¿Virtual o presencial? El mito de la superioridad académica en debate

En un contexto donde la educación virtual ha cobrado protagonismo tras la pandemia, el estudio de Eduardo Gonzales López e Inés Evaristo Chiyong, publicado en RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, ofrece evidencia valiosa sobre cómo esta modalidad impacta el rendimiento académico y la deserción estudiantil. 

Mediante un diseño cuasiexperimental que comparó un curso universitario dictado tanto de forma presencial como virtual en una universidad privada de Lima, los autores concluyen que no existen diferencias estadísticamente significativas en el promedio final entre ambas modalidades, confirmando lo que ya se ha documentado en estudios internacionales: la modalidad, por sí sola, no determina el éxito académico.

El análisis sí revela matices relevantes. Aunque en ciertas evaluaciones específicas hubo diferencias significativas —como en la primera práctica, favorable a lo virtual, y el trabajo final, favorable a lo presencial—, estas no alteran el resultado global. 

Más interesante aún es el hallazgo de que la deserción fue baja en ambos grupos, lo cual contradice la creencia extendida de que la modalidad virtual incrementa significativamente el abandono. Sin embargo, los investigadores advierten que factores externos como la falta de conectividad, la carga laboral o la limitada experiencia previa con entornos virtuales pudieron haber afectado el rendimiento en el grupo experimental. 

Este tipo de hallazgos refuerza la idea de que las condiciones personales y contextuales inciden más que el canal educativo en sí.

El artículo es especialmente relevante para el Perú, donde la educación virtual todavía enfrenta desconfianza social y una percepción de baja calidad. Al ofrecer datos empíricos que cuestionan estos prejuicios, el estudio llama a revalorar esta modalidad, siempre que esté bien diseñada y cuente con un acompañamiento docente eficaz. 

Así, más que discutir sobre qué modalidad es mejor, este trabajo nos invita a enfocarnos en cómo mejorar la experiencia educativa, sea cual sea el formato, especialmente en un país que aún lucha por democratizar el acceso y la permanencia en la educación superior.

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Cómo citar: Gonzales Lopez, E. F., & Evaristo Chiyong, I. (2021). Rendimiento académico y deserción de estudiantes universitarios de un curso en modalidad virtual y presencial. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(2), 189–202. https://doi.org/10.5944/ried.24.2.29103

Virtual or Face-to-Face? Debunking the Myth of Academic Superiority

In a context where virtual education has gained prominence in the aftermath of the pandemic, the study by Eduardo Gonzales López and Inés Evaristo Chiyong, published in RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, offers valuable evidence on how this modality impacts academic performance and student dropout rates.

Using a quasi-experimental design that compared a university course delivered both in-person and online at a private university in Lima, the authors conclude that there are no statistically significant differences in final grades between the two modalities. This finding aligns with previous international research: the mode of instruction alone does not determine academic success.

The analysis, however, does reveal important nuances. Although certain individual assessments showed significant differences — such as the first assignment favoring the virtual group and the final project favoring the in-person group — these variations did not affect the overall outcome.

Even more noteworthy is the finding that dropout rates were low in both groups, challenging the widespread belief that virtual education leads to significantly higher attrition. Nonetheless, the researchers caution that external factors — including limited connectivity, work obligations, and a lack of prior experience with virtual environments — may have impacted the performance of students in the online group. These findings reinforce the idea that personal and contextual factors play a greater role than the educational medium itself.

The article is especially relevant in the Peruvian context, where virtual education still faces social distrust and a widespread perception of inferior quality. By presenting empirical data that challenge these assumptions, the study calls for a reevaluation of the virtual modality — provided it is well-designed and supported by effective instructional guidance.

Rather than fueling a debate over which format is superior, this research invites us to shift the focus toward improving the overall learning experience, regardless of modality — particularly in a country still striving to democratize access to and retention in higher education.

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How to Cite: Gonzales Lopez, E. F., & Evaristo Chiyong, I. (2021). Academic Achievement and Dropout of University Students from a Course in Both an Online and Face-to-Face Modality. RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 24(2), 189–202. https://doi.org/10.5944/ried.24.2.29103

Agente de Inteligencia Artificial Generativa en investigación científica. Un análisis explicativo del aprendizaje en el aula

Existe un desconocimiento de la capacidad, utilidad y efectividad de algunos recursos tecnológicos como los agentes inteligentes con inteligencia artificial en contextos formativos en investigación científica. Esto motiva al desarrollo y análisis de una nueva estrategia pedagógica que utilice agentes inteligentes generativos con inteligencia artificial en la construcción de proyectos de investigación. 

Por tanto, se pretende verificar la efectividad de un nuevo procedimiento pedagógico y el diseño de actividades que utilicen agentes inteligentes generativos con inteligencia artificial para la mejora del aprendizaje en investigación científica. 

El método utilizado fue explicativo con diseño cuasi experimental de corte longitudinal y prospectivo. Se establecieron cuatro pasos del proyecto y sus respectivas hipótesis, fueron construidos y validados los instrumentos, se aplicaron a una muestra de 111 elementos de estudio organizados en un grupo de comparación y dos grupos de intervención, se aplicó un análisis de ANOVA de medidas repetidas. 

Se demostraron las diferencias significativas del avance en los grupos de intervención y el grupo de comparación en el aprendizaje, Idea de investigación, identificando el vacío y propósito de investigación; Planteamiento del estudio, identificando referencias bibliográficas y contexto del estudio; Diseño de investigación, determinando el método y procedimiento metodológico y Análisis de datos, interpretando datos de nivel descriptivo. 

La nueva metodología utilizada y asistida por inteligencia artificial obtuvo resultados generales satisfactorios.

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Cómo citar: Berrios Zepeda, R., & Márquez Mora, L. (2025). Agente de Inteligencia Artificial Generativa en investigación científica. Un análisis explicativo del aprendizaje en el aula. RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43545

Generative Artificial Intelligence agent in scientific research. An explanatory analysis of classroom learning

There is a lack of knowledge regarding the capacity, usefulness and effectiveness of some technological resources, such as intelligent agents with artificial intelligence in educational contexts for scientific research. 

This motivates the development and analysis of a new pedagogical strategy that uses generative intelligent agents with artificial intelligence in the construction of research projects. Therefore, the objective is to verify the effectiveness of a new pedagogical procedure and the design of activities that employ generative intelligent agents with artificial intelligence to enhance learning in scientific research. 

The method used was explanatory with a quasi-experimental longitudinal and prospective design. Four project steps and their respective hypotheses were established, instruments were developed and validated and applied to a sample of 111 study elements organized into one comparison group and two intervention groups. 

A repeated measures ANOVA analysis was conducted. Significant differences were demonstrated in the progress of the intervention groups compared to the comparison group in learning, research idea development by identifying research gaps and objectives; study formulation by identifying bibliographic references and study context; research design by determining the method and methodological procedure; and data analysis by interpreting descriptive-level data. 

The new methodology used and assisted by artificial intelligence yielded satisfactory overall results.

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How to Cite: Berrios Zepeda, R., & Márquez Mora, L. (2025). Generative Artificial Intelligence agent in scientific research. An explanatory analysis of classroom learning. RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43545

Del optimismo a la confianza: el impacto de ChatGPT en la confianza de los estudiantes en el aprendizaje asistido por IA

La inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, está transformando el ámbito de la educación superior, especialmente en el apoyo a tareas académicas. Sin embargo, su adopción efectiva depende de factores como la confianza de los estudiantes y su percepción sobre la utilidad de la herramienta. 

Este estudio analiza cómo el optimismo tecnológico, la utilidad percibida y la facilidad de uso influyen en la confianza de los estudiantes universitarios en ChatGPT. 

Se empleó una metodología cuantitativa, utilizando un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) basado en datos recopilados de 316 estudiantes universitarios en Argentina. La encuesta incluyó preguntas sobre optimismo, utilidad percibida, facilidad de uso y confianza en ChatGPT, y se realizaron análisis factoriales para validar los constructos y examinar las relaciones propuestas en el modelo. 

Los resultados muestran que el optimismo de los estudiantes impacta significativamente en su percepción de utilidad y confianza en ChatGPT, mientras que la facilidad de uso no tiene un efecto directo significativo sobre la confianza. Esto sugiere que los estudiantes valoran los beneficios prácticos que la herramienta aporta a su proceso de aprendizaje más que su facilidad de uso. 

Estos hallazgos sugieren que las universidades deberían centrarse en resaltar el valor práctico de ChatGPT mediante programas de capacitación específicos y en fomentar un uso crítico de la herramienta. También se recomienda implementar estrategias que mejoren la interacción entre estudiantes y docentes y evaluar el potencial de ChatGPT para mejorar el rendimiento académico de los estudiantes.

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Cómo citar: Marimon, F., Arias Valle, M. B., Coria Augusto, C. J., & Larrea Arnau, C. M. (2025). Del optimismo a la confianza: el impacto de ChatGPT en la confianza de los estudiantes en el aprendizaje asistido por IA. RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43238

From optimism to trust: how ChatGPT is reshaping student confidence in AI-driven learning

Generative artificial intelligence, such as ChatGPT, is transforming the field of higher education, especially in supporting academic tasks. However, its effective adoption depends on factors such as students' trust and their perception of the tool's usefulness. 

This study analyzes how technological optimism, perceived usefulness, and ease of use influence university students' trust in ChatGPT. 

A quantitative methodology was employed, using structural equation modeling (SEM) based on data collected from 316 university students in Argentina. The survey included questions about optimism, perceived usefulness, ease of use, and trust in ChatGPT, with factorial analyses conducted to validate the constructs and examine the proposed relationships in the model. 

The results show that students' optimism significantly impacts their perception of usefulness and trust in ChatGPT, while ease of use does not have a direct significant effect on trust. This suggests that students value the practical benefits the tool brings to their learning process more than its ease of use. 

These findings suggest that universities should focus on highlighting the practical value of ChatGPT through specific training programs and fostering a critical use of the tool. It is also recommended to implement strategies that enhance the interaction between students and teachers and assess the potential of ChatGPT to improve students' academic performance.

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How to Cite: Marimon, F., Arias Valle, M. B., Coria Augusto, C. J., & Larrea Arnau, C. M. (2025). From optimism to trust: how ChatGPT is reshaping student confidence in AI-driven learning. RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43238

No es que el feedback no funcione, es que no se usa bien

En el contexto de la educación superior digital, el feedback sigue siendo una herramienta clave para el aprendizaje, pero no siempre es aprovechado por los estudiantes. 

Las investigadoras Anna Espasa y Teresa Guasch, de la Universitat Oberta de Catalunya, han publicado un estudio en RIED que demuestra cómo la posibilidad de reelaborar trabajos académicos a partir del feedback recibido incrementa significativamente la implicación cognitiva de los alumnos. 

Mediante un cuasi-experimento con más de 130 estudiantes, comprobaron que quienes revisan y mejoran sus tareas tras recibir comentarios, muestran una mayor capacidad de identificar errores, aplicar sugerencias y autorregular su proceso de aprendizaje.

Por el contrario, los estudiantes que no contaron con la opción de reelaborar sus trabajos tras recibir feedback mostraron una caída en la comprensión, lectura y uso activo de esas observaciones. 

El estudio demuestra así que no basta con dar retroalimentación: es esencial integrarla en el diseño de la evaluación para que tenga un efecto real sobre el aprendizaje. En un entorno online, donde la interacción es limitada y el feedback puede perderse entre mensajes y entregas, esta estrategia adquiere especial relevancia.

El trabajo subraya también los desafíos pendientes: aunque la evaluación formativa ha ganado peso teórico desde el Espacio Europeo de Educación Superior, sigue sin estar plenamente implantada en la práctica. 

Las autoras proponen una transformación estructural en el diseño docente, en la que el feedback no sea un acto final sino un proceso continuo, integrado y bidireccional. Solo así se logrará que los estudiantes no solo reciban comentarios, sino que los conviertan en acciones concretas de mejora y aprendizaje duradero. ¿Es este el modelo del futuro para una educación superior más eficaz y centrada en el estudiante?

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Cómo citar: Espasa-Roca, A., & Guasch-Pascual, T. (2021). ¿Cómo implicar a los estudiantes para que utilicen el feedback online? RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 24(2), 127–148. https://doi.org/10.5944/ried.24.2.29107

It's Not That Feedback Doesn't Work — It's That It's Not Used Properly

In the context of digital higher education, feedback remains a key tool for learning — but students don’t always take advantage of it.

Researchers Anna Espasa and Teresa Guasch, from the Universitat Oberta de Catalunya, have published a study in RIED showing that the opportunity to revise academic work based on received feedback significantly increases students’ cognitive engagement.

Through a quasi-experiment involving more than 130 students, they found that those who reviewed and improved their assignments after receiving comments showed greater ability to identify mistakes, apply suggestions, and self-regulate their learning process.

In contrast, students who did not have the chance to revise their work after receiving feedback showed a decline in their ability to understand, read, and actively use that feedback.

The study clearly shows that providing feedback is not enough: it must be built into the course design to have a real impact on learning. In an online environment, where interaction is limited and feedback can easily get lost among messages and submissions, this strategy becomes even more relevant.

The research also highlights unresolved challenges: although formative assessment has gained theoretical traction since the establishment of the European Higher Education Area, it still hasn't been fully implemented in practice.

The authors call for a structural transformation in course design, where feedback becomes a continuous, integrated, and dialogic process rather than a final gesture. Only then will students not only receive comments but also turn them into concrete actions for improvement and lasting learning. Could this be the future model for a more effective, student-centered higher education?

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How to Cite: Espasa-Roca, A., & Guasch-Pascual, T. (2021). How to Engage Students to Take Advantage of Online Feedback. RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 24(2), 127–148. https://doi.org/10.5944/ried.24.2.29107

Marcos normativos para una IA ética y confiable en la educación superior: estado de la cuestión

La investigación sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) en instituciones educativas es un área emergente y en evolución. En la actualidad se ve la necesidad de analizar la sinergia entre la ética y el adecuado uso de la IA en el contexto académico. 

Por ende, se presenta un estudio documental para indagar sobre los marcos normativos y éticos del uso de la IA en las instituciones de educación superior. 

Se realizó una revisión sistemática de literatura bajo las directrices y procedimientos del modelo PRISMA. La búsqueda de la información se realizó en las bases de datos de Scielo, Scopus, Redalyc, entre otras, que posteriormente fueron exportados a Mendeley y procesados en Rayyan con la intención de analizarlos y categorizarlos. 

En el proceso de cribación se seleccionaron 28 artículos clasificados en cuatro categorías: desafíos y riesgos éticos, marcos normativos, formación ética y modelos didácticos. Se utilizó el software de MAXQDA para su procesamiento. Además, se realizó un análisis bibliométrico (VOSviewer) que permitió conocer las principales tendencias en torno a la temática. 

En general, los resultados manifiestan, por un lado, la importancia de generación de políticas y regulaciones específicas que permitan el uso adecuado de la IA en contextos universitarios. Por otro, la necesidad de formación de toda la comunidad educativa involucrada, incorporando su uso responsable. El debate académico sobre cómo afrontar el desafío de equilibrar la innovación tecnológica con la ética, la inclusión y la sostenibilidad continúa abierto.

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Cómo citar: González Fernández, M. O., Romero-López, M. A., Sgreccia, N. F., & Latorre Medina, M. J. (2025). Marcos normativos para una IA ética y confiable en la educación superior: estado de la cuestión. RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43511

Normative framework for ethical and trustworthy AI in higher education: state of the art

The use of artificial intelligence (AI) in higher education represents an emerging and continuously evolving field. Current research highlights the critical synergy required between ethics and appropriate use in the academic application of AI. 

Therefore, a documentary study is presented to investigate the regulatory and ethical frameworks of the use of AI in higher education institutions. 

A systematic literature review was conducted following the guidelines and procedures of the PRISMA model. The information search was carried out in the databases of Scielo, Scopus, Redalyc, among others, which were subsequently exported to Mendeley and Rayyan platforms for analysis and categorization. 

In the screening process, 28 articles were selected, classified into four categories: ethical challenges and risks, regulatory frameworks, ethical training and didactical models, utilizing the MAXQDA software. Additionally, a bibliometric analysis (VOSviewer) was performed to identify major research trends in this domain. 

In general, the results show, on the one hand, the importance of generating specific policies and regulations that allow the appropriate use of AI in university contexts. On the other hand, the need for training of the entire educational community involved incorporating its responsible use. The academic debate on how to balance technological innovation with ethics, inclusion, and sustainability remains an open and pressing challenge.

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How to Cite: González Fernández, M. O., Romero-López, M. A., Sgreccia, N. F., & Latorre Medina, M. J. (2025). Normative framework for ethical and trustworthy AI in higher education: state of the art. RIED-Revista Iberoamericana De Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43511