Este documento describe un estudio que evalúa la competencia digital docente de estudiantes a partir del análisis de videos de ambientes de aprendizaje creados en un entorno virtual 3D. Los investigadores utilizaron una herramienta de videoanálisis para categorizar los videos basados en indicadores de evaluación compartidos. El análisis mostró que los estudiantes pudieron aportar evidencias de aprendizaje y que la herramienta facilitó un proceso de evaluación objetivo y formativo.

1. Evaluación de la Competencia Digital Docente a partir del videoanálisis de ambientes de
aprendizaje creados en un entorno virtual 3D
José-Luis Lázaro-Cantabrana
Mònica Sanromà-Giménez
Tania Molero-Aranda
Mercè Gisbert-Cervera
Universitat Rovira i Virgili
Departamento de Pedagogía
Applied Research Group in Education and Technology (ARGET)
XVII Jornadas de Redes de Investigación en Docencia
Universitaria- REDES 2019
III Workshop Internacional de Innovación en Enseñanza
Superior y TIC- INNOVAESTIC 2019
Universidad de Alicante
6 - 7 de junio de 2019

2. Introducción > Contexto
Formación inicial en CDD de los estudiantes de
la titulación de doble Grado de Educación
Infantil y Primaria de la Universitat Rovira i
Virgili
Proyecto SIMUL@B (EDU2013-42223-P)
Proyecto ACEDIM (2017-ARMIF-00031)
Diseñar un aula como ambiente de aprendizaje
Entorno virtual 3D (OpenSim)
Contexto educativo simulado
- Línea pedagógica digital
- Características del grupo-clase
Indicadores de evaluación compartidos (rúbrica)
Producciones audiovisuales (5 min.)
Evidencias de aprendizaje

3. Introducción > Objetivo
Objetivo. Evaluar la CDD a partir de una producción audiovisual (vídeo) que los estudiantes aportan como
evidencia de aprendizaje.
Objetivos específicos (OE)
OE 1. Utilizar el software de videoanálisis Med1a para analizar los vídeos en base a los indicadores de
evaluación compartidos con los estudiantes.
OE 2. Comprobar el funcionamiento de Med1a para poder categorizar y etiquetar los contenidos
multimedia de manera que facilite al docente realizar un proceso de evaluación objetivo.
¿Cómo analizar el contenido de una producción audiovisual creada por nuestros estudiantes de forma objetiva y
alineada con un objetivo de aprendizaje?

4. Introducción > Competencia Digital Docente > Rúbrica COMDID
(Lázaro & Gisbert, 2015)

5. Método > Instrumentos > Rúbrica de evaluación
Dimensión CDD Descriptores Indicadores
Dimensión 1.
Didáctica, curricular y
metodológica
(1) Atención a la diversidad del
alumnado
Utiliza las tecnologías digitales para aumentar la
motivación y facilitar el aprendizaje del
alumnado con necesidades específicas de apoyo
educativo (NEAE)
(2) Línea metodológica de
centro
Conoce las orientaciones del centro para la
incorporación de las tecnologías digitales en el
aula y las tiene en cuenta en sus
programaciones didácticas
Dimensión 2.
Planificación, organización y
gestión de espacios y
recursos tecnológicos
digitales
(3) Gestión de tecnologías digitales y
software
Evalúa y selecciona las herramientas y los
recursos digitales para el trabajo en el aula
(4) Proyectos de incorporación de las
tecnologías digitales
Sigue las directrices /orientaciones acordadas a
nivel de centro sobre el uso de las tecnologías
digitales en la docencia
Primer nivel de la rúbrica COMDID: Docentes en proceso de formación inicial (principiante)

6. Método > Instrumentos > Herramienta de videoanálisis Med1a
Panelobotonera:Códigosdeanálisis
Coleccióndeevidencias:Etiquetaje(clipsdevídeo)

7. Procedimiento > Sistematización y análisis de evidencias (audiovisuales)
FASE 1
Crear y configurar el panel o
botonera según los criterios
de evaluación de la CDD
FASE 2
Definir y describir las
categorías y etiquetas
FASE 3
Análisis de los vídeos
Representacióndelpanelobotonera
Códigos grupo 1. Descriptores - Indicadores de la CDD
Categorías Etiquetas o atributos
(1) Atención a la
diversidad del
alumnado
Tecnologías Digitales (TD)
Aplicaciones y recursos educativos digitales
Mobiliario
Atención NEAE
Aula inclusiva
(2) Línea metodológica
de
centro
Línea pedagógica digital
Línea pedagógica
Referentes teóricos
Ambientes de aprendizaje
(3) Gestión de
tecnologías digitales y
software
Tecnologías Digitales (TD)
Aplicaciones y recursos educativos digitales
Mobiliario
Referentes teóricos
(4) Proyectos de
incorporación de las
tecnologías digitales
Línea pedagógica digital
Tecnologías digitales básicas
Tecnologías digitales innovadoras
Códigos grupo 2. Tipo de evidencias
Etiquetas
Evidencias orales (O)
Evidencias visuales (V)
Audiovisuales (O-V)

8. Resultados
(1) Análisis del etiquetaje de los vídeos (2) Análisis de las evidencias de aprendizaje concretando
de qué tipo son y cómo han sido justificadas
Categorías más utilizadas (descript. - indicadores de la CDD):
Proyectos de incorporación de las tecnologías digitales
(n=51)
Gestión de tecnologías digitales y software (n=44)
Atención a la diversidad del alumnado (n=43)
Línea metodológica de centro (n=38)
Etiquetas más utilizadas:
Atención NEAE (n=23)
Tecnologías digitales (n=18)
Tecnologías digitales innovadoras (n=17)
Línea pedagógica digital (n=16)
Mobiliario (n=16)
8 vídeos:
Máximo 37 evidencias / Mínimo 15 evidencias
Ejemplo:
Categoría: Atención a la diversidad del alumnado
Etiqueta: Mobiliario
Evidencia: Sillas de ruedas para que los alumnos tengan
facilidad para moverse, para por ejemplo trabajar en
equipo, y el alumno con discap. motriz no se sienta
excluido (Tipo O-V).

9. La realización de esta actividad y su forma de evaluación ha implicado y concienciado a los estudiantes
sobre su proceso de aprendizaje y desarrollo de su CDD:
 Capacidad de aportar evidencias de aprendizaje en la elaboración de sus productos (vídeos y aulas 3D)
 Indicadores de evaluación compartidos (rúbrica de evaluación actividad)
 Evaluación formativa y formadora (involucración y autorregulación del aprendizaje)
Conclusiones
El software de videoanálisis Med1a facilita realizar un proceso de evaluación objetivo:
 Configuración flexible de un panel o botonera adaptable a los indicadores de evaluación de la CDD
 Categorías, etiquetas y marcaje del vídeo (análisis sistemático de las evidencias de aprendizaje)
 Aspecto negativo, dedicación temporal

10. MUCHAS GRACIAS
José-Luis Lázaro-Cantabrana
joseluis.lazaro@urv.cat
@joseluislazaroc
Mònica Sanromà-Giménez
monica.sanroma@urv.cat
@m_sanroma
Tania Molero-Aranda
tania.molero@urv.cat
@tania_molero
Mercè Gisbert-Cervera
merce.gisbert@urv.cat
@Merce_G
Universitat Rovira i Virgili
Departamento de Pedagogía
Applied Research Group in Education and Technology (ARGET)
@argeturv
@universitatURV XVII Jornadas de Redes de Investigación en Docencia
Universitaria- REDES 2019
III Workshop Internacional de Innovación en Enseñanza
Superior y TIC- INNOVAESTIC 2019
Universidad de Alicante
6 - 7 de junio de 2019