Instrumentos para medir la competencia docente en inteligencia artificial: comparación e integración desde el marco de la UNESCO

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.66778/LU.e02v07n04.01

Palabras clave:

competencias del docente, educación superior, evaluación de la educación, formación de docente, educación superior; inteligencia artificial; proceso de enseñanza-aprendizaje

Resumen

Introducción: la oferta formativa en inteligencia artificial (IA) en educación superior requiere un diagnóstico previo que determine el nivel de competencia docente para sugerir itinerarios adaptados. Aunque el Marco de la UNESCO destaca como referente por su enfoque humano, carece de un instrumento métrico y de rangos cuantitativos. Las escalas existentes están dispersas, en inglés, validadas en contextos ajenos o poco alineadas con el marco. Ante la demanda heterogénea identificada en la Universidad de El Salvador (UES) entre 2025 y 2026, surgió la necesidad de integrar un instrumento idóneo. Objetivo: integrar un cuestionario para medir las competencias en IA del profesorado de la UES a partir de subescalas validadas y alineadas con el Marco de la UNESCO. Metodología: entre mayo y julio de 2026 se implementó un procedimiento de cuatro fases para evaluar seis instrumentos (TAICS, AI-ED-SAT, AICTS, T-GAIC, AILST y AI-TPACK). Se seleccionaron subescalas clave, se incorporaron cinco bloques propios de contextualización institucional y se ejecutó una prueba piloto con docentes. Resultados y discusión: se estructuró un cuestionario de nueve bloques (AI-ED-SAT como núcleo base, tres subescalas de TAICS y bloques contextuales propios). El pilotaje confirmó la comprensibilidad con una claridad del 96,09 % (Excelente). Se evidencia que la integración articulada de subescalas supera las limitaciones de pertinencia local de las escalas internacionales. Conclusiones: la ruta metodológica aplicada ofrece un procedimiento replicable para ensamblar herramientas sin perder el rigor psicométrico original. El instrumento resultante provee un diagnóstico de autopercepción indispensable para guiar la formación docente en la UES.

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Biografía del autor/a

  • Karina Marisol Guardado de Castillo, Universidad de El Salvador

    Investigadora 

  • Francisco Ernesto Ramas Arauz, Ciudad de México, MéxicoUniversidad Nacional Autónoma de México, México

    Investigador 

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Publicado

2026-10-01

Cómo citar

Guardado de Castillo, K. M., & Ramas Arauz, F. E. (2026). Instrumentos para medir la competencia docente en inteligencia artificial: comparación e integración desde el marco de la UNESCO. La Universidad, 7(4), 11-34. https://doi.org/10.66778/LU.e02v07n04.01