Acceso abierto

Este estudio identifica necesidades formativas docentes mediante minería de textos para fundamentar un sistema formativo digital innovador que contribuya a reducir la brecha de competencias digitales, comparando períodos pre y post-pandemia. Se empleó un diseño cualitativo secuencial con entrevistas semiestructuradas a 21 especialistas de cinco países hispanoamericanos (fase pre-pandemia, 2018-2020) y focus groups con 6 especialistas (fase post-pandemia, 2023). Los datos se analizaron mediante técnicas de minería de textos (análisis de bigramas) y microanálisis cualitativo, aplicando criterios de saturación teórica y triangulación metodológica. El análisis pre-pandemia reveló preocupaciones centradas en aspectos curriculares, evaluación de aprendizajes y estructura universitaria. El estudio post-pandemia evidenció un desplazamiento hacia tecnologías como apoyo de datos, enfoque humanizante del aprendizaje y solución de problemas reales mediante inteligencia artificial. Los bigramas más significativos ("realidad-virtual", "habilidades-blandas", "inteligencia-artificial") confirman esta evolución. Los hallazgos fundamentan un Sistema Formativo Digital basado en comunidades de aprendizaje mediadas por IA, trayectorias personalizadas y equilibrio técnico-humanístico, trascendiendo los modelos tradicionales para abordar la brecha de competencias digitales docentes de manera innovadora y contextualizada. Pixel bit.