20 de junio de 2025

El estudiantado de secundaria ante la RV en materias STEM. Efecto de la variable de género

El presente estudio pretende medir las percepciones y actitudes del estudiantado de Secundaria hacia el uso de la realidad virtual (RV) en materias científicas y tecnológicas, así como analizar los posibles sesgos de género en la valoración de este recurso. Este segundo objetivo se justifica en la escasez de trabajos que aúnan el uso de la RV para la formación STEM con la variable de género. 

Se llevó a cabo un estudio cuasi-experimental (n = 510) basado en la aplicación en el aula y utilización por parte del estudiantado de cuatro lecciones de asignaturas STEM en RV elaboradas ad hoc para esta investigación en tres centros de Secundaria españoles de diferentes entornos poblacionales y con distintos niveles de experiencia de uso de esta tecnología. 

Se utilizó para ello el test Instructional Material Motivational Survey (IMMS) validado en anteriores estudios. Los datos resultantes fueron analizados mediante estadística descriptiva e inferencial. 

Nuestros resultados evidencian que los aspectos mejor valorados de la RV son los relativos a la estructura y diseño de las lecciones, así como su capacidad para facilitar la atención en el contenido. Se observa un notable efecto de la variable de género. 

Las mujeres perciben de forma significativa una mayor dificultad en la usabilidad de las lecciones y afirman que la experiencia con RV les ayuda menos a mantener la atención. Manifiestan haber aprendido menos que sus compañeros varones y se sienten menos confiadas en su aprendizaje durante el uso de estas tecnologías inmersivas.

---

Cómo citar: García-Marín, D., Roncero Palomar, R., Santín, M., & Mora de la Torre, V. (2025). El estudiantado de secundaria ante la RV en materias STEM. Efecto de la variable de género. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43267

Perceptions of secondary school students towards virtual reality in STEM subjects. Effect of the gender variable

This paper aims to examine the perceptions and attitudes of students in the secondary educational cycle towards the use of VR in scientific and technological subjects, as well as to analyze possible gender biases in the valuation of this technology. This second objective is justified by the scarcity of research that combines the use of VR for STEM education with the gender variable. 

A quasi-experimental study was carried out (n = 510) based on the application in the classroom and use by students of four VR STEM lessons developed ad hoc for this research in three Spanish secondary schools located in different population environments and with different levels of experience in the use of this technology. 

The Instructional Material Motivational Survey (IMMS) test –validated in previous studies– was used for this purpose. The resulting data were analyzed using descriptive and inferential statistics based on a predictive factor analysis using ordinal logistic regression. 

The results show that the most highly rated aspects of VR are those related to the structure and design of the lessons, as well as their potential to facilitate attention to the content. A notable effect of the gender variable is detected. 

Women significantly perceive greater difficulty in the usability of the lessons and report that the VR experience helps them less to maintain attention. They claim to have learned less than their male peers. They also feel less confident in their learning while using these immersive technologies.

---

How to Cite: García-Marín, D., Roncero Palomar, R., Santín, M., & Mora de la Torre, V. (2025). Perceptions of secondary school students towards virtual reality in STEM subjects. Effect of the gender variable. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43267

18 de junio de 2025

Cómo se digitaliza una universidad: el caso práctico de la UOC

El artículo La transformación digital en la educación superior: el caso de la UOC ofrece un análisis profundo y pedagógico sobre cómo una universidad nativamente digital, la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), puede convertirse en un referente para otras instituciones que buscan emprender su propio proceso de transformación digital (TD). 

A través de una metodología mixta rigurosa y el marco del proyecto europeo ECOLHE, los autores recogen perspectivas estratégicas, organizativas y pedagógicas de múltiples actores —desde responsables académicos hasta estudiantes— para retratar un ecosistema universitario donde la tecnología no es un fin en sí mismo, sino una palanca de mejora educativa, organizativa y social.

Un punto didáctico clave del artículo es que desmitifica la idea de que la transformación digital se limita a "digitalizar" clases o procesos administrativos. Por el contrario, subraya que la verdadera innovación digital (ID) surge de la integración coordinada de tecnología, cultura institucional y capacidades humanas. 

Los testimonios recogidos muestran la importancia de contar con estructuras como el eLinC, fomentar el liderazgo distribuido, y dar protagonismo a la experiencia docente y al feedback estudiantil. Además, el estudio pone énfasis en que los cambios tecnológicos implican también retos como la burocratización, la sobrecarga laboral y la necesidad de redefinir procesos organizativos con una mirada flexible y adaptativa.

Finalmente, la investigación no solo ilustra el camino recorrido por la UOC, sino que extrae lecciones aplicables a otras universidades, en especial aquellas presenciales que buscan hibridar su modelo. La flexibilidad, tanto geográfica como organizativa, se revela como el valor más apreciado por los estudiantes, y se promueve una visión inclusiva de la TD, en la que todos los actores institucionales —profesorado, administrativos y estudiantes— deben ser formados, escuchados e implicados. 

El artículo se convierte así en un recurso imprescindible para quienes deseen impulsar una educación superior más ágil, conectada con su entorno y centrada en las personas.

---

Cómo citar: Romero, M., Romeu, T., Guitert, M., & Baztán, P. (2023). La transformación digital en la educación superior: el caso de la UOC. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 163–179. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.33998

How a University Goes Digital: The Practical Case of the UOC

The article "Digital Transformation in Higher Education: The UOC Case" offers a thorough and pedagogical analysis of how a digitally native university—the Universitat Oberta de Catalunya (UOC)—can serve as a model for other institutions seeking to embark on their own process of digital transformation (DT).

Through a rigorous mixed-methods approach and within the framework of the European ECOLHE project, the authors gather strategic, organizational, and pedagogical perspectives from a wide range of stakeholders—from academic leaders to students—to portray a university ecosystem where technology is not an end in itself, but a lever for educational, organizational, and social improvement.

A key educational contribution of the article lies in its demystification of the idea that digital transformation merely involves “digitizing” classes or administrative processes. On the contrary, it emphasizes that true digital innovation (DI) stems from the coordinated integration of technology, institutional culture, and human capabilities. 

The collected testimonies highlight the importance of structures such as the eLinC, the promotion of distributed leadership, and the centrality of teaching experience and student feedback. The study also underscores that technological changes come with challenges—such as increased bureaucracy, workload intensification, and the need to rethink organizational processes with a flexible and adaptive mindset.

Ultimately, the research not only maps the UOC’s journey but also distills lessons that can be applied by other universities, especially those seeking to transition from traditional face-to-face models to hybrid ones. Flexibility—both geographic and organizational—emerges as the most valued attribute for students. 

The article promotes an inclusive vision of digital transformation in which all institutional actors—faculty, administrative staff, and students—must be trained, heard, and actively involved. As such, this article becomes an essential resource for those aiming to foster a more agile, connected, and human-centered model of higher education.

---

How to Cite: Romero, M., Romeu, T., Guitert, M., & Baztán, P. (2023). Digital Transformation in Higher Education: The UOC Case. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 163–179. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.33998

16 de junio de 2025

Percepciones de futuros docentes y pedagogos sobre uso responsable de la IA. Un instrumento de medida

Este estudio presenta la validez y fiabilidad en la creación de un instrumento diseñado para evaluar las percepciones de docentes y pedagogos en formación hacia la integración de la Inteligencia Artificial en tareas relacionadas con su profesión docente, teniendo en cuenta factores intrínsecos como la actitud hacia su uso responsable, el nivel de creatividad en la creación de material didáctico con estas herramientas, el disfrute asociado en el uso de estas herramientas, y el nivel de ansiedad al enfrentarse al aprendizaje de esta tecnología emergente en su formación académica y su relevancia en su futuro mercado laboral. 

Fue utilizado un diseño no experimental ex post facto a través de encuestas con un muestreo no probabilístico por conveniencia, con un total de 548 docentes y pedagogos en formación de facultades de Ciencias de la Educación del territorio español. 

Para la elaboración del instrumento, se utilizaron medidas de fiabilidad y validez. Respecto a la fiabilidad, fueron utilizados los índices Alfa de Cronbach, Coeficiente Spearman-Brown, Dos Mitades de Guttman y fiabilidad compuesta. Respecto a la validez, se utilizaron la validez de comprensión, constructo, convergente y discriminante. 

Los resultados demostraron una fiabilidad altamente satisfactoria, y en términos de validez se observó un buen ajuste del modelo. La versión final del instrumento consta de 25 ítems clasificados en cinco factores latentes.

---

Cómo citar: Gómez-García, M., Ruiz-Palmero, J., Boumadan-Hamed, M., & Soto-Varela, R. (2025). Percepciones de futuros docentes y pedagogos sobre uso responsable de la IA. Un instrumento de medida. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43288

Perceptions of future teachers and pedagogues on responsible AI. A measurement instrument

This study presents the validity and reliability in the creation of an instrument designed to evaluate the perceptions of teachers and pedagogues in training towards the integration of Artificial Intelligence in tasks related to their teaching profession, taking into account intrinsic factors such as the attitude towards its responsible use, the level of creativity in the creation of didactic material with these tools, the associated enjoyment in the use of these tools, and the level of anxiety when facing the learning of this emerging technology in their academic training and its relevance in their future labor market. 

A non-experimental ex post facto design was used through surveys with a non-probabilistic sampling by convenience, with a total of 548 teachers and pedagogues in training from faculties of Education Sciences in Spain. Reliability and validity measures were used for the elaboration of the instrument. 

Regarding reliability, Cronbach's Alpha, Spearman-Brown Coefficient, Guttman's Two Halves and composite reliability were used. Regarding validity, comprehension, construct, convergent and discriminant validity were used. 

The results showed a highly satisfactory reliability, and in terms of validity, a good model fit was observed. The final version of the instrument consists of 25 items classified in five latent factors.

---

How to Cite: Gómez-García, M., Ruiz-Palmero, J., Boumadan-Hamed, M., & Soto-Varela, R. (2025). Perceptions of future teachers and pedagogues on responsible AI. A measurement instrument. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2). https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43288

13 de junio de 2025

Nuevo número en RIED: Vol. 28 Núm. 2 (2025): ChatGPT, IA generativa y tecnología educativa: aportes y desafíos en la educación virtual


Ver Vol. 28 Núm. 2 (2025): ChatGPT, IA generativa y tecnología educativa: aportes y desafíos en la educación virtual

Coords: Equipo editorial de RIED

La irrupción de la Inteligencia Artificial generativa, con herramientas como ChatGPT, está reformulando los entornos virtuales de aprendizaje y los marcos educativos en todos los niveles. Este número de RIED ofrece una visión amplia y crítica sobre los retos, oportunidades y experiencias vinculadas al uso de estas tecnologías emergentes en la educación superior, con especial atención a la ética, la formación docente, la percepción estudiantil y la sostenibilidad. Se abordan enfoques normativos, modelos de aceptación tecnológica, estrategias didácticas enriquecidas, así como herramientas como H5P, aula invertida, realidad virtual o chatbots educativos. Los 16 artículos ofrecen un valioso aporte para quienes buscan integrar la IA en la educación mediada de forma crítica, confiable e innovadora.

DOI: https://doi.org/10.5944/ried.28.2
Publicado: 2025-05-23

Estudios e investigaciones


 

New issue in RIED: Vol. 28 No. 2 (2025): ChatGPT, generative AI, and educational technology: contributions and challenges in virtual education

 

View Vol. 28 No. 2 (2025): ChatGPT, generative AI, and educational technology: contributions and challenges in virtual education

Coords: Editorial Team - RIED

The emergence of generative Artificial Intelligence, through tools such as ChatGPT, is reshaping virtual learning environments and educational frameworks at all levels. This issue of RIED offers a broad and critical perspective on the challenges, opportunities, and experiences associated with the use of these emerging technologies in higher education, with particular attention to ethics, teacher training, student perceptions, and sustainability. It addresses regulatory approaches, models of technology acceptance, enriched teaching strategies, and tools such as H5P, flipped classrooms, virtual reality, and educational chatbots. The 16 articles provide valuable insights for those aiming to integrate AI into mediated education in a critical, reliable, and innovative way.

DOI: https://doi.org/10.5944/ried.28.2
Published: 2025-05-23

Research and Case Studies

11 de junio de 2025

Call for Papers: Monográfico de RIED: Vol. 29(2) - Transformación universitaria en la era de la IA: ¿innovación o disrupción?

 



MONOGRÁFICO RIED – Vol. 29(2)

Transformación universitaria en la era de la IA: ¿innovación o disrupción?

NOTA INICIAL: En esta convocatoria de RIED no se aceptarán trabajos que queden fuera de la temática de este Monográfico. Otras temáticas más abiertas, las dejaremos para convocatorias posteriores.

INTRODUCCIÓN

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la universidad no es una evolución incremental más. Es, o debería ser, una alteración de sus estructuras profundas, de sus procesos cotidianos y de sus sentidos históricos. En la era de los datos, la automatización y los sistemas generativos, la universidad se ve empujada a una encrucijada: ¿estamos transitando un camino de innovación controlada o ya asistimos a una disrupción de carácter estructural?

La IA no solo transforma medios o herramientas; modifica formas de pensar, decidir, enseñar, aprender, investigar y gobernar. Los sistemas de IA tienen el potencial de actuar como nuevas infraestructuras cognitivas y organizativas, capaces de modelar trayectorias académicas, automatizar evaluaciones, generar contenidos, asistir en decisiones estratégicas o redibujar el mapa de la producción científica. Esta transformación exige investigación rigurosa, crítica e interdisciplinar para no quedar atrapados entre la fascinación tecnofílica y el rechazo apocalíptico.

Frente a estos desafíos, RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia convoca a la comunidad académica internacional a contribuir en su próximo número monográfico titulado: Transformación universitaria en la era de la IA: ¿innovación o disrupción?

Así, mediante esta convocatoria, pretendemos reunir trabajos científicos que, EXCLUSIVAMENTE investiguen con solidez y profundidad cómo la inteligencia artificial está impactando —o podría impactar— en los distintos ámbitos del quehacer universitario. No se trata de describir aplicaciones, ni de realizar revisiones sistemáticas, sino de analizar críticamente sus fundamentos, efectos, limitaciones y consecuencias. Se esperan contribuciones empíricas, teóricas o metodológicas que aborden esta transformación desde marcos conceptuales robustos, diseños investigativos claros y resultados pertinentes.

La universidad contemporánea requiere ser comprendida no solo como una institución que adopta tecnología, sino como un organismo complejo que se redefine a través de la interacción con lógicas algorítmicas, infraestructuras de datos, sistemas inteligentes y modelos predictivos. Este monográfico será una oportunidad para cartografiar, con mirada académica, este terreno en cambio profundo.

LÍNEAS DE CONTRIBUCIÓN

A continuación, se indican los grandes temas y subtemas de investigación que podrán orientar los artículos, sin que ello limite la recepción de enfoques interdisciplinares o emergentes, pero siempre relacionados con la Universidad y la IA.

1. Gobernanza, gestión y decisiones institucionales basadas en IA

  • Estudios de caso y análisis comparativos sobre la implementación de sistemas algorítmicos en la gestión universitaria.
  • Modelos de análisis institucional predictivo, basados en aprendizaje automático.
  • Evaluación de la transparencia, rendición de cuentas y ética algorítmica en la toma de decisiones estratégicas.
  • Investigaciones sobre gobernanza de datos y soberanía tecnológica en el ámbito universitario.

2. Transformaciones en la docencia y el currículo

  • Investigaciones sobre rediseños curriculares inducidos por la IA: nuevos contenidos, competencias y estructuras y su incidencia en el aprendizaje.
  • Evidencias sobre el impacto de la IA en la mediación docente: agentes conversacionales, personalización adaptativa, co-docencia humano-máquina.
  • Evaluación de plataformas educativas con IA: constatación de la eficacia, sesgos o efectos no deseados.
  • Análisis crítico de marcos teóricos sobre enseñanza automatizada y sus límites pedagógicos.

3. Procesos de aprendizaje y experiencia estudiantil mediada por IA

  • Investigaciones sobre la participación y resultados de los estudiantes en entornos mediados por IA.
  • Estudios longitudinales sobre personalización y éxito académico mediante sistemas adaptativos.
  • Evaluación del impacto emocional, motivacional y ético de la inteligencia artificial en el aprendizaje.
  • Modelos predictivos de abandono, retención y trayectorias formativas: validaciones y análisis crítico.

4. Producción científica, evaluación académica e innovación en investigación

  • Uso de IA en procesos de revisión por pares, generación de textos científicos y descubrimiento de patrones de conocimiento. Evidencias de pros y contras.
  • Estudios sobre implicaciones éticas y epistemológicas de la coautoría con sistemas generativos.
  • IA como objeto de estudio en ciencias sociales y educativas: análisis de métodos, marcos y controversias.
  • Investigaciones sobre sesgos algorítmicos, integridad académica y vigilancia en contextos científicos.

5. Extensión universitaria, proyección social y nuevas formas de vinculación

  • Resultados sobre la aplicación de IA en proyectos de transferencia tecnológica, extensión cultural y vinculación social.
  • Evaluación de experiencias de IA para la democratización del conocimiento y la inclusión comunitaria.
  • Análisis y constatación de riesgos de deshumanización en los vínculos universidad-sociedad mediados por IA.

6. Enfoques filosóficos, normativos y críticos sobre IA y universidad

  • Investigaciones filosóficas y sociotécnicas sobre los fines de la universidad en contextos IA.
  • Estudios sobre marcos regulatorios nacionales o internacionales que impactan el uso de IA en educación superior.
  • Análisis críticos de la ideología de la innovación y de la narrativa disruptiva: ¿hacia qué modelo de universidad nos dirigimos?
  • Estudio crítico sobre IA y los valores universitarios: autonomía académica, pensamiento crítico, inclusión, justicia.

FECHAS DE INTERÉS

  • Recepción de artículos: durante el mes de noviembre de 2025 (fecha límite 01/12/2025). Eviten enviar artículos antes de noviembre de 2025.
  • Publicación oficial: Este número (Vol. 29-2) corresponde a 01/07/2026.
  • Publicación OnlineFirst: Antes de esa fecha oficial, los artículos se irán publicando en formato OnlineFirst (listos para leer y citar) conforme vayan superando las diferentes fases de evaluación.

IMPORTANTE

  • Eviten enviar artículos antes de noviembre de 2025.
  • No envíen trabajo alguno a RIED si no están convencidos de que se cumplen todos los parámetros exigidos en este documento y los enlaces a los que remite.
  • Todos los trabajos serán remitidos a la sección "Monográfico".
  • Todos aquellos artículos que no sean considerados para su publicación en este Vol. 29(2), serán desestimados.


10 de junio de 2025

Call for Papers: RIED Special Issue – Vol. 29(2) - University Transformation in the Age of AI: Innovation or Disruption?

 


RIED SPECIAL ISSUE – Vol. 29(2)

University Transformation in the Age of AI: Innovation or Disruption?


INICIAL NOTE: This call for papers is exclusively for submissions directly related to the theme of this Special Issue. Broader or unrelated topics should be reserved for future calls.

INTRODUCTION

The emergence of artificial intelligence (AI) in higher education is not just another incremental development. It is—or should be—a deep disruption of the university’s core structures, everyday practices, and historical purposes. In the era of data, automation, and generative systems, the university finds itself at a crossroads: Are we witnessing a phase of controlled innovation, or are we already facing a structural disruption?

AI does not merely transform tools or media; it reshapes the ways we think, decide, teach, learn, research, and govern. AI systems hold the potential to act as new cognitive and organizational infrastructures capable of shaping academic trajectories, automating assessments, generating content, assisting in strategic decisions, or redrawing the map of scientific production. This transformation demands rigorous, critical, and interdisciplinary research—one that avoids both uncritical techno-enthusiasm and apocalyptic rejection.

In response to these challenges, RIED. Ibero-American Journal of Distance Education invites the international academic community to contribute to its upcoming Special Issue titled: University Transformation in the Age of AI: Innovation or Disruption?

Through this call, we aim to gather scholarly work that EXCLUSIVELY investigates, in depth and with academic rigor, how artificial intelligence is impacting—or could impact—different dimensions of university life. This is not a call for descriptions of applications or systematic reviews, but for critical analyses of the foundations, effects, limitations, and consequences of AI. We welcome empirical, theoretical, or methodological contributions grounded in robust conceptual frameworks, clear research designs, and relevant findings.

The contemporary university must be understood not just as a technology adopter, but as a complex organism being redefined through its interaction with algorithmic logics, data infrastructures, intelligent systems, and predictive models. This Special Issue will offer an opportunity to map, from an academic perspective, this terrain of profound transformation.

AREAS OF CONTRIBUTION

Below are the main research themes and subtopics that may guide article submissions. These do not limit the acceptance of interdisciplinary or emerging approaches, as long as they are clearly related to AI and higher education.

1. Governance, Management, and Institutional Decision-Making with AI

  • Case studies and comparative analyses of AI-based systems in university management.
  • Predictive institutional analytics using machine learning models.
  • Evaluation of transparency, accountability, and algorithmic ethics in strategic decision-making.
  • Research on data governance and technological sovereignty in higher education.

2. Teaching and Curriculum Transformation

  • Research on AI-driven curricular redesign: new content, competencies, and structures, and their effect on learning.
  • Evidence on AI’s impact on teaching mediation: conversational agents, adaptive personalization, human-machine co-teaching.
  • Evaluation of AI-powered educational platforms: effectiveness, biases, or unintended effects.
  • Critical analyses of theoretical frameworks for automated teaching and their pedagogical limits.

3. Teaching and Curriculum Transformation

  • Research on AI-driven curricular redesign: new content, competencies, and structures, and their effect on learning.
  • Evidence on AI’s impact on teaching mediation: conversational agents, adaptive personalization, human-machine co-teaching.
  • Evaluation of AI-powered educational platforms: effectiveness, biases, or unintended effects.
  • Critical analyses of theoretical frameworks for automated teaching and their pedagogical limits.

4. Scientific Production, Academic Evaluation, and Research Innovation

  • Use of AI in peer review, scientific writing, and knowledge discovery processes: evidence of benefits and drawbacks.
  • Studies on ethical and epistemological implications of co-authorship with generative systems.
  • AI as a subject of inquiry in social sciences and education: methods, frameworks, and controversies.
  • Research on algorithmic bias, academic integrity, and surveillance in scientific contexts.

5. University Outreach, Societal Engagement, and New Forms of Connection

  • Findings on AI applications in technology transfer, cultural outreach, and community engagement.
  • Evaluation of AI-based initiatives for democratizing knowledge and fostering social inclusion.
  • Analyses of potential dehumanization risks in university-society relationships mediated by AI.

6. Philosophical, Normative, and Critical Perspectives on AI and Higher Education

  • Philosophical and sociotechnical inquiries into the role and purpose of universities in AI contexts.
  • Studies on national or international regulatory frameworks impacting AI use in higher education.
  • Critical analyses of innovation ideology and the disruption narrative: what kind of university are we building?
  • Research on AI and core university values: academic freedom, critical thinking, inclusion, and justice.

KEY DATES

  • Submission window: During November 2025 (deadline: December 1, 2025). Please do not send articles before November.
  • Official publication date: July 1, 2026 (Vol. 29-2).
  • OnlineFirst publication: Articles will be published on an OnlineFirst basis (ready to read and cite) as they successfully pass the peer review and production process.

IMPORTANT

  • Please, avoid sending articles before November 2025.
  • Do not submit your work to RIED unless you are certain it fully complies with all the criteria in this call and the requirements specified in this document and its related links.
  • All submissions must be directed to the Special Issue section.
  • Any article that does not meet the criteria for publication in Vol. 29(2) will be rejected.

Suscribirse a: Entradas (Atom)