Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

1258 En esta línea, el presente estudio propone explorar las características del profesorado universitario que manifiesta interés en ser acompañado pedagógicamente, con el objetivo de generar evidencia orientada al diseño y mejora de programas de desarrollo profesional docente. 2. Metodología Este estudio se enmarca en un enforque cuantitativo de alcance exploratorio, con análisis multivariado no supervisado mediante técnicas de clústeres. Participaron 25 docentes (11 hombres y 14 mujeres) de distintas facultades de una universidad chilena. La muestra fue voluntaria, tras una convocatoria abierta en marzo de 2025 a todos los docentes con clases presenciales, sin importar jerarquía, jornada o tipo de contrato. El único requisito fue el interés en mejorar sus prácticas pedagógicas. 2.1 Variables Para la técnica de clústeres se utilizaron tres variables: años de experiencia, creencias de la enseñanza y el aprendizaje y autoeficacia docente. • Años de experiencia : Se recopiló en la encuesta de ingreso al programa, donde se les preguntó por los años de experiencia en ES. Se agruparon variables numéricas en categorías siendo 1 a 3 años, 4 a 6 años, 6 a 9 años, más de 10 años. • Creencias de la enseñanza y el aprendizaje : Se utilizó el Cuestionario de Dilemas de la Enseñanza y el Aprendizaje. Instrumento elaborado por Martín et al. (2004) y adaptado por Vilanova, García y Señorino (2007). Consta de 10 ítems que corresponde a un dilema con cuatro opciones de respuesta. Dichas opciones se relacionan con tres teorías implícitas propuestas por Pozo y Scheuer (1999). • Percepción de autoeficacia académica : Se midió a partir de la Escala de Autoeficacia del Docente Universitario (ESCADU), propuesto por Sarmiento (2020). Esta escala contiene 24 ítems agrupados en 4 dimensiones (Gestión académica, estrategias educacionales, mejora continua y responsabilidad social universitaria). Las respuestas de ítems corresponden a una escala tipo Likert de 1 a 4 puntos. Esta escala a mayor puntuación, mayor autoeficacia percibida. 2.2 Análisis de datos El análisis se realizó mediante RStudio Cloud, utilizando análisis jerárquico con distancia de Gower. Se convirtieron variables categóricas a factores, se calculó la matriz de disimilitud y se utilizó el método de enlace promedio (average linkage). La decisión sobre el número óptimo de clústeres se basó en la inspección visual del dendrograma, determinándose tres grupos diferenciados a partir de los cortes más significativos del gráfico. La Figura 1 muestra el dendrograma resultante del análisis, que muestran las uniones progresivas entre los casos hasta conformar tres conglomerados principales. Esta visualización permite interpretar la cercanía o similitud entre los participantes, en función de las variables consideradas. Figura 1. Dendrograma de docentes