Competencias docentes para la era de la IAG: construcción y validación de la escala EPD-IAG en Educación Superior Ecuatoriana

Autores/as

  • Víctor Alejandro Bosquez Barcenes Universidad Estatal de Bolívar
  • Graciela Josefina Castro Castillo Universidad Estatal de Milagro
  • Aracely Marilin Madrid Mendoza Universidad Estatal de Bolívar
  • Amparo Elizabeth Martínez Cabascango Universidad Estatal de Bolívar

Palabras clave:

inteligencia artificial generativa, competencias docentes, validación de escalas, educación superior, preparación tecnológica

Resumen

La integración de la inteligencia artificial generativa (IAG) en educación superior demanda instrumentos validados que evalúen la preparación docente. Este estudio presenta el desarrollo, construcción y validación de la Escala EPD-IAG (Escala de Preparación Docente para Inteligencia Artificial Generativa), un instrumento de 45 ítems diseñado para medir competencias docentes en cuatro dimensiones: conocimiento tecnológico-pedagógico, autoeficacia digital, actitud hacia la IAG y motivación para la integración tecnológica. Mediante un diseño metodológico mixto secuencial explicativo con enfoque cuantitativo predominante, se aplicó la escala a 27 docentes de Medicina Veterinaria de la Universidad Estatal de Bolívar, Ecuador. Los resultados revelan una preparación docente críticamente baja (M = 35.5/100, DE = 12.3), con deficiencias significativas en autoeficacia digital (M = 28.7/100) y conocimiento tecnológico-pedagógico (M = 31.2/100), contrastando con actitudes favorables hacia la IAG (M = 58.4/100). El análisis factorial confirmatorio validó la estructura tetradimensional del instrumento (χ²/gl = 2.47, CFI = 0.94, RMSEA = 0.067). La consistencia interna resultó excelente (α de Cronbach = 0.923; ω de McDonald = 0.927), con valores superiores a 0.85 en cada dimensión. Este instrumento constituye una herramienta válida y confiable para diagnosticar competencias docentes en IAG, identificando brechas críticas que informan el diseño de programas de formación diferenciada.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Álvarez Alonso, J. F. (2025). La utilización del big data en la mejora del sistema educativo: un enfoque de implementación ética desde la inspección [Universidad de Valladolid]. https://uvadoc.uva.es/bitstream/handle/10324/82787/TFM-G2317.pdf?sequence=1

Barcia Moreira, M. R., Intriago Rengifo, D. M., Zambrano Alcivar, C. F., Espinoza Merchán, S. L., Rivera Montenegro, D. P., Cevallos García, G. A., Palma Palma, A. A., & Tello Macias, J. E. (2025). Enseña y aprende: didáctica aplicada en la educación. Plataforma de Acción, Gestión e Investigación Social. https://doi.org/10.69821/PLAGCIS.11

Bura, C. (2024). Advancing Transformative Education: Generative AI as a Catalyst for Equity and Innovation. https://arxiv.org/html/2411.15971v1

Cárdenas-Tapia, J., Pesántez-Avilés, F., Villagómez-Rodríguez, M. S., & Moscoso-Merchán, F. (2025). Formación docente y transformación curricular en la era digital: retos y perspectivas en la integración de tecnologías en la práctica educativa. OCTAEDRO, S.L.

Castro, L. J. B., Burgos, A. M. R., & Heredia, L. J. C. (2025). La transformación digital como estrategia de gestión educativa en la educación superior: desafíos y oportunidades en América Latina. Sinergia Académica, 8(10), 78-103.

Gairín Sallán, J., & Alguacil Mir, L. (2024). La gestión de la inteligencia artificial en los contextos universitarios iberoamericanos. Edo-Serveis – Universitat Autònoma de Barcelona.

Garzón Cárdenas, C. M., & García Gavilánez, R. J. (2025). Disrupción de la Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior: Análisis de la Brecha de Segunda Generación en Ciencias Veterinarias. Arandu UTIC, 13(1), 415–425. https://doi.org/https://doi.org/10.69639/arandu.v13i1.1924

Geoffcain. (2014). Why Connectivism is a Learning Theory. https://geoffcain.com/blog/why-connectivism-is-a-learning-theory/

Global Education Monitoring Report Team. (2024). Informe de seguimiento de la educación en el mundo, 2023: tecnología en la educación: ¿una herramienta en los términos de quién? GEM Report UNESCO. https://doi.org/10.54676/NEDS2300

González Vallejo, R., Badillo Mendoza, M. E., Alfredo Bordignon, F. R., & Navarro Neri, I. (2024). Ia aplicada a la enseñanza y el aprendizaje (Primera ed). Dykinson S.L.

Lobo, A. (2025). Conectivismo: La Teoría del Aprendizaje en la Era Digital (Siemens y Downes). https://actosenlaescuela.com/conectivismo/

Lozano Fajardo, K. S., Moreira Espinoza, J. A., & Correa Ortiz, M. G. (2025). El impacto de la inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje en entornos de educación híbrida en la educación superior. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 6(4). https://doi.org/10.56712/latam.v6i4.4534

Luna Rizo, M., Daza Ramírez, M. T., & Lozoya Arandia, J. (2024). Tendencias de la inteligencia artificial en educación (Primera ed). Universidad de Guadalajara.

Penfield, R. D., & Giacobbi, Jr., P. R. (2004). Applying a Score Confidence Interval to Aiken’s Item Content-Relevance Index. Measurement in Physical Education and Exercise Science, 8(4), 213–225. https://doi.org/10.1207/s15327841mpee0804_3

Quizhpe, R. R., Solano, F. S., & Guncay, J. C. (2024). Empoderamiento docente en Educación Virtual: avances y desafíos del aprendizaje durante toda la vida. Varela, 24(67), 18–24. https://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.10429095

Reflect. (2025). Digital futures and inequalities: critical perspectives on AI. https://reflect.ucl.ac.uk/remap-collaborative-blog/2025/03/10/digital-futures-and-inequalities-critical-perspectives-on-ai/

Rodrigues, R., Miranda, M. L., Averruz, T. W. V., & Zeledón, I. P. (2025). Conocimiento, uso y percepción de la inteligencia artificial en estudiantes y docentes universitarios: confluencias y contrastes. Revista Científica de Estudios Sociales (RCES), 4(7), 1-28.

Selwyn, N. (2024). On the Limits of Artificial Intelligence (AI) in Education. Nordisk Tidsskrift for Pedagogikk Og Kritikk, 10(1). https://doi.org/10.23865/ntpk.v10.6062

Selwyn, N., Ljungqvist, M., & Sonesson, A. (2025). When the prompting stops: exploring teachers’ work around the educational frailties of generative AI tools. Learning, Media and Technology, 50(3), 310–323. https://doi.org/10.1080/17439884.2025.2537959

Toala, J. A. S., Merino, S. R. P., González, S. P. O., María, F. M. F., Chara, S. D. H., Muñiz, D. J. B., & Carvajal, G. D. S. (2025). La Inteligencia Artificial Generativa Aplicada a Procesos de Enseñanza del Inglés en la Educación Superior: ISBN: 978-9942-571-04-5. Editorial Internacional Runaiki, 1-153.

UNESCO. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084

Yang, M. (2024). Empowering Your Minds: Generative AI & Media and Information Literacy Essentials. https://unu.edu/macau/blog-post/empowering-your-minds-generative-ai-media-and-information-literacy-essentials

Yllescas, L., Román, D., Varela, M., Aguilar, G., & Benalcázar, C. (2025). Percepción docente sobre la integración de la Inteligencia Artificial en los procesos de Enseñanza-Aprendizaje en universidades ecuatorianas. RevistaG-Ner@ndo, 6(2).

Zhou, T., Tondeur, J., Howard, S., & Uk. (2025). AI Competency Frameworks for Teachers: A Systematic Review.

Archivos adicionales

Publicado

2026-05-19
Estadísticas
Resumen 5

Cómo citar

Bosquez Barcenes, V. A., Castro Castillo, G. J., Madrid Mendoza, A. M., & Martínez Cabascango, A. E. (2026). Competencias docentes para la era de la IAG: construcción y validación de la escala EPD-IAG en Educación Superior Ecuatoriana. Journal of Science and Research, 11(XII CTIE y III CIVS). Recuperado a partir de https://revistas.utb.edu.ec/index.php/sr/article/view/4244