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      <journal-title-group>
        <journal-title specific-use="original" xml:lang="es">Revista Complutense de Educación</journal-title>
      </journal-title-group>
      <issn publication-format="electronic">1988-2793</issn>
      <issn-l>1130-2496</issn-l>
      <publisher>
        <publisher-name>Ediciones Complutense</publisher-name>
        <publisher-loc> España </publisher-loc>
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      <article-id pub-id-type="doi">10.5209/rced.90430</article-id>
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          <subject>Artículos</subject>
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      <title-group>
        <article-title>Validación del modelo CIMEP para el
          desarrollo de la competencia investigadora
          en maestros de educación primaria</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Validation of the CIMEP model for the development of
            research competence in primary school teachers</trans-title>
        </trans-title-group>
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            <given-names>Rubén Darío</given-names>
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          <institution content-type="original">Distrito Lasallista Norandino</institution>
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          <institution content-type="original">Universidad Camilo José Cela</institution>
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      <author-notes>
        <corresp id="cor1">Rubén Darío Hernández-Escorcia<email>ruben.hernandez@delasalle.edu.co</email>
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        <corresp id="cor2">Miquel Reynés<email>mreynes@ucjc.edu</email>
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        <corresp id="cor3">Carla Quesada-Pallarés<email>carla.quesada@uab.cat</email>
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      <pub-date date-type="pub" publication-format="electronic" iso-8601-date="2025-01-15">
        <day>15</day>
        <month>01</month>
        <year>2025</year>
      </pub-date>
      <volume>36</volume>
      <issue>1</issue>
      <fpage>053</fpage>
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        <copyright-statement>Copyright © 2025, Universidad Complutense de Madrid 2025 Universidad
          Complutense de Madrid</copyright-statement>
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          <license-p>Esta obra está bajo una licencia <ext-link ext-link-type="uri"
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              4.0 International</ext-link></license-p>
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      <abstract>
        <p>Introducción. La relación entre la escuela y la familia es un elemento imprescindible de calidad
          educativa que es necesario fortalecer (European Commission, 2021). El objetivo de este estudio es analizar,
          desde la perspectiva del profesorado, qué necesidades tienen los centros escolares y las familias para poder
          forjar una alianza exitosa. Método. Se recurrió a la técnica del grupo de discusión para lograr un acercamiento
          profundo a la visión subjetiva del profesorado. Participaron 16 docentes de Educación Infantil y Primaria
          repartidos en tres grupos de discusión. Se analizó su discurso mediante un análisis de contenido empleando
          el programa Atlas-ti. Resultados. Emergieron dos subdimensiones, una referida a las necesidades de los
          centros (cinco categorías) y otra a las de las familias (una categoría). Respecto a los centros, en primer
          lugar, el profesorado alude a la necesidad de una normativa para regular la relación centro escolar-familia,
          si bien la circunscribe a las obligaciones de las familias, incluso con consecuencias punitivas. No obstante,
          también empatiza con las dificultades de conciliación de las familias, abogando por una flexibilización de
          sus horarios laborales docentes para facilitar la participación familiar. Otras necesidades se refieren a la
          apertura de los centros hacia las familias y la comunidad, creando incluso redes de aprendizaje, contando
          con el soporte y la coordinación con otras instituciones. Por último, se demandan apoyos específicos para
          trabajar adecuadamente con las familias multiculturales. Respecto a las necesidades de las familias, las y
          los docentes consideran que precisan de formación, en especial, para paliar las deficiencias percibidas y,
          en menor medida, para favorecer su participación. Conclusiones. El profesorado es el agente clave en la
          relación escuela-familia, por lo que sus necesidades percibidas deben ser consideradas para lograr una
          alianza entre los centros y las familias y hacer posible la participación democrática de la comunidad escolar.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>Introduction. The relationship between school and family is an essential element of educational
          quality that needs to be strengthened (European Commission, 2021). The aim of this study is to analyse,
          from the teachers’ perspective, the needs of schools and families in order to build a successful partnership.
          Method. The focus group technique was used to gain a depth approach into the subjective view of the
          teachers. Sixteen pre-school and primary school teachers took part in three focus groups. Their discourse
          was analysed trough Atlas-ti software. Results. Two sub-dimensions emerged, one referring to the needs of
          the schools (five categories) and the other to those of the families (one category). Regarding schools, firstly,
          the need to regulate the school-family relationship is mentioned, although it is limited to the obligations
          of families, even with punitive consequences. However, teachers also empathise with families’ difficulties
          to conciliate work and family life, advocating more flexible working hours for teachers to facilitate family
          participation. Other need refers to the opening of schools to families and the community, even creating
          learning networks, with the support and coordination of other institutions. Finally, there is a reference to
          specific support to work adequately with multicultural families. Regarding the needs of families, teachers
          consider that they require training, especially to alleviate their deficiencies and, to a lesser extent, to favour
          their participation. Conclusions. Teachers are the key agents in the school-family relationship. Therefore, their perceived needs must be met to allow creating a partnership between schools and families and to
          enable the democratic participation of the school community.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group kwd-group-type="author-keywords">
        <kwd>competencia investigadora</kwd>
        <kwd>evaluación</kwd>
        <kwd>investigación educativa</kwd>
        <kwd>personal docente</kwd>
        <kwd>educación primaria</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en" kwd-group-type="author-keywords">
        <kwd>research competence</kwd>
        <kwd>evaluation</kwd>
        <kwd>educational research</kwd>
        <kwd>in-service teachers</kwd>
        <kwd>primary education</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
<body>
<sec id="sec1">
  <title>1. Introducción</title>
  <p>La formación inicial y permanente del profesorado desde el
  desarrollo de las competencias y específicamente, desde la competencia
  investigadora, es uno de los elementos que aportan innovación a la
  práctica pedagógica porque permite que los maestros y las maestras
  tengan una visión crítica y reflexiva de su ejercicio docente en el
  aula (Ayuste et al., 2022). Contar con docentes dotados de esta
  competencia impacta positivamente en el proceso de enseñanza y
  aprendizaje de alumnado, docentes y familias debido a que el acto
  educativo no solo se reduce a la transmisión del conocimiento, sino
  que garantiza elementos de transformación social desde las personas
  implicadas en procesos investigativos (Boza Carreño &amp; Méndez
  Garrido, 2013).</p>
  <p>En el informe de la OCDE del 2018, mediante el Estudio
  Internacional de Enseñanza y Aprendizaje (TALIS, <italic>Teaching and
  Learning International Survey</italic> en inglés), se evidencia la
  importancia que tiene en la actualidad la formación permanente del
  profesorado. Este estudio se desarrolló en 48 países, 9,600 centros
  educativos y 192,000 directivos y docentes de aula, mostrando que el
  80% de los docentes pide al alumnado explicar problemas de la vida
  cotidiana desde el contexto, el 60% asigna tareas que requieren de
  pensamiento crítico, el 50% asigna tareas para que encuentren
  solución, y el 25% provee de proyectos al alumnado que requieren al
  menos una semana para completarlos.</p>
  <p>Es evidente que, para acompañar este tipo de prácticas desde el
  aula, los docentes necesitan contar con un buen desarrollo de la
  competencia investigadora (Cano &amp; Ordoñez, 2021). pues así se
  puede mejorar el desempeño en todas las áreas del conocimiento, sobre
  todo cuando esta competencia se desarrolla de manera transversal en el
  currículo de todas las asignaturas, y fortalecer la práctica
  pedagógica (Oquendo, 2019). Hoy encontramos que el colectivo docente
  dispone de pocas acciones formativas dirigidas al desarrollo
  competencial en investigación, realidad que es muy visible en los
  docentes de educación primaria de América Latina (Perines, 2021). El
  problema radica en que los programas de formación docente, tanto
  inicial como permanente, están basados fundamentalmente en la escasez
  de elementos de investigación en su organización curricular y en la
  débil importancia que se le otorga al tema (Perines, 2018). Además, no
  se han encontrado herramientas válidas que permitan a los docentes de
  primaria evaluar su desarrollo competencial en investigación desde la
  práctica pedagógica, ya que las investigaciones sobre esta competencia
  se centran, en su mayoría, en docentes universitarios (Perines, 2021;
  Thom et al., 2021; Rachel et al., 2021; Buendía-Arias et al., 2018;
  Malcolm et al., 2018; Murillo et al., 2016; Estrada, 2014;
  Banet-Hernández, 2010). Por ello, es importante iniciar el estudio
  sobre herramientas con esta finalidad. Los objetivos de esta
  investigación fueron: 1) identificar las dimensiones y categorías que
  integran el modelo CIMEP para crear y validar una herramienta que
  evalúe el desarrollo de la competencia investigadora en maestros en
  ejercicio; y 2) evaluar la adecuación del modelo CIMEP en tres países
  de América Latina, para el desarrollo de la competencia de
  interés.</p>
</sec>
<sec id="sec2">
  <title>2. Marco del Modelo CIMEP desde sus dimensiones y categorías</title>
  <p>Los docentes, y en particular los que enseñan en educación
  primaria, deben priorizar en su práctica pedagógica el desarrollo de
  la competencia investigadora, ya que ésta les permitirá tener una
  visión crítica y reflexiva de su quehacer pedagógico, percibiendo la
  escuela como centro de cualificación en investigación educativa que
  les permite formular teorías y responder a necesidades apremiantes
  (Uzeirli &amp; KiliÇoglu, 2021). Es en este contexto en el que se da
  CIMEP definido por sus siglas como: Competencia Investigadora en
  Maestros de Educación Primaria. Este modelo busca que los maestros que
  enseñan en este nivel escolar adquieran una actitud reflexiva y
  crítica frente a su ejercicio pedagógico, encaminado a la práctica
  educativa basada en la evidencia desde el desarrollo de la competencia
  investigadora (Benavides et al., 2021). Entendiendo la competencia
  investigadora como un conjunto de conocimientos, habilidades y
  destrezas que se requieren para desarrollar una actividad
  investigativa, donde se hace necesario un proceso formativo para tal
  fin (Arrieta &amp; Ocón, 2018, citado en Olazábal &amp; Águila,
  2020).</p>
  <p>Ahora bien, el modelo se compone de varios constructos teóricos,
  agrupados en siete dimensiones y veinte categorías propias de la
  competencia investigadora para los docentes de educación primaria,
  desde una aproximación instrumental de la misma:</p>
  <list list-type="order">
    <list-item>
      <p>Planteamiento del problema: esta dimensión expone el asunto que
      se tiene como objetivo a aclarar (Soriano, 2004; Sein -Echaluce et
      al., 2014); sus categorías son: 1.1. Formular el problema de
      investigación: planteamiento formal de la idea a investigar
      (Soriano, 2004; Martínez &amp; Raposo, 2011; González-Fernández et
      al., 2019; Lagunes et al., 2019; Ruíz, 2019); 1.2. Formular los
      objetivos de la investigación: son la guía del estudio, señalan a
      lo que se aspira con la investigación (Lagunes et al., 2019;
      Montejo, 2016; Buendía-Arias et al., 2018; Olazábal &amp; Águila,
      2020); y 1.3. Formular hipótesis: enunciado (positivo o negativo)
      que relaciona dos o más variables, planteando una idea que se
      pondrá a prueba (Legaz Pérez et al., 2017; Bander as et al., 2018;
      S epúlveda et al., 2019).</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Fundamentación Teórica: elementos teóricos que sirven de marco
      de referencia en la investigación (Martínez &amp; Raposo, 2011).
      Esta dimensión tiene las categorías de: 2.1. Buscar información:
      consultar y obtener bibliografía (Martínez &amp; Raposo, 2011;
      Madrigal &amp; Urrego, 2013); 2.2. Seleccionar la información de
      manera crítica: utilizar bibliografía útil para el marco teórico
      especifico (Madrigal &amp; Urrego, 2013; Davidson &amp; Palermo,
      2015; Barbosa-Chacón et al., 2015); 2.3. Elaborar textos
      específicos: escribir textos científicos, teniendo en cuenta el
      formato propuesto (Lagunes et al., 2019; Banderas et al., 2018;
      Cuevas et al., 2016); y 2.4. Citar textos: afirmaciones incluidas
      en un texto con referencia precisa de su origen (Sepúlveda et al.,
      2019; Aldana- Zavala et al., 2020).</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Diseñar la investigación: estrategias con las que se da
      respuesta a los objetivos planteados (Soriano, 2004; Montejo,
      2016) e integran esta dimensión las categorías: 3.1. Metodología:
      procedimientos que sirven de instrumentos para lograr los
      objetivos (Martínez &amp; Raposo, 2011; Davidson &amp; Palermo,
      2015; Olazábal &amp; Águila, 2020); 3.2. Recolectar datos: uso de
      métodos y herramientas válidas y fiables escogidas por el
      investigador/a (González-Fernández et al., 2019; Buendía-Arias et
      al., 2018; Sepúlveda et al., 2019); y 3.3. Analizar datos:
      explicar los procesos elegidos y utilizados para el análisis de
      datos (Legaz Pérez et al., 2017; Cue vas et al., 2016; S alazar et
      al., 2019).</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Ejecutar la investigación: compartir teorías, metodologías,
      recursos y decisiones, aprendizajes en y para la investigación
      (Lagunes et al., 2019). A partir de: 4.1. Resultados: hallazgos
      obtenidos en la investigación (Buendía-Arias et al., 2018); 4.2.
      Análisis y discusión de resultados: organizar los resultados y
      analizarlos bajo criterios de credibilidad, transparencia,
      dependencia, y confirmación probando las hipótesis (Buendía-Arias
      et al., 2018; Sepúlveda et al., 2019); y 4.3. Conclusiones:
      argumentos y afirmaciones producto de toda la implementación y
      desarrollo de la investigación realizada (Lagunes et al., 2019;
      Sepúlveda et al., 2019).</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Difusión y transferencia de la investigación: dar a conocer los
      hallazgos de la investigación (Soriano, 2004); ésta incluye las
      categorías de: 5.1. Difusión de los resultados de la
      investigación: presentación y comunicación de los resultados
      obtenidos a través de diversos medios (Montejo, 2016; Banderas et
      al., 2018); y 5.2. Transferencia e impacto de la investigación:
      transmitir los hallazgos obtenidos en la investigación a
      compañeros y compañeras, haciendo énfasis en la aplicación
      práctica (Salazar et al., 2019; Olaz ábal &amp; Águila, 2020;
      Lamanausk as et al., 2020).</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Tecnología en pro de la investigación: recursos digitales y/o
      tecnológicos que favorecen la comunicación en y de la
      investigación (Soriano, 2004; Miralles et al., 2013). Las
      categorías que integran esta dimensión son: 6.1. Herramientas para
      buscar información: motores de búsqueda de alta calidad académica
      (Pulido, 2012; Montejo, 2016; Buendía-Arias et al., 2018); y 6.2.
      Herramientas digitales en pro de la Investigación: medios
      ofimáticos que permiten socializar y dar a conocer la
      investigación (Salazar et al., 2019; Aldana- Zavala et al.,2020;
      Olaz ábal &amp; Águila, 2020).</p>
    </list-item>
    <list-item>
      <p>Transversalidad de la investigación: asegura la fiabilidad y
      validez de la investigación desarrollada (Sepúlveda et al., 2019;
      Lamanauskas et al., 2020). Las categorías que integran esta
      dimensión son: 7.1. Rigurosidad Científica: control de la
      información científica, desde la validación a través de los pasos
      del método científico (Salazar et al., 2019); 7.2. Principios
      éticos: aquellos que permiten que la investigación genere impacto
      positivo desde el respeto, autonomía y beneficio a las personas
      (Montejo, 2016; Buendía- Arias et al., 2018); y 7.3. Investigar en
      clave de inclusión: lenguaje inclusivo respetando la
      individualidad de cada persona (Salazar et al., 2019; Lamanausk as
      et al., 2020; Olaz ábal &amp; Águila, 2020).</p>
    </list-item>
  </list>
  <p>Es así como, a partir del constructo teórico del modelo, se pudo
  diseñar un instrumento que permitiera evaluar el nivel de desarrollo
  en relación con la competencia investigadora en docentes de primaria.
  El instrumento diseñado fue una rúbrica de autoevaluación docente.
  Siendo un instrumento idóneo y eficaz para ello, ya que valora el
  desempeño en la resolución de problemas reales del entorno,
  relacionando una serie de indicadores como descriptores de niveles de
  dominio (Cuevas et al., 2016). Para explorar la estructura propuesta
  del modelo CIMEP se realizó una validación estadística, debido a que
  el presente estudio plantea la hipótesis que el modelo presentado está
  integrado por las siete dimensiones y sus veinte categorías
  anteriormente expuestas si bien no hay suficiente evidencia empírica
  para garantizar la total robustez del modelo teórico.</p>
</sec>
<sec id="sec3">
  <title>3. Metodología y diseño de la Investigación</title>
  <p>La metodología implementada en la investigación fue mixta, a través
  de la cual se realizó el proceso de validación del constructo del
  modelo CIMEP. En una primera etapa cualitativa se identificaron las
  dimensiones y categorías de la competencia investigadora para diseñar
  la rúbrica, validada a través de un panel de 12 expertos en el campo
  de la educación. Estas personas validaron el contenido de la rúbrica,
  y se les pidió</p>
  <p>evaluar: univocidad, pertinencia e importancia (García – Valcárcel
  et al., 2020). La segunda etapa comprendió la recogida y análisis
  estadístico de los datos (Gil et al., 2005)</p>
  <sec id="sec3.1">
    <title>3.1. Participantes</title>
    <p>Los participantes fueron docentes de educación primaria
    vinculados a las obras educativas de La Salle en Colombia, Ecuador y
    México. En el caso de Colombia se contó con 294 maestros de
    educación primaria de los centros educativos que pertenecen al
    Distrito Lasallista Norandino (DLN); 266 respondieron la rúbrica
    (90.5%). Por su parte Ecuador cuenta con 490 maestros de educación
    primaria en la red de centros educativos pertenecientes al DLN; de
    estos docentes, 243 respondieron el instrumento (49.6%). México
    cuenta con 300 docentes que enseñan en educación primaria en la red
    de centros de La Salle; 157 aplicaron al instrumento enviado
    (52.3%).</p>
    <p>La muestra del estudio fue no probabilística por conveniencia con
    un total de 665 docentes de los países antes mencionados. El 78.3%
    de participantes fueron mujeres; la media de edad fue de 39.10 años,
    con una desviación de 9.7, siendo la edad mínima de 21 años y la
    máxima de 64. En la <xref ref-type="table" rid="table1">tabla 1</xref> se describe el perfil de participantes
    por países.</p>
    <table-wrap id="table1">
      <caption>
        <p>Tabla 1. Perfil de los participantes por Países</p>
      </caption>
      <table>
        <colgroup>
          <col width="15%" />
          <col width="17%" />
          <col width="16%" />
          <col width="14%" />
          <col width="14%" />
          <col width="24%" />
        </colgroup>
        <thead>
          <tr>
            <th><bold>País</bold></th>
            <th><bold>N.º Docentes participantes</bold></th>
            <th><p><bold>%</bold></p>
            <p><bold>Distribución por sexo</bold></p></th>
            <th><bold>Rango de edad</bold></th>
            <th><bold>Edad (M, SD)</bold></th>
            <th><bold>% Según nivel de formación adquirido</bold></th>
          </tr>
        </thead>
        <tbody>
          <tr>
            <td><bold>Colombia</bold></td>
            <td>265</td>
            <td><p>H: 26.3%</p>
            <p>M: 73.7%</p></td>
            <td>21-64 21-61</td>
            <td>41.09 9.91</td>
            <td><p>68% Licenciados</p>
            <p>16.9% Especialistas</p>
            <p>7.9% Magísteres</p>
            <p>7.1% Normalistas</p></td>
          </tr>
          <tr>
            <td><bold>Ecuador</bold></td>
            <td>243</td>
            <td><p>H: 22.22%</p>
            <p>M: 77.77%</p></td>
            <td><p>26-56</p>
            <p>26-60</p></td>
            <td>41.10 8.73</td>
            <td><p>67.5% Licenciados</p>
            <p>4.5% Especialistas 19.8% Magísteres 7.8%
            Normalistas</p></td>
          </tr>
          <tr>
            <td><bold>México</bold></td>
            <td>157</td>
            <td><p>H: 15.3%</p>
            <p>M: 24.2%</p></td>
            <td>21-48 23-61</td>
            <td>39 10.38</td>
            <td><p>75.8% Licenciados</p>
            <p>24.2% Magísteres</p></td>
          </tr>
          <tr>
            <td><bold>Total</bold></td>
            <td>665</td>
            <td><p>H: 41.5%</p>
            <p>M: 58.5%</p></td>
            <td><p>H: 25.8</p>
            <p>M: 28.6</p></td>
            <td><p>40.3</p>
            <p>9.6</p></td>
            <td>Licenciados: 70.4% Especialistas: 7.1% Magísteres: 17.3%
            Normalistas: 4.9%</td>
          </tr>
        </tbody>
      </table>
      <table-wrap-foot><p><italic>Nota:</italic> H: hombres; M: mujeres; M: media; SD:
          desviación estándar. Fuente: <italic>elaboración
            propia.</italic></p></table-wrap-foot>
    </table-wrap>
  </sec>
  <sec id="sec3.2">
    <title>3.2. Instrumento</title>
    <p>Se diseñó una rúbrica de autoevaluación docente a partir de las
    siete dimensiones y veinte categorías que integran el modelo CIMEP,
    la cual fue validada por un panel de 12 expertos, los criterios para
    la selección de los expertos fueron: formación en diferentes campos
    del saber y la pedagogía, experiencia docente en educación básica o
    universitaria, experiencia en investigación y evaluación de
    instrumentos para recogidas de datos (Juárez-Hernández &amp; Tobón,
    2018). Ellos, se encargaron de valorar los elementos que integraban
    la rúbrica, así como los indicadores de evaluación descritos en el
    instrumento en cuanto a univocidad, pertinencia e importancia
    (García – Valcárcel et al., 2020). Finalmente, se obtuvo la rúbrica
    con su terminología CIMEP (Competencia Investigadora de Maestros de
    Educación Primaria).</p>
    <p>Además, se realizó validez externa (Torrelles, 2011) a través de
    la aplicación del instrumento a un grupo de 105 docentes de
    educación primaria de Cataluña, con el fin de comprobar y adecuar el
    instrumento a las dimensiones y categorías propias de la competencia
    investigadora y al perfil de los docentes de educación primaria.
    Esto permitió hacer ajustes, sobre todo, en cuanto al proceso de
    presentación de la rúbrica y el lenguaje utilizado en algunos de los
    indicadores. La muestra participante de este proceso fue no
    probabilística por conveniencia.</p>
    <p>El instrumento final contó con 4 indicadores por categorías que permitían evaluarlas
          respectivamente; cada una de éstas integraban las dimensiones del modelo (1= poco
          competente, 4= muy competente), que midieron las veinte categorías presentadas en el
          modelo anteriormente. La estructura de la rúbrica se puede observar en la<xref
            ref-type="fig" rid="fig1"> figura 1</xref>. El número 1 corresponde al nombre del
          instrumento, los números 2 y 3 corresponden a las dimensiones y categorías que integran la
          competencia investigadora, el número 4 son las evidencias que ejemplifican situaciones de
          aula en las que se dinamizan las categorías de la competencia y finalmente, el número 5
          muestra los indicadores. La rúbrica completa se puede observar en el <xref ref-type="app"
            rid="app1">anexo 1</xref>.</p>
    <fig id="fig1">
      <caption><p>Figura 1. Diseño de la rúbrica creada para evaluar la competencia investigadora en docentes de
              educación primaria, a partir del modelo CIMEP</p></caption>
      <graphic mimetype="image" mime-subtype="jpeg" xlink:href="media/image1.jpeg" />
      <p>Fuente: <italic>elaboración propia.</italic></p>
    </fig>
  </sec>
  <sec id="sec3.3">
    <title>3.3. Procedimiento</title>
    <p>La rúbrica se aplicó a los docentes de educación primaria que
    integran la red de centros educativos de La Salle Colombia, Ecuador
    y México en línea, en los meses de febrero a julio de 2021. La
    aplicación a dicho instrumento tomó alrededor de 30 minutos una vez
    el docente daba el consentimiento de participar en el estudio y
    después de presentarle el objetivo de la investigación. Todos los
    datos se recogieron en un plazo de dos meses para cada país, con
    varios recordatorios para fomentar la participación voluntaria y
    anónima del profesorado.</p>
  </sec>
  <sec id="sec3.4">
    <title>3.4. Análisis estadístico</title>
    <p>Los datos fueron exportados a un documento Excel y posteriormente
    codificados para su análisis. Únicamente se mantuvieron los casos
    completos, por lo que el resto (n=8) fue eliminado. Posteriormente
    se exportó la matriz al programa estadístico Jamovi v.2.3.13 para su
    análisis.</p>
    <p>Los análisis estadísticos realizados consistieron en la
    comprobación de los supuestos de normalidad para su posterior
    análisis descriptivo. Los resultados indicaron que no había
    problemas de simetría que necesitaran correcciones, así como los
    problemas de estimación probaron ser no significativos.</p>
    <p>Con la finalidad de realizar un Análisis Factorial
    Exploratorio-Confirmatorio siguiendo a Quesada-Pallarès et al.
    (2022), debido a que el modelo CIMEP es un modelo teórico poco
    robusto por la falta de evidencia empírica al respecto, dividimos el
    conjunto de la muestra en dos submuestras al azar: el primer
    subgrupo (n<bold><sub>1</sub></bold>) se compuso de 309 docentes,
    mientras que el segundo subgrupo (n<bold><sub>2</sub></bold>) se
    compuso de 356 docentes. Con n<bold><sub>1</sub></bold> aplicamos un
    Análisis Factorial Exploratorio (AFE) utilizando el método de
    extracción de máxima verosimilitud y una rotación promax, dado que
    asumimos distribución normal multivariada y correlación entre
    factores (Lloret-Segura et al., 2014) para explorar la estructura
    factorial del instrumento. Primero calculamos la medida de idoneidad
    del muestreo (KMO) así como la prueba de esfericidad de Bartlett
    para determinar la aplicabilidad del AFE. Sólo se consideraron
    cargas factoriales mayores a .40 para seleccionar los ítems
    correspondientes a cada factor. En segundo lugar, analizamos la
    validez estructural emergida con el AFE mediante un Análisis
    Factorial Confirmatorio (AFC) utilizando la submuestra
    n<bold><sub>2</sub></bold>, siguiendo las directrices de
    Lloret-Segura <italic>et al.</italic> (2014). Los índices de ajuste
    del modelo que tuvimos en cuenta fueron la prueba de chi-cuadrado
    (χ<bold><sup>2</sup></bold>), los índices de ajuste CFI y NFI
    (&gt;.95), además del error con RMSEA (&lt;.60), siguiendo las
    recomendaciones de McDonald y Ho (2002), Steiger (2007), Kenny et
    al., (2015), y Kline (2015) en sus puntos de corte e
    interpretación.</p>
    <p>Tras obtener un modelo con validez factorial satisfactoria, y con
    la intención de poner a prueba la invariancia del modelo a través de
    los tres países implicados, realizamos un AFC en los tres países
    (Colombia, Ecuador y México), siguiendo las recomendaciones de Sass
    y Schmitt (2013). Asumiendo que obtuviésemos validez factorial de
    los tres modelos de países, evaluamos la invariancia configural
    (como modelo de línea base o modelo por defecto) y la invariancia de
    medición (invariancia tanto métrica como escalar) del modelo
    factorial a través de una <italic>forward perspective</italic>
    (añadiendo secuencialmente más constricciones al modelo) con la
    lógica de modelos anidados <italic>(nested models)</italic>. Para
    evaluar el ajuste del modelo, primero consideramos la necesidad de
    obtener χ<bold><sup>2</sup></bold> no significativa para los modelos
    anidados (en la invariancia de medición), y luego aplicamos los
    criterios de Chen (2007): rechazar ΔCFI &lt; -0.01 y ΔRMSEA &lt;
    0.01.</p>
  </sec>
</sec>
<sec id="sec4">
  <title>4. Resultados</title>
  <p>La medida de idoneidad del muestro (KMO = .950) así como la prueba
  de esfericidad de Bartlett (3405; <italic>p</italic>&lt;.001)
  sugirieron que el AFE (n<bold><sub>1</sub></bold>=309) era apropiado.
  Emergió un modelo de cuatro factores con una varianza explicada del
  55.4%. Sin embargo, únicamente se incluyeron ítems con carga factorial
  mayor a .40, por lo que el ítem ‘6.1. Herramientas para buscar
  información’ fue excluido.</p>
  <p>La estructural factorial emergida en el AFE de cuatro factores y 18
  ítems fue analizada mediante el AFC (n<bold><sub>2</sub></bold>=356).
  Los índices de ajuste del modelo fueron los siguientes:
  χ<bold><sup>2</sup></bold> = 352 (146), <italic>p</italic>&lt;.001;
  CFI = .942; TLI = .932; y RMSEA = .063 (IC 90% = .055 - .071). El
  valor de chi-cuadrado fue significativo, lo que nos indicó que
  podíamos rechazar la hipótesis nula (el modelo teórico se ajusta a los
  datos empíricos); sin embargo, la prueba de chi-cuadrado es muy
  sensible al tamaño muestral, por lo que se recomienda utilizar otros
  índices de ajuste. El resto de los índices eran correctos si bien
  RMSEA mostraba un valor por encima del recomendado, aunque dentro de
  lo aceptable (&lt;.80) siguiendo a Kula &amp; Guler (2014). Analizando
  más detalladamente el modelo, y con la ayuda del análisis de
  fiabilidad de cada factor mediante el valor de alfa de Cronbach,
  observamos que el ítem ‘2.1. Buscar información’ presentaba una
  correlación muy baja con su factor (F3) con un valor de
  R<bold><sup>2</sup></bold> de .197 (menor al .20 aconsejado por Cohen,
  2008).</p>
  <p>Teniendo en cuenta esta información junto con su adecuación desde la perspectiva teórica,
        decidimos eliminar el ítem 2.1 y hacer un nuevo AFC con los cuatro factores y 18 ítems. Los
        índices de ajuste del modelo fueron: χ<bold><sup>2</sup></bold> = 296.603 (129),
          <italic>p</italic>&lt;.001; CFI = .951; TLI = .942; y RMSEA = .060 (IC 90% = .051 - .070).
        El mejor ajuste de todos los índices apoyó la decisión de mantener este último modelo (ver
          <xref ref-type="fig" rid="fig2">Figura 2</xref>). En la <xref ref-type="table"
          rid="table2">Tabla 2</xref> se muestran los valores de alfa de Cronbach de cada factor,
        así como su composición y definición.</p>
  <fig id="fig2">
    <caption><p>Figura 2. Modelo CIMEP de cuatro factores y dieciocho ítems mostrando las estimaciones estandarizadas.</p></caption>
  <graphic mimetype="image" mime-subtype="jpeg" xlink:href="media/image2.jpeg" />
    <p><italic>Nota:</italic> F1=Diseño y Ejecución de la Investigación;
      F2=Difusión y Transferencia de la Investigación; F3=Planteamiento del
      problema; F4=Transversalidad de la Investigación; e=error.</p>
    <p>Fuente: <italic>elaboración propia</italic>.</p>
  </fig>
  <table-wrap id="table2">
    <caption>
      <p>Tabla 2. Composición de los factores y valores de fiabilidad</p>
    </caption>
    <table>
      <colgroup>
        <col width="24%" />
        <col width="45%" />
        <col width="15%" />
        <col width="16%" />
      </colgroup>
      <thead>
        <tr>
          <th><bold>Factores</bold></th>
          <th><bold>Definición de los factores</bold></th>
          <th><bold>Categorías que componen las dimensiones</bold></th>
          <th><bold>Alfa Estandarizado</bold></th>
        </tr>
      </thead>
      <tbody>
        <tr>
          <td><bold>1. Diseño y Ejecución de la
          Investigación</bold></td>
          <td>Hace referencia a estrategias con las que se da respuesta
          a los objetivos planteados (Soriano, 2004; Montejo, 2016).
          Además, de compartir teorías, metodologías, recursos y
          decisiones, aprendizajes en y para la investigación (Lagunes
          et al., 2019).</td>
          <td><p>4.1; 4.2; 3.3.; 3.2;</p>
          <p>3.1; 2.4; 4.3; 7.1;</p>
          <p>2.2.</p></td>
          <td>.919</td>
        </tr>
        <tr>
          <td><bold>2. Difusión y Transferencia de la
          Investigación</bold></td>
          <td>Es la acción de dar a conocer los hallazgos de la
          investigación (Soriano, 2004).</td>
          <td>5.2; 5.1; 3.3.</td>
          <td>.809</td>
        </tr>
      </tbody>
      <tbody>
        <tr>
          <td><bold>3. Planteamiento del problema</bold></td>
          <td>Expone el asunto que se tiene como objetivo a aclarar
            (Soriano, 2004; Sein-Echaluce et al., 2014).</td>
          <td>1.3, 1.2; 1.1.</td>
          <td>.693</td>
        </tr>
        <tr>
          <td><bold>4. Transversalidad de la Investigación</bold></td>
          <td>Hace referencia a los recursos digitales y/o tecnológicos
          que favorecen la comunicación de la investigación (Soriano,
          2004; Miralles et al., 2013). Garantizando que se cumplan los
          principios éticos de la investigación, integrando un lenguaje
          inclusivo respetando la individualidad de las personas que
          participan en los procesos investigativos (Montejo, 2016;
          Buendía-Arias et al., 2018; Salazar et al., 2019; Lamanauskas
          et al., 2020; Olazábal &amp; Águila, 2020).</td>
          <td>7.3; 7.2; 6.2.</td>
          <td>.752</td>
        </tr>
      </tbody>
    </table>
    <attrib>Fuente: <italic>elaboración propia.</italic></attrib>
  </table-wrap>
  <p>La invariancia del modelo a través de los países fue primero
  evaluada realizando un AFC del modelo en cada uno de los tres países.
  La <xref ref-type="table" rid="table3">Tabla 3</xref> muestra un bajo ajuste del modelo en base a los índices
  analizados para los modelos M1-M3. De hecho, los valores de Hoelter en
  el nivel de significación al .05 indican que ninguno de los tres
  modelos obtuvo el tamaño muestral mínimo de acuerdo con la complejidad
  del modelo, el cual debería ser mayor de 200 (Garson, 2015).</p>
  <table-wrap id="table3">
    <caption>
      <p>Tabla 3. Composición de los factores y valores de fiabilidad</p>
    </caption>
    <table>
      <colgroup>
        <col width="22%" />
        <col width="27%" />
        <col width="9%" />
        <col width="17%" />
        <col width="7%" />
        <col width="7%" />
        <col width="10%" />
      </colgroup>
      <thead>
        <tr>
          <th><bold>Modelo (M)</bold></th>
          <th>χ<bold><sup>2</sup>(gl), <italic>p</italic></bold></th>
          <th><italic><bold>RMSEA</bold></italic></th>
          <th><italic><bold>RMSEA 90% Intervalo de
          Confianza</bold></italic></th>
          <th><italic><bold>CFI</bold></italic></th>
          <th><italic><bold>TLI</bold></italic></th>
          <th><italic><bold>Hoelter p = .05</bold></italic></th>
        </tr>
      </thead>
      <tbody>
        <tr>
          <td>M1. Colombia (n=135)</td>
          <td>χ<bold><sup>2</sup></bold>(129) = 231.463,
          <italic>p</italic> = .000</td>
          <td>.077</td>
          <td>.061 - .093</td>
          <td>.934</td>
          <td>.922</td>
          <td>91</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>M2. Ecuador (n=132)</td>
          <td>χ<bold><sup>2</sup></bold>(129) = 296.995,
          <italic>p</italic> = .000</td>
          <td>.100</td>
          <td>.085 - .115</td>
          <td>.853</td>
          <td>.826</td>
          <td>70</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>M3. México (n=89)</td>
          <td>χ<bold><sup>2</sup></bold>(129) = 204.520,
          <italic>p</italic> = .000</td>
          <td>.082</td>
          <td>.060 - .102</td>
          <td>.913</td>
          <td>.896</td>
          <td>68</td>
        </tr>
      </tbody>
    </table>
    <attrib>Fuente: <italic>elaboración propia.</italic></attrib>
  </table-wrap>
  <p>El tamaño de muestral de los tres países no permitió garantizar la
  validez factorial como primer paso del modelo de invariancia. Sin
  embargo, con la idea de explorar los resultados para evaluar la
  invariancia del modelo, decidimos continuar con el análisis como si
  hubiésemos obtenidos unos índices de ajuste de los modelos
  adecuados.</p>
  <p>La <xref ref-type="table" rid="tabla4">Tabla 4</xref> muestra que el modelo sí asegura la invariancia
  configural (modelo de línea base sin constricciones), sí que asegura
  la invariancia métrica (M5), pero no asegura la invariancia escalar
  (M6). Esto puede comprobarse al observar que los índices de ajuste del
  M4 son adecuados y que únicamente la chi- cuadrado del modelo anidado
  M5 es no significativa (<italic>p</italic> = .247), así como el
  incremento en CFI y RMSEA del modelo anidado M5 no sobrepasan los
  criterios establecidos por Chen (2007).</p>
  <table-wrap id="tabla4">
    <caption>
      <p>Tabla 4. Índices de ajuste en la evaluación de la invarianza del modelo según país.</p>
    </caption>
    <table>
      <colgroup>
        <col width="23%" />
        <col width="16%" />
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        <col width="7%" />
        <col width="11%" />
      </colgroup>
      <thead>
        <tr>
          <th><bold>Modelo (M)</bold></th>
          <th><bold><sup>2</sup>(gl), <italic>p</italic></bold></th>
          <th><italic><bold>CFI</bold></italic></th>
          <th><italic><bold>RMSEA</bold></italic></th>
          <th>Δχ<italic><bold><sup>2a</sup></bold></italic></th>
          <th>Δdf</th>
          <th><italic><bold>p</bold></italic></th>
          <th>ΔCFI<bold><sup>a</sup></bold></th>
          <th>ΔRMSEA<bold><sup>a</sup></bold></th>
        </tr>
      </thead>
      <tbody>
        <tr>
          <td>M4. Invariancia configural (modelo línea base)</td>
          <td>χ<bold><sup>2</sup></bold>(387) = 733.066,
          <italic>p</italic> = .000</td>
          <td>.903</td>
          <td>.050</td>
          <td></td>
          <td></td>
          <td></td>
          <td></td>
          <td></td>
        </tr>
        <tr>
          <td>M5. Invariancia métrica (modelo anidado)</td>
          <td>χ<bold><sup>2</sup></bold>(28) = 32.693,
          <italic>p</italic> = .247</td>
          <td>.901</td>
          <td>.049</td>
          <td>-700.373</td>
          <td>-359</td>
          <td>.247</td>
          <td>-.002</td>
          <td>-.001</td>
        </tr>
        <tr>
          <td>M6. Invariancia escalar (modelo anidado)</td>
          <td>χ<bold><sup>2</sup></bold>(36) = 58.517,
          <italic>p</italic> = .010</td>
          <td>.895</td>
          <td>.048</td>
          <td>25.824</td>
          <td>8</td>
          <td>.237</td>
          <td>-.006</td>
          <td>-.001</td>
        </tr>
      </tbody>
    </table>
    <attrib>Fuente:<italic>elaboración propia.</italic></attrib>
    <table-wrap-foot><p><italic>Nota:</italic> <sup>a</sup> Indica comparaciones con los modelos anidados previos, M5 con M4 y M6 con M5.</p></table-wrap-foot>
  </table-wrap>
  <p>En base a los resultados de la invariancia del modelo en los tres países, afirmamos de manera
        tentativa que: a) los mismos ítems cargan en los mismos factores planteados, por lo que la
        estructura de factores e ítems se mantiene en los tres países (invariancia configural); b)
        el significado de los constructos es el mismo, por lo que podemos comparar las relaciones
        entre los factores y los otros conceptos a través de los países (invariancia de medición de
        tipo métrica); y c) no hemos encontrado evidencias de que las puntuaciones medias en los
        ítems sean las mismas en los tres países, por lo que puede haber diferencias en dichas
        puntuaciones según el país (no-invariancia de medición de tipo escalar). Recordamos, pero,
        que no obtuvimos un tamaño muestral suficiente (ver <xref ref-type="table" rid="table3"
          >Tabla 3</xref>) para tomar el resultado de la invariancia como definitivo.</p>
</sec>
<sec id="sec5">
  <title>5. Discusión y Conclusiones</title>
  <p>Los estudios en relación con el desarrollo de la competencia
  investigadora en docentes de educación primaria son escasos. Además,
  existe una percepción errada y negativa de la investigación educativa
  en estos docentes porque se piensa que no impacta en la práctica
  pedagógica (Murillo <italic>et al.,</italic> 2016). Al no contar con
  un instrumento estandarizado que permita evaluarla (Freixa &amp;
  Venceslao, 2013), se ha creado el modelo CIMEP y validado una
  herramienta, la rúbrica de autoevaluación docente, que mide el
  desarrollo de la competencia investigadora en docentes de
  primaria.</p>
  <p>En el caso de la rúbrica diseñada y validada, se resalta como
  elemento de interés a nivel estructural que cuenta con un campo de
  evidencias compuesto por ejemplos que aterrizan el concepto de las
  dimensiones y categorías del modelo CIMEP a la realidad de los
  docentes siguiendo la recomendación de Núñez et al. (2018). En nuestro
  caso, ésto nos permitió evaluar dicho desarrollo competencial desde la
  práctica pedagógica: los ejemplos tratados en las evidencias responden
  a realidades diarias que vive el docente en el aula a través de
  ejemplos propuestos en su mayoría por maestros en ejercicio; siendo un
  gran aporte para la reflexión pedagógica que se pueda desarrollar en
  las Universidades (Cavus et al., 2021).</p>
  <p>Según los resultados de invariancia del modelo, si bien no teníamos
  suficiente muestra para tomar los resultados como adecuados, a nivel
  exploratorio sí se comprueba que los mismos ítems (Categorías) cargan
  en los mismos cuatro factores (Dimensiones) planteados para los tres
  países, lo que nos permitió evaluar dicho modelo propuesto para estas
  tres naciones, manteniéndose la estructura de Factores e Ítems para
  Colombia, Ecuador y México. Esto puede representar la realidad que
  viven muchos maestros de América Latina y es que, si bien el tema no
  es nuevo, aún se carece de elementos formativos para fortalecer el
  desarrollo de muchas competencias entre ellas la de investigación
  (Ayuste et al., 2022), lo que se percibe en la autoevaluación de la
  competencia investigadora.</p>
  <p>Sumado a ello, no se ha encontrado evidencia de que las
  puntuaciones medias en los ítems sean las mismas en los tres países.
  Este resultado nos lleva a pensar que puede haber diferencias según el
  país, donde algunas políticas escolares y en especial la formación del
  profesorado en relación con el desarrollo de competencias es un tema
  que está todavía por desarrollar y es de urgente necesidad ya que
  deben ser incluidas en las políticas de gobierno, tanto en el ámbito
  universitario -formación inicial docente- como en el ámbito escolar
  -formación permanente docente- (Torrecilla &amp; Martínez, 2019).</p>
  <p>Concluimos que hay tres aspectos urgentes que, desde las realidades
  que viven los países de América Latina y del Caribe, se deben abordar
  en la formación inicial y permanente del profesorado. En primer lugar,
  se ha de insistir en el desarrollo de las competencias básicas para el
  pleno ejercicio de la docencia en los tiempos actuales entre las
  cuales la competencia de investigación como elemento transversal al
  currículo para fortalecer la práctica pedagógica y la construcción del
  aprendizaje desde los primeros años de escolaridad, acorde a lo
  planteado por Murillo &amp; Perines (2017).</p>
  <p>En segundo lugar, los gobiernos deben implementar estrategias o
  políticas educativas que vayan más allá de la evaluación docente de la
  asimilación de conocimiento e implementar procesos de evaluación
  docente que permitan al profesional en educación examinar su práctica
  desde la realidad que vive en su día a día; por ello vemos en el
  modelo CIMEP una puerta de entrada para afianzar no solo el desarrollo
  de la competencia de investigación sino los procesos autoevaluativos
  de la práctica desde los elementos que ofrece el modelo a los docentes
  de educación primaria (Lacambra et al., 2022). Es por ello, que ha de
  acercarse la investigación educativa a la realidad y lenguaje de los
  maestros que están en las escuelas; esto permitiría ver el desarrollo
  de la competencia investigadora como una oportunidad para innovar en
  los procesos de aula (Bautista &amp; Gómez, 2017).</p>
  <p>Finalmente, en vista a los resultados y el cumplimiento de los
  objetivos, la investigación que presentamos debería ampliarse con un
  estudio de Educación Comparada que permitiera identificar las
  diferencias y similitudes entre los tres países en aquellos aspectos
  que son relevantes para la competencia investigadora. A partir de las
  indicaciones metodológicas de Caballero et al. (2016), proponemos dos
  objetos de estudio de esta futura investigación. El primer objeto, la
  formación del profesorado, tanto inicial como permanente. El segundo
  sería el currículo y la pedagogía en los primeros años de escolaridad,
  ya que condicionan la práctica cotidiana del docente y, por tanto, las
  posibilidades de aplicar y desarrollar la competencia
  investigadora.</p>
</sec>
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    <title>Anexo 1. Diseño general de la Rúbrica CIMEP</title>
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