Remodelando el papel de los profesores en la educación física inteligente y la elaboración de puestos: un enfoque multimétodo

Resumen

Este protocolo detalla un enfoque de métodos mixtos para investigar los dilemas cognitivos, basados en tareas y relacionales a los que se enfrentan los profesores de educación física al adaptar sus roles en entornos de Educación Física Inteligente y propone vías estratégicas de alivio.

Resumen

Este estudio examina los dilemas a los que se enfrentan los profesores de educación física al redefinir sus roles profesionales dentro de la Educación Física Inteligente (IPE) y propone estrategias de alivio basadas en la evidencia. Utilizando un enfoque de métodos mixtos, se empleó una técnica sencilla de muestreo aleatorio para la fase cuantitativa, resultando en un tamaño de muestra utilizable de N = 126 encuestados. Además, para la fase cualitativa, se empleó una estrategia de muestreo intencionado y se seleccionaron cinco profesores de educación física para entrevistas. Integramos datos cuantitativos de encuestas con entrevistas cualitativas en profundidad para explorar las dimensiones de la elaboración de puestos. Nuestros hallazgos revelan desafíos cognitivos, basados en tareas y relacionales significativos para adaptarse a entornos educativos innovadores. El análisis cuantitativo revela factores predictivos cruciales que influyen en estos desafíos de adaptación, mientras que los datos cualitativos destacan una comprensión insuficiente de las aplicaciones de IA, un apoyo institucional insuficiente y una infraestructura tecnológica deficiente como barreras clave. Los profesores también expresaron su preocupación por mantener relaciones significativas entre profesores y alumnos en medio de la transformación tecnológica. El estudio demuestra que la adaptación exitosa de los profesores depende del apoyo sistémico y no del esfuerzo individual únicamente. Proponemos estrategias integrales, incluyendo formación conceptual, desarrollo de infraestructuras y directrices éticas, para facilitar la elaboración eficaz de puestos de trabajo. Estos hallazgos contribuyen a comprender la adaptación del educador en entornos educativos tecnológicamente transformadores y ofrecen orientación práctica para implementar reformas inteligentes en educación física.

Introducción

El desarrollo de la inteligencia artificial está transformando radicalmente la educación debido a su rápido^{desarrollo 1}. Los planes nacionales promueven este cambio, incluyendo los planes de China mediante el Plan de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Nueva Generación y la Modernización de la Educación de China 2035². Este cambio no es el uso de la tecnología como mera herramienta en el campo de la educación física (PE). Su objetivo es desarrollar soluciones inteligentes que permitan la formación individual de los estudiantes, la retroalimentación en tiempo real y el seguimiento de la^{salud 3}. Esta nueva área se llama Educación Física Inteligente (IPE), donde los datos proporcionados por la IA y el Internet de^{las Cosas 4} ayudan a crear entornos de aprendizaje dinámicos y^{personalizados 5,6}. Sin embargo, este enfoque tecnológico tiende a ignorar uno de los factores humanos centrales: el profesor. Es evidente que el debate existente sobre el IPE pone un enfoque excesivo en los sistemas técnicos y los resultados de los estudiantes, y el papel del profesor en este nuevo entorno sigue siendo^{incierto 7}. Esto supone una gran diferencia. Los profesores no son solo los engranajes de la nueva tecnología: su profesionalidad y consideraciones pedagógicas, así como sus relaciones motivacionales con los estudiantes, no pueden ser sustituidas. Por tanto, el tema en el que se centrará este estudio no es completamente^{técnico 8}.

Es un problema relacionado con el ser humano: ¿Cómo se están adaptando y siendo influenciados por los profesores de educación física por la introducción de sistemas inteligentes? ¿Cuáles son sus nuevas habilidades requeridas y cuáles son sus desafíos? La implementación de la IPE sin conocimiento de la experiencia del profesor supondrá un riesgo de desarrollar fricción, resistencia o un efecto desprofesionalizador en el que la tecnología prevalecerá sobre la autoridad docente⁹. En la investigación actual, el autor sugiere que para tener éxito y crear un sistema educativo de alta calidad¹⁰, el IPE debe adoptar y ayudar proactivamente a los profesores que están en el núcleo del^{sistema 11}. Por tanto, el estudio tendrá como objetivo abordar los aspectos pedagógicos, psicológicos y profesionales del papel del docente en el ecosistema inteligente de educación^{física 12}. A medida que las instituciones educativas de todo el mundo avanzan rápidamente en la compra e implementación de tecnologías tan innovadoras, el énfasis se ha puesto más en la base técnica y el rendimiento^{estudiantil 13}. Sin embargo, lo que es fundamental y a menudo se descuida es el participante humano en esta reforma: el profesor de educación^{física 14}.

También ha existido una extensa literatura sobre los aspectos tecnológicos de la educación^{innovadora 15}. Las posibilidades de la tecnología vestible y la realidad virtual, así como de entornos online, para mejorar la participación y el aprendizaje de habilidades motoras de los estudiantes fueron bien exploradas por^{los estudiantes 16}. Paralelamente, una línea de investigación relacionada se ha centrado de forma más general en los desafíos del desarrollo profesional docente en la era digital, con frecuentes referencias a la resistencia al cambio y la alfabetización^{digital 17}. No obstante, existe una brecha considerable entre estas^{disciplinas 18}. Por un lado, estamos familiarizados con la tecnología y sus efectos generales en la pedagogía; sin embargo, por otro lado, no tenemos una comprensión detallada de cómo la naturaleza misma del trabajo y la identidad del rol de un educador físico está cambiando en el contexto de la IPE (en términos de los detalles de la reconfiguración^)19,20.

Este estudio aplica la teoría de la elaboración de puestos a la Educación Física Inteligente (IPE) para examinar cómo los docentes remodelan activamente sus roles en respuesta al cambio tecnológico. Explora los dilemas cognitivos, basados en tareas y relacionales que limitan la elaboración de tareas de los profesores e identifica vías para facilitarlos, enfatizando la agencia docente en lugar de la adopción pasiva o la resistencia. La investigación amplía la elaboración de puestos más allá del ámbito empresarial al contexto práctico de la IPE, ofreciendo un marco más matizado para comprender la remodelación de roles y proporcionando estrategias prácticas para apoyar las transiciones docentes. Utilizando un enfoque multimétodo, desarrolla una tipología empíricamente fundamentada de dilemas y caminos de alivio, avanzando en la comprensión de los factores humanos que determinan el éxito de la tecnología. Estas ideas son valiosas para administradores, responsables políticos y formadores de profesores que buscan proteger el bienestar docente y mantener la identidad profesional durante el cambio digital.

Objetivos de investigación:
1. Diagnosticar los tipos principales de dilemas de elaboración de puestos (cognitivos, relacionados con tareas y relacionales) a los que se enfrentan los profesores de Educación Física en el contexto de la implementación de la EFI.

2. Identificar los factores predictivos clave (por ejemplo, autoeficacia tecnológica, apoyo institucional, experiencia docente) que influyen en la intensidad de estos dilemas.

3. Explorar las experiencias vividas de los docentes y las estrategias adaptativas en respuesta a los desafíos y oportunidades que presentan las herramientas educativas impulsadas por IA.

Protocolo

Este estudio se llevó a cabo de acuerdo con directrices éticas reconocidas para la investigación en ciencias sociales. Antes de comenzar, se revisó el protocolo de investigación, incluyendo los formularios de consentimiento informado, el instrumento de la encuesta y las preguntas de la entrevista. A todos los participantes se les proporcionó una hoja informativa detallada que detallaba el propósito del estudio, la naturaleza voluntaria de su participación, su derecho a retirarse en cualquier momento sin penalización y las medidas implementadas para garantizar el anonimato y la confidencialidad. Se obtuvo el consentimiento informado por escrito de cada participante antes de comenzar la recopilación de datos.

Garantizar los mejores estándares éticos posibles fue la prioridad en este estudio. Se siguió la regla del anonimato; Todos los datos fueron anonimizados en las etapas de transcripción y análisis, y se eliminó cualquier punto de identificación incluido. Los seudónimos se refieren a los participantes de este manuscrito. Para garantizar la confidencialidad, todos los datos digitales se almacenaban en un servidor seguro protegido por contraseña. En cambio, los registros físicos se almacenaban en un armario cerrado al que solo tenían acceso los investigadores principales. La entrevista se llevó a cabo en un entorno confidencial donde los participantes se sintieron cómodos y pudieron expresar libremente sus opiniones. Además, los investigadores adoptaron la postura de reflexividad, en la que sus opiniones también fueron consideradas y las voces y experiencias de los encuestados se representaron sin sesgo ni compromiso de sus puntos de vista.

Diseño de investigación
Para lograr una comprensión integral del problema de investigación, este estudio empleó un diseño secuencial de métodos mixtos. Este enfoque integra la recogida y análisis de datos cuantitativos y cualitativos dentro de un solo estudio para proporcionar un análisis más completo y matizado que cualquiera de los métodos por sí solo^. La fase cuantitativa implicó una encuesta transversal para recopilar datos amplios y generalizables sobre la prevalencia y naturaleza de dilemas en la elaboración de puestos entre los profesores de educación física. A esto le siguió una fase cualitativa que consistía en entrevistas en profundidad y semiestructuradas. El propósito de esta segunda fase fue elaborar, aclarar y contextualizar los hallazgos estadísticos, explorando las razones subyacentes y las experiencias personales detrás de las tendencias cuantitativas. La combinación de estos métodos permitió la triangulación, donde la convergencia de hallazgos de diferentes fuentes de datos refuerza la validez y profundidad de las conclusiones.

Población y muestreo
La población objetivo de este estudio eran profesores de educación física (EF) en formación en escuelas secundarias y universidades de la provincia de Zhejiang, China, que participan o están expuestos a iniciativas de educación física inteligente. Se empleó una estrategia de muestreo secuencial de métodos mixtos. Para la fase cuantitativa, se utilizó una técnica de muestreo aleatorio estratificado para mejorar la representatividade. El marco de muestreo se construyó identificando primero los principales distritos escolares urbanos y suburbanos dentro de Zhejiang, así como universidades con programas de educación física. Las escuelas se seleccionaban al azar de estas listas. Dentro de cada institución seleccionada, se invitaba a los profesores de educación física a participar. Este enfoque garantizaba una amplia y variada muestra de la plantilla docente provincial. Se distribuyeron un total de 150 cuestionarios, que arrojaron 126 respuestas válidas, lo que resultó en una alta tasa de respuesta del 84% (Tabla 1). El perfil demográfico (presentado en la Tabla 2) refleja una muestra con experiencia variada; Cabe destacar que el grupo más grande (41,3%) tenía entre 6 y 10 años de experiencia docente. La muestra era predominantemente masculina (72,2%), reflejando una distribución por género común en el campo dentro de la región. Es fundamental aclarar que la proporción reportada de encuestados con títulos doctorales (20,8%) se refiere específicamente a los profesores universitarios y al personal académico sénior dentro de la muestra, que incluía profesores de programas de formación docente en instituciones como la Universidad Normal de Zhejiang y la Universidad Normal de Hangzhou. Esto no representa a los profesores de primera línea, entre los cuales tales cualificaciones son menos comunes. Para la fase cualitativa posterior, se utilizó una estrategia de muestreo intencionado para seleccionar casos ricos en información de los encuestados que aceptaron un contacto adicional. Se seleccionaron cinco profesores de educación física para asegurar la máxima variación en género, experiencia docente y nivel institucional (educación secundaria vs. superior) (Tabla 3). Esta selección estratégica pretendía captar perspectivas diversas, desde profesores en etapas tempranas de su carrera adaptándose a nuevas tecnologías hasta docentes universitarios experimentados navegando por la transformación^{de roles 22.}

Procedimiento de recogida de datos
En primer lugar, se recopilaron datos cuantitativos mediante un cuestionario autodiseñado titulado "Encuesta sobre la influencia de la inteligencia artificial en la elaboración de puestos de profesores de educación física." Antes de su distribución generalizada, el instrumento fue pilotado con 36 profesores (no incluidos en el estudio principal) para evaluar claridad, fiabilidad y validez. El cuestionario final se administró a la muestra aleatoria estratificada de 150 profesores. La encuesta fue diseñada para medir las dimensiones clave de dilemas de creación de puestos —cognitivos, relacionados con tareas y relacionales— dentro del contexto de la educación deportiva inteligente. Tras el análisis preliminar de los datos de la encuesta, se inició la segunda etapa, cualitativa. Tras el análisis cuantitativo, la segunda fase consistió en entrevistas semiestructuradas y en profundidad diseñadas para explorar y contextualizar los dilemas específicos de elaboración de puestos identificados en la encuesta. El investigador principal, que no tenía relación previa con ningún participante, contactó con cinco encuestados de la muestra que habían consentido el seguimiento del contacto. El contacto inicial se realizó a través del correo electrónico oficial o canal de comunicación institucional proporcionado durante la encuesta, extendiendo una invitación formal que reiteraba el propósito y las garantías éticas del estudio.

Todas las entrevistas se realizaron de forma formal, siguiendo un protocolo prediseñado. Se celebraban en un entorno privado y neutral, como una sala de reuniones reservada en la institución del participante para garantizar la confidencialidad y la comodidad. Las entrevistas se realizaron en mandarín, el idioma nativo de los participantes. Cada sesión duraba entre 45 y 70 minutos, con una duración media de aproximadamente 55 minutos. Las conversaciones se guiaban por un calendario de preguntas abierto, pero permitía flexibilidad para explorar temas emergentes. Todas las entrevistas se grabaron en audio utilizando un grabador digital dedicado, con el consentimiento por escrito del participante obtenido nuevamente al inicio de cada sesión. No se utilizó grabación de vídeo para minimizar las molestias de los participantes. Para garantizar su exactitud, los archivos de audio eran transcritos textualmente en mandarín por el investigador poco después de cada entrevista. Los textos transcritos fueron analizados temáticamente, seleccionándose citas ilustrativas clave para el manuscrito final. Estas citas fueron traducidas al inglés por el equipo de investigación, utilizando una comprobación de retrotraducción con un experto bilingüe para verificar la equivalencia semántica.

Métodos de análisis de datos
Los datos recogidos se analizaron utilizando software especializado para garantizar su rigor (véase la Figura 1). Los datos cuantitativos de los 126 cuestionarios válidos se importaron a un software de análisis estadístico. Se calcularon estadísticas descriptivas (frecuencias, porcentajes, medias y desviaciones estándar) para resumir las características demográficas y las tendencias generales en las respuestas. Se realizó un análisis de fiabilidad (Alfa de Cronbach) en escalas para confirmar la consistencia interna, y probablemente se realizaron análisis inferenciales para examinar las relaciones entre variables. Se analizaron los datos cualitativos de las transcripciones de las entrevistas para facilitar un análisis temático estructurado y sistemático. Este proceso implicaba leer repetidamente las transcripciones para familiarizarse, generar códigos iniciales y luego recopilar estos códigos en posibles temas. Los temas fueron revisados, refinados y definidos para asegurar que representaban con precisión los datos recogidos. Este proceso inductivo permitió que los dilemas centrales, cognitivos, basados en tareas y relacionales, surgieran directamente de las narrativas de los participantes, proporcionando abundantes pruebas cualitativas que respaldan y explican los hallazgos^{cuantitativos 23}.

Resultados

Hallazgos cuantitativos
Estadísticas descriptivas
La estadística descriptiva puede describirse como la fase introductoria al proceso de análisis cuantitativo de datos, una visión general rápida de las características fundamentales de la información en el estudio. Son vitales para estimar la naturaleza normativa (variación o distribución), la tendencia central y la variabilidad de la muestra, lo que permite a los lectores comprender cuán aplicables son los resultados de la...

Discusión

Discusión sobre hallazgos cuantitativos
Los resultados cuantitativos y perspicaces de esta investigación aportan evidencia empírica que arroja luz sobre la naturaleza multifacética del dilema de la elaboración de puestos de trabajo entre los profesores de educación física en educación inteligente. El análisis de regresión ofrece las ideas más sólidas y matizadas, revelando que el apoyo institucional percibido y la autoeficacia tecnológica emergen como los predictores ...

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Ordenador con herramientas de soporte de IA		—	Requerida para el análisis de datos y el diseño de lecciones basadas en IA
Grabadora de audio digital			Se usaba para grabar entrevistas a profesores
Sistema de Evaluación Inteligente		—	Aplicación preferida de IA mencionada por los profesores
Plataforma de Educación Inteligente		—	Mencionada como parte de las herramientas de enseñanza de IA utilizadas por los profesores
Documento del Protocolo de Entrevista	Autodesarrollado	—	Guía semiestructurada para entrevistas
Plataforma de Análisis de Aprendizaje		—	Referenciado como una herramienta de análisis de enseñanza habilitada por IA
NVivo	QSR Internacional	Versión 12	Utilizado para codificación temática cualitativa
Cuestionario en línea	Autodesarrollado	—	Se utilizó para recopilar respuestas de 126 profesores de educación física
SPSS (Software Estadístico)	IBM	Versión 27	Utilizado para análisis cuantitativo de datos