Evaluación de la validez y fiabilidad del cuestionario de conocimiento tecnológico pedagógico del contenido (TPACK) para docentes de primaria

El desarrollo de la tecnología de la educación se ha convertido en una herramienta relevante en tiempos de vertiginosos cambios. Es así como, el profesorado requiere de una gama de conocimientos que le permitan enfrentar de mejor manera los actuales desafíos. La incorporación de competencias digitales de los docentes en las aulas, deben considerar aspectos relacionados con el contenido, pedagogía y tecnología (Koehler y Mishra, 2009).

El uso de adecuado del modelo Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK), impulsado por Mishra y Koehler (2006) puede beneficiar a los docentes y estudiantes en aumento de los procesos de enseñanza y aprendizaje. Durante los últimos años se han realizado muchos estudios del TPACK, pero muy pocos en el contexto chileno.

La educación chilena enfrenta un periodo intenso de reformas y cambios. El año 2008, el Ministerio de Educación (MINEDUC), impulsa por medio de la Ley 20.248, el desarrollo de Planes de Mejoramiento Educativo (PME). Los PME en su génesis pretende que los equipos directivos de las escuelas planteen acciones que favorezcan los aprendizajes de los estudiantes a través de un proceso intencionado que pretende el perfeccionamiento del individuo (Paidicán, 2010).  Para ello requieren procesos de diagnóstico, planificación, implementación y evaluación. Lamentablemente, los equipos directivos carecen de todas las herramientas para la realización de dichas etapas.

El TPACK se define como un marco que describe los conocimientos necesarios que los docentes deben adquirir para integrar de forma eficaz las nuevas tecnologías (Koehler & Mishra, 2008). El TPACK se está basado en las aportaciones realizadas por Shulman (1986, 1987), señalaba que los conocimientos pedagógicos y del contenido del profesorado son importantes al momento de impartir clases. Shulman define el conocimiento pedagógico del contenido (PCK) como la relación de coexistencia entre el contenido a impartir y forma que se organiza, representa y adapta, considerando los interese del alumnado.

El TPACK está confirmado por tres componentes principales y la interacción de los componentes origina otros cuatro componentes, véase en la figura 1.

Figura 1

Ilustración del Conocimiento Tecnológico de Contenidos Pedagógicos (TPACK) 

Nota. Ilustración de (TPACK), tomado de http://tpack.org

Las dimensiones del modelo TPACK, se definen de la siguiente forma.

1. Conocimientos tecnológicos (TK): Son las habilidades requeridas para utilizar las herramientas TIC (Koehler et al, 2014; Munyengabe et al., 2017).

2. Conocimiento del contenido (CK): Son habilidades que presentan los docentes para enseñar un contenido en contextos significativos (Mishra y Koehler, 2006; Munyengabe et al., 2017).

3. Conocimiento pedagógico (CP): Son las habilidades relacionadas con los procesos de enseñanza y aprendizaje, incluyendo la gestión del aula, planificación y evaluación de los procesos de enseñanza y aprendizaje (Munyengabe et al., 2017; Schmidt et al, 2009).

4. Conocimiento pedagógico del contenido (PCK): Se presenta en la intersección los CK y PK. El PCK prepara el conocimiento disciplinar en el proceso de enseñanza (Munyengabe et al., 2017: Koelher et al, 2014; Shulman, 1986).

5. Conocimiento del contenido tecnológico (TCK): El resultado de la combinación entre los TK y CK. El TCK relaciona el cómo la tecnología puede muestra un contenido específico (Koelher et al, 2014; Munyengabe et al., 2017; Schmidt et al, 2009).

6. Conocimiento tecnológico pedagógico (TPK): El resultado de la combinación entre los TK y PK. El TPK se refiere a como se puede usar las diversas tecnologías y la forma en que el profesorado imparte los contenidos (Mishra & Koehler, 2006; Munyengabe et al., 2017; Schmidt et al, 2009).

7. Conocimiento tecnológico pedagógico del contenido (TPACK): Corresponde al resultado de la intersección de los CK, PK y TK, lo que representa el conocimiento que deben poseer los docentes para integrar las TIC en el proceso de enseñanza y aprendizaje (Koehler et al., 2014; Munyengabe et al., 2017; Schmidt et al., 2009).

El modelo TPACK presenta una mayor cantidad de estudios en países anglosajones, de Asia, de Oceanía específicamente Australia y algunos de Europa (Albiom et al., 2010; Hsu, 2010; Jang y Tsai, 2013; Jimoyiannis, 2010; Kaya et al., 2013; Liang et al., 2013; Roig y Flores, 2014). Los países de américa latina como Chile presentan un insuficiente desarrollo del TPACK. Por ejemplo, la revisión de literatura de Paidicán y Arredondo (2022b), cuyo fin era analizar la literatura científica relacionada con TPACK en la educación primaria, deja de manifiesto la inexistencia de estudios relacionados el conocimiento tecnológico pedagógico en contexto chileno.

Varios investigadores han desarrollado instrumentos basados en TPACK, siendo la encuesta de auto informe la más utilizada. Fue necesario el desarrollo de instrumentos válidos y fiables, de tal forma, medir adecuadamente las dimensiones que componen al TPACK. En algunos casos los instrumentos han sido orientados a la formación docente (Archambault & Crippen, 2009; Koh et al., 2010, Liang et al., 2013).

El trabajo pionero de Schmidt et al. (2009), crearon una encuesta de 75 ítems que abordaba las áreas de aprendizaje de la alfabetización, las matemáticas, las ciencias y los estudios sociales. El análisis factorial permitió ajustar el instrumento a siete subdimensiones del TPACK. Otro trabajo interesante corresponde a Mishra y Koehler (2006), cuya encuesta para medir el TPACK, que consistía en 47 ítems Likert, con una escala Likert de 5 puntos.

En el contexto latinoamericano destacan las traducciones y adaptaciones (Cabero et al., 2015; Cabero-Almenara & Barroso, 2016; Roig-Vila et al., 2015), utilizado para pregrado y docentes en servicio. En el caso de educación primaria, conforme a la revisión de literatura de Paidicán y Arredondo (2022b), las investigaciones que han utilizado el TPACK como autoinforme (Bingimlas, 2018; Chen & Jang, 2013; Kazu & Erten, 2014; Magen-Nagar & Peled; 2013; Roig-Villa et al., 2015; Vatarnartiran, 2015), han considerado como referente el cuestionario de Schmidt et al. (2009).

En la tabla 1, presentan las características de las encuestas TPACK empleadas en docentes en servicio y que han considerado como método análisis factorial exploratorio (AFE).

Tabla 1

Estudios internacionales que han utilizado TPACK, muestras y factores de la escala

Queda de manifiesto, la existencia de investigaciones que han pretendido validar las encuestas TPACK. Aunque, no existe concordancia entre los análisis factoriales exploratorios, ya que se obtuvieron entre tres a 10 factores en sus procesos de validación. Teniendo en cuenta, el auge e importancia del modelo TPACK en la evaluación de los conocimientos tecno pedagógicos y disciplinares para docentes. Además, la inexistencia de un instrumento en castellano para la evaluación de los docentes de educación primaria en Chile, el objetivo principal de la presente investigación es analizar las propiedades psicométricas de una versión del cuestionario TPACK para docentes de primaria.

La investigación presenta un diseño instrumental, ya que se pretende validar el cuestionario TPACK a la realidad chilena (Montero y Alonso, 1992; Montero y León, 2007; Servera y Cardo, 2006). Para ello, se analizaron las propiedades psicométricas del instrumento.

3.1 Muestra

La muestra es no probabilística por conveniencia, su utilidad radica en el control de la elección de los casos (Hernández et al. 2010). Estuvo compuesta por 165 docentes de educación primaria de establecimiento municipalizados, pertenecientes a las comunas de Quilpué, Valparaíso, Villa Alemana y Viña del mar. Del total de la muestra, 114 mujeres (69,09%) y 51 hombres (39,90%). Con relación a su formación profesional, 139 poseen el grado de licenciatura (84,25%) y 26 docentes son magíster (15,75%). Con respecto a los de experiencias, destacan los 78 docentes (47,27%) que han trabajado más de 12 años, seguidos por, los 59 docentes (35,75%) que presentan menos de 5 años de trabajo. Por último, casi él tres cuartos de los docentes han participado en procesos de evaluación de desempeño, representado (113 docentes; 68,48%).

3.2 Materiales e instrumentos

Se utilizó el cuestionario TPACK, adaptado a la realidad chilena por Paidicán (2017), cuyo énfasis es la comprensión lectora y producción de textos. La lección de dichas temáticas se ajusta a su transversalidad en los procesos de enseñanza y aprendizaje.

El instrumento está conformado por dos partes, la primera ella relacionada con información socio demográfica, tales como: género, años de servicio, formación docente y participación en procesos de evaluación docente. En segundo apartado, es una escala tipo Likert de cinco niveles, donde el 1 correspondía a muy en desacuerdo (MD), el 2 a en desacuerdo (D), el 3 se identificaba con ni de acuerdo ni en desacuerdo (N), el 4 de acuerdo (A) y por último el 5 muy de acuerdo (MA).

El Cuestionario de 40 ítems, se distribuye de la siguiente forma: conocimiento tecnológico (TK, 7 ítems), conocimiento del contenido (CK, 7 ítems), conocimiento pedagógico (PK, 8 ítems), conocimiento pedagógico del contenido (PCK, 3 ítems), conocimiento tecnológico del contenido (TCK, 3 ítems), conocimiento tecnológico pedagógico (TPK, 5 ítems) y conocimiento tecnológico pedagógico del contenido (TPACK, 7 ítems), véase en el anexo.

3.3 Procedimientos

Teniendo como referencias la adaptación y validación previa del cuestionario del TPACK por Paidican (2017). Se observa en los resultados una buena comprensión de los ítems, un índice de confiabilidad Alfa de Cronbach (0,948) y correlaciones positivas entre las dimensiones que componen el instrumento.

Se contactó a los directores de las escuelas y los docentes de estas, de tal forma de acceder a la mayor cantidad de población. A continuación, se envió al correo electrónico al profesorado con el enlace del cuestionario en línea. Además, la información necesaria para la correcta cumplimentación del cuestionario y el consentimiento informado.

Se realizaron los siguientes análisis estadísticos: análisis factorial exploratorio, consistencia interna, correlaciones bi-variadas y descripción de las dimensiones.

3.1 Validez de constructo

En la tabla 1, se observa que el determinante de la matriz de correlaciones presenta un valor cero, por ende, el grado de inter-correlación entre variable es muy alta. Además, este valor es confirmado con el grado de significancia en la prueba de esfericidad de Bartlett cuyo valor es (,000). Se rechaza la hipótesis nula de incorrelación entre variables. Además, la prueba KMO, obtiene un valor de (,865), cuyo valor indica que la matriz de datos es apropiada para los análisis de factorización exploratoria.

También, se realizó la prueba de factor único de Harman para comprobar si la matriz está afectada por el sesgo de varianza común, el resultado obtenido es 48,94%, siendo menor al 50%, por lo que concluye la inexistencia de amenaza de sesgo de método común.

Tabla 2

Prueba de KMO y Bartlett

Se realiza la regla de Kayser o contraste de caída, donde se observan cinco componentes con valores mayores a uno, véase figura 2. Cabe señalar, que estudios previos de análisis factoriales exploratorios obtuvieron modelos entre tres a 10 factores (Archambault y Barnett, 2010; Ay et al., 2015, Bilici et al., 2013; Jang y Tsai, 2012; Kaya y Dag, 2013; Lee y Tsai, 2010; Su et al. (2017). Por ello, se comparó y evaluó los ajustes necesarios, definiendo para la presente investigación cinco factores.

Figura 2

Gráfico de sedimentación

Con relación a la varianza total, los cinco factores explican en un 77,86% de respuestas del instrumento. El primer factor compuesto por los ítems de los conocimientos TPK y TPACK, explican el 21,139% de los constructos. Por su parte, el segundo factor conformada por los algunos ítems relacionados con los conocimientos PK, CK y PCK, explican el 20,185% de los constructos del cuestionario, representado cerca de la mitad del instrumento, véase tabla 3.

Tabla 3

Varianza total explicada

Nota. Método de extracción: análisis de componentes principales. a. Sólo se utilizan los casos para los cuales Dependencia = 1 (FILTER) = Selected en la fase de análisis.

En la tabla 4, se presenta la solución factorial rotada oblicua que informa la existencia de cinco factores latentes que agrupa todos los ítems. Las cargas factoriales superan los criterios inclusión de (,300) o (,400), indicados en la literatura (Bandalos y Finney, 2010).

El primer factor agrupa la totalidad de los ítems de las dimensiones, conocimiento tecnológico pedagógico (TPK) y conocimiento tecnológico pedagógico del contenido (TPACK). El segundo factor, se centraliza en ítems de las dimensiones, conocimiento pedagógico (PK), conocimiento del contenido (CK) y conocimiento pedagógico del contenido (PCK), abordando temáticas relacionadas con planificación educativa, gestión en al aula, evaluación de aprendizajes y la reflexión. El tercer factor, incluye algunos ítems de las dimensiones, conocimiento pedagógico (PK) y conocimiento del contenido (CK), incluyendo áreas de la lecto escritura y el desarrollo integral de los estudiantes. El cuarto factor considera todos los ítems de la dimensión conocimiento tecnológico (TK) y el quinto factor la totalidad de los ítems del conocimiento tecnológico del contenido (TCK).

En relación con las comunalidades, se observa que los valores se distribuyen entre (,481) del ítem 1.4 “menudo juego y hago pruebas con el uso de las TIC” y (,871) ítem 2.7 “Sé cómo estimular la producción escrita y oral de calidad en mis alumnos”, lo que se puede interpretar como adecuado.

Tabla 4

Matriz de componentes rotados^ab

Nota. Método de extracción: análisis de componentes principales.  Método de rotación: Varimax con normalización Kaiser. La rotación ha convergido en 8 iteraciones. h2 = Comunalidades

El siguiente paso fue comprobar la fiabilidad de las puntuaciones, se calcularon los coeficientes alfa de Cronbach, según Guadagnoli y Velicer (1988) señalan que los factores serán fiables independientes al tamaño de la muestra, si presenta cuatro o más cargas donde los factores sean superiores a (,600), lo que sucede en la presente investigación. Además, los factores con coeficientes fiabilidad superiores a (,700) se consideran como consistentes (Nunnally 1978). La presente investigación presenta índices entre (,880) y (,967), en consecuencia, los coeficientes de fiabilidad del presente estudio son altos, véase tabla 5.

Tabla 5

Número de ítems y coeficientes de fiabilidad tras el análisis factorial exploratorio

3.2 Análisis de fiabilidad

El análisis de consistencia interna arrojo un coeficiente alfa de Cronbach (, 973). Lo anterior, permite señalar que el cuestionario presenta una lata consistencia interna (De Vellis, 2003). Además, se realizó el análisis de Correlación ítem-total del cuestionario, los valores obtenidos oscilan entre (0,381) y (0,844). Los resultados obtenidos permiten afirmar que la eliminación de algunos de ítems no mejorar la consistencia interna del instrumento. Estos resultados con similares a los obtenidos por Cabero et al. (2015), Paidicán y Arredondo (2022a) y Schmidt et al. (2009).

3.3 Análisis descriptivos

El análisis descriptivo consideró las dimensiones del TPACK a través de las medias aritméticas, desviación estándar e índice Alpha de Cronbach. La segunda parte, analizó las correlaciones entre las dimensiones del TPACK.

Tabla 6

Medias, desviación estándar y alfa de Cronbach de las dimensiones del TPACK

En la tabla 6, se observa que las dimensiones más altas corresponden a PK (M total=4,23; SD= ,798) y CK (M total=4,13; SD= ,757) en comparación con la dimensión TK que obtiene los valores más bajos (M total=3,48; SD= ,748). Además, las dimensiones CK, PK, PCK y TPK obtiene valores superiores a la media total del instrumento.  Con relación a los coeficientes de Alpha de Cronbach las dimensiones TCK y CK presentan los índices superiores. Por su parte, TPACK y PK obtienen los valores más bajos.

Tabla 7

Correlaciones entre las subescalas del modelo TPACK

Nota. **. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). * p < .05, ** p < .01, *** p < .001

En la tabla 7, se aplicó el coeficiente de correlación de Pearson, se observa que las todas las dimensiones presentan correlaciones positivas. Las correlaciones más fuertes corresponden a PK y PCK (,846), TPK y TPACK (,819) y CK y PK (,775), los resultados correlacionales son similares a los obtenidos por Cabero et al. (2015), Paidicán (2017), Paidicán y Arredondo (2022a) y Schmidt et al. (2009). Las relaciones entre PK-CK (,775) es más fuerte, en comparación con TK-PK (,460) y TK-CK (,414) este resultado se alinea con los estudios de Paidicán (2017), Paidicán y Arredondo (2022a) y Valtonen et al. (2017). Además, se observó que el aumento de TK correlaciona con el incremento de TPACK, TPK y TCK con valores entre (,564) y (,666), tal como sostienen Paidicán y Arredondo (2022a).

La presente investigación consideró diversos análisis estadísticos, entre ellos, análisis factorial exploratorio, consistencia interna, correlaciones entre las dimensiones y estadísticas descriptivas. Los resultados nos permiten afirmar que el estudio contribuye al desarrollo del modelo TPACK, por medio de la validación de un cuestionario en español, orientado a la realidad chilena, donde se añadieron o modificaron ítems para que hicieran referencia a CK, PK y TPK, tiendo como referencias los estudios previos de Paidicán (2017). Para Archambaul y Barnett (2010) el desafío es crear y validar un instrumento que sea aplicable a multitud de contextos y si no fuera posible la conceptualización del TPACK.

Los análisis han permitido obtener cinco factores y no siete, como es el caso de Schmidt et al. (2009), instrumento base para el desarrollo de la presente adaptación y validación. Cabe señalar, qué estudios previos del TPACK, no permiten afirmar categóricamente las cantidades adecuadas de factores, ya que existe una diversidad de resultados que oscilan entre tres a diez factores.

En relación con la validez, el instrumento presenta una alta consistencia interna, oscilando las dimensiones entre (,895; PK) y (,911; TK). Esto indica que los ítems presentan una estrecha interrelación dentro de las subdimensiones y los reactivos individuales (Henson, 2001).

Se observan correlaciones positivas en todas las dimensiones del TPACK, destacando las relacionadas con los conocimientos tecnológicos, entre él (factor 4 o TK) con los conocimientos (factor 1 o TPK + TPACK) y (factor 5 o TCK), resultados similares a los obtenidos previamente por Paidicán y Arredondo (2022a).

En líneas generales los resultados obtenidos en la investigación, se puede concluir que la versión en español del cuestionario TPACK adaptada a la realidad chilena, es un instrumento válido y fiable para medir el conocimiento tecnológico, pedagógico y disciplinar en el profesorado de primaria.

La presente investigación presenta algunas limitaciones. En primer lugar, se podría incluir nuevos ítems tanto en las dimensiones CK, PK, PCK, ajustadas al nuevo Marco de la Buena Enseñanza, publicada 2021, y realizar nuevos testeos y se requiere en futuros estudios realizar un análisis factorial confirmatorio con una muestra distinta a la actual.

En relación con futuras líneas de investigación, se requiere replicar el trabajo con docentes de primaria de escuelas de contextos de ruralidad y aplicar el modelo de ecuaciones estructurales para confirmar el replanteo de los factores que inicialmente conforman el TPACK.

Conflicto de intereses / Competing interests:

Los autores declaran que no incurren en conflictos de intereses.

Rol de los autores / Authors Roles:

Miguel Paidicán: Conceptualización, curación de datos, análisis formal, investigación, metodología, recursos, software, supervisión, validación, visualización, administración del proyecto, escritura -preparación del borrador original, escritura -revisar & amp; edición.

Pamela Arredondo: Conceptualización, análisis formal, investigación, metodología, administración del proyecto, escritura -preparación del borrador original, escritura -revisar & amp; edición.

Fuentes de financiamiento / Funding:

Los autores declaran que no recibieron un fondo específico para esta investigación.

Aspectos éticos / legales; Ethics / legals:

Los autores declaran no haber incurrido en aspectos antiéticos, ni haber omitido aspectos legales en la realización de la investigación.