Identificación de competencias infotecnológicas para la investigación científica mediante la clasificación jerárquica sobre componentes principales Identification of infotechnological competencies for scientific research through hierarchical classification on main components

• Resumen
• Abstract

Las competencias infotecnológicas fortalecen el perfil de quienes participan en el proceso educativo e investigativo. El presente artículo tiene por objetivo identificar competencias infotecnológicas utilizadas en la investigación científica mediante la clasificación jerárquica sobre componentes principales. Se desarrolló bajo un diseño de investigación con énfasis cuantitativo mediante la utilización de los resultados de la aplicación de un cuestionario aplicado en línea a 109 profesionales de un grupo de estudiantes de maestrías de 11 países de América Latina y el Caribe en el año 2023. El valor del Alfa de Cronbach fue de 0.7091, que indica una alta confiabilidad del cuestionario aplicado. Se destacan como principales resultados la identificación de siete CP (componentes principales) que explican más del 68.25% de la varianza total de las habilidades infotecnológicas en estudiantes de programas de maestrías. Se concluye que el análisis de CP y clasificación jerárquica, demostró su utilidad para la identificar competencias infotecnológicas utilizadas en la investigación científica en grupos etareos menores de 35 años y de 36 a 49 años. En el último grupo existió una subdivisión que debe ser tenida en cuenta para abordar el proceso de enseñanza de estas competencias en poblaciones similares.

Infotechnological skills strengthen the profile of those who participate in the educational and research process. The objective of this article is to identify infotechnological competencies used in scientific research through hierarchical classification on main components. It was developed under a research design with a quantitative emphasis through the use of the results of the application of a questionnaire applied online to 109 professionals from a group of master’s students from 11 countries in Latin America and the Caribbean in the year 2023. Cronbach’s Alpha value was 0.7091, which indicates high reliability of the questionnaire applied. The main results highlighted are the identification of seven PCs (principal components) that explain more than 68.25% of the total variance of infotechnological skills in students of master’s programs. It is concluded that the analysis of PC and hierarchical classification demonstrated its usefulness for identifying infotechnological competencies used in scientific research in age groups under 35 years of age and 36 to 49 years of age. In the last group there was a subdivision that must be taken into account to address the process of teaching these skills in similar populations.