v12i1.789

Zhai, X., Chu, X. y Luo, W. (2021). Attitudes toward artificial intelligence in education: A survey of teachers' acceptance, resistance, and perceived risks. Education and Information Technologies, 26(5), 5093–5113. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10491-3

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Publicado

13-03-2026

Cómo citar

Villa Sánchez, A., Pizarro Fuentes, E., & Fernandes Queiroz, S. (2026). Validación de un cuestionario para diagnosticar competencias docentes en la integración pedagógica de la inteligencia artificial. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2). https://doi.org/10.5944/ried.46988

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