Evaluación de un modelo predictivo de Competencia Digital Docente usando técnicas de aprendizaje automático
DOI:
https://doi.org/10.34069/RA/2026.17.04Palavras-chave:
aprendizaje automático, competencia digital docente, evaluación, inteligencia artificial, tecnología educativa.Resumo
La Competencia Digital Docente (CDD) se define como el conjunto de habilidades y destrezas digitales que los docentes aplican en los procesos de enseñanza-aprendizaje. El aprendizaje automático (ML), rama de la inteligencia artificial, emplea técnicas para identificar y predecir patrones en grandes volúmenes de datos. Los estudios sobre CDD resultan esenciales para las instituciones educativas, pues impactan en el desarrollo integral de los estudiantes y orientan a los directivos en la implementación de acciones de formación que fortalezcan las capacidades digitales de su planta docente. El objetivo de este trabajo es evaluar un modelo de predicción de la CDD considerando dimensiones pedagógicas, comunicativas, investigativas, tecnológicas y de gestión. La metodología adoptó un enfoque mixto, descriptivo y no experimental, sustentado en la Investigación Basada en Diseño. La muestra incluyó 128 docentes de una institución educativa en Bogotá y 53 docentes de 41 instituciones colombianas. Los resultados evidenciaron que el nivel de CDD es limitado en los docentes del país. Las conclusiones destacan la alta efectividad del uso de técnicas inteligentes para la predicción de la CDD y plantean propuestas que pueden orientar futuras investigaciones en el ámbito educativo.
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