El objetivo del presente trabajo es determinar el nivel de competencia digital docente (CDD) en profesores del Tecnológico Nacional de México, campus Instituto Tecnológico de San Luis Potosí (TecNM/ITSLP) para detectar las necesidades de capacitación y la relación entre el nivel de CDD y los factores de sexo, edad, nivel educativo y departamento académico al que pertenecen. La investigación tiene un enfoque cuantitativo, el alcance es descriptivo y diseño transversal. Para la recolección de datos, se aplicó una encuesta por medios electrónicos, previa validación, a una muestra representativa de 182 profesores de una población de 313 que conforman la planta docente del ITSLP. Los principales resultados obtenidos muestran que el 45% de los profesores encuestados, se encuentran en un nivel de CDD integrador; seguido del 31% que presentan un nivel de experto, lo cual significa que el 76% de la muestra, tienen un nivel de Competencia Digital aceptable. Respecto a la relación de los factores sociodemográficos, el sexo y departamento académico al que pertenecen los profesores y el nivel de CDD tienen una asociación significativa; no así con la edad, años de trabajo y nivel de estudio.
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El objetivo de esta investigación es determinar las variables que explican significativamente la deserción estudiantil y cuáles de ellas resultan ser predictivas al aplicar la técnica de regresión logística con los datos de los estudiantes de las carreras de Ingeniería en Gestión Empresarial, Ingeniería Industrial e Ingeniería en Sistemas Computacionales en el Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de San Luis Potosí. Se trata de una investigación mixta, descriptiva y transversal. Los sujetos de estudio son estudiantes de ocho cohortes de las carreras mencionada. La variable de estudio (deserción), se analizó desde las siguientes dimensiones: académica, socioeconómica y demográfica. Mediante el Test Chi cuadrado, se obtuvo una relación significativa de cada una de las variables independientes de las dimensiones establecidas, con la variable dependiente de estudio. Los resultados al aplicar la técnica de regresión logística, muestran que las variables de predicción de la variable estudiada fueron diferentes para cada carrera.
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