Revista Pixel Bit
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Píxel-Bit, Revista de Medios y Educación, persigue servir de plataforma para el intercambio de ideas, experiencias e investigaciones sobre la aplicación de las TIC, independientemente del formato en el cual se presenten y de los contextos de formación en los que se desarrollen, sean estos formales, no formales, o informales, y nivel educativo. Píxel-Bit, Revista de Medios y Educación persigue ser
02/06/2026
📢🔴 New article in Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación (Vol. 76, 2026)
Technological Pedagogical Content Knowledge in Artificial Intelligence Scale: Cross-Cultural Adaptation and Psychometric Properties of the Spanish Version
This study presents the cross-cultural adaptation and psychometric validation of a Spanish version of an AI-focused TPACK scale.
🔎 Sample: 267 teachers
✔️ High content validity (Aiken’s V = 0.89)
✔️ Excellent internal consistency (α = 0.960; ω = 0.961)
✔️ Strong temporal stability
A valuable contribution for assessing teachers’ AI-related pedagogical knowledge through a validated instrument.
🔗 https://doi.org/10.12795/pixelbit.117639
02/06/2026
📢🔴 Nuevo artículo en Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación (Vol. 76, 2026)
Escala sobre el Conocimiento Tecnológico Pedagógico del Contenido en Inteligencia Artificial: Adaptación Transcultural y Propiedades Psicométricas de la Versión en Español
Este estudio presenta la adaptación transcultural y validación psicométrica en español de una escala para evaluar el conocimiento tecnológico pedagógico del contenido (TPACK) en inteligencia artificial.
🔎 Muestra: 267 docentes
✔️ Alta validez de contenido (V de Aiken = 0,89)
✔️ Excelente consistencia interna (α = 0,960; ω = 0,961)
✔️ Estabilidad temporal adecuada
Una aportación clave para evaluar la competencia docente en IA desde una perspectiva rigurosa y fundamentada.
🔗 https://doi.org/10.12795/pixelbit.117639
05/05/2026
📢🔴 New article in Pixel-Bit (Vol. 76, 2026)
🧠 Case study of a didactic model for critical thinking with Artificial Intelligence in Higher Education
👩🏫 Manuel Area-Moreira & Miriam González-González
This paper presents a structured teaching model designed to foster university students’ critical thinking through generative AI chatbots.
The model includes six key dimensions:
Questioning · Comparison · Critical Dialogue · Verification · Personal Re-elaboration · Reflection
📍 Implemented at the University of La Laguna (Spain), the study analyzes student perceptions through survey data.
Findings suggest AI can support structured and critical academic learning processes.
🔗 https://doi.org/10.12795/pixelbit.116639
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