1. Descripción

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.

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.

2. Archivos disponibles

2.1 Relevamiento cuantitativo sobre CDD e IA

-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.

2.2 Relevamiento cualitativo: Grupos de discusión y talleres

-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.

3. Metodología y categorías de análisis

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

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.

4. Consideraciones éticas

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.