IA y la Competencia Digital Docente | IA DigCompEdu Calculator


IA en el Marco de la Competencia Digital Docente
La implementación de la IA en el aula esta siendo una realidad en prácticamente cualquier ámbito académico. Esto me dio que pensar en como podría esta idea mejorar la CDD en el profesorado, manteniendo las 6 áreas de esta, y pensé que sería interesante un mapeo en este sentido.
Basándome en los trabajos de Bekiaridis y Graham (2023) lo primero que me parecio relevante es establecer un mapeo de los 6 niveles de competencia, desde el NOVATO (A1), EXPLORADOR (A2), INTEGRADOR (B1), EXPERTO (B2), LÍDER (C1) y por último PIONERO (C2), enmarcándolos en el MRCDD, con el resultado que os presento aquí:

Posteriormente estudié la posibilidad que al igual que había diseñado en el pasado un CDD Calculator es decir una herramienta para la autoevaluación de la CDD digital docente, se podría realizar algo similar, pero con la especificidad del trabajo con IA.
El resultado es algo similar, esta vez dividido en cada una de las seis áreas, y auto rellenable, una hoja de cálculo que define al docente según su grado de adquisición de las competencias digitales necesarias para la implementación de la inteligencia artificial en el aula.

Finalmente nos arroja un resultado en cada una de las 6 áreas, y el nivel final de CDD IA, con nuestro ya famoso "caramelo":

Sin más, os pego el link de descarga, y espero que os resulte útil, y próximamente, la versión para Google Sheets:
7 - IA DigCompEdu Calculator.xlsx - Microsoft Excel Online
Jesús Vera-Alba
BIBLIOGRAFÍA:
Bekiaridis, G. y Graham, A. (2023). Supplement to the DigCompEDU Framework: Outlining the Skills and Competences of Educators Related to AI in Education. Bremen, Germany: University of Bremen, Institute Technology and Education. https://doi.org/10.26092/elib/2708
Redecker, C. y Punie, Y. (2017). European Framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu (Número KJ-NA-28775-EN-C (print),KJ-NA-28775-EN-N (online)). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/178382 (print),10.2760/159770 (online)