González Grez, Antonio2025-04-282025-04-282025González Grez, A. (2025). Competencia Digital Cero: Necesidades Formativas vía Minería de Datos hacia un Sistema de Formación Digital Innovador y Disruptivo. Pixel-Bit: Revista de Medios y Educación, 73, 4. https://doi.org/10.12795/pixelbit.108664.2171-7966https://hdl.handle.net/11441/172193Este estudio identifica necesidades formativas docentes mediante minería de textos para fundamentar un sistema formativo digital innovador que contribuya a reducir la brecha de competencias digitales, comparando períodos pre y post-pandemia. Se empleó un diseño cualitativo secuencial con entrevistas semiestructuradas a 21 especialistas de cinco países hispanoamericanos (fase pre-pandemia, 2018-2020) y focus groups con 6 especialistas (fase post-pandemia, 2023). Los datos se analizaron mediante técnicas de minería de textos (análisis de bigramas) y microanálisis cualitativo, aplicando criterios de saturación teórica y triangulación metodológica. El análisis pre-pandemia reveló preocupaciones centradas en aspectos curriculares, evaluación de aprendizajes y estructura universitaria. El estudio post-pandemia evidenció un desplazamiento hacia tecnologías como apoyo de datos, enfoque humanizante del aprendizaje y solución de problemas reales mediante inteligencia artificial. Los bigramas más significativos ("realidad-virtual", "habilidades-blandas", "inteligencia-artificial") confirman esta evolución. Los hallazgos fundamentan un Sistema Formativo Digital basado en comunidades de aprendizaje mediadas por IA, trayectorias personalizadas y equilibrio técnico-humanístico, trascendiendo los modelos tradicionales para abordar la brecha de competencias digitales docentes de manera innovadora y contextualizada.This study identifies teaching training needs through text mining to underpin an innovative digital training system that contributes to reducing the digital skills gap, comparing pre- and post-pandemic periods. A sequential qualitative design was employed, with semi-structured interviews with 21 specialists from five Spanish-speaking countries (pre-pandemic phase, 2018-2020) and focus groups with 6 specialists (post-pandemic phase, 2023). Data were analyzed using text mining techniques (bigram analysis) and qualitative microanalysis, applying theoretical saturation criteria and methodological triangulation. The pre-pandemic analysis revealed concerns focused on curricular aspects, assessment of learning, and university structure. The post-pandemic study showed a shift toward technologies supporting data, a humanizing approach to learning, and solving real-world problems using artificial intelligence. The most significant bigrams ("virtual-reality," "soft-skills," "artificial-intelligence") confirm this evolution. The findings support a Digital Training System based on learning communities mediated by AI, personalized trajectories, and a technical-humanistic balance, transcending traditional models to address the digital skills gap in teaching in an innovative and contextualized manner.application/pdf30 p.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Competencia digitalBrecha digitalFormación docenteInnovación educativaMinería de datosTecnologías emergentesInteligencia ArtificialDigital Teaching CompetenceDigital DivideTeacher TrainingEducational InnovationData MiningEmerging TechnologiesArtificial Intelligenceinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://doi.org/10.12795/pixelbit.108664