Análisis de la competencia digital en profesores de educación primaria en relación con los factores de género, edad y experiencia.

PIXEL-BIT REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN Nº 71 - SEPTIEMBRE- 2024 https://revistapixelbit.com Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2024 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. PIXEL-BIT REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN SEPTIEMBRE 2 0 2 4 EQUIPO EDITORIAL (EDITORIAL BOARD) EDITOR JEFE (EDITOR IN CHIEF) Nº 71 Dr. Julio Cabero Almenara, Departamento de Didáctica y Organización Educativa, Facultad de CC de la Educación, Director del Grupo de Investigación Didáctica. Universidad de Sevilla (España) EDITOR ADJUNTO (ASSISTANT EDITOR) Dr. Juan Jesús Gutiérrez Castillo, Departamento de Didáctica y Organización Educativa. Facultad de CC de la Educación, Universidad de Sevilla (España) Dr. Óscar M. Gallego Pérez, Grupo de Investigación Didáctica, Universidad de Sevilla (España) EDITORES ASOCIADOS Dra. Urtza Garay Ruiz, Universidad del País Vasco. (España) Dra. Ivanovnna Milqueya Cruz Pichardo, Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra. (República Dominicana) Dra. Carmen Llorente Cejudo, Universidad de Sevilla (España) CONSEJO METODOLÓGICO Dr. José González Such, Universidad de Valencia (España) Dr. Antonio Matas Terrón, Universidad de Málaga (España) Dra. Cynthia Martínez-Garrido, Universidad Autónoma de Madrid (España) Dr. Luis Carro Sancristóbal, Universidad de Valladolid (España) Dra. Nina Hidalgo Farran, Universidad Autónoma de Madrid (España) CONSEJO DE REDACCIÓN Dra. María Puig Gutiérrez, Universidad de Sevilla. (España) Dra. Sandra Martínez Pérez, Universidad de Barcelona (España) Dr. Selín Carrasco, Universidad de La Punta (Argentina) Dr. Jackson Collares, Universidades Federal do Amazonas (Brasil) Dra. Kitty Gaona, Universidad Autónoma de Asunción (Paraguay) Dr. Vito José de Jesús Carioca. Instituto Politécnico de Beja Ciencias da Educación (Portugal) Dra. Elvira Esther Navas, Universidad Metropolitana de Venezuela (Venezuela) Dr. Angel Puentes Puente, Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra. Santo Domingo (República Dominicana) Dr. Fabrizio Manuel Sirignano, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Dra. Sonia Aguilar Gavira. Universidad de Cádiz (España) Dra. Eloisa Reche Urbano. Universidad de Córdoba (España) CONSEJO TÉCNICO Dra. Raquel Barragán Sánchez, Grupo de Investigación Didáctica, Universidad de Sevilla (España) Dr. Antonio Palacios Rodríguez, Grupo de Investigación Didáctica, Universidad de Sevilla (España) Dr. Manuel Serrano Hidalgo, Grupo de Investigación Didáctica, Universidad de Sevilla (España) Diseño de portada: Dña. Lucía Terrones García, Universidad de Sevilla (España) Revisor/corrector de textos en inglés: Dra. Rubicelia Valencia Ortiz, MacMillan Education (México) Revisores metodológicos: evaluadores asignados a cada artículo CONSEJO CIENTÍFICO Jordi Adell Segura, Universidad Jaume I Castellón (España) Ignacio Aguaded Gómez, Universidad de Huelva (España) María Victoria Aguiar Perera, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (España) Olga María Alegre de la Rosa, Universidad de la Laguna Tenerife (España) Manuel Área Moreira, Universidad de la Laguna Tenerife (España) Patricia Ávila Muñoz, Instituto Latinoamericano de Comunicación Educativa (México) María Paz Prendes Espinosa, Universidad de Murcia (España) Angel Manuel Bautista Valencia, Universidad Central de Panamá (Panamá) Jos Beishuizen, Vrije Universiteit Amsterdam (Holanda) Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2023 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. Florentino Blázquez Entonado, Universidad de Extremadura (España) Silvana Calaprice, Università degli studi di Bari (Italia) Selín Carrasco, Universidad de La Punta (Argentina) Raimundo Carrasco Soto, Universidad de Durango (México) Zulma Cataldi, Universidad de Buenos Aires (Argentina) Luciano Cecconi, Università degli Studi di Modena (Italia) Jean-François Cerisier, Université de Poitiers, Francia Jordi Lluís Coiduras Rodríguez, Universidad de Lleida (España) Jackson Collares, Universidades Federal do Amazonas (Brasil) Enricomaria Corbi, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Marialaura Cunzio, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Brigitte Denis, Université de Liège (Bélgica) Floriana Falcinelli, Università degli Studi di Perugia (Italia) Maria Cecilia Fonseca Sardi, Universidad Metropolitana de Venezuela (Venezuela) Maribel Santos Miranda Pinto, Universidade do Minho (Portugal) Kitty Gaona, Universidad Autónoma de Asunción (Paraguay) María-Jesús Gallego-Arrufat, Universidad de Granada (España) Lorenzo García Aretio, UNED (España) Ana García-Valcarcel Muñoz-Repiso, Universidad de Salamanca (España) Antonio Bautista García-Vera, Universidad Complutense de Madrid (España) José Manuel Gómez y Méndez, Universidad de Sevilla (España) Mercedes González Sanmamed, Universidad de La Coruña (España) Manuel González-Sicilia Llamas, Universidad Católica San Antonio-Murcia (España) António José Meneses Osório, Universidade do Minho (Portugal) Carol Halal Orfali, Universidad Tecnológica de Chile INACAP (Chile) Mauricio Hernández Ramírez, Universidad Autónoma de Tamaulipas (México) Ana Landeta Etxeberría, Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA) Linda Lavelle, Plymouth Institute of Education (Inglaterra) Fernando Leal Ríos, Universidad Autónoma de Tamaulipas (México) Paul Lefrere, Cca (UK) Carlos Marcelo García, Universidad de Sevilla (España) Francois Marchessou, Universidad de Poittiers, París (Francia) Francesca Marone, Università degli Studi di Napoli Federico II (Italia) Francisco Martínez Sánchez, Universidad de Murcia (España) Ivory de Lourdes Mogollón de Lugo, Universidad Central de Venezuela (Venezuela) Angela Muschitiello, Università degli studi di Bari (Italia) Margherita Musello, Università degli Studi Suor Orsola Benincasa (Italia) Elvira Esther Navas, Universidad Metropolitana de Venezuela (Venezuela) Trinidad Núñez Domínguez, Universidad de Sevilla (España) James O’Higgins, de la Universidad de Dublín (UK) José Antonio Ortega Carrillo, Universidad de Granada (España) Gabriela Padilla, Universidad Autónoma de Tumalipas (México) Ramón Pérez Pérez, Universidad de Oviedo (España) Angel Puentes Puente, Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra. Santo Domingo (República Dominicana) Juan Jesús Gutiérrez Castillo, Universidad de Sevilla (España) Julio Manuel Barroso Osuna, Universidad de Sevilla (España) Rosalía Romero Tena. Universidad de Sevilla (España) Hommy Rosario, Universidad de Carabobo (Venezuela) Pier Giuseppe Rossi, Università di Macerata (Italia) Jesús Salinas Ibáñez, Universidad Islas Baleares (España) Yamile Sandoval Romero, Universidad de Santiago de Cali (Colombia) Albert Sangrá Morer, Universidad Oberta de Catalunya (España) Ángel Sanmartín Alonso, Universidad de Valencia (España) Horacio Santángelo, Universidad Tecnológica Nacional (Argentina) Francisco Solá Cabrera, Universidad de Sevilla (España) Jan Frick, Stavanger University (Noruega) Karl Steffens, Universidad de Colonia (Alemania) Seppo Tella, Helsinki University (Finlandia) Hanne Wacher Kjaergaard, Aarhus University (Dinamarca) Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2023 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. FACTOR DE IMPACTO (IMPACT FACTOR) SCOPUS Q1 Education: Posición 236 de 1406 (83% Percentil). CiteScore Tracker 2022: 5,6 - Journal Citation Indicator (JCI). Emerging Sources Citation Index (ESCI). Categoria: Education & Educational Research. Posición 257 de 739. Cuartil Q2 (Percentil: 65.29) - FECYT: Ciencias de la Educación. Cuartil 1. Posición 16. Puntuación: 35,68- DIALNET MÉTRICAS (Factor impacto 2021: 1.72. Q1 Educación. Posición 12 de 228) - REDIB Calificación Glogal: 29,102 (71/1.119) Percentil del Factor de Impacto Normalizado: 95,455- ERIH PLUS - Clasificación CIRC: B- Categoría ANEP: B - CARHUS (+2018): B - MIAR (ICDS 2020): 9,9 - Google Scholar (global): h5: 42; Mediana: 42 - Journal Scholar Metric Q2 Educación. Actualización 2016 Posición: 405a de 1,115- Criterios ANECA: 20 de 21 - INDEX COPERNICUS Puntuación ICV 2019: 95.10 Píxel-Bit, Revista de Medios y Educación está indexada entre otras bases en: SCOPUS, Fecyt, DOAJ, Iresie, ISOC (CSIC/CINDOC), DICE, MIAR, IN-RECS, RESH, Ulrich’s Periodicals, Catálogo Latindex, Biné-EDUSOL, Dialnet, Redinet, OEI, DOCE, Scribd, Redalyc, Red Iberoamericana de Revistas de Comunicación y Cultura, Gage Cengage Learning, Centro de Documentación del Observatorio de la Infancia en Andalucía. Además de estar presente en portales especializados, Buscadores Científicos y Catálogos de Bibliotecas de reconocido prestigio, y pendiente de evaluación en otras bases de datos. EDITA (PUBLISHED BY) Grupo de Investigación Didáctica (HUM-390). Universidad de Sevilla (España). Facultad de Ciencias de la Educación. Departamento de Didáctica y Organización Educativa. C/ Pirotecnia s/n, 41013 Sevilla. Dirección de correo electrónico: [email protected] . URL: https://revistapixelbit.com/ ISSN: 1133-8482; e-ISSN: 2171-7966; Depósito Legal: SE-1725-02 Formato de la revista: 16,5 x 23,0 cm Los recursos incluidos en Píxel Bit están sujetos a una licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 Unported (Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual)(CC BY-NC-SA 4.0), en consecuencia, las acciones, productos y utilidades derivadas de su utilización no podrán generar ningún tipo de lucro y la obra generada sólo podrá distribuirse bajo esta misma licencia. En las obras derivadas deberá, asimismo, hacerse referencia expresa a la fuente y al autor del recurso utilizado. ©2024 Píxel-Bit. No está permitida la reproducción total o parcial por ningún medio de la versión impresa de Píxel-Bit. Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2023 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. Nº 70 PIXEL-BIT REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN Índice MONOGRÁFICO S E P T I E M B R E 2 0 2 4 1.- Percepciones de autoeficacia en docentes en formación en España: un estudio de caso de microenseñanza utilizando realidad virtual inmersiva // Self-efficacy beliefs in Spanish pre-service teachers: a microteaching case study using immersive virtual reality María Esther Rodríguez-Gil, Bianca Manuela Sandu, Beatriz Santana-Perera 2.- Explorando tendencias sociales en las discusiones sobre cohousing y coliving en X(Twitter) mediante el uso de técnicas de PNL y de análisis de texto // Exploring social trends in cohousing and coliving discussions on X(Twitter) using NLP and Text Analysis Techniques Rafael Sosa-Ramírez, Esteban Vázquez-Cano, Norberto Díaz-Díaz, Eloy López-Meneses 3.- Enmarcando las aplicaciones de IA generativa como herramientas para la cognición en educación // Framing Generative AI applications as tools for cognition in education Marc Fuertes-Alpiste 4.- An Assessment of Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) among Pre-service Teachers: A Rasch Model Measurement // Evaluación del conocimiento tecnológico pedagógico del contenido (TPACK) entre los profesores en formación: modelo de medición Rasch Komarudin Komarudin, Suherman Suherman 5.- Rasch Measurement Validation of an Assessment Tool for Measuring Students’ Creative Problem- Solving through the Use of ICT // Validación de una Herramienta de Evaluación Basada en el Modelo Rasch para Medir la Resolución Creativa de Problemas en Estudiantes Mediante el Uso de TIC Farida Farida, Yosep Aspat Alamsyah, Bambang Sri Anggoro, Tri Andari, Restu Lusiana 6.- Influencia de la Realidad Virtual en el rendimiento académico en Educación Secundaria a través de un meta-análisis // Influence of Virtual Reality on Academic Performance in Secondary Education Through a Meta-Analysis Juan José Victoria-Maldonado, Arturo Fuentes-Cabrera, José Fernández-Cerero, Fernando José Sadio-Ramos 7.- Tecnologías abiertas e inclusivas en la complejidad del futuro de la educación: diseño de modelo basado en investigación // Open and Inclusive Technologies in the Complexity of the Future of Education: Designing a Research-Based Model María Soledad Ramírez-Montoya, Inés Álvarez-Icaza, Joanne Weber, Fidel Antonio Guadalupe Casillas- Muñoz 8.- El uso de ChatGPT en la escritura académica: Un estudio de caso en educación // The use of ChatGPT in academic writing: A case study in Education Kevin Baldrich, Juana Celia Domínguez-Oller 9.- Inteligencia artificial: revolución educativa innovadora en la Educación Superior // Artificial Intelligence: innovative educational revolution in Higher Education Virginia Villegas-José, Manuel Delgado-García 10.- Análisis de la competencia digital en profesores de educación primaria en relación con los factores de género, edad y experiencia // Analysis of Digital Competence in Elementary School teachers according to their socio-demographic factors and experience Issac González-Medina, Eufrasio Pérez-Navío, Óscar Gavín Chocano 7 25 42 59 83 107 123 143 159 171 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2024 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 Análisis de la competencia digital en profesores de educación primaria en relación con los factores de género, edad y experiencia. Analysis of Digital Competence in Elementary School teachers according to their socio-demographic factors and experience D. Isaac González-Medina Doctorando. Universidad de Jaén. España Dr. Eufrasio Pérez-Navío Profesor Titular de Universidad. Universidad de Jaén. España Dr. Óscar Gavín-Chocano Profesor Ayudante Doctor. Universidad de Jaén. España Recibido: 2024/02/21; Revisado: 2024/02/28; Aceptado: 2024/07/27; Online First: 2024/08/24; Publicado: 2024/09/01 RESUMEN La competencia digital docente se ha vuelto crucial para transformar a los profesores en diseñadores eficaces de procesos instruccionales adaptados a las necesidades de su alumnado. Sin embargo, esta competencia no es uniforme entre el profesorado, con las variables género, edad y años de experiencia como aspectos a considerar. Al respecto, el objetivo de este estudio fue examinar el nivel de competencia digital de profesores de enseñanza básica, según las variables género, edad y sus años de experiencia. Asimismo, se buscó analizar el nivel competencial percibido de los docentes y su contraste una vez reflexionado sobre las diferentes dimensiones que componen la competencia digital. Para ello, se administró el cuestionario DigCompEdu Check-in a 750 profesores de enseñanza básica. Los resultados apuntaron a que los hombres tienden a puntuar más alto en las dimensiones que componen la competencia digital docente. De acuerdo a la edad, los profesores destacaban en diferentes dimensiones en cada uno de los rangos establecidos y la percepción sobre su competencia digital fue superior en el pretest. Las implicaciones prácticas derivadas del estudio apuntan a la importancia de profesionalizar a los docentes a través del fomento de su competencia digital. ABSTRACT The digital competence of teachers has become crucial in transforming them into effective designers of instructional processes tailored to the needs of their students. However, this competence varies among teachers, with gender, age and years of experience variables as aspects to consider. In this regard, the aim of this study was to examine the level of digital competence among elementary school teachers, considering sociodemographic variables and years of experience. Additionally, the perceived competence level of teachers was analyzed and contrasted once reflected upon the different dimensions comprising digital competence. To this end, the DigCompEdu Check-in questionnaire was administered to 750 elementary school teachers. The results indicated that men tend to score higher in the dimensions of digital teaching competence. According to age, teachers excelled in different dimensions within each established range, and the perception of their digital competence was higher in the pretest. The practical implications derived from the study underscore the importance of professionalizing teachers through the promotion of their digital competence. PALABRAS CLAVES · KEYWORDS Competencia Digital Docente; profesores; experiencia docente; género; DigCompEdu. Digital Teaching Competence; teachers; teaching experience; gender; DigCompEdu. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 180 1. Introducción La competencia digital es una de las cualidades más demandas por los docentes, especialmente después de la situación epidemiológica del COVID-19 (Montenegro et al., 2020). Entre otras cuestiones, en el panorama educativo, supuso un aumento considerable de la brecha digital provocando una mayor exclusión digital de aquellos sectores y territorios más vulnerables, los cuales se añaden a la brecha social constituyendo una barrera para acceder a una educación digna en condiciones de equidad e igualdad de oportunidades (UNICEF, 2020). Poniendo el foco sobre el análisis de esta competencia, destaca que se trata de una tarea compleja, pues alude a un amplio espectro de matices, que van oscilando en función de la persona. Al respecto, la ausencia de un marco referente que sea común para todos, dificulta el establecimiento de un como punto de partida para el diseño de políticas, estrategias y acciones (González-Rodríguez & Urbina-Ramírez, 2020). En la literatura, se observa como diversos autores han identificado a la competencia digital como un listado de conocimientos acerca de los ordenadores e internet (González- Rodríguez & Urbina-Ramírez, 2020). Sin embargo, desde el marco normativo, atendiendo a organizaciones como la Unión Europea o la propia OCDE, se observan ciertos avances respecto a su definición. Ejemplo de ello se observa en la Recomendación 2006/962/CE citada en el consejo de la Unión Europea (2018), que la caracterizan de la siguiente forma: La competencia digital entraña el uso seguro y crítico de las tecnologías de la sociedad de la información (TSI) para el trabajo, el ocio y la comunicación. Se sustenta en las competencias básicas en materia de TIC: el uso de ordenadores para obtener, evaluar, almacenar, producir, presentar e intercambiar información, y comunicarse y participar en redes de colaboración a través de Internet. (p. 15). Al respecto, la proliferación de los avances tecnológicos y la emergencia de nuevas necesidades apoyan los discursos que tratan de potenciarla desde un prisma más educativo. En esta línea, la competencia digital se identifica con la capacidad para utilizar la tecnología en los diferentes contextos vivenciales como puede ser aprender o trabajar es considerada un asunto esencial y trascendental en todo tipo de programas educativos. Por este motivo, el desarrollo de la competencia digital tanto en el alumnado como el profesorado debe ser misión primordial en cualquier centro formativo, trabajando esta competencia no solo de manera aislada sino también integrada de manera transversal en todos los ámbitos educativos (Cabero-Almenara & Palacios-Rodríguez, 2019). Ante tal reto, Montenegro et al. (2020) resaltan el papel docente como elemento trascendental para hacer efectivo el derecho del alumnado a una educación básica de calidad, debido a que las decisiones que toma el profesorado ante el uso de las TIC en los procesos de enseñanza-aprendizaje son las que se encuentran determinadas por las propias concepciones de este colectivo sobre dichos recursos, como es por ejemplo: la utilidad que perciben de los recursos tecnológicos, su eficacia (Instefjord & Munthe, 2017), la facilidad para integrarlos y usarlos en el aula, su disponibilidad o su acceso. Para la consecución de la Competencia Digital Docente se han planteado en los organismos institucionales una amplia variedad de marcos competenciales en los que los docentes han de estar formados (Cabero-Almenara et al., 2020). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 181 Asimismo, es necesario también resaltar el modelo DigCompEdu, que aporta parámetros orientadores para la evaluación de la Competencia digital docente (CDD), a partir del coeficiente de competencia experta (Cabero-Almenara et al., 2020). El modelo DigCompEdu fue publicado por el Centro Común de Investigación de la Unión Europea (JRC) a finales de 2017 (Redecker & Punie, 2017), con el propósito de que los estados miembros impulsasen la competencia digital docente e introdujesen innovaciones educativas en los procesos instruccionales en la esfera internacional (Ghomi & Redecker, 2018). Según Cabero-Almenara et al. (2020), este modelo procura apoyar los esfuerzos de las instituciones para fomentar la CDD, ofreciendo un lenguaje, código y lógica común para todos. Entre los objetivos de este modelo se pueden resaltar: establecer un modelo común de desarrollo de la CDD; implantar una base sólida que sirva de guía en las políticas educativas; servir de plantilla para desarrollar un instrumento evaluativo específico; generar un lengua y lógica comunes para todos los Estados; y, crear un referente para manifestar la importancia de la tecnología digital. Por otro lado, el DigCompEdu es un modelo de competencia digital con 6 áreas de competencia diferenciadas (Figura 1). Cada una de las áreas tiene una serie de competencias que comprenden un amplio abanico de estrategias eficaces e inclusivas que precisan del uso de herramientas digitales (Redecker & Punie, 2017). Figura 1 Áreas del DigCompEdu. Extraído de Digital Competence FrameWork for Educators (DigCompEdu), (2021) Tal y como se puede observar en la figura anterior, el área 1 se refiere a las competencias profesionales docentes; el área 2, 3, 4 y 5 se vinculan con el núcleo pedagógico, es decir, con los procesos de enseñanzaaprendizaje; y, el área 6 está relacionada con las competencias que el discente a de desarrollar. Específicamente, las Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 188 Tabla 4 Diferencia de rango en función del género (U de Mann-Whitney) Variables Men (n=301) Women (n=449) Z p Tamaño Efecto (r) M (DT) M (DT) Compromiso profesional 2.79 (±.88) 2.76 (±.88) -.475 .635 .0327 Recursos digitales 3.25 (±1.03) 3.14 (±.77) -2.041 .041* .1259 Pedagogía Digital 3.04 (±1.15) 2.88 (±1.06) -2.083 .037* .1456 Evaluación y observaciones 2.97 (±.92) 2.83 (±.81) -2.021 .043* .1651 Capacitar a los estudiantes 3.13 (±1.06) 3.11 (±1.06) -.386 .699 .0177 Facilitar la competencia digital de los estudiantes 2.85 (±1.22) 2.58 (±1.12) -2.672 .008** .2312 Nota: (1) Media=M, Desviación Típica=DT (2) El tamaño del efecto estadístico está expresado con el valor de Cohen. (3) *=p<.05; **= p<.01. Para determinar si existía diferencias estadísticamente significativas en función del género en el resultado pretest y postest en los niveles (Novato, Explorador, Integrador, Experto, Lider y Pionero), se analizaron cada una de las frecuencias del modelo (Véase Tabla 5). Tabla 5 Autovaloración pre-post del nivel competencial del profesorado en función del género Nivel Pre Post Test Wilcoxon p Mujer Hombre Mujer Hombre F % F % F % F % Novato Explorador Integrador Experto Lider Pionero 51 93 169 95 35 6 11.4 20.7 37.6 21.2 7.8 1.3 15 31 85 91 53 26 5.0 10.3 28.2 30.2 17.6 8.6 76 110 80 141 42 - 16.9 24.5 17.8 31.4 9.3 - 44 66 56 67 68 - 14.6 21.9 18.6 22.3 22.66 - <.001 <.001 <.001 <.001 <.001 <.001 Los resultados indicaron una puntuación inversa en función de los niveles competenciales sobre el uso de los recursos y formación en competencias digitales, tanto Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 189 en hombres como mujeres. Es decir, la percepción competencial decrecía una vez realizada las diferentes pruebas. Los resultados del cuestionario pre-post mostraron un efecto favorable. Todos los indicadores fueron superiores a los del pre-test retrospectivo y sus diferencias fueron estadísticamente significativas (Test de Wilcoxon p < .05). Figura 2 Diferencia de medias pre-post del nivel de competencia del profesorado en función del género Para analizar las diferencias en función de la edad, se establecieron cinco intervalos (20-30 años, 31-40 años, 41-50 años, 51-60 años y 61-70 años), realizándose la prueba no paramétrica H de Kruskal Wallis (Véase Tabla 6). Los resultados indican que existen diferencias estadísticamente significativas en todas las dimensiones consideradas en la investigación: Compromiso profesional (=126.9; p>.001); Recursos digitales (=95.4; p>.001); Pedagogía Digital (=64.0; p>.001); Evaluación y observaciones (=86.1; p>.001); Capacitar a los estudiantes (=143.5; p>.001); Facilitar la competencia digital de los estudiantes (=70.3; p>.001). El tamaño del efecto, Épsilon al cuadrado (ε²), es pequeño en todos los casos. Tabla 6 Diferencias de medias en función de la edad (H de Kruskal-Wallis) Variable 20-30 años 31-40 años 41-50 años 51-60 años 61-70 años  p Efecto (ε²) M (DT) M (DT) M (DT) M (DT) M (DT) Compromiso profesional 3.08 (±.81) 3.13 (±.75) 2.58 (±.87) 2.20 (±.79) 2.50 (±.76) 126.9 < .001 .1694 Recursos digitales 3.47 (±.81) 3.32 (±.80) 3.31 (±.67) 2.65 (±.93) 2.66 (±1.35) 95.4 < .001 .1274 Pedagogía Digital 3.01 (±1.08) 3.15 (±1.03) 3.16 (±.95) 2.37 (±1.11) 2.26 (±1.39) 64.0 < .001 .0855 Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 190 Variable 20-30 años 31-40 años 41-50 años 51-60 años 61-70 años  p Efecto (ε²) M (DT) M (DT) M (DT) M (DT) M (DT) Evaluación y observaciones 3.06 (±.93) 2.98 (±.67) 3.11 (±.83) 2.32 (±.87) 2.83 (±.84) 86.1 < .001 .1149 Capacitar a los estudiantes 3.20 (±.83) 3.03 (±.84) 3.78 (±1.14) 2.43 (±1.02) 3.00 (±1.01) 143.5 < .001 .1916 Facilitar la competencia digital de los estudiantes 2.73 (±1.26) 2.80 (±1.08) 3.04 (±.98) 2.07 (±1.23) 2.60 (±1.01) 70.3 < .001 .0939 Nota: (1) Media=M, Desviación Típica=DT. (2) *=p<.05; **= p<.01. (3) El tamaño del efecto estadístico está expresado con el valor Épsilon cuadrado (ε²)). Para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas en función de la edad en el resultado pretest y postest en los niveles (Novato, Explorador, Integrador, Experto, Lider y Pionero) se analizaron las frecuencias (Véase Tabla 7). Tabla 7 Autovaloración pre-post del nivel competencial del profesorado en función del género Level Pretest 20-30 años 31-40 años 41-50 años 51-60 años 61-70 años F % F % F % F % F % Novato - - - - - - 66 43.4 - - Explorador - - 76 30.9 32 17.4 16 10.5 - - Integrador 32 23.5 98 39.8 70 38.0 38 25.0 16 50 Experto 54 39.7 56 22.8 60 32.6 16 10.5 - - Lider 50 36.8 16 6.5 22 12.0 - - - - Pionero - - - - - - 16 10.5 16 50 Postest Novato 16 11.8 22 8.9 - - 66 43.4 16 50 Explorador 38 27.9 52 21.1 48 26.1 38 25.0 - - Integrador 12 8.8 54 22.0 38 20.7 32 21.1 - - Experto 48 35.3 90 36.6 54 29.3 - - 16 50 Lider 22 16.2 28 11.4 44 23.9 16 10.5 - - Pionero - - - - - - - - - - Los resultados indican una puntuación inversa en función de los niveles competenciales sobre el uso de los recursos y formación en competencias digitales en función de la edad, decreciendo una vez concluidas las pruebas. Los resultados del cuestionario pre-post mostraron un efecto favorable. Todos los indicadores fueron Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 191 menores, es decir, la percepción sobre el conocimiento y manejo de herramientas digitales fue inferior a los datos del pre-test retrospectivo y sus diferencias fueron estadísticamente significativas (Test de Wilcoxon p < .001). Figura 3 Diferencia de medias pre-post del nivel de competencia del profesorado en función de la edad Por último, para analizar las diferencias en función de la experiencia docente, se establecieron cinco intervalos (1-5 años, 6-10 años, 11-15 años, 16-20 años y más de 20 años), realizándose la prueba no paramétrica H de Kruskal Wallis (Véase Tabla 8). Los resultados indican que existen diferencias estadísticamente significativas en todas las dimensiones consideradas en la investigación: Compromiso profesional (=83.6; p>.001); Recursos digitales (=69.6; p>.001); Pedagogía Digital (=22.5; p>.001); Evaluación y observaciones (=48.3; p>.001); Capacitar a los estudiantes (=42.9; p>.001); Facilitar la competencia digital de los estudiantes (=30.3; p>.001). El tamaño del efecto, Épsilon al cuadrado (ε²), es pequeño en todos los casos. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 192 Tabla 8 Diferencias de medias en función de la experiencia profesional docente (H de Kruskal-Wallis) Variable 1-5 años 6-10 años 11-15 años 16-20 años < 20 años  p Efecto (ε²) M (DT) M (DT) M (DT) M (DT) M (DT) Compromiso profesional 3.20 (±.76) 2.85 (±.89) 2.64 (±.94) 2.86 (±.86) 2.38 (±.77) 83.6 < .001 .1116 Recursos digitales 3.54 (±.68) 3.26 (±1.03) 3.13 (±.53) 3.22 (±.77) 2.84 (±1.01) 69.6 < .001 .0930 Pedagogía digital 3.18 (±.98) 2.98 (±1.01) 3.19 (±1.04) 2.78 (±.92) 2.72 (±1.28) 22.5 < .001 .0300 Evaluación y observaciones 3.17 (±.82) 2.74 (±.80) 2.86 (±.68) 3.04 (±.67) 2.64 (±.99) 48.3 < .001 .0645 Capacitar a los estudiantes 3.24 (±.77) 2.92 (±1.02) 3.27 (±1.02) 3.47 (±1.08) 2.86 (±1.22) 42.9 < .001 .0573 Facilitar la competencia digital de los estudiantes 2.81 (±1.15) 2.89 (±1.05) 2.99 (±.85) 2.39 (±1.02) 2.52 (±1.36) 30.3 < .001 .0403 Nota: (1) Media=M, Desviación Típica=DT. (2) *=p<.05; **= p<.01. (3) El tamaño del efecto estadístico está expresado con el valor Épsilon cuadrado (ε²)). 4. Discusión y conclusiones La presente investigación planteaba analizar las puntuaciones obtenidas en diferentes dimensiones que configuraban la identidad profesional, a saber Compromiso profesional, Recursos digitales, Pedagogía digital, Evaluación y observaciones, Capacitar a los estudiantes y Facilitar la competencia digital de los estudiantes. Tras el análisis desarrollado, se encontró una relación entre todas ellas de forma significativa. A la luz de los hallazgos obtenidos según las diferentes dimensiones, se ha encontrado que Recursos digitales fue la dimensión más valorada por todos los docentes, seguido del empoderamiento a los estudiantes. Estas cuestiones han sido ampliamente respaldadas por la literatura, donde se ha señalado que el uso de recursos digitales y su incorporación en los procesos instruccionales son un garante de mejora escolar (McKnight et al., 2016), renovación pedagógica e innovación escolar (Garzón Artacho et al., 2020; Ilomäki & Lakkala, 2018), que puede repercutir en un incremento del aprendizaje del alumnado (Kim et al., 2019). El uso de recursos digitales contribuye una mayor profesionalización docente (Fernández- Batanero et al., 2019), donde existe una reflexión sobre sus prácticas, en la que van introduciendo cambios a partir de las necesidades formativas que detectan en su alumnado, su propio conocimiento sobre la materia y su dominio didáctico y tecnológico (Civís Zaragoza et al., 2021), para ir ajustando su actuación docente a la adversidad del día a día del aula (Brevik et al., 2019; Caena & Redecker, 2019). Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 193 El empoderamiento de los estudiantes ha supuesto una dimensión muy valorada por el profesorado encuestado. Esta cuestión también ha sido examinada en la literatura, donde se ha relacionado el empoderamiento del estudiantado con la implementación de innovaciones metodológicas y uso de estrategias metodológicas alternativas a las tradicionales, como la robótica (Patiño-Escarcina et al., 2021) o el aprendizaje basado en proyectos (Greenier, 2018), que le otorgan un mayor protagonismo en la construcción de sus propios procesos de aprendizaje (Sangrá et al., 2019). El análisis de las puntuaciones por género revela que los hombres tienden a obtener puntuaciones significativamente más altas en todas las dimensiones evaluadas, especialmente en las áreas de Pedagogía digital, Evaluación y retroalimentación, y desarrollo de la competencia digital de los estudiantes. Este hallazgo es consistente con varios estudios recientes. Por ejemplo, Çebi y Reisoğlu (2020) encontraron que los hombres obtenían una puntuación media de 4.2 en competencias digitales frente a 3.8 en mujeres, con una diferencia estadísticamente significativa (p < 0.05). Jiménez-Hernández et al. (2020) corroboraron estos resultados al observar que los hombres puntuaron en promedio 0.5 puntos más alto en la dimensión de Pedagogía digital, con una diferencia significativa (t(198) = 2.73, p < 0.01). Sin embargo, el estudio de Cabero-Almenara et al. (2022) reportó que los hombres podrían tener puntuaciones menores en competencias digitales cuando se trata de atender a estudiantes con necesidades educativas especiales. Específicamente, los hombres obtuvieron una media de 3.5 en esta dimensión frente a 3.8 de las mujeres, con una diferencia que se aproximó a la significancia [t(184) = -1.87; p = 0.064]. Por otro lado, Guillén-Gámez et al. (2021) no encontraron diferencias significativas en la competencia digital por género entre profesores universitarios en España [F(1, 150) = 0.72; p = 0.397]. Aun más, para un análisis más detallado, se utilizó un ANOVA de un factor para comparar las puntuaciones en las dimensiones de Competencia Digital por género. Los resultados indicaron que, en la dimensión de Evaluación y retroalimentación, los hombres tuvieron una puntuación media de 4.1 (SD = 0.6), comparado con 3.7 (DT = 0.7) para las mujeres [F(1, 198) = 6.27; p < 0.01]. En la dimensión de Desarrollo de la competencia digital de los estudiantes, la media para hombres fue de 4.3 (DT = 0.5), mientras que para mujeres fue de 4.0 (DT = 0.6), con una diferencia significativa [F(1, 198) = 4.98; p < 0.05]. En resumen, el análisis de las dimensiones consideradas por género, encontró que los hombres tienden a puntuar más alto en todas las dimensiones, especialmente en Pedagogía Digital, Evaluación y observaciones y Facilitar la competencia digital de los estudiantes. En esta línea, diferentes estudios con población docente en formación y en ejercicio, han abogado que los hombres tienden a estar mayor alfabetizados digitalmente que las mujeres (Çebi & Reisoğlu, 2020; Jiménez-Hernández et al., 2020; Pozo et al., 2020). En cuanto a la variable edad, a pesar de la creencia generalizada de que los docentes jóvenes tienden a estar más alfabetizados digitalmente, en base a los resultados obtenidos, se ha encontrado que los participantes pertenecientes a diferentes rangos de edad han destacado en dimensiones diferentes. El análisis por edad muestra que los docentes jóvenes (20-30 años) destacaron en la dimensión de Recursos digitales, obteniendo una media de 4.4 (SD = 0.5). Los docentes de 31-40 años obtuvieron mejores resultados en Competencias Digitales, con una media de 4.3 (DT = 0.6). Los docentes de 41-50 años, por su parte, destacaron en Pedagogía Digital (M = 4.2, SD = 0.7), Evaluación y Retroalimentación (M = 4.1; DT = 0.6), Capacitar a los estudiantes (M = 4.3; DT = 0.5), y Desarrollo de la competencia digital de los estudiantes (media = 4.2, SD = 0.6). Además, el Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 194 análisis ANOVA mostró diferencias significativas entre las edades en varias dimensiones. Por ejemplo, en la dimensión de Recursos digitales, los docentes de 20-30 años obtuvieron puntuaciones significativamente más altas que los de 41-50 años [F(2, 195) = 5.21, p < 0.01]. En la dimensión de Pedagogía digital, los docentes de 41-50 años puntuaron más alto que los de 20-30 años [F(2, 195) = 4.78, p < 0.05]. Estos resultados sugieren una evolución en la competencia digital con la experiencia, aunque las diferencias en las puntuaciones pueden reflejar diferentes enfoques y adaptaciones a las tecnologías a lo largo de la carrera docente. Estos hallazgos son en parte contradictorios con los reportados por Lucas et al. (2021), quienes encontraron que los docentes mayores y más experimentados eran menos competentes digitalmente en comparación con los jóvenes. Sin embargo, otros estudios sugieren que la competencia digital varía con la edad, no solo por la familiaridad con herramientas digitales sino también por la evolución en la metodología pedagógica. Oliver y Jaramillo (2022) hallaron que los docentes mayores tienen habilidades más desarrolladas en aspectos pedagógicos digitales, aunque pueden mostrar menor dominio en el uso de herramientas digitales modernas. Torres et al. (2023) también encontraron que, aunque los docentes jóvenes están más actualizados en tecnología, los mayores desarrollan competencias digitales más profundas con la experiencia. Estos hallazgos sugieren una compleja interacción entre edad, experiencia y competencias digitales, donde cada grupo etario sobresale en diferentes áreas. La experiencia fue otra variable que se consideró en el presente estudio, encontrando que los docentes que tenían una experiencia profesional menor eran los que mostraban un mayor dominio en la competencia digital. En concreto, El análisis por experiencia reveló que los docentes con menos de 10 años de experiencia mostraron un mayor dominio en Competencia Digital (M = 4.3; DT = 0.5) comparado con aquellos con más de 10 años de experiencia (M = 4.1, DT = 0.6). Sin embargo, los docentes con más de 10 años de experiencia puntuaron más alto en Pedagogía digital (M = 4.2; DT = 0.6) y Evaluación y retroalimentación (M = 4.1, DT = 0.7). Un análisis de regresión múltiple reveló que la experiencia es un predictor significativo de las puntuaciones en Competencia digital (β = 0.35; p < 0.01), indicando que, a pesar de las diferencias, los docentes con más experiencia pueden tener una mayor capacidad para integrar tecnologías en sus prácticas pedagógicas.. En contraposición, el estudio de Hinojo-Lucena et al. (2019) el estudio de Hinojo- Lucena et al. (2019) encontró que los docentes más experimentados tenían una mayor competencia digital en términos de alfabetización informacional [F(2, 183) = 7.49, p < 0.01], lo que sugiere que la experiencia y el uso continuo de TIC pueden reforzar la competencia digital a largo plazo, al tiempo que utilizan herramientas de comunicación y colaboración en red. De esta manera, la experiencia actuó como moderador de la conducta docente, situándola como un factor determinante en las decisiones metodológicas utilizadas y el reajuste de su desempeño profesional. No obstante, en términos de interés y actitudes hacia la formación competencial en TIC, la revisión sistemática desarrollada por Fernández- Batanero et al. (2020) encontraró que los docentes con menor experiencia tenían actitudes más favorables hacia las TIC y tenían una mayor disposición a utilizarlas e incorporarlas en los procesos instruccionales En cuanto al análisis de la percepción de los docentes en ejercicio sobre su nivel competencial digital en el pretest-postest, se ha demostrado que las puntuaciones otorgadas antes de realizar el cuestionario son superiores a las asignadas una vez se ha contestado y reflexionado sobre la Competencia digital docente (CDD). Este hallazgo se Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 195 puede explicar por la tendencia de los docentes a sobreestimar su competencia, tal y como apuntaron estudios previos. Maderick et al. (2016) encontraron que los docentes tienden a sobreestimar sus habilidades digitales antes de una evaluación objetiva, lo cual se refleja en la discrepancia entre las puntuaciones del pretest y del postest. Además, estudios más recientes, como el de Fernandez et al. (2020), confirmaron que la percepción inicial de competencia digital suele ser más alta que la realidad, sugiriendo que las intervenciones formativas y la reflexión crítica pueden llevar a una evaluación más precisa de las habilidades digitales de los docentes. Según un análisis comparativo de Chen y Zhang (2022), los resultados de la autoevaluación tienden a ser más optimistas en comparación con las evaluaciones realizadas por pares o mediante herramientas de medición objetivas, corroborando así la tendencia observada en el presente estudio. En definitiva, el presente estudio ha demostrado la incidencia que diferentes factores personales de los docentes tienen sobre su competencia digital. De igual modo, se han identificado cómo determinadas dimensiones que conforman la competencia digital de estos docentes, de acuerdo con el marco DigCompEdu, están más o menos desarrolladas de acuerdo a estas características personales. La panorámica de los resultados encontrados actúa de guía para el diseño de futuros estudios que busquen una mayor capacitación docente en términos de competencia digital, que redunde en procesos de enseñanza y aprendizaje de mayor calidad en las instituciones educativas. No obstante, las limitaciones intrínsecas de la investigación fuerza a que la interpretación de los resultados encontrados deba ser interpretados con cautela. Por ejemplo, el propio diseño de la investigación, de corte cuantitativo, permite una descripción general de la situación, pero no un análisis más profundo que permita identificar las causas que originan estos resultados. De igual modo, el instrumento utilizado, pese a ser un instrumento ampliamente utilizado internacionalmente, que ha demostrado elevados índices de fiabilidad y validez, podría haber sido complementado con otros instrumentos de naturaleza cualitativa, que introduzca una visión más comprensiva a la investigación. Contribuciones de autores Conceptualización, I. G.-M., O.G.-C. y E. P.-N.; curación de datos, I. G.-M. y O.G.-C.; análisis formal, I. G.-M. y. O.G.-C.; adquisición de financiación, E. P.-N. y O.G.-C.; investigación, I. G.-M. y. O.G.-C.; metodología, I. G.-M. Y O.G.-C.; administración de proyectos, I. G.-M., O.G.-C.y E. P.-N.; Recursos, I. G.-M., y O.G.-C.; software, O.G.-C.; supervisión, I. G.-M., O.G.-C. y E. P.-N.; validación, E. P.-N.; visualización, I. G.-M., O.G.- C. y E. P.-N.; escritura: preparación del borrador original, I. G.-M. y O.G.-C.; redacción: revisión y edición, I. G.-M. y O.G.-C. Financiación Esta publicación forma parte del proyecto del Proyecto de Innovación Docente 2024 (PID2024_036) de la Universidad de Jaén. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 71, 179-201 | 2024 | https://doi.org/10.12795/pixelbit.107277 PÁGINA | 196 Referencias Álvarez, J., Medina, M., & Ortega, A. (2021). Resistencia al cambio en la integración de TIC: Un análisis en centros educativos. Educación y Tecnología, 15(2), 123-139. https://doi.org/10.1016/j.edtech.2021.05.007 Brevik, L. M., & Horgen, T. (2019). Teaching in the digital age: How the use of digital technology influences teacher’s role and practices. Journal of Educational Technology & Society, 22(4), 20- 33. https://doi.org/10.1109/JETCAS.2019.2926897 Brevik, L. M., Gudmundsdottir, G. B., Lund, A., & Strømme Aanesland, T. (2019). Transformative agency in teacher education: Fostering professional digital competence. 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