El presente reporte resume los resultados de un modelo de ecuaciones estructurales orientado a analizar los factores asociados a la diversidad de uso pedagógico de inteligencia artificial entre docentes que declararon haber utilizado IA para enseñar durante los últimos 12 meses.
El modelo considera como variable dependiente la diversidad de uso pedagógico de IA, construida como un índice de conteo entre 0 y 8 a partir de distintas formas de uso reportadas por los docentes. Como predictores principales se incluyen condiciones organizacionales, percepciones sobre la IA y formación profesional específica en IA.
La muestra analítica corresponde a docentes que reportaron haber
utilizado inteligencia artificial para enseñar durante los últimos 12
meses, es decir, casos con TT4G36 == 1.
Tabla 1. Tamaño de la muestra analítica
| Indicador | N |
|---|---|
| Docentes incluidos en la submuestra analítica | 36762 |
Inicialmente se consideró incorporar el constructo de autoeficacia
digital docente, medido mediante los ítems TT4G33A a
TT4G33G. Sin embargo, al filtrar la muestra por docentes
que usaron IA para enseñar durante los últimos 12 meses
(TT4G36 == 1), estos ítems presentaron valor constante
igual a 8 en todos los casos, por lo que no tienen variabilidad
suficiente para ser incorporados al modelo SEM.
Tabla 2. Revisión de variabilidad en ítems de autoeficacia digital docente
| Variable | Valores únicos | Valor mínimo | Valor máximo |
|---|---|---|---|
| TT4G33A | 1 | 8 | 8 |
| TT4G33B | 1 | 8 | 8 |
| TT4G33C | 1 | 8 | 8 |
| TT4G33D | 1 | 8 | 8 |
| TT4G33E | 1 | 8 | 8 |
| TT4G33F | 1 | 8 | 8 |
| TT4G33G | 1 | 8 | 8 |
Dado que todos los ítems presentan un único valor, este bloque fue excluido del modelo final.
La variable diversidad_uso_ia representa la cantidad de
formas distintas de uso pedagógico de inteligencia artificial reportadas
por cada docente. El índice varía entre 0 y 8.
Tabla 3. Distribución del índice de diversidad de uso pedagógico de IA
| Diversidad de uso IA | Frecuencia | Porcentaje |
|---|---|---|
| 0 | 1200 | 3.26 |
| 1 | 3578 | 9.73 |
| 2 | 5836 | 15.88 |
| 3 | 6109 | 16.62 |
| 4 | 5428 | 14.77 |
| 5 | 4135 | 11.25 |
| 6 | 3191 | 8.68 |
| 7 | 2695 | 7.33 |
| 8 | 4590 | 12.49 |
Tabla 4. Estadísticos descriptivos del índice de diversidad de uso pedagógico de IA
| Mínimo | Q1 | Mediana | Media | Q3 | Máximo |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 4 | 4.099 | 6 | 8 |
Se revisó el porcentaje de datos perdidos en las variables utilizadas
en el análisis. Los ítems de colaboración profesional y liderazgo
colaborativo presentan bajos porcentajes de datos perdidos. En los ítems
de percepciones sobre IA, los códigos 5 = no sé y
9 = perdido fueron tratados como valores perdidos.
Tabla 5. Porcentaje de datos perdidos por variable
| Variable | Porcentaje perdido |
|---|---|
| genero | 57.45 |
| TT4G35J | 23.54 |
| TT4G35H | 22.58 |
| TT4G35I | 21.48 |
| TT4G35E | 12.98 |
| TT4G35D | 12.17 |
| TT4G35G | 11.25 |
| TT4G35C | 10.14 |
| TT4G35F | 8.54 |
| TT4G35B | 7.17 |
| TT4G35A | 5.23 |
| formacion_ia | 2.27 |
| horas_trabajo | 2.23 |
| horas_ensenanza | 1.99 |
| TT4G64I | 1.46 |
| TT4G64J | 1.32 |
| TT4G66E | 1.29 |
| TT4G67B | 1.28 |
| TT4G64D | 1.27 |
| TT4G66B | 1.24 |
| TT4G64H | 1.23 |
| TT4G64G | 1.20 |
| TT4G67A | 1.14 |
| TT4G64A | 0.97 |
| TT4G26G | 0.73 |
| TT4G26H | 0.69 |
| TT4G26F | 0.60 |
| TT4G26D | 0.60 |
| TT4G26E | 0.58 |
| TT4G26C | 0.58 |
| TT4G26A | 0.56 |
| TT4G26B | 0.54 |
| diversidad_uso_ia | 0.00 |
Se estimó un análisis factorial confirmatorio con cuatro constructos latentes:
Dado que los ítems son ordinales, se utilizó el estimador
WLSMV.
Tabla 6. Índices de ajuste del CFA ampliado
| Indicador | Valor |
|---|---|
| CFI | 0.961 |
| TLI | 0.957 |
| RMSEA | 0.058 |
| SRMR | 0.047 |
Tabla 7. Cargas factoriales estandarizadas del CFA ampliado
| Constructo | Ítem | Carga | p-valor |
|---|---|---|---|
| colaboracion_profesional | TT4G26A | 0.434 | NA |
| colaboracion_profesional | TT4G26B | 0.577 | 0 |
| colaboracion_profesional | TT4G26C | 0.594 | 0 |
| colaboracion_profesional | TT4G26D | 0.619 | 0 |
| colaboracion_profesional | TT4G26E | 0.660 | 0 |
| colaboracion_profesional | TT4G26F | 0.798 | 0 |
| colaboracion_profesional | TT4G26G | 0.737 | 0 |
| colaboracion_profesional | TT4G26H | 0.648 | 0 |
| liderazgo_colaborativo | TT4G64A | 0.805 | NA |
| liderazgo_colaborativo | TT4G64D | 0.830 | 0 |
| liderazgo_colaborativo | TT4G64G | 0.833 | 0 |
| liderazgo_colaborativo | TT4G64H | 0.757 | 0 |
| liderazgo_colaborativo | TT4G64I | 0.831 | 0 |
| liderazgo_colaborativo | TT4G64J | 0.829 | 0 |
| liderazgo_colaborativo | TT4G66B | 0.844 | 0 |
| liderazgo_colaborativo | TT4G66E | 0.838 | 0 |
| liderazgo_colaborativo | TT4G67A | 0.796 | 0 |
| liderazgo_colaborativo | TT4G67B | 0.780 | 0 |
| beneficios_ia | TT4G35A | 0.804 | NA |
| beneficios_ia | TT4G35B | 0.894 | 0 |
| beneficios_ia | TT4G35C | 0.869 | 0 |
| beneficios_ia | TT4G35D | 0.800 | 0 |
| beneficios_ia | TT4G35E | 0.686 | 0 |
| riesgos_ia | TT4G35F | 0.634 | NA |
| riesgos_ia | TT4G35G | 0.741 | 0 |
| riesgos_ia | TT4G35H | 0.855 | 0 |
| riesgos_ia | TT4G35I | 0.770 | 0 |
| riesgos_ia | TT4G35J | 0.685 | 0 |
Los resultados del CFA muestran un ajuste global adecuado y cargas
factoriales aceptables en los cuatro constructos. El constructo de
liderazgo colaborativo presenta las cargas más altas y consistentes. Los
beneficios percibidos de IA también muestran una estructura sólida. En
colaboración profesional, el ítem TT4G26A presenta una
carga menor, aunque se mantiene sobre el umbral mínimo usual de
0.40.