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DISEÑO DE UNA GUÍA DIDÁCTICA BASADA EN EL
MODELO TPACK EN LA ENSEÑANZA DE ESTADÍSTICA
DESIGN OF A DIDACTIC GUIDE BASED ON THE TPACK MODEL
IN THE TEACHING OF STATISTIC
Recibido: 14/10/2024 - Aceptado: 15/01/2025
Oswaldo Patricio Bonifaz Vallejo
Universidad Politécnica Estatal del Carchi
Posgrado
Magister en Tecnologías para la Gestión y Práctica Docente
Ponticia Universidad Católica del Ecuador
opbonifaz@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-2740-6345
Cristhian Patricio Castillo Martínez
Universidad Politécnica Estatal del Carchi
Posgrado
Magíster en Educación
Universidad Tecnológica América
cristhian.castillo@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-6944-035X
Bonifaz, O., & Castillo, C. (febrero, 2025). Diseño de una guía didáctica basada en el
Modelo TPACK en la enseñanza de estadística. Sathiri, 97 – 116. https://
doi.org/10.32645/13906925.1327
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Bonifaz, O., & Castillo, C. (febrero, 2025). Diseño de una guía didáctica basada en el Modelo TPACK en la enseñanza de estadística. Sathiri, 97 – 116. https://doi.
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Resumen
En el mundo existen varios enfoques y corrientes pedagógicas que se adaptan o cambian a los
contextos actuales en respuesta a la evolución sociocultural, avances tecnológicos y a las
necesidades regionales, propias de la comunidad educativa. La presente investigación exploratoria
se realizó bajo un enfoque mixto y su objetivo fue diseñar una guía didáctica basada en el Modelo
TPACK (Conocimiento Tecnológico, Pedagógico y del Contenido), que identica los conocimientos
necesarios que deben tener los docentes, a n de mejorar el proceso de enseñanza aprendizaje,
mediante la adecuada integración de tecnologías para la enseñanza de la materia de Estadística.
La investigación se realizó en una institución de educación superior de la Amazonía ecuatoriana.
Dentro del proceso estadístico de validación de resultados de los 151 estudiantes encuestados, se
obtuvo un coeciente de 0.89 del Alpha de Cronbach de las 36 variables en estudio. También se
realizó el cálculo de la matriz de correlaciones, lo cual permitió determinar que no existe presencia
de variables redundantes y evidenció la necesidad de fortalecer las competencias digitales de los
docentes de Estadística, especícamente en el manejo de software especializado y la integración
efectiva de tecnologías en las clases. La aplicación de una guía didáctica basada en el modelo TPACK,
diseñada como respuesta a los requerimientos identicados, representa una solución viable para
mejorar el proceso de enseñanza aprendizaje de la Estadística en la institución objeto del estudio.
Al combinar conocimientos tecnológicos, pedagógicos y de contenido, esta guía busca potenciar el
uso de herramientas digitales y técnicas pedagógicas efectivas en la impartición de esta materia.
Palabras clave: Modelo TPACK, Tecnologías, Educación, Estadística
Abstract
In the world there are several pedagogical approaches and currents that adapt or change to current
contexts in response to sociocultural evolution, technological advances and regional needs,
typical of the educational community. The present exploratory research was carried out under a
mixed approach, and aims to design a teaching guide based on the TPACK Model (Technological,
Pedagogical and Content Knowledge), which identies the necessary knowledge that teachers
must have, in order to improve the teaching-learning process, through the appropriate integration
of technologies for teaching the subject of Statistics. The research was done in a higher education
institution in the Ecuadorian Amazon. Within the statistical process of validation of results of the
151 students surveyed, was carried out the calculation of Cronbach’s Alpha, obtaining a coecient
of 0.89 of the 36 variables under study, and the calculation of the correlation matrix was also
carried out, which made it possible to determine that there is no presence of redundant variables,
and demonstrate the need for strengthen the digital skills of Statistics teachers, specically in the
management of specialized software and the eective integration of technologies in classes. The
application of a teaching guide based on the TPACK model, designed in response to the identied
requirements, represents a viable solution to improve the teaching-learning process of Statistics in
the institution under study. By combining technological, pedagogical and content knowledge, this
guide seeks to enhance the use of digital tools and eective pedagogical techniques in the teaching
of this subject.
Keywords: TPACK model, Technologies, Education, Statistics
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DISEÑO DE UNA GUÍA DIDÁCTICA
BASADA EN EL MODELO TPACK EN LA
ENSEÑANZA DE ESTADÍSTICA
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Introducción
En el mundo existen varios enfoques y corrientes pedagógicas (Suárez, 2000) que se han adaptado
a lo largo del tiempo, en respuesta a los avances tecnológicos (Siemens, 2005) y a las necesidades
cambiantes en la educación (Barragán, 2013). Uno de estos modelos es TPACK (Technological
Pedagogical Content Knowledge), que identica los conocimientos necesarios que deben tener los
docentes, a n de mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje, mediante la adecuada integración
de tecnologías (Mishra y Koehler, 2006). Este modelo es especialmente relevante en el contexto
post pandemia de COVID-19, que impactó signicativamente en el sector educativo, impulsando
la adopción de metodologías y herramientas tecnológicas de una manera vertiginosa (García y
Rodríguez, 2023) (Rujas y Feito, 2021).
En 1986, Lee Shulman aseveró que para enseñar no es suciente tener conocimiento
sobre el contenido y puso en debate la importancia de las diferentes formas de conocimiento en la
enseñanza, enfatizando que la enseñanza efectiva requiere no solo del conocimiento de contenido,
sino también del conocimiento de contenido pedagógico y curricular. Este enfoque evolutivo resalta
la importancia de una competencia docente que va más allá del dominio del contenido y que aborda
situaciones complejas que necesitan estrategias pedagógicas redenidas con base en el contexto
educativo y en los factores que los docentes enfrentan en situaciones particulares(Shulman, 1986),
que requieren soluciones más diversicadas sobre la base de los diferentes conocimientos y
habilidades que un docente debe tener.
El modelo TPACK, (Conocimiento Tecnológico Pedagógico del Contenido), bajo los estudios
promulgado por Lee S. Shulman, docente de la Universidad de Stanford, es un marco conceptual
desarrollado inicialmente por Mishra y Koehler en 2006, que representa un avance signicativo
en la formación docente y que comprende la interacción entre los diversos tipos de conocimiento
tecnológico, pedagógico y del contenido, en el contexto de la enseñanza y el aprendizaje, sustentado
por medio de herramientas y plataformas tecnológicas (Koehler et al., 2013). Esta integración es
crucial cuando los profesores incorporan tecnología en el contexto del aula, (Moreno et al., 2019).
El modelo TPACK distingue tres dimensiones básicas de formación y cuatro intersecciones
entre ellas, identicando un total de siete dimensiones, junto con el contexto diferenciado de
formación. Este modelo se centra en el conocimiento tecnológico (TK), el conocimiento pedagógico
(PK) y el conocimiento del contenido (CK).
El Conocimiento Tecnológico (TK) incluye las habilidades y conocimiento sobre el uso de
herramientas y recursos tecnológicos (Mishra y Koehler, 2006; Angeli y Valanides, 2009; Koehler
et al., 2014). El Conocimiento Pedagógico (PK) hace referencia a las habilidades y conocimiento
aplicado dentro del proceso de enseñanza, gestión del aula, planicación y evaluación del proceso
de enseñanza aprendizaje (Munyengabe et al., 2017; Schmidt et al., 2009). El Conocimiento de
Contenido (CK) se reere al conocimiento especíco de los conceptos, teorías y principios sobre la
materia que el profesor debe tener para enseñar (Mishra y Koehler, 2006; Munyengabe et al., 2017).
Adicional a los tres tipos de conocimientos antes enunciados, también son abordados en
los tres espacios de intersección que generan sus interrelaciones: el Conocimiento del Contenido
Pedagógico (PCK) es la intersección del CK y PK, que trata de cómo enseñar contenidos de un tema
en particular (Shulman, 1986; Koehler et al., 2014; Munyengabe et al., 2017); el Conocimiento del
Contenido Tecnológico (TCK) es el resultado de la combinación del TK y CK, que establece el uso de
las tecnologías en el acceso y la comprensión del contenido (Mishra y Koehler, 2006; Koehler et al.,
2014; Munyengabe et al., 2017); el Conocimiento Pedagógico Tecnológico (TPK) es el resultado de la
combinación de TK y PK, que se reere al uso de las TIC dentro de la forma que el docente imparte
una materia (Mishra y Koehler, 2006; Munyengabe et al., 2017).
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Por último, la interrelación de los tres tipos de conocimientos y de las tres intersecciones
anteriormente señalados, dan como resultado el Conocimiento Tecnológico Pedagógico del
Contenido (TPACK), representado en la Figura 1, que muestra los conocimientos y habilidades que
deben poseer los docentes para integrar de una manera efectiva las tecnologías, el conocimiento
y la pedagogía en el proceso de enseñanza-aprendizaje de un contenido en especíco (Mishra y
Koehler, 2006; Koehler et al., 2014; Munyengabe et al., 2017).
Figura 1.
Ilustración del Conocimiento Tecnológico de Contenidos Pedagógicos (TPACK)
Fuente: (Mishra y Koehler, 2006)
La presente investigación se centra en el desarrollo de una guía didáctica basada en el
modelo TPACK para la enseñanza de Estadística. La motivación detrás de este estudio es abordar
la falta de recursos adecuados para enseñar Estadística, integrando herramientas tecnológicas y
técnicas pedagógicas efectivas (Herrington et al., 2014). A través del modelo TPACK que combina
conocimiento tecnológico, pedagógico y de contenido, se busca mejorar el proceso de enseñanza
y aprendizaje de esta materia, respondiendo a las necesidades especícas de los estudiantes
encuestados (Kholid et al., 2023).
Estadística es una materia profesionalizante dentro de las diferentes carreras en las que
se imparte, de alto contenido técnico y abstracto, que provee de procedimientos esenciales para
el análisis cuantitativo. De acuerdo a las hojas de control levantadas en la auditoría realizada, se
evidenció que en la institución objeto de la presente investigación no existen guías didácticas
basadas en el uso de herramientas tecnológicas especializadas, que son fundamentales para el
análisis, procesamiento y presentación de datos estadísticos (Islas, 2018).
La justicación de este estudio radica en la necesidad de mejorar la calidad de enseñanza
de la materia de Estadística en un contexto educativo que está evolucionando rápidamente con la
integración de la tecnología (Gareld y Ben-Zvi, 2008). La hipótesis es que la implementación de una
guía didáctica que utilice el modelo TPACK resultará en una mejora signicativa en el aprendizaje de
los estudiantes (Harris et al., 2017).
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Métodos
La investigación se realizó en el Instituto Superior Tecnológico Tena. Esta es una institución pública
de educación superior tecnológica, ubicada en el Km 1.5, vía Tena -Archidona, que oferta cuatro
carreras. Tiene una planta docente de 47 profesores y 680 estudiantes aproximadamente, que
conere títulos de tecnología superior. Cuenta con un modelo educativo basado en el modelo
TPACK que, luego de la auditoría educativa realizada, evidenció que no se está aplicando el modelo
educativo establecido y que la documentación generada es inadecuada o insuciente (IST_TENA,
2023).
La investigación exploratoria se efectuó bajo un enfoque mixto, combinando métodos
cuantitativos (la aplicación de una encuesta dirigida a estudiantes y otra a docentes) y cualitativos
(la revisión de plataformas tecnológicas institucionales, donde los docentes cargan sus contenidos
como evidencia del proceso docente). Esto permitió identicar las fortalezas y debilidades de la
aplicación de recursos tecnológicos y sus implicaciones en los diferentes actores involucrados en el
proceso de enseñanza-aprendizaje. El enfoque mixto utiliza evidencia de datos numéricos, verbales,
textuales, visuales, simbólicos y de otras clases propias del entorno investigativo para comprender
el problema planteado, fenómeno o estudio de caso (Creswell y Poth, 2017). Esta combinación de
métodos cuantitativos y cualitativos es ampliamente utilizada en investigaciones educativas, ya
que permite obtener una comprensión más profunda y holística del fenómeno estudiado (Meissner
et al., 2011; Teddlie y Tashakkori, 2012).
Para la recolección de datos correspondiente al primer objetivo, se aplicó una encuesta
estructurada a 151 estudiantes matriculados en la asignatura de Estadística, excluyendo a 15
estudiantes que desertaron por factores socioeconómico. El instrumento se aplicó al nalizar
el primer parcial del ciclo académico 2023 IIS. El propósito fue indagar sobre las competencias
digitales y las metodologías empleadas en el proceso de enseñanza-aprendizaje de una disciplina
en especíco (Koehler et al., 2013).
Para asegurar la validez y abilidad del instrumento de medición utilizado, se llevó a cabo una
revisión bibliográca de investigaciones similares, se adaptaron preguntas previamente utilizadas
en estudios anes (Jiménez y Alvarado, 2017; Paidican y Arredondo, 2022). El proceso de diseño y
validación del instrumento se realizó con la asesoría de expertos en el campo de la educación y la
tecnología (Guerrero et al., 2024). Con la autorización de la institución, se aplicó el instrumento de
manera presencial y anónima durante tres días, cubriendo las jornadas matutina y nocturna en el
proceso de levantamiento de información.
Es importante reconocer algunas limitaciones y posibles sesgos en la presente
investigación. En primer lugar, los datos cuantitativos se obtuvieron principalmente a través de
encuestas autoinformadas por los estudiantes, lo que podría introducir sesgos de deseabilidad
social o percepciones subjetivas. Además, el estudio se realizó en una sola institución de educación
superior, lo que podría limitar la generalización de los resultados a otros contextos. Por otro lado, se
empleó un enfoque mixto, la recolección de datos cualitativos se limitó a una pregunta abierta en la
encuesta aplicada a los estudiantes y en la encuesta realizada a los tres profesores que imparten
la materia, así como a la revisión de las evidencias cargadas en la plataforma institucional, lo que
podría dicultar que se aprecie la riqueza y profundidad de las experiencias y percepciones de los
participantes.
Finalmente, la actualización constante de las tecnologías y de las tendencias educativas
implica que los hallazgos de esta investigación podrían quedar desactualizados en un futuro
cercano, requiriendo revisiones periódicas de la guía didáctica propuesta.
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Resultados
Dentro del proceso estadístico de validación de resultados, se realizó el cálculo del Alpha de Cronbach.
Este coeciente es fundamental para evaluar la consistencia interna de una escala o instrumento
de medición. Se considera que un valor de Alpha de Cronbach superior a 0.7 es adecuado para
escalas en etapa inicial de desarrollo(Ponce et al., 2021). Un alfa de Cronbach por encima de 0.8 es
considerado un indicador aún más sólido de consistencia interna para instrumentos psicométricos
bien establecidos(Streiner, 2003).
Por consiguiente, mediante el software SPSS, se realizó el cálculo
correspondiente y se obtuvo un coeciente de 0.89. Este resultado indica una excelente
consistencia interna entre las 36 variables en estudio, lo cual proporciona una sólida base para la
obtención de resultados conables en la investigación. Esto respalda la abilidad del instrumento
utilizado para medir las competencias digitales de los profesores de Estadística y diseñar la guía
didáctica basada en los resultados de la encuesta, tal como fue el objetivo.
Una vez revisada la conabilidad del instrumento, se realizó el cálculo de la matriz de
correlaciones, lo cual permitió determinar o identicar la presencia de variables redundantes
mediante la evaluación de las mismas. Se evidenció que no existe una relación marcada entre pares
de variables, lo cual dio paso a generar un análisis factorial para identicar los factores que mayor
injerencia tienen dentro de la investigación y que permiten identicar los elementos fundamentales
que se deberán tomar en cuenta para el diseño de la guía didáctica. Con la ayuda del software SPSS,
se procedió a calcular mediante un modelo de extracción de máxima verosimilitud tomando en
cuenta únicamente los autovalores mayores que 1 y tomando como punto de partida la prueba de
esfericidad de Bartlett KMO (Tabla1). Esto conllevó a los siguientes resultados:
Tabla 1.
KMO y prueba de Bartlett
Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin
Prueba de esfericidad de Bartlett Chi-cuadrado aproximado 0,792
gl 1670,141
Sig. 465
0,000
Nota. Datos obtenidos de la encuesta y análisis en SPSS
En el cálculo del coeciente Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), se evalúo la proporción de varianza
entre las variables observadas que podrían ser comunes. Un valor KMO cercano a 1 indica una buena
adecuación de los datos para el análisis factorial (Kaiser, 1974). En este caso se obtuvo un KMO
de 0.792, lo cual sugiere que la muestra tiene una adecuación razonable para realizar un análisis
factorial. Para corroborar lo antes mencionado, se optó por aplicar la prueba de esfericidad de
Bartlett mediante un Chi cuadrado y se obtuvo un valor P de 0.000, lo cual indica que la prueba es
signicativa y se rechaza la hipótesis nula a favor de la alternativa, lo cual respalda la idoneidad de
realizar un análisis factorial(Bartletf, 1954).
A continuación, en la Tabla 2, se presentan el análisis factorial y la tabla de comunalidades
que consolidan los factores de mayor incidencia en el diseño de una guía didáctica basada en el
Modelo TPACK en la enseñanza de la Estadística.
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Tabla 2.
Comunalidades
Inicial Extracción
Ítems 2.1 El profesor le ha mencionado la importancia de integrar
tecnología en clases.
0,562 0,596
Ítems 2.2 El profesor le ha mencionado la importancia de mantener
contenidos actualizados de aplicación en el campo de formación.
0,510 0,517
Ítems 3.1 ¿Con qué frecuencia su profesor de Estadística integra
tecnología de la información para mejorar la comprensión de los
contenidos impartidos en clase?
0,627 0,813
Ítems 3.2 ¿Considera usted que el uso de las tecnologías de la
información mejora su comprensión de los contenidos vistos en la
materia de Estadística?
0,477 0,559
Ítems 3.3 ¿Con qué frecuencia el profesor de Estadística integra las
tecnologías más adecuadas para enseñar los contenidos y temas de la
materia?
0,517 0,437
Ítems 4 ¿Considera que el profesor de Estadística debería capacitarse
en TIC?
0,320 0,999
Ítems 5.1 ¿Con qué frecuencia su profesor aplica clases magistrales?
0,463 0,999
Ítems 5.2 ¿Con qué frecuencia incorpora actividades prácticas/
experimentos en el aula?
0,438 0,402
Ítems 5.3 ¿Con qué frecuencia utiliza el aprendizaje basado en proyectos
en su enseñanza?
0,579 0,606
Ítems 5.4 ¿Con qué frecuencia utiliza el aprendizaje cooperativo/grupal
en sus clases?
0,596 0,617
Ítems 5.5 ¿Con qué frecuencia incorpora la tecnología?
0,537 0,505
Ítems 5.6 ¿Con qué frecuencia promueve la discusión y el debate en
clase?
0,360 0,344
Ítems 5.7 ¿Con qué frecuencia utiliza ejemplos del mundo real y
situaciones de la vida cotidiana en su enseñanza?
0,428 0,344
Ítems 5.8 ¿Con qué frecuencia hace que los estudiantes trabajen de
forma independiente o autodirigida?
0,336 0,402
Ítems 5.9 ¿Con qué frecuencia da retroalimentación en tiempo real
durante las actividades de clase?
0,428 0,347
Ítems 5.10 ¿Con qué frecuencia utiliza evaluación formativa (no calicada)
para vericar la comprensión?
0,434 0,429
Ítems 6 ¿En qué medida considera que su profesor de Estadística
domina los temas y contenidos impartidos en clase?
0,296 0,255
Ítems 7.1 Frecuencia de uso de plataformas de aprendizaje en línea.
0,646 0,737
Ítems 7.2 Frecuencia de uso de presentaciones multimedia.
0,441 0,357
Ítems 7.3 Frecuencia de uso de contenido multimedia.
0,478 0,442
Ítems 7.4 Frecuencia de uso de plataformas de trabajo colaborativo.
0,565 0,557
Ítems 7.5 Frecuencia de uso de pizarras digitales interactivas.
0,506 0,580
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Ítems 7.6 Frecuencia de uso de herramientas de comunicación
asincrónica.
0,413 0,359
Ítems 7.7 Frecuencia de uso de herramientas de evaluación en línea.
0,570 0,521
Ítems 7.8 Frecuencia de uso de aplicaciones de juegos educativos.
0,585 0,641
Ítems 7.9 Frecuencia de uso de aplicaciones con el uso de IA (inteligencia
articial).
0,538 0,509
Ítems 7.10 Frecuencia de uso de realidad virtual y/o realidad aumentada.
0,424 0,419
Ítems 8.1 Las actividades desarrolladas dentro de aula, ¿le ayudan a
reforzar el contenido recibido en clase?
0,636 0,732
Ítems 8.2 Las tareas asignadas por el profesor de Estadística, ¿le ayudan
a aanzar lo aprendido en clase?
0,539 0,518
Ítems 8.3 La complejidad de los deberes y tareas enviados por el
profesor, ¿son adecuados en relación al tiempo de presentación?
0,417 0,386
Ítems 8.4 ¿El tiempo que el profesor se demora en calicar las tareas y
trabajos enviados es adecuado?
0,303 0,259
Nota. Método de extracción: Máxima verosimilitud.
Con base en los valores consolidados de la Tabla 2, se procede a extraer los factores iniciales
que mayor peso o injerencia presentan dentro del estudio y que son:
• Ítem 1 (Factor 1–Inicial: 0.562, Extracción: 0.596):
• La carga factorial inicial es 0.562 y después de la extracción es 0.596. Este ítem
parece tener una relación moderada con el factor extraído.
• Ítem 2 (Factor 1–Inicial: 0.510, Extracción: 0.517):
• La carga factorial inicial es 0.510 y después de la extracción es 0.517. Similar al ítem
1, este ítem muestra una relación moderada con el factor extraído.
• Ítem 3 (Factor 1–Inicial: 0.627, Extracción: 0.813):
• Este ítem tiene una carga inicial de 0.627 y una carga después de la extracción de
0.813. Muestra una fuerte relación con el primer factor.
• Ítem 4 (Factor 1–Inicial: 0.477, Extracción: 0.559):
• La carga inicial es 0.477 y después de la extracción es 0.559. Este ítem tiene una
relación moderada con el primer factor.
• Ítems 5 a 10 (Factores 2 y 3):
• Estos ítems tienen cargas factoriales en diferentes factores, lo que indica su
asociación con múltiples dimensiones o constructos.
• Ítems 11 a 20 (Factores 4 y 5):
• Estos ítems también tienen cargas en diferentes factores, lo que sugiere su relación
con dimensiones distintas.
• Ítems 21 a 28 (Factores 6, 7, y 8):
• Estos ítems tienen cargas en factores especícos, indicando su asociación con
dimensiones particulares.
• Ítems 29 a 36 (Factor 9):
Estos ítems están asociados principalmente con un factor especíco. En resumen, la matriz
muestra cómo cada ítem está relacionado con los factores identicados en el análisis factorial. Es
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importante revisar las cargas factoriales, especialmente después de la extracción, para interpretar la
fuerza de la relación entre cada ítem y el factor correspondiente. Además, la interpretación también
puede depender del contexto y el contenido especíco de los ítems en su estudio. A continuación,
en la Tabla 3, se muestran los resultados del análisis factorial.
Tabla 3.
Matriz de factores rotados
Factor
1 2 3 4 5 6 7 8 9
7.5 Frecuencia de uso de
pizarras digitales interactivas.
0,740
7.8 Frecuencia de uso
de aplicaciones de juego
educativos.
0,700 0,333
7.4 Frecuencia de uso de
plataformas de trabajo
colaborativo.
0,635 0,327
7.7 Frecuencia de uso de
herramientas de evaluación
en línea.
0,594 0,309
7.9 Frecuencia de uso de
aplicaciones con el uso de IA
(inteligencia articial).
0,540 0,421
7.10 Frecuencia de uso de
realidad virtual y/o realidad
aumentada.
0,496
7.3 Frecuencia de uso de
contenido multimedia.
0,378 0,313 0,315
7.6 Frecuencia de uso
de herramientas de
comunicación asincrónica.
0,375 0,326
8.1 Las actividades
desarrolladas dentro de
aula, ¿le ayudan a reforzar el
contenido recibido en clase?
0,830
8.2 Las tareas asignadas por
el profesor de Estadística,
¿le ayudan a aanzar lo
aprendido en clase?
0,656
5.9 ¿Con qué frecuencia da
retroalimentación en tiempo
real durante las actividades
de clase?
0,524
8.3 La complejidad de los
deberes y tareas enviados por
el profesor, ¿son adecuados
en relación al tiempo de
presentación?
0,462 0,364
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5.7 ¿Con qué frecuencia
utiliza ejemplos del mundo
real y situaciones de la vida
cotidiana en su enseñanza?
0,445
6 ¿En qué medida considera
que su profesor de
Estadística domina los temas
y contenidos impartidos en
clase?
0,383
5.2 ¿Con qué frecuencia
incorpora actividades
prácticas/experimentos en el
aula?
0,365 0,309
7.1 Frecuencia de uso de
plataformas de aprendizaje
en línea.
0,342 0,714
5.4 ¿Con qué frecuencia
utiliza el aprendizaje
cooperativo/grupal en sus
clases?
0,607
5.5 ¿Con qué frecuencia
incorpora la tecnología?
0,384 0,304
3.2 ¿Considera usted que
el uso de las tecnologías
de la información mejora
su comprensión de los
contenidos vistos en la
materia de Estadística?
0,703
3.3 ¿Con que frecuencia
el profesor de Estadística
integra las tecnologías más
adecuadas para enseñar los
contenidos y temas de la
materia?
0,450
5.6 ¿Con qué frecuencia
promueve la discusión y el
debate en clase?
0,320 0,438
5.10 ¿Con qué frecuencia
utiliza evaluación formativa
(no calicada) para vericar la
comprensión?
0,567
5.3 ¿Con qué frecuencia
utiliza el aprendizaje
basado en proyectos en su
enseñanza?
0,416 0,560
5.8 ¿Con qué frecuencia hace
que los estudiantes trabajen
de forma independiente o
autodirigida?
0,514
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org/10.32645/13906925.132
3.1 ¿Con que frecuencia
su profesor de Estadística
integra tecnología de la
información para mejorar
su comprensión de los
contenidos impartidos en
clase?
0,525 0,664
2.1 El profesor le ha
mencionado la importancia
de integrar tecnología en
clases.
0,319 0,570
7.2 Frecuencia de uso de
presentaciones multimedia.
0,342 0,369
2.2 El profesor le ha
mencionado la importancia
de mantener contenidos
actualizados de aplicación en
el campo de formación.
0,345 0,370 0,483
8.4 ¿El tiempo que el profesor
se demora en calicar las
tareas y trabajos enviados es
adecuado?
0,450
5.1 ¿Con qué frecuencia aplica
clases magistrales en sus
clases?
0,929
4 ¿Considera que el profesor
de Estadística debería
capacitarse en TIC?
0,993
Nota. Método de extracción: Máxima verosimilitud.
Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.
a. La rotación ha convergido en 13 iteraciones.
En la matriz de factores rotados (Tabla 3), básicamente se muestran los resultados de
un análisis factorial con el método de extracción de máxima verosimilitud y la rotación Varimax,
mediante la cual se logró identicar que:
• Factor 1: Tecnología educativa y aprendizaje digital (cargado fuertemente).
Este factor está asociado con cerca de nueve variables en estudio como son,
por ejemplo, la frecuencia de uso de pizarras digitales interactivas, aplicaciones
de juego educativos, plataformas de trabajo colaborativo, herramientas de
evaluación en línea, aplicaciones con el uso de inteligencia articial y realidad
virtual/aumentada. También tiene cierta asociación con la frecuencia de uso de
plataformas de aprendizaje en línea, contenido multimedia, herramientas de
comunicación asincrónica y presentaciones multimedia.
• Factor 2: Estrategias pedagógicas y participación estudiantil. Este factor está
asociado con la frecuencia de incorporar actividades prácticas/experimentos
en el aula, el uso de aprendizaje cooperativo/grupal, la frecuencia de promover
la discusión y el debate en clase, y la frecuencia de uso de evaluación formativa
para vericar la comprensión. También tiene cierta asociación con la frecuencia de
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utilizar el aprendizaje basado en proyectos y hacer que los estudiantes trabajen de
forma independiente o autodirigida.
• Factor 3: Comunicación y retroalimentación. Este factor está asociado con la
frecuencia de dar retroalimentación en tiempo real durante las actividades de
clase y la percepción de que la complejidad de los deberes y tareas es adecuada en
relación al tiempo de presentación.
• Factor 4: Actualización de contenidos y orientación docente. Este factor está
asociado con la frecuencia con la que el profesor menciona la importancia de integrar
tecnología en las clases y la importancia de mantener contenidos actualizados de
aplicación en el campo de formación.
• Factor 5: Tiempo de respuesta a tareas y trabajos enviados. Este factor está
asociado con la percepción de si es adecuado el tiempo que el profesor se demora
en calicar las tareas y trabajos enviados.
• Factor 6: Clases magistrales. Este factor está fuertemente asociado con la
frecuencia de aplicar clases magistrales.
• Factor 7: Orientación docente sobre tecnología educativa. Este factor está
relacionado con la frecuencia con la que el profesor de Estadística integra tecnología
de la información para mejorar la comprensión de los contenidos impartidos en
clase.
• Factor 8: Enfoque en estrategias de aprendizaje. Este factor está asociado con
la frecuencia de hacer que los estudiantes trabajen de forma independiente o
autodirigida.
• Factor 9: Capacitación del Profesor en TIC (cargado fuertemente). Este factor está
asociado con la creencia de que el profesor de Estadística debería capacitarse en
Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC).
Los nueve factores representan patrones de asociación entre las variables originales
y proporcionan una interpretación más clara de las dimensiones subyacentes en los datos
relacionados con la tecnología educativa y la enseñanza de Estadística. La convergencia en trece
iteraciones indica que el proceso de rotación fue estable y exitoso.
Con el n de orientar el diseño de una guía didáctica que responda al objetivo de la
investigación, se analizaron las observaciones que constan en la pregunta 9 de la encuesta aplicada
a los estudiantes, siguiendo las recomendaciones de varios autores (Hashimov, 2015; Miles et al.,
2014) que establecen los pasos para la categorización de respuestas abiertas.
El procedimiento realizado para la categorización abarcó los siguientes pasos:
• Codicación inicial: Se hizo una lectura cuidadosa de todas las respuestas abiertas
para identicar temas emergentes y asignar códigos preliminares sobre la base de
los componentes que establece el modelo TPACK (Mishra y Koehler, 2006): TK, CK,
PK, TCK, PCK, TPK.
• Revisión de códigos: Los códigos se revisaron para identicar similitudes,
diferencias y agrupar en categorías centrales.
• Denición de categorías: Se determinaron tres categorías principales y tres
categorías secundarias que representaban los temas clave en las observaciones
de los estudiantes.
• Codicación nal: Cada respuesta se asignó a una o más categorías, registrando
las frecuencias de codicación por categoría.
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DISEÑO DE UNA GUÍA DIDÁCTICA
BASADA EN EL MODELO TPACK EN LA
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• Cálculo de frecuencias: Por cada categoría se calculó el porcentaje de respuestas
codicadas en esa categoría en relación al total de observaciones.
Este método permite complementar los datos cuantitativos con información cualitativa
relevante desde la perspectiva de los participantes y obtener frecuencias para cada categoría
(Tarnoki y Puentes, 2019).
Luego del proceso de codicación de preguntas abiertas(Vives y Hamui, 2021), que consiste
en revisar las respuestas y asignarles códigos o categorías en función de los temas o patrones que
surjan (Medina et al., 2022) se identicaron cuatro categorías temáticas recurrentes, resumidas en
la Tabla 4:
• Dicultades de los docentes en el uso de software estadístico para el análisis y la
visualización de datos. Esta categoría fue mencionada por el 72% de los estudiantes
encuestados.
• Necesidad de mayor integración de recursos digitales en las clases, que permitan
una mayor interacción, colaboración y retroalimentación entre los participantes.
Esta categoría estuvo presente en el 58% de los comentarios de los estudiantes
encuestados.
• Interés en que los profesores utilicen con más frecuencia los recursos tecnológicos
actuales como la inteligencia articial para la enseñanza, que faciliten la
comprensión de conceptos abstractos y la simulación de situaciones reales. Esta
categoría fue referida por el 42% de los estudiantes encuestados.
• Preferencia por métodos activos apoyados en tecnología, que promuevan el
aprendizaje basado en proyectos, problemas o casos y el desarrollo de competencias
transversales. Esta categoría fue apuntada por el 36% de las observaciones de los
estudiantes encuestados.
Tabla 4.
Resumen de categorización de resultados cualitativos, pregunta 9
Categoría Denición
Códigos
relacionados
Frecuencia Fórmula y cálculo
Dicultades
con software
estadístico
Observaciones sobre
problemas de los
docentes para usar
SPSS, R, Python
u otro software
especializado.
Falta de manejo de
software, No usan R,
SPSS, Python, etc.
72%
(Respuestas
codicadas en la
categoría / Total de
observaciones) x 100
(46 / 64) x 100 = 72%
Integración
de recursos
digitales
Comentarios sobre
la necesidad de que
los docentes integren
más recursos
digitales en la
enseñanza.
Más videos, agregar
simulaciones, uso de
pizarras digitales, etc.
58%
(Respuestas
codicadas en la
categoría / Total de
observaciones) x 100
(37 / 64) x 100 = 58%
Uso de
recursos
tecnológicos
Menciones al
interés porque los
profesores usen estas
tecnologías.
Ojalá usen más
recursos tecnológicos,
actuales, etc.
42%
(Respuestas
codicadas en la
categoría / Total de
observaciones) x 100
(27 / 64) x 100 = 42%
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Métodos
activos y
tecnología
Preferencia
manifestada por
estrategias didácticas
activas apoyadas en
tecnología.
Que usen aprendizaje
basado en proyectos;
nos gustan los juegos
digitales, etc.
36%
(Respuestas
codicadas en la
categoría / Total de
observaciones) x 100
(23 / 64) x 100 = 36%
En síntesis, se evidencia la percepción de los estudiantes sobre brechas en las competencias
digitales de sus docentes de Estadística, especialmente en cuanto al manejo de software
especializado y la integración efectiva de tecnologías en las clases (Gómez et al., 2022). Estas
competencias son fundamentales para afrontar los desafíos actuales de la educación superior,
que demandan una mayor integración de las tecnologías digitales en los procesos de enseñanza-
aprendizaje(Medina et al., 2022).
La guía didáctica desarrollada aborda las necesidades formativas manifestadas por los
alumnos, ofrece recursos y orientaciones para el diseño e implementación de actividades de
aprendizaje basadas en el modelo TPACK(Koehler et al., 2013), que integren los contenidos de
la materia de Estadística, las herramientas tecnológicas y las técnicas pedagógicas de forma
coherente y efectiva.
Discusión
Con base en diversas investigaciones que establecen los aspectos positivos de aplicar el modelo
TPACK en los procesos de enseñanza aprendizaje, este permite a los docentes diseñar experiencias
de aprendizaje enriquecidas y aprovechar el potencial de las herramientas tecnológicas para
fomentar un aprendizaje más profundo y signicativo (Ning et al., 2022; Rahman et al., 2023; Kholid
et al., 2023), y reforzado por otros estudios que establecen que los docentes que adoptan el enfoque
TPACK mejoran su capacidad para integrar la tecnología de manera efectiva con el contenido y
la pedagogía, se puede señalar que la aplicación del modelo, no solo mejora la efectividad de la
enseñanza, sino que también fomenta un aprendizaje más profundo y signicativo entre los
estudiantes.(Chai et al., 2019; Voogt et al., 2013).
Bajo este contexto y con el estudio bibliométrico en el que se analizaron las referencias
bibliográcas de SCOPUS, mediante software VOSviewr y el paquete Bibliometrix R. que dio
como resultado 700 artículos en 63 países y 159 revistas en las que sobresalen los estudios de
Estados Unidos, Turquía y Australia con mayor porcentaje de publicaciones sobre el contexto
de conocimientos pedagógicos y de contenido (PCK), la formación docente, las habilidades y la
pedagogía, se puede concluir que existe una proliferación del modelo dentro del campo académico
(Yeh et al., 2021).
Existe una actualización de investigaciones bibliométricas en referencia a la literatura sobre
el modelo TPACK en la formación docente(Su, 2023), de 112 artículos de revistas indexadas en SCOPUS,
publicadas entre 2007 y 2022, donde se evidencia que la investigación sobre la formación por TPACK
de futuros docentes comenzó en 2007 y el interés de la comunidad cientíca en este tema ha sido
irregular, identicando a países desarrollados con el mayor porcentaje de publicaciones: Estados
Unidos, Turquía, Australia, Hong Kong y Singapur (Irwanto, 2021).Estas publicaciones se han hecho
en revistas de alto impacto y en ellas se maniesta la necesidad de ahondar la investigación en
conocimiento pedagógico tecnológico integrado del aprendizaje autorregulado (TPCK) (Kramarski
y Michalsky, 2010; Huang et al., 2021). Asimismo, se necesita profundizar en las actitudes de los
profesores en lo concerniente al uso de las tecnologías en el contexto TPACK(Banas, 2010).
La producción cientíca relacionada con el modelo TPACK en el contexto iberoamericano
(Paidicán y Arredondo, 2023), concluye que la producción cientíca del modelo TPACK en Iberoamérica
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DISEÑO DE UNA GUÍA DIDÁCTICA
BASADA EN EL MODELO TPACK EN LA
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se encuentra en proceso de desarrollo; sin embargo, las investigaciones analizadas evidencian un
autoinforme de conocimientos de profesores, donde prevalecen los niveles de conocimientos PK
y CK sobre TK y TPACK en concordancia a lo antes estudiado (Paidican y Arredondo 2022; Sofyan
et al., 2023). Las investigaciones centradas en los estudiantes permiten señalar que la integración
de los conocimientos en TK, CK y PK requiere de niveles adecuados de motivación, satisfacción,
utilidad y compromiso, requiriendo un análisis más profundo de los instrumentos aplicados bajo las
perspectivas de micro, meso y macro en el contexto regional.
Los resultados de la presente investigación bajo el contexto de estudio corroboran la
tendencia sobre la necesidad e importancia de incorporar tecnologías a los procesos de enseñanza
(Gómez et al., 2022). Con la incorporación de una guía didáctica basada en el modelo TPACK, con base
en el diagnóstico y requerimientos de la población en estudio, se pretende contar con un recurso
pedagógico de libre acceso bajo demanda de los estudiantes, para complementar y diversicar los
contenidos impartidos en clase, apoyando y reforzando las competencias digitales de los docentes,
pues son fundamentales para afrontar los desafíos actuales de la educación superior, que demanda
una mayor integración de las tecnologías digitales en los procesos de enseñanza-aprendizaje
(Medina et al., 2022).
Abordando críticamente el modelo TPACK, existen algunos criterios sobre las limitaciones
de aplicación del modelo sobre la complejidad del contexto educativo, que incluye factores
institucionales, culturales y sociales que inuyen en la integración efectiva de la tecnología en la
enseñanza (Baran et al., 2019). Esto en concordancia con lo que establecieron los proponentes
del modelo, que reconocen que la formación docente es desaante debido a la rápida evolución
de la tecnología, entre otros factores (Mishra y Koehler, 2006). Por ello es necesario abordar sus
limitaciones para mejorar su efectividad en entornos educativos actuales en constante evolución
(Rosenberg y Koehler, 2015).
Algunos autores cuestionan ciertos aspectos del modelo. Angeli y Valanides (2009)
proponen el concepto de “ICT-TPCK” para enfatizar la importancia de la adaptación continua en la
integración tecnológica, argumentando que el modelo original no especica sucientemente cómo
las TIC transforman el contenido y la pedagogía(Angeli y Valanides, 2009). Además, Archambault
y Barnett (2010) encontraron que los siete constructos del TPACK no se distinguen claramente
en la práctica. Señalaron la dicultad de distinguir claramente entre los diferentes dominios del
TPACK en la aplicación práctica del modelo, sugiriendo que las fronteras entre estos conocimientos
pueden ser más complejas de distinguir de lo que el modelo original propone. Esta crítica plantea
interrogantes sobre la operacionalización del TPACK en contextos educativos reales y su utilidad
como marco para el desarrollo profesional docente(Archambault y Barnett, 2010).
En el contexto actual, el uso de las redes sociales desempeña un papel protagónico en la
vida de los estudiantes. Su incorporación en el proceso educativo puede fomentar el aprendizaje
colaborativo y la construcción de conocimientos de manera efectiva(Manca y Ranieri, 2016; Chugh y
Ruhi, 2018; Martínez et al., 2023).
Bajo el contexto de popularización del uso de la inteligencia articial entre otras herramientas
dentro del contexto de educativo, esta presenta oportunidades para personalizar el aprendizaje,
mejorar la retroalimentación y optimizar la gestión del aula (Zawacki-Richter et al., 2019). Aparecen
nuevas adaptaciones al modelo, como el denominado N-TPACK, que considera el “Conocimiento en
red y colaboración (NK)” como un aspecto del conocimiento profesional esencial de los profesores
(Torggler et al., 2023). Esta variante complementaria del modelo TPACK debe ser profundizada, ya
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que un profesor debe conocer las tecnologías, medios digitales relevantes y la cooperación activa
entre redes aplicables al campo ocupacional de cada profesional (Grundmann et al., 2019).
Conclusiones
Con base en los resultados arrojados por la investigación, análisis factorial y la codicación de las
respuestas cualitativas de los estudiantes encuestados, se evidencia la necesidad de fortalecer
las competencias digitales de los docentes de Estadística, especícamente en el manejo de
software especializado y la integración efectiva de tecnologías en las clases. Estos hallazgos están
respaldados por los altos porcentajes de observaciones relacionadas con estas categorías (72% y
58%, respectivamente).
La aplicación de una guía didáctica basada en el modelo TPACK, diseñada en respuesta a
los requerimientos identicados en los estudiantes, representa una solución viable para mejorar el
proceso de enseñanza-aprendizaje de la Estadística en la institución objeto del estudio. Al combinar
conocimientos tecnológicos, pedagógicos y de contenido, esta guía busca potenciar el uso de
herramientas digitales y técnicas pedagógicas efectivas en la impartición de esta materia.
Los resultados del cálculo del coeciente Alfa de Cronbach (0.89) respaldan la consistencia
interna y abilidad del instrumento utilizado, lo que a su vez valida los hallazgos obtenidos y refuerza
la importancia de implementar la guía didáctica propuesta para abordar las necesidades formativas
detectadas.
Recomendaciones
Se recomienda implementar un plan de formación continua para los docentes de Estadística,
enfocado en el fortalecimiento de sus competencias digitales y la adopción del modelo TPACK. El
plan debe contemplar capacitaciones en el uso de software estadístico especializado, estrategias
para la integración efectiva de tecnologías dentro del aula y la superación de barreras para la
incorporación de estas herramientas en sus prácticas pedagógicas diarias. Esto permitirá abordar
las deciencias identicadas y potenciar el proceso de enseñanza-aprendizaje objeto de estudio.
Se sugiere la adopción institucional de la guía didáctica propuesta, basada en el
modelo TPACK, y realizar evaluaciones periódicas de su implementación. Estas evaluaciones
deben contemplar tanto la perspectiva de los docentes como la de los estudiantes, a través de
instrumentos validados y conables. Además, se recomienda realizar estudios longitudinales para
evaluar el impacto de la guía en el rendimiento académico y la percepción de los estudiantes sobre
la efectividad de la integración de tecnologías en la enseñanza de Estadística.
Se propone explorar la aplicación del modelo TPACK en otras áreas disciplinarias, desarrollar
guías didácticas adaptadas a las necesidades especícas de cada campo de estudio y evaluar
su ecacia en contextos diversos. Esto permitiría fortalecer las bases teóricas que sustentan la
integración efectiva de tecnologías en los procesos de enseñanza-aprendizaje, enriqueciendo el
modelo TPACK al relacionarlo con otros marcos conceptuales y teorías educativas por estudiar
como el N-TPACK, que considera el conocimiento compartido y generado en red.
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BASADA EN EL MODELO TPACK EN LA
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