La investigación utiliza técnicas cuantitativas, definido de tipo no experimental, transversal con alcance descriptivo-inferencial y prospectivo. Se seguirán las siguientes fases:

Fase I: Diseño y calibración de un instrumento de evaluación de los niveles de competencia digital docente en estudiantes EPA basado en el marco DIGCOMPEDU.

Esta etapa dice relación con la configuración teórica del instrumento, justificando teóricamente cada una de las dimensiones y calibrando según juicio de expertos y de manera estadística. Contempla:

Configuración teórica del instrumento. El método utilizado para el análisis crítico de la CDD en FID y su evaluación, corresponde a un tipo de investigación documental. Se implementan las cuatro fases que forman parte del método de investigación documental: (a) recopilación, (b) organización, (c) valoración, y (d) crítica. Se revisan los documentos con estándares y competencias docentes más relevantes para el contexto del estudio: DIGCOMPEDU (Redecker & Punie, 2017), Marco común de competencia digital docente INTEF (2017), otras iniciativas que hayan adoptado el estándar DIGCOMPEDU. Además, se revisarán instrumentos de autopercepción, autoevaluación y evaluación que utilicen como base el marco DIGCOMPEDU. A partir de este análisis, se construirá la tabla de especificaciones, la cual contextualizada estará a la realidad de la Formación Parvularia en la educación superior chilena. Esta matriz, será sometida a revisión y validación mediante un panel de expertos nacional e internacional.

Diseño del instrumento. Los reactivos constituyentes del instrumento presentarán situaciones problema, que un profesor novel puede enfrentar durante su ejercicio profesional, poseerán un estatus métrico a lo mínimo cualitativo ordinal, cuyos niveles se asocian a puntuaciones de 0 a 4 o en escala continua según sea necesario. Para el caso del IECDD, este es cuantitativo continuo y en escala intervalar, además de poseer un soporte compacto en el intervalo [0,1]. Este soporte permite realizar conclusiones o interpretaciones en términos porcentuales, facilitando la comunicación y comprensión de lo que se mide y qué tan próximo se está de lo que se quiere lograr.

Con la finalidad de asegurar la validez de contenido del instrumento de evaluación, será validado a través de juicio de expertos (Cabero & Llorente, 2013). En éste participarán expertos(as) nacionales e internacionales del ámbito Educación Superior vinculados a la formación en Educación Parvularia. Este proceso se realizará a través de matrices de validación, donde cada experto evaluará: Alineación de la pregunta al indicador y la dimensión; pertinencia de la pregunta para evaluar el indicador; relevancia de la pregunta para evaluar el desempeño asociado al indicador; nivel de dificultad de la pregunta; Puntuación de las alternativas de la pregunta.

Calibración del instrumento.  Para la calibración del instrumento se aplicará a una muestra piloto cuyo tamaño dependerá de la cantidad de reactivos que lo constituyan. En este proceso se considerarán diferentes estratos, de procedencia, de género y ubicación geográfica, de esta manera capturar el máximo de variabilidad posible. Los estudiantes que participen deberán firmar el consentimiento informado.

Respecto a la validez del instrumento, se recurrirá a la de constructo, utilizando el índice de validez gamma (Γ) definido por González Campos et ál., (2016), ya que esta no puede ser independiente de la fiabilidad y dificultad de la prueba. Adicionalmente, se recurrirá a la validez de constructo mediante la utilización de análisis factorial, dialogando lo exploratorio con lo confirmatorio, considerando el porcentaje de varianza explicada, el método de puntuaciones factoriales de Bartlett y su significancia. La aplicación del análisis factorial se soportará en la evidencia emanada de las pruebas de adecuación de la muestra (KMO), además de especificar una rotación pertinente.

En cuanto a la fiabilidad del instrumento, se utilizará como estimador de la consistencia interna la estadística Alfa de Cronbach y w de McDonald (Fernández-Collado et al., 2014), siendo la primera contrastada con el coeficiente Alpha Game para determinar si existen covarianzas negativas.  Se considerará fiable el instrumento, en la medida que alcance un coeficiente igual o superior a 0,7.

Por otro lado, en relación con el índice que se definirá, se realizará un análisis descriptivo en coherencia al estatus métrico de este. Posteriormente, se realizarán pruebas inferenciales relativas a posibles valores para el parámetro de centralidad en el índice. Finalmente, se propondrá un modelo distribucional para el índice, utilizando los criterios AIC y BIC de selección del modelo.

Los análisis estadísticos serán realizados con el entorno de programación R 3.6.1 (R Development Core Team, 2019) y Jamovi 1.2.27.

 Fase II: Determinación de niveles de competencia digital docente.

Esta etapa busca determinar el nivel de CDD que presentan los estudiantes EPA a partir de un índice de evaluación de CDD (IECDD). Esta fase dice relación con la aplicación del instrumento ya calibrado a la muestra objetivo y el levantamiento de la información pertinente para la determinación de los perfiles. 

Universo y muestra. El universo de estudio está caracterizado por todos los y las estudiantes de las carreras de EPA pertenecientes a las Universidades que son parte del Consejo de Rectores de Chile (CRUCH) y cuyo tamaño poblacional está constituido por 4262 estudiantes (mifuturo.cl). De dicho universo se pretende obtener una muestra representativa por dependencia y macro regiones, con un nivel de confianza del 95% y un error de estimación del ±5%. Cada unidad muestral se obtendrá considerando los estratos y serán seleccionados de manera aleatoria de todos los niveles, por tanto, el tipo de muestreo es aleatorio estratificado.

Aplicación del instrumento y determinación del nivel de CDD. El instrumento será aplicado utilizando una plataforma digital, para ello se confeccionarán formularios web que contendrán el instrumento creado, además de variables demográficas. Estos serán enviados vía correo electrónico de manera aleatoria a los sujetos de la muestra seleccionada, quienes previo a la aceptación del consentimiento informado se les incluirá en dicho correo.

La aplicación del instrumento mediante correos electrónicos estará sujeta a la autorización de las respectivas instancias administrativas y bioéticas de las instituciones de educación superior. De no ser posible la aplicación de los instrumentos bajo esta modalidad web, se recurrirá a la aplicación de encuestas en terreno resguardando la aleatoriedad y confidencialidad, y con estricto apego a los procedimientos éticos. En esta investigación todos los procedimientos se implementarán siguiendo los lineamientos de la Declaración de Singapur sobre la Integridad en la Investigación (2010). Por lo mismo, se definirá un protocolo de consentimiento informado que deberán firmar los estudiantes de la muestra, el cual será revisado y aprobado por el Comité de Ética de la Universidad patrocinante. 

Proceso de análisis de datos

El análisis de datos se realizará de forma incremental, de la siguiente forma:

• Se recurrirá a la obtención de resúmenes estadísticos de centralidad, variabilidad, posición y forma, entre otras.
• Se aplicarán pruebas de asociación y significancia (dependencia, explicación), cuyo criterio de decisión será el p-valor, considerando un nivel de significancia del 5%. Las técnicas que se utilizarán dependerán del estatus métrico de las variables que se sometan a revisión, y del cumplimiento de los supuestos estadísticos de cada prueba (análisis previo de normalidad, homocedasticidad, ya sea Welch o Fisher, esfericidad etc.).

 Fase III: perfiles de aprendizajes digitales docentes desarrollados por los estudiantes EPA. 

Para la determinación de perfiles, se definirá un índice, y sobre él se desarrollará un análisis descriptivo en función de su estatus métrico. De manera complementaria se utilizarán las variables de contexto (número de programas formativos sobre TIC, dependencia de establecimiento de origen, región de formación universitaria), las dimensiones nucleares del instrumento, la caracterización métrica de las puntuaciones totales, la dimensión de mayor puntuación y la valoración del índice. Posteriormente, se realizarán pruebas inferenciales relativas a posibles valores para el parámetro de centralidad en el índice. Finalmente, se propondrá un modelo distribucional para el índice, utilizando los criterios AIC y BIC de selección del modelo. Esta especificación métrica permitirá la definición de perfiles y realizar pruebas en significancia entre ellos a la hora de comparar y generar cluster.