Recibido:09/02/2026 Aprobado:10/03/2026
Vol 6 N|1
1032 | P á g i n a
DOI: https://doi.org/10.70208/3007.8245.v6.n1.380
Validación por expertos de actividades colaborativas orientadas al
aprendizaje de sistemas de ecuaciones lineales
José Ramón Delgado Fernández
jrdelgado66@utpl.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9176-7666
Universidad Técnica Particular de Loja
Ecuador
Niorka Margarita Medina Cepeda
niorkamedina@gmail.com
https://orcid.org/0000-0001-7023-0635
Universidad del Zulia
Venezuela
Cruzkaya del Rosario Pacheco Ludeña
cruzkaya.pacheco@unl.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-4005-8816
Universidad Nacional de Loja
Ecuador
Dàmaris Belèn Escobar Guerrero
damarisb.escobar@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0009-5561-4505
Unidad Educativa Primero de Abril
Ecuador
Alonso Danilo Flores Përez
adflores@utpl.edu.ec
https://orcid.org/0009-0007-3166-2321
Docente en el Colegio de Bachillerato Leovigildo Loayza Loayza
Ecuador
RESUMEN
La enseñanza de los sistemas de ecuaciones lineales requiere de recursos pedagógicos que garanticen
su calidad técnica y curricular previo a su implementación. Ante esta situación, el objetivo de este
estudio fue evaluar la validez de contenido de un conjunto de actividades colaborativas diseñadas para
el aprendizaje de dicho tema. Bajo un enfoque cuantitativo, con una investigación de tipo descriptivo
y un diseño instrumental, la recolección de datos se realizó mediante una matriz de validación,
sometida al juicio de diez expertos, quienes valoraron las categorías de suficiencia, coherencia, claridad
y relevancia. Para el análisis estadístico, se utilizaron los coeficientes V de Aiken y W de Kendall. Los
resultados indicaron valores de V de Aiken superiores a 0,80 y un coeficiente W de kendall moderado,
aunque estadísticamente significativo; esto demuestra que las actividades poseen una validez de
contenido satisfactoria y un consenso no aleatorio entre los expertos. Se concluye que el recurso
propuesto es una herramienta válida y pertinente que fortalece el aprendizaje matemático y promueve
habilidades colaborativas en el aula.
Palabras clave: validez de contenido, juicio de expertos, trabajo colaborativo, sistema de ecuaciones
lineales
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Expert validation of collaborative activities aimed at learning
linear equation systems
ABSTRACT
Teaching linear equation systems requires educational resources that guarantee their technical and
curricular quality prior to implementation. Given this situation, the objective of this study was to
evaluate the content validity of a set of collaborative activities designed for learning this topic. Using a
quantitative approach, with descriptive research and an instrumental design, data collection was
carried out using a validation matrix, which was submitted to ten experts for evaluation based on the
categories of sufficiency, coherence, clarity, and relevance. For statistical analysis, Aiken's V and
Kendall's W coefficients were used. The results indicated Aiken's V values greater than 0.80 and a
moderate but statistically significant Kendall's W coefficient, demonstrating that the activities have
satisfactory content validity and a non-random consensus among experts. It is concluded that the
proposed resource is a valid and relevant tool that strengthens mathematical learning and promotes
collaborative skills in the classroom.
Keywords: content validity, expert judgment, collaborative work, system of linear equations
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Expert validation of collaborative activities aimed at learning
linear equation systems
ABSTRACT
Teaching linear equation systems requires educational resources that guarantee their technical and
curricular quality prior to implementation. Given this situation, the objective of this study was to
evaluate the content validity of a set of collaborative activities designed for learning this topic. Using a
quantitative approach, with descriptive research and an instrumental design, data collection was
carried out using a validation matrix, which was submitted to ten experts for evaluation based on the
categories of sufficiency, coherence, clarity, and relevance. For statistical analysis, Aiken's V and
Kendall's W coefficients were used. The results indicated Aiken's V values greater than 0.80 and a
moderate but statistically significant Kendall's W coefficient, demonstrating that the activities have
satisfactory content validity and a non-random consensus among experts. It is concluded that the
proposed resource is a valid and relevant tool that strengthens mathematical learning and promotes
collaborative skills in the classroom.
Keywords: content validity, expert judgment, collaborative work, system of linear equations
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INTRODUCCIÓN
El aprendizaje de los sistemas de ecuaciones lineales constituye un desafío fundamental en la
formación matemática universitaria. A pesar de su relevancia en la resolución de problemas propios
de ingeniería y otras áreas científicas, los estudiantes suelen presentar dificultades para comprender su
significado más allá de la aplicación de procedimientos algebraicos. Al respecto, Delgado et al. (2026)
consideran que este tipo de contenido requiere de estrategias activas que fomenten el trabajo colectivo
mediante el desarrollo de habilidades metacognitivas y sociales. En este sentido, el trabajo colaborativo
como técnica didáctica promueve una cognición compartida donde la interacción social, la motivación
y el intercambio de saberes se vinculan directamente con el éxito del aprendizaje (Cárcamo et al., 2021;
Fanaro et al., 2024).
No obstante, la implementación de estas estrategias colaborativas demanda secuencias didácticas que
garanticen rigurosidad técnica y calidad curricular. Ante esta situación, surge la necesidad de realizar
un proceso de validación de contenido para evaluar objetivamente las actividades colaborativas
propuestas. Se requiere que éstas sean herramientas confiables capaces de medir de manera precisa
cada dimensión e indicador del constructo a evaluar en la población de interés. Dicho proceso facilita
la toma de decisiones para refinar los recursos y materiales didácticos antes de su aplicación (Luna
et al., 2024).
Bajo esta premisa, es indispensable contar con recursos e instrumentos didácticos que superen un
proceso de validación previo a su utilización en el aula. De esta manera, Maldonado y Santoyo (2024)
manifiestan que este procedimiento metodológico actúa como filtro para detectar imprecisiones
semánticas, deficiencias conceptuales, errores gramaticales, sesgos o elementos insuficientes. En
consecuencia, no solo se asegura que se cumplan con los criterios de coherencia, relevancia,
suficiencia y claridad en los instrumentos, sino también se garantiza que los ítems y tareas grupales
cubran los objetivos de aprendizajes trazados y logren que los estudiantes alcancen las habilidades
planificadas.
En la Facultad de Ingeniería de la Universidad Técnica Particular de Loja (Ecuador), se ha identificado
un bajo rendimiento académico en la asignatura de Álgebra Lineal, lo que ha impulsado la búsqueda
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INTRODUCCIÓN
El aprendizaje de los sistemas de ecuaciones lineales constituye un desafío fundamental en la
formación matemática universitaria. A pesar de su relevancia en la resolución de problemas propios
de ingeniería y otras áreas científicas, los estudiantes suelen presentar dificultades para comprender su
significado más allá de la aplicación de procedimientos algebraicos. Al respecto, Delgado et al. (2026)
consideran que este tipo de contenido requiere de estrategias activas que fomenten el trabajo colectivo
mediante el desarrollo de habilidades metacognitivas y sociales. En este sentido, el trabajo colaborativo
como técnica didáctica promueve una cognición compartida donde la interacción social, la motivación
y el intercambio de saberes se vinculan directamente con el éxito del aprendizaje (Cárcamo et al., 2021;
Fanaro et al., 2024).
No obstante, la implementación de estas estrategias colaborativas demanda secuencias didácticas que
garanticen rigurosidad técnica y calidad curricular. Ante esta situación, surge la necesidad de realizar
un proceso de validación de contenido para evaluar objetivamente las actividades colaborativas
propuestas. Se requiere que éstas sean herramientas confiables capaces de medir de manera precisa
cada dimensión e indicador del constructo a evaluar en la población de interés. Dicho proceso facilita
la toma de decisiones para refinar los recursos y materiales didácticos antes de su aplicación (Luna
et al., 2024).
Bajo esta premisa, es indispensable contar con recursos e instrumentos didácticos que superen un
proceso de validación previo a su utilización en el aula. De esta manera, Maldonado y Santoyo (2024)
manifiestan que este procedimiento metodológico actúa como filtro para detectar imprecisiones
semánticas, deficiencias conceptuales, errores gramaticales, sesgos o elementos insuficientes. En
consecuencia, no solo se asegura que se cumplan con los criterios de coherencia, relevancia,
suficiencia y claridad en los instrumentos, sino también se garantiza que los ítems y tareas grupales
cubran los objetivos de aprendizajes trazados y logren que los estudiantes alcancen las habilidades
planificadas.
En la Facultad de Ingeniería de la Universidad Técnica Particular de Loja (Ecuador), se ha identificado
un bajo rendimiento académico en la asignatura de Álgebra Lineal, lo que ha impulsado la búsqueda
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de estrategias didácticas para mejorar la comprensión de sus contenidos. En este contexto, se
diseñaron actividades colaborativas enfocadas en temas importantes como los sistemas de ecuaciones
lineales (Delgado et al., 2026). No obstante, para asegurar que las actividades propuestas posean el
rigor científico necesario, se requiere un proceso de validación de contenido. Por lo tanto, la relevancia
de esta investigación reside en garantizar un recurso didáctico pedagógicamente eficaz, lo cual
constituye un paso previo y esencial a la validación de campo. De esta manera, el estudio permitirá
ajustar los ítems necesarios para optimizar los instrumentos y materiales relacionados con el
aprendizaje de las matemáticas en estudiantes de ingeniería.
Desde una perspectiva teórica, este estudio se fundamenta en tres teorías esenciales. En primera
instancia, se sustenta en la Teoría de constructivismo social de Vygotsky, la cual sostiene que el
conocimiento y el desarrollo cognitivo se origina de la interacción social y cultural (Junco et al., 2024).
Asimismo, se apoya en la Teoría de Situaciones Didácticas de Brousseau, la cual plantea que el
aprendizaje nace de la interacción directa entre el estudiante y un ambiente creado para tal fin; esto
ocurre por medio de situaciones que fomentan el pensamiento lógico en instantes de formulación y
validación dentro de problemas de contextos (Gálvez & Block, 2024). Por último, integra la Teoría del
Aprendizaje Colaborativo, donde el estudiante logra el aprendizaje mediante la validación frecuente
con sus compañeros y el establecimiento de una interdependencia positiva (León et al., 2023).
En la dimensión metodológica, la investigación se sustenta en la teoría de la validez de Messick, que
la define como un juicio evaluativo integrado basado en la relevancia y la representatividad. Bajo este
enfoque, el estudio busca determinar si el aprendizaje de los sistemas de ecuaciones lineales está
representado técnica y pedagógicamente en las actividades colaborativas diseñadas (Escobar &
Cuervo, 2008).
Recientemente, diversos estudios han destacado que la validación de contenido mediante juicio de
expertos es fundamental para garantizar la pertinencia y representatividad de las estrategias didácticas.
Investigaciones como las de Guerrero et al. (2025) señalaron que este procedimiento desempeña un
rol primordial en el diseño de instrumentos, al asegurar la credibilidad de los resultados en los campos
educativo y tecnológico. Asimismo, afirmaron que la valoración de los especialistas optimiza la toma
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de estrategias didácticas para mejorar la comprensión de sus contenidos. En este contexto, se
diseñaron actividades colaborativas enfocadas en temas importantes como los sistemas de ecuaciones
lineales (Delgado et al., 2026). No obstante, para asegurar que las actividades propuestas posean el
rigor científico necesario, se requiere un proceso de validación de contenido. Por lo tanto, la relevancia
de esta investigación reside en garantizar un recurso didáctico pedagógicamente eficaz, lo cual
constituye un paso previo y esencial a la validación de campo. De esta manera, el estudio permitirá
ajustar los ítems necesarios para optimizar los instrumentos y materiales relacionados con el
aprendizaje de las matemáticas en estudiantes de ingeniería.
Desde una perspectiva teórica, este estudio se fundamenta en tres teorías esenciales. En primera
instancia, se sustenta en la Teoría de constructivismo social de Vygotsky, la cual sostiene que el
conocimiento y el desarrollo cognitivo se origina de la interacción social y cultural (Junco et al., 2024).
Asimismo, se apoya en la Teoría de Situaciones Didácticas de Brousseau, la cual plantea que el
aprendizaje nace de la interacción directa entre el estudiante y un ambiente creado para tal fin; esto
ocurre por medio de situaciones que fomentan el pensamiento lógico en instantes de formulación y
validación dentro de problemas de contextos (Gálvez & Block, 2024). Por último, integra la Teoría del
Aprendizaje Colaborativo, donde el estudiante logra el aprendizaje mediante la validación frecuente
con sus compañeros y el establecimiento de una interdependencia positiva (León et al., 2023).
En la dimensión metodológica, la investigación se sustenta en la teoría de la validez de Messick, que
la define como un juicio evaluativo integrado basado en la relevancia y la representatividad. Bajo este
enfoque, el estudio busca determinar si el aprendizaje de los sistemas de ecuaciones lineales está
representado técnica y pedagógicamente en las actividades colaborativas diseñadas (Escobar &
Cuervo, 2008).
Recientemente, diversos estudios han destacado que la validación de contenido mediante juicio de
expertos es fundamental para garantizar la pertinencia y representatividad de las estrategias didácticas.
Investigaciones como las de Guerrero et al. (2025) señalaron que este procedimiento desempeña un
rol primordial en el diseño de instrumentos, al asegurar la credibilidad de los resultados en los campos
educativo y tecnológico. Asimismo, afirmaron que la valoración de los especialistas optimiza la toma
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de decisiones. Con respecto a esto, Herrera et al. (2022) reconocieron la importancia de la opinión de
los expertos para comprender la operacionalización de las variables, depurar información irrelevante,
interpretar adecuadamente los resultados de la investigación, perfeccionar la propuesta pedagógica y
explorar la factibilidad de su implementación.
Por otro lado, Balderas et al. (2022) opinaron que en el diseño de instrumentos de medición deben
evitarse factores que afecten negativamente su validación, tales como la improvisación y la
ambigüedad respecto al contexto, la población y las condiciones de aplicación. Además, Amador (2023)
concluyó que los ítems deben ser dimensionados por expertos externos y no por los propios
investigadores, con la finalidad de evitar un sesgo de falso incremento en la utilidad y relevancia de los
reactivos. Asimismo, sugirieron que el número de expertos oscile entre cinco y siete para garantizar la
representatividad necesaria, pues a mayor número de expertos, el riego de error disminuye.
Los hallazgos de Hernández et al. (2024) indicaron que la selección de los expertos es una de las etapas
más críticas del proceso de validación, ya que el perfil debe alinearse con el propósito del estudio y la
factibilidad de acceso a especialistas en el área. Entre los requisitos sugeridos por estos autores
destacaron: la experiencia laboral; la formación académica y científica; la reputación, responsabilidad
y disponibilidad para participar; imparcialidad, honestidad y sentido de justicia; y, finalmente, la
capacidad crítica para expresar y defender puntos de vista con objetividad.
Para Mendoza et al. (2025), una de las fases más importantes en la validación fue la cuantificación de
la relevancia de los ítems y el grado de concordancia entre los jueces. En su investigación, utilizaron el
coeficiente de V de Aiken, lo que les permitió determinar que el nivel de acuerdo requerido se adapta
según el número de jueces. En este contexto, Idrobo et al. (2025) demostraron que, para fortalecer la
validación de contenido de un constructo, era conveniente estimar el grado de consenso mediante el
coeficiente de W Kendall, el cual aporta una medida de robustez estadística al juicio de los expertos.
En consecuencia, el presente estudio tiene como objetivo evaluar la validez de contenido, mediante
juicio de expertos, de las actividades colaborativas diseñadas para el aprendizaje de sistemas de
ecuaciones lineales en estudiantes de ingeniería. A partir de los resultados obtenidos, se pretende
aportar información primordial para el diseño de materiales didácticos que posean un rigor técnico y
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de decisiones. Con respecto a esto, Herrera et al. (2022) reconocieron la importancia de la opinión de
los expertos para comprender la operacionalización de las variables, depurar información irrelevante,
interpretar adecuadamente los resultados de la investigación, perfeccionar la propuesta pedagógica y
explorar la factibilidad de su implementación.
Por otro lado, Balderas et al. (2022) opinaron que en el diseño de instrumentos de medición deben
evitarse factores que afecten negativamente su validación, tales como la improvisación y la
ambigüedad respecto al contexto, la población y las condiciones de aplicación. Además, Amador (2023)
concluyó que los ítems deben ser dimensionados por expertos externos y no por los propios
investigadores, con la finalidad de evitar un sesgo de falso incremento en la utilidad y relevancia de los
reactivos. Asimismo, sugirieron que el número de expertos oscile entre cinco y siete para garantizar la
representatividad necesaria, pues a mayor número de expertos, el riego de error disminuye.
Los hallazgos de Hernández et al. (2024) indicaron que la selección de los expertos es una de las etapas
más críticas del proceso de validación, ya que el perfil debe alinearse con el propósito del estudio y la
factibilidad de acceso a especialistas en el área. Entre los requisitos sugeridos por estos autores
destacaron: la experiencia laboral; la formación académica y científica; la reputación, responsabilidad
y disponibilidad para participar; imparcialidad, honestidad y sentido de justicia; y, finalmente, la
capacidad crítica para expresar y defender puntos de vista con objetividad.
Para Mendoza et al. (2025), una de las fases más importantes en la validación fue la cuantificación de
la relevancia de los ítems y el grado de concordancia entre los jueces. En su investigación, utilizaron el
coeficiente de V de Aiken, lo que les permitió determinar que el nivel de acuerdo requerido se adapta
según el número de jueces. En este contexto, Idrobo et al. (2025) demostraron que, para fortalecer la
validación de contenido de un constructo, era conveniente estimar el grado de consenso mediante el
coeficiente de W Kendall, el cual aporta una medida de robustez estadística al juicio de los expertos.
En consecuencia, el presente estudio tiene como objetivo evaluar la validez de contenido, mediante
juicio de expertos, de las actividades colaborativas diseñadas para el aprendizaje de sistemas de
ecuaciones lineales en estudiantes de ingeniería. A partir de los resultados obtenidos, se pretende
aportar información primordial para el diseño de materiales didácticos que posean un rigor técnico y
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científico certificado previo a cualquier intervención pedagógica. Finalmente, este proceso de
validación servirá de guía para que otros docentes universitarios certifiquen las condiciones óptimas
de sus instrumentos, garantizando así la obtención de información confiable para la toma de decisiones.
METODOLOGÍA
Para dar cumplimiento al objetivo general de la investigación, se utilizó un enfoque cuantitativo, ya que
el proceso de validación de contenido se fundamenta en la recolección, medición y análisis de datos
numéricos (Sánchez, 2019).
Tipo y Diseño de Investigación
El presente estudio fue de tipo descriptivo, centrado en el análisis de las propiedades de contenido de
las actividades colaborativas propuestas, las cuales fueron evaluadas mediante el juicio de expertos en
términos de claridad, coherencia, relevancia y suficiencia. El diseño fue de carácter instrumental,
puesto que se orientó al desarrollo y la validación de las propiedades psicométricas de los materiales
didácticos integrados en las secuencias para el aprendizaje de sistemas de ecuaciones lineales (Guevara
et al., 2020; Montero & León, 2005). Asimismo, el diseño fue de tipo no experimental, dado que se
describieron y analizaron las propiedades de las actividades colaborativas sin manipular las variables,
y es transversal, ya que la recolección de los datos se realizó en un único momento durante el llenado
del formato de validación (Sánchez et al., 2024).
Participantes
La muestra se conformó mediante un muestreo intencional de diez expertos adscritos a la Universidad
Técnica Particular de Loja (UTPL) y a la Universidad del Zulia (LUZ), quienes aceptaron participar de
forma voluntaria. Los criterios de inclusión establecidos fueron: a) poseer título de posgrado en
Educación Matemática, Didáctica, Ingeniería o Metodología; b) tener al menos seis años de
experiencia en docencia universitaria en el área de matemáticas; c) tener trayectoria en el diseño de
recursos didácticos, publicación de libros o artículos científicos para la enseñanza de la matemática y
participación en eventos científicos especializados; y d) pertenecer a grupos de investigación o poseer
experiencia como evaluador de revistas arbitradas. Por otra parte, se utilizaron como criterios de
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científico certificado previo a cualquier intervención pedagógica. Finalmente, este proceso de
validación servirá de guía para que otros docentes universitarios certifiquen las condiciones óptimas
de sus instrumentos, garantizando así la obtención de información confiable para la toma de decisiones.
METODOLOGÍA
Para dar cumplimiento al objetivo general de la investigación, se utilizó un enfoque cuantitativo, ya que
el proceso de validación de contenido se fundamenta en la recolección, medición y análisis de datos
numéricos (Sánchez, 2019).
Tipo y Diseño de Investigación
El presente estudio fue de tipo descriptivo, centrado en el análisis de las propiedades de contenido de
las actividades colaborativas propuestas, las cuales fueron evaluadas mediante el juicio de expertos en
términos de claridad, coherencia, relevancia y suficiencia. El diseño fue de carácter instrumental,
puesto que se orientó al desarrollo y la validación de las propiedades psicométricas de los materiales
didácticos integrados en las secuencias para el aprendizaje de sistemas de ecuaciones lineales (Guevara
et al., 2020; Montero & León, 2005). Asimismo, el diseño fue de tipo no experimental, dado que se
describieron y analizaron las propiedades de las actividades colaborativas sin manipular las variables,
y es transversal, ya que la recolección de los datos se realizó en un único momento durante el llenado
del formato de validación (Sánchez et al., 2024).
Participantes
La muestra se conformó mediante un muestreo intencional de diez expertos adscritos a la Universidad
Técnica Particular de Loja (UTPL) y a la Universidad del Zulia (LUZ), quienes aceptaron participar de
forma voluntaria. Los criterios de inclusión establecidos fueron: a) poseer título de posgrado en
Educación Matemática, Didáctica, Ingeniería o Metodología; b) tener al menos seis años de
experiencia en docencia universitaria en el área de matemáticas; c) tener trayectoria en el diseño de
recursos didácticos, publicación de libros o artículos científicos para la enseñanza de la matemática y
participación en eventos científicos especializados; y d) pertenecer a grupos de investigación o poseer
experiencia como evaluador de revistas arbitradas. Por otra parte, se utilizaron como criterios de
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eliminación la entrega extemporánea del formato de validación y la revocación del consentimiento
informado.
Instrumentos
Para la recolección de datos se utilizó un cuestionario compuesto por 30 ítems dirigidos a los
estudiantes sobre su experiencia en la actividad colaborativa, distribuidos en cuatros dimensiones que
describen el constructo actividades colaborativas: a) Interdependencia positiva (7 ítems), b)
Responsabilidad (6 ítems), c) Interacción cara a cara (7 ítems) y d) Habilidades personales (10 ítems).
Para la medición, se empleó una escala Likert con cuatro alternativas de respuesta. Por otro lado, con
el fin de evaluar el instrumento ítem por ítem, se recurrió a la validación de contenido por juicio de
expertos. Para ello, se elaboró una matriz de valoración basada en la propuesta de Escobar y Cuervo
(2008), en la que se establecieron cuatro niveles de calificación (no cumple, bajo, moderado y alto)
según los criterios de suficiencia, claridad, coherencia y pertinencia. Asimismo, se tomaron en cuenta
las observaciones cualitativas sugeridas por los jueces en los ítems que así lo ameritan.
Procedimiento
Tras el diseño de los instrumentos y la selección de los jueces, se procedió a la validación de contenido.
Para ello, se combinó la guía de Escobar y Cuervo (2008) con el protocolo procedimental de Amador
(2023). Esta integración permitió garantizar el rigor requerido en la evaluación de las actividades
colaborativas.
En primera instancia, se estructuró un formato de validación que constaba de cuatro apartados:
primero, una sección introductoria donde se recolectaba los datos del experto y se detallaban el
objetivo y alcance de la investigación; segundo, el cuadro de operacionalización de variables; tercero,
el instrumento de recolección a validar; y, finalmente, la matriz de validación. Esta última incluía los
criterios de evaluación, la escala a utilizar, un espacio para observaciones y firma del experto. Esta
información fue remitida vía correo electrónico, especificando los objetivos y alcance del instrumento,
periodo de entrega y las indicaciones generales pare el proceso.
En lo referente a los criterios para la validación de contenido, se establecieron cuatro categorías
propuestas por Escobar y Cuervo (2008): suficiencia, para determinar si los ítems representan
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eliminación la entrega extemporánea del formato de validación y la revocación del consentimiento
informado.
Instrumentos
Para la recolección de datos se utilizó un cuestionario compuesto por 30 ítems dirigidos a los
estudiantes sobre su experiencia en la actividad colaborativa, distribuidos en cuatros dimensiones que
describen el constructo actividades colaborativas: a) Interdependencia positiva (7 ítems), b)
Responsabilidad (6 ítems), c) Interacción cara a cara (7 ítems) y d) Habilidades personales (10 ítems).
Para la medición, se empleó una escala Likert con cuatro alternativas de respuesta. Por otro lado, con
el fin de evaluar el instrumento ítem por ítem, se recurrió a la validación de contenido por juicio de
expertos. Para ello, se elaboró una matriz de valoración basada en la propuesta de Escobar y Cuervo
(2008), en la que se establecieron cuatro niveles de calificación (no cumple, bajo, moderado y alto)
según los criterios de suficiencia, claridad, coherencia y pertinencia. Asimismo, se tomaron en cuenta
las observaciones cualitativas sugeridas por los jueces en los ítems que así lo ameritan.
Procedimiento
Tras el diseño de los instrumentos y la selección de los jueces, se procedió a la validación de contenido.
Para ello, se combinó la guía de Escobar y Cuervo (2008) con el protocolo procedimental de Amador
(2023). Esta integración permitió garantizar el rigor requerido en la evaluación de las actividades
colaborativas.
En primera instancia, se estructuró un formato de validación que constaba de cuatro apartados:
primero, una sección introductoria donde se recolectaba los datos del experto y se detallaban el
objetivo y alcance de la investigación; segundo, el cuadro de operacionalización de variables; tercero,
el instrumento de recolección a validar; y, finalmente, la matriz de validación. Esta última incluía los
criterios de evaluación, la escala a utilizar, un espacio para observaciones y firma del experto. Esta
información fue remitida vía correo electrónico, especificando los objetivos y alcance del instrumento,
periodo de entrega y las indicaciones generales pare el proceso.
En lo referente a los criterios para la validación de contenido, se establecieron cuatro categorías
propuestas por Escobar y Cuervo (2008): suficiencia, para determinar si los ítems representan
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plenamente la dimensión o indicador; claridad, para evaluar la comprensión semántica y sintáctica de
las variables; coherencia, para examinar la relación lógica con el indicador correspondiente; y
relevancia, para verificar si el ítem es esencial y significativo en la medición del constructo. Asimismo,
la escala de valoración se cuantificó de 1 a 4: No cumple (1), Bajo (2), Moderado (3) y Alto (4).
Por otro lado, el proceso de validación generó resultados tanto cualitativos como cuantitativos. En el
análisis cualitativo, se consideraron las observaciones de los jueces sobre gramática, redacción y
claridad de los reactivos; en consecuencia, se ajustaron o eliminaron los ítems que así lo requirieron.
Respecto al enfoque cuantitativo, se calculó el coeficiente de V de Aiken, para medir la pertinencia de
cada ítem en su dominio de contenido (Mendoza et al., 2025), además del coeficiente W de Kendall
para determinar el grado de concordancia entre los expertos (Herrera et al., 2022). Como resultado de
estos análisis, se identificaron los reactivos en los que se presentó contraste de opiniones entre los
expertos, con el propósito de solventar aquellos ítems con falta de coherencia y relevancia. La
integración de ambos análisis facilitó la construcción de un instrumento con una sólida evidencia de
validez de contenido. Finalmente, cada juez envió vía correo electrónico la constancia de validación
firmada junto al formato lleno de validación
Análisis de Datos
Autores como Merino (2023) y García et al. (2024) sostienen que la validación de contenido por juicio
de experto de un instrumento requiere ser cuantificada a través de un estadístico confiable. En este
sentido, el coeficiente de V de Aiken es frecuentemente utilizado en el campo educativo, pues valora
la relevancia de cada reactivo respecto a su constructo al considerar tanto el número de criterios a
evaluar como el total de participantes. A partir de este coeficiente, se determina el grado de consenso
basado en la distribución normal, de la cual surge una probabilidad relacionada con cada ítem (Andueza
et al., 2020). Bajo este contexto, se seleccionó este estadístico cuyo valor oscila entre 0 y 1; por
consiguiente, una mayor cercanía a la unidad indica una mayor concordancia entre jueces y una sólida
validez de contenido. Asimismo, el criterio de decisión para conservar un ítem fue que el límite inferior
del intervalo de confianza fuera ≥ 0,7 y el coeficiente de V de Aiken fuera ≥ 0,8 (Delgado et al., 2026).
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plenamente la dimensión o indicador; claridad, para evaluar la comprensión semántica y sintáctica de
las variables; coherencia, para examinar la relación lógica con el indicador correspondiente; y
relevancia, para verificar si el ítem es esencial y significativo en la medición del constructo. Asimismo,
la escala de valoración se cuantificó de 1 a 4: No cumple (1), Bajo (2), Moderado (3) y Alto (4).
Por otro lado, el proceso de validación generó resultados tanto cualitativos como cuantitativos. En el
análisis cualitativo, se consideraron las observaciones de los jueces sobre gramática, redacción y
claridad de los reactivos; en consecuencia, se ajustaron o eliminaron los ítems que así lo requirieron.
Respecto al enfoque cuantitativo, se calculó el coeficiente de V de Aiken, para medir la pertinencia de
cada ítem en su dominio de contenido (Mendoza et al., 2025), además del coeficiente W de Kendall
para determinar el grado de concordancia entre los expertos (Herrera et al., 2022). Como resultado de
estos análisis, se identificaron los reactivos en los que se presentó contraste de opiniones entre los
expertos, con el propósito de solventar aquellos ítems con falta de coherencia y relevancia. La
integración de ambos análisis facilitó la construcción de un instrumento con una sólida evidencia de
validez de contenido. Finalmente, cada juez envió vía correo electrónico la constancia de validación
firmada junto al formato lleno de validación
Análisis de Datos
Autores como Merino (2023) y García et al. (2024) sostienen que la validación de contenido por juicio
de experto de un instrumento requiere ser cuantificada a través de un estadístico confiable. En este
sentido, el coeficiente de V de Aiken es frecuentemente utilizado en el campo educativo, pues valora
la relevancia de cada reactivo respecto a su constructo al considerar tanto el número de criterios a
evaluar como el total de participantes. A partir de este coeficiente, se determina el grado de consenso
basado en la distribución normal, de la cual surge una probabilidad relacionada con cada ítem (Andueza
et al., 2020). Bajo este contexto, se seleccionó este estadístico cuyo valor oscila entre 0 y 1; por
consiguiente, una mayor cercanía a la unidad indica una mayor concordancia entre jueces y una sólida
validez de contenido. Asimismo, el criterio de decisión para conservar un ítem fue que el límite inferior
del intervalo de confianza fuera ≥ 0,7 y el coeficiente de V de Aiken fuera ≥ 0,8 (Delgado et al., 2026).
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De esta manera, para calcular este coeficiente se utilizó la fórmula propuesta por Escurra (1988), la
cual requiere el número de jueces, la suma de las puntuaciones obtenida para cada categoría y el rango
en la escala de valoración:
𝑉 = 𝑆
𝑛(𝑐 − 1)
𝑆 = 𝑆𝑢𝑚𝑎𝑡𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑝𝑢𝑛𝑡𝑢𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑗𝑢𝑒𝑐𝑒𝑠
𝑛 = 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑗𝑢𝑒𝑐𝑒𝑠
𝑐 = 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎
Por otro lado, para completar el estudio de validez de contenido, se estimó un estadístico que
garantizará la objetividad de los jueces. El propósito fue demostrar un consenso sólido en el panel de
expertos, asegurando que los resultados no fueran producto del azar. Para ello, se utilizó el coeficiente
W de Kendall, el cual permite precisar el grado de concordancia entre evaluadores. Según Herrera
et al. (2022), este estadístico ofrece una medida de acuerdo mediante un cálculo sencillo. El valor de
este coeficiente (W) oscila entre 0 y 1; una proximidad a cero indica ausencia de acuerdo o
contradicciones, mientras que la tendencia hacia la unidad refleja un consenso máximo (Barrueta et al.,
2022). Asimismo, la Tabla 1 presenta el baremo utilizado para la interpretación de los resultados
(Guerrero et al., 2025; Maskavizan et al., 2023). En términos generales, se asume que si 𝑊 ≥ 0,8, la
concordancia es significativa.
Tabla 1. Baremo para los resultados del coeficiente W de Kendall
Valor de W Grado de consenso
𝑊 < 0,2 Ligero/Muy débil
0,2 ≤ 𝑊 < 0,4 Bajo
0,4 ≤ 𝑊 < 0,6 Moderado
0,6 ≤ 𝑊 < 0,9 Alto
𝑊 ≥ 0,9 Inusualmente Alto
Fuente: Guerrero et al. (2025)
En resumen, mediante el programa SPSS v.26, se determinó la fuerza de concordancia entre los rangos
asignados por los jueces. El valor de chi-cuadrado (𝜆2) indicó si la discrepancia entre el acuerdo
obtenido (𝑊) y el acuerdo nulo (𝑊 = 0) era estadísticamente significativa; a mayor valor de
𝜆2 mayor evidencia de que la concordancia no se debe al azar. Por último, la prueba proporcionó el
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De esta manera, para calcular este coeficiente se utilizó la fórmula propuesta por Escurra (1988), la
cual requiere el número de jueces, la suma de las puntuaciones obtenida para cada categoría y el rango
en la escala de valoración:
𝑉 = 𝑆
𝑛(𝑐 − 1)
𝑆 = 𝑆𝑢𝑚𝑎𝑡𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑝𝑢𝑛𝑡𝑢𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑗𝑢𝑒𝑐𝑒𝑠
𝑛 = 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑗𝑢𝑒𝑐𝑒𝑠
𝑐 = 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎
Por otro lado, para completar el estudio de validez de contenido, se estimó un estadístico que
garantizará la objetividad de los jueces. El propósito fue demostrar un consenso sólido en el panel de
expertos, asegurando que los resultados no fueran producto del azar. Para ello, se utilizó el coeficiente
W de Kendall, el cual permite precisar el grado de concordancia entre evaluadores. Según Herrera
et al. (2022), este estadístico ofrece una medida de acuerdo mediante un cálculo sencillo. El valor de
este coeficiente (W) oscila entre 0 y 1; una proximidad a cero indica ausencia de acuerdo o
contradicciones, mientras que la tendencia hacia la unidad refleja un consenso máximo (Barrueta et al.,
2022). Asimismo, la Tabla 1 presenta el baremo utilizado para la interpretación de los resultados
(Guerrero et al., 2025; Maskavizan et al., 2023). En términos generales, se asume que si 𝑊 ≥ 0,8, la
concordancia es significativa.
Tabla 1. Baremo para los resultados del coeficiente W de Kendall
Valor de W Grado de consenso
𝑊 < 0,2 Ligero/Muy débil
0,2 ≤ 𝑊 < 0,4 Bajo
0,4 ≤ 𝑊 < 0,6 Moderado
0,6 ≤ 𝑊 < 0,9 Alto
𝑊 ≥ 0,9 Inusualmente Alto
Fuente: Guerrero et al. (2025)
En resumen, mediante el programa SPSS v.26, se determinó la fuerza de concordancia entre los rangos
asignados por los jueces. El valor de chi-cuadrado (𝜆2) indicó si la discrepancia entre el acuerdo
obtenido (𝑊) y el acuerdo nulo (𝑊 = 0) era estadísticamente significativa; a mayor valor de
𝜆2 mayor evidencia de que la concordancia no se debe al azar. Por último, la prueba proporcionó el
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nivel de significancia (𝑝), el cual permitió contrastar el siguiente sistema de hipótesis (Escobar &
Cuervo, 2008):
𝐻0: No existe concordancia entre los expertos en la evaluación del instrumento (𝑊 = 0).
𝐻1: Existe concordancia significativa entre los expertos (𝑊 > 0)
Zona de Rechazo: Se rechaza 𝐻0 cuando el valor 𝑝 − 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜 es menor al nivel de significancia
establecido (𝑝 < 0,05).
Consideraciones éticas
En este estudio, todos los docentes participantes firmaron un consentimiento informado donde se
explicaba la naturaleza de la investigación y el carácter voluntario de su cooperación. Asimismo, se
respetaron los principios de confidencialidad y transparencia, ya que se garantizó la integridad de las
valoraciones emitidas por los expertos. Por consiguiente, la información obtenida se empleó
estrictamente con fines académicos y de investigación, asegurando el anonimato de los jueces
mediante la codificación de sus identidades durante el tratamiento y análisis de los datos.
RESULTADOS
El diseño del instrumento y sus constructos se fundamentaron en la revisión documental y en la
experiencia docente. A partir de este proceso, se estructuraron las dimensiones y los ítems detallados
en la Tabla 2.
Tabla 2. Operacionalización de las Dimensiones del Constructo
Constructo:
Actividades colaborativas para el aprendizaje de ecuaciones lineales
Operacionalización Conceptual:
Se mide la percepción de la efectividad del trabajo colaborativo en el proceso de aprendizaje de
los sistemas de ecuaciones lineales en universitarios
Dimensiones
D1. Interdependencia Positiva
1. El esfuerzo del todo el equipo se reflejó en el resultado final del ejercicio.
2. El aporte de cada miembro resultó fundamental para avanzar.
3. El equipo se aseguró que todos los pasos para la solución del problema estuvieran correctos
antes de la entrega.
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nivel de significancia (𝑝), el cual permitió contrastar el siguiente sistema de hipótesis (Escobar &
Cuervo, 2008):
𝐻0: No existe concordancia entre los expertos en la evaluación del instrumento (𝑊 = 0).
𝐻1: Existe concordancia significativa entre los expertos (𝑊 > 0)
Zona de Rechazo: Se rechaza 𝐻0 cuando el valor 𝑝 − 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜 es menor al nivel de significancia
establecido (𝑝 < 0,05).
Consideraciones éticas
En este estudio, todos los docentes participantes firmaron un consentimiento informado donde se
explicaba la naturaleza de la investigación y el carácter voluntario de su cooperación. Asimismo, se
respetaron los principios de confidencialidad y transparencia, ya que se garantizó la integridad de las
valoraciones emitidas por los expertos. Por consiguiente, la información obtenida se empleó
estrictamente con fines académicos y de investigación, asegurando el anonimato de los jueces
mediante la codificación de sus identidades durante el tratamiento y análisis de los datos.
RESULTADOS
El diseño del instrumento y sus constructos se fundamentaron en la revisión documental y en la
experiencia docente. A partir de este proceso, se estructuraron las dimensiones y los ítems detallados
en la Tabla 2.
Tabla 2. Operacionalización de las Dimensiones del Constructo
Constructo:
Actividades colaborativas para el aprendizaje de ecuaciones lineales
Operacionalización Conceptual:
Se mide la percepción de la efectividad del trabajo colaborativo en el proceso de aprendizaje de
los sistemas de ecuaciones lineales en universitarios
Dimensiones
D1. Interdependencia Positiva
1. El esfuerzo del todo el equipo se reflejó en el resultado final del ejercicio.
2. El aporte de cada miembro resultó fundamental para avanzar.
3. El equipo se aseguró que todos los pasos para la solución del problema estuvieran correctos
antes de la entrega.
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1042 | P á g i n a
4. Mi éxito personal estuvo estrechamente vinculado con el éxito del equipo.
5. Los errores de algún miembro sirvió para que el equipo en general optimizará el proceso de
aprendizaje.
6. La división de roles contribuyó a mejorar la tarea.
7. El objetivo de la actividad coincidió con los objetivos del grupo.
D2. Responsabilidad
8. Cumplí con mi rol asignado en el desarrollo del ejercicio.
9. Tuve disposición para explicar los procedimientos que realicé cuando se ameritaba.
10. Me aseguré que los miembros del grupo cumplieran con sus funciones.
11. Realicé, de manera oportuna, correcciones en el desarrollo del problema.
12. El grupo verificó los resultados del problema asignado.
13. Estuve en capacidad de defender todos los procedimientos del desarrollo del ejercicio ante
el profesor.
D3. Interacción cara a cara
14. Mantuve un ambiente de respeto y confianza durante la actividad.
15. Intercambié ideas, en el momento oportuno, durante el desarrollo de los ejercicios.
16. Ofrecí ayuda a un compañero para avanzar en el desarrollo de los ejercicios.
17. Mis sugerencias fueron escuchadas para mejorar el desarrollo de los ejercicios.
18. Recibí, por parte de mis compañeros, la retroalimentación necesaria durante mi trabajo.
19. Me comuniqué con los otros miembros del equipo durante la realización de la actividad.
20. Se realizaron discusiones grupales sobre los pasos correctos para la solución de los
ejercicios.
D4. Habilidades Personales
21. Mostré empatía, respeto y modales a mis compañeros.
22. Cooperé para lograr la meta grupal.
23. Participé activamente en las discusiones grupales.
24. Los miembros del equipo abordaron los conflictos para resolverlos.
25. Tuve una actitud positiva ante las críticas y correcciones de mis compañeros.
26. Fui capaz de liderar o seguir instrucciones cuando era necesario.
27. Respeté el turno de participación de mis compañeros.
28. Propuse soluciones creativas para facilitar la solución de los ejercicios.
29. Pedí apoyo de mis compañeros en el momento propicio.
30. El grupo, en general, analizó la manera en que desarrollaron la actividad y cómo optimizarla.
Fuente: Elaboración Propia
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4. Mi éxito personal estuvo estrechamente vinculado con el éxito del equipo.
5. Los errores de algún miembro sirvió para que el equipo en general optimizará el proceso de
aprendizaje.
6. La división de roles contribuyó a mejorar la tarea.
7. El objetivo de la actividad coincidió con los objetivos del grupo.
D2. Responsabilidad
8. Cumplí con mi rol asignado en el desarrollo del ejercicio.
9. Tuve disposición para explicar los procedimientos que realicé cuando se ameritaba.
10. Me aseguré que los miembros del grupo cumplieran con sus funciones.
11. Realicé, de manera oportuna, correcciones en el desarrollo del problema.
12. El grupo verificó los resultados del problema asignado.
13. Estuve en capacidad de defender todos los procedimientos del desarrollo del ejercicio ante
el profesor.
D3. Interacción cara a cara
14. Mantuve un ambiente de respeto y confianza durante la actividad.
15. Intercambié ideas, en el momento oportuno, durante el desarrollo de los ejercicios.
16. Ofrecí ayuda a un compañero para avanzar en el desarrollo de los ejercicios.
17. Mis sugerencias fueron escuchadas para mejorar el desarrollo de los ejercicios.
18. Recibí, por parte de mis compañeros, la retroalimentación necesaria durante mi trabajo.
19. Me comuniqué con los otros miembros del equipo durante la realización de la actividad.
20. Se realizaron discusiones grupales sobre los pasos correctos para la solución de los
ejercicios.
D4. Habilidades Personales
21. Mostré empatía, respeto y modales a mis compañeros.
22. Cooperé para lograr la meta grupal.
23. Participé activamente en las discusiones grupales.
24. Los miembros del equipo abordaron los conflictos para resolverlos.
25. Tuve una actitud positiva ante las críticas y correcciones de mis compañeros.
26. Fui capaz de liderar o seguir instrucciones cuando era necesario.
27. Respeté el turno de participación de mis compañeros.
28. Propuse soluciones creativas para facilitar la solución de los ejercicios.
29. Pedí apoyo de mis compañeros en el momento propicio.
30. El grupo, en general, analizó la manera en que desarrollaron la actividad y cómo optimizarla.
Fuente: Elaboración Propia
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1043 | P á g i n a
Por otro lado, el perfil de los expertos seleccionados se resume en la Tabla 3. En ella se observa que
el grado académico de los diez jueces osciló entre maestría y doctorado, con formación en áreas de
conocimiento como matemática, didáctica, lingüística y metodología. Asimismo, la experiencia
docente se ubicó en un rango de 6 a 20 años. Cabe resaltar que todos los participantes poseen una
sólida trayectoria en el diseño de instrumentos y en investigación —reflejada en la publicación de
artículos científicos y libros— y que, en su mayoría, han ejercido como evaluadores en revistas
arbitradas.
Tabla 3. Jueces Expertos
Experto Grado
Académico
Áreas de
Conocimiento
Años de Experiencia
Docente/Profesional
Experiencia
en
Investigación
Experiencia
en diseño de
instrumentos
1 Maestría Matemática 6 Si Si
2 Doctorado Matemática 9 Si Si
3 Maestría Didáctica de la
Matemática
8 Si Si
4 Maestría Didáctica de la
Matemática
9 Si Si
5 Doctorado Matemática 20 Si Si
6 Doctorado Metodología 15 Si Si
7 Doctorado Lingüística 17 Si Si
8 Doctorado Lingüística 10 Si Si
9 Doctorado Metodología 12 Si Si
10 Doctorado Didáctica de la
Matemática
20 Si Si
Fuente: Elaboración Propia
La matriz de validación de contenido enviada al panel de jueces presentó el formato descrito en la
Tabla 4, en la que las opciones de respuesta para los expertos fueron: No cumple (1), Bajo (2),
Moderado (3) y Alto (4).
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Por otro lado, el perfil de los expertos seleccionados se resume en la Tabla 3. En ella se observa que
el grado académico de los diez jueces osciló entre maestría y doctorado, con formación en áreas de
conocimiento como matemática, didáctica, lingüística y metodología. Asimismo, la experiencia
docente se ubicó en un rango de 6 a 20 años. Cabe resaltar que todos los participantes poseen una
sólida trayectoria en el diseño de instrumentos y en investigación —reflejada en la publicación de
artículos científicos y libros— y que, en su mayoría, han ejercido como evaluadores en revistas
arbitradas.
Tabla 3. Jueces Expertos
Experto Grado
Académico
Áreas de
Conocimiento
Años de Experiencia
Docente/Profesional
Experiencia
en
Investigación
Experiencia
en diseño de
instrumentos
1 Maestría Matemática 6 Si Si
2 Doctorado Matemática 9 Si Si
3 Maestría Didáctica de la
Matemática
8 Si Si
4 Maestría Didáctica de la
Matemática
9 Si Si
5 Doctorado Matemática 20 Si Si
6 Doctorado Metodología 15 Si Si
7 Doctorado Lingüística 17 Si Si
8 Doctorado Lingüística 10 Si Si
9 Doctorado Metodología 12 Si Si
10 Doctorado Didáctica de la
Matemática
20 Si Si
Fuente: Elaboración Propia
La matriz de validación de contenido enviada al panel de jueces presentó el formato descrito en la
Tabla 4, en la que las opciones de respuesta para los expertos fueron: No cumple (1), Bajo (2),
Moderado (3) y Alto (4).
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1044 | P á g i n a
Tabla 4. Matriz para la validación de contenido mediante juicio de expertos
Dimensiones
Ítem Categorías a evaluar por el experto Observaciones
Suficiencia Claridad Coherencia Relevancia
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
D1.
Interdependencia Positiva 1
2
3
4
5
6
7
D2.
Responsabilidad
8
9
10
11
12
13
D3.
Interacción cara a cara 14
15
16
17
18
19
20
D4.
Habilidades Personales
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Fuente: Elaboración propia
Para la cuantificación de la validez de contenido mediante juicio de expertos, se utilizó el coeficiente
V de Aiken (ver Tabla 5). Los resultaron evidenciaron un alto grado de consenso en relación a la
suficiencia, claridad, coherencia y relevancia del instrumento. No obstante, se detectaron nueve ítems
(4, 9, 10, 13, 14, 19,21, 23, 29) que inicialmente no cumplieron con los criterios de permanencia. Luego
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Tabla 4. Matriz para la validación de contenido mediante juicio de expertos
Dimensiones
Ítem Categorías a evaluar por el experto Observaciones
Suficiencia Claridad Coherencia Relevancia
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
D1.
Interdependencia Positiva 1
2
3
4
5
6
7
D2.
Responsabilidad
8
9
10
11
12
13
D3.
Interacción cara a cara 14
15
16
17
18
19
20
D4.
Habilidades Personales
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Fuente: Elaboración propia
Para la cuantificación de la validez de contenido mediante juicio de expertos, se utilizó el coeficiente
V de Aiken (ver Tabla 5). Los resultaron evidenciaron un alto grado de consenso en relación a la
suficiencia, claridad, coherencia y relevancia del instrumento. No obstante, se detectaron nueve ítems
(4, 9, 10, 13, 14, 19,21, 23, 29) que inicialmente no cumplieron con los criterios de permanencia. Luego
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1045 | P á g i n a
de incorporar las sugerencias de los jueces, se ajustó la redacción de cinco reactivos; por otro lado, los
ítems 4, 10, 14, 23 y 29 fueron eliminados debido a su baja relevancia para los objetivos de este estudio.
En consecuencia, el instrumento final quedo estructurado por 25 ítems.
Tabla 5. Validación de contenido mediante el coeficiente de V de Aiken e Intervalo de Confianza
Inferior
Dimensiones ITEM
Suficiencia Claridad Coherencia Relevancia
V de
Aiken ICI
V de
Aiken ICI
V de
Aiken ICI
V de
Aiken ICI
Interdependencia positiva 1 0,87 0,70 0,93 0,79 0,83 0,66 0,87 0,70
2 0,83 0,66 0,90 0,74 0,83 0,66 0,83 0,66
3 0,97 0,83 0,97 0,83 0,90 0,74 0,97 0,83
4 0,63 0,46 0,67 0,49 0,60 0,42 0,77 0,59
5 0,93 0,79 0,97 0,83 0,97 0,83 0,93 0,79
6 0,77 0,59 0,77 0,59 0,90 0,74 0,97 0,83
7 1,00 0,89 1,00 0,89 1,00 0,89 1,00 0,89
Responsabilidad 8 0,93 0,79 0,97 0,83 0,97 0,83 0,97 0,83
9 0,57 0,39 0,60 0,42 0,60 0,42 0,67 0,49
10 0,60 0,42 0,63 0,46 0,67 0,49 0,67 0,49
11 0,93 0,79 0,93 0,79 0,97 0,83 0,97 0,83
12 0,93 0,79 0,93 0,79 0,97 0,83 0,97 0,83
13 0,60 0,42 0,67 0,49 0,63 0,46 0,73 0,56
Interacción cara a cara 14 0,67 0,49 0,67 0,49 0,73 0,56 0,73 0,56
15 0,87 0,70 0,87 0,70 0,90 0,74 0,87 0,70
16 0,87 0,70 0,87 0,70 0,90 0,74 0,87 0,70
17 1,00 0,89 1,00 0,89 1,00 0,89 1,00 0,89
18 0,90 0,74 0,93 0,79 0,93 0,79 0,90 0,74
19 0,57 0,39 0,70 0,52 0,60 0,42 0,67 0,49
20 0,90 0,74 0,93 0,79 0,93 0,79 0,93 0,79
Habilidades Personales 21 0,60 0,42 0,70 0,52 0,67 0,49 0,67 0,49
22 0,87 0,70 0,90 0,74 0,90 0,74 0,87 0,70
23 0,60 0,42 0,73 0,56 0,57 0,39 0,70 0,52
24 0,83 0,66 0,90 0,74 0,83 0,66 0,93 0,79
25 0,90 0,74 0,90 0,74 0,97 0,83 0,93 0,79
26 0,90 0,74 0,90 0,74 0,93 0,79 0,93 0,79
27 0,90 0,74 0,90 0,74 0,93 0,79 0,90 0,74
28 0,90 0,74 0,90 0,74 0,93 0,79 0,90 0,74
29 0,57 0,39 0,63 0,46 0,60 0,42 0,70 0,52
30 0,90 0,74 0,93 0,79 0,90 0,74 0,93 0,79
Elaboración Propia
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de incorporar las sugerencias de los jueces, se ajustó la redacción de cinco reactivos; por otro lado, los
ítems 4, 10, 14, 23 y 29 fueron eliminados debido a su baja relevancia para los objetivos de este estudio.
En consecuencia, el instrumento final quedo estructurado por 25 ítems.
Tabla 5. Validación de contenido mediante el coeficiente de V de Aiken e Intervalo de Confianza
Inferior
Dimensiones ITEM
Suficiencia Claridad Coherencia Relevancia
V de
Aiken ICI
V de
Aiken ICI
V de
Aiken ICI
V de
Aiken ICI
Interdependencia positiva 1 0,87 0,70 0,93 0,79 0,83 0,66 0,87 0,70
2 0,83 0,66 0,90 0,74 0,83 0,66 0,83 0,66
3 0,97 0,83 0,97 0,83 0,90 0,74 0,97 0,83
4 0,63 0,46 0,67 0,49 0,60 0,42 0,77 0,59
5 0,93 0,79 0,97 0,83 0,97 0,83 0,93 0,79
6 0,77 0,59 0,77 0,59 0,90 0,74 0,97 0,83
7 1,00 0,89 1,00 0,89 1,00 0,89 1,00 0,89
Responsabilidad 8 0,93 0,79 0,97 0,83 0,97 0,83 0,97 0,83
9 0,57 0,39 0,60 0,42 0,60 0,42 0,67 0,49
10 0,60 0,42 0,63 0,46 0,67 0,49 0,67 0,49
11 0,93 0,79 0,93 0,79 0,97 0,83 0,97 0,83
12 0,93 0,79 0,93 0,79 0,97 0,83 0,97 0,83
13 0,60 0,42 0,67 0,49 0,63 0,46 0,73 0,56
Interacción cara a cara 14 0,67 0,49 0,67 0,49 0,73 0,56 0,73 0,56
15 0,87 0,70 0,87 0,70 0,90 0,74 0,87 0,70
16 0,87 0,70 0,87 0,70 0,90 0,74 0,87 0,70
17 1,00 0,89 1,00 0,89 1,00 0,89 1,00 0,89
18 0,90 0,74 0,93 0,79 0,93 0,79 0,90 0,74
19 0,57 0,39 0,70 0,52 0,60 0,42 0,67 0,49
20 0,90 0,74 0,93 0,79 0,93 0,79 0,93 0,79
Habilidades Personales 21 0,60 0,42 0,70 0,52 0,67 0,49 0,67 0,49
22 0,87 0,70 0,90 0,74 0,90 0,74 0,87 0,70
23 0,60 0,42 0,73 0,56 0,57 0,39 0,70 0,52
24 0,83 0,66 0,90 0,74 0,83 0,66 0,93 0,79
25 0,90 0,74 0,90 0,74 0,97 0,83 0,93 0,79
26 0,90 0,74 0,90 0,74 0,93 0,79 0,93 0,79
27 0,90 0,74 0,90 0,74 0,93 0,79 0,90 0,74
28 0,90 0,74 0,90 0,74 0,93 0,79 0,90 0,74
29 0,57 0,39 0,63 0,46 0,60 0,42 0,70 0,52
30 0,90 0,74 0,93 0,79 0,90 0,74 0,93 0,79
Elaboración Propia
Vol 6 N|1
1046 | P á g i n a
En suma, la Tabla 6 detalla los coeficientes de V de Aiken obtenidos, los cuales resultaron superiores
al valor crítico ( ≥ 0,8) tanto para la actividad colaborativa como para sus dimensiones. Estos
resultados indicaron que, según juicio de expertos, los ítems cumplen satisfactoriamente con los
criterios de suficiencia, claridad, coherencia y relevancia. Esta convergencia estadística sustenta la
validez de contenido del instrumento y confirma su disposición para la etapa de aplicación.
Tabla 6. Coeficiente V de Aiken para la actividad colaborativa y sus dimensiones
Dimensiones Suficiencia Coherencia Claridad Relevancia
V de Aiken
Interdependencia Positiva 0,86 0,86 0,89 0,89
Responsabilidad 0,76 0,86 0,79 0,82
Interacción cara a cara 0,82 0,86 0,85 0,85
Habilidades Personales 0,80 0,82 0,84 0,85
Actividad colaborativa 0,81 0,85 0,84 0,85 0,84
Fuente: Elaboración Propia
Con respecto al grado de convergencia interjueces, la Tabla 7 presenta los resultados de la prueba 𝑊
de Kendall. El coeficiente obtenido fue de 0,532 (0,4 ≤ 𝑊 < 0,6), lo que indica un consenso
moderado entre las valoraciones de los 10 jueces sobre los 30 ítems en las 4 categorías evaluadas.
Dado que el 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 (𝑝 < 0,05) permite rechazar la hipótesis nula y el valor de χ² (633,143) supera
el valor crítico de 145,4607 —para 119 grados de libertad con un nivel de confianza del 95 % (Walpole
et al., 2012) —, se confirma la existencia de un acuerdo significativo y no aleatorio entre los expertos.
Tabla 7. Estadístico de Prueba del Coeficiente W de Kendall
N 10
W de Kendall 0,532
Chi-cuadrado 633,143
gl 119
Sig. Asin (p) 0,000
Fuente: SPSS vs.26
DISCUSIÓN
En este trabajo se consideraron cuatro dimensiones —interdependencia positiva, responsabilidad,
interacción cara a cara y habilidades personales— para evaluar las actividades colaborativas en el
1046 | P á g i n a
En suma, la Tabla 6 detalla los coeficientes de V de Aiken obtenidos, los cuales resultaron superiores
al valor crítico ( ≥ 0,8) tanto para la actividad colaborativa como para sus dimensiones. Estos
resultados indicaron que, según juicio de expertos, los ítems cumplen satisfactoriamente con los
criterios de suficiencia, claridad, coherencia y relevancia. Esta convergencia estadística sustenta la
validez de contenido del instrumento y confirma su disposición para la etapa de aplicación.
Tabla 6. Coeficiente V de Aiken para la actividad colaborativa y sus dimensiones
Dimensiones Suficiencia Coherencia Claridad Relevancia
V de Aiken
Interdependencia Positiva 0,86 0,86 0,89 0,89
Responsabilidad 0,76 0,86 0,79 0,82
Interacción cara a cara 0,82 0,86 0,85 0,85
Habilidades Personales 0,80 0,82 0,84 0,85
Actividad colaborativa 0,81 0,85 0,84 0,85 0,84
Fuente: Elaboración Propia
Con respecto al grado de convergencia interjueces, la Tabla 7 presenta los resultados de la prueba 𝑊
de Kendall. El coeficiente obtenido fue de 0,532 (0,4 ≤ 𝑊 < 0,6), lo que indica un consenso
moderado entre las valoraciones de los 10 jueces sobre los 30 ítems en las 4 categorías evaluadas.
Dado que el 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 (𝑝 < 0,05) permite rechazar la hipótesis nula y el valor de χ² (633,143) supera
el valor crítico de 145,4607 —para 119 grados de libertad con un nivel de confianza del 95 % (Walpole
et al., 2012) —, se confirma la existencia de un acuerdo significativo y no aleatorio entre los expertos.
Tabla 7. Estadístico de Prueba del Coeficiente W de Kendall
N 10
W de Kendall 0,532
Chi-cuadrado 633,143
gl 119
Sig. Asin (p) 0,000
Fuente: SPSS vs.26
DISCUSIÓN
En este trabajo se consideraron cuatro dimensiones —interdependencia positiva, responsabilidad,
interacción cara a cara y habilidades personales— para evaluar las actividades colaborativas en el
Vol 6 N|1
1047 | P á g i n a
aprendizaje de sistemas de ecuaciones lineales. Al respecto, Chango et al. (2025) coinciden en que
estos elementos son claves para optimizar el desempeño académico en matemáticas universitarias. La
integración de tales competencias no solo potencia la comprensión de objetos matemáticos, sino que
consolida las relaciones grupales.
Bajo este contexto, el diseño y validación de los 30 ítems garantizaron la relevancia y representatividad
de los reactivos frente al constructo evaluado. Este proceso permitió minimizar errores y sesgos
derivados de la subjetividad o de metodologías inadecuadas mediante un estricto rigor metodológico
(Amador, 2023). En este sentido, los criterios aplicados convergen con los de Flores y Terán (2022),
quienes afirman que la validez técnica depende de que los ítems midan información pertinente y
coherente con los objetivos de la investigación.
La selección de diez jueces superó el mínimo sugerido por Escobar y Cuervo (2008) y se alineó con el
perfil experto propuesto por García et al. (2024), el cual destaca la experticia en el campo educativo,
el diseño y validación de instrumentos, el grado mínimo de maestría y los años de ejercicio profesional.
Esta decisión aportó mayor robustez estadística y redujo significativamente el sesgo en la
cuantificación de la validez.
La validación del instrumento por parte de los expertos proporcionó tanto una valoración cualitativa
como una cuantitativa. Al respecto, la fase cualitativa permitió realizar correcciones gramaticales y
optimizar la claridad semántica, hallazgos que coinciden con lo reportado por Hernández et al. (2024)
sobre la importancia de los ajustes léxicos y el uso adecuado de los tiempos verbales en la validez de
la respuesta.
Los resultados cuantitativos, con una 𝑉 de Aiken superior a 0,80 y límites inferiores de intervalos de
confianza mayores a 0,70, demostraron una validez de contenido óptima que garantiza la objetividad
del proceso de validación (Escurra, 1988). La consecuente modificación y exclusión de reactivos
aseguró la relevancia del constructo, obteniéndose un instrumento teóricamente coherente y con la
robustez requerida para su implementación. Este procedimiento converge con lo planteado por Idrobo
et al. (2025), quienes recomiendan refinar el instrumento eliminando ítems que no logren dichos valores
estadísticos, previo a su aplicación definitiva.
1047 | P á g i n a
aprendizaje de sistemas de ecuaciones lineales. Al respecto, Chango et al. (2025) coinciden en que
estos elementos son claves para optimizar el desempeño académico en matemáticas universitarias. La
integración de tales competencias no solo potencia la comprensión de objetos matemáticos, sino que
consolida las relaciones grupales.
Bajo este contexto, el diseño y validación de los 30 ítems garantizaron la relevancia y representatividad
de los reactivos frente al constructo evaluado. Este proceso permitió minimizar errores y sesgos
derivados de la subjetividad o de metodologías inadecuadas mediante un estricto rigor metodológico
(Amador, 2023). En este sentido, los criterios aplicados convergen con los de Flores y Terán (2022),
quienes afirman que la validez técnica depende de que los ítems midan información pertinente y
coherente con los objetivos de la investigación.
La selección de diez jueces superó el mínimo sugerido por Escobar y Cuervo (2008) y se alineó con el
perfil experto propuesto por García et al. (2024), el cual destaca la experticia en el campo educativo,
el diseño y validación de instrumentos, el grado mínimo de maestría y los años de ejercicio profesional.
Esta decisión aportó mayor robustez estadística y redujo significativamente el sesgo en la
cuantificación de la validez.
La validación del instrumento por parte de los expertos proporcionó tanto una valoración cualitativa
como una cuantitativa. Al respecto, la fase cualitativa permitió realizar correcciones gramaticales y
optimizar la claridad semántica, hallazgos que coinciden con lo reportado por Hernández et al. (2024)
sobre la importancia de los ajustes léxicos y el uso adecuado de los tiempos verbales en la validez de
la respuesta.
Los resultados cuantitativos, con una 𝑉 de Aiken superior a 0,80 y límites inferiores de intervalos de
confianza mayores a 0,70, demostraron una validez de contenido óptima que garantiza la objetividad
del proceso de validación (Escurra, 1988). La consecuente modificación y exclusión de reactivos
aseguró la relevancia del constructo, obteniéndose un instrumento teóricamente coherente y con la
robustez requerida para su implementación. Este procedimiento converge con lo planteado por Idrobo
et al. (2025), quienes recomiendan refinar el instrumento eliminando ítems que no logren dichos valores
estadísticos, previo a su aplicación definitiva.
Vol 6 N|1
1048 | P á g i n a
Finalmente, el coeficiente de 𝑊 de Kendall indicó una concordancia entre los jueces, aunque con
modificaciones a realizar en reactivos específicos. Asimismo, el nivel de significancia y el valor de 𝜆2
confirmaron que, si bien el consenso fue moderado en su magnitud, este resultó estadísticamente
significativo y no aleatorio; por tanto, se consideró lo suficientemente sólido para validar el
instrumento. Aunque este coeficiente informa principalmente el grado de coincidencia en las
puntuaciones de los expertos, sus resultados respaldan lo expresado por Guerrero et al. (2025) sobre
su utilidad en fases preliminares, ya que ofrece retroalimentación para la optimización del diseño final.
De hecho, autores como Maskavizan et al. (2023) sostienen que valores bajos del coeficiente pueden
ser estadísticamente significativos, lo que implica una asociación entre las puntuaciones de los jueces
y delega en el investigador la decisión técnica sobre los ajustes finales del instrumento.
En definitiva, el proceso de validación descrito garantiza que el instrumento diseñado cuenta con una
validez de contenido estadísticamente consistente, lo que asegura su implementación confiable en la
evaluación de actividades colaborativas orientadas al aprendizaje de sistemas de ecuaciones lineales
en el ámbito universitario.
La novedad científica de esta investigación radica en el diseño y la validación de un instrumento que
vincula la teoría del trabajo colaborativo con la práctica en el aula de álgebra lineal; por lo tanto,
contribuye con una herramienta de recolección fiable y lista para una implementación rigurosa,
cubriendo el vacío existente en los recursos validados para el aprendizaje de sistemas de ecuaciones
lineales. Lo controversial del estudio surgió al contrarrestar el grado de acuerdo moderado de los
expertos con el criterio técnico de los investigadores, enfrentando los resultados estadísticos rígidos
con la pertinencia didáctica. Entre las aplicaciones prácticas, destaca el aporte de un instrumento
valorado y pedagógicamente coherente con la demanda del estudiante actual, lo cual permite
optimizar el rendimiento académico. En consecuencia, este estudio se vincula con las líneas de
investigación de innovación educativa y didáctica de ciencias exactas, suscribiéndose además a la
psicometría aplicada en el ámbito universitario.
1048 | P á g i n a
Finalmente, el coeficiente de 𝑊 de Kendall indicó una concordancia entre los jueces, aunque con
modificaciones a realizar en reactivos específicos. Asimismo, el nivel de significancia y el valor de 𝜆2
confirmaron que, si bien el consenso fue moderado en su magnitud, este resultó estadísticamente
significativo y no aleatorio; por tanto, se consideró lo suficientemente sólido para validar el
instrumento. Aunque este coeficiente informa principalmente el grado de coincidencia en las
puntuaciones de los expertos, sus resultados respaldan lo expresado por Guerrero et al. (2025) sobre
su utilidad en fases preliminares, ya que ofrece retroalimentación para la optimización del diseño final.
De hecho, autores como Maskavizan et al. (2023) sostienen que valores bajos del coeficiente pueden
ser estadísticamente significativos, lo que implica una asociación entre las puntuaciones de los jueces
y delega en el investigador la decisión técnica sobre los ajustes finales del instrumento.
En definitiva, el proceso de validación descrito garantiza que el instrumento diseñado cuenta con una
validez de contenido estadísticamente consistente, lo que asegura su implementación confiable en la
evaluación de actividades colaborativas orientadas al aprendizaje de sistemas de ecuaciones lineales
en el ámbito universitario.
La novedad científica de esta investigación radica en el diseño y la validación de un instrumento que
vincula la teoría del trabajo colaborativo con la práctica en el aula de álgebra lineal; por lo tanto,
contribuye con una herramienta de recolección fiable y lista para una implementación rigurosa,
cubriendo el vacío existente en los recursos validados para el aprendizaje de sistemas de ecuaciones
lineales. Lo controversial del estudio surgió al contrarrestar el grado de acuerdo moderado de los
expertos con el criterio técnico de los investigadores, enfrentando los resultados estadísticos rígidos
con la pertinencia didáctica. Entre las aplicaciones prácticas, destaca el aporte de un instrumento
valorado y pedagógicamente coherente con la demanda del estudiante actual, lo cual permite
optimizar el rendimiento académico. En consecuencia, este estudio se vincula con las líneas de
investigación de innovación educativa y didáctica de ciencias exactas, suscribiéndose además a la
psicometría aplicada en el ámbito universitario.
Vol 6 N|1
1049 | P á g i n a
CONCLUSIONES
El proceso de diseño y validación de contenido mediante juicio de expertos requiere de diversas fases
secuenciales: desde la selección de los jueces y la operacionalización conceptual del constructo, hasta
el diseño de la matriz de validación y la optimización de los ítems basada en análisis estadísticos. Este
enfoque combinado (cualitativo y cuantitativo) aporta evidencia robusta sobre la validez y fiabilidad del
instrumento. Es por ello que con esta propuesta se buscó asegurar un procedimiento respaldado por
un sólido rigor científico previo a su implementación definitiva.
De esta manera, las actividades colaborativas diseñadas para la enseñanza de sistemas de ecuaciones
lineales cuentan con una fundamentación teórica estructurada en las dimensiones de interdependencia
positiva, responsabilidad, interacción cara a cara y habilidades personales. La validación de contenido
demuestra que los ítems son relevantes y representativos del constructo. Además, el consenso entre
jueces resultó significativo y no aleatorio, lo que confirma una convergencia entre el rigor cualitativo y
la significancia de los estadísticos aplicados. En consecuencia, se garantiza que el instrumento tiene la
calidad técnica necesaria para su aplicación en la evaluación de actividades colaborativas en el ámbito
de ingeniería.
No obstante, tras el rigor del proceso de validación, se reconoce como limitante que esta investigación
sólo cubrió la etapa de validez de contenido. Por tanto, se sugiere la realización de pruebas piloto que
permitan un análisis de confiabilidad interna (como el alfa de Crombach) para complementar la solidez
del instrumento y verificar su eficacia en el estudio de otros objetos matemáticos, asignaturas de
ingeniería o ciencias básicas.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Amador, G. (2023). Validez de contenido por juicio de expertos en la investigación con enfoque
cuantitativo. Método IVCEA / Validity of content by judgment of experts in research with a
quantitative approach. IVCEA method. Revista Arjé, 17(33), 338-360.
https://arje.bc.uc.edu.ve/arje33/art03.pf
Andueza, G., Rodríguez, M., & Tobón, S. (2020). Docencia universitaria en psicología: Validación por
juicio de expertos de una escala de satisfacción estudiantil desde la didáctica socioformativa.
1049 | P á g i n a
CONCLUSIONES
El proceso de diseño y validación de contenido mediante juicio de expertos requiere de diversas fases
secuenciales: desde la selección de los jueces y la operacionalización conceptual del constructo, hasta
el diseño de la matriz de validación y la optimización de los ítems basada en análisis estadísticos. Este
enfoque combinado (cualitativo y cuantitativo) aporta evidencia robusta sobre la validez y fiabilidad del
instrumento. Es por ello que con esta propuesta se buscó asegurar un procedimiento respaldado por
un sólido rigor científico previo a su implementación definitiva.
De esta manera, las actividades colaborativas diseñadas para la enseñanza de sistemas de ecuaciones
lineales cuentan con una fundamentación teórica estructurada en las dimensiones de interdependencia
positiva, responsabilidad, interacción cara a cara y habilidades personales. La validación de contenido
demuestra que los ítems son relevantes y representativos del constructo. Además, el consenso entre
jueces resultó significativo y no aleatorio, lo que confirma una convergencia entre el rigor cualitativo y
la significancia de los estadísticos aplicados. En consecuencia, se garantiza que el instrumento tiene la
calidad técnica necesaria para su aplicación en la evaluación de actividades colaborativas en el ámbito
de ingeniería.
No obstante, tras el rigor del proceso de validación, se reconoce como limitante que esta investigación
sólo cubrió la etapa de validez de contenido. Por tanto, se sugiere la realización de pruebas piloto que
permitan un análisis de confiabilidad interna (como el alfa de Crombach) para complementar la solidez
del instrumento y verificar su eficacia en el estudio de otros objetos matemáticos, asignaturas de
ingeniería o ciencias básicas.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Amador, G. (2023). Validez de contenido por juicio de expertos en la investigación con enfoque
cuantitativo. Método IVCEA / Validity of content by judgment of experts in research with a
quantitative approach. IVCEA method. Revista Arjé, 17(33), 338-360.
https://arje.bc.uc.edu.ve/arje33/art03.pf
Andueza, G., Rodríguez, M., & Tobón, S. (2020). Docencia universitaria en psicología: Validación por
juicio de expertos de una escala de satisfacción estudiantil desde la didáctica socioformativa.
Vol 6 N|1
1050 | P á g i n a
Revista Arbitrada del Centro de Investigación y Estudios Gerenciales, (41), 216-238.
https://revista.grupocieg.org/wp-content/uploas/2025/07/Ed.41216-238-Andueza-
Rodriguez-Tobon.pdf
Balderas, A., Cruz, C., Zapata, N., & Salazar, J. (2022). La Validación por juicio de expertos como
estrategia para medir la confiabilidad de un instrumento. TECTZAPIC. Revista Académico-
Científica, 8(1), 9-18. https://doi.org/10.51896/tectzapic/IQCL5337
Barrueta, N., Peña, S., & Fernández, E. (2022). El estadígrafo Kendall y su aplicación. Un ejemplo
práctico. A3manos Revista de la Universidad Cubana de Diseños, 9(16), 1-9.
https://portal.america.org/ameli/journal/784/78438890
Cárcamo, A., Fuentealba, C., & Tauler, F. (2021). Concepciones sobre sistemas de ecuaciones lineales
de 3x2 con solución vacía: Un estudio exploratorio con estudiantes universitarios. Formación
universitaria, 14(1), 217-224. https://doi.org/10.4067/S0718-50062021000100217
Chango, B., Pandi, D., Caguana, M., Altamirano, S., & Guingla, G. (2025). El Aprendizaje Cooperativo
como estrategia para mejorar el rendimiento académico en Matemática: Cooperative Learning
as a strategy to improve academic performance in Mathematics. LATAM Revista
Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 6(3), 2534-2549.
https://doi.org/10.56712/latam.v6i3.4137
Delgado, J., Medina, N., Cruz, S., Shive, C., & Cárdenas, Y. (2026). Trabajo colaborativo para el
aprendizaje de Sistemas de ecuaciones lineales en estudiantes universitarios. ASCE MAGAZINE,
5(1), 540-562. https://doi.org/10.70577/asce.v5i1.606
Escobar, J., & Cuervo, Á. (2008). Validez de contenido y juicio de expertos: Una aproximación a su
utilización. Avances en Medición, 6(1), 27-36.
https://www.humanas.unal.edu.co/lab_psicometria/application/files/9416/0463/3548/Vol_
6_Articulo3_Juicio_de_expertos_27-36.pdf
Escurra, L. (1988). Cuantificación de la validez de contenido por criterio de jueces. Revista De Psicología,
6(1-2), 103-111. https://doi.org/10.18800/psico.198801-02.008
1050 | P á g i n a
Revista Arbitrada del Centro de Investigación y Estudios Gerenciales, (41), 216-238.
https://revista.grupocieg.org/wp-content/uploas/2025/07/Ed.41216-238-Andueza-
Rodriguez-Tobon.pdf
Balderas, A., Cruz, C., Zapata, N., & Salazar, J. (2022). La Validación por juicio de expertos como
estrategia para medir la confiabilidad de un instrumento. TECTZAPIC. Revista Académico-
Científica, 8(1), 9-18. https://doi.org/10.51896/tectzapic/IQCL5337
Barrueta, N., Peña, S., & Fernández, E. (2022). El estadígrafo Kendall y su aplicación. Un ejemplo
práctico. A3manos Revista de la Universidad Cubana de Diseños, 9(16), 1-9.
https://portal.america.org/ameli/journal/784/78438890
Cárcamo, A., Fuentealba, C., & Tauler, F. (2021). Concepciones sobre sistemas de ecuaciones lineales
de 3x2 con solución vacía: Un estudio exploratorio con estudiantes universitarios. Formación
universitaria, 14(1), 217-224. https://doi.org/10.4067/S0718-50062021000100217
Chango, B., Pandi, D., Caguana, M., Altamirano, S., & Guingla, G. (2025). El Aprendizaje Cooperativo
como estrategia para mejorar el rendimiento académico en Matemática: Cooperative Learning
as a strategy to improve academic performance in Mathematics. LATAM Revista
Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 6(3), 2534-2549.
https://doi.org/10.56712/latam.v6i3.4137
Delgado, J., Medina, N., Cruz, S., Shive, C., & Cárdenas, Y. (2026). Trabajo colaborativo para el
aprendizaje de Sistemas de ecuaciones lineales en estudiantes universitarios. ASCE MAGAZINE,
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Escobar, J., & Cuervo, Á. (2008). Validez de contenido y juicio de expertos: Una aproximación a su
utilización. Avances en Medición, 6(1), 27-36.
https://www.humanas.unal.edu.co/lab_psicometria/application/files/9416/0463/3548/Vol_
6_Articulo3_Juicio_de_expertos_27-36.pdf
Escurra, L. (1988). Cuantificación de la validez de contenido por criterio de jueces. Revista De Psicología,
6(1-2), 103-111. https://doi.org/10.18800/psico.198801-02.008
Vol 6 N|1
1051 | P á g i n a
Fanaro, M., Artigue, V., Gak, J., & Núñez, G. (2024). Actitudes de estudiantes universitarios hacia el
trabajo colaborativo en la propuesta del juego “Lights out!” en un curso de Álgebra lineal.
UNION, Revista Iberoamericana de Educación Matemática, 20(71), 1-22.
https://www.revistaunion.org.fespm.es/index.php/UNION/article/view/1612/1232
Flores, J., & Terán, M. (2022). Validez de contenido de juicio por expertos en instrumento para medir
la influencia de factores psicosociales en el estrés organizacional en empresas del giro hotelero.
Compendium: Cuadernos de Economía y Administración, 9(3), 219.
https://doi.org/10.46677/compendium.v9i3.1130
Gálvez, G., & Block, D. (2024). La Teoría de las Situaciones Didácticas, legado fundamental de Guy
Brousseau a la educación matemática. Educación Matemática, 36(1), 258-263.
https://doi.org/10.24844/EM3601.14
García, A., Corona, K., Hernández, M., Hernández, R., & Villalpa, H. (2024). Diseño y validación de
contenido por juicio de expertos de un instrumento para evaluar la efectividad del proceso
educativo relacionado al emprendimiento en estudiantes de educación superior. Espacios,
45(04), 179-189. https://doi.org/10.48082/espacios-a24v45n04p14
Guerrero, R., Delgado, J., Pacheco, A., Vivanco, C., Reyes, J., & Vivanco, J. (2025). Validación de
contenido por expertos: Concordancia interjueces y modelo estandarizado para instrumentos
de investigación. Revista Latinoamericana de Educación, 3(3), 1-11.
https://doi.org/10.53595/rle.v3.i3.015
Guevara, G., Verdesoto, A., & Castro, N. (2020). Metodologías de investigación educativa (descriptivas,
experimentales, participativas, y de investigación-acción). RECIMUNDO, 4(3), 163-173.
https://doi.org/10.26820/recimundo/4.(3).julio.2020.163-173
Hernández, M., García, A., Corona, K., Villalpa, H., & Hernández, R. (2024). Diseño y validación de
contenido por juicio de expertos de un instrumento para evaluar el impacto del COVID-19 en
estudiantes de educación superior. Espacios, 45(6), 73-82. https://doi.org/10.48082/espacios-
a24v45n06p06
1051 | P á g i n a
Fanaro, M., Artigue, V., Gak, J., & Núñez, G. (2024). Actitudes de estudiantes universitarios hacia el
trabajo colaborativo en la propuesta del juego “Lights out!” en un curso de Álgebra lineal.
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la influencia de factores psicosociales en el estrés organizacional en empresas del giro hotelero.
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Guevara, G., Verdesoto, A., & Castro, N. (2020). Metodologías de investigación educativa (descriptivas,
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Hernández, M., García, A., Corona, K., Villalpa, H., & Hernández, R. (2024). Diseño y validación de
contenido por juicio de expertos de un instrumento para evaluar el impacto del COVID-19 en
estudiantes de educación superior. Espacios, 45(6), 73-82. https://doi.org/10.48082/espacios-
a24v45n06p06
Vol 6 N|1
1052 | P á g i n a
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http://www.revhabanera.sld.cu/index.php/rhab/article/view/4711
Idrobo, L., Vásquez, K., Jingo, M., & Muyulema, J. (2025). Validación por juicio de expertos de un
instrumento para evaluar la calidad del gasto público. Arandu UTIC, 12(2), 1-25.
https://doi.org/10.69639/arandu.v12i2.884
Junco, L., García, K., Ordoñez, R., & Reigosa, A. (2024). Aplicación de la teoría sociocultural de
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