Competencias digitales docentes y uso de Inteligencia Artificial para la evaluación: Diagnóstico y co-diseño en Centros de educación media de contextos vulnerables de Uruguay (2025-2026).

<p><b>1. Descripción</b></p>

<p>Este repositorio contiene los datos derivados del proyecto de investigación aplicada enfocado en relevar la competencia digital docente (CDD) y la percepción sobre la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en los procesos de evaluación y retroalimentación.</p>
<p>Los datos corresponden a las evidencias recolectadas en el marco del proyecto de investigación aplicada "Fortalecimiento de las competencias digitales docentes en educación secundaria para la evaluación mediada por inteligencia artificial" (Código: FSED_2_2024_1_183811), financiado por ANII y Fundación Ceibal.
El estudio explora la "paradoja de la adopción", donde un alto porcentaje de docentes (72.8%) visualiza a la IA como una oportunidad, pero una gran mayoría (75.4%) nunca la ha utilizado con fines evaluativos. Los datos permiten analizar barreras éticas, técnicas y la demanda de formación situada en contextos de vulnerabilidad educativa.
La base de datos incluye información de un relevamiento cuantitativo y un relevamiento cualitativo-participativo. Los datos fueron recolectados entre septiembre de 2025 y febrero de 2026 en 12 Centros María Espínola (CME) distribuidos en nueve departamentos de Uruguay.</p>

<p><b>2. Archivos disponibles</b></p>

<p>2.1 Relevamiento cuantitativo sobre CDD e IA</p>

<p>-Nombre del archivo: Dataset_Encuesta_CDD-IA_N187_2025.xlsx
–Descripción: Microdatos anonimizados de 187 encuestas aplicadas a docentes de secundaria de 12 centros educativos. Incluye dos hojas: una con el Diccionario de variables y otra con el Dataset que abarca las áreas del marco DigCompEdu y un bloque específico de IA.</p>

<p>2.2 Relevamiento cualitativo: Grupos de discusión y talleres</p>

<p>-Nombre del archivo: Evidencia_Diagnóstico_Anonimizada_2025.zip
--Descripción: Transcripciones de 11 grupos de discusión (con 52 participantes en total); Protocolo de transcripciones y Codificación de las evidencias.
-Nombre del archivo: Evidencia_Codiseño_Anonimizada_2026.zip
–Descripción: Transcripciones de las 2 sesiones de taller (21 docentes participantes); Intervenciones de subgrupos en 2 murales colaborativos e Intervenciones de los docentes en el espacio de chat.
2.3 Instrumentos de investigación
-Nombre del archivo: Instrumentos_Validados.zip
–Descripción: Cuestionario CDD-IA y Pauta para los grupos de discusión, ambos validados por paneles de expertos.</p>

<p><b>3. Metodología y categorías de análisis</b></p>

<p>3.1 Diseño: Estudio de métodos mixtos con diseño secuencial explicativo (QUANT → QUAL) y fase PARTICIPATIVA de co-diseño.</p>

<p>3.2 Categorías principales:
-Competencias digitales: Autopercepción del nivel según el marco DigCompEdu.
-Evaluación e IA: Frecuencia de uso de herramientas generativas para monitoreo, retroalimentación y diseño de tareas.
-Necesidades de formación: Identificación de los aspectos formativos vinculados a la inclusión de Tecnologías Digitales y particularmente de IA requeridos por los actores directamente involucrados y las características de esa formación para que tenga incidencia real en las prácticas.
-Líneas rojas éticas: Dimensiones humanas identificadas como "intocables" por la IA, como la empatía y el vínculo pedagógico.</p>

<p><b>4. Consideraciones éticas</b></p>

<p>La investigación se rige por los principios éticos de la Universidad ORT Uruguay y las normativas de ANEP. Todos los datos han sido anonimizados mediante supresión y seudonimización para garantizar la confidencialidad de los participantes conforme a la Ley N° 18.331. Los informantes brindaron su consentimiento informado explícito para la publicación en repositorios de ciencia abierta.
Los datos podrán utilizarse exclusivamente con fines académicos, de investigación y para la formulación de políticas públicas en educación.
Se prohíbe estrictamente cualquier intento de reidentificación de los participantes o de las instituciones educativas involucradas.
El usuario de los datos tiene la obligación de citar correctamente la fuente y el conjunto de datos de acuerdo con las normativas de REDATA y los requisitos de ANII/Fundación Ceibal.</p>