Revisa de Estudios Pedagógicos Contemporáneos

Evaluación de la competencia docente en Inteligencia Artificial y pensamiento crítico: diseño y validación de los cuestionarios AIFOR-Crit y AIPRE-Crit

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.21249390

Palabras clave:

Intelgencia artificial, Pensamiento crítico, Formación, Docente, Tecnología educacional

Resumen

Este estudio diseña y valida dos cuestionarios para evaluar la percepción y competencia docente en la integración de la inteligencia artificial (IA) y el pensamiento crítico (PC) en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Se aplicaron a docentes con (N=210) y sin (N=169) formación en IA (AIFOR-Crit y AIPRE-Crit, respectivamente). A partir de una sólida fundamentación teórica y un juicio de expertos, se realizaron análisis factoriales exploratorios y confirmatorios. Los instrumentos presentan dos y cuatro dimensiones interpretables y coherentes con el marco teórico. Los resultados apoyan su uso en autoevaluación de prácticas educativas con IA y PC, así como en detección de necesidades formativas e investigación educativa comparada en contextos hispanohablantes.

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Biografía del autor/a

  • Rubén Madrigal-Cerezo, Universidad Camilo José Cela; UNIE Universidad. España.

    Director de Prácticas y docente de la Facultad de Ciencias de la Educación de UNIE Universidad, donde imparte docencia en el Máster en Formación del Profesorado y en el Grado en Educación Primaria. Es doctorando en Ciencias de la Educación por la Universidad Camilo José Cela. Su actividad investigadora se centra en la aplicación de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje, la Educación Física, la tecnología educativa y la sostenibilidad en contextos educativos. Ha participado en proyectos de investigación nacionales e internacionales, entre los que destaca el proyecto WISE, orientado al estudio del impacto de la inteligencia artificial en educación. Entre sus publicaciones recientes se encuentran los artículos From AI Tool Use to Instructional Design: Development and Validation of the AID-CTQ in Higher Education, Wearable Biosensing and Machine Learning for Data-Driven Training and Coaching Support y Technology-Enhanced Pedagogy in Physical Education: Bridging Engagement, Learning, and Lifelong Activity. Autor de diversos capítulos de libro sobre sostenibilidad, innovación educativa e integración de la inteligencia artificial en la formación docente, entre los que destacan sus aportaciones sobre los Objetivos de Desarrollo Sostenible en el sistema educativo español y sobre las competencias docentes para la implementación de la inteligencia artificial en el aula.

  • Dra. Natalia Lara Nieto-Márquez, Universidad Camilo José Cela, España.

    Doctora en Educación, con mención Industrial, por la Universidad Camilo José Cela, donde obtuvo el Premio Extraordinario de Doctorado. Desarrolla su actividad docente en diversos programas de posgrado, entre los que destacan el Máster en Formación del Profesorado y el Máster en Dirección, Innovación y Liderazgo en Centros Educativos. Su investigación se centra en la tecnología educativa, la inteligencia artificial aplicada a la educación, la investigación sobre experiencia de usuario (UX Research), el aprendizaje autorregulado, la metodología de investigación y las metodologías activas, especialmente el aprendizaje basado en juegos y la gamificación. Ha participado en proyectos de investigación sobre inteligencia artificial en educación, como el proyecto WISE, y es autora de publicaciones recientes sobre diseño instruccional, preparación institucional para la integración de la inteligencia artificial en centros educativos y desarrollo de competencias docentes para su implementación en los procesos de enseñanza y aprendizaje.

  • Dra. Diana Cembreros Castaño, Universidad Camilo José Cela, España.

    Licenciada en Filología Inglesa y Máster en Lingüística Inglesa, Nuevas Aplicaciones y Comunicación Internacional por la Universidad Complutense de Madrid. Es doctora en Educación y desarrolla su actividad docente en el Máster en Formación del Profesorado y en diferentes titulaciones de grado, donde imparte asignaturas relacionadas con la lengua inglesa, la didáctica de las lenguas extranjeras y la tecnología educativa. Su principal línea de investigación se centra en la lingüística computacional y sus aplicaciones en el ámbito educativo, con especial interés en el uso de la inteligencia artificial para la enseñanza y el aprendizaje de lenguas. Su producción científica reciente aborda cuestiones vinculadas a la preparación de los centros educativos para la incorporación de la inteligencia artificial, el desarrollo de modelos de lenguaje aplicados a la predicción de preguntas en pruebas de acceso a la universidad, los sistemas de identificación automática de cognados entre el inglés y el español, y la formación del profesorado para la integración de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje.

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Publicado

07-07-2026

Número

Vol. 2 Núm. 2 (2026)

Sección

Investigaciones científicas

Licencia

Derechos de autor 2026 Rubén Madrigal-Cerezo, Dra. Natalia Lara Nieto-Márquez, Dra. Diana Cembreros Castaño (Autor/a)

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Cómo citar

Madrigal-Cerezo, R., Lara Nieto-Márquez, N., & Cembreros Castaño, D. (2026). Evaluación de la competencia docente en Inteligencia Artificial y pensamiento crítico: diseño y validación de los cuestionarios AIFOR-Crit y AIPRE-Crit. Revista De Estudios Pedagógicos Contemporáneos, 2(2), 1-21. https://doi.org/10.5281/zenodo.21249390

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