ISSN: 0210-1696
DOI: https://doi.org/10.14201/scero.32055

VALIDACIÓN DE PROFESIONALES EXPERTOS DE UN INSTRUMENTO SOBRE COMUNIDADES VIRTUALES DE ATENCIÓN TEMPRANA

Evaluation by Expert Professionals of a Tool on Virtual Early Intervention Communities

Pilar Ibáñez-Cubillas¹

Universidad de Málaga. España

pcubillas@uma.es

https://orcid.org/0000-0001-7117-5746

María-Jesús Gallego-Arrufat

Universidad de Granada. España

mgallego@ugr.es

http://orcid.org/0000-0002-2296-5431

Recepción: 5 de junio de 2024

Aceptación: 3 de octubre de 2024

Resumen: Las interacciones y el aprendizaje online influyen en el desempeño laboral, proliferando comunidades virtuales de práctica que respaldan el desarrollo profesional. Este estudio persigue evaluar, mediante el método Delphi, un instrumento que mide la percepción de especialistas en atención temprana sobre la incidencia de comunidades virtuales en su desarrollo profesional. Se diseñó un cuestionario basado en la literatura y se contactó con 13 expertos, aplicando el Coeficiente de competencia experta (K). Un panel Delphi de alta experticia (K =.86) evaluó en dos rondas la relevancia y la exactitud de los ítems con una escala Likert de 1 a 5 y su pertinencia con respuestas dicotómicas. La evidencia de validez de contenido se evaluó mediante la V de Aiken y sus intervalos de confianza, estableciendo V ≥.81 e IC ≥.50 como criterios para mantener los ítems. Como resultado, en la primera ronda, se evaluaron 60 ítems, seleccionando 49; en la segunda, estos alcanzaron V ≥.81, resultando en un cuestionario final de 49 ítems. Se concluye que los resultados del cuestionario muestran suficientes evidencias de validez de contenido en términos de relevancia, exactitud y pertinencia, confirmando la utilidad del Coeficiente K y el método Delphi para el objetivo propuesto.

Palabras clave: Evidencia de validez de contenido; juicio de expertos; técnica Delphi; coeficiente V de Aiken; comunidades virtuales de práctica; atención temprana; desarrollo profesional.

Abstract: Online interactions and learning influence job performance, proliferating virtual communities of practice that support professional development. This study aims to evaluate, using the Delphi method, an instrument that measures the perception of early intervention specialists regarding the impact of virtual communities on their professional development. A questionnaire based on the literature was designed, and 13 experts were contacted, applying the Expert Competence Coefficient (K). A highly expert Delphi panel (K =.86) conducted two rounds of item evaluation, measuring relevance and accuracy with a Likert scale from 1 to 5, and pertinence with dichotomous responses. Content validity evidence was assessed using Aiken’s V and its confidence intervals, with V ≥.81 and CI ≥.50 set as criteria for items retention. As a result, in the first round, 60 items were evaluated, with 49 selected; in the second round, these items achieved V ≥.81, resulting in a questionnaire of 49 items. The study concludes that the results of the questionnaire show sufficient content validity evidences in terms of relevance, accuracy, and pertinence, confirming the utility of the K Coefficient and the Delphi method for the proposed objective.

Keywords: Content validity; experts judgment; Delphi technique; Aiken V Coefficient; virtual communities of practice; early intervention; professional development.

1. Introducción

En la era digital, la proliferación de Internet y la expansión de las redes sociales han transformado radicalmente la manera en que los individuos interactúan y colaboran en entornos virtuales, ejerciendo un impacto en el ámbito profesional. Las plataformas digitales han propiciado la formación de grupos autoorganizados que respaldan el desarrollo profesional a través de redes sociales, dando lugar a las comunidades virtuales de práctica (CVP) (Lantz-Andersson et al., 2018). Estas comunidades sirven como espacios colaborativos en los cuales los miembros interaccionan entre sí intercambiando ideas, inquietudes o intereses similares. A través de la participación activa en estas comunidades, los profesionales refuerzan su identidad profesional, establecen lazos más sólidos de pertenencia y bienestar, adquieren otras perspectivas y superan las barreras para implementar cambios en su práctica profesional, lo que facilita un aprendizaje más profundo (Luhanga et al., 2022).

El uso de estas plataformas ha permitido a los profesionales optimizar su desempeño y adquirir nuevas perspectivas, pese a los riesgos que pueden comprometer a los participantes, tales como la vulneración de la privacidad por la exposición de datos personales, la difuminación de los límites profesionales y la posible violación de información confidencial (Bogdanovskaya et al., 2024). También se asocian con un incremento del estrés, el riesgo de adicción a los foros y el aislamiento de las relaciones en el ámbito offline (Graziani y Petrini, 2018). A pesar de estos desafíos, las comunidades virtuales facilitan una solución eficaz para superar las barreras geográficas y facilitar el intercambio de conocimientos, permitiendo a los profesionales mantenerse actualizados y fomentar la reflexión sobre la profesión y el autoaprendizaje (Ibáñez-Cubillas et al., 2017; Widman, 2021); de ahí la importancia de adoptar un enfoque equilibrado que permita mitigar los riesgos mientras se aprovechan los aspectos positivos de las interacciones en línea (Bogdanovskaya et al., 2024; Graziani y Petrini, 2018).

En el contexto de la economía del conocimiento, las CVP destacan como un modelo rentable para el desarrollo profesional, permitiendo a los profesionales adquirir y desarrollar habilidades a demanda, sin costos de tutorización, infraestructuras o salarios. Al ser autogestionadas, virtuales y operar fuera del horario laboral (Schroeder, 2018), integran el aprendizaje entre pares en la práctica personal y profesional, basándose en casos reales y experiencias prácticas (Trust et al., 2016).

A pesar del reconocimiento de las CVP en el desarrollo profesional, existe una brecha en la investigación sobre su aplicación en áreas especializadas como la atención temprana. La atención temprana, entendida como el conjunto de intervenciones dirigidas a niños de 0 a 6 años con trastornos en el desarrollo o con riesgo de padecerlos (GAT, 2005), ha experimentado una creciente demanda en los últimos años (GAT, 2019, p. 26). En este contexto, la formación continua y el intercambio de conocimientos son cruciales para estos profesionales, pero las barreras geográficas y de tiempo pueden dificultar el acceso a oportunidades profesionales.

La literatura reporta diferentes investigaciones que estudian las CVP como herramientas para el desarrollo profesional en distintos campos, incluyendo el ámbito docente y el sector sanitario. Investigaciones previas destacan el papel de las CVP como medio para apoyar y promover el desarrollo profesional (Barry et al., 2017; Khalid y Strange, 2016), identificando elementos clave para la construcción de CVP, la gestión del conocimiento (Alonso e Izquierdo, 2022) y la transferencia del aprendizaje a la práctica (Luhanga et al., 2022), reseñando la colaboración y el apoyo mutuo como factores esenciales para la mejora profesional (Akinyemi et al., 2019) en estos entornos. Así, comienzan a emerger iniciativas de CVP de especialistas de atención temprana promovidas por el Banco Interamericano de Desarrollo para América Latina y el Caribe (BID, 2022), la Asociación Española de Intervención en la Primera Infancia (AEIPI, s/f) o ubicadas en redes sociales como Facebook o LinkedIn (Ibáñez-Cubillas, 2018; Plena inclusión, 2020).

A pesar del creciente reconocimiento de las CVP en el desarrollo profesional, la percepción y la participación de los especialistas de atención temprana en estos entornos no ha sido ampliamente explorada en la literatura científica. Aunque existen estudios que han examinado la efectividad de las comunidades virtuales en campos como la medicina (Brazil et al., 2023; Rolls et al., 2016) y la educación (Ghamrawi, 2022; Widman, 2021), es necesario comprender cómo estos especialistas perciben y utilizan estas plataformas específicamente en el contexto de la intervención temprana.

Este estudio persigue evaluar un cuestionario para investigar la incidencia de las comunidades virtuales en el desarrollo profesional dentro del ámbito de la atención temprana. La evidencia de validez de contenido se estableció mediante el juicio de expertos, utilizando el método Delphi. Los expertos se seleccionaron aplicando el Coeficiente de competencia experta (Coeficiente K). Se realizaron dos rondas sucesivas para alcanzar el consenso entre los expertos y se aplicó el Coeficiente V de Aiken y sus intervalos de confianza para cuantificar la evidencia de validez de contenido.

Al abordar esta cuestión, el estudio persigue aportar a la comunidad científica una herramienta con evidencias basadas en el contenido que contribuya al conocimiento sobre el papel de las CVP en el desarrollo profesional, ofreciendo posibilidades de aplicación en la atención temprana. Esto podría generar aportaciones prácticas y políticas que optimicen la formación y el apoyo continuo a estos profesionales, impactando positivamente en la calidad de los servicios prestados.

1.1. Elección del método Delphi

El método Delphi es ampliamente reconocido por su capacidad para diseñar instrumentos de investigación con evidencias fiables y válidas, gracias a su estructura iterativa y a la integración de juicios expertos en múltiples rondas de retroalimentación (Drumm et al., 2022a, 2022b). Este proceso permite la revisión y el refinamiento del contenido del cuestionario, asegurando que las puntuaciones de cada ítem sean validadas y ajustadas según el consenso de los expertos. La implementación del método Delphi requiere una cuidadosa planificación que incluye la selección de un panel de expertos adecuado, el uso de escalas Likert para medir opiniones y la determinación precisa del consenso y del número de rondas necesarias para alcanzarlo (Montes et al., 2023; Parejo et al., 2024). Estos elementos son esenciales para garantizar la precisión y la consistencia interna del instrumento.

El método Delphi ha sido efectivo en la recolección de opiniones de expertos de manera remota y anónima, lo que facilita un amplio alcance geográfico y promueve una retroalimentación honesta y sin sesgos, incrementando así la evidencia de validez de contenido (Dašić, 2023; Hernández-Peña et al., 2024). Estas características hacen del método Delphi una opción valiosa para las CVP, donde es necesario integrar perspectivas diversas y geográficamente dispersas sin requerir interacciones presenciales. Estudios previos han aplicado con éxito este método en CVP, como el trabajo de Murua et al. (2015), que definieron cibercomunidades de aprendizaje para la formación del profesorado, o el estudio de Ismail et al. (2021), que diseñaron un modelo de Comunidad de Aprendizaje Profesional.

El método Delphi ofrece un valor añadido, en comparación con otras metodologías, por su capacidad para recopilar opiniones de expertos de manera remota, garantizando un proceso inclusivo y de amplio alcance geográfico sin necesidad de interacciones presenciales (Dašić, 2023). Este enfoque iterativo permite realizar rondas controladas de retroalimentación, mejorando la evidencia de validez y fiabilidad del contenido al alcanzar un consenso entre los expertos (Hernández-Peña et al., 2024; Parejo et al., 2024). La flexibilidad del método Delphi en la selección del panel y la determinación del consenso lo distingue de otras técnicas convirtiéndolo en una herramienta eficaz para desarrollar cuestionarios que reflejen con precisión las dimensiones del constructo (Drumm et al., 2022a, 2022b).

El valor añadido del método Delphi frente a otras metodologías radica en su enfoque sistemático para agregar respuestas desde diversas perspectivas, su capacidad para reducir sesgos mediante la anonimidad y su efectividad en la evidencia de validación de las puntuaciones de los instrumentos en áreas de incertidumbre. Este método no solo permite mejorar la evidencia de validez y fiabilidad, sino que también facilita la inclusión de una amplia gama de expertos, resultando en investigaciones más robustas y completas (Lotfaliany et al., 2024; Sablatzky, 2022).

1.2. Las comunidades virtuales de práctica en el desarrollo profesional de atención temprana

La atención temprana se define como el “conjunto de intervenciones, dirigidas a la población infantil de 0 a 6 años, sus familias y entorno, que tienen por objetivo dar respuesta lo más pronto posible a las necesidades transitorias o permanentes que presentan los niños con trastornos en su desarrollo o que tienen el riesgo de padecerlos. Estas intervenciones, que deben considerar la globalidad del niño, han de ser planificadas por un equipo de profesionales de orientación interdisciplinar o transdisciplinar” (GAT, 2005, p. 12). Este enfoque multidisciplinario, que involucra a profesionales de diversas áreas, como fisioterapeutas, pedagogos, psicólogos o médicos, subraya la importancia de integrar conocimientos y experiencias para proporcionar un apoyo efectivo.

En este contexto, las CVP proporcionan un espacio clave donde los profesionales pueden compartir prácticas, resolver dudas y discutir casos complejos, facilitando una actualización continua y un intercambio de mejores prácticas (Ibáñez-Cubillas et al., 2017; Luhanga et al., 2022; Nuuyoma, 2024; Trust et al., 2016). Las CVP actúan como catalizadores del desarrollo profesional al brindar oportunidades para la formación continua, el apoyo mutuo, la colaboración y el intercambio de conocimientos. Las investigaciones sugieren que estas comunidades mejoran las habilidades y las competencias profesionales mediante el apoyo entre pares y las experiencias compartidas, elementos esenciales en un campo que requiere adaptabilidad e innovación en la práctica (Bagnato et al., 2023).

Nuuyoma (2024) enfatiza que las CVP proporcionan una plataforma para la práctica reflexiva, permitiendo a los profesionales abordar desafíos y soluciones en tiempo real, promoviendo una cultura de mejora continua. Lawler et al. (2023) destacan que la participación en estas comunidades puede incrementar la confianza y la eficacia de los profesionales al exponerlos a diversas perspectivas y experiencias. Por ende, integrar las CVP en las estrategias de desarrollo profesional resulta esencial para optimizar los servicios de intervención en la primera infancia (Damjanovic y Ward, 2023).

La integración de CVP en el desarrollo profesional en atención temprana ofrece múltiples beneficios. Las CVP promueven el aprendizaje continuo y el intercambio de conocimientos entre profesionales, aspectos fundamentales en un campo en constante evolución (Bagnato et al., 2023). Estas comunidades proporcionan una plataforma para la colaboración, el intercambio de experiencias y la discusión de desafíos, mejorando las habilidades de resolución de problemas y fomentando un sentido de pertenencia (Nuuyoma, 2024). Además, las CVP superan barreras geográficas facilitando la conexión y el aprendizaje entre profesionales de diferentes regiones, enriqueciendo el aprendizaje y fomentando la adopción de prácticas innovadoras. Asimismo, estas comunidades respaldan la práctica reflexiva, permitiendo a los profesionales evaluar críticamente sus métodos y resultados, contribuyendo a mejorar la prestación de servicios para niños y familias (Lawler et al., 2023).

No obstante, es crucial considerar las posibles limitaciones de las CVP. Entre estas, se destaca la variabilidad en los niveles de alfabetización digital entre los participantes, lo que puede generar desigualdades en la participación y en los resultados del aprendizaje (Andrade y Carvalho, 2015). Además, las CVP pueden provocar una sobrecarga de información, dado que el gran volumen de recursos y discusiones compartidas puede resultar abrumador para los participantes, dificultando la extracción de información procesable (Harjusola-Webb et al., 2014).

2. Material y método

La evidencia de validez de contenido es fundamental en la evaluación de instrumentos de medición y no debe considerarse como evidencia de menor rigor (Slocumb y Cole, 1991), dado que constituye un requisito previo para evaluar otros tipos de evidencias de validez (Berk, 1990). A diferencia de la evidencia de validez basada en la estructura interna o en el proceso de respuesta, que dependen de las respuestas de la población diana (AERA et al., 2014, p. 15), la evidencia de validez de contenido puede ser evaluada directamente a través de datos proporcionados por un panel de expertos.

Este estudio utiliza un diseño descriptivo y psicométrico para presentar la evidencia de validez de contenido obtenida mediante juicio de expertos, a través del método Delphi, en relación con la conexión entre las partes de la prueba y el constructo (AERA et al., 2014, p. 14). Los resultados de la prueba se interpretan en función de las respuestas de los expertos sobre los ítems de las distintas dimensiones. La fiabilidad entre evaluadores juega un papel crucial para la evaluación de la evidencia de validez de contenido, ya que garantiza la consistencia y el acuerdo entre los evaluadores en cuanto a la relevancia y la precisión de las herramientas de evaluación (Indarwati et al., 2023; Permana y Widodo, 2022). Esta fiabilidad actúa como un indicador del grado en que diferentes evaluadores emiten juicios similares, mejorando la credibilidad y la confiabilidad del proceso de evaluación (Indarwati et al., 2023). Una alta fiabilidad entre evaluadores refuerza la evidencia de validez, lo que conduce a resultados más fiables y válidos (Indarwati et al., 2023; Permana y Widodo, 2022).

2.1. Instrumento

El Cuestionario de Percepción de Especialistas en Atención Temprana sobre la Incidencia de Comunidades Virtuales en el Desarrollo Profesional consta de una sección dedicada a datos personales y profesionales (6 ítems) y 60 ítems distribuidos en cinco dimensiones: a) Identificación y ubicación de las comunidades virtuales de atención temprana (7 ítems); b) Motivos de participación para el desarrollo profesional (14 ítems); c) Oportunidades de aprendizaje en el ámbito laboral (12 ítems); d) Influencia en la construcción del conocimiento sobre atención temprana (22 ítems), y e) Promoción del desarrollo profesional en comunidades virtuales (5 ítems).

Las dimensiones del cuestionario fueron determinadas a través de un análisis documental realizado por la doctoranda bajo la supervisión de la directora de la tesis. Exceptuando la primera dimensión, diseñada para identificar y localizar las principales CVP de atención temprana con el fin de alcanzar uno de los objetivos de la tesis, las restantes dimensiones están alineadas con aspectos clave del desarrollo profesional. La literatura señala que tanto los motivos intrínsecos como extrínsecos, como el crecimiento personal y el avance en la carrera, son cruciales para la implicación de los profesionales en actividades de desarrollo (Zhang et al., 2021). Las oportunidades de aprendizaje son igualmente esenciales, ya que proporcionan el contexto necesario para mejorar habilidades y adquirir conocimientos fundamentales para una práctica profesional efectiva (Krille, 2020). La construcción de conocimientos, facilitada por experiencias de aprendizaje colaborativo, es un componente crítico que permite una comprensión y una aplicación más profundas de nuevos conceptos (Silwal y Panta, 2021). Asimismo, la promoción profesional está asociada con la finalización exitosa de programas de formación y otros factores que facilitan o dificultan el avance profesional (Imbernón y Canto, 2013).

Los ítems y las dimensiones del cuestionario fueron diseñados de la siguiente manera: los ítems referidos a la identificación de las CV (dimensión a) se diseñaron ad hoc para mapear las CV a las que pertenecen los profesionales de atención temprana que completan el cuestionario. Los ítems sobre los motivos de participación (dimensión b) y las oportunidades de aprendizaje (dimensión c) fueron adaptados a partir del cuestionario sobre desarrollo profesional docente de Ferreira (2013). Los ítems referidos a la construcción del conocimiento sobre atención temprana (dimensión d) se sustentan en las 13 áreas de formación específica que recoge el Libro Blanco de la Atención Temprana (GAT, 2005), así como los ítems específicos de esta disciplina. Los ítems sobre la promoción del desarrollo profesional (dimensión e) aluden a otros factores del desarrollo profesional como la compensación económica, el reconocimiento profesional o la formación (Imbernón y Canto, 2013). Para responder a los ítems de las dimensiones a) y e), se solicitan respuestas abiertas y cerradas, mientras que para las dimensiones restantes se emplea una escala Likert de cinco opciones (“nada”, “poco”, “algo”, “bastante”, “mucho”). Esta elección se fundamenta en las ventajas que ofrece la escala Likert de cinco opciones, como una mayor confiabilidad, un nivel detallado de información recopilada y una mayor facilidad de respuesta para los encuestados (Aybek y Toraman, 2022).

Tras diseñar el instrumento, se valoraron los ítems de cada dimensión utilizando la plantilla de juicio de expertos elaborada en Google Forms. Los expertos evaluaron los ítems basándose en tres criterios: 1) Relevancia: importancia del ítem en el conjunto del instrumento; 2) Exactitud: grado de adecuación, claridad y precisión lingüística del ítem formulado, y 3) Pertinencia: grado de relación entre los ítems de la misma dimensión y el constructo general. Los criterios de relevancia y exactitud se valoraron utilizando una escala cualitativa con valores numéricos exactos (1 “nada”; 2 “poco”; 3 “bastante”; 4 “mucho”), mientras que el criterio de pertinencia se evaluó dicotómicamente (sí o no). Además, se permitió a los expertos realizar observaciones cualitativas sobre cada ítem.

2.2. Selección del panel de expertos. Coeficiente de Competencia Experta

Se confeccionó un listado previo de 35 expertos potenciales, es decir, individuos con un profundo conocimiento sobre el objeto de estudio (Bisquerra, 2009), a través de la búsqueda en Internet. Para la selección, se aplicaron dos criterios fundamentales: primero, que fuesen expertos en una o varias de las áreas de conocimiento relativas al cuestionario; y segundo, que los expertos perteneciesen al ámbito académico o profesional².

Se contactó por correo electrónico con 35 personas expertas en comunidades virtuales, atención temprana y/o desarrollo profesional, invitándoles a participar como miembros del panel de expertos para evaluar el contenido del cuestionario e informándoles de los objetivos de la investigación, los criterios de selección, el anonimato y la confidencialidad de los datos. La aceptación de la invitación implicaba completar el cuestionario online en Google Forms de Competencia Experta (Coeficiente K) y marcar la casilla de consentimiento informado.

La selección definitiva de los expertos estuvo determinada por el Coeficiente de competencia experta, también llamado “Coeficiente K”. Consiste en una técnica centrada en “la autoevaluación realizada por la persona para determinar su competencia experta en la materia objeto de la investigación” (Cabero Almenara y Barroso Osuna, 2013, p. 29). El Coeficiente K se calcula utilizando dos componentes: el “Coeficiente de conocimiento” (Kc) y el “Coeficiente de argumentación” (Ka), aplicando la fórmula K = ½ (Kc + Ka) indicada por Cabero Almenara y Barroso Osuna (2013, p. 29), quienes señalan en cada caso que:

• Kc se refiere al nivel de conocimiento que tiene el experto acerca del tema, calculado a partir de la autovaloración del propio experto en una escala de 0 a 10, multiplicado por 0.1;
• Ka se relaciona con la fundamentación de los criterios del experto, evaluada mediante una serie de puntuaciones (.1,.2,.3,.4,.5,.05) asignadas a las fuentes de argumentación manejadas por el experto.

Una vez obtenidas las puntuaciones de cada experto, el nivel de competencia experta de cada experto está determinado por el valor obtenido en su Coeficiente K, de manera que: a) Si K es mayor a.8 hay un nivel alto de experticia; b) Si K es menor o igual a.8 y mayor a.7 hay un nivel medio de experticia; y c) Si K es menor o igual a.7 y mayor que.5 hay un nivel bajo de experticia (Cabero Almenara y Barroso Osuna, 2013, p. 29).

2.3. Método Delphi

En este estudio se aplicó el método Delphi basado en una serie de rondas estructuradas para recopilar las opiniones de expertos y medir el grado de consenso (Landeta, 2002). Se utilizaron métodos digitales (correo electrónico y plataformas de cuestionarios online) para recopilar los datos y estructurar el estudio, adoptando la modalidad e-Delphi (Gill et al., 2013). El consenso se determinó basándose en los valores del coeficiente V de Aiken (Aiken, 1980, 1985).

2.3.1. Ronda 1. Evidencia de validez de contenido

Durante la primera ronda, los expertos recibieron un correo electrónico con el cuestionario y la información necesaria para evaluar el contenido de los ítems a través del enlace a la plantilla de juicio de expertos. Tras analizar los datos, el número de ítems a evaluar en la segunda ronda se redujo, otros ítems se desdoblaron y se reformularon de acuerdo con los comentarios y sugerencias de los expertos.

2.3.2. Ronda 2. Evidencia de validez de contenido

En la segunda ronda, se volvió a contactar con el panel de expertos (N = 13). Cada experto recibió un correo electrónico con la información necesaria para evaluar el contenido de cada uno de los ítems a través del enlace a la plantilla de juicio de expertos.

En la segunda ronda Delphi se evaluaron los ítems derivados de la primera ronda. Aunque las puntuaciones de algunos ítems presentaban una validez adecuada, estos fueron reevaluados.

2.4. Análisis de las evidencias de la validez de contenido

Los datos obtenidos se almacenaron y procesaron estadísticamente con el programa Microsoft Excel 365 (versión 2312). A continuación, se determinaron las evidencias de validez orientadas al contenido por juicio de expertos aplicando el coeficiente de la V de Aiken (Aiken, 1980) para comprobar la concordancia entre jueces respecto a la relevancia de los ítems. Se calculó el intervalo de confianza de V de Aiken al 95% por medio del método Wilson (Wilson, 1927), conocido como método score, para conocer el grado de imprecisión asociada al ítem.

El coeficiente V de Aiken (ecuación 1) y sus intervalos de confianza (ecuaciones 2 y 3) se han calculado aplicando las ecuaciones de Penfield y Giocobbi (2004):

a) V de Aiken (1)

$$V=\frac{\overline{X}-l}{k}$$

donde V es el valor del coeficiente de Aiken, $\overline{X}$ es la media de las calificaciones de los jueces, l es la calificación mínima en la escala y k es el rango de la escala de medida utilizada.

b) Nivel inferior de V (2)

$$L=\frac{2nkV+z^2-z\sqrt{4nkV(1-V)+z^2}}{2(nk+z^2)}$$

c) Nivel superior de V (3)

$$U=\frac{2nkV+z^2+z\sqrt{4nkV(1-V)+z^2}}{2(nk+z^2)}$$

siendo z el valor de la distribución normal de probabilidad, V el coeficiente de Aiken calculado en la ecuación (1) y n el número de jueces.

La significancia estadística del coeficiente V se obtuvo de la tabla de probabilidad binomial de Aiken (1985, p. 133), que proporciona "probabilidades cercanas, pero no superiores a 0.05 y 0.01".

Ronda 1: Como criterio de decisión para mantener un ítem se consideró un valor V ≥.81 estadísticamente significativo (p ≥.05), así como un valor de intervalo de confianza inferior ≥.50 (Cicchetti, 1994; Penfield y Giacobbi, 2004) para cada uno de los criterios, salvo aquellos ítems que no superan el valor de corte para el criterio de exactitud, que se revisan atendiendo a las sugerencias de los expertos y se mantuvieron en la segunda ronda. Los ítems seleccionados con una alta carga de sugerencias se sometieron a un proceso de revisión y mejora.

Ronda 2: Se consideraron válidas las puntuaciones de los ítems que presentaron un valor V ≥.81 estadísticamente significativo (p ≥.05), así como un valor de intervalo de confianza inferior ≥.50 (Cicchetti, 1994; Penfield y Giacobbi, 2004) para cada criterio, excepto las puntuaciones de aquellos ítems que no superaron el valor de corte para el criterio de exactitud, que se revisaron atendiendo a las sugerencias de los expertos y se incluyeron en el cuestionario final.

3. Resultados

3.1. Resultados del Coeficiente de Competencia Experta

De los 35 expertos considerados inicialmente, 15 (académicos) aceptaron participar y completaron el cuestionario de competencia experta (Cabero Almenara y Barroso Osuna, 2013). Tras analizar los datos del Coeficiente K se seleccionaron únicamente aquellos expertos con una puntuación ≥.75, excluyendo a 2 expertos de nivel bajo de experticia con un Coeficiente K de.65 y.6.

El panel final, compuesto por 13 expertos, obtuvo una puntuación media de .86 en el Coeficiente K, lo que indica un alto nivel de competencia experta en las áreas de conocimiento. Concretamente, el panel de expertos (ver Tabla 1) se conforma con 9 expertos de alto nivel de experticia (K >.8) y 4 de nivel medio de experticia (K ≤.8 y >.7).

3.2. Resultados del método Delphi

La Figura 1 muestra el proceso de desarrollo para la obtención de evidencias de validez de contenido para cada una de las rondas Delphi. Durante la ronda 1 se valoraron 60 ítems. Los ítems con una V <.81 en relevancia, exactitud y pertinencia (N = 4), en dos de los criterios (N = 3), o solo en pertinencia (N = 2) fueron eliminados; los ítems con un valor V <.81 en exactitud (N = 2) se retuvieron para la segunda ronda tras ser revisados y modificados. A continuación, y tras excluir los 9 ítems, se llevó a cabo una revisión exhaustiva de los 24 ítems (incluidos aquellos con una V <.81 en exactitud) atendiendo a las recomendaciones de los expertos para mejorar su adecuación, claridad y precisión lingüística, resultando en 49 ítems (3 ítems fueron unificados y 1 ítem se desdobló).

Los 49 ítems evaluados en la ronda 2 obtuvieron una puntuación V ≥.81 en los criterios de relevancia, exactitud y pertinencia, excepto el ítem E1, que presentó un valor de V =.74 en exactitud, exigiendo una reformulación del enunciado de acuerdo con las observaciones de los expertos para su inclusión en el cuestionario final. Por lo tanto, el cuestionario final comprende 49 ítems.

3.3. Análisis de la evidencia de validez de contenido

El criterio utilizado para seleccionar los ítems del cuestionario final fue que el valor inferior del intervalo de confianza fuese ≥.50 y la puntuación del coeficiente V de Aiken fuera ≥.81.

En la primera ronda participaron 13 expertos. Tras la revisión de la primera ronda, se seleccionaron aquellos ítems que habían obtenido un valor V ≥.81 (N = 49) y un IC inferior ≥.50 para cada criterio de relevancia, exactitud y pertinencia, así como los ítems con puntuaciones inferiores a las establecidas, únicamente, en el criterio de exactitud (N = 2). De los 60 ítems que componían inicialmente el cuestionario (Anexo 1), 51 cumplían dichos criterios y 9 fueron eliminados. A continuación, se procedió al análisis de las observaciones de los expertos para la reformulación de 24 ítems, de manera que se unifican los ítems A3 y A4, B10 y B13, y E2 y E3, y el ítem C5 se desglosa en otro más, quedando un total de 49 ítems tras la primera ronda.

La segunda ronda fue completada por 13 expertos. Se mantuvieron los mismos criterios de la primera ronda, el coeficiente de V debía ser V ≥.81, según la tabla de probabilidad binomial de Aiken (1985, p. 133) para 13 expertos. De los 49 ítems del cuestionario, 48 cumplían los valores de corte para los tres criterios, excepto el ítem E1, que obtuvo una V =.74 en exactitud, pero los otros dos criterios estaban por encima de V.80 y IC.50, por lo que tuvo que ser revisado y reformulado para su inclusión. Finalmente, se obtuvo un cuestionario con 49 ítems (el material suplementario proporciona la versión final del cuestionario con ítems y opciones de respuesta). Los valores de V y su IC para cada uno de los ítems que componen el cuestionario se muestran en la Tabla 2.

4. Discusión

El análisis de la literatura revela una ausencia de instrumentos específicos para medir la percepción de los profesionales sobre su desarrollo profesional en comunidades virtuales. Para cubrir esta brecha, se diseñó un cuestionario que podría guiar futuras investigaciones en este campo, proporcionando una valiosa herramienta para comprender mejor este aspecto crucial del desarrollo profesional. Tras su construcción, el cuestionario se someterá a una aplicación piloto para evaluar la fiabilidad y la validez de las puntuaciones obtenidas y someterse a un escrutinio adicional para verificar las puntuaciones (Stribing et al., 2022), lo que podría conducir a mejoras y refinamientos adicionales en su diseño y aplicación.

Dada la relevancia de las CVP para favorecer el desarrollo profesional de los especialistas a través de diversas formas de participación (Brazil et al., 2023; Ibáñez-Cubillas, 2018; Luhanga et al., 2022), nos propusimos diseñar y validar las evidencias basadas en el contenido del cuestionario para obtener una comprensión más profunda de la percepción de los especialistas en atención temprana sobre la incidencia de estas comunidades en su desarrollo profesional, cuya aplicación podría contribuir significativamente al avance de investigación en este campo.

Las evidencias de validez de contenido son fundamentales para asegurar que el cuestionario evalúe adecuadamente el constructo pretendido y que los ítems sean claros y relevantes para los participantes. De esta forma, la evidencia de validez de contenido establece la relación entre el concepto teórico que se desea medir y los indicadores empíricos utilizados, indicando el grado en que los indicadores abarcan la variedad de significados del concepto (Cea D’Ancona, 2001).

Se empleó un riguroso proceso de validación basado en el contenido por juicio de expertos, cuyo objetivo es evaluar la relevancia y la representatividad de los ítems del instrumento para el propósito a evaluar (Ding y Hershberger, 2002). La utilización del método Delphi junto con el Coeficiente de competencia experta (K) permitió asegurar la calidad del panel de expertos y la integridad del proceso de validación. Además, el establecimiento de criterios claros para la selección de los ítems, como valores mínimos de la V de Aiken y los intervalos de confianza al 95%, garantizó un estándar elevado en la evaluación de la validez de las evidencias orientadas al contenido y aseguró la inclusión de ítems con suficiente relevancia.

En el proceso de la evidencia de validez de contenido por juicio de expertos, se seleccionó una muestra diversa de expertos con conocimientos sobre una o varias áreas del instrumento y experiencia en diferentes sistemas. Para evitar la inclusión de no expertos, el panel se configuró aplicando el Coeficiente de competencia experta (Cabero Almenara y Barroso Osuna, 2013), que ha sido empleado en numerosos contextos de investigación durante el último quinquenio (Cruz y Martínez, 2020). La validación se realizó con un número de expertos suficientemente amplio (Landeta, 2002) y con un nivel medio-alto de experticia para lograr un nivel óptimo de validez, de manera que todos los indicadores representativos que se pretenden evaluar están incluidos en el cuestionario (Gill et al., 2013). Además, los expertos de diversas especialidades garantizaron la representación de una amplia variedad de perspectivas y conocimientos, fortaleciendo la validez y la relevancia de los resultados en el ámbito de la atención temprana.

En segundo lugar, se aplicó el método Delphi, reconocido por su relevancia y utilidad en la investigación para obtener opiniones razonadas, consensuadas e individualizadas sobre un objeto de estudio (Bull et al., 2022; Gill et al., 2013; Ismail et al., 2021; Stribing et al., 2022). Este método es particularmente eficaz en contextos que requieren la integración de diversas perspectivas y la gestión de conocimientos emergentes, como es el caso de las CVP (Drumm et al., 2022a, 2022b; Dašić, 2023). Al contactar con los expertos por correo electrónico, el método permitió obtener estimadores cuantitativos a través del grado de acuerdo entre los participantes, consolidando así el consenso dentro del grupo (Gill et al., 2013).

La relevancia del contenido del ítem representa una consideración fundamental para los investigadores al desarrollar escalas destinadas a medir constructos (Penfield y Giocobbi, 2004). Dunn et al. (1999) sugirieron el uso del estadístico V de Aiken (Aiken, 1980, 1985) por su capacidad para resumir la magnitud de las calificaciones de los expertos y para probar hipótesis sobre dichas calificaciones en la población. De manera que, en tercer lugar, se aplicó la V de Aiken para evaluar el grado de acuerdo entre los expertos. Sin embargo, se adoptó el método de Wilson (1927), conocido como método score, que supera las limitaciones de este enfoque tradicional al ofrecer una alta precisión y no depender de la distribución normal de la variable.

En relación con las características de este estudio, podemos afirmar que la evidencia de la validación orientada al contenido es alta. A lo largo de las rondas Delphi se observó un incremento progresivo en la coherencia de las decisiones del grupo de expertos reflejado en el aumento del coeficiente V de Aiken y en el intervalo de confianza de los ítems seleccionados (Aiken, 1980; Gill et al., 2013). Los expertos consideraron que los 49 ítems del cuestionario, al demostrar un elevado nivel de validez de contenido, abordan de manera adecuada aspectos sobre las percepciones del desarrollo profesional en las CVP, lo que refuerza la evidencia de validez orientada al contenido (Aiken, 1980).

5. Conclusiones, limitaciones, implicaciones y prospectiva

Los resultados del presente estudio permiten concluir que las puntuaciones del cuestionario diseñado para medir la percepción de los especialistas en atención temprana sobre la incidencia de las comunidades virtuales en el desarrollo profesional tienen una evidencia de validez de contenido elevada. Las puntuaciones de este novedoso instrumento muestran evidencias de validez de contenido, evidenciado por la alta experticia de los jueces a través del Coeficiente K; la aplicación del método Delphi para establecer un consenso prospectivo entre los jueces, y el coeficiente V de Aiken ≥.81 con una significancia de.05 y sus intervalos de confianza al 95% para determinar la relevancia, exactitud y pertinencia de cada ítem. Además, estas técnicas y estadísticos proporcionan calidad al instrumento.

Una limitación del presente estudio radica en que las comunidades virtuales para el desarrollo profesional de los especialistas en atención temprana es un tema de estudio reciente. Sin embargo, este artículo proporciona un instrumento útil para futuros estudios empíricos que podrían contribuir a la elaboración de un modelo de referencia a implementar. Además, es fundamental señalar que, si bien se han incluido evidencias de validez basadas en el contenido, se debe también considerar la incorporación de otras formas de evidencia, tales como aquellas relacionadas con los procesos cognitivos, la estructura interna, las relaciones con constructos conceptualmente relacionados, los criterios externos y las consecuencias de la administración de la prueba. Es crucial entender que la evidencia basada en el contenido representa solo una parte del concepto más amplio de la validez de una medida. En consecuencia, el contenido del artículo no pretende referirse a la validez en su totalidad, sino específicamente a ciertas evidencias de validez basadas en el contenido obtenidas a través de la participación de expertos independientes. La aplicación del instrumento podría tener implicaciones prácticas diversas y significativas, abarcando desde la mejora de la formación profesional hasta el apoyo a la toma de decisiones a nivel organizativo y político en este campo. Además, el proceso metodológico empleado podría aplicarse a nuevos estudios.

Estas implicaciones abren nuevas líneas de investigación. En primer lugar, se sugiere la realización de estudios longitudinales para examinar el impacto de las comunidades virtuales en el desarrollo profesional a lo largo del tiempo. Este enfoque permitirá obtener una visión más detallada de los efectos a largo plazo y de la evolución en la percepción de los profesionales. En segundo lugar, se recomienda explorar la aplicación del cuestionario en profesionales específicos de la atención temprana, como fisioterapeutas o pedagogos, con el objetivo de enriquecer la comprensión del impacto de las CVP en distintos ámbitos de actuación y de establecer comparaciones entre ellos. Finalmente, se recomienda adaptar el cuestionario para incorporar tecnologías y métodos emergentes, asegurando así su relevancia y utilidad en un entorno en constante evolución. Una vez administrado a una muestra representativa se calcularán los parámetros de calidad según los principios de la Teoría Clásica del Test (TCT) y la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI).

6. Financiación

Estudio financiado por la ayuda para contratos predoctorales Ref. FPU13/04744. Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, España.

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Anexo

_______________________________

¹ Autora de correspondencia.

² Los profesionales de los Centros de Atención Infantil Temprana (CAIT) aceptaron participar en la investigación de manera limitada debido a su carga de trabajo, optando por completar el cuestionario en lugar de formar parte del panel de expertos. No obstante, varios de los académicos que conforman el panel de expertos han dirigido y/o participado en proyectos de I+D+I de Atención Temprana.