Brecha Digital Pedagógica entre Educación Secundaria y Universitaria Pública Peruana: Análisis Comparativo

• Páginas: 179-191
• Fecha: 01 Octubre 2025
• Fecha de publicación: 01 Octubre 2025
• Autor: Guillermo Jose Roggero Caldas

Brecha Digital Pedagógica entre Educación Secundaria y Universitaria

Pública Peruana: Análisis Comparativo

Pedagogical Digital Divide between Secondary and University Public Education in Peru:

Comparative Analysis

Divisão Digital Pedagógica entre Ensino Secundário e Universitário Público Peruano:

Análise Comparativa

Artículo recibido 6 de julio 2025 | Aceptado 8 de agosto 2025 | Publicado 2 de octubre 2025

Resumen

La integración de herramientas digitales en educación pública varía significativamente entre niveles

educativos en países en desarrollo. Objetivo: Analizar y comparar factores asociados a la

integración efectiva de herramientas digitales entre estudiantes de secu ndaria y universitarios del

sistema público peruano. Métodos: Estudio cuantitativo transversal con 452 estudiantes (268 de

secundaria, 184 universitarios). Se administró un cuestionario validado midiendo competencia

digital, frecuencia de uso, percepción de eficacia pedagógica, acceso a infraestructura y calidad de

capacitación docente. Análisis mediante pruebas t de Student, Chi-cuadrado, correlaciones de

Pearson y regresión lineal múltiple. Resultados: Los universitarios reportaron niveles

significativamente superiores de competencia digital (p<.001 y percepci de eficacia pedag>

(p<.001 para estudiantes de secundaria el acceso a infraestructura fue predictor m fuerte>

(β=0.45, p<.001 mientras class="_ _0">que para universitarios lo fue la calidad de capacitación docente (β=0.38,

p<.001 conclusi existe una brecha digital pedag requiriendo pol diferenciadas:>

infraestructura en secundaria y formación pedagógica avanzada en universidad.

Palabras clave:

Brecha digital;

Tecnología educativa;

Educación secundaria;

Educación superior; Perú;

Integración tecnológica

Abstract

Keywords:

Digital divide;

Educational

technology; Secondary

education; Higher

education; Peru;

Technological

integration

179

ISSN: 2959-6513 - ISSN-L: 2959-6513 / Volumen 4. No. 9 / Octubre 2024 - Número especial

Páginas 01 - 15

www.revistatribunal.org

ISSN: 2959-6513 - ISSN-L: 2959-6513 Volumen 5. No. 13 / Octubre – Diciembre 2025

Páginas 179 - 191

www.revistatribunal.org

Guillermo Jose Roggero Caldas

guillermo.roggero@benavides.edu.pe

Universidad Peruana Cayetano Heredia. Lima, Perú

Integration of digital tools in public education varies significantly between educational levels in

developing countries. Objective: To analyze and compare factors associated with effective integration

of digital tools between secondary and univer sity students in the Peruvian public system. Methods:

Cross-sectional quantitative study with 452 students (268 secondary, 184 u niversity). A val idated

questionnaire measuring digital competence, frequency of use, perception of pedagogical efficacy,

infrastructure access, and teacher training quality was administered. Analysis using Studen t’s t-tests,

Chi-square, Pearson correlations, and multiple linear regression. Results: University students reported

significantly higher levels of digital competence (p<.001 and perception of pedagogical efficacy>

(p<.001 for secondary students infrastructure access was the strongest pred ictor p class="ff4">

while for university students it was teacher training quality (β=0.38, p<.001 conclusion: a>

pedagogical d igital divide exists requiring differentiated policies: infrastructure in secondary

education and advanced pedagogical training in university.

http://doi.org/10.59659/revistatribunal.v5i13.261

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INTRODUCCIÓN

La integración efectiva de herramientas digitales en sistemas educativos constituye uno de los

desafíos más apremiantes del siglo XXI, especialmente en contextos donde las desigualdades

socioeconómicas condicionan el acceso y uso de tecnologías de la información y comunicación. Agasisti et

al. (2023), analizando datos de PISA 2018 en 2.757 escuelas latinoamericanas, encontraron que la

disponibilidad de recursos tecnológicos se asocia significativamente con la eficiencia escolar, aunque con

una ineficiencia promedio del 25% que revela la complejidad de traducir inversión tecnológica en mejoras

educativas.

Paradójicamente, mientras la inversión global en tecnología educativa se ha incrementado

exponencialmente, los resultados en aprendizaje estudiantil no siempre reflejan esta tendencia. Vargas et

al. (2023), analizando 236.540 estudiantes de 44 países, identificaron una relación negativa entre el uso

intensivo de TIC y el rendimiento académico, especialmente pronunciada en países en desarrollo. Esta

evidencia contrarresta expectativas optimistas y advierte sobre replicar intervenciones sin adaptaciones

contextualmente informadas.

No obstante, investigaciones específicas revelan efectos positivos cuando las tecnologías se

implementan con enfoques pedagógicamente fundamentados. Dahl et al. (2024) demostraron en un meta-

análisis de 53 estudios un efecto positivo pequeño pero significativo de la instrucción mediada por tecnología

(g=0.24, p<.001 class="_ _4">con ganancias notables en conciencia fonológica (g=0.31) y decodificación (g=0.29),

aunque más modestas en comprensión lectora (g=0.12). Estos hallazgos subrayan la importancia de

examinar diferencias por nivel educativo.

Las revisiones sistemáticas contemporáneas evidencian lagunas significativas en la investigación

sobre competencia digital docente en contextos latinoamericanos. Fernández et al. (2024), en una revisión

Resumo

A integração de ferramentas digitais na educação pública varia significativamente entre níveis

educacionais em países em desenvolvimento. Objetivo: Analisar e comparar fatores associados à

integração efetiva de ferramentas digitais entre estudantes do ensin o médio e universitários do

sistema público peruano. Métodos: Estudo quantitativo transversal com 452 estudantes (2 68 do

ensino médio, 184 universitários). Foi administrado um questionário validado medindo

competência digital, frequência de uso, percepção de eficácia pedagógica, acesso à infraestrutura e

qualidade do treinamento docente. Análise usando testes t de Student, Qui-quadrado, correlações

de Pearson e regr essão linear múltipla. Resultados: Os un iversitários relataram níveis

significativamente superiores de competência digital (p<.001 e class="_ _0"> percepção de eficácia pedagógica

(p<.001 para estudantes do ensino m o acesso infraestrutura foi preditor mais class="_ _0"> forte

(β=0.45, p<.001 enquanto para universit foi a qualidade do treinamento docente>

p<.001 conclus existe uma divis digital pedag requerendo pol diferenciadas:>

infraestrutura no ensino médio e formação pedagógica avançada na universidade.

Palavras-chave:

Divisão digital;

Tecnologia educacional;

Ensino médio; Ensino

superior; Peru; Integração

tecnológica

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PRISMA de 56 artículos, identificaron predominio conceptual de “competencia digital” (50% de estudios),

pero escasez notable de investigaciones en América Latina, donde países como Perú contribuyen

marginalmente a la base de evidencia global.

Los enfoques teóricos sobre digitalización educativa en América Latina han evolucionado desde

perspectivas centradas en el acceso hacia marcos que priorizan la apropiación significativa. Plaza et

al. (2024) argumentan que las políticas educativas latinoamericanas deben trascender la dotación de equipos,

enfocándose en estrategias “bottom-up” que consideren factores socioculturales y pedagógicos

diferenciados según nivel educativo.

La investigación emergente sobre confianza docente hacia tecnologías avanzadas revela patrones

culturales que podrían influir en la implementación diferenciada. Viberg et al. (2024), encuestando 508

docentes K-12 en seis países, encontraron que la autoeficacia y comprensión tecnológica predicen

percepciones más positivas, con modelos explicando 49-58% de la varianza en confianza tecnológica según

características contextuales.

En el contexto específico del Sur Global, Cueto et al. (2023) identifican brechas críticas, señalando

que 53% de niños de 10 años en países de ingresos medios no comprenden oraciones simples, problemática

exacerbada por tecnologías inadecuadamente contextualizadas. Su análisis del caso peruano revela que

políticas nacionales frecuentemente ignoran disparidades urbano-rurales y diferencias entre niveles

educativos.

A partir de esta revisión emerge un vacío significativo en la comprensión de cómo los factores

predictivos de integración tecnológica exitosa operan diferenciadamente entre educación secundaria y

universitaria en contextos latinoamericanos. La educación secundaria, caracterizada por mayor dependencia

institucional y directividad docente, podría priorizar factores infraestructurales, mientras que la universitaria,

con expectativas de mayor autonomía estudiantil y sofisticación pedagógica, podría depender más de la

calidad de capacitación docente.

Por consiguiente, el presente estudio analiza y compara los factores asociados a la integración

efectiva de herramientas digitales entre estudiantes de educación secundaria y universitarios del sistema

público peruano, identificando predictores diferenciados de percepción de eficacia pedagógica tecnológica

según nivel educativo, examinando el rol de competencia digital autopercibida, acceso a infraestructura

institucional y calidad de capacitación docente en cada contexto.

MÉTODO

Se implementó un diseño cuantitativo, no experimental, de corte transversal para examinar

diferencias en integración de tecnología educativa entre estudiantes de educación básica regular secundaria

y educación universitaria en el sistema público peruano.

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La población objetivo comprendió estudiantes matriculados en instituciones públicas durante 2023-

2024. Se implementó muestreo probabilístico estratificado por nivel educativo, considerando distribución

geográfica en Lima, Arequipa, Cusco y Piura, representando aproximadamente 60% de la matrícula pública

nacional. Los criterios de inclusión establecieron participación de estudiantes matriculados en instituciones

públicas con al menos un año de experiencia en plataformas digitales educativas, edad mínima de 14 años

para secundaria y 17 para universidad, y acceso regular a dispositivos tecnológicos. Los criterios de

exclusión eliminaron estudiantes de programas completamente a distancia, aquellos con menos de seis meses

de experiencia tecnológica educativa, y participantes con dificultades cognitivas.

La muestra final quedó constituida por 452 estudiantes: 268 de educación básica regular secundaria

(59.3%) y 184 universitarios (40.7%). Esta distribución proporciona potencia estadística adecuada para

detectar diferencias medianas entre grupos (d de Cohen ≥0.4) con confianza del 95% y potencia del 80%.

La edad promedio de participantes de secundaria fue 15.2 años (DE=1.1), mientras universitarios

presentaron edad promedio de 21.5 años (DE=2.3). La distribución por género resultó equilibrada: 48.2%

masculinos y 51.8% femeninos, sin diferencias significativas entre niveles (χ² (1) =0.03, p=.862).

El instrumento de recolección consistió en un cuestionario estructurado desarrollado a partir de

escalas validadas internacionalmente y adaptado al contexto peruano. Siguiendo recomendaciones de Ergül

y Taşar (2023) y Tzafilkou et al. (2023), el cuestionario final comprendió 53 ítems organizados en cinco

dimensiones: Competencia Digital Percibida (12 ítems, Likert 1-5), Frecuencia de Uso Tecnológico (8 ítems,

frecuencia 1-5), Percepción de Eficacia Pedagógica (10 ítems, Likert 1-5), Acceso a Infraestructura

Percibido (5 ítems, Likert 1-5), y Calidad de Capacitación Docente Percibida (6 ítems, Likert 1-5).

Adicionalmente se recolectaron variables sociodemográficas incluyendo edad, género, tipo de acceso

principal a internet y región de procedencia.

La validación psicométrica siguió estándares establecidos por Cabero et al. (2023). Se condujo

Análisis Factorial Confirmatorio corroborando estructura de cinco factores con índices de ajuste adecuados:

CFI=0.96, TLI=0.95, RMSEA=0.055 (IC 90%: 0.048-0.062), SRMR=0.068. La fiabilidad interna resultó

satisfactoria: Competencia Digital (α=0.92, ω=0.93), Frecuencia de Uso (α=0.88, ω=0.89), Eficacia

Pedagógica (α=0.91, ω=0.92), Acceso a Infraestructura (α=0.87, ω=0.88), y Calidad Capacitación Docente

(α=0.89, ω=0.90). La fiabilidad compuesta global alcanzó α=0.891.

El procedimiento de recolección se implementó durante octubre-diciembre 2023, mediante

administración presencial en instituciones participantes. Se obtuvo autorización de autoridades educativas y

consentimiento informado de participantes, garantizando confidencialidad y anonimato. Los cuestionarios

se aplicaron en sesiones grupales de 45 minutos aproximadamente. La tasa de respuesta fue 89.4% en

secundarias y 92.1% en universidades, resultando en tasa global de 90.6%.

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Peruana: Análisis Comparativo

El análisis estadístico utilizó SPSS versión 28.0, aplicando enfoque secuencial que examinó

diferencias grupales y predictores específicos por nivel educativo. Se calcularon estadísticas descriptivas, se

utilizaron pruebas t de Student para muestras independientes en variables continúas verificando supuestos

de normalidad mediante Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk, y homogeneidad de varianzas con test de

Levene. Para variables categóricas se aplicó Chi-cuadrado. Se exploraron relaciones bivariadas mediante

correlaciones de Pearson.

Para identificar predictores diferenciados de percepción de eficacia pedagógica según nivel

educativo, se construyeron dos modelos de regresión lineal múltiple. Se verificaron supuestos estadísticos:

normalidad de residuos, linealidad, independencia de residuos con Durbin-Watson, multicolinealidad

mediante VIF<5.0, y homocedasticidad con test de Breusch-Pagan. Los modelos incluyeron como predictor

competencia digital percibida, acceso a infraestructura y calidad de capacitación docente, controlando por

género y edad. Se utilizó método de introducción simultánea reportando coeficientes estandarizados beta,

errores estándar, estadísticos t, valores p e intervalos de confianza del 95%. La significancia estadística se

estableció en α=0.05.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Características sociodemográficas de la muestra: La muestra de 452 estudiantes mostró características

distintivas según nivel educativo. Los estudiantes de educación básica presentaron edad promedio

significativamente menor (15.2±1.1 años) comparado con universitarios (21.5±2.3 años), confirmando

diferencia etaria esperada (t (450) =-34.5, p<.00 class="_ _4">1). La distribución por género resultó equilibrada entre

grupos sin diferencias significativas (χ² (1) =0.03, p=.862).

Tabla 1. Características sociodemográficas de la muestra (N=452)

Característica

Secundaria

(n=268)

Universitaria

(n=184)

Total

(N=452)

Prueba

Estadística

Edad (Media ± DE)

15.2 ± 1.1

21.5 ± 2.3

17.8 ± 3.4

t(450)=-34.5,

p<.001 class="ff4 ws4">

Género

Masculino

130 (48.5%)

88 (47.8%)

218 (48.2%)

χ²(1)=0.03, p=.862

Femenino

138 (51.5%)

96 (52.2%)

234 (51.8%)

Acceso principal a Internet

Hogar (Fijo)

185 (69.0%)

155 (84.2%)

340 (75.2%)

χ²(2)=13.9, p=.001

Datos móviles

73 (27.2%)

25 (13.6%)

98 (21.7%)

Institución Pública

10 (3.7%)

4 (2.2%)

14 (3.1%)

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Respecto al acceso principal a internet, se identificaron diferencias significativas (χ² (2) =13.9,

p=.001). Los universitarios reportaron mayor acceso a internet fijo en el hogar (84.2%) comparado con

secundaria (69.0%), mientras estudiantes de educación básica mostraron mayor dependencia de datos

móviles (27.2% versus 13.6%).

Estadísticos descriptivos y comparaciones entre grupos: El análisis de variables principales reveló

diferencias sustanciales entre niveles educativos. La Tabla 2 presenta estadísticos descriptivos y resultados

de pruebas t para muestras independientes, evidenciando patrones consistentes de mayor puntuación en el

grupo universitario.

Tabla 2. Estadísticos descriptivos y comparación de medias de las variables principales (escala 1-5)

Variable

Secundaria

(n=268) Media

(DE)

Universitaria

(n=184) Media (DE)

t(450)

p

d de

Cohen

Competencia Digital

Percibida

3.15 (1.02)

3.82 (0.75)

-8.12

<.001 class="ff4 ws4">

0.75

Frecuencia de Uso

Tecnológico

3.41 (0.95)

3.65 (0.88)

-2.98

.003

0.26

Percepción de Eficacia

Pedagógica

2.98 (1.10)

3.95 (0.81)

-10.89

<.001 class="ff4 ws4">

1.01

Acceso a

Infraestructura

Percibido

3.05 (1.25)

4.01 (0.90)

-9.51

<.001 class="ff4 ws4">

0.88

Calidad Capacitación

Docente Percibida

2.88 (1.15)

3.76 (0.92)

-9.18

<.001 class="ff4 ws4">

0.84

Los hallazgos más notables se observaron en Percepción de Eficacia Pedagógica, donde

universitarios reportaron puntuaciones sustancialmente superiores (M=3.95, DE=0.81) comparado con

secundaria (M=2.98, DE=1.10), generando un tamaño del efecto grande (d=1.01). La Competencia Digital

Percibida mostró diferencias considerables, con universitarios puntuando más alto (M=3.82, DE=0.75) que

estudiantes de educación básica (M=3.15, DE=1.02), resultando en efecto mediano-grande (d=0.75).

Análisis de correlaciones: La exploración de relaciones bivariadas reveló patrones de asociación

consistentes y estadísticamente significativos. La Tabla 3 presenta la matriz completa de correlaciones de

Pearson evidenciando interrelaciones moderadas a fuertes entre dimensiones evaluadas.

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Peruana: Análisis Comparativo

Tabla 3. Matriz de correlaciones de Pearson entre las variables del estudio (N=452)

Variable

1

2

3

4

5

1. Competencia Digital

—

.52**

.61**

.49**

.55**

2. Frecuencia de Uso

.52**

—

.45**

.38**

.42**

3. Percepción Eficacia Pedagógica

.61**

.45**

—

.41**

.48**

4. Acceso a Infraestructura

.49**

.38**

.41**

—

.35**

5. Calidad Capacitación Docente

.55**

.42**

.48**

.35**

—

Nota. **p<.01>

Las correlaciones más fuertes se identificaron entre Competencia Digital y Percepción de Eficacia

Pedagógica (r=.61, p<.001 class="_ _2"> sugiriendo que estudiantes con mayor autopercepción de habilidades

tecnológicas valoran más positivamente el impacto pedagógico de herramientas digitales. La Competencia

Digital mostró asociaciones significativas con Calidad de Capacitación Docente Percibida (r=.55, p<.001 y>

Frecuencia de Uso Tecnológico (r=.52, p<.001>

Análisis predictivo diferenciado por nivel educativo: Los modelos de regresión lineal múltiple revelaron

patrones predictivos claramente diferenciados entre niveles educativos. Para educación básica regular, el

modelo resultó estadísticamente significativo (F (3,264) =35.8, p<.001 y class="_ _4">explicó 30% de la varianza total

en percepción de eficacia pedagógica (R² ajustado=.28).

Tabla 4. Regresión lineal múltiple para predecir percepción de eficacia pedagógica - Estudiantes de

Secundaria (n=268)

Variable predictora

B

Error Est.

β

t

p

VIF

(Constante)

0.45

0.21

—

2.14

.033

—

Competencia Digital Percibida

0.24

0.08

.21

2.95

.003

1.56

Acceso a Infraestructura

0.48

0.07

.45

6.81

<.001 class="ff4 ws4">

1.32

Calidad Capacitación Docente

0.15

0.07

.16

2.11

.036

1.48

Nota. Ajuste del modelo: R²=.30; R² ajustado=.28; F (3,264) =35.8, p<.001 class="ff4">

En educación secundaria, el Acceso a Infraestructura emergió como predictor más potente (β=0.45,

p<.001 class="ff6">seguido por Competencia Digital Percibida (β=0.21, p=.003) y Calidad de Capacitación Docente

(β=0.16, p=.036).

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Contrastando notablemente, el modelo para estudiantes universitarios exhibió mayor capacidad

explicativa (R²=.35, R² ajustado=.33) y significancia estadística robusta (F (3,180) =32.1, p<.001 pero con>

jerarquía de predictores sustancialmente diferente.

Tabla 5. Regresión lineal múltiple para predecir percepción de eficacia pedagógica - Estudiantes

Universitarios (n=184)

Variable predictora

B

Error Est.

β

t

p

VIF

(Constante)

0.82

0.28

—

2.93

.004

—

Competencia Digital Percibida

0.29

0.09

.26

3.22

.002

1.61

Acceso a Infraestructura

0.18

0.08

.17

2.15

.033

1.29

Calidad Capacitación Docente

0.41

0.08

.38

5.13

<.001 class="ff4 ws4">

1.45

Nota. Ajuste del modelo: R²=.35; R² ajustado=.33; F (3,180) =32.1, p<.001 class="ff4">

Para estudiantes universitarios, la Calidad de Capacitación Docente Percibida constituyó el predictor

más fuerte (β=0.38, p<.001 seguido por competencia digital percibida p=".002)" y acceso class="ff4 ls17">a

Infraestructura (β=0.17, p=.033). Esta inversión en la jerarquía predictiva sugiere que en el contexto

universitario la calidad de preparación pedagógica docente se convierte en el factor más crítico para

determinar la percepción estudiantil sobre eficacia pedagógica tecnológica.

Herramientas tecnológicas y barreras percibidas: El análisis de herramientas digitales más frecuentemente

utilizadas y barreras percibidas reveló patrones diferenciados complementando hallazgos predictivos. Los

estudiantes de secundaria mostraron preferencia por herramientas de comunicación general (WhatsApp,

92%) y plataformas educativas básicas (Google Classroom, 75%), mientras universitarios utilizaron

predominantemente sistemas de gestión de aprendizaje especializados (LMS, 88%) y recursos académicos

avanzados (bases de datos, 72%).

Las barreras percibidas reflejaron esta diferencia: estudiantes de secundaria identificaron

limitaciones principalmente infraestructurales (conectividad inestable, 65%; falta de dispositivos, 58%),

mientras universitarios enfatizaron desafíos pedagógicos y organizacionales (falta de capacitación docente,

55%; sobrecarga de plataformas, 48%). Estos resultados corroboran empíricamente los hallazgos

predictivos, confirmando que la brecha digital pedagógica se manifiesta tanto en los factores determinantes

de eficacia percibida como en las barreras específicas experimentadas por cada grupo.

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Brecha Digital Pedagógica entre Educación Secundaria y Universitaria Pública

Peruana: Análisis Comparativo

Discusión

Los hallazgos revelan la existencia de una brecha digital pedagógica significativa entre educación

secundaria y universitaria pública en Perú, caracterizada por predictores fundamentalmente distintos de

percepción de eficacia pedagógica tecnológica. Estos resultados desafían enfoques unidimensionales

predominantes en políticas educativas digitales y proporcionan evidencia empírica robusta para el diseño de

intervenciones diferenciadas según nivel educativo.

El hallazgo más significativo consiste en la inversión de la jerarquía predictiva entre niveles: mientras

el acceso a infraestructura constituye el factor más determinante para estudiantes de secundaria (β=0.45,

p<.001 la calidad de capacitaci docente percibida emerge class="_ _0"> como predictor más potente en contexto

universitario (β=0.38, p<.001 esta diferenciac class="_ _0">ión encuentra respaldo teórico en planteamientos de Plaza et

al. (2024), quienes argumentan que la apropiación significativa de tecnologías educativas trasciende el mero

acceso, requiriendo enfoques pedagógicos contextualizados según especificidades de cada nivel educativo.

La evidencia sugiere que, en educación secundaria, donde la dependencia institucional es mayor y la

autonomía estudiantil más limitada, las barreras infraestructurales constituyen el obstáculo primario para

integración tecnológica efectiva. Contrastando, en contexto universitario, donde presumiblemente existe

mayor acceso básico a infraestructura tecnológica, la calidad de preparación pedagógica docente se convierte

en factor más crítico.

Este patrón se alinea con hallazgos de Jiménez et al. (2024) en su diagnóstico TPACK con docentes

de primaria en el Caribe colombiano, reportando puntuaciones altas en conocimiento de contenido y

pedagogía (CK=4.25; PCK=4.13), pero niveles intermedios en integración tecnológico-pedagógica

(TPACK≈3.25-3.63). La comparación sugiere que nuestros hallazgos en educación universitaria peruana

reflejan una problemática regional más amplia donde la formación pedagógica en tecnología educativa

requiere fortalecimiento específico para nivel superior.

Los resultados sobre competencia digital percibida revelan diferencias sustanciales entre niveles

(d=0.75), favoreciendo consistentemente a estudiantes universitarios. Esta diferencia encuentra eco en

hallazgos de Suzer y Koc (2024), quienes evaluaron 368 docentes turcos identificando nivel medio

“integrator” (B1) con distribución de 33% en este nivel y apenas 10% en niveles avanzados (C1-C2). Su

identificación de diferencias por género, formación postgrado y correlación con número de dispositivos

(r=.46) sugiere que factores contextuales similares podrían operar en contexto peruano.

La evidencia sobre brechas digitales urbano-rurales proporciona contexto adicional para interpretar

nuestros hallazgos diferenciados. Zhao (2024) examinó 622 docentes chinos encontrando diferencias

sistemáticas significativas favoreciendo entornos urbanos en todas las subdimensiones de competencia

187

Tribunal. Revista en Ciencias de la Educación y Ciencias Jurídicas

Volumen 5. No. 13 / Octubre – diciembre 2025

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digital (p=0.000). Aunque nuestro estudio no estratificó geográficamente, la mayor competencia digital

universitaria podría reflejar parcialmente el sesgo urbano típico de universidades públicas peruanas.

Desde perspectiva teórica más amplia, los modelos de adopción tecnológica educativa proporcionan

marcos explicativos para nuestros hallazgos diferenciados. Guillén et al. (2024) aplicaron el modelo UTAUT

mediante PLS-SEM higher-order, encontrando que intención de uso predice competencia digital (β=0.48)

con determinantes diferenciados: expectativa de rendimiento (β=0.34), facilidad de uso (β=0.23) e influencia

social (β=0.20), explicando 43% de la varianza en intención y 23% en competencia digital. Comparando

con nuestros modelos, donde explicamos 28% (secundaria) y 33% (universidad) de la varianza en eficacia

percibida, la convergencia sugiere que factores contextuales específicos median la adopción tecnológica de

maneras predecibles pero diferenciadas según nivel educativo.

Los estudios comparativos internacionales sobre competencias digitales en educación superior

proporcionan perspectiva adicional. Martín et al. (2023) compararon docentes universitarios españoles y

peruanos usando DigCompEdu, reportando medias de 2.01 (DE=0.84) en España versus 2.59 (DE=0.67) en

Perú, contrastando con nuestra percepción estudiantil de eficacia más alta (M=3.95, DE=0.81). Esta

discrepancia podría reflejar diferencias entre autopercepción docente y evaluación estudiantil, sugiriendo

que brechas entre capacidades reales y percibidas requieren investigación adicional.

La investigación sobre brechas de competencias digitales entre formación inicial y ejercicio

profesional docente ofrece perspectivas relevantes. Momdjian et al. (2024) compararon estudiantes de

pedagogía libaneses con docentes en ejercicio encontrando competencias superiores en docentes activos

(M=79.800, DE=14.290) versus estudiantes (M=71.539, DE=16.350), con brechas particulares en recursos

digitales. Paralelizando nuestros hallazgos, donde capacitación docente predice más fuertemente en

universidad (β=0.38) que secundaria (β=0.16), la evidencia sugiere que experiencia pedagógica práctica

potencia efectividad tecnológica diferenciadamente según nivel educativo.

Las implicaciones teóricas de estos hallazgos convergen hacia un modelo contextual de integración

tecnológica educativa, donde predictores diferenciados según nivel educativo reflejan no solo diferencias en

recursos o capacidades, sino ecosistemas pedagógicos fundamentalmente distintos que requieren enfoques

de política pública igualmente diferenciados y contextualmente informados.

CONCLUSIONES

Este estudio demuestra empíricamente la existencia de una “brecha digital pedagógica” entre los

niveles de educación secundaria y universitaria en el sistema público peruano, caracterizada por predictores

diferenciados de percepción de eficacia pedagógica tecnológica. Los hallazgos revelan que mientras el

acceso a infraestructura tecnológica constituye el factor más determinante para estudiantes de secundaria

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Volumen 5. No. 13 / Octubre – diciembre 2025

Brecha Digital Pedagógica entre Educación Secundaria y Universitaria Pública

Peruana: Análisis Comparativo

(β=0.45, p<.001 la class="_ _4"> calidad de la capacitación pedagógica docente emerge como el predictor más potente

en el contexto universitario (β=0.38, p<.001 class="ff4">

Estos resultados tienen implicaciones significativas para el diseño de políticas educativas digitales

diferenciadas. En el nivel secundario, donde la dependencia institucional es mayor y la autonomía estudiantil

más limitada, las inversiones en infraestructura tecnológica (dispositivos, conectividad, laboratorios)

constituyen la intervención más efectiva para mejorar la integración tecnológica. Contrariamente, en

educación universitaria, donde existe presumiblemente mayor acceso básico a infraestructura, el desarrollo

de capacidades pedagógicas avanzadas en el profesorado representa la palanca más efectiva para optimizar

el impacto educativo de las tecnologías.

El estudio identifica limitaciones importantes que deben considerarse en la interpretación de

resultados. Primero, el diseño transversal impide establecer relaciones causales definitivas entre predictores

y percepción de eficacia pedagógica. Segundo, la muestra se concentró en cuatro regiones del país, limitando

la generalización a contextos rurales y regiones amazónicas. Tercero, las medidas se basaron en

autopercepción estudiantil, lo que podría introducir sesgos de deseabilidad social. Finalmente, el estudio no

examinó el impacto real en resultados de aprendizaje, enfocándose únicamente en percepciones de eficacia.

Las implicaciones prácticas para la política pública educativa son claras: superar la brecha digital en

educación pública peruana requiere estrategias duales y contextualizadas. Mientras que la dotación

infraestructural es la palanca principal en el nivel secundario, el desarrollo de capacidades pedagógicas

docentes constituye el catalizador del éxito en el nivel universitario. Ignorar estas diferencias conduce a

políticas ineficaces que perpetúan la desigualdad en lugar de mitigarla.

Para futuras investigaciones, se recomienda: (1) estudios longitudinales que examinen la evolución

de la integración tecnológica a lo largo del tiempo; (2) investigación experimental que evalúe intervenciones

diferenciadas por nivel educativo; (3) análisis del impacto real en resultados de aprendizaje más allá de las

percepciones; (4) estudios comparativos que incluyan el sector educativo privado; y (5) investigación

cualitativa que profundice en los mecanismos subyacentes a los predictores identificados.

En conclusión, este estudio contribuye significativamente a la comprensión de la brecha digital

educativa en América Latina, proporcionando evidencia empírica robusta para el diseño de políticas públicas

diferenciadas que reconozcan las especificidades pedagógicas y contextuales de cada nivel educativo. La

adopción de enfoques diferenciados constituye no solo una recomendación metodológica, sino un imperativo

ético para garantizar equidad y efectividad en la transformación digital de la educación pública peruana.

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Volumen 5. No. 13 / Octubre – diciembre 2025

Guillermo Jose Roggero Caldas

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