Las investigaciones informan que el uso de tecnologías como sistemas de álgebra computacional, software de geometría dinámica y hojas de cálculo en la enseñanza de las matemáticas permiten que los estudiantes logren razonamientos más estructurados en contraste con la formación tradicional (DRIJVERS et al., 2016). Sin embargo, a pesar de registrarse evidencia que donde los futuros profesores tienen gran familiaridad en el uso de este tipo de tecnologías (CARMONA-MESA; ARIAS-SUÁREZ; VILLA-OCHOA, 2019), es necesario ampliar en investigaciones que permitan comprender como trascender de un uso personal a un uso educativo (CARMONA-MESA; SALAZAR; VILLA-OCHOA, 2018).

En investigaciones que analizan la formación de profesores en tecnología, se registran esfuerzos por caracterizar un conjunto de competencias digitales que favorezcan identificar las necesidades y tomar decisiones en la planificación de programas (p. ej. CARVAJAL, 2018), y por promover experiencias en las que sus aprendizajes de la matemática estén mediados por tecnologías, irrumpiendo las prácticas de enseñanza expositivas tradicionales (CASTRILLÓN-YEPES; CARMONA-MESA; VILLA-OCHOA, 2020). Complementario a lo anterior, se registra como una tendencia emergente la indagación por las características de los cursos destinados a formar profesores en el uso de tecnología y sobre las maneras para evidenciar las transformaciones que genera cada una de ellas en las acciones de estos (ABBITT; KLETT, 2007; LEE; LEE, 2014; PARASKEVA; BOUTA; PAPAGIANNI, 2008; ROBERTSON; AL-ZAHRANI, 2012).

Al respecto, por una parte, en la literatura se registran características significativas en el diseño de cursos específicos (TONDEUR et al., 2012; CARMONA-MESA; VILLA-OCHOA, 2017), pero estas no han sido suficientes para aumentar las actitudes de los futuros profesores para el uso de tecnología (CARMONA-MESA; SALAZAR; VILLA-OCHOA, 2018; AGYEI; VOOGT, 2011). En este sentido, es importante explorar nuevos diseños curriculares que reflejen las tendencias educativas globales y respondan a las necesidades de formación emergentes en la actualidad (CARMONA-MESA; VILLA-OCHOA, 2017; ROBERTSON; AL-ZAHRANI, 2012).

Por otra parte, para corroborar la pertinencia de tales diseños se debe estudiar cómo y en qué medida logran aumentar la capacidad que creen tener los futuros profesores en el uso de tecnología para enseñar matemáticas (SHAUGHNESSY, 2004). En ese sentido, lograr creencias positivas implica mayor compromiso y persistencia en los procesos de enseñanza (BANDURA, 1994; SHAUGHNESSY, 2004) que trascienden las limitaciones de capacidad tecnológica instalada en las instituciones (AGYEI; VOOGT, 2011), la persistencia de creencias negativas implica obstáculos en el ejercicio profesional (BANDURA, 2006), más probabilidades de expresar frustración y el evitar usar tecnología (DIGREGORIO; LISTON, 2018).

En coherencia con lo anterior, este artículo tiene por objetivo informar en qué medida se aumenta la autoeficacia para usar tecnología al enseñar matemáticas en la formación inicial de profesores. Para alcanzar el objetivo planteado fue necesario, por un lado, diseñar un curso con características específicas para influenciar en el aumento de la autoeficacia y, por otro lado, diseñar un cuestionario que permitió describir la autoeficacia para enseñar matemática a través de tecnologías. Ambos diseños se describen en este artículo, en los apartados 5 y 4, respectivamente.

El término de autoeficacia es teorizado por Bandura (1977), quien lo define como las creencias de las personas sobre su propia capacidad para organizar y ejecutar las acciones necesarias para alcanzar determinados resultados. La atención se centra en los juicios que cada individuo tiene sobre su capacidad y no en las habilidades (TEO, 2009). Por lo tanto, las creencias relativas a la capacidad propia juegan un papel importante en la formación de profesores, en tanto permiten indagar y explicar el efecto de los diseños curriculares a partir del sentimiento de preparación en el uso de tecnología para la enseñanza; además brindan información sobre cómo transforman sus acciones en su práctica profesional (LILJEDAHL; OESTERLE, 2014). En consecuencia, creencias positivas implican mayor planeación, esfuerzo, compromiso y persistencia en los procesos de enseñanza (ABBITT, 2011; BANDURA, 1994; MAMA; HENNESSY, 2013; SHAUGHNESSY, 2004), mientras que creencias negativas implican obstáculos en el ejercicio profesional (BANDURA, 2006; DIGREGORIO; LISTON, 2018).

Las investigaciones que analizan la autoeficacia de los futuros profesores se pueden dividir en tres grupos: estudios que discuten, de forma general, la autoeficacia sin centrarse en las particularidades de alguna disciplina (KILINÇ, 2011); estudios que examinan la autoeficacia en disciplinas específicas, este es el caso de la presente investigación (WILKERSON et. al., 2018); estudios que analizan la autoeficacia en el uso de tecnología, en donde las disciplinas tienden a ser un contexto más que el objeto de investigación (ABBITT, 2011; ABBITT; KLETT, 2007; AL-AWIDI; ALGHAZO, 2012; ALVARENGA, 2011; MAMA; HENNESSY, 2013; SHAUGHNESSY, 2004; TEO, 2009; USHER; PAJARES, 2008).

Un ejemplo que permite ampliar el ultimo conjunto de estudios es la investigación desarrollada por Pamuk y Peker (2009) quienes, si bien analizan la autoeficacia de futuros profesores turco de ciencias y matemáticas, su objetivo se centró en analizar la relación entre la autoeficacia y las actitudes en tecnología al considerar variables como género, nivel de formación y ser propietario de un computador.

Las investigaciones que consideran como objeto de estudio la especificidad temática de la autoeficacia para el uso de tecnología al enseñar matemáticas son escasas. Al respecto, Costa y Assis, (2019) desarrollaron una revisión sistemática de tesis y disertaciones sobre creencias de autoeficacia en educación, alojadas en la base de datos de la Coordinación para Perfeccionar el Personal de la Educación Superior¹ (CAPES). Estos autores informan que, de los 92 trabajos seleccionados, ocho analizaban la enseñanza de las matemáticas y cinco el uso de tecnología, sin embargo, ninguno de los estudios analizó la autoeficacia para el uso de tecnología al enseñar matemáticas.

En la literatura consultada en la presente investigación, sólo se registra el estudio de Doukakis et al. (2010) en el análisis de la especificidad temática de interés. Sin embargo, Doukakis et al. (2010) informan que el análisis de los datos no mostró valores estadísticos significativos en la autoeficacia para el uso de tecnología luego de la asignatura obligatoria Teaching Mathematics – Practicum Phase. Los investigadores advierten que al parecer los futuros profesores ya habían adquirido los conocimientos necesarios para su uso antes de ingresar a la universidad.

De la anterior investigación se resalta que al considerar la especificidad de la autoeficacia es obligatorio definir la relación teórica y metodológica del constructo que se articula con ella (BANDURA, 2012); en términos de Fink (2003), es necesario analizar la fiabilidad y validez del instrumento desarrollado. Por ello, una posible causa de los valores no estadísticamente significativos en la investigación de Doukakis et al. (2010) tiene que ver con el contenido de la asignatura obligatoria; es decir, la información metodológica y su relación con el constructo teórico de la autoeficacia. Lamentablemente, el contenido de la asignatura explicitado en la investigación es insuficiente para analizar los objetivos de la intervención y determinar cómo estos influyeron en la autoeficacia.

Detallar el contenido de la asignatura implementada en las investigaciones, además de brindar información para examinar las situaciones desafío que se proponen (BANDURA, 2006) y su relación con el constructo teórico (BANDURA, 2012), es una necesidad reportada por la comunidad académica. Al respecto, Alvarenga (2011) resalta el vacío en estudios que miden la autoeficacia, antes y después de un programa de intervención, que permita verificar: (a) si el programa realmente ha contribuido a un cambio en la creencia de autoeficacia, (b) la relación entre la autoeficacia para el uso de tecnología en tareas personales y usos educativos, y (c) la correlación entre la autoeficacia para enseñar y para usar tecnología en la enseñanza.

Las investigaciones referenciadas en este documento usaron cuestionarios para el registro de la información que son importantes y necesarios, en tanto aportan estrategias significativas para aumentar la autoeficacia de los futuros profesores al usar tecnología, pero no son suficientes para estudiar la autoeficacia en el uso de tecnología para enseñar matemáticas debido a la ausencia de información en el análisis funcional específico (BANDURA, 2006, 2012) e ignoran, en su mayoría, que la autoeficacia de los profesores varía en las diferentes disciplinas (PRIETO, 2005, 2018). Para atender este sesgo en la definición de variables y de clasificación inadecuada de los individuos en las mismas (FINK, 2003; SZKLO; NIETO, 2003), se diseñó el cuestionario Preparación en el uso de tecnología para enseñar matemáticas, que retoma las investigaciones actuales y busca aportar en las dificultades que éstas reportan.

Las anteriores consideraciones ponen en evidencia que, para alcanzar el objetivo propuesto en esta investigación, se era necesario adelantar dos acciones concretas. Por un lado, diseñar un curso con características específicas para influenciar en el aumento de la autoeficacia (sección 5) y, por otro lado, diseñar un cuestionario que permitiera determinar por medio de un puntaje la autoeficacia para enseñar matemática a través de tecnologías (sección 4).

Esta investigación es un estudio de caso con datos y análisis cuantitativos (GILLHAM, 2000) que indaga la autoeficacia de dieciséis profesores de matemáticas en uno de los siete programas de Licenciatura en Matemáticas acreditados por el Ministerio de Educación Nacional de Colombia. La muestra fue a conveniencia por las características regulares del tipo de curso analizado (SZKLO; NIETO, 2003), que normalmente oscilan, en todos los programas, entre 10 y 25 estudiantes matriculados.

Se realizó un estudio cuasi-experimental pre-test / post-test para proporcionar información cuantitativa de tendencias o actitudes de una población mediante el estudio de una muestra. Este tipo de estudios permiten al investigador la generalización de resultados a la población objeto de estudio, obtenidos mediante muestras pequeñas sin la necesidad de manipular o controlar variables (CRESWELL, 2014). Por lo tanto, existe un control sobre el factor de estudio que, en contexto de la autoeficacia, permite confirmar o negar el incremento de la autoeficacia una vez finalizado el programa de intervención.

El cuestionario fue auto diligenciado anónimamente por los profesores en formación inicial y nunca representó una valoración en el seguimiento del curso. El diseño del cuestionario sigue las sugerencias de Fink (2003) y Bandura (2006, 2012) en fiabilidad y validez que le da rigor a la investigación. Además, se complementan los análisis con una descripción meticulosa de la intervención que favorece un impacto mayor de la misma (GILLHAM, 2000).

El diseño de un cuestionario que proporcione información sobre la autoeficacia en el uso de tecnología para enseñar matemáticas implica una definición clara de una perspectiva teórica, los descriptores a utilizar para medirla, la manera de redactar y de enunciar, de forma exhaustiva, dichos descriptores o ítems y, finalmente, la organización y presentación del instrumento con el fin de medir las creencias de la capacidad propia en el dominio de la actividad específica (FINK, 2003).

En primer lugar, Bandura (1994) señala que la autoeficacia permite evaluar cuatro tipos de procesos, a saber: posibles escenarios que resultarán de las acciones antes de actuar y plantear sus metas – proceso cognitivo –; expectativas de resultados, atribuciones causales y metas cognitivas – proceso de motivación –; depresión, niveles de ansiedad y activación del arousal – proceso afectivo –; selección de los ambientes y actividades donde se consideran hábiles – selectivo.

En segundo lugar, en relación con los factores que influencian la autoeficacia, Bandura (1994) plantea cuatro: experiencias de dominio, experiencia vicaria, persuasión verbal y estado fisiológico. Las experiencias positivas en situaciones que implican desafíos son más efectivas para crear un fuerte sentido de dominio real – experiencia de dominio –; observar a otras personas ejecutar de forma exitosa en ciertas actividades permite crear y fortalecer creencias de capacidad para enfrentar diferentes desafíos – experiencia vicaria –; persuadir verbalmente a las personas de que poseen las capacidades necesarias para dominar diferentes actividades con éxito es la forma más difícil de influenciar – persuasión verbal –; por último, los estados de ánimo, emociones, reacciones físicas y los niveles de estrés pueden repercutir en cómo una persona se siente respecto a sus habilidades personales, indicadores como cansancio o nervios afectan, de forma significativa, la realización de tareas – estado fisiológico.

En tercer lugar, para medir la autoeficacia, en el diseño de los cuestionarios es necesario considerar la formulación de las afirmaciones en términos de juicios de capacidad vinculados a situaciones que plantean desafíos – nivel de dificultad – y se espera un desempeño exitoso (BANDURA, 2006). Los cuestionarios, bajo una escala Likert, son los de mayor uso para medir las creencias en la capacidad propia (ABBITT, 2011; ABBITT; KLETT, 2007; BANDURA, 2006; TEO, 2009); la escala para analizar autoeficacia inicia en cero e incluye un nivel de medición amplio para evitar imprecisión en la misma; de acuerdo a Bandura (2006, 2012), escalas con puntajes de 0 a 10 son más sensibles y confiables, psicométricamente, que otras con menos ítems.

En consecuencia a lo anterior, se definió en el cuestionario Preparación en el uso de tecnología para enseñar matemáticas una escala de 25 ítems, con un puntaje para cada uno de 0 a 10, a saber: (0) No me siento preparado, (5) Me siento relativamente preparado y (10) Me siento altamente preparado. Los 25 ítems cuentan con validez de apariencia realizada por expertos (FINK, 2003), a los cuales se les solicitó juzgar cada ítem en categorías de suficiencia, claridad, coherencia y relevancia (ESCOBAR-PÉREZ; CUERVO-MARTÍNEZ, 2008).

El curso era obligatorio en el plan de estudios y orientado al conocimiento del profesor para el uso de tecnologías en la enseñanza de las matemáticas. En su diseño, las necesidades de formación en el uso de tecnología se articularon con los factores que influyen en el desarrollo de la autoeficacia: experiencia de dominio, experiencia vicaria, persuasión verbal y estado fisiológico. Además, se consideraron las estrategias registradas en la literatura como experiencias significativas en el diseño de cursos específicos para formar futuros profesores en el uso de tecnología (CARMONA-MESA; VILLA-OCHOA, 2017; TONDEUR et al., 2012).

El curso se desarrolló con una intensidad de 64 horas, periodo de latencia que se corresponde con el implementado en otras investigaciones (p. ej. ABBITT; KLETT, 2007), divididas en sesiones de cuatro horas por semana. La estructura de cada sesión constó de tres momentos: presentación de un artículo de investigación que refería al uso de tecnología, elegido y presentado por un estudiante diferente cada semana; desarrollo de un taller acerca de la producción de conocimientos a través de la tecnología; otra presentación acerca de lecturas que ampliaban el horizonte de los estudiantes en relación con la literatura y las matemáticas, asimismo, propiciaba reflexiones acerca del contenido matemático.

Los talleres se plantearon con el objetivo de motivar el trabajo individual y colectivo, actuaciones en relación con la tecnología y reflexiones en torno a los aprendizajes matemáticos y el rol de los medios en esos aprendizajes. Cada taller se estructuró en tres momentos, en el primero de ellos, se propusieron situaciones, problemas o tareas que los estudiantes debían resolver a través del uso de tecnología. En el segundo momento, se realizó una plenaria en la que cada grupo de estudiantes, expuso sus desarrollos, construcciones, dificultades, y aprendizajes. En caso de requerirse ajustes, los estudiantes podían volver a trabajar en grupos. Finalmente, se promovió la reflexión sobre el rol de la tecnología en la solución de la situación, tarea o problema; también se posibilitó el espacio para la discusión sobre las diferencias y posibilidades de desarrollar las tareas con otras tecnologías y la generación de reflexiones y proyección de posibles prácticas en su futuro desempeño profesional.

Los talleres permitieron experiencias en situaciones que implican desafíos en el desarrollo de los cuatro ejes temáticos: se inició con el uso de la calculadora, luego se analizó software educativo, posteriormente se discutió cómo la tecnología apoya los procesos modelación matemática, y se concluyó con internet, dispositivos móviles y videojuegos y su relación con Educación Matemática. Algunos ejemplos de los talleres y ambiente de clase se pueden encontrar en Carmona-Mesa, Salazar y Villa-Ochoa (2018).

El contenido de los ejes temáticos, para favorecer la persuasión verbal de forma directa (por los orientadores del curso) e indirecta (por la propia experiencia de los futuros profesores), se planteó en un nivel de complejidad tecnológico progresivo en donde los futuros profesores, para cada encuentro, enfrentaban situaciones que les exigían retomar los conocimientos adquiridos en experiencias previas para resolver nuevos problemas y explorar nuevas tecnologías.

En los ejes temáticos se reconoció la necesidad de conocimientos en diferentes dominios – pedagógico, tecnológico, didáctico y matemático – que se articularon a las formas de hacerlos y producirlos. Además, como se indicó anteriormente, se reconoció una formación que trascendió el desarrollo experiencias de dominio – individuales y grupales – hacia la reflexión y la proyección de la capacidad para usar tecnologías en el ejercicio profesional, que ponía en evidencia fortalezas, temores y preferencias personales.

Para el registro y fiabilidad de los datos (FINK, 2003), el pre-test se implementó durante el segundo encuentro del semestre y el pos-test en el último encuentro, ambos instrumentos fueron diligenciados por los dieciséis profesores en formación inicial (nueve hombres y siete mujeres). A continuación, se presenta el análisis de los datos por medio del IBM SPSS Statistics 24.

Para establecer las creencias de capacidad de los futuros profesores en el uso de tecnología para enseñar matemáticas, se trabajó con la media de la autoeficacia en los registros pre y post-test. Se realizó una prueba de rangos de Wilcoxon dado el tamaño de muestra tan reducido y la no normalidad en los datos. Esta técnica estadística no paramétrica se usa para comparar el rango medio de dos muestras relacionadas y determinar si existen diferencias entre los puntajes medianos de autoeficacia, antes y después de la implementación del curso específico.

Los resultados informan una diferencia significativa de la autoeficacia de los futuros profesores antes (M = 4,92; DT = 1,199) y después (M = 6,96; DT = 1,357) del curso (p = 0,001, prueba de rangos de Wilcoxon). Es decir, el puntaje mediano de autoeficacia es diferente antes y después de la intervención. Lo que sugiere que el diseño metodológico del curso y su desarrollo tuvieron efectos significativos en el puntaje de autoeficacia de los futuros profesores en el uso de tecnología para enseñar matemáticas.

Los ítems 24 y 25 se construyeron con el objetivo de contrastar y analizar la consistencia de las creencias de capacidad informadas en los otros ítems. En ese sentido, se definieron como variables aleatorias ordinales las medias para cada ítem, en los registros pre y post (valores subrayados en la Tabla 1) y se halló el coeficiente de correlación de Spearman. En la Tabla 1 se identifica que la relación entre la media del uso de diferentes tecnologías (ítem 24) y las medias de los demás ítems aumenta de forma significativa en el registro post; la mayoría de las correlaciones se encuentran en rango alto, excepto los ítems 1, 3, 9, 14, 15 y 19 (valores en negrilla). Los valores de las correlaciones en las medias de los ítems 1 y 9, en relación con la media del ítem 24, sugieren que la formación técnica y la preparación para utilizar tecnología en situaciones contextuales auténticas no presentan relación con las creencias de capacidad para usar diferentes tecnologías en el ejercicio profesional (Cuadro 1).

Por otra parte, la media de usar tecnología al enseñar diferentes contenidos matemáticos (ítem 25) y las medias de otros ítems mostraron un aumento a valores de correlación altos, de correlaciones altas y moderadas disminuyen a bajas y muy bajas para los ítems 1, 9, 19, 20 y 23 (valores en negrilla y cursiva de la Tabla 1). Las correlaciones propuestas como contraste entre las medias de los ítems 19, 20 y 23 en relación con la media del ítem 25 (Tabla 1), indican que las creencias de capacidad para usar tecnología en diferentes temáticas no están relacionadas con la infraestructura dispuestas en las aulas colombianas, con la dificultad para identificar las necesidades de los estudiantes para adquirir el conocimiento y por el aprendizaje vicario a partir de las prácticas de los orientadores del curso (Cuadro 1).

La correlación entre las medias de los ítems 24 y 25 aumenta el coeficiente de moderado a alto, lo cual sugiere que las creencias de capacidad para usar tecnologías están influenciadas por los contenidos y metodología del curso. En este sentido, por ejemplo, la autoeficacia para usar el software GeoGebra se asocia a la autoeficacia para enseñar Geometría (ítems 24 y 25 en Cuadro 1). Además, las correlaciones en el registro post entre el ítem 24 con los ítems 2, 4, 7, 17 y 22 y el ítem 25 con los ítems 3, 13 y 14, informan que existe mayor consistencia en la información que reportaron los futuros profesores en el uso de diferentes tecnologías que en el uso de tecnología para enseñar diferentes temáticas.

El análisis de los ítems no solo se realizó para cada informante, también se hallaron las medianas por ítem y por grupo de ítems que atendían a la naturaleza de cada necesidad de formación. La Tabla 2 presenta las medianas tanto para el registro pre como el post (valores subrayados); en la mayoría de los ítems se aumentan los valores en el registro post, solo los ítems 4, 7 y 15 conservan el mismo valor. El ítem 6 es el único que presenta una disminución en el valor mediano, esto es, puede interpretarse como un indicador de la pertinencia de actualizar los conocimientos para atender a las necesidades tecnológicas que exigen en esta época los estudiantes.

En las medianas por ítems solo el 8 y 24 registran valores extremos (valores en negrilla), esto sugiere, por un lado, que las experiencias de los futuros profesores en el uso de tecnología son significativas para mejorar las creencias de capacidad y, por el otro, ratifica que el diseño metodológico del curso transformó las creencias de capacidad para usar diferentes tecnologías al enseñar matemáticas. Además de los 25 ítems, el cuestionario contenía información sociodemográfica como la edad (edad mínima y máxima 20 y 38 respectivamente, mediana de 25 años), experiencia profesional (dos futuros profesores con ninguna, diez con práctica previa al ejercicio profesional y cuarto profesor en ejercicio) y género (56% masculino y 44% femenino). Para analizar la relación entre las variables género, la edad y la experiencia profesional con el puntaje de autoeficacia de los futuros profesores en el uso de tecnología para enseñar matemáticas se realizaron pruebas no paramétricas en muestras independientes (U de Mann-Whitney, prueba de Kruskal-Wallis y Correlación de Spearman) dado el tamaño de muestra y el no cumplimiento del supuesto de normalidad.

Los resultados muestran evidencia estadística para concluir que no existen diferencias entre la autoeficacia para usar tecnología al enseñar matemáticas y el género (p = 0,560, prueba u de Mann-Whitney), es decir que el puntaje mediano de autoeficacia para enseñar matemáticas es el mismo en hombres que en mujeres. Con respecto la edad se encontró correlación (p = 0,441, Correlación de Spearman), finalmente no se encontraron diferencias en el puntaje mediano de autoeficacia según las categorías de la variable que recoge la experiencia profesional de los participantes (p = 0,569, prueba de Kruskal-Wallis). Por lo tanto, de acuerdo a la evidencia estadística el puntaje de la autoeficacia de los futuros profesores para usar tecnología al enseñar matemáticas no presenta diferencias según el género, la edad y la experiencia profesional.

La autoeficacia ha demostrado ser un predictor fuerte de las acciones que los futuros profesores proyectan para el ejercicio profesional. Conforme se mencionó anteriormente, creencias positivas implican mayor planeación, esfuerzo, compromiso y persistencia en los procesos de enseñanza, mientras que creencias negativas, implican obstáculos en el ejercicio profesional. La presente investigación tenía por objetivo informar en qué medida se aumenta la autoeficacia para usar tecnología al enseñar matemáticas en la formación inicial de profesores. Al respecto, se reporta un incremento en los valores de la autoeficacia que permiten informar un aumento estadísticamente significativo.

Los análisis minuciosos de este aumento, estadísticamente significativo en la autoeficacia, permitieron establecer cinco conclusiones relevantes: (1) al considerar el dominio funcional específico a partir de las necesidades de formación en el uso de tecnología, el diseño del curso aumentó la autoeficacia y el cuestionario midió dicho aumento de manera eficiente; (2) la autoeficacia de los futuros profesores es más fuerte en el uso de diferentes tecnologías que en el uso de tecnología en diferentes temáticas; (3) las creencias de capacidad en el uso de tecnología con fines educativos son prerrequisito para iniciar reflexiones más elaboradas en sus usos pedagógicos e integración en actividades del aula; (4) los cursos específicos deben trascender la adquisición de habilidades técnicas a una integración eficiente y consciente en los procesos educativos; por último, (5) factores como el género, la edad o la experiencia profesional no presentaron relación con el puntaje de autoeficacia.

Este estudio descriptivo puede constituirse como la fase inicial de futuras investigaciones que se propongan analizar los demás programas acreditados en Colombia para formar profesores de matemáticas. Al respecto, se proporciona una visión de la autoeficacia de los futuros profesores en el contexto local y las características del curso que influyeron en ella, aspectos relevantes para el diseño de cursos orientados al conocimiento del profesor para el uso de tecnologías en la enseñanza de las matemáticas.

Finalmente, esta evidencia contrasta con la implementación de las reformas curriculares que eliminan los cursos de tecnología en la formación inicial de profesores, al respecto, se concluye que un solo curso es necesario, pero no suficiente, para formar en el uso de tecnología al enseñar matemáticas.