Generative artificial intelligence in higher education: Design and evaluation of two teaching-learning tools

The development of generative artificial intelligence (AI) has become one of the emerging fields in educational technology in recent years. 

Therefore, this study aims to design two generative AI tools, based on educational chatbots, that contribute to the improvement of teaching-learning processes in higher education, as well as to evaluate their impact from their users’ perspective in the context of a MOOC offered by UNED, considering the effect of sociodemographic variables and previous experience with AI. 

To this end, after designing the two tools, an ex post facto, non-experimental study was conducted, in which the perceptions of 1,302 users of the MOOC were collected and analyzed. 

The results show a positive assessment of the potential of these tools in relation to overall satisfaction and their contribution to learning, along with a general tendency to reject the replacement of humans by educational chatbots. 

Moreover, the analysis of the role of sociodemographic and AI usage variables highlights a particular importance of both familiarity with AI and age in shaping these perceptions. In conclusion, both chatbots seem to be tools with great potential to enhance teaching-learning processes in higher education, as evidenced by the high levels of satisfaction reported by participants. 

However, it is essential to continue developing and updating these tools, taking into account users’ feedback, in order to maximize their educational potential.

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How to Cite: Martin, S., & Gutiérrez-de-Rozas, B. (2026). Generative artificial intelligence in higher education: Design and evaluation of two teaching-learning tools. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 179–207. https://doi.org/10.5944/ried.46877

¿ChatGPT nos hace procrastinar o procrastinamos y acabamos dependiendo de ChatGPT?

No todos los estudiantes recurren a ChatGPT por las mismas razones, ni su dependencia de esta herramienta puede explicarse únicamente por la frecuencia con que la utilizan. Detrás de esa relación tecnológica intervienen factores psicológicos y académicos que condicionan la manera de afrontar el aprendizaje. 

El artículo "Influencia de la motivación hacia el aprendizaje y la procrastinación en la dependencia a ChatGPT", de Héctor Galindo-Domínguez, Martín Sainz-de-la-Maza, Lucía Campo y Daniel Losada-Iglesias, publicado en RIED, examina precisamente estas conexiones. Desde la Teoría de la Autodeterminación, los autores investigan cómo distintas formas de motivación y la tendencia a posponer las tareas académicas se relacionan con una confianza excesiva en la inteligencia artificial generativa.

La investigación reúne datos de 467 estudiantes universitarios del ámbito de la Educación y utiliza análisis de mediación para identificar las relaciones entre motivación intrínseca, motivación extrínseca, amotivación, procrastinación y dependencia a ChatGPT. Los resultados revelan dos mecanismos diferenciados. Por una parte, una menor motivación intrínseca y una mayor amotivación se asocian con niveles superiores de procrastinación, que, a su vez, se relacionan con una mayor dependencia de la herramienta. 

De hecho, la procrastinación media aproximadamente el 76 % de la relación entre motivación intrínseca y dependencia, y el 49 % de la correspondiente a la amotivación. Por otra parte, la motivación extrínseca presenta una asociación directa con la dependencia a ChatGPT, aunque de magnitud reducida. Esta distinción sugiere que recurrir excesivamente a la IA puede responder tanto a dificultades de autorregulación como a una orientación del aprendizaje centrada en obtener resultados externos.

El interés pedagógico del estudio reside en desplazar el debate desde la tecnología hacia las condiciones en que se desarrolla el aprendizaje. Más que plantear restricciones indiscriminadas al uso de ChatGPT, sus resultados apuntan a la conveniencia de fortalecer la autonomía, la motivación intrínseca y las estrategias de planificación y autorregulación del alumnado. Estas cuestiones adquieren especial relevancia en la educación en línea y a distancia, donde la gestión autónoma del tiempo y de las tareas constituye una competencia fundamental. 

Aunque el diseño transversal y la procedencia de la muestra impiden establecer relaciones causales o generalizar los resultados sin cautela, la investigación aporta una perspectiva valiosa: el desafío educativo no consiste simplemente en determinar cuánto utilizan los estudiantes la inteligencia artificial, sino en comprender cuándo esta amplía sus capacidades y cuándo comienza a sustituir procesos cognitivos que deberían desarrollar por sí mismos.

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Cómo citar: Galindo-Domínguez, H., Sainz-de-la-Maza, M., Campo, L., & Losada-Iglesias, D. (2026). Influencia de la motivación hacia el aprendizaje y la procrastinación en la dependencia a ChatGPT. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 217–240. https://doi.org/10.5944/ried.45497

Does ChatGPT Make Us Procrastinate, or Does Procrastination Lead Us to Depend on ChatGPT?

Not all students turn to ChatGPT for the same reasons, nor can their dependence on this tool be explained solely by how frequently they use it. Underlying this relationship with technology are psychological and academic factors that shape how students approach learning.

The article "The Influence of Learning Motivation and Procrastination on ChatGPT Dependence", by Héctor Galindo-Domínguez, Martín Sainz-de-la-Maza, Lucía Campo, and Daniel Losada-Iglesias, published in RIED, examines precisely these connections. Drawing on Self-Determination Theory, the authors investigate how different forms of motivation and the tendency to postpone academic tasks are associated with excessive reliance on generative artificial intelligence.

The study draws on data from 467 university students in the field of Education and uses mediation analyses to examine the relationships between intrinsic motivation, extrinsic motivation, amotivation, procrastination, and ChatGPT dependence. The findings reveal two distinct mechanisms. On the one hand, lower intrinsic motivation and higher amotivation are associated with greater levels of procrastination, which, in turn, are linked to increased dependence on the tool.

Indeed, procrastination mediates approximately 76% of the relationship between intrinsic motivation and dependence, and 49% of the corresponding relationship involving amotivation. On the other hand, extrinsic motivation shows a direct association with ChatGPT dependence, although the effect is relatively small. This distinction suggests that excessive reliance on AI may stem both from difficulties with self-regulation and from a learning orientation primarily focused on achieving external outcomes.

The pedagogical significance of the study lies in shifting the debate away from the technology itself and towards the conditions under which learning takes place. Rather than advocating indiscriminate restrictions on ChatGPT use, the findings point to the importance of strengthening students' autonomy, intrinsic motivation, and planning and self-regulation strategies. These issues are particularly relevant in online and distance education, where independently managing time and academic tasks is an essential skill.

Although the cross-sectional design and the characteristics of the sample limit causal inference and require caution when generalizing the findings, the research offers a valuable perspective: the educational challenge is not simply to determine how much students use artificial intelligence, but to understand when it enhances their abilities and when it begins to replace cognitive processes that they should be developing themselves.

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How to Cite: Galindo-Domínguez, H., Sainz-de-la-Maza, M., Campo, L., & Losada-Iglesias, D. (2026). The influence of learning motivation and procrastination on ChatGPT dependence. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 217–240. https://doi.org/10.5944/ried.45497

¿Qué hace que los universitarios confíen en ChatGPT y quieran seguir utilizándolo?

Confiar en ChatGPT no significa necesariamente considerarlo fácil de utilizar. Esta es una de las conclusiones más interesantes de una investigación que analiza qué lleva a los estudiantes universitarios a incorporar la inteligencia artificial generativa a su aprendizaje. Los resultados muestran que la confianza influye en la utilidad que los estudiantes atribuyen a ChatGPT, pero no en la facilidad con la que creen poder manejarlo. 

En cambio, conocer sus capacidades y posibilidades favorece ambas percepciones. El estudio, titulado Efectos de la conciencia y confianza en la disposición estudiantil para usar ChatGPT: modelo TAM-ECM integrado, publicado en RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, ha sido realizado por Sultan Hammad Alshammari, Abdullah Zaid Almankory y Muna Eid Alrashidi, investigadores de la Universidad de Ha'il (Arabia Saudita).

Para comprender estas relaciones, los autores analizaron las respuestas de 322 estudiantes universitarios mediante un modelo estadístico que combina dos enfoques consolidados en el estudio de la adopción tecnológica: el Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) y el Modelo de Confirmación de Expectativas (ECM). Esta integración permite examinar no solo la utilidad y facilidad de uso percibidas, sino también el conocimiento de la herramienta, la confianza, el cumplimiento de las expectativas y la satisfacción. 

El modelo consigue explicar el 59 % de la variabilidad en la intención de utilizar ChatGPT. Entre los resultados destaca el peso de la utilidad percibida, que presenta una asociación especialmente importante con la satisfacción y la intención de uso. También resulta relevante que los estudiantes cuyas experiencias cumplen sus expectativas muestran mayor satisfacción y una percepción más favorable de la utilidad de la herramienta.

Las implicaciones educativas van más allá de facilitar el acceso a ChatGPT. No basta con poner una herramienta de inteligencia artificial a disposición del alumnado: es necesario ayudarle a comprender qué puede aportar, cómo utilizarla y cuáles son sus limitaciones. Los investigadores proponen reforzar la alfabetización en IA mediante actividades prácticas, formación específica y orientaciones institucionales que favorezcan un uso informado y responsable. 

También destacan la importancia de mejorar la transparencia y la fiabilidad de estos sistemas para fortalecer la confianza de los usuarios. Aunque los resultados proceden de una sola universidad y no pueden generalizarse automáticamente a otros contextos, apuntan a una cuestión fundamental para la educación superior: la adopción sostenida de la inteligencia artificial depende tanto de las características de la tecnología como de las experiencias, conocimientos y expectativas de quienes la utilizan.

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Cómo citar: Alshammari, S. H., Almankory, A. Z., & Alrashidi, M. E. (2025). Efectos de la conciencia y confianza en la disposición estudiantil para usar ChatGPT: modelo TAM-ECM integrado. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 155–180. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43476

What Makes University Students Trust ChatGPT and Want to Keep Using It?

Trusting ChatGPT does not necessarily mean finding it easy to use. This is one of the most interesting conclusions of a study examining what motivates university students to incorporate generative artificial intelligence into their learning. The findings show that trust influences how useful students perceive ChatGPT to be, but not how easy they believe it is to use. 

By contrast, familiarity with its capabilities and potential benefits positively influences both perceptions. The study, entitled The Effects of Awareness and Trust on Students’ Willingness to Use ChatGPT: An Integrated TAM-ECM Model, published in RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, was conducted by Sultan Hammad Alshammari, Abdullah Zaid Almankory, and Muna Eid Alrashidi, researchers at the University of Ha'il (Saudi Arabia).

To explore these relationships, the authors analyzed responses from 322 university students using a statistical model combining two established approaches to technology adoption: the Technology Acceptance Model (TAM) and the Expectation Confirmation Model (ECM). This integrated approach examines not only perceived usefulness and ease of use, but also awareness of the technology, trust, expectation confirmation, and satisfaction. 

The model explains 59% of the variance in students’ intention to use ChatGPT. One particularly notable finding is the importance of perceived usefulness, which shows a strong association with both satisfaction and intention to use the tool. The results also indicate that students whose experiences with ChatGPT meet their expectations report greater satisfaction and perceive the technology as more useful.

The educational implications extend well beyond simply providing access to ChatGPT. Making an artificial intelligence tool available to students is not enough: they also need support in understanding what it can offer, how to use it, and where its limitations lie. The researchers recommend strengthening AI literacy through practical activities, targeted training, and institutional guidelines that encourage informed and responsible use. 

They also emphasize the importance of improving the transparency and reliability of these systems to build user trust. Although the findings come from a single university and cannot automatically be generalized to other educational contexts, they highlight a fundamental issue for higher education: the sustained adoption of artificial intelligence depends not only on the characteristics of the technology itself, but also on the experiences, knowledge, and expectations of those who use it.

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How to Cite: Alshammari, S. H., Almankory, A. Z., & Alrashidi, M. E. (2025). The effects of awareness and trust on students’ willingness to use ChatGPT: an integrated TAM-ECM model. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 155–180. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43476

El gran olvidado de la formación digital del profesorado

Saber utilizar herramientas digitales no equivale necesariamente a saber enseñar con ellas. Y menos aún a preparar a los estudiantes para desenvolverse en profesiones donde las tecnologías, las formas de colaboración y las competencias laborales evolucionan constantemente. Esta distinción resulta especialmente importante en la Formación Profesional, donde el aprendizaje debe conectar con situaciones reales de trabajo y responder a perfiles de alumnado muy diversos. 

El artículo «Conectando competencias digitales y sociales en un marco flexible y adaptativo para docentes de Formación Profesional», publicado en RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, por María José Hernández Serrano, Noelia Morales Romo, Víctor Gago Rivas y Carmen García Gutiérrez, plantea precisamente la necesidad de superar una concepción exclusivamente tecnológica de la competencia digital docente. Su propuesta parte de una idea fundamental: la transformación digital de la enseñanza requiere integrar las capacidades tecnológicas con las habilidades sociales, creativas y profesionales que permiten aprovecharlas.

Para explorar esta integración, los investigadores desarrollaron FLEXI-COMP, un marco de 26 competencias organizadas en ocho áreas: cinco relacionadas con la competencia digital docente y tres centradas en la inteligencia colaborativa, la preparación para el empleo y la creatividad. A partir de este marco diseñaron un curso en línea flexible, basado en microaprendizaje, actividades prácticas, colaboración y gamificación, en el que participaron 171 docentes españoles de Formación Profesional. La comparación de sus valoraciones antes y después de la formación mostró mejoras estadísticamente significativas en las ocho áreas, especialmente en evaluación digital, enseñanza y creatividad. 

También se redujo la distancia percibida entre conocer una competencia y sentirse capaz de aplicarla, salvo en el área de creatividad, donde esa reducción no resultó significativa. La utilidad del curso recibió valoraciones elevadas, con puntuaciones entre 4,12 y 4,24 sobre 5. Un resultado particularmente interesante fue que los docentes de mayor edad necesitaron más tiempo para completar la formación, aunque no mostraron diferencias significativas en su valoración de la utilidad de los aprendizajes.

El estudio invita a reconsiderar tanto qué competencias necesita el profesorado como la manera de desarrollarlas. Frente a los marcos uniformes, que establecen itinerarios similares para profesionales con necesidades muy diferentes, FLEXI-COMP propone una formación adaptable, vinculada a problemas concretos del aula y del entorno laboral. Incorporar capacidades para gestionar conflictos, descubrir talentos poco visibles, fomentar la creatividad o facilitar la inserción profesional amplía el significado de la competencia digital y lo aproxima a las exigencias reales de la Formación Profesional. 

Aunque la investigación se apoya principalmente en autopercepciones y no permite comprobar directamente las mejoras en el desempeño docente, sus resultados respaldan el interés de combinar conocimientos tecnológicos y socioprofesionales en la formación permanente. La cuestión de fondo no es únicamente qué tecnologías debe dominar el profesorado, sino qué debe ser capaz de hacer con ellas para desarrollar el potencial de sus estudiantes.

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Cómo citar: Hernández Serrano, M. J., Morales Romo, N., Gago Rivas, V., & García Gutiérrez, C. (2025). Conectando competencias digitales y sociales en un marco flexible y adaptativo para docentes de Formación Profesional. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 323–346. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41470

The Missing Piece in Teachers’ Digital Training

Knowing how to use digital tools does not necessarily mean knowing how to teach with them. Still less does it mean being able to prepare students for professions in which technologies, forms of collaboration, and workplace skills are constantly evolving. This distinction is particularly important in Vocational Education and Training (VET), where learning must be connected to real-world workplace situations and respond to highly diverse student profiles.

The article “Connecting Digital and Social Competences in a Flexible and Adaptive Framework for VET Teachers,” published in RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia by María José Hernández Serrano, Noelia Morales Romo, Víctor Gago Rivas, and Carmen García Gutiérrez, highlights the need to move beyond an exclusively technological understanding of teachers’ digital competence. Its proposal rests on a fundamental idea: the digital transformation of education requires integrating technological capabilities with the social, creative, and professional skills needed to make effective use of them.

To explore this integration, the researchers developed FLEXI-COMP, a framework comprising 26 competences organized into eight areas: five related to teachers’ digital competence and three focused on collaborative intelligence, preparation for employment, and creativity. Based on this framework, they designed a flexible online course incorporating microlearning, practical activities, collaboration, and gamification, involving 171 VET teachers from Spain. Comparisons of participants’ self-assessments before and after the training revealed statistically significant improvements across all eight areas, particularly in digital assessment, teaching, and creativity.

The perceived gap between knowing a competence and feeling capable of applying it also narrowed, except in the area of creativity, where the reduction was not statistically significant. Participants rated the course’s usefulness highly, with scores ranging from 4.12 to 4.24 out of 5. One particularly interesting finding was that older teachers needed more time to complete the training, although they did not differ significantly from younger participants in their assessments of the usefulness of what they had learned.

The study invites us to reconsider both the competences teachers need and how these should be developed. Rather than relying on standardized frameworks that prescribe similar learning pathways for professionals with very different needs, FLEXI-COMP proposes adaptable training linked to specific challenges in the classroom and workplace. Incorporating skills such as conflict management, identifying hidden talents, fostering creativity, and supporting students’ transition into employment broadens the meaning of digital competence and brings it closer to the real demands of vocational education.

Although the research relies primarily on self-assessments and cannot directly establish improvements in actual teaching performance, its findings support the value of combining technological and socioprofessional competences in continuing professional development. The fundamental question is not simply which technologies teachers should master, but what they should be able to do with them to help students fulfil their potential.

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How to Cite: Hernández Serrano, M. J., Morales Romo, N., Gago Rivas, V., & García Gutiérrez, C. (2025). Connecting digital and social competences in a flexible and adaptive framework for VET teachers. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 323–346. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41470

Por qué unos equipos virtuales aprenden mejor que otros

Compartir documentos, participar en foros o realizar tareas en grupo no garantiza que exista verdadero aprendizaje colaborativo. La diferencia entre un equipo que simplemente reparte trabajo y otro que construye conocimiento conjuntamente puede encontrarse en aspectos menos visibles: la confianza, el compromiso mutuo, la satisfacción o la capacidad de prestar apoyo cuando surgen dificultades. 

Esta dimensión humana de la colaboración digital constituye uno de los principales ejes del artículo «Factores clave para el éxito del aprendizaje colaborativo en línea en la educación superior: percepciones del alumnado», publicado en RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, por Pablo César Muñoz-Carril, Núria Hernández-Sellés y Mercedes González-Sanmamed. La investigación examina cómo se relacionan los factores tecnológicos, organizativos, sociales y emocionales que condicionan la experiencia de aprender con otros en entornos virtuales universitarios.

A partir de las respuestas de 799 estudiantes universitarios de máster, los investigadores construyeron un modelo de siete dimensiones mediante ecuaciones estructurales, que permitió explicar el 71,2 % de la variabilidad en la percepción del aprendizaje colaborativo en línea. Las diez hipótesis planteadas encontraron respaldo estadístico, pero uno de los resultados más interesantes reside en el papel que desempeña el apoyo emocional entre compañeros. 

Las buenas dinámicas grupales se relacionan significativamente con ese apoyo (β = 0,587), que, a su vez, mantiene una estrecha asociación con el disfrute de la experiencia (β = 0,551). La satisfacción, el disfrute y las dinámicas de grupo presentan, además, relaciones positivas con el aprendizaje percibido. Las herramientas digitales también importan, especialmente por su contribución a la organización de los equipos y a las relaciones entre sus integrantes. Los resultados dibujan así una cadena de conexiones en la que la calidad de las interacciones sociales y emocionales aparece estrechamente vinculada a la valoración que los estudiantes hacen de sus aprendizajes.

Las implicaciones para la docencia universitaria van más allá de seleccionar plataformas eficaces o proponer actividades grupales. La colaboración requiere un diseño pedagógico deliberado: facilitar que los estudiantes se conozcan, establecer acuerdos sobre responsabilidades y plazos, promover una comunicación frecuente, anticipar conflictos y proporcionar acompañamiento docente durante todo el proceso. El estudio muestra el interés de atender tanto a los resultados académicos como a las condiciones sociales y afectivas en las que se desarrolla el trabajo compartido. 

Aunque sus conclusiones se refieren a percepciones estudiantiles recogidas en una única titulación y no permiten demostrar mejoras causales en el rendimiento, ofrecen orientaciones relevantes para la educación superior digital. La colaboración en línea no consiste simplemente en conectar estudiantes, sino en crear las condiciones para que esas conexiones se transformen en relaciones de aprendizaje.

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Cómo citar: Muñoz-Carril, P. C., Hernández-Sellés, N., & González-Sanmamed, M. (2024). Factores clave para el éxito del aprendizaje colaborativo en línea en la educación superior: percepciones del alumnado. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 103–126. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.39093

Why Some Virtual Teams Learn Better Than Others

Sharing documents, participating in forums, or completing group assignments does not necessarily lead to genuine collaborative learning. The difference between a team that merely divides up tasks and one that builds knowledge collectively may lie in less visible factors: trust, mutual commitment, satisfaction, and the ability to support one another when difficulties arise.

This human dimension of digital collaboration is one of the central themes of the article “Key Factors for the Success of Online Collaborative Learning in Higher Education: Students’ Perceptions,” published in RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia by Pablo César Muñoz-Carril, Núria Hernández-Sellés, and Mercedes González-Sanmamed. The study examines how technological, organizational, social, and emotional factors interact to shape the experience of learning with others in virtual university environments.

Drawing on responses from 799 master's students, the researchers developed a seven-dimensional structural equation model that explained 71.2% of the variance in students' perceptions of online collaborative learning. All ten proposed hypotheses received statistical support, but one of the most interesting findings concerns the role of emotional support among peers.

Positive group dynamics are significantly associated with emotional support (β = 0.587), which, in turn, is strongly associated with enjoyment of the learning experience (β = 0.551). Satisfaction, enjoyment, and group dynamics also show positive relationships with perceived learning. Digital tools matter as well, particularly because of their contribution to team organization and interpersonal relationships. Together, these findings reveal a network of connections in which the quality of social and emotional interactions is closely linked to how students evaluate their own learning.

The implications for university teaching go beyond selecting effective platforms or assigning group activities. Collaboration requires intentional instructional design: helping students get to know one another, establishing agreements on responsibilities and deadlines, encouraging frequent communication, anticipating conflicts, and providing ongoing teacher guidance throughout the process. The study highlights the importance of considering not only academic outcomes but also the social and emotional conditions in which collaborative work takes place.

Although the findings are based on students' perceptions within a single degree program and cannot establish causal improvements in academic performance, they offer valuable guidance for digital higher education. Online collaboration is not simply about connecting students, but about creating the conditions for those connections to develop into meaningful learning relationships.

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How to Cite: Muñoz-Carril, P. C., Hernández-Sellés, N., & González-Sanmamed, M. (2024). Key factors for the success of online collaborative learning in higher education: student’s perceptions. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 103–126. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.39093

¿Qué diferencia a las universidades que innovan de las que siguen haciendo lo mismo?

En el artículo «Explorando la singularidad en la educación superior: innovar para adaptarse a un futuro incierto», publicado en RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, Pablo Lara-Navarra, Jordi Sánchez-Navarro, Àngels Fitó-Bertran, Jose López-Ruiz y Cris Girona analizan cómo las universidades pueden diferenciarse e innovar para afrontar un futuro marcado por la incertidumbre, los cambios tecnológicos y las nuevas demandas sociales. 

Los autores introducen el concepto de singularidad educativa, entendido como el conjunto de características que hacen que una institución universitaria desarrolle modelos formativos, organizativos o de servicios distintos de los convencionales. Su propuesta parte de la necesidad de superar los indicadores tradicionales de calidad y los rankings universitarios para identificar aquellas innovaciones que realmente transforman la enseñanza superior y permiten a las instituciones adaptarse a un entorno en constante evolución.

La investigación combina técnicas de prospectiva, revisión bibliográfica, análisis de tendencias y consultas a expertos para desarrollar un modelo de identificación y evaluación de universidades innovadoras. Inicialmente, se identificaron 25 tendencias educativas vinculadas a 110 organizaciones, entre ellas el aprendizaje autorregulado, la inteligencia artificial, la gamificación, la realidad virtual, las microcredenciales y las nuevas metodologías de aprendizaje. Posteriormente, el análisis se concentró en 55 instituciones consideradas referentes por sus características diferenciadoras. 

A partir de esta investigación, los autores diseñaron una rúbrica que permite evaluar la singularidad universitaria en tres grandes ámbitos: modelo formativo, gestión organizativa y experiencia de servicio al estudiante. El instrumento contempla 15 factores y valora su grado de implementación, innovación e impacto. Entre las instituciones estudiadas figuran universidades consolidadas, como Harvard, MIT o Stanford, junto con organizaciones educativas de planteamientos menos convencionales, como École 42, Minerva Schools o Kaospilot.

El estudio plantea que el futuro de la universidad no depende únicamente de incorporar nuevas tecnologías, sino de transformar sus formas de enseñar, organizarse y relacionarse con los estudiantes y la sociedad. La innovación educativa adquiere así una dimensión estratégica que abarca desde la personalización del aprendizaje y la flexibilidad curricular hasta los nuevos modelos de gestión, certificación y acompañamiento del alumnado. 

Una de las principales aportaciones del trabajo es ofrecer un marco sistemático para reconocer y comparar estas transformaciones, aunque los autores señalan la necesidad de seguir desarrollando herramientas que permitan trasladar los resultados del análisis a cambios institucionales concretos. La investigación invita, en definitiva, a reconsiderar qué significa ser una universidad innovadora y cómo las instituciones de educación superior pueden construir una identidad propia, anticiparse a los cambios y mantener su relevancia en una sociedad cada vez más compleja.

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Cómo citar: Lara-Navarra, P., Sánchez-Navarro, J., Fitó-Bertran, Àngels, López-Ruiz, J., & Girona, C. (2024). Explorando la singularidad en la educación superior: innovar para adaptarse a un futuro incierto. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 115–137. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37675