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Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 6, N.º 2
Junio-Diciembre 2022, pp. 10-21
Chan, D., Kanobel, C. y Galli, M. Valoración de recursos digitales y competencias desarrolladas por docentes
de ingeniería en tiempos de virtualidad.
Valoración de recursos digitales y competencias desarrolla-
das por docentes de ingeniería en tiempos de virtualidad
Débora Mirta Chan
Universidad Tecnológica Nacional y Universidad Austral, Buenos Aires, Argentina
debora.chan@inspt.utn.edu.ar
https://orcid.org/0000-0003-0125-7345
Resumen
Este artículo describe características del profesorado de carreras de ingeniería de Argentina en época de pandemia en relación
con los recursos que incorporan en sus prácticas y su valoración sobre sus competencias digitales. Se implementó un estudio
cuantitativo con enfoque descriptivo-correlacional. Participaron 327 docentes con representación nacional quienes respon-
dieron un cuestionario autoadministrado. La muestra presenta características heterogéneas en la antigüedad docente, en la
experiencia en el uso de herramientas digitales y en el tipo, variedad y cantidad de recursos que incorporan. Se hallaron altos
niveles de autopercepción en las competencias digitales especialmente en los grupos más jóvenes. Se encontró asociación de
la autopercepción con la edad, la antigüedad docente, la cantidad de herramientas digitales y de redes sociales que el profeso-
rado utiliza. Se hallaron reglas de asociación entre algunas herramientas digitales que suele utilizar el profesorado masculino
del área que explicarían la inclusión de herramientas de simulación en sus prácticas.
Palabras clave: competencias digitales docentes, ingeniería, herramientas digitales, COVID-19.
Abstract
This article describes the characteristics of engineering professors, in Argentina during pandemic times, related to the resour-
ces that they include into their teaching sessions and their digital competencies self evaluation. A quantitative study with a
descriptive-correlational approach was implemented. A total of 327 teachers participated -with national representation - and
answered a self-administered questionnaire. The results indicate heterogeneity in teaching seniority, in experience in the use
of digital resources, and the type, variety, and quantity of tools used. High levels of self-perception in digital skills were also
found, especially in younger groups. There is evidence of an association of said self-perception with age, teaching seniority,
the number of digital tools and social networks that professors use to teach. Several relationship patterns were found between
some digital tools that are usually used by male professors that would explain the inclusion of simulation tools in their prac-
tices.
Keywords: teaching digital competences, engineering, digital tools, COVID-19.
Assessment of digital resources and competences
developed by engineering professors in virtuality times
Referencia/ reference:
Chan, D., Kanobel, C. y Galli, M. (2022). Valoración de recursos digitales y competencias desarrolladas por docentes de inge-
niería en tiempos de virtualidad. Yulök Revista de Innovación Académica, Vol.6 (2), 10-21. https://doi.org/10.47633/yulk.
v6i2.467
Recibido: 25 de febrero del 2022 Aceptado: 11 de mayo del 2022
María Cristina Kanobel
Universidad Nacional de Avellaneda y Universidad Tecnológica Nacional, Buenos Aires, Argentina
mckanobel@undav.edu.ar
https://orcid.org/0000-0002-3086-1907
María Gabriela Galli
Universidad Nacional de Tres de Febrero y Universidad Tecnológica Nacional, Buenos Aires, Argentina
ggalli@untref.edu.ar
https://orcid.org/0000-0001-5636-1823
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Chan, D., Kanobel, C. y Galli, M. Valoración de recursos digitales y competencias desarrolladas por docentes
de ingeniería en tiempos de virtualidad.
Introducción
La pandemia declarada por el virus de la COVID-19 ha
tenido implicancias a nivel sanitario, económico, políti-
co, social y educativo. En este contexto, a inicios del mes
de marzo 2020, en Argentina, se toma como medida de
excepción la suspensión de actividades educativas pre-
senciales en todos los niveles de enseñanza (Ministerio
de Educación de la Nación, 2020) como estrategia para
contener el avance vertiginoso del virus, migrando a la
llamada enseñanza remota de emergencia (ERE) (Chan
et al., 2021; Hodges et al.; 2020, Kanobel, 2020). De esta
manera, la comunidad educativa se vio forzada a adop-
tar, de manera abrupta, nuevos recursos, metodologías y
estrategias, con tecnologías digitales que cobraban rele-
vancia a nivel masivo y, donde “lo que era una modali-
dad poco frecuente- la virtualidad-se transformó en una
opción común, y lo que era común, la presencialidad, se
transformó en una posibilidad remota” (RedTeAR, 2021,
p.1).
Por otro lado, la diversidad de recursos digitales dis-
ponibles, las distintas posibilidades de acceso a las tec-
nologías y la heterogeneidad en alfabetización digital
del colectivo docente provocó que para una parte del
profesorado la ERE se transformara en una pesadilla y
para otra, en un verdadero desafío (De Vincenzi, 2020).
La pandemia irrumpió en un escenario con docentes que
ya contaban con amplia experiencia en educación a dis-
tancia, con otros grupos que poseían una trayectoria en
la innovación e inclusión genuina de tecnologías en sus
prácticas, algunos que utilizaban entornos y herramientas
digitales (HD) como complemento de la clase presencial
y quienes no incorporaban ninguna tecnología digital en
la enseñanza. Aun así, la comunidad educativa asumió el
desafío de enseñar con mediación digital utilizando re-
cursos y saberes con los que contaba para garantizar la
continuidad pedagógica.
Particularmente, las universidades virtualizaron sus aulas
dentro de un sistema heterogéneo con un profesorado que
poseía distintos niveles de competencias digitales (CD),
con carencias y desigualdades, tanto en la disponibilidad
de recursos como en el nivel de capacitación de la docen-
cia, para abordar la enseñanza remota (García Martín &
García Martín, 2021; RedTE.Ar, 2021).
Durante el año 2021, la mayoría de las universidades
argentinas continuaron en formato remoto y, en algunos
casos, adoptaron una modalidad híbrida. En este contex-
to mediado por tecnología digital forzada, es necesario
considerar distintos tipos de variables tales como edad,
género, antigüedad en la docencia, experiencia en el uso
de tecnologías digitales, recursos para mediar la enseñan-
za, que permitan caracterizar a la población de estudio.
Particularmente resulta de interés conocer el nivel de
alfabetización digital del profesorado en relación con el
dominio de las tecnologías digitales y su mediación en
los procesos de enseñanza para hacer frente a los desafíos
cotidianos de su propia práctica. En este sentido, Law y
Chow (2008) sostienen que el nivel de conocimiento del
profesorado sobre recursos digitales puede predecir el
tipo de tecnología para mediar sus prácticas pedagógicas
mientras que Puentes et al. (2013) afirman también que
existe una relación causal entre las CD del profesorado y
el uso que hace de las HD en las aulas.
En este contexto, se considera a la CD como un pilar
fundamental para enseñar y aprender en un mundo inter-
conectado, adscribiendo de este modo a la definición de
Cabero et al. (2020, p.364) en tanto que “la Competencia
Digital Docente (en adelante CDD) es un requisito del
perfil profesional docente que le permite diseñar, imple-
mentar y evaluar acciones formativas orientadas para que
el docente utilice de forma didáctica la tecnología con sus
estudiantes”. En este sentido, las condiciones dadas en
pandemia se constituyeron en un reto para el colectivo
docente que lo motivaron a la búsqueda y selección de
HD para mediar sus propuestas pedagógicas y al rediseño
de actividades de aprendizaje y de instrumentos de eva-
luación a partir de los recursos tecnológicos disponibles
(Kanobel et al., 2021). Galli (2019), refiriéndose a la
integración de HD por parte del profesorado, considera
que es un proceso complejo en el que intervienen mu-
chos factores, además de su nivel competencial digital.
Respecto del uso de la tecnología Vargas-D'Uniam et al.
(2014) explican que “se ha encontrado un predominio del
uso correspondiente al área personal- profesional, y en
menor medida, el uso con el alumnado en clase” (p.372)
y, en este último caso, más relacionados con la prepara-
ción de materiales para las clases y menos frecuentes para
la interacción con el estudiantado.
Competencias digitales
La revolución tecnológica de los últimos tiempos deman-
da CD para la vida personal y laboral de la ciudadanía.
Los nuevos escenarios mediados digitalmente ponen de
relieve la necesidad de que tanto el profesorado como el
estudiantado deban desarrollar CD para la construcción
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de conocimientos. Dichas competencias comprenden no
solamente el manejo de herramientas digitales, sino que
también incluyen habilidades para desenvolverse en una
sociedad digital. Es tal la importancia que ha cobrado
esta temática que el Parlamento Europeo y el Consejo
de la Unión Europea (Diario oficial de la Unión Euro-
pea, 2006) las han considerado como una competencia
clave para desenvolverse en entornos tecnológicos y para
el aprendizaje permanente (Resolución del Parlamento
Europeo, 2018; Cabero-Almenara, Barroso-Osuna, et al.,
2020). De esta manera, el profesorado tiene la tarea de
formar al estudiantado para que desarrollen CD generales
además de aquellas competencias específicas de su área
disciplinar.
Por otro lado, la inclusión de tecnologías en las prácticas
pedagógicas no implica que se produzca un cambio au-
tomático en la enseñanza (Tedesco, 2007): es necesario
que el profesorado desarrolle CD requeridas en un mun-
do digitalizado (Cabero-Almenara et al., 2017, citado por
Cabero-Almenara & Palacios-Rodríguez, 2020; Kanobel,
2021).
En los últimos años, diferentes instituciones han definido
y puesto a disposición de la comunidad académica diver-
sos marcos competenciales vinculados con la CDD. Entre
ellos, se puede nombrar:
• el Marco UNESCO de Competencias de los do-
centes en materia TIC (UNESCO, 2019) que “pre-
senta un amplio abanico de competencias que los do-
centes necesitan para integrar las TIC en su práctica
profesional” (p.2) y que consta de 18 competencias
agrupadas en 6 áreas (Comprensión del papel de las
TIC en las políticas educativas, Currículo y evalua-
ción, Pedagogía, Aplicación de competencias digi-
tales, Organización y administración y Aprendizaje
profesional de los docentes);
• el Marco de Competencias y Estándares TIC para
la profesión docente (Ministerio de Educación de
Chile, 2011) que enumera “un conjunto de descrip-
ciones que permiten caracterizar el desempeño de un
docente cuando usa las TIC en su práctica educativa
y en su quehacer profesional” (p.25), clasificando las
áreas competenciales en 6 dimensiones (Pedagógica,
Técnica o Instrumental, de Gestión, Social, Ética y
Legal, de Desarrollo y Responsabilidad Profesional);
• las Competencias TIC para el desarrollo profe-
sional docente (Ministerio de Educación Nacional de
Colombia, 2013) que son aquellas necesarias “dentro
del contexto específico de la innovación educativa
con uso de TIC” (p.31) agrupándolas en Tecnológica,
Pedagógica, Comunicativa, de Gestión e Investigati-
va;
• el DigCompEdu (European Framework for the
Digital Competence of Educators: DigCompEdu)
que es el Marco Europeo de Competencia Digital del
profesorado (Redecker, 2020; Cabero-Almenara &
Palacios-Rodríguez, 2020) “que los educadores de-
ben poseer para fomentar estrategias de aprendizaje
efectivas, inclusivas e innovadoras, utilizando herra-
mientas digitales” (Redecker & Punie, 2017, p.1) cla-
sificándolas en Compromiso profesional, Contenidos
digitales, Enseñanza y aprendizaje, Evaluación y re-
troalimentación, Empoderamiento de los estudiantes
y Desarrollo de la competencia digital de los estudian-
tes.
Los diferentes marcos de CDD nombrados tienen en co-
mún distintos aspectos relacionados con la práctica do-
cente y la gestión educativa, identificando las necesida-
des de formación y brindando recomendaciones para la
enseñanza en contextos mediados tecnológicamente.
Objetivos
Este artículo se propone caracterizar perfiles del profeso-
rado de carreras de Ingeniería de la República Argentina
en relación con la percepción que tienen sobre sus com-
petencias digitales y con el tipo de herramientas y recur-
sos tecnológicos que incorpora en sus prácticas. Para ello
se pretende:
01: conocer los tipos de herramientas y recursos tecno-
lógicos que incorpora el colectivo docente de carreras de
ingeniería para mediar los procesos de enseñanza.
02: describir niveles de percepción que posee el profeso-
rado de carreras de Ingeniería acerca de sus competencias
digitales.
03: establecer posibles relaciones entre los distintos tipos
de herramientas digitales que utiliza el colectivo docente
de carreras de Ingeniería.
Metodología
En la investigación se adoptó un enfoque cuantitativo
con alcance descriptivo correlacional. El relevamiento
de datos se llevó a cabo durante el primer semestre del
año 2021. La muestra está compuesta por 327 docen-
tes de facultades de Ingeniería pertenecientes a alguna
de las 24 jurisdicciones de Argentina, estratificadas en:
Área metropolitana de Buenos Aires (AMBA); Provincia
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Chan, D., Kanobel, C. y Galli, M. Valoración de recursos digitales y competencias desarrolladas por docentes
de ingeniería en tiempos de virtualidad.
de Buenos Aires (PBA); Córdoba, La Pampa, Santa Fe
y Entre Ríos (Centro); Mendoza, San Juan y San Luis
(Cuyo); Chaco, Corrientes, Formosa y Misiones (NEA);
Catamarca, Jujuy, La Rioja, Salta, Santiago del Estero y
Tucumán (NOA); Chubut, Neuquén, Río Negro, Santa
Cruz y Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico
Sur (Patagonia). Se utilizó un muestreo no probabilísti-
co, considerando como criterio para la participación en
este estudio, la prestación de servicios docentes en algu-
na facultad de Ingeniería de Argentina durante el primer
cuatrimestre 2021.
Para la recogida de información fue elaborado un instru-
mento del tipo autoadministrado, confeccionado con Mi-
crosoft Forms® constituido por 34 preguntas organizadas
en dos secciones: i) Datos generales del profesorado y
ii) Competencias digitales del profesorado. Los resulta-
dos de este trabajo recogen las respuestas obtenidas en
la sección i (ver ítems en Anexo 1) y se enmarcan en un
proyecto más amplio en el que se analizan las competen-
cias digitales del profesorado argentino de nivel superior.
Concretamente, la mencionada sección releva informa-
ción sobre distintas variables cualitativas (género, zona
de residencia, tipo de dispositivo, tipo de HD) y cuanti-
tativas (edad, cantidad de redes sociales, autoevaluación
de la competencia digital docente, antigüedad docente en
el nivel superior y antigüedad en el uso de HD). Para la
variable Tipo de HD, se realizó una categorización se-
gún el siguiente criterio: aplicaciones específicas de cada
espacio curricular (H1), comunicación asincrónica (H2)
y sincrónica (H3), cuestionarios digitales para la eva-
luación (H4); herramientas de construcción colaborati-
va (H5), entornos de gestión de aprendizaje (H6), para
el desarrollo de imágenes 2D y 3D (H7), lúdicas (H8),
recursos multimedia (H9), para alojar y manejar archivos
en la nube (H10); planilla de cálculo (H11), plataformas
de comunicación unificada (H12), posters y mapas men-
tales colaborativos (H13), presentaciones multimediales
(H14), procesador de texto (H15), simuladores (H16) y
otras (H17). Para realizar el relevamiento sobre la autoe-
valuación de la competencia digital docente, se seleccio-
nó una escala de respuesta tipo Likert de 1 a 6 (1=Bajo,
6=Alto).
El medio elegido para la distribución del instrumento fue
el correo electrónico. Para la aplicación del instrumento
se contó con la colaboración de referentes instituciona-
les de universidades e institutos de todo el país quienes
compartieron el cuestionario con su profesorado. Los po-
tenciales docentes participantes recibieron el formulario
donde se explicaba el objetivo del estudio, se aseguraba
el anonimato en las respuestas y contaban con la posibi-
lidad de manifestar conformidad en participar del estudio
con fines académicos.
Para comprobar la validez del instrumento se envió el
cuestionario a 5 investigadores especialistas en la temá-
tica con el propósito de que valoren exhaustivamente
el grado de pertinencia de los ítems con objeto de estu-
dio, el grado de relevancia vinculado con el contenido,
su precisión y su formulación semántica y sintáctica.
Cada experto, de forma individual, realizó la evaluación e
hizo recomendaciones para la mejora del instrumento, las
cuales fueron atendidas por las investigadoras. Una vez
realizada la revisión y los ajustes, se realizó una prueba
piloto entre 95 docentes. Para comprobar la consistencia
interna del instrumento se aplicó la prueba de Küder Ri-
chardson obteniendo un alfa de 0.742 que indica un valor
aceptable de confiabilidad (Durán-Pérez &Lara-Abad,
2021).
Para el tratamiento y análisis de los datos, se realizó ini-
cialmente un análisis descriptivo, aplicando métodos de
visualización y de estadística univariada y multivariada.
Se usaron pruebas de Chi cuadrado de Pearson, Spear-
man, Mann Whitney-Wilcoxon y Kruskal Wallis. Para el
procesamiento de datos se ha utilizado el software R (ver-
sión 4.0.2) y planillas de cálculo, en todos los casos fue
considerado un nivel de significación del 5%.
Seguidamente, con la finalidad de descubrir relaciones
entre variables categóricas en la base de datos que pueden
expresarse en una forma transaccional, se utilizaron Re-
glas de Asociación (AR) que son una técnica exploratoria
no supervisada. Este tipo de análisis se conoce también
como Análisis de Cesta o de Afinidad. Las AR se popula-
rizaron para descubrir patrones de asociación de compras
en supermercados, pero actualmente están siendo usadas
con frecuencia en diversas áreas para hallar patrones de
comportamiento en un volumen de datos, como en el caso
del presente estudio, que centra su interés en estudiar las
reglas de asociación en el uso de HD del profesorado de
ingeniería. La pregunta fundamental que intentan respon-
der las AR es qué patrones de relación entre los ítems
pueden encontrarse en una base de datos. Específicamen-
te en este estudio, en base al área disciplinar y a la ex-
ploración de los datos, se busca explicar qué tipo de HD
utiliza el profesorado o qué características personales ad-
vierten un aumento en la probabilidad del uso de alguna
de ellas en particular.
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de ingeniería en tiempos de virtualidad.
En el contexto de esta investigación, esta técnica tiene
una estrategia de valor en función de al menos tres ca-
racterísticas propias que le otorgan validez. La primera
es la aplicabilidad, es decir que es posible convertir las
observaciones en una base de transacciones para que sea
susceptible de aplicarse esta metodología. Vale destacar
que, si bien se trabaja con datos categóricos, en el caso
de la edad, que es una variable continua, se puede cate-
gorizar con una codificación apropiada. La segunda ca-
racterística es la robustez, dado que como la regla busca
patrones con una frecuencia relativamente alta, no se verá
influenciada por unos pocos casos atípicos o irregulares.
La tercera es la simplicidad, dado que esta técnica no re-
quiere supuestos restrictivos para su aplicación.
Una regla es una implicación de la forma: X→Y donde X
recibe el nombre de antecedente e Y recibe el nombre de
consecuente. Se dice que una transacción cumple con esta
regla si ocurre que X e Y incluyen los ítems de la transac-
ción. Una regla podría ser del estilo: {herramientas para
el desarrollo de imágenes 2D y 3D (H7)} → {herramien-
tas para alojar y manejar archivos en la nube (H10)}, que
significa que si una persona encuestada ha manifestado
utilizar el desarrollo de imágenes 2D y 3D (H7) tiene
cierta probabilidad incrementada de utilizar también alo-
jar y manejar archivos en la nube (H10). Por ejemplo, en
el presente estudio, un individuo que utiliza {aplicaciones
específicas de cada espacio curricular (H1), comunica-
ción asincrónica(H2), para el desarrollo de imágenes 2D
y 3D (H7), recursos multimedia (H9), herramientas para
alojar y manejar archivos en la nube (H10); planilla de
cálculo (H11)} satisface esta regla.
El soporte de una regla es el conjunto de transacciones
que contienen al antecedente de la regla que también pue-
de pensarse como la frecuencia marginal del antecedente.
La confianza o precisión es la proporción de veces que
la regla se cumple de entre las que se podrían cumplir.
La confianza representa lo frecuente que es que una tran-
sacción que contiene la regla X (antecedente) también
contenga la regla Y(consecuente), puede pensarse como
la frecuencia condicional de la regla dado el antecedente.
El lift de una regla es el incremento proporcional que su-
fre la ocurrencia del consecuente dada la ocurrencia del
antecedente. Otra manera de medir la importancia de una
regla es la convicción, que es similar al lift pero en tér-
minos de no ocurrencia, es decir que cuantifica en qué
medida disminuye la probabilidad de ocurrencia del con-
secuente cuando no ocurrió el antecedente.
Existen diversos algoritmos que colaboran en la genera-
ción de reglas relevantes. En este trabajo se ha utilizado
el más conocido que es el algoritmo “a priori”, que genera
reglas basadas en el cumplimiento de un soporte mínimo.
Es decir, a partir de cierto umbral U, las reglas que tengan
un soporte igual o mayor a U se denominan frecuentes.
El algoritmo identifica los ítems individuales frecuentes
en la base y los extiende a conjuntos de mayor tamaño
siempre y cuando esos conjuntos de datos aparezcan con
suficiente frecuencia en la base de datos de estudio.
Resultados
Del total de docentes de facultades de ingeniería de Ar-
gentina que participaron del estudio, un 70.03% corres-
ponde al género masculino, un 29.97% al femenino y no
se recibieron respuestas correspondientes a otros géneros.
El rango de edades oscila desde los 23 hasta 73 años, con
un promedio de 50.27 años, un desvío estándar de 11.78
años y un coeficiente de variación (CV) de 23.43%. La
antigüedad docente en enseñanza superior oscila entre 1
y 49 años, con una media de 19.19 años, un desvío stan-
dard de 11.44 años y un CV de 59.61%, dato que refleja
una gran heterogeneidad en la experiencia de la muestra
observada.
Las zonas de residencia del colectivo participante del es-
tudio se distribuyen en un 53.42% perteneciente a la Área
Metropolitana de Buenos Aires (AMBA), un 11.07% al
resto de la Provincia de Buenos Aires, un 20.19% al Cen-
tro y un 15.31% al resto del país. Se destaca que la distri-
bución de género del colectivo encuestado es similar en
todas las regiones (Prueba de Chi cuadrado de Pearson,
p-valor=.42196).
Al indagar sobre los tipos de dispositivos usados por el
profesorado para mediar los procesos de enseñanza, se
destaca que un 53% utiliza solamente computadoras de
escritorio o notebook, el 25% utiliza dos tipos de disposi-
tivos (computadoras de escritorio/notebook y smartpho-
ne) y el 22% usa tres o más (computadoras de escritorio/
notebook, smartphone, tablet u otro). Es interesante des-
tacar que ninguno afirma utilizar exclusivamente smar-
tphone o tablet para desarrollar sus clases.
Inclusión de herramientas digitales y redes sociales
El profesorado participante ha indicado que posee una
antigüedad de uso de HD de entre 1 a 38 años, con un
promedio de 9.31 años, un desvío de 6.54 años y un CV
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de 70.24%, dato que revela una gran heterogeneidad en
cuanto a la experiencia docente con HD para mediar la
enseñanza. También se destaca que la mitad de la muestra
utiliza HD desde hace no más de 10 años.
Por otro lado, mediante la prueba de Spearman, se ha-
lló una asociación significativa entre los años de expe-
riencia en el uso de HD y la antigüedad docente (p-va-
lor<<.0001) como también con la edad del profesorado
(p-valor<<.0001). En cambio, no se halló asociación es-
tadística significativa entre la experiencia de uso de HD
y el género del colectivo participante (Prueba de Mann
Whitney-Wilcoxon, p-valor = .6006). Tampoco se detec-
taron diferencias estadísticamente significativas en la va-
riable años de experiencia en el uso de HD y las distintas
zonas de residencia del profesorado (Prueba de Kruskal
Wallis, p-valor = .5727).
Entendiendo la especificidad del área, como es la inge-
niería, de las respuestas obtenidas sobre el tipo de HD
utilizadas para mediar los procesos de enseñanza y apren-
dizaje, se destacan algunas particularidades. Se observa
que un 64% afirma utilizar no más del 50% de los tipos
de HD de las categorizadas en el instrumento.
Las categorías de HD que han presentado una mayor
frecuencia de uso son H3 de comunicación sincrónica
(88.46%), H2 de comunicación asincrónica (85.26%),
H15 referidas a procesadores de texto (79.61%), H14
que agrupan a presentaciones multimediales (79.13%) y
H10 para alojar y manejar archivos en la nube (77.67%).
Contrariamente, las menos utilizadas son H13 referidas
a posters y mapas mentales colaborativos (20.71%), H8
del tipo lúdicas (14.23%) y H7 para el desarrollo de imá-
genes 2D y 3D (11%). También cabe señalar que un 69%
del colectivo relevado ha indicado que utiliza a lo sumo 2
tipos de HD de carácter colaborativo.
Sobre la inclusión de redes sociales en las propuestas
didácticas, un 40.65% afirma no utilizar ningún tipo, un
40% incluye solo una, el 16.45% usa dos y solamente un
2.9% incluye tres o más redes. Si bien no se observan
diferencias significativas entre las cantidades de redes
sociales que utiliza el profesorado encuestado según las
zonas de residencia definidas (Prueba de Kruskal Wallis,
p-valor = .1199), se ha identificado una asociación entre
la cantidad de redes sociales y los años de experiencia en
el uso de HD (Prueba de Spearman, p-valor=.0108).
Autoevaluación de competencias digitales docen-
tes
En el cuestionario se indagó sobre la percepción que tiene
el profesorado de sus propias CD. Se obtuvo una media
de 4.40, un desvío de 0.89 y un CV de 20.22%. Estos
datos indican cierto grado de homogeneidad que podría
explicarse al observar que una gran mayoría del grupo
encuestado se autoevalúa con una puntuación de 4 a 6.
Al aplicar la prueba de Mann Whitney -Wilcoxon (p-va-
lor =.1763) no se detectaron diferencias en la puntua-
ción asignada en la autoevaluación de CDD entre los
grupos definidos por el género del colectivo encuestado.
Sin embargo, la puntuación asignada en la autoevalua-
ción es significativamente distinta entre los grupos de-
finidos por el rango etario (Prueba de Kruskal-Wallis,
p-valor= .0393) donde, si bien un 25% de todo el grupo
encuestado se otorga puntuaciones entre 4 y 5 puntos, el
50% del grupo de docentes menores de 45 años se puntúa
con valores superiores a 5 mientras que el 75% del grupo
de mayores de 45 años, se asigna puntuaciones menores
a 5. Esto señala que en los grupos de jóvenes predomina
una autopercepción superior de CDD, como puede obser-
varse en la figura 1.
Asimismo, la prueba de Spearman señala la existencia de
una asociación entre la autoevaluación que el profesorado
hace de sus CDD tanto con la antigüedad en el uso de HD
en sus prácticas (p-valor= .03322) como también con la
cantidad de HD que incluye en sus intervenciones didác-
ticas (p-valor < .001). En contraposición, no se detectó
asociación con la cantidad de redes sociales que el co-
lectivo encuestado utiliza en sus propuestas pedagógicas
(p-valor = .4071).
Figura 1. Autoevaluación de CDD según edad
Fuente: elaboración propia.
0
20
40
60
80
100
120
140
2345 6
Frecuencias
Autoevaluación de CD
55 años o más
45 a 54 años
Menor a 45 años
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Chan, D., Kanobel, C. y Galli, M. Valoración de recursos digitales y competencias desarrolladas por docentes
de ingeniería en tiempos de virtualidad.
Además, se halló una asociación significativa entre la au-
toevaluación que el profesorado otorga a sus CDD y el
uso de algunas HD tales como con H4 del tipo cuestiona-
rios digitales para la evaluación (p-valor=.027), H7 para
el desarrollo de imágenes 2D y 3D (p-valor=.046), H16
simuladores (p-valor=.009), H1 referidas a aplicaciones
específicas de cada espacio curricular (p-valor=.009) y
H3 de comunicación sincrónica (p-valor=.004). Por el
contrario, no se observó asociación con el uso de H15
procesadores de texto (p-valor=.989), H14 presenta-
ciones multimediales (p-valor=.745), H10 para alojar y
manejar archivos en la nube (p-valor=.732), H13 posters
y mapas mentales colaborativos (p-valor=.513), H3 co-
municación sincrónica (p-valor=.486), H6 entornos de
gestión de aprendizaje (p-valor=.364), H5 herramientas
de construcción colaborativa (p-valor=.295), H12 plata-
formas de comunicación unificada (p-valor=.239), H9
recursos multimedia (p-valor=.207), H8 lúdicas (p-va-
lor=.196) y de H11 planillas de cálculo (p-valor=.165).
Análisis de afinidad de herramientas digitales
Lo expuesto en el apartado metodológico permite enten-
der el nivel de asociación de uso de distintas HD. Para
ello se han buscado reglas que satisfagan simultáneamen-
te niveles considerablemente altos de soporte, de confian-
za y de lift. Para la base del presente estudio, los ítems y
grupos de ítems que aparecen con mayores frecuencias
están presentados en orden decreciente en la Figura 2.
Figura 2. Reglas según niveles de soporte
Fuente: elaboración propia.
00 ,2 0,40 ,6 0,8
Comunicación Asincrónica-Comunicación Sincrónica
Comunicación Sincrónica-Presentaciones
Comunicación Asincrónica-Presentación
Comunicación Asincrónica-Procesador Texto
Presentaciones-Procesador Texto
Comunicación Sincrónica-Procesador Texto
Comunicación Sincrónica-Comunicación Asincrónica-Presentaciones
Presentaciones-Comunicación Asincrónica-Procesador Texto
Comunicación Sincrónica-Comunicación Asincrónica-Procesador Texto
Comunicación Sincrónica-Presentaciones-Procesador Texto
Alojar-Comunicación Asincrónica
Comunicación Asincrónica-Planilla de Cálculo
Alojar-Comunicación Sincrónica
Comunicación Sincrónica-Masculino
Planilla de Cálculo-Procesador Texto
Comunicación Asincrónica-Masculino
Soporte
Se visualiza en esta figura que las herramientas más uti-
lizadas por docentes del área ingeniería son las de co-
municación asincrónica (H2) y sincrónica (H3), las de
presentaciones multimediales (H14), los procesadores de
texto (H15), las que se utilizan para alojar y manejar ar-
chivos en la nube (H10), las planillas de cálculo (H11) y
entornos o plataformas de comunicación unificada (H12).
Asimismo, se destaca el predominio de profesores de gé-
nero masculino.
Para la construcción de reglas de asociación se han con-
siderado las variables: Género, Edad (definida por cate-
gorías), Lugar de Residencia (recategorizado en AMBA
y Otros), tipos de HD (desde H1 hasta H16), donde cada
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Chan, D., Kanobel, C. y Galli, M. Valoración de recursos digitales y competencias desarrolladas por docentes
de ingeniería en tiempos de virtualidad.
participante fue considerado como una transacción. Asi-
mismo, por la especificidad del área y por la asociación
hallada con la autoevaluación de las CDD, se centró el
interés en las reglas que tienen por consecuente a la he-
rramienta simulación (H16), utilizada por el 48.9% del
profesorado de la muestra (Ver tabla 1).
Tabla 1. Reglas de asociación
Fuente: elaboración propia.
Reglas Soporte Confianza Cobertura Lift
{H1, H2, H3, Masculino, H14} => {H16} .206 .736 .281 1.531
{H2, H3, H12, Masculino, H11} => {H16} .200 .721 .277 1.500
{H1, H2, Masculino, H14} => {H16} .216 .713 .303 1.483
{H10, H1, Masculino} => {H16} .200 .705 .284 1.466
{H1, H2, H3, Masculino, H11, H14} => {H16} .206 .703 .294 1.463
{H10, H1, H2, H14} => {H16} .213 .702 .303 1.461
{H1, H2, H3, Masculino} => {H16} .219 .701 .313 1.459
{H2, H12, Masculino, H11} => {H16} .203 .700 .290 1.456
El soporte promedio de este conjunto de reglas es del
20%, la confianza en todos los casos es superior al 70%
y la cobertura promedio es del 30%. Resulta interesan-
te destacar en la tabla 1 que el lift medio es de 1.48, lo
que indica que la ocurrencia del antecedente aumenta en
aproximadamente un 50% la probabilidad de ocurrencia
del consecuente. Para el caso de estudio, aquellos docen-
tes del género masculino que utilizan aplicaciones espe-
cíficas de cada espacio curricular (H1), presentaciones
multimediales, herramientas de comunicación asincróni-
ca (H2) y de comunicación sincrónica (H3), incrementan
en un 53% la probabilidad de que también apliquen herra-
mientas de simulación (H16).
Discusión
Después de un año y medio de ERE, el análisis de datos
que hemos realizado referido al profesorado de las carre-
ras de ingeniería en Argentina refleja una concentración
docente en la Provincia de Buenos Aires y en la Ciudad
Autónoma de Buenos Aires, que refleja valores simila-
res a la distribución de la población en la Argentina. La
muestra participante del estudio presenta heterogeneidad
en su rango etario, similar a la población descrita en el
estudio de Pomares Quimbaya et al. (2021). Se aprecia
además una heterogeneidad de este colectivo en cuanto a
la antigüedad en el nivel y la experiencia docente con HD
para mediar la enseñanza, al igual que el estudio de Ka-
nobel et al. (2021). Sin embargo, en dicha investigación
la muestra presenta, en promedio, menor antigüedad y
experiencia que el profesorado de carreras de ingeniería.
También se observa una alta variabilidad en el tipo y en
la variedad de recursos que incorpora en sus procesos de
enseñanza este colectivo para mediar sus prácticas.
La participación en la investigación de una gran mayoría
de hombres corrobora el sesgo de género existente en la
población docente en estas carreras (Galli et al., en pren-
sa). Sin embargo, no se observa asociación entre la expe-
riencia de uso de HD y el género, hallazgo que difiere de
los resultados del estudio de Galli et al. (2022).
La asociación existente entre la experiencia en el uso de
HD tanto con la antigüedad docente, como con la edad
del profesorado y con la cantidad de redes sociales que
incluye en sus prácticas pedagógicas podría deberse a la
especificidad del área.
Conclusiones
La pandemia traccionó a la sociedad en su conjunto.
En materia educativa, el sistema, las instituciones y el
profesorado, con las herramientas que tenían a su alcan-
ce, dieron continuidad al proceso de enseñanza de forma
remota. El cambio de escenario presencial a virtualidad
interpeló a cada docente, quien tuvo que repensar sus
propias estrategias de enseñanza a partir de la mediación
tecnológica.
Dando respuesta al primer objetivo de investigación (O1)
se destaca que más de la mitad del profesorado utiliza so-
lamente computadoras de escritorio o notebook y ningu-
18
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 6, N.º 2
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Chan, D., Kanobel, C. y Galli, M. Valoración de recursos digitales y competencias desarrolladas por docentes
de ingeniería en tiempos de virtualidad.
no ha brindado sus clases exclusivamente desde un smar-
tphone o tablet. Se concluye además que gran parte de
la muestra relevada utiliza herramientas de comunicación
asincrónica y sincrónica, resultados que están en sintonía
con los hallazgos de Pomares Quimbaya et al. (2021). Se
halló también que privilegian aquellas HD más asociadas
al propio espacio curricular y acompañan sus clases con
presentaciones, resultados que corroboran las conclusio-
nes de Chan, Galli y Ramírez (2021). De acuerdo con las
afirmaciones de Tejedor y García-Valcárcel (2007), este
último hallazgo podría estar relacionado con la facilidad
con que el profesorado puede elaborar y aprovechar las
presentaciones en distintos cursos para complementar sus
clases. También se observó un bajo porcentaje de docen-
tes que utilizan HD de carácter colaborativo, hallazgo
que se contrapone con los estudios de García-Martín y
García-Martín (2021) y Pomares Quimbaya et al. (2021).
La baja proporción de docentes que incluyen redes so-
ciales que se visibiliza en este estudio coinciden con los
resultados de Kanobel et al. (2015) que afirmaban, en la
década anterior, que si bien el estudiantado de carreras
de ingeniería en su mayoría manifiesta que sería de utili-
dad su inclusión en las asignaturas también expresa que
la mayoría del profesorado no las incorpora en sus inter-
venciones didácticas.
Sobre el segundo objetivo planteado (O2), los resultados
indican que el colectivo docente, en su mayoría, posee
una alta autoevaluación de sus CDD que está asociada
tanto con la edad, como con la antigüedad en el nivel,
con la variedad de HD y con la cantidad de redes sociales
que incluyen, siendo los grupos de docentes más jóve-
nes aquellos que poseen una autopercepción superior de
sus CDD sobre el colectivo restante. Este último hallazgo
complementa el trabajo de Chan, Kanobel y Galli (2021).
Además, los resultados obtenidos del relevamiento indi-
can una baja cantidad y variedad de HD utilizadas que se
contraponen con los altos puntajes que el profesorado se
asigna en dicha autoevaluación.
Con respecto al tercer objetivo (03), del análisis se dedu-
ce que existe asociación entre la autoevaluación que el
profesorado otorga a sus CDD y el uso de algunas HD.
Además, el estudio realizado permite predecir que aque-
llos grupos de docentes del género masculino que utilizan
ciertos tipos de HD como las de comunicación sincrónica
y asincrónica, aplicaciones específicas de su espacio cu-
rricular y presentaciones multimediales, incrementan la
probabilidad de que utilicen herramientas de simulación.
Por último, de la información descripta y teniendo en
cuenta que la edad promedio del profesorado participante
de la investigación ronda los 50 años se podría afirmar
que, para una gran mayoría de este colectivo, la ERE
pudo haberse constituido en un gran desafío y, a la vez,
en una oportunidad para explorar nuevas estrategias y he-
rramientas con el propósito de dar continuidad al proceso
de enseñanza.
Se espera que este nuevo escenario deje huellas para la
actualización y mejora en las prácticas pedagógicas de las
carreras de ingeniería, que podría colaborar en un cambio
de paradigma, particularmente centradas en el desarro-
llo no solamente del saber sino del saber ser y del saber
hacer. En este sentido, y teniendo en cuenta que las com-
petencias de actual profesorado deben incluir tanto aque-
llas propias de las disciplinas, como las pedagógicas y las
propias de la cultura digital, se hace necesario que tanto el
cuerpo docente como las instituciones educativas inicien
un proceso de transformación que contemple distintas
modalidades de enseñanza adaptadas a la nueva realidad.
Agradecimientos
Agradecemos al grupo de docentes de facultades de in-
geniería de todo el país que participó de relevamiento a
nivel nacional, como así también a la Universidad Tec-
nológica Nacional (INSPT, FRA, FRBA), Universidad
Nacional de Tres de Febrero, Universidad Nacional de
Avellaneda y Universidad Austral por el apoyo recibido
para llevar adelante esta investigación.
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Anexo 1
Instrumento
Competencias digitales de docentes
del nivel superior - Encuesta 2021
En el contexto de enseñanza remota/híbrida que se está
instrumentado en cada institución de nivel superior para
el ciclo lectivo 2021, a raíz de las disposiciones de distan-
ciamiento preventivo por la pandemia por COVID-19, un
equipo de investigación interfacultades de la Universidad
Tecnológica
Nacional se propone realizar un relevamiento sobre las
competencias digitales de la población docente del nivel
superior de enseñanza de las 24 jurisdicciones argentinas
con el objeto de establecer un diagnóstico de situación.
La investigación se enmarca en el Proyecto “Ambientes
Innovadores de enseñanza y de aprendizaje en contextos
STEAM” (PID UTN TEUTIAV0007732TC) incorporado
en el Programa de Incentivos.
Le solicitamos si puede completar la siguiente encues-
ta, la que no le tomará más de 10 minutos. Si pertenece
a más de una institución, le pedimos que responda por
aquella en donde tenga mayor carga horaria. Desde ya,
¡muchas gracias!
Equipo de investigación
Parte 1
Información personal -
1. Género *
o Femenino
o Masculino
o Otro
2. Edad (Escriba solamente el número) *
3. Indique su zona de residencia *
o AMBA (Área metropolitana de Buenos Aires
incluida la Cuidad Autónoma de Buenos Aires)
o Provincia de Buenos Aires (excepto AMBA)
o Centro (Provincias: Córdoba, Entre Ríos, La
Pampa y Santa Fe)
o Cuyo (Provincias: Mendoza, San Luis y San
Juan)
o Noreste: (Provincias: Chaco, Corrientes, For-
mosa y Misiones),
o Noroeste (Provincias: Catamarca, Jujuy, La Rio-
ja, Salta, Santiago del Estero y Tucumán)
o Patagonia (Provincias: Chubut, Neuquén, Río
21
Yulök Revista de Innovación Académica, ISSN 2215-5147, Vol. 6, N.º 2
Junio-Diciembre 2022, pp. 10-21
Chan, D., Kanobel, C. y Galli, M. Valoración de recursos digitales y competencias desarrolladas por docentes
de ingeniería en tiempos de virtualidad.
Negro, Santa Cruz y Tierra del Fuego, Antártida
e Islas del Atlántico Sur).
4. ¿En cuál de estas áreas del modelo STEAM (Ciencia,
Tecnología, Ingeniería, Artes y Matemática) desarrolla su
labor docente en el nivel superior? *
o Ciencias experimentales
o Tecnología
o Ingeniería
o Arte
o Matemática
o En ninguna de ellas
5. ¿Cuántos años de antigüedad docente tiene en el nivel
superior? (Escriba solamente el número) *
6. ¿En qué tipo de institución/es del nivel superior desa-
rrolla su labor docente? *
o institución/es de educación universitaria
o instituto/s de educación superior
o ambos tipos de instituciones del nivel superior
7. ¿Cuántos años hace que incorpore en sus clases herra-
mientas digitales? (Escriba solamente el número) *
8. ¿Qué categorías de herramienta/s digital/es suele utili-
zar con sus estudiantes de nivel superior? *
o Aplicaciones especícas vinculadas a mi espa-
cio disciplinar
o Comunicación asincrónica (correo, entre otras)
o Comunicación sincrónica (Google Meet, Skype,
Zoom, Jitsi, entre otras)
o Cuestionarios o encuestas digitales
o De construcción colaborativa (Foros, Blogs,
wiki, murales, entre otras)
o Entornos de gestión del aprendizaje (Moodle,
Classroom, EdModo, Chamilo, entre otras)
o Edición de imágenes 2D o 3D (Photoshop,
Gimp, Blender, entre otras)
o Lúdicas (Kahoot!, Mobbyt, Educaplay, video-
juegos minijuegos, entre otras)
o Multimedia online (Youtube, Spotify, Netix,
entre otras)
o Para alojar y manejar archivos en la nube (Dro-
pbox, Google Drive, entre otras)
o Planilla de cálculo (Excel, Calc, entre otras)
o Plataforma unicada de comunicación y cola-
boración (TEAMS, SLACK, DISCORD, entre
otras)
o Posters digitales, mapas mentales, herramientas
de planicación
o Presentaciones multimediales (PowerPoint, Ge-
nial.ly, Powtoon, entre otras)
o Procesador de texto (Word, Writer, entre otras)
o Simuladores
o Otras
9. Diariamente ¿qué tipo de dispositivo/s utiliza en su
labor docente? (Seleccione todas las opciones que incor-
pora) *
o Computadora de escritorio
o Notebook/Netbook
o Tablet
o Smartphone
o Otro
10. ¿Cuántas redes sociales utiliza en sus propuestas pe-
dagógicas? *
o Ninguna
o 1
o 2
o 3
o 4 o más
11. ¿Cómo evalúa su competencia digital como docente?
Asigne un nivel de competencia en el que 1 es el más bajo
y 6 es el más alto. *
1- 2 -3 -4 -5- 6