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Las opiniones expresadas en el arculo son responsabilidad exclusiva de los autores,
no representan la posición ocial de la USAC y sus miembros.
Artículo científico
Diseño y validación de un instrumento para
medición de competencias digitales en
estudiantes de diversificado
Design and validation of an instrument for measuring digital
competencies in high school students
Mario Roberto García Valiente
Doctorado en Innovación y Tecnología Educava
Universidad de San Carlos de Guatemala
mgarcia.[email protected]
hps://orcid.org/0000-0002-5669-8095
Recibido 28/03/2024
Aceptado 29/06/2024
Publicado 25/07/2024
Referencia de artículo
García Valiente, M. R. (2024). Diseño y validación de un instrumento para medición de
competencias digitales en estudiantes de diversicado. Revista Docencia Universitaria,
5(2), 116-131. hps://doi.org/10.46954/revistadusac.v5i2.84
Resumen
OBJETIVO: Diseñar y validar una herramienta conable que
permita evaluar las competencias digitales de los estudiantes de
diversicado de la Escuela Nacional Central de Agricultura (ENCA).
MÉTODO: Se siguió una invesgación con enfoque cuantavo,
con un diseño no experimental, de po transversal y alcance
descripvo, revisando invesgaciones previas en donde ulizaron
cuesonarios para conocer las dimensiones de las Competencias
Digitales en estudiantes. A parr de esta revisión, se diseñó un
cuesonario, denominado “Cuesonario para medir el nivel de
Competencias Digitales en Estudiantes de Diversicado”’ (CCDE),
validándolo con tres expertos en materia de educación y currículo;
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posteriormente se realizó una prueba piloto con una muestra de
52 estudiantes. RESULTADOS: Para validar el CCDE, se ulizó el
modelo de Lawshe para la vericación cuantava de la validez
de contenido, obteniendo un Índice de Valor de Contenido (IVC)
de 0.93, el cual se considera aceptable; así también se realizó un
análisis estadísco de los datos, que demostró su conabilidad
al obtener un Alpha de Cronbach de 0.95. CONCLUSIÓN: Este
cuesonario se convierte en una herramienta efecva y de fácil
aplicación para evaluar el nivel de competencias digitales en
estudiantes de diversicado, el cual puede ser tomado como
base o bien adaptarlo al contexto de cada centro educavo.
Palabras clave: competencia
digital, confiabilidad, validez,
cuestionario.
Keywords: digital competence,
reliability, validity, cuestionary
Abstract
OBJECTIVE: Design and validate a reliable tool that allows
evaluang the digital skills of diversied students of the Naonal
Central School of Agriculture (ENCA). METHOD: research was
followed with a quantave approach, with a non-experimental
design, of transversal type and descripve scope, reviewing
previous research where quesonnaires were used to know the
dimensions of Digital Competencies in students. Based on this
review, a quesonnaire was designed, called “Quesonnaire
to measure the level of Digital Competencies in Diversied
Students” (CCDE), validang it with three experts in educaon
and curriculum, subsequently a pilot test was conducted with
a sample of 52 students. RESULTS: To validate the CCDE, the
Lawshe model was used for quantave vericaon of content
validity, obtaining Content Value Index (CVI) of 0.93, which is
considered acceptable; Thus, a stascal analysis of the data was
also carried out, which demonstrated its reliability by obtaining
a Cronbach’s Alpha of 0.95. CONCLUSION: this quesonnaire
becomes an eecve and easy-to-apply tool to evaluate the level
of digital skills in high school students, which can be taken as a
basis or adapted to the context of each educaonal center.
Introducción
La aparición del Internet ha permido visualizar un cambio notable
en las metodologías al modicar las acvidades que se realizaban
codianamente; esos cambios conllevan, en el ámbito educavo,
medir el nivel de las competencias digitales en los estudiantes;
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en el caso parcular de la Escuela Nacional Central de Agricultura
(ENCA, 2024), ubicada en Bárcenas, Villa Nueva, Guatemala, no se
ha establecido un conjunto especíco de competencias digitales ni
se dispone de un instrumento adecuado que se ajuste a su contexto
académico; por lo tanto, se hace necesario, debido a que existe un
proceso de renovación curricular implementado bajo un contexto
de evaluación por competencias. Frente a la situación previamente
mencionada, se plantea la siguiente interrogante: ¿Cuál es la forma
adecuada de evaluar las competencias digitales de los estudiantes
en el contexto educavo de la ENCA?
Durán Rodríguez (2016), menciona que, a través de un modelo de
competencias, se busca idencar el conjunto ideal de caracteríscas
profesionales y personales para preparar al estudiante y asegurar
su éxito en la sociedad. Esto se maniesta más claramente en
una comunidad que experimenta rápidos avances tecnológicos
y ciencos, lo que exige que las personas desarrollen nuevas
habilidades para adaptarse y ulizar las tecnologías emergentes
en su vida codiana. Una de estas habilidades es la competencia
digital, la cual abarca la combinación de conocimientos, habilidades
y capacidades en el ámbito de la informática y la comunicación
en línea para realizar tareas en situaciones concretas. Estas
competencias digitales se han vuelto fundamentales en todos los
aspectos y contextos de la sociedad, al grado de que quienes no las
adquieren son vistos como analfabetos digitales.
Según la Comisión Europea, citado por Durán Rodríguez (2016,
p.45), las competencias digitales son el conocimiento relacionado
con el uso de aplicaciones fundamentales, la conciencia de las
oportunidades que ofrece Internet y la comunicación mediante
medios electrónicos, así como la comprensión del potencial de las
Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC). Así también,
González et al. (2018), destacan que, en el siglo XXI, la competencia
digital se considera una habilidad esencial para las personas;
asimismo, se menciona la importancia de incorporar la innovación
educava en los métodos de enseñanza como un componente clave
para ajustarse a las demandas laborales y económicas de la sociedad
actual. El estudiante de la ENCA, con una metodología de aprender
haciendo, pone en maniesto las competencias fundamentales
para su formación, como lo arma Alvarado-Rodas (2020), quien
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indica que, para desarrollar competencias digitales y lograr un
desempeño ecaz, seguro y éco, es fundamental conocer las
siguientes dimensiones: saber conocer, que incluye conocimientos
factuales y declaravos; saber hacer, que abarca habilidades,
destrezas y procedimientos; y saber ser, que se reere a actudes y
valores. Ciertamente, los estudiantes, incluyendo los de educación
diversicada, como los de la ENCA, deben obtener, aplicar y
ulizar las competencias digitales mediante las tecnologías de la
información y la comunicación durante su proceso de aprendizaje.
Lo anterior es sumamente relevante para determinar si los
estudiantes tendrán éxito en esta sociedad, en donde los avances
tecnológicos y digitales están en constante crecimiento, donde
muy probablemente enfrentarán dicultades en su desempeño
académico y futuro profesional. Por consiguiente, el propósito
principal de este estudio fue diseñar un cuesonario conable y
válido que permita medir el grado de competencias digitales en
estudiantes a nivel diversicado; para ello se siguió un paradigma
postposivista, ya que este se basa en la idea de que el conocimiento
es objevo y se puede evaluar de forma cuantava, y por lo
tanto, en la validación de un instrumento cuantavo, se busca
establecer la objevidad y abilidad de las mediciones, lo que se
alinea con la perspecva postposivista de que el conocimiento se
puede abordar de manera cienca.
Materiales y métodos
La invesgación tuvo un enfoque cuantavo y se ulizó un diseño
no experimental de po transversal con alcance descripvo.
Para esto se realizó una prueba piloto del instrumento en una
muestra de 52 estudiantes; para garanzar la representavidad
y la robustez de la invesgación, se seleccionaron solamente
estudiantes de nivel diversicado, ya que para ese nivel académico
fue diseñado el instrumento. Como resultado, la muestra piloto
de esta invesgación incluyó estudiantes de las tres carreras que
se imparten en la ENCA (Perito Agrónomo, Perito Forestal y Perito
Agroindustrial), con el objevo principal de lograr objevidad y
brindar mayor conabilidad a los resultados.
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El procedimiento para la validación del instrumento consisó
primeramente en realizar la validación del contenido y del
constructo, mediante el juicio de tres expertos, en la cual se
ponderaron las siguientes dimensiones acorde a lo sugerido por
Corral (2009, p. 233): a) Claridad en la redacción. b) Coherencia
interna, c) Inducción a la respuesta (sesgo), d) Lenguaje
adecuado con el nivel del informante y e) Mide lo que pretende.
Seguidamente se calculó la concordancia entre los jueces; para
ello se consideró el estadísco de Índice de Validez de Contenido
(IVC), obtenido mediante el Coeciente de Razón de Validez (CVR),
según el modelo propuesto por Lawshe (1975), así como también,
un análisis estadísco para medir la abilidad o conabilidad del
instrumento mediante el índice de Alfa de Cronbach.
Resultados y discusión
La muestra piloto de esta invesgación incluyó estudiantes de las
tres carreras que se imparten en la ENCA, a) Perito Agrónomo,
b) Perito Forestal y c) Perito Agroindustrial, con el objevo
principal de lograr objevidad y brindar mayor conabilidad a los
resultados. En úlma instancia, como se mencionó anteriormente,
se obtuvo una muestra piloto que consisó en 52 estudiantes, de
los cuales, 31 estudiantes (59.7%) eran hombres y 21 estudiantes
(40.3%) eran mujeres, comprendidos entre las edades de 16 a 19
años (Figura 1).
Figura 1
Distribución de los parcipantes por sexo y edad
Nota. Información recolectada de la muestra piloto de estudiantes de diferentes sexos y
edades mediante un formulario de GoogleForms.
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Otra variable sociodemográca recolectada fue la procedencia de
los estudiantes, quienes eran originarios de varios departamentos
de Guatemala; el considerar la procedencia de los parcipantes en
la validación de este instrumento de medición de competencias
digitales asegura que este sea justo, inclusivo y aplicable a diversos
contextos, lo que es fundamental para la precisión y ulidad del
estudio. La información se observa en la siguiente gura.
Figura 2
Distribución de los parcipantes por departamento de origen
Nota. Con relación a la procedencia de los parcipantes en la gura anterior, el 21% (11
estudiantes) era originaria del departamento de Guatemala y el 19% (10 estudiantes) era
originaria del departamento de Chimaltenango, el resto estaba distribuido en los demás
departamentos del país.
Durante la aplicación del instrumento a la muestra piloto, se
compareron los objevos del estudio, su relevancia, el concepto
de competencias digitales, y se proporcionó el consenmiento
informado para parcipar en la invesgación. Es así como el
cuesonario para medir el nivel de Competencias digitales en
estudiantes (CCDE) fue desarrollado a parr de una adaptación del
Marco Común de Competencias Digitales para docentes del Instuto
Nacional de Tecnologías Educavas y de Formación de España
(2022) considerando básicamente responder a las 21 competencias
digitales enmarcadas en las siguientes cinco dimensiones especícas
para el alumnado, las cuales se muestran en la siguiente tabla.
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Tabla 1
Dimensiones y competencias digitales del alumnado
Dimensión Subdivisión Competencia Especíca
1. Alfabezación mediáca
en el tratamiento de la
información y de los datos
(Información).
1.1 Navegación, búsqueda y ltrado de información.
1.2 Evaluación de información, datos y contenidos digitales.
1.3 Almacenamiento y recuperación de información
2.Comunicación, colaboración
y ciudadanía digital
(Comunicación).
2.1 Interacción a través de tecnologías digitales
2.2 Comparr de información y contenidos digitales
2.3 Parcipación ciudadana en línea
2.4 Colaboración a través de canales digitales
2.5 Nequeta
2.6 Gesón de la idendad digital
3. Creación de contenidos
digitales.
3.1 Desarrollo de contenidos digitales
3.2 Integración y re-elaboración de contenidos digitales
3.3 Derechos de autor y licencias
3.4 Programación
4. Uso responsable y bienestar
digital (Seguridad).
4.1 Protección de disposivos
4.2 Protección de datos personales e idendad digital
4.3 Protección a la salud
4.4 Protección del entorno
5. Resolución de problemas. 5.1 Resolución de problemas técnicos
5.2 Idencación de necesidades y respuestas tecnológicas
5.3 Innovación y creavidad usando a tecnología
5.4 Idencación de brechas en las competencias digitales.
Nota. Elaboración propia, tomando como referencia el área 6, desarrollo de competencias
digitales del alumnado, propuesto por el Marco Común de Competencias Digitales para
docentes del Instuto Nacional de Tecnologías Educavas y de Formación de España
(INTEF, 2022 p.16).
Las dimensiones mostradas en el cuadro anterior fueron parte del
cuesonario de autoevaluación administrado a los parcipantes,
que luego de su respecva validación contaba en un inicio de
40 ítems, medidos en una escala Likert de cuatro puntos (0 =
conocimiento Nulo, 1 = Conocimiento Básico, 2 = Conocimiento
Medio, 3 = Conocimiento Avanzado).
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3.1 Validez y constructo
Un constructo se dene como un concepto, tal como lo describe
Hurtado de Barrera (2012, p. 436), donde indica que la validez de
constructo busca evaluar en qué grado un instrumento evalúa
un fenómeno de acuerdo con su conceptualización y en relación
con la teoría que respalda la invesgación. Un instrumento posee
validez de constructo cuando los elementos de sus preguntas se
ajustan y se relacionan con las caracteríscas esenciales o las pistas
que se derivan del concepto del fenómeno que se desea evaluar.
De los criterios y ponderación diferencial de las dimensiones
de la prueba, la coherencia interna y que mida lo que ene que
medir, representan los criterios de validez de constructo en el
instrumento, mismos que enen una escala de medición acorde
a las observaciones de los expertos para cada criterio dada por: Si
Cumple (1), No Cumple (0).
Como se mencionó anteriormente se ulizó el modelo de Lawshe
para la vericación cuantava de la validez de contenido y
de constructo. Según Hernández-Nieto (2011, p.236), es un
coeciente que mide validez de contenido y la concordancia entre
jueces por ítem del instrumento y se dene como el promedio de
los Coecientes de Validez de contenido de cada ítem, cada uno
de los cuales ha sido corregido por concordancia aleatoria entre
jueces.
En donde:
CVR = Coeciente de Validez de Contenido
Ne = Número total de jueces que están de acuerdo en que el ítem
cumple el criterio.
N = Número total de jueces
Según Tristán-Lopez (2008), esta expresión es planteada por
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Lawshe con la intención de que se pueda interpretar como si fuera
una correlación, por tomar valores de -1 a +1; Así, el Valor del
Coeciente de Validación de Contenido (CVR) es negavo cuando
menos de la mitad de los jueces están de acuerdo, nulo cuando
la mitad de los panelistas concuerdan exactamente, y posivo
cuando más de la mitad están de acuerdo.
Cuando existe un número de jueces inferior a cinco, los datos se
ven sesgados, por lo que el modelo de Lawshe propone el siguiente
Coeciente de Razón de validez ajustado (CVR’).
Luego de transformar los datos, el mínimo aceptable para CVR’ fue
de 0.5823, por lo que un ítem por debajo de este valor debía ser
eliminado del instrumento.
Teniendo claro las dimensiones a evaluar en el instrumento, se
trasladó a los jueces para que fuese analizado y revisado según lo
indicado por Corral (2009, p. 233): a) Claridad en la redacción. b)
Coherencia interna, c) Inducción a la respuesta (sesgo), d) Lenguaje
adecuado con el nivel del informante y e) Mide lo que pretende.
Luego de la tabulación de la información y codicación de las
respuestas recolectadas, se procedió a realizar los respecvos
análisis de Coeciente de Razón de Validez (CVR) e Índice de Validez
de Contenido (IVC) obteniendo los resultados que se muestran en
la siguiente tabla.
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Tabla 2
Resumen de resultados del Coeciente de Razón de Validez Ajustado
(CVR’) y el Índice de Validez de Contenido (IVC)
Estadísco Resultados Conclusión
Coeciente de Razón
de Validez Ajustado
(CVR’)
De los 40 ítems evaluados
por los expertos, el ítem 24
obtuvo un CVR’ promedio
de 0.60, un poco superior al
mínimo permido (0.5823).
El ítem 24 obtuvo un CVR’ promedio de 0.60,
un poco superior al mínimo permido (0.5823),
sin embargo al analizar los CVR’ individuales de
cada criterio, se observó que tenía un valor de
0.33 en cada uno de los criterios de Claridad
en la redacción, coherencia interna y lenguaje
adecuado con el nivel del informante; por lo que
se concluye que, debió eliminarse este ítem,
aunque el CVR’ promedio sea un poco superior al
mínimo permido.
Índice de Validez de
Contenido (IVC)
El IVC se obtuvo del
promedio general del CVR’
promedio de cada ítem, el
cual dio un valor de 0.93.
Tomando como base lo que indica Lawshe (1975),
que ulizando 7 expertos o menos, el IVC debería
de ser igual a 0.99, y teniendo en cuenta que
solo parciparon en esta validación 3 expertos,
obteniendo un ICV=0.93, se concluye que es un
instrumento adecuado en cuanto a su validez de
contenido.
Nota. Elaboración propia, tomando como referencia los parámetros recomendados por
Lawshe (1975) y Davis (1992) citado por Pedrosa, et al. (2013, p.8).
El panel de expertos ofreció recomendaciones que se centraron
en mejorar la claridad y relevancia de las preguntas, así como en
la candad de preguntas y el empo necesario para completar el
cuesonario. Además, se sugirieron cambios en algunas preguntas,
las cuales presentaron un CRV’ individual por criterio de 0.67, en
las cuales fue necesario realizar alguna corrección en la redacción
o el lenguaje para que los informantes o parcipantes del estudio
comprendan aún mejor el ítem. Estas sugerencias se tuvieron en
cuenta al modicar el cuesonario.
Es así, que luego de obtener el CVR se obtuvo el Índice de Validez de
Contenido (IVC), que no es más que el promedio de los CVR de todos
los ítems. Si bien para Davis (1992), citado por Pedrosa, et al. (2013,
p.8), para un IVC > 0.80 se puede interpretar como un conjunto
de ítems adecuados. Por su parte Lawshe (1975) expresa que la
interpretación del IVC debe hacerse a la luz del número de expertos
ulizados. Por ejemplo, ulizando siete expertos o menos, el IVC
debería de ser igual a 0.99 y para un número de expertos entre 9 y
40, el valor del IVC debe estar entre 0.29 y 0.78, respecvamente.
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Por lo tanto, los resultados de esta validez se relacionan con la
capacidad de que el instrumento pueda medir de manera precisa y
adecuada el atributo que se ha diseñado para evaluar. Es importante
destacar que la validez no se reere solo al cuesonario en sí,
sino a las inferencias y conclusiones especícas que se derivan de
los resultados obtenidos; lo que se somete a validación son las
posibles conclusiones derivadas de las mediciones efectuadas con
el instrumento.
3.2 Confiabilidad del instrumento
En relación con el análisis de la validez de la escala ulizada en
el instrumento, se considera la conabilidad o abilidad como el
grado en que el instrumento mide de manera precisa y sin errores
aquello que se está tratando de medir. Para evaluar esto, se midió
la coherencia interna entre los elementos de la escala Likert del
instrumento mediante el coeciente Alpha de Cronbach, cuyos
valores oscilan entre 0 y 1. Según Soler-Cárdenas y Soler-Pons
(2012, p.5), cuanto más se aproxime al número 1, mayor será la
abilidad del instrumento subyacente.
Teniendo claro la importancia de obtener la conabilidad del
instrumento, este se trasladó a los estudiantes de la muestra
piloto para que fuese contestado de forma digital por medio
de GoogleForms. Luego de la tabulación de la información y
codicación de las respuestas recolectadas, se procedió a realizar
los respecvos análisis de conabilidad. En este proceso, se
evaluaron los 40 ítems del cuesonario, como se observa en la
tabla 3, donde ulizando el soware PSPP® se obtuvo un Alfa de
Cronbach de 0.95, lo cual se considera altamente sasfactorio para
este cuesonario. Este coeciente resultante señala la abilidad
de la escala, y muestra que se ha obtenido un valor muy sólido y
conable.
A connuación, en la siguiente tabla se presenta el resumen del
procesamiento de casos y estadíscas de abilidad de un total
de 52 estudiantes que respondieron al instrumento para validar,
obtenido mediante el soware PSPP®.
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Tabla 3
Resumen del procesamiento de casos y estadíscas de abilidad
Casos Población (N) Porcentaje
Válido 51 98.1%
Excluido 1 1.9%
Total 52 100.0%
Alfa de Cronbach
0.95
N de elementos
40
Nota. Elaboración propia, con valores obtenidos del soware PSPP.
Los resultados mostrados anteriormente muestran que el
Coeciente Alfa de Cronbach alcanza un valor de 0.95, lo cual,
según George y Mallery (2003), citado por Hernández y Pascual
(2018 p.161), es excelente, al considerar un Alfa de Cronbach
mayor a 0.90; por otra parte, Ruiz (2002) y Palella y Marns (2003),
citados por Corral (2009), en su metodología de la invesgación
cuantava, establecen una magnitud de conabilidad muy alta de
un instrumento cuando se ene un Alfa de Cronbach entre 0.81 a
1.00.
Un pequeño inconveniente al ulizar el método de Lawshe para
la validez de contenido es que existe un sesgo cuando se ulizan
pocos jueces para validar el instrumento; que fue lo que ocurrió
en este caso; esto lo conrma Tristán-López (2008), indicando que,
cuando se examina el modelo de Lawshe, se nota que su desventaja
es que, los valores de referencia se ven afectados por el tamaño del
grupo, lo que signica que el modelo es más estricto para grupos
pequeños de panelistas y se vuelve más permisivo a medida que
el número de panelistas aumenta. Aun así el modelo arrojó un
Índice de Validez de Contenido (IVC) de 0.93, muy aceptable para
el po de instrumento y candad de expertos que parciparon en
la validación.
En cuanto a la conabilidad o abilidad, los resultados indicaron
que el instrumento de medición que se diseñó es conable, ya
que obtuvo un valor del Coeciente de Alpha de Cronbach de
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0.95, lo que signica que el CCDE es un instrumento conable para
medir cómo se encuentra el nivel de competencias digitales de los
estudiantes. Además de esta validación de instrumento, enfocado
directamente a los estudiantes, sería valioso extender el estudio
para conocer las competencias digitales en los docentes, y con ello
obtener información en contraparte de los que dan la enseñanza y
cursos a los estudiantes para obtener una variedad de perspecvas.
Basado en los hallazgos, se recomienda ulizar el CCDE como una
herramienta de medición para evaluar el nivel de competencias
digitales en los estudiantes de nivel diversicado; en este caso en
estudiantes de las carreras de Perito Agrónomo, Perito Forestal y
Perito Agroindustrial de la ENCA. Esto es especialmente importante
debido al aumento de la presencia de disposivos móviles y el uso de
tecnología en las acvidades académicas dentro de las instuciones
educavas, donde no se ene información sobre las competencias
digitales que poseen los estudiantes. Además, se espera que estos
resultados impulsen invesgaciones adicionales y práccas que
garancen la ecacia en el uso de la tecnología y en la habilidad
de las competencias digitales tanto de los estudiantes como de los
docentes en todos los niveles educavos.
Conclusiones
Para la validación de este instrumento de medición de competencias
digitales en estudiantes de nivel diversicado, parciparon tres
expertos en materia de currículo y educación, obteniendo un
Índice de Validez de Contenido (ICV) de 0.93, considerado un valor
aceptable en cuanto a su validez de contenido. Así también se
obtuvo mediante la ulización del coeciente de Alfa de Cronbach
un valor de 0.95, considerado excelente para la magnitud de la
conabilidad del instrumento.
Viendo los resultados de este estudio, se concluye que el
Cuesonario de Competencias Digitales para Estudiantes (CCDE)
se ha demostrado válido y conable para evaluar el nivel de
competencias digitales de estudiantes de diversicado, lo cual
será de bastante ulidad para realizar análisis y correlaciones de
los estudiantes en función a su procedencia de nivel educavo
anterior, acorde a su departamento o su etnia de origen. Así
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también, se pueden aplicar diferentes metodologías de aprendizaje,
por ejemplo, un aprendizaje m-learning, e-learning, modelo TPACK o
SAMR, en donde se pueden evaluar las competencias digitales de los
estudiantes luego de recibir los esmulos o capacitaciones en cuanto
a las metodologías previamente mencionadas.
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contenido_37-48.pdf
Agradecimientos
Un agradecimiento especial a la Licda. Mayra Alejandra Miranda, Master
en Educación y Aprendizaje y Master en Currículo; a la Licda. Liza Acuña
Morales, Master en Docencia Universitaria y a la Licda. Ada Cabrera
Ortega, Master en Educación y Aprendizaje, por las recomendaciones
pernentes y esenciales para validar este instrumento de medición; así
también un agradecimiento a la Dra. Patricia Luz Mazariegos, asesora
de tesis doctoral. También un agradecimiento a la Escuela Nacional
Central de Agricultura (ENCA) por permir realizar dicha invesgación
para la mejora educava de la instución.
ISSN 2709-5428
Vol. 5 / No. 2 / 2024
Escuela de Estudios de Postgrado
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Revista Docencia Universitaria
Facultad de Humanidades
Sobre el autor
Mario Roberto García Valiente
Doctorando en Innovación y Tecnología Educava, Magister en
Educación y Aprendizaje, Magíster en Gesón de la Calidad con
especialización en Inocuidad de Alimentos, Ingeniero en Industrias
Agropecuarias y Forestales; Universidad de San Carlos de Guatemala
y Universidad Rafael Landívar. Experiencia en procesos de renovación
curricular e invesgaciones educavas a nivel medio en Guatemala,
actualmente docente tular a nivel diversicado de la Escuela Nacional
Central de Agricultura (ENCA) y docente de estudios de postgrado del
Centro Universitario de Oriente CUNORI.
Financiamiento de la invesgación
Esta invesgación fue realizada con recursos propios.
Declaración de intereses
Por este medio, declaro no tener ningún conicto de intereses
que puedan haber inuido en los resultados obtenidos o las
interpretaciones propuestas.
Declaración de consenmiento informado
Declaro que el estudio se realizó respetando el Código de éca y
buenas práccas editoriales de publicación.
Derechos de autor
Copyright© 2024. Mario Roberto García Valiente.
Este texto está protegido por la Licencia Creave Commons Atribución 4.0 Internacional.
Es libre para comparr, copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato y adaptar el documento, remezclar, transformar
y crear a parr del material para cualquier propósito, incluso para nes comerciales, siempre que cumpla la condición de: Atribución:
Debe dar crédito a la obra original de manera adecuada, proporcionar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios.
Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que ene el apoyo del licenciante o lo recibe por el
uso que hace de la obra.