Fortalecimiento de la competencia digital en docentes universitarios mediante inteligencia artificial generativa: estudio cuasiexperimental en Perú - Ortiz Garcia, Lucerito Katherine (2025)
La digitalización acelerada tras la COVID-19 puso en evidencia la brecha entre las exigencias tecnológicas del siglo XXI y las competencias digitales reales del profesorado universitario peruano, amenazando la calidad educativa promovida por el ODS 4. Este estudio determinó en qué medida la inteligencia artificial generativa (IAG) mejora la competencia digital docente. Se adoptó un diseño cuasiexperimental con pre- y pos-test en 60 docentes (30 experimental, 30 control). El grupo experimental cursó durante ocho semanas catorce talleres virtuales sobre herramientas de IAG (ChatGPT, Gemini, Claude, Overleaf AI) estructurados con el marco DigCompEdu. La competencia digital se midió mediante el cuestionario validado de Tourón et al. (68 ítems; α = .98). Tras verificar normalidad y homogeneidad, se aplicaron t pareadas, U de Mann-Whitney y el tamaño del efecto d de Cohen. El grupo experimental registró mejoras significativas en las cinco dimensiones (p < .001), con incrementos medios de 0,75-1,22 puntos y un efecto global muy grande (d = 2,05); la mayor ganancia correspondió a creación de contenido digital. El grupo control mostró cambios mínimos (≤ 0,09). Los hallazgos indican que la IAG es una vía eficaz para reducir la brecha digital docente, impulsar la innovación pedagógica y personalizar el aprendizaje, siempre que su adopción vaya acompañada de formación ética y crítica.