Programa formativo en inteligencia artificial y su efecto en las competencias digitales docentes en contextos rurales

Abstract

Se presenta un estudio piloto con diseño preexperimental pretest-postest que evaluó el impacto de un programa formativo basado en herramientas de inteligencia artificial sobre las competencias digitales de docentes de educación secundaria de una institución educativa pública en Ayacucho, Perú. El programa, estructurado en cuatro módulos progresivos de 16 horas totales, integró herramientas como ChatGPT, Canva, Quizizz y Gamma mediante metodologías activas (aprendizaje basado en proyectos, talleres interactivos y reflexión ética). Los instrumentos de medición fueron validados por expertos con promedio de 4.3/5.0. Los resultados mostraron una mejora estadísticamente significativa: la media grupal pasó de 6.5 a 16.6 puntos (escala de 20), confirmada por la prueba t de Student para muestras relacionadas (t(9) = 7.05, p < 0.001) con un tamaño del efecto muy grande (d de Cohen = 2.23). Los hallazgos evidencian que programas formativos cortos y estructurados con herramientas de inteligencia artificial pueden transformar las competencias tecnológicas, cognitivas y éticas de los docentes, aportando evidencia empírica relevante para el diseño de políticas de formación docente en contextos rurales de América Latina

A pre-experimental pilot study with a pretest-posttest design was conducted to assess the impact of an artificial intelligence based training program on the digital competencies of 10 secondary school teachers from a public educational institution in Ayacucho, Peru. The program, structured in four progressive modules totaling 16 hours, integrated tools such as ChatGPT, Canva, Quizizz, and Gamma through active methodologies (project-based learning, interactive workshops, and ethical reflection). Measurement instruments were expert-validated (mean score 4.3/5.0). Results showed a statistically significant improvement: the group mean increased from 6.5 to 16.6 points (out of 20), confirmed by a paired-samples Student's t-test (t(9) = 7.05, p < 0.001) with a very large effect size (Cohen's d = 2.23). The findings demonstrate that short, structured artificial intelligence-based training programs can transform teachers' technological, cognitive, and ethical competencies, providing empirical evidence relevant to the design of teacher training policies in rural Latin American contexts.