Se ha diseñado un cuestionario ad hoc dirigido al profesorado universitario que mide, en primer lugar, el uso de una plataforma digital para distintos procesos asociados a la docencia presencial; en segundo lugar, variables que pueden estar relacionadas con el uso de la plataforma y, por último, circunstancias que podrían impulsar la utilización de plataformas docentes. Una primera versión del cuestionario, que incluía una última pregunta abierta para realizar sugerencias sobre el instrumento, fue respondida por un grupo de 11 docentes de diferentes áreas (educación, estadística, matemáticas, economía de la empresa, derecho, idiomas), seleccionados por su conocimiento de la materia. En cada uno de los integrantes puede resaltarse alguna aportación en particular, como especialización en aplicación de tecnologías de la información y la comunicación a la educación superior, en la elaboración de cuestionarios o amplia experiencia en uso de plataformas para la propia docencia y la coordinación de equipos. El cuestionario final, que se describirá a continuación, incorpora las sugerencias recibidas.

En la elaboración de las preguntas sobre el uso de cada proceso, se han tomado en cuenta los estudios de Al-Hamed (2022), Esnaola-Arribillaga y Bezanilla (2020), Garrote y Pettersson (2007), Rhode et al. (2017), así como la experiencia docente de los autores, y las sugerencias del grupo que respondió a la versión inicial. El cuestionario incluía 17 preguntas (véase tabla 1), evaluadas todas ellas en una escala Likert de 1 (“Nunca”) a 5 (“Habitualmente”). Las preguntas se corresponden con tareas que se desarrollan con apoyo de las plataformas docentes. Las tres primeras preguntas (P1 P2 P3) están relacionadas con la distribución de materiales. Las cuatro siguientes, con la evaluación personalizada: (P4 P5 P6), evaluación asíncrona y P7, evaluación síncrona. Las siguientes preguntas, con la comunicación bidireccional: (P8 y P9), comunicación síncrona, (P10 y P11), comunicación asíncrona. Le siguen dos preguntas que se refieren a tareas de organización (P12 y P13); dos, sobre tareas de seguimiento (P14 P15); y dos peguntas sobre comunicación unidireccional (P16 y P17).

Respecto de las variables que pueden estar relacionadas con el uso de la plataforma, la literatura muestra múltiples clasificaciones (Salgado-Chamorro et al., 2023; Ziraba et al., 2020). De acuerdo con la revisión de la literatura de Al-Nuaimi y Al-Emran (2021), las variables más consideradas en la literatura son, en este orden, la TAM (Davis, 1989); la aportación de DeLone y McLean (2003) y la UTAUT, desarrollada en Venkatesh et al. (2003). Se ha considerado que, en la fase de estudio descriptivo de los clústeres, es deseable no renunciar a ningún factor que pueda ser relevante, por lo que se han incluido variables propuestas en las ampliaciones de estas teorías, particularmente para uso de plataformas docentes en educación superior, y la vocación docente, sugerida por los autores para dar una visión más completa de la autopercepción profesional de los participantes. Todas las variables que pueden ser manipuladas directamente por agentes externos se han agrupado como factores que podrían impulsar la utilización de plataformas docentes, para enfocar los datos al tercer objetivo del trabajo. Como es habitual, se recogen variables demográficas y, lo que no es tan frecuente (Al-Nuaimi y Al-Emran, 2021), variables contextuales. En la Tabla 2, se muestran las variables seleccionadas, junto con las preguntas del cuestionario y las referencias más relevantes.

Se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia, enviado por correo electrónico con un enlace a la encuesta implementada en Microsoft Forms, tras constatar la identidad del destinatario y se obtuvo un total de 303 respuestas. Tras el proceso de limpieza de datos, en el que se eliminaron las observaciones incompletas o inválidas, la muestra final quedó compuesta por un total de 288 registros completos, válidos, anonimizados y correspondientes a 288 profesores que habían aceptado el correspondiente consentimiento informado.

En la muestra están representadas 22 universidades españolas, con un alto porcentaje de respuestas que corresponden a profesorado de la Universidad Complutense de Madrid (37.8%) y de la Universidad Pontificia Comillas (37.5%). El 18.1% corresponde a otras universidades públicas y el 6.6% a otras universidades privadas.

El profesorado que ha respondido tiene una edad media de 50.7 años, con una desviación típica de 8.7 años. El 54% se identifica con el género mujer y el 46% como hombre. Su experiencia media es de 19.8 años, con una desviación típica de 10.6 años. El 25% tiene un contrato a tiempo parcial en la universidad.

El análisis de los datos se estructuró en dos etapas diferentes. En la primera de ellas, se persigue la identificación de patrones a partir de las dimensiones de uso de la plataforma indicadas en la tabla 1. La metodología orientada a este objetivo es el clústering jerárquico aglomerativo, opción elegida por presentar una mayor interpretabilidad que los algoritmos de clústering no jerárquico. Hemos empleado la distancia euclídea y se ha optado por el método de enlace de Ward, uno de los más empleados en la práctica, pues además de ser robusto a atípicos, tiende a generar clústeres compactos. La presencia de diferencias significativas se confirmó con un contraste de Kruskal Wallis de diferencias entre clústeres, con análisis post-hoc en aquellas variables en las que se detectan diferencias. Se eligió un contraste no paramétrico, dado que no se dan las condiciones para suponer una distribución normal.

En la segunda etapa se procedió al análisis descriptivo de cada clúster que incluyó, en primer lugar, las variables demográficas, contextuales, de autopercepción y de percepción de la plataforma, con el objetivo de ofrecer una visión de su relación con el uso de plataformas docentes. Se identificó para cuáles de ellas se observaban diferencias significativas entre los clústeres con un contraste de Kruskal Wallis, con análisis post- hoc en aquellas variables en las que se detectan diferencias. Por último, se describieron las circunstancias que apunta el profesorado como posibles motores para impulsar el uso de las plataformas docentes, dentro de cada clúster y se contrastó la equidistribución entre clústeres de las circunstancias seleccionadas con contrastes chi-cuadrado y de razón de verosimilitudes.

El análisis se ha desarrollado usando IBM SPSS y el entorno de programación R, empleando diversas librerías del mismo: “dplyr” (Wickham et al., 2021), “dunn.test” (Dinno, 2024), “fmsb” (Nakazawa, 2019), “gplots” (Warnes et al., 2019), y “NbClust” (Charrad et al., 2014). La selección de estas dos herramientas obedece a razones específicas. Para los análisis más básicos, se ha empleado SPSS, una herramienta accesible y fiable que permite realizar análisis estadísticos de manera rápida y eficiente. En cambio, para análisis más avanzados, como el análisis clúster, se ha optado por R, ya que ofrece una mayor flexibilidad en la parametrización y permite la generación de gráficos altamente personalizados.

Los resultados del análisis clúster se muestran en la figura 1, basado en las 17 preguntas de la tabla 1 previamente tipificadas. Se observa la presencia de cuatro grupos de profesores diferentes (interpretación horizontal de la figura 1). A fin de facilitar la interpretación de los resultados, la figura 2 muestra el gráfico de radar de los cuatro clústeres identificados.

El clúster 1 puede caracterizarse como el colectivo que tiende a hacer un menor uso de las plataformas. En él se encuentra únicamente el 8.7% del profesorado que respondió. Sí hacen uso habitual de la plataforma para tareas como distribuir materiales (P1) o controlar el plagio de las estregas (P6). Como contrapunto, el clúster 4, que agrupa el 31.9% del profesorado, es el colectivo que tiende a utilizar todas las funcionalidades de las plataformas en mayor medida que los demás.

Los clústeres 2 y 3, con el 32.3% y el 27.1% de las respuestas respectivamente, hacen un uso intermedio de las plataformas. Entre ellos aparecen diferencias dependiendo del tipo de tarea y herramienta. Llama la atención la diferencia entre los dos clústeres en el hábito de compartir material con docentes a través de la plataforma (P3), con más frecuencia en el clúster 2 que en el 3. Se propondrá una interpretación para estos resultados en la discusión del artículo.

Respecto de todas las variables del cuestionario, como es razonable, el test de Kruskal Wallis muestra diferencias significativas. Los análisis post-hoc permiten comparaciones entre procesos concretos (ver Tabla 3, que incluye la diferencia y el p-valor con ajuste de Bonferroni):

La caracterización de los clústeres respecto de las variables demográficas queda resumida en las Tablas 4 y 5.

Los contrastes de Kruskal Wallis indican que existen diferencias significativas para ambas variables demográficas (ver Tabla 5). Los contrastes post-hoc muestran que, en el caso de la edad, el clúster C3 está formado por profesorado más joven que el resto de los grupos. En lo que se refiere al género, en el clúster que mayor uso hace de las tecnologías (C4) hay un porcentaje de mujeres significativamente mayor que en los clústeres C1 y C2. En ambas variables observamos evidencia contraria a algunos estereotipos sociales.

La Tabla 6 resume la caracterización de los clústeres en función de las variables de precepción de las plataformas docente. Obsérvese que más de la mitad del profesorado del clúster C4 considera que las plataformas disminuyen la carga de trabajo, mientras que sólo el 20% del clúster C1 tiene esta misma opinión, lo que es coherente con el hecho de que estos colectivos las utilicen en mayor o menor medida.

El contraste de Kruskal Wallis muestra diferencias significativas respecto de las tres variables de percepción de la plataforma (ver Tabla 7). Los contrastes post-hoc revelan que tales diferencias siempre están relacionadas con los clústeres C1 y C4, caracterizados por el menor y el mayor uso de las plataformas. Sin embargo, no hay una percepción significativamente diferente entre los clústeres C2 y C3, que agrupaban al profesorado que hacía un uso intermedio de las plataformas, con estilos diferentes. Estos resultados parecen sugerir que la percepción de las plataformas del profesorado está asociada con su nivel de utilización.

La puntuación de las variables de autopercepción para cada uno de los clústeres se presenta en la Tabla 8.

De acuerdo con el contraste de Kruskal Wallis, no se observan diferencias significativas para la variable vocación docente, que tiene una puntuación muy alta en todos los grupos.

Sí hay diferencias significativas en la autopercepción de competencia tecnológica. Los contrastes post- hoc muestran la puntuación es significativamente mayor para el clúster C4 que para el resto de los clústeres (ver Tabla 9), lo que resulta coherente con que sea el colectivo que hace un mayor uso de las plataformas.

La Tabla 10 resume la medición para cada clúster de las variables contextuales del cuestionario. De acuerdo con el contraste de Kruskal Wallis, solamente aparecen diferencias significativas en función del carácter público o privado de la universidad. La Tabla 11 se muestra los resultados de los análisis post-hoc para esta variable.

Las diferencias más claras por tipo de universidad se observan entre los clústeres C2 y C3, que no se diferencian tanto por la intensidad de uso de las plataformas sino por el estilo de trabajo.

Por último, el cuestionario pedía al profesorado identificar las circunstancias que podrían impulsar el uso de las plataformas docentes. La Tabla 12 indica el porcentaje de profesores de cada clúster que seleccionó cada una de ellas (se ha destacado en negrita la respuesta mayoritaria en cada clúster, que, en todos los casos supera el 40%). Las respuestas dadas a la pregunta abierta no aportaron nuevas vías, sino que tendieron a concretar sus respuestas, indicando, por ejemplo, el tipo de funcionalidad que demandaban de la plataforma.

Puede observarse la baja puntuación que el aumento de la formación obtiene en todos los colectivos. Cuando se propone que dicha formación sea más práctica, la puntuación aumenta considerablemente y se valora aún más contar con un soporte técnico para la atención de dudas. En ninguna de estas tres demandas se observan diferencias significativas entre los clústeres (ver Tabla 13).

En conjunto, la demanda más común del profesorado es disponer de más tiempo para la labor docente. Esta es también la moda en los clústeres C2 y C3.

En el clúster C1, en cambio, la circunstancia más limitante del uso de las plataformas es la dificultad de uso (seleccionada por el 44% del profesorado), lo que es coherente con la baja puntuación de competencia tecnológica percibida de este colectivo.

En el clúster C4, la moda está en el mayor reconocimiento por parte de la Universidad (seleccionada por el 47.8% del profesorado). Es llamativo que, en el resto de los colectivos, esta circunstancia tiene puntuaciones entre el 16% y el 21.50%. De hecho, los contrastes de equiprobabilidad chi-cuadrado y de razón de verosimilitudes que se han desarrollado muestran diferencias significativas a un nivel de significación del 1%, como puede verse en la Tabla 13.