Nivel competencial y perfiles docentes ante la Inteligencia Artificial

Esta investigación analiza el nivel de competencia en Inteligencia Artificial en una muestra de 387 maestros de Música de Educación Primaria en España para determinar el grado de transferencia de estos recursos a su ejercicio docente. Bajo un diseño no experimental y cuantitativo, se aplicó la escala validada ECIA-EMUS, evaluando dimensiones que abarcan desde la comprensión técnica y la integración pedagógica hasta el uso ético y la formación específica. Los resultados revelan una jerarquía de dominios donde la principal fortaleza del colectivo reside en el uso ético e inclusivo, mientras que la mayor vulnerabilidad se localiza en la integración operativa en los procesos de enseñanza-aprendizaje. El análisis inferencial confirma que la edad es el factor de contexto con mayor peso predictivo, evidenciando una brecha generacional significativa en la disposición tecnológica. Asimismo, el análisis multivariante de conglomerados permitió identificar tres perfiles diferenciados: alfabetización inicial, competencia intermedia y liderazgo digital. Se concluye que existe una dicotomía entre el compromiso deontológico y la capacidad técnica real, situando a la formación específica como el motor fundamental para transponer el marco teórico a una práctica de aula efectiva que potencie la creatividad y la inclusión musical.