Integración de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) e inteligencia artificial (IA) en la formación docente
DOI:
https://doi.org/10.36825/RITI.13.29.006Palabras clave:
Formación Docente, Inteligencia Artificial, Competencias Digitales, Educación Superior, Tecnología EducativaResumen
Este estudio examina la integración de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) e Inteligencia Artificial (IA) en la formación docente en la Universidad de Guayaquil, Ecuador. La investigación, que involucró a 250 estudiantes y 100 docentes de diversas carreras pedagógicas, utilizó un enfoque cuantitativo con análisis de varianza y regresión múltiple. Los resultados revelan diferencias significativas en competencias digitales y actitudes hacia la IA entre carreras, con las ciencias experimentales mostrando niveles más altos. Los estudiantes exhibieron mayor competencia digital y actitudes más positivas hacia la IA que los docentes. Las competencias digitales, actitudes hacia la IA y experiencia previa con tecnología resultaron ser predictores significativos de la disposición a integrar TIC e IA en la práctica docente. El estudio concluye que es necesario un enfoque diferenciado en la formación tecnológica para distintas especialidades pedagógicas y generaciones de educadores, proporcionando una base empírica para el diseño de programas de formación docente y políticas educativas en la era digital.
Citas
Mishra, P., 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
Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC107466
Tondeur, J., van Braak, J., Ertmer, P. A., Ottenbreit-Leftwich, A. (2017). Understanding the relationship between teachers' pedagogical beliefs and technology use in education: A systematic review of qualitative evidence. Educational Technology Research and Development, 65 (3), 555-575. https://doi.org/10.1007/s11423-016-9481-2
Holmes, W., Bialik, M., Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
Zhu, M., Sari, A., Lee, M. M. (2020). A systematic review of research methods and topics of the empirical MOOC literature (2014–2016). The Internet and Higher Education, 37, 31-39. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2018.01.002
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Puentedura, R. (2006). Transformation, technology, and education. Hippasus. http://hippasus.com/resources/tte/
Hamilton, E. R., Rosenberg, J. M., Akcaoglu, M. (2016). The substitution augmentation modification redefinition (SAMR) model: A critical review and suggestions for its use. TechTrends, 60 (5), 433-441. https://doi.org/10.1007/s11528-016-0091-y
Voogt, J., Fisser, P., Pareja Roblin, N., Tondeur, J., van Braak, J. (2013). Technological pedagogical content knowledge–a review of the literature. Journal of Computer Assisted Learning, 29 (2), 109-121. https://doi.org/10.1111/j.1365-2729.2012.00487.x
Ertmer, P. A., Ottenbreit-Leftwich, A. T. (2010). Teacher technology change: How knowledge, confidence, beliefs, and culture intersect. Journal of Research on Technology in Education, 42 (3), 255-284. https://doi.org/10.1080/15391523.2010.10782551
Soomro, K. A., Kale, U., Curtis, R., Akcaoglu, M., Bernstein, M. (2020). Digital divide among higher education faculty. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17 (21), 1-16. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00191-5
Selwyn, N. (2019). What's the problem with learning analytics? Journal of Learning Analytics, 6 (3), 11-19. https://doi.org/10.18608/jla.2019.63.3
Williamson, B., Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45 (3), 223-235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995
Hwang, G. J., Xie, H., Wah, B. W., Gašević, D. (2020). Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 1-5. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001
Bartolomé, A., Castañeda, L., Adell, J. (2018). Personalisation in educational technology: The absence of underlying pedagogies. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 15 (1), 14. https://doi.org/10.1186/s41239-018-0095-0
Billingsley, G., Smith, S., Smith, S., Meritt, J. (2019). A systematic literature review of using immersive virtual reality technology in teacher education. Journal of Interactive Learning Research, 30 (1), 65-90. https://www.learntechlib.org/primary/p/176261/
Ruiz Muñoz, G. F., Yépez González, D. A., Romero Amores, N. V., & Cali Proaño, Ángela F. (2024). Augmented reality’s impact on STEM learning. Salud, Ciencia Y Tecnología, 4, 1-9. https://doi.org/10.56294/saludcyt20241202
Mangaroska, K., Giannakos, M. N. (2019). Learning analytics for learning design: A systematic literature review of analytics-driven design to enhance learning. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12 (4), 516-534. https://doi.org/10.1109/TLT.2018.2868673
Kitto, K., Shum, S. B., & Gibson, A. (2018). Embracing imperfection in learning analytics. 8th International Conference on Learning Analytics and Knowledge. Sydney New South Wales Australia. https://doi.org/10.1145/3170358.3170413
Hodges, C., Moore, S., Lockee, B., Trust, T., Bond, A. (2020). The difference between emergency remote teaching and online learning. Educause Review. https://er.educause.edu/articles/2020/3/the-difference-between-emergency-remote-teaching-and-online-learning
Trust, T., Whalen, J. (2020). Should teachers be trained in emergency remote teaching? Lessons learned from the COVID-19 pandemic. Journal of Technology and Teacher Education, 28 (2), 189-199. https://www.learntechlib.org/primary/p/215995/
Yadav, A., Gretter, S., Good, J., McLean, T. (2017). Computational thinking in teacher education. En P. Rich, C. Hodges (Eds.) Emerging research, practice, and policy on computational thinking (pp. 205-220). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-52691-1_13
Kong, S. C., Lai, M., Sun, D. (2020). Teacher development in computational thinking: Design and learning outcomes of programming concepts, practices and pedagogy. Computers & Education, 151. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103872
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Revista de Investigación en Tecnologías de la Información
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Esta revista proporciona un acceso abierto a su contenido, basado en el principio de que ofrecer al público un acceso libre a las investigaciones ayuda a un mayor intercambio global del conocimiento.
El texto publicado en la Revista de Investigación en Tecnologías de la Información (RITI) se distribuye bajo la licencia Creative Commons (CC BY-NC
), que permite a terceros utilizar lo publicado citando a los autores del trabajo y a RITI, pero sin hacer uso del material con propósitos comerciales.
