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1. Introducción
La transición digital ha generado que la educación superior (ES) actualmente enfrente un desafío significativo en el proceso de adopción de tecnologías De Angelis, (2024) y, de incorporación de las competencias digitales (CD) en los planes de estudio de las carreras profesionales, sobre todo las relacionadas a tecnología. Gracias a los constantes avances tecnológicos, las instituciones de educación superior (IES) no solo necesitan que sus estudiantes consuman herramientas digitales (HD), sino también que sean capaces de solucionar problemas a través de tecnología, generando de esa forma su alfabetización digital Boro et al., (2024).
Sin embargo, la literatura evidencia que aún existen brechas en las CD, lo que afecta la capacidad de los estudiantes para aprovechar de manera adecuada la tecnología en su formación académica profesional Ramírez et al., (2024); aterrizando el panorama, las brechas que se pueden encontrar en los estudiantes de una carrera de tecnologías pueden ser, por ejemplo, dificultades en el uso de la lógica de programación; cabe resaltar que estas brechas pueden ser generadas por la formación específica en tecnologías digitales Jelić et al., (2024); existen también brechas por zonas de procedencia, por lo que jóvenes de zonas rurales suelen tener competencias digitales más bajas que los de áreas urbanas Tomczyk, (2024). Asimismo, las barreras tecnológicas incluyen problemas como la falta de soporte adecuado y la distribución desigual de recursos digitales que limitan la integración efectiva de la tecnología en el aprendizaje universitario Nikolopoulou et al., (2023).
El uso de la inteligencia artificial Thomae et al., (2024) o las tecnologías emergentes, como la realidad aumentada o la realidad virtual, están transformando el panorama educativo con nuevas formas de aprender, pero a su vez, se requiere que se cuenten con nuevas habilidades Núñez y Santamaría, (2024), como las CD permiten utilizar de manera efectiva las tecnologías en diferentes contextos, incluyen la capacidad de resolver problemas utilizando HD, colaborar en línea, gestionar información, etc. Martzoukou et al., (2024). Para lograr integrar estas habilidades digitales en el proceso educativo es importante fomentar el aprendizaje autónomo y la organización personal, así como la colaboración Hamzaoui et al., (2024).
El modelo de CD más reconocido es el de la European Digital Competence Framework por Citizens (DigComp), que cuenta con una estructura para fortalecer las habilidades digitales de los docentes, además, identifica cinco áreas clave: alfabetización digital, comunicación y colaboración, creación de contenido digital, seguridad y resolución de problemas EU Science Hub, (2024); asimismo, en el estudio de Gómez-Trigueros (2023), se evidencia que el modelo DigComp permite validar las brechas género respecto a la autopercepción en CD de hombres y mujeres, donde el género masculino demostró resultados más óptimos, sugiriendo que existen brechas de género que aún deben cerrarse. Sin embargo, en el contexto de la ES, cada IES debería adaptar el marco general a las necesidades específicas de cada una de sus disciplinas para evaluar las CD de manera precisa y contextualizada Haşlaman et al., (2024), en el que tanto docentes y estudiantes mejoren su desempeño Tenberga y Daniela, (2024).
En el contexto universitario, los planes de estudio deben integrar la experiencia práctica propia de su carrera profesional con las tecnologías para mejorar su alfabetización y habilidades digitales Abou y Alnajjar, (2024). Así pues, Sari et al. (2024) resalta la importancia de la alfabetización digital, el apoyo institucional, la influencia de docentes y el trabajo colaborativo como parte del desarrollo de la habilidad para utilizar tecnología, por su parte, Claudio et al. (2024) menciona que la reducción de brechas digitales se relaciona con la facilidad y accesibilidad de uso de la tecnología.
Sánchez-Macías et al. (2024) adaptaron instrumentos existentes que les permitieron medir los niveles de CD y de autonomía en estudiantes de ES, la validación de la adaptación de su instrumento se llevó a cabo a través de un análisis de consistencia interna con el coeficiente de Alfa de Cronbach. Por su parte, Qin et al. (2024) desarrollaron la “Escala de Habilidades de Aplicación Digital de Enfermería (NDASS)”, instrumento que atravesó por tres fases, la primera la construcción de éste basado en la literatura, en la segunda fase realizaron una validez de contenido a través del juicio de expertos y una entrevista de grupo focal y, en la última fase utilizaron análisis factorial y análisis de confiabilidad para medir la consistencia interna.
Por su parte, Rodríguez Pavón et al. (2024), diseñaron y validaron un cuestionario utilizando la Técnica de Grupo Nominal (TGN), en esta validación participaron expertos en competencias digitales. El instrumento se conformó por 35 ítems y las dimensiones abordadas fueron la comunicación digital, la creación de contenido, el acceso a la información y la resolución de problemas; solo aquellos ítems que alcanzaron una validación mayor al 70% de acuerdo con el consenso del grupo de expertos fueron incluidos en el cuestionario final.
Abelaira et al. (2024), analizaron las competencias digitales de estudiantes de una facultad de negocios haciendo uso del Cuestionario de Competencias Digitales en Educación Superior (CDES), el cual está basado en cinco dimensiones: alfabetización tecnológica, acceso y uso de la información, comunicación y colaboración, ciudadanía digital y creatividad e innovación; si bien, este cuestionario fue diseñado y validado por Mengual-Andrés et al. (2016) para el contexto universitario, es genérico y no está enfocado específicamente para una carrera de tecnología.
Los estudiantes universitarios de primer semestre de programas relacionados a computación o programación, tal como lo describe Twetwa-Dube (2024), suelen enfrentar desafíos educativos y deficiencias en habilidades digitales básicas, lo que dificulta su rendimiento en asignaturas de programación, además de ello, muchos estudiantes, tienen dificultades para aplicar el pensamiento crítico para la resolución de problemas.
Es imperativo que en las IES se diagnostique las brechas de CD desde etapas tempranas de las carreras profesionales, pues esto permitiría que cada programa de estudios implemente intervenciones pedagógicas que garanticen la equidad en el acceso a las oportunidades de aprendizaje digital y contribuyan al enfoque de educación de calidad. Por lo que, el diseño y validación de un instrumento diagnóstico para las CD de estudiantes de una carrera de tecnologías es una necesidad, no solo para mejorar la calidad educativa, sino también para preparar a los futuros profesionales ante los retos de la sociedad digital. Por lo que se formula el problema de investigación: ¿Cómo se puede diagnosticar las brechas de competencias digitales en estudiantes del primer ciclo de una carrera de tecnología?
Así pues, el objetivo de este estudio es diseñar y validar un instrumento diagnóstico que permita identificar brechas de competencias digitales en estudiantes del primer ciclo de una carrera de tecnologías.
La importancia del estudio se centra en su potencial para contribuir a la mejora de la formación de los futuros profesionales en los programas de estudio de tecnología, así por ejemplo, en una escuela profesional de tecnología de una universidad pública peruana, se ha observado que desde los primeros semestres académicos los estudiantes atraviesan por diferentes dificultades al enfrentar asignaturas de especialidad, debido a que estas asignaturas tienen como base herramientas tecnológicas y el dominio de éstas no está al mismo nivel entre los alumnos, por ende, aquellos que tienen una mayor complicación al respecto suelen desaprobar cursos y algunos desertar. Cabe resaltar que cada programa de estudios tiene sus características del perfil de ingreso, es decir, algunas habilidades que deben tener los estudiantes al momento de ingresar a cada programa, en el caso de aquellas escuelas profesionales orientadas a la tecnología, estas características tienen el dominio de herramientas tecnológicas, razonamiento lógico matemático, comprensión de textos, etc.; por ello, es de vital importancia que se diagnostique desde el momento de ingreso al programa de estudios el nivel de CD de los estudiantes, ya que un diagnóstico adecuado de las brechas CD permitirá diseñar intervenciones pedagógicas más efectivas, como por ejemplo, programas de inducción o “ciclos cero”, que permita que los ingresantes puedan nivelar sus habilidades y ajustarse a las características del perfil de ingreso sugerido por el programa de estudios, esto beneficiaría a los estudiantes en su proceso de aprendizaje, y además contribuiría a la mejora de los programas de estudio, ya que contarían con un domino de CD más nivelado y, al mitigar las brechas existentes en los estudiantes, disminuiría la tasa de desaprobación y el riesgo de deserción. Además, al proporcionar una herramienta confiable para medir las CD, este estudio contribuye al fortalecimiento de la ES en el ámbito tecnológico, alineándose con las tendencias globales hacia la transformación digital de la educación.
2. Método
Para cumplir el objetivo de este estudio, se siguió el método que se muestra en la Figura 1, que consta de cinco fases: (1) el dimensionamiento de brechas de CD, (2) el diseño del instrumento, (3) la validación por juicio de expertos, (4) aplicación de prueba piloto y (5) validación de consistencia interna. En la fase (1) se realizó una revisión de la literatura en la base de datos Scopus para identificar factores que generan brechas de competencias digitales, para posteriormente contextualizar estos factores en la educación superior y desglosarlo en las dimensiones: desarrollo de habilidades tecnológicas, metodologías de aprendizaje, trabajo colaborativo y análisis de problemas. En esta fase también se identificaron los indicadores para cada dimensión, para ello se utilizaron las características del perfil de ingreso del estudiante de una carrera de tecnologías de una universidad pública peruana.
El diseño del instrumento se realizó en la fase (2), se definieron la cantidad de ítems para cada uno de los indicadores, considerando las características de los estudiantes de una carrera de tecnologías (perfil de ingreso), así, para cada indicador se diseñaron dos ítems y se detalló sus características generales a tener en cuenta para el diseño de los mismos, esto por si un futuro investigador desea adaptar el instrumento; posteriormente se diseñaron veinte ítems, cada uno con cuatro alternativas, donde solo una de ellas fue la opción correcta. Este instrumento será utilizado como un examen diagnóstico, por lo tanto, tendrá un puntaje en escala vigesimal como medición.
En la fase (3), el examen diagnóstico atravesó por validación de juicio de expertos, para comprobar la validez de contenido a través del coeficiente V de Aiken, donde se evaluaron cuatro criterios: relación entre la variable y la dimensión, relación entre la dimensión y el indicador, relación entre el indicador y el ítem y la relación entre el ítem y la opción de respuesta.
La prueba piloto se aplicó en la fase (4), a un 30% de la muestra de una investigación en curso, los participantes fueron estudiantes de primer semestre de una carrera de tecnología de una universidad pública peruana. Para esta fase, los participantes seleccionados fueron de edades mayores a 17 años, por lo tanto, mayores de edad y, formaron parte de la prueba piloto de manera libre.
Para la validación de consistencia interna, en la fase (5), se aplicó la prueba de Kuder-Richardson, debido a la naturaleza del instrumento, este coeficiente permitió determinar la confiabilidad del instrumento para validar si puede ser aplicado a la muestra.
3. Resultados
3.1. Identificación de dimensiones de brechas de competencias digitales
Para identificar las dimensiones de las brechas de competencias digitales se ha tomado como base la teoría de la sociedad de la información de Castells (1999), en donde se menciona que el acceso a las tecnologías debe ser equitativo en la sociedad actual, por lo que existe la necesidad de mitigar este tipo de brechas.
Autores como Del Prete y Almenara (2020), Llorent-Vaquero et al. (2020), Martínez-Daza et al. (2021), Morales et al. (2021), Pavlidou et al. (2021), Gómez-Trigueros (2023), Moynihan et al. (2023), Khateeb et al. (2024), Khateeb et al. (2024), Yuhertiana et al. (2024), identifican como factores de brechas de competencias digitales, por ejemplo, al desinterés por el uso del aula virtual, el género, las horas dedicadas a internet, el conocimiento previo de herramientas, las actitudes hacia las TIC, el uso limitado a tecnologías, las brechas de generaciones, la resistencia al cambio, las habilidades inter e intrapersonales, etc.
Además, tomando en cuenta que el instrumento está orientado a un programa de estudios de tecnología de una universidad pública peruana, para la identificación de las dimensiones, se han categorizado las características del perfil del estudiante, las cuales fueron extraídas del plan de estudios del programa, publicado en el portal de transparencia de la institución. Por lo tanto, se infiere que las dimensiones de las brechas de competencias digitales para el contexto educativo específico de un programa de estudios de tecnología de una universidad pública peruana son las categorías que responden al perfil del estudiante, las cuales se muestran en la tabla 1.
Tabla 1 Identificación de dimensiones
| Variable | Dimensión | Contexto |
|---|---|---|
| Brechas de competencias digitales | Desarrollo de habilidades tecnológicas | Educación superior |
| Metodologías de aprendizaje | ||
| Trabajo colaborativo | ||
| Análisis de problemas |
Ahora bien, es importante identificar también para cada dimensión sus indicadores, que posteriormente podrán ser cuantificados a través de sus ítems. Para los indicadores se ha tomado como referencia las características del perfil del estudiante de un programa de estudios de una carrera de tecnologías de una universidad pública peruana; así pues, en la tabla 2, se muestra cómo los indicadores contribuyen a cada una de las dimensiones identificadas previamente.
Tabla 2 Indicadores de las dimensiones
| Variable | Dimensión | Indicador (Característica del Perfil del Estudiante) | Código Del Indicador |
|---|---|---|---|
| Brechas de competencias digitales | Desarrollo de habilidades tecnológicas | Capacidad de manejo de las aplicaciones tecnológicas a nivel de usuario. | I_01 |
| Manejo de las ciencias básicas: matemática, lógica matemática, así como de ciencias físicas. | I_02 | ||
| Metodologías de aprendizaje | Responsabilidad y constante búsqueda de respuestas mediante la investigación y el autoaprendizaje | I_03 | |
| Capacidad de desarrollar un espíritu perseverante para el estudio e investigación científica y tecnológica | I_04 | ||
| Manejo de comprensión lectora y razonamiento matemático | I_05 | ||
| Trabajo colaborativo | Aptitud para el trabajo en equipo colaborativo, siendo parte activa del mismo a través del diálogo, el acuerdo y la cooperación | I_06 | |
| Aptitud y predisposición al trabajo proactivo | I_07 | ||
| Análisis de problemas | Capacidad de desarrollar modelos conceptuales de problemas reales y abstractos | I_08 | |
| Capacidad de análisis de diversos problemas teniendo en cuenta la abstracción de los mismos | I_09 | ||
| Creatividad y capacidad de ser original, innovador, descubridor e inventor | I_10 |
3.2. Diseño del instrumento
Para este estudio se diseñó como instrumento un cuestionario de opción múltiple con forma de examen diagnóstico, con el objetivo de identificar brechas de competencias digitales en estudiantes de primer ciclo de una carrera de tecnología; en la tabla 3 se muestra los números de ítems por indicador y las características generales de ellos.
Tabla 3 Características de los ítems
| Dimensión | Código del indicador | Ítem | Características generales |
|---|---|---|---|
| Desarrollo de habilidades tecnológicas | I_01 | 1 - 2 | 02 preguntas de conocimiento de manejo de herramientas digitales o aplicaciones de ofimática |
| I_02 | 3 - 4 | 02 preguntas de conocimiento de matemática básica o lógica matemática o física básica | |
| Metodologías de aprendizaje | I_03 | 5 - 6 | 02 preguntas de conocimiento orientadas a la solución de problemas tecnológicos o en el proceso de investigación |
| I_04 | 7 - 8 | 02 preguntas de análisis crítico enmarcados en el proceso de investigación | |
| I_05 | 9 - 10 | 01 pregunta de comprensión lectora y 01 pregunta de razonamiento matemático | |
| Trabajo colaborativo | I_06 | 11 - 12 | 02 preguntas de resolución de conflictos |
| I_07 | 13 - 14 | 02 preguntas de análisis crítico orientado al trabajo colaborativo | |
| Análisis de problemas | I_08 | 15 - 16 | 02 preguntas de análisis de modelos conceptuales |
| I_09 | 17 - 18 | 02 preguntas de análisis de datos | |
| I_10 | 19 - 20 | 02 preguntas de innovación y solución de problemas |
Posteriormente, en base a las características generales de cada ítem, se diseñaron los mismos, los cuales se muestran en la tabla 4.
Tabla 4 Diseño de los ítems
Considerando que son preguntas de conocimiento, cada uno de los ítems posee cuatro alternativas, de las cuales solo una es la respuesta correcta y a esta se asignará un punto, considerando que se cuenta con 20 ítems, el puntaje mínimo a obtener es cero (0) y el máximo es veinte (20); distribuyéndose los puntajes mínimos y máximos tal y como se muestran en la tabla 5.
Tabla 5 Distribución de puntajes por dimensión
| Dimensión | Puntaje mínimo | Puntaje máximo | N° ítems |
|---|---|---|---|
| Desarrollo de habilidades tecnológicas | 0 | 4 | 4 |
| Metodologías de aprendizaje | 0 | 6 | 6 |
| Trabajo colaborativo | 0 | 4 | 4 |
| Análisis de problemas | 0 | 6 | 6 |
| Total de puntaje | 0 | 20 | 20 |
En la tabla 6 se propone una baremación para determinar el nivel general de competencias digitales de los estudiantes y a la vez identificar las brechas existentes por cada dimensión, para ello se han identificado tres niveles: bajo, medio y alto.
Tabla 6 Baremación de conocimiento de competencias digitales
| Nivel bajo | Nivel medio | Nivel alto | |
|---|---|---|---|
| Desarrollo de habilidades tecnológicas | 0 - 1 | 2 - 3 | 4 |
| Metodologías de aprendizaje | 0 - 2 | 3 - 4 | 5 - 6 |
| Trabajo colaborativo | 0 - 1 | 2 - 3 | 4 |
| Análisis de problemas | 0 - 2 | 3 - 4 | 5 - 6 |
| Nivel general de competencias digitales | 0 - 7 | 8 - 15 | 16 - 20 |
Finalmente, para acceder a las respuestas correctas del instrumento, podrá solicitarlo a la autora principal de este estudio vía correo electrónico.
3.3. Validación por juicio de expertos
El examen diagnóstico atravesó por validación del juicio de cinco expertos, la elección de estos fue gracias a su perfil profesional, el cual se detalla en la tabla 7.
Tabla 7 Características de los expertos
| Experto | Grado académico | Experiencia docencia universitaria | Especialidad |
|---|---|---|---|
| Experto 01 | Doctor en educación | 35 años | Gestión de tecnologías de la información |
| Experto 02 | Doctor en ciencias de la educación | 15 años | Gestión de tecnologías de la información |
| Experto 03 | Doctor en ciencias de la computación y sistemas | 20 años | Transformación digital e investigación |
| Experto 04 | Doctora en ciencias de la computación y sistemas | 25 años | Transformación digital e investigación |
| Experto 05 | Doctor en educación | 25 años | Gestión de tecnologías de la información |
Los criterios evaluados por los expertos fueron los siguientes: relación entre la variable y la dimensión, relación entre la dimensión y el indicador, relación entre el indicador y el ítem y la relación entre el ítem y la opción de respuesta.
Se comprobó la validez de contenido por juicio de expertos aplicando el coeficiente V de Aiken, para el cual se analizó cada ítem utilizando la fórmula V=S/((n*(c-1))), donde, S es la sumatoria de “SI”, n es el número de jueces y c es el número de valores en la escala de valoración.
En la tabla 8, se muestra un resumen del análisis de los cuatro criterios evaluados por los cinco expertos, quienes analizaron los veinte ítems.
Tabla 8 Cálculo del coeficiente V de Aiken
| Ítem | Jueces | Acuerdos | V de Aiken | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | (S) | ||
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 6 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 7 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 8 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 9 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 10 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 11 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 12 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 13 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 14 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 15 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 16 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 17 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 18 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 19 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| 20 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1.00 |
| V. TOTAL | 1.00 | ||||||
Luego del análisis, el resultado del coeficiente fue de 1.0 en todos los criterios, por lo tanto, de acuerdo con los expertos, el instrumento puede ser aplicado.
3.4. Aplicación de prueba piloto
Posterior a la validez de contenido, se aplicó una prueba piloto a 15 estudiantes de una carrera de tecnología de una universidad pública peruana, esta cantidad de participantes equivale al 30% de la muestra de una investigación en curso.
La elección de estos participantes fue por conveniencia, de tal modo que cumplan con las características que se requieren para enmarcar la finalidad de aplicación del examen diagnóstico: ser mayores de edad y que se encuentren cursando un curso de programación básica que corresponde al primer semestre de una carrera de tecnologías de una universidad pública peruana; a estos estudiantes antes de la aplicación se les informó sobre la finalidad del estudio y tuvieron completa libertad de decidir participar o no. Es importante recalcar también que la aplicación de esta prueba piloto y el desarrollo de la posterior investigación en una carrera de tecnologías de una universidad pública peruana, cuentan con la aprobación de ejecución por parte de su respectiva dirección de escuela.
Asimismo, el cuestionario fue digitalizado mediante los formularios de Google; posteriormente, se realizó una reunión presencial de aproximadamente 40 minutos en un laboratorio de cómputo de una universidad pública peruana, donde a los participantes de la prueba piloto se les compartió un código QR para acceder al formulario. Cabe resaltar que fue de suma importancia que la aplicación de la prueba piloto se dé bajo supervisión (de manera presencial), porque la finalidad de la aplicación del instrumento es que los estudiantes puedan responder con su nivel de conocimiento actual y los resultados de la aplicación que se realizará en una etapa posterior de la investigación no se vea afectada y/o influenciada por medios o personas externas.
Los resultados de la aplicación de la prueba piloto se muestran en la tabla 9, estos hallazgos son a nivel de dimensiones.
Tabla 9 Resultados de la prueba piloto, por dimensiones
| Dimensión | Bajo | Medio | Alto |
|---|---|---|---|
| Desarrollo de habilidades tecnológicas | 20% | 46.67% | 33.33% |
| Metodologías de aprendizaje | 46.67% | 33.33% | 20% |
| Trabajo colaborativo | 33.33% | 33.33% | 33.33% |
| Análisis de problemas | 60% | 26.67% | 13.33% |
Además, al analizar el cuestionario en su totalidad, se obtuvo que el 53.33% de participantes de la prueba piloto alcanzó un nivel bajo de dominio de competencias digitales; el 20%, un nivel medio; y el 26.67% un nivel alto. Estos hallazgos evidencian que existe una brecha de las competencias digitales de los estudiantes de un programa de estudios de tecnología de una universidad pública peruana, pues el nivel de dominio no es equitativo y, por ende, se infiere que la mayoría de los estudiantes enfrenta dificultades desde el primer semestre de su carrera profesional.
3.5. Validación de consistencia interna
Con los datos obtenidos en la prueba piloto, se procedió a realizar la validación de consistencia interna para obtener el nivel de confiabilidad del instrumento, para ello se procedió a aplicar la prueba estadística de Kuder-Richardson (KR-20), se optó por esta prueba debido a la naturaleza del cuestionario, ya que sus alternativas de opción múltiple tienen una sola respuesta correcta, por lo tanto, se vuelven en ítems dicotómicos (correcto e incorrecto) y el coeficiente KR-20 es el más adecuado para este tipo de escalas, a diferencia del coeficiente del alfa de Cronbach que es óptimo para escalas múltiples.
Para calcular el KR-20 se aplicó la fórmula
4. Discusión
El diseño y validación de un instrumento específico para una carrera de tecnología de una universidad pública peruana se vuelve una necesidad, porque los estudiantes de este tipo de programas de estudios tienen dificultades particulares para adaptarse a las competencias digitales, lo que dificulta su rendimiento en cursos de especialidad, así también lo afirma Twetwa-Dube (2024), quien hace referencia a las necesidades particulares de los estudiantes de acuerdo con sus carreras profesionales.
Las dimensiones para el diseño del examen diagnóstico producto de este estudio fueron seleccionadas en base al análisis de la literatura, y estas fueron: desarrollo de habilidades tecnológicas, metodologías de aprendizaje, trabajo colaborativo y análisis de problemas; cabe resaltar que estas dimensiones a su vez están ajustadas al contexto de la realidad de un programa de estudios de tecnología de una universidad peruana, a diferencia de Rodríguez et al. (2024), quienes también construyeron y validaron un instrumento para medir del nivel de competencias digitales, sin embargo, su enfoque fue genérico, o como el instrumento diseñado por Mengual-Andrés et al. (2016) que si bien, está enfocada en el contexto universitario, no está enmarcada de manera específica en una carrera tecnológica como el instrumento que se ha diseñado en este estudio.
En el estudio de Sánchez-Macías et al. (2024), optaron por utilizar el coeficiente de Alfa de Cronbach para analizar la confiabilidad de su instrumento; por otro lado, en el presente estudio, se utilizó el coeficiente de Kuder-Richardson ya que las respuestas se tabularon como escala dicotómica y el estadístico KR-20 es el más adecuado para ello; así también Qin et al. (2024), que utilizaron análisis factorial en el proceso de validación, análisis que en esta investigación no se consideró viable puesto que las variables no son continuas.
5. Conclusiones
Se diseñó el instrumento como un examen diagnóstico, considerando las dimensiones obtenidas en la fundamentación teórica: desarrollo de habilidades tecnológicas, metodologías de aprendizaje, trabajo colaborativo y análisis de problemas; ajustadas con características del perfil de ingreso de estudiantes de una carrera de tecnologías de una universidad pública peruana.
La validación del instrumento se realizó mediante juicio de expertos, quienes proporcionaron una retroalimentación valiosa sobre la pertinencia de los ítems, asegurando la validez de contenido del examen diagnóstico; los resultados obtenidos del análisis de confiabilidad, utilizando el coeficiente de Kuder-Richardson, demostraron que el instrumento tiene una consistencia interna adecuada, por lo que puede ser aplicado.
El examen diagnóstico, se convierte en una herramienta que permitirá diagnosticar las brechas de competencias digitales de los estudiantes de una carrera de tecnologías desde los primeros semestres de su formación universitaria, al tener un diagnóstico temprano, se pueden identificar áreas específicas de mejora para promover el desarrollo de las competencias digitales de los estudiantes.
Una de las limitaciones de este estudio, es que se centró en el diseño y validación del instrumento diagnóstico, pero no se ha llevado a cabo la aplicación de este en una muestra representativa, esto debido a que la aplicación del examen diagnóstico se realizará en una nueva investigación que aún está en curso.
