1. INTRODUCCIÓN

La educación superior conlleva un gran desafío a la hora de adaptarse a un entorno que está en constante cambio ya que todo variará según la demanda de los estudiantes; es en este contexto cambiante en el que las tecnologías emergentes comienzan a desempeñar un papel crucial en la transformación de los métodos de enseñanza y aprendizaje.

Por ello, esta investigación se centra en la Realidad Extendida (RE), ya que esta facilita nuevas oportunidades para mejorar la experiencia educativa al proporcionar entornos inmersivos y experiencias de aprendizaje interactivas mediante la Realidad Virtual (RV), la Realidad Aumentada (RA) y la Realidad Mixta (RM), las cuales definiremos más adelante.

1.1. Justificación de la investigación

A pesar del gran potencial que tiene la RE en la educación superior, concretamente en la enseñanza universitaria, su adopción se encuentra todavía en una etapa muy temprana, por lo que es necesario que se realicen más investigaciones para comprender cómo integrar esta de forma efectiva en cada uno de los ámbitos educativos, averiguando así también los diversos beneficios y desafíos que puedan surgir.

1.1.1.Objetivos del estudio

El objetivo principal de este estudio es: “Analizar el uso de la Realidad Extendida en los diversos ámbitos de la enseñanza superior, centrándose en sus posibles aplicaciones, beneficios y desafíos”.

Este objetivo principal se desglosa en los siguientes objetivos específicos:

- Conocer la cantidad de información que existe sobre Realidad Extendida y sus diversas vertientes, y analizar si esta es suficiente para establecer conclusiones.

- Analizar la procedencia de los diversos documentos existentes sobre Realidad Extendida, y averiguar en qué países es más frecuente su uso.

- Indagar sobre las dificultades y desafíos técnicos, curriculares y organizativos que pudiera tener la RE al ser aplicada en contextos de enseñanza superior.

- Establecer conexiones entre el uso de la RE y el ámbito educativo en el que estas son utilizadas.

1.2.Marco teórico

En primer lugar y siguiendo a Alnagrat et al. (2022) cabe destacar que el principal objetivo de la integración de las nuevas tecnologías en la enseñanza es mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje, involucrando al alumnado para que el aprendizaje sea más significativo para ellos, ofreciéndoles acceso a información y materiales que quizás, en su día a día, no dispongan, es decir, aplicar la función compensatoria de la escuela.

Un ejemplo de estas mejoras es la incorporación de las clases virtuales y el aprendizaje en línea, lo que favorece de forma significativa el aprendizaje para las personas que deben adaptar su horario laboral o se encuentran lejos de lo que quieren estudiar, especialmente a partir de la etapa universitaria; y con este avance ha surgido a su vez la importancia del nuevo término RE, que abarca tecnologías como la RV, RA y RM —Figura 1—(Alnagrat et al., 2022).

La RE es un término que, como se comentaba anteriormente, engloba diversas tecnologías inmersivas, por lo que, antes de continuar será necesario crear una base en la que se explique qué significa cada uno de los términos para saber de qué estamos hablando, utilizando como referencia artículos y revisiones actuales en medida de lo posible.

Ahora sí, y volviendo a mencionar las palabras de Alnagrat et al. (2022), se podría definir RE como la unión de todos los entornos virtuales y reales combinados, uniendo así al ser humano con los dispositivos tecnológicos; es decir, es capaz de crear mediante la tecnología experiencias similares a las reales del mundo físico.

1.2.1.Tipos de Realidad Extendida

- Realidad Virtual (RV): “es una Tecnología de la Información y Comunicación (TIC) que permite crear mundos virtuales percibidos como si fueran reales” (Rubio et al., 2023, p. 310).

- Realidad Aumentada (RA): siguiendo a Neven et al. (2011), podemos definir esta como una tecnología que permite ampliar las imágenes de la realidad, partiendo desde su captura por la cámara de un dispositivo electrónico avanzado que añade elementos virtuales para la elaboración de una RM (Cabero-Almenara et al., 2018).

- Realidad Mixta (RM): es aquella que reúne características tanto de la RV como de la aumentada, consiguiendo así una mezcla de ambas (Cabero-Almenara et al., 2018).

1.2.2.Uso actual de la Realidad Extendida en la Educación Superior

Diversos autores, como Rodríguez (2022) han comprobado que, aunque la RE está en una etapa inicial, y hay poca información respecto a esta, se han ido realizando avances significativos, a la vez que aumentaba el interés por esta; e incluso son muchos los que coinciden en que, el uso de las diversas realidades ha sido extendido post pandemia (Covid-19), y afirman que han llegado para quedarse ya que gracias a estas se complementan las posibilidades de los procesos de enseñanza-aprendizaje, tanto presencial como virtual (Massolo et al., 2024; Haidar, 2024).

Continuando con lo analizado, existen tres razones principales de que esta falta de documentos ocurra, que, siguiendo a Rodríguez (2022) serían:

- No se ha consolidado el uso de los teléfonos inteligentes, necesarios para acceder a estas tecnologías.

- Falta contenido y formación sobre cómo usar estas tecnologías en los centros educativos.

- Existe la llamada brecha digital.

Según Llorente-Cejudo et al. (2024) “la aplicación de la Realidad Virtual en la docencia universitaria ha despertado un interés significativo debido a sus beneficios pedagógicos y su capacidad para mejorar la comprensión de conceptos complejos” (p. 100); la posibilidad de personalizar de forma más rápida y eficaz los aprendizajes, consiguiendo una participación más activa y práctica del alumnado hacen que, este aprendizaje sea significativo y dure más en el tiempo (Llorente-Cejudo et al., 2024).

Teniendo en cuenta esto, y continuando con el análisis de contribuciones, se ha demostrado que existen avances muy significativos sobre la RE dentro de ámbitos como la Ingeniería, las Ciencias Sociales y la Medicina.

Respecto a esto, autores como Saab et al. (2021) y Vergara et al. (2021) han demostrado que dentro del amplio campo de las Ciencias de la Salud la RE y todo lo que esta abarca proporciona a los estudiantes experiencias realistas y acceso a entornos desafiantes simulando, por ejemplo, diversos procesos y contextos de la vida real como operaciones.

Investigaciones recientes han demostrado el gran potencial de las diversas realidades; por ejemplo, se podría destacar que la RA complementa a los recursos tradicionales de forma interactiva, aportando información útil de forma adicional (Cabero Almenara y García Jiménez, 2016; López-Belmonte et al., 2024) mediante dispositivos que el alumnado de la enseñanza superior suele tener generalmente a su disposición (Yáñez-Luna y Arias-Oliva, 2018).

Por otro lado, aunque son innumerables las posibles ventajas o beneficios, como por ejemplo el fácil acceso y manipulación, la posibilidad de reutilizar y modificar con poco esfuerzo, su carácter didáctico y eficaz… (Gonzales y Gonzales, 2024); también existen diversos desafíos que se deben tener en cuenta a la hora de abordar la REen el aula, como por ejemplo la accesibilidad, la integración curricular y la formación y capacitación de los docentes, sobre todo en la educación superior, ya que debe conocer cómo motivar en el uso de estas tecnologías para la creación de materiales y realización de actividades; en resumen, los docentes deben tener capacidad de organizar y planificar, a la vez que motivan al alumnado, consiguiendo así que se adapten los aprendizajes a las necesidades actuales (Martínez Pérez et al., 2021).

Tras examinar minuciosamente el marco teórico sobre la RE y cada uno de sus tipos, se ha podido comprobar que son relativamente pocos los estudios que hablan sobre este tema y, además, los que hay no son suficientes para realizar un estudio exhaustivo sobre este fenómeno; es por esto que será necesario llevar a cabo una investigación que examine el uso de las tecnologías emergentes, concretamente en la enseñanza superior.

Teniendo en cuenta toda esta información, se detallará a continuación el enfoque metodológico que, incluyendo los pasos que se deben seguir para realizar la investigación, y el tipo de muestra sobre el que se realizará, permitirá responder de forma adecuada a los objetivos planteados y, contribuir así de manera significativa al conocimiento existente sobre el uso de la RE en la enseñanza superior.

2.METODOLOGÍA

Para poder ejecutar una buena investigación sobre el tema seleccionado, se va realizar un análisis bibliométrico siguiendo los pasos que se desarrollarán a continuación.

2.1.Objetivos

En primer lugar, y para que este tenga concordancia con la investigación, la principal idea de objetivo será: “Analizar el uso de la Realidad Extendida en los diversos ámbitos de la enseñanza superior, centrándose en sus posibles aplicaciones, beneficios y desafíos”.

2.2.Procedimiento de análisis de datos

A continuación, y como primer paso de la investigación, se realiza una búsqueda exhaustiva en Scopus para encontrar registros bibliográficos válidos y veraces sobre RE, empleando para ello la sintaxis “(extended AND reality)” —Figura 2—.

Durante esta búsqueda se ha obtenido un total de 10 568 documentos comprendidos entre los años 1923 y 2024, ambos incluidos —Figura 3—; pero, para darle más veracidad y actualidad al análisis, se tendrán en cuenta únicamente los documentos comprendidos entre los años 2000 y 2024, ambos inclusive, dejando así 9946 documentos encontrados —Figura 4—.

Esta búsqueda se realiza de forma tan amplia ya que, si se concreta la búsqueda a la sintaxis “(extended AND reality AND education)”, únicamente aparecen 1215 documentos entre los años 1962 y 2024, ambos inclusive —Figura 3—, lo cual podría no ser suficiente para realizar un análisis adecuado.

Posteriormente, estos documentos seleccionados son exportados como fichero CSV (extensión.csv) —Figura 5— donde se adjunta la información solicitada o los datos necesarios para poder obtener dicha información; en este caso, los apartados marcados en color naranja en la figura 6 ayudarán a averiguar aspectos como los años en los que más se ha escrito sobre RE, el área de conocimiento en la que más se utilizan y la modalidad de estudios en la que más efecto tienen.

Asimismo, este documento se importa en RStudio (https://www.r-studio.com/es/) para realizar un análisis de datos exhaustivo.

2.2.1.Funcionamiento del programa RStudio

Antes de comenzar a explicar cómo funciona o qué pasos se deben seguir una vez se importan los documentos a RStudio, sería conveniente definir qué es y para qué sirve.

Siguiendo las palabras de Fernández Lizana (2020, p. 5) es un “Entorno de Desarrollo Integrado”, el cual sirve para poder trabajar de forma más sencilla con R, pudiendo así utilizar de forma “amigable” el lenguaje de programación para realizar análisis estadísticos de datos y construcciones de gráficos.

Ahora sí, se puede comenzar con el análisis bibliométrico, utilizando la interfaz gráfica BiblioShiny, perteneciente al paquete Bibliometrix (https://www.bibliometrix.org/home/ ) disponible para RStudio; siendo ambos gratuitos y estando disponibles en sus respectivas páginas web.

En primer lugar, se importa el fichero —Figura 7— extraído de Scopus en la interfaz BiblioShiny, obteniendo así información importante, pero agrupada y fácil de comprender sobre los diversos documentos sin la necesidad de ir abriendo y analizando cada uno de estos.

Una vez que la interfaz ha analizado y agrupado toda la información, se podrá analizar está cogiendo únicamente los datos interesantes para la investigación con ayuda del menú de esta.

2.2.2.Funcionamiento del programa Orange Data Mining

Al igual que con RStudio, antes de comenzar a explicar cómo funciona o qué pasos se deben seguir una vez se importan los documentos a Orange, sería conveniente definir qué es y para qué sirve.

En este caso, la aplicación Orange Data Mining (https://orangedatamining.com/), es un software especialista en minería de datos con el cual se puede visualizar, analizar y modelar datos; en este caso, volverán a ser los extraídos del archivo CSV extraído anteriormente de Scopus.

Para la investigación, lo interesante de esta aplicación es poder realizar una minería de textos, es decir, extraer los datos más importantes, y para ello se deben seguir una serie de pasos:

- Recolectar los datos, es decir, extraer el archivo CSV de Scopus.

- Preprocesar los textos, es decir, descartar la información que no es necesaria.

- Tokenización (preprocess text), es decir, descomponer cada uno de los documentos dentro de Orange.

- Realización de los diversos análisis de datos dentro de las posibilidades o widgets que Orange ofrece.

- Visualización de los datos obtenidos tras los análisis, seleccionando los widgets “Word cloud” y “data table”.

2.3.Muestra

Como se menciona anteriormente, y tras la búsqueda de las palabras clave (RE) en la base de datos Scopus, se han encontrado y analizado 9,946 artículos y documentos escritos entre los años 2000 y 2024, ambos inclusive.

A continuación, y tras importar el fichero CSV en BiblioShiny, se abre una tabla resumen donde aparecen todos los datos encontrados, y la cantidad de datos o valores perdidos, encontrando en color verde (“Excellent”) los datos que aparecen en todos los documentos importados, y va disminuyendo conforme va perdiendo datos (es decir, cuando hay documentos en los que no aparecen dichos datos), pasando por otros colores, categorizados como “Good”, “Acceptable”, “Poor” y “Completely missing” siendo este representado en color rojo e indicando así que ninguno de los documentos incluye ese valor; por tanto, ese dato no podría ser analizado.

Como se puede observar en la tabla 1, los mejores datos para analizar serían abstract, document type, language, publication year, title y total citation (representados en color verde), ya que no se ha perdido ningún valor; y los que no sería recomendable analizar podrían ser keywords, keywords plus, affiliation, cited references, corresponding autor y science categories (representados con color gris o rojo), ya que la cantidad de datos sería pobre o nula.

3. RESULTADOS

En esta sección, se presentan los resultados obtenidos durante la investigación; aunque cabe destacar que únicamente se expondrán los hallazgos principales y las tendencias observadas durante la investigación, pero no serán analizados e interpretados hasta el siguiente apartado “discusión y conclusiones” para extraer conclusiones significativas y expresar sugerencias pertinentes.

Para mayor facilidad de comprensión, se diferenciará entre los resultados obtenidos en las dos principales interfaces que se utilizan durante la investigación: Bibliometrix y Orange Data Mining.

3.1. Resultados obtenidos con Bibliometrix

A continuación, se realiza una investigación profunda sobre la RE dentro de la interfaz Bibliometrix —Figura 8—, donde, como se mencionaba anteriormente, ya se ha subido el archivo CSV extraído de la base de datos.

Toda esta información y datos concretos sobre el dataset que se utiliza para el análisis, se podrá ver resumida en el apartado “Main information” de la misma interfaz.

Como se puede comprobar en la figura 9, algunos de los aspectos más relevantes son el número de fuentes o revistas que han escrito sobre el tema, teniendo un total de 5497 y el número de autores diferentes, que asciende a 25 948.

3.1.1.Análisis según el número de publicaciones y el idioma de estas

Como se puede observar en la siguiente gráfica —Figura 10—, el número de publicaciones científicas sobre la RE ha ido aumentando con el paso del tiempo, obteniendo su pico máximo en 2023, con un total de 1693 artículos publicados ese año, pero, es interesante ver cómo en 2024, llevando menos de medio año, se ha recogido que hay publicados 524 documentos, por lo que es probable que, al finalizar el año, se acerque o supere a la cantidad de artículos escritos en 2023.

Otro aspecto importante para tener en cuenta es el idioma en el que las contribuciones fueron redactadas. Debido a su amplio número, estas están redactadas en diferentes lenguas como chino, croata, francés, griego, italiano, japonés, portugués, ruso, etc. Pero gracias a los diversos filtros de Biblioshiny —Figura 11— se puede comprobar que se incluyen únicamente 74 archivos en español, frente a 9513 redactados en inglés.

3.1.2Análisis de fuentes

Este análisis hace un recuento de las diferentes fuentes de publicación, como por ejemplo las revistas, considerando más relevantes aquellas que posean un mayor número de artículos publicados.

En este caso, se sitúa a la revista Lecture notes in computer science (LNCS), la cual trabaja recogiendo actas de congresos y publicando los últimos avances de investigación en todas las áreas de la informática, con más de 300 documentos, como se puede apreciar en la figura 12; por otro lado, el resto de fuentes relevantes baja de las 150 publicaciones.

Una vez analizados la cantidad de artículos y documentos que se recogen en cada una de las principales fuentes y revistas incluidas en la database, sería interesante averiguar en qué año han publicado y producido más cada una de estas.

De esta forma, se podría ver un gran salto de las fuentes representadas en color azul (“Lecture notes in computer science”) y rosa (“Proceedings of spie the International Society form optical engineering”), aproximadamente en el año 2023 —Figura 13—.

3.1.3.Análisis de autoría

Este análisis incluye las relaciones entre los diversos autores, el análisis de fuentes, las afiliaciones y las instituciones de los mismos. A continuación, se mostrará el análisis de los autores más relevantes —Figura 14—, en el que comparan los autores de los documentos, en función del número de publicaciones incorporadas en el archivo CSV.

Tras la realización de la gráfica, se puede apreciar que de 25 948 autores analizados destaca uno de ellos (Wang, Y.) con 74 documentos publicados; y dentro de los 20 autores y autoras que más publicaciones han realizado, con una media de 37,75 documentos cada uno.

Por otro lado, y analizando la interacción social entre estos, se pueden apreciar dos grupos o redes principales de colaboración, diferenciadas en la figura 15 en color rojo y color azul.

Siguiendo con el análisis de la autoría, se debe tener en cuenta la Ley de Lotka de Alfred Lotka, enunciada en el año 1926. Esta ley establece una relación de tipo cuantitativo entre las producciones de algún campo de conocimiento concreto y sus respectivos autores en un período de tiempo determinado; es decir, conforme más autores con el mismo número de trabajos escritos, mayor será el porcentaje de productividad.

Se puede apreciar —Tabla 2— que hay 21 993 autores con 1 artículo escrito, lo que genera una productividad del 84,8 %, disminuyendo esta considerablemente con los 2 artículos, ya que solo hay 2426 autores con esta cifra, es decir, un 9,3 % de productividad; por otro lado, el mínimo de productividad considerable es del 0,01 % correspondiendo este a 11 documentos escritos, conseguido únicamente por 14 autores y finalmente, el máximo de documentos escritos por autor ha sido de 74, obtenido únicamente por un autor.

3.1.4.Análisis de documentos

Respecto a los documentos más citados, hay una gran diferencia entre la frecuencia en la que cada documento es citado dentro de la colección, con lo que se podría comprender cuáles son las publicaciones de mayor difusión dentro de este estudio, y los que tendrán más información de valor.

En este caso, el documento más citado es el de Saad, W. (2020), IEEE Netw., con más de 400 citas. Partiendo de este, se puede observar una gran diferencia con los siguientes ya que disminuyen a la mitad de citas, es decir, entorno a unas 200; estos son Dwivedi, YK. (2022), Int. J. Inf. Manag. Y Park, S-M. (2022), IEEE Access —Figura 16—.

3.1.5.Gráfico de campo comparativo

Respecto al gráfico de campo —Figura 17—, se puede ver la relación entre 3 parámetros diferentes, en este caso, por ejemplo, se puede apreciar la relación de 10 apartados dentro de los ítems “Keywords” (en el campo de la izquierda), “Titles” (en el campo central), y “Abstract” (en el campo de la derecha).

Se puede apreciar claramente como en las tres columnas se repiten palabras como “reality”, “virtual”, “extended” o “xr”, las cuales son las principales a trabajar en esta investigación, lo que indica que se están analizando los documentos adecuados.

Por otro lado, es interesante ver cómo todas las palabras destacadas tienen relación con todas las de las columnas colindantes.

3.1.6.Análisis de palabras

Respecto a las palabras que son usadas con más frecuencia en los diversos documentos analizados, se puede apreciar —Figura 18— como “RV” es la más mencionada, con 1365 usos entre las palabras clave elegidas por los diversos autores, seguido de cerca por “RE” y “RA” que también rondan las 1000 menciones.

De la misma forma, se pueden apreciar las temáticas más utilizadas en los diversos documentos incluidos en el archivo CSV que se está analizando, las cuales aparecen representadas en un mapa de árbol—Figura 19— en el que las palabras mencionadas un mayor número de veces se representan con cuadrados o rectángulos de colores más grandes.

Igualmente, se puede apreciar que, las palabras más nombradas por los autores coinciden con las temáticas más repetidas (RV, RE y RA).

3.1.7.Análisis de mapas

Este pertenece al análisis de estructura conceptual, en el cual los resultados son mostrados habitualmente conforme a dos índices: centralidad (una medida que evalúa el grado en que un elemento se vincula con otros) y densidad (grado de cohesión interna de los elementos analizados) (Callon et al., 1991).

A continuación, se analiza mediante un mapa temático —Figura 20—, a través de representación bidimensional, un análisis de las palabras claves de los autores, según los índices de centralidad y densidad mencionados anteriormente; este, además, presenta las relaciones de co-ocurrencia según el cuadrante en el que se sitúan:

- El cuadrante superior derecho se muestran los temas motores, es decir, aquellos que presentan una alta centralidad y densidad, como por ejemplo “artificial intelligence”.

- El cuadrante inferior derecho muestra aquellos temas considerados básicos y transversales, es decir, de gran centralidad y baja densidad, interesantes, pero poco desarrollados, como son “metaverse” y “education”, que pueden verse en color azul.

- El cuadrante inferior izquierdo son los temas emergentes o que desaparecen, de baja centralidad y densidad, y aunque aparece en tamaño pequeño, es decir, que se nombra poco, se puede encontrar en color naranja “human-centered computing”.

- El cuadrante superior izquierdo son aquellos temas muy especializados o que suponen un nicho de publicación, de poca centralidad, pero alta densidad de publicaciones, donde podemos encontrar principalmente “virtual reality (vr)” y “augmented reality (ar)”.

A continuación, en la Figura 21, se muestran las principales palabras clave relacionadas entre sí en un mapa de co-ocurrencia agrupando estas en dos clústeres principales:

Por otro lado, es interesante apreciar cómo han ido evolucionando y aumentando las palabras claves y temas utilizados con el paso del tiempo —Figura 22— ya que, por ejemplo, entre los años 2000 y 2008 únicamente aparecen tres palabras que engloban toda la información, mientras que, conforme van pasando los años, estas mismas palabras van dividiéndose en otras que están relacionadas, pero son más concretas.

Un ejemplo concreto sería ver cómo “virtual environments” (en la primera columna), se transforma en “virtual reality”, la cual posteriormente se divide en “human-centered computing” y “extended reality (xr)” y finalmente, estas 2 añaden los conceptos “metaverse” y “covid-19”.

3.2.Resultados obtenidos con Orange Data Mining

Orange Data Mining es una aplicación que ayuda a realizar minerías de textos y de datos, es decir, extraer, procesar y analizar la información más relevante de estos, de forma más simplificada y visual.

En educación, por ejemplo, algunos de los usos más comunes de esta interfaz podrían ser la evaluación académica, detección de plagio, mejora de materiales didácticos, análisis de sentimientos, etc. Mediante widgets como la recolección de datos, el preprocesamiento de textos, tokenización o descomposición, análisis de frecuencias de palabras, etc.

A continuación, y siguiendo lo mencionado anteriormente, se van a utilizar los diversos widgets del interfaz Orange Data Mining para analizar la base de datos CSV extraída de Scopus.

En primer lugar, se procede a abrir la aplicación y se insertan los datos dentro de los widgets “Corpus” y “File”; y con estos, a continuación, se realizarán dos procesos diferenciados de análisis.

- Análisis mediante el widget “File”:

o Primero se genera una “Data table” para obtener todos los datos importados en el archivo CSV.

o A continuación, se seleccionan las columnas que interesan para lo que se desea analizar, en este caso se busca averiguar la cantidad de textos de cada tipo que están escritos en cada idioma.

o El siguiente paso es generar una “fórmula”, indicando que deseamos averiguar la cantidad de textos por idioma y tipo.

o Posteriormente, se ha de generar otra tabla de datos para confirmar que el proceso se ha realizado de forma correcta y los datos que se han ido pidiendo han ido apareciendo.

o Finalmente, se selecciona “Pivot table”, la cual reúne todos los datos insertados y genera los resultados que se desean observar, y estos se plasman de forma clara en la “Data table (2)”

Como se puede comprobar, este análisis demuestra cómo la mayor cantidad de documentos son artículos en inglés, seguido de cerca por artículos de conferencias en el mismo idioma; además, cabe destacar que los seis tipos de documentos más numerosos son escritos en inglés.

Por otro lado, otro aspecto importante que se puede apreciar en la figura 23 es que, dentro de los 20 tipos de documentos por idiomas más numerosos, el español aparece únicamente en tres ocasiones, a modo de artículos, revisiones y conferencias en este mismo orden.

- Análisis mediante el widget “Corpus”:

o El primer paso es insertar en el widget “corpus” la database en CSV, revisar estos datos (“corpus viewer”), preprocesar los textos y realizar una tokenización (“preprocess text”).

o A continuación, se analiza la frecuencia de las palabras utilizadas mediante el widget “bag of words” y este paso se divide en dos apartados; uno primero para comprobar que todo el proceso está saliendo correctamente (“data table”) y otro para calcular las distancias y continuar con el análisis.

o Partiendo de las distancias, se realiza a continuación un análisis jerárquico (“hierarchical clustering”), en este caso, generando seis clústers divididos según las palabras clave de los autores.

o Otro análisis que se puede realizar en la nube de palabras, en la que, al igual que en el análisis con Bibliometrix —Figura 24—, las palabras que más veces se repiten son: “reality”, “virtual”, “exended”…

Finalmente, se realiza un “topic modeling” —Figura 25—, el cual consiste en identificar grupos de palabras similares dentro de la database incorporada

Tras presentar los hallazgos obtenidos durante la investigación, a continuación, se analizará detenidamente, para alcanzar diversas conclusiones importantes sobre esta.

Para ello se interpretan los datos obtenidos, evaluando su relevancia en relación con los objetivos planteados y se discuten sus implicaciones para la práctica educativa; además, se discutirán las limitaciones del estudio y se propondrán nuevas líneas de investigación en el campo de la tecnología educativa.

4.DISCUSIONES

Las nuevas tecnologías en la educación y las diversas realidades, junto a la gamificación y el flipped classroom entre otras se podría decir que pertenecen a las metodologías activas de aprendizaje ya que, y siguiendo a Villalobos López (2024) estas son “los métodos, técnicas y estrategias que utiliza el docente para convertir el proceso de enseñanza en actividades que fomenten la participación activa del estudiante” (p. 3).

Como se ha podido comprobar, existe un gran número de documentos que hablan sobre RA y RV, pero se ha demostrado que, los que tratan sobre RE disminuyen considerablemente; y de estos, únicamente 1215 concretan esta temática dentro del mundo de la educación.

Si se analiza el sector educativo Alastor et al. (2023) afirman que “la inclusión tecnológica se ha producido por etapas, permitiendo la evolución de las estrategias de enseñanza aprendizaje” (p. 23); tanto es así que, tras comprobar que las clases magistrales no satisfacen las demandas del alumnado, poco a poco se van implementando las nuevas tecnologías dentro de

Las nuevas tecnologías en la educación y las diversas realidades, junto a la gamificación y el flipped classroom entre otras se podría decir que pertenecen a las metodologías activas de aprendizaje ya que, y siguiendo a Villalobos López (2024) estas son “los métodos, técnicas y estrategias que utiliza el docente para convertir el proceso de enseñanza en actividades que fomenten la participación activa del estudiante” (p. 3).

Como se ha podido comprobar, existe un gran número de documentos que hablan sobre RA y RV, pero se ha demostrado que, los que tratan sobre RE disminuyen considerablemente; y de estos, únicamente 1215 concretan esta temática dentro del mundo de la educación.

Si se analiza el sector educativo Alastor et al. (2023) afirman que “la inclusión tecnológica se ha producido por etapas, permitiendo la evolución de las estrategias de enseñanza aprendizaje” (p. 23); tanto es así que, tras comprobar que las clases magistrales no satisfacen las demandas del alumnado, poco a poco se van implementando las nuevas tecnologías dentro de la enseñanza, destacando el e-learning y las tecnologías inmersivas como la RA y la RV (Alastor et al., 2023), coincidiendo estas con las palabras más repetidas en los diversos documentos estudiados en la base de datos.

Últimamente, la RV es una de las tecnologías emergentes que mayor interés ha cobrado dentro de la enseñanza superior, pero le siguen de cerca otras realidades como la aumentada o la inmersiva (Cabero-Almenara et al., 2023); justo por esto, sería interesante realizar algunos análisis en el ámbito de la RE dentro de la educación en general, e incluso generar aportaciones sobre recursos, materiales o actividades que se puedan hacer con estas realidades en las diversas etapas educativas.

Las tecnologías digitales están entrando en las aulas a pasos agigantados ya que, en el día a día de las personas es prácticamente inviable una situación en la que estas no aparezcan. Esto se confirma en estudios como los de Hu-Au y Lee (2017) en los cuales se explica que el éxito de la RV dentro del aula es debido a que hoy en día los jóvenes (es decir, la gran parte de los estudiantes) son considerados nativos digitales; es por ello, que se está animando a los educadores y educadoras de todas las etapas a formarse y explorar estas, para poderlas aplicar de forma fiable, segura y eficaz en el aula (Guo et al., 2021).

Haciendo referencia a esta última aclaración, es importante añadir que la implantación de recursos relacionados con las nuevas tecnologías no se puede hacer a la ligera, y mucho menos si hablamos de enseñanza superior, por lo que hay que ser conscientes de que se garantice información y materiales de calidad, los cuales ofrezcan contenidos precisos, actualizados y relevantes, para que este uso sea eficiente y no en vano (Alastor et al., 2023).

En concordancia con esta investigación, se ha analizado una encuesta Ipsos realizada en 29 países, en la que se demuestra que la RV es la más conocida y usada, y que los países donde más se utiliza la RE son China y Japón (Ipsos, 2022); pero, a diferencia del presente estudio donde se podría decir que, la gran mayoría de los estudios están escritos en inglés, en esta encuesta los países de habla inglesa no destacan en ninguno de los resultados, por lo que, se podía concluir que, los documentos que destacan están escritos en inglés por ser uno de los idiomas más universales.

Por otro lado, las principales revistas, instituciones y países de los que provienen, suelen ser países desarrollados, lo que se puede deber a la cantidad de recursos que se necesitan actualmente para utilizar este tipo de tecnologías emergentes tan novedosas. Esto es importante ya que, como decía Alastor et al. (2023) se debe “garantizar la accesibilidad y la igualdad en el uso de la tecnología por parte de todos los alumnos” (p. 24), para que así no surja la llamada brecha digital, la cual, en vez de generar un avance, estaría realizando todo lo contrario.

Por esto mismo, se ha notado un gran salto en el tiempo referido a la cantidad de documentos y archivos relacionados con la temática principal de esta investigación ya que, anteriormente, había términos y recursos que no existían.

Por su parte, las revistas más citadas están relacionadas con el mundo de las Ciencias, la Ingeniería y como era de esperar, con la Informática, por lo que, aunque se demuestra que mayormente su ámbito principal es la informática, la RE es interdisciplinar y puede servir de ayuda en cualquier tema.

Aunque la mayor parte de la investigación se centra en revistas relacionadas con las tecnologías y las diversas Ingenierías hacen un uso frecuente de las distintas realidades (Abulrub et al., 2011), no cabe duda de que el campo en el que más se utilizan estas nuevas realidades es, en efecto, el de las ciencias de la salud. Tal como afirman Cabero-Almenara et al. (2023), estas tecnologías permiten crear entornos de aprendizaje más atractivos y realistas, simulando escenarios médicos del mundo real. De hecho, siguiendo a Jenson y Forsyth (2012), se podría decir que la RV contribuye a mejorar el vínculo entre la teoría y la práctica, proporcionando así seguridad y experiencia a los futuros profesionales sanitarios (Bautista et al., 2023).

Tras realizar un análisis exhaustivo de los hallazgos encontrados durante esta investigación, se han conseguido desgranar los aspectos más interesantes sobre la RE y lo que esta abarca, pero, este arduo trabajo no habría sido posible sin encontrar diversas limitaciones por el camino, por lo que a continuación se procederá a describir algunas de estas, y a proponer futuras líneas de investigación, intentando así consolidar el conocimiento actual y ampliar nuevos horizontes y estrategias para potenciar la integración de las realidades emergentes en la educación superior.

5.CONCLUSIONES

A lo largo de este análisis, se exploran las tendencias emergentes, se pretende encontrar patrones significativos y se contextualizan los hallazgos dentro del marco teórico existente; es decir, se pondrán en juego los resultados obtenidos con otros que aparezcan en artículos y documentos anteriores.

Además, y como se mencionaba anteriormente, se reflexiona sobre las limitaciones del estudio y se proponen sugerencias prácticas y futuras líneas de investigación que puedan enriquecer aún más la investigación.

A modo de cierre de la investigación, se llevará a cabo una evaluación final sobre en qué medida se han alcanzado los objetivos establecidos al principio de la misma, y se analizará cómo los hallazgos obtenidos contribuyen a un avance científico dentro del ámbito que nos compete.

A lo largo del estudio, se ha llevado a cabo un análisis detallado sobre el uso de la RE en la Educación Superior, teniendo en cuenta la información extraída de una database obtenida en Scopus; consiguiendo así cumplir con diversos de los objetivos que se plantearon inicialmente.

Por otro lado, gracias al presente estudio y utilizando como referencia la base de datos mencionada anteriormente, se ha observado que, aunque la carga cognitiva tanto para el alumnado como para el docente es considerable debido a la novedad de los dispositivos tecnológicos, a largo plazo se facilita la comprensión y retención de los conceptos. Además, los estudiantes son capaces de aplicarlos en su práctica diaria, lo que evidencia el potencial de mejora en la calidad del aprendizaje.

Debido a esta facilidad de aplicar la práctica en el aula y unir el ámbito teórico con el práctico, también se ha comprobado que estas realidades destacan en estudios relacionados con las ciencias médicas, las diversas ingenierías y, como no, con la tecnología.

Finalmente, aunque los resultados obtenidos tras el análisis han sido en gran parte los esperados también han surgido algunos problemas y limitaciones, los cuales se desarrollarán a continuación:

5.1. Limitaciones y problemas encontrados

A continuación, se identifican y analizan las limitaciones y problemas encontrados durante la investigación sobre el uso de la RE en la enseñanza superior, abordando temas como:

- Escasez de información relevante:

o A pesar de realizar una búsqueda bibliográfica exhaustiva, se ha encontrado una cantidad limitada de documentos específicos sobre el uso de la RE, y más concretamente con su uso en la educación superior; es por esto que, la cantidad reducida de datos obtenidos ha obstaculizado la investigación debido a la falta de literatura relevante.

- El idioma de los documentos encontrados:

o La mayoría de los documentos encontrados estaban escritos en inglés, lo que dificultó su análisis y comprensión debido a las limitaciones del dominio del idioma.

o Aunque actualmente existen muchas herramientas de traducción instantánea para solventar el desconocimiento de algún idioma, es cierto que el hecho de tener que traducir cada uno de los documentos ralentiza y dificulta la investigación.

- La relevancia de los documentos:

o Otra de las limitaciones encontradas ha sido que una gran cantidad de documentos sobre RE no estaban directamente relacionados con el ámbito educativo; lo que limitó la disponibilidad de información específica y relevante para la investigación, y amplió la búsqueda a otros ámbitos, haciéndola más difícil.

- Problemas con la síntesis de los hallazgos y el tiempo disponible para la realización de la investigación:

o La diversidad de la literatura encontrada y las limitaciones de tiempo y recursos dificultaron la síntesis y el análisis de los hallazgos.

o La variedad de enfoques y puntos de vista en los documentos recopilados dificultó la identificación de tendencias claras y la formulación de conclusiones sólidas.

Una vez analizados los problemas encontrados, se pasa a proponer futuras líneas de investigación que se puedan realizar de forma factible, aun contando con estas limitaciones, y que tengan mayor relación con el ámbito educativo que se desee trabajar.

5.2. Futuras líneas de investigación

La investigación actual ha brindado una perspectiva inicial sobre el uso de la RE en la enseñanza superior, pero todavía hay mucho por explorar y descubrir en este campo emergente.

Es por esto, que, para ampliar la información y los resultados sobre el tema, se proponen varias líneas de investigación que podrían abordarse en el futuro, como, por ejemplo:

- Impacto en el aprendizaje y el rendimiento académico:

o Sería muy interesante investigar sobre cómo el uso de la RE en el aula puede afectar al aprendizaje y el rendimiento académico del alumnado a largo plazo.

o A través de este estudio se podría comparar la motivación entre un grupo-clase que sí utiliza la RE en el aula, y uno que no, y comprobar de qué forma se retienen más conocimientos, participan más estudiantes, mejoran las evaluaciones, el aprendizaje es más duradero, etc.

- Diseño y desarrollo de contenidos educativos:

o Se podría analizar la creación de contenidos educativos de forma creativa mediante la RE incluyendo su uso en las diversas etapas educativas y adaptando los materiales a cada una de ellas.

o Este proceso podría incluir aspectos como los métodos pedagógicos apropiados para crear entornos virtuales inmersivos, adaptar el contenido curricular a formatos de RA, RV y RM, y evaluar si estos mejoran el aprendizaje y la comprensión de los estudiantes.

- Accesibilidad, inclusión y cualidad compensadora de la escuela:

o Por otro lado, es necesario que, si se va a implementar el uso de la RE en la educación, se investigue sobre cómo ofrecer recursos para que todos y todas tengan las mismas posibilidades de utilizarlos, además de que se creen entornos virtuales que sean accesibles y promuevan la equidad y diversidad en el aprendizaje.

- Ética y privacidad:

o Esto se debe a que es esencial examinar la protección de datos a la hora de utilizar entornos virtuales, además de analizar la seguridad y protección de las personas que utilizan las diversas realidades.

o Por otro lado, sería importante analizar las posibles consecuencias sociales y culturales ya que, al igual que en el punto anterior, existen aspectos diversos que hay que tener en cuenta para no caer en la discriminación de ningún tipo.

- Formación docente y desarrollo profesional:

o Al igual que cuando se comenzaron a introducir las nuevas tecnologías en el aula, es esencial concienciar a los docentes para que puedan incorporar, de manera efectiva, la RE en sus prácticas educativas.

o No solo será esencial formar al docente en el uso de las diversas realidades, sino que también debe incluir otros aspectos como la creación de materiales y recursos, su evaluación, así como el impacto que tienen en las competencias pedagógicas y en la calidad del aprendizaje. Además, será importante enseñar al alumnado a utilizar estas herramientas de manera responsable.

En resumen, las líneas de investigación futuras en el ámbito de la RE en la enseñanza superior abarcan una gran variedad de temas, desde el impacto en el aprendizaje y el rendimiento académico hasta la ética y la privacidad.

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CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES:: Ángela Ramos Sánchez (Conceptualización, análisis formal e investigación y Antonio Palacios Rodríguez (Análisis formal, adquisición de fondos)

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