El metaverso como nueva puerta al aprendizaje híbrido

La pandemia de la COVID-19 aceleró la incorporación de tecnologías digitales en la educación y dejó una pregunta abierta: ¿cómo sostener experiencias de aprendizaje significativas cuando parte del alumnado está en el aula y otra parte participa a distancia? 

El artículo de Tadeu Moreira de Classe, Ronney Moreira de Castro y Eduardo Gomes de Oliveira, publicado en RIED, explora precisamente esta cuestión a través del uso del metaverso como ambiente de aprendizaje para la enseñanza híbrida. La idea central es sugerente: si el metaverso permite extender el mundo real hacia espacios virtuales, también puede convertirse en un lugar donde estudiantes y docentes se encuentren, colaboren y aprendan más allá de las paredes físicas del aula.

El estudio se desarrolló en una asignatura de bases de datos de un curso universitario de Sistemas de Información en una universidad pública brasileña. Para ello, los autores utilizaron Gather Town, una plataforma que permite crear mundos virtuales con estética de videojuego, avatares, salas, espacios privados de trabajo, videollamadas, chats y acceso a materiales. 

El entorno fue diseñado como un “mundo espelhado”, es decir, una representación virtual de espacios reales de la universidad, como laboratorios, pasillos y aulas. Durante tres días, 31 estudiantes participaron en actividades síncronas y asíncronas: clases expositivas, ejercicios en grupo, resolución de problemas y presentaciones colaborativas dentro del metaverso, algunos desde el campus y otros desde sus casas o lugares de trabajo.

Los resultados muestran una percepción positiva del metaverso como entorno de aprendizaje híbrido. El alumnado valoró su relevancia, la posibilidad de interactuar, colaborar con compañeros, comunicarse con el profesor y reflexionar sobre los contenidos. También se observaron indicios de motivación, especialmente vinculados al disfrute de usar el entorno y a la sensación de que podía aportar a su formación. Ahora bien, el estudio también invita a la prudencia: se trata de una experiencia concreta, con un grupo reducido y en un área tecnológica, por lo que no permite generalizar sus conclusiones a todos los contextos educativos. 

Aun así, plantea una pista importante para el futuro: el metaverso no debería verse solo como una moda, sino como una posible herramienta para diseñar experiencias híbridas más inmersivas, colaborativas y cercanas a las formas en que hoy habitamos lo digital.

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Cómo citar: Moreira de Classe, T., Moreira de Castro, R., & Gomes de Oliveira, E. (2023). Metaverso como um ambiente de aprendizado para o ensino híbrido. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 283–307. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36097

The Metaverse as a New Gateway to Hybrid Learning

The COVID-19 pandemic accelerated the incorporation of digital technologies into education and left an open question: how can we sustain meaningful learning experiences when some students are in the classroom while others participate remotely? 

The article by Tadeu Moreira de Classe, Ronney Moreira de Castro, and Eduardo Gomes de Oliveira, published in RIED, explores precisely this issue through the use of the metaverse as a learning environment for hybrid teaching. The central idea is compelling: if the metaverse can extend the real world into virtual spaces, it can also become a place where students and teachers meet, collaborate, and learn beyond the physical walls of the classroom.

The study was carried out in a database course within an undergraduate Information Systems program at a Brazilian public university. To do so, the authors used Gather Town, a platform that allows users to create virtual worlds with a video game-like aesthetic, avatars, rooms, private workspaces, video calls, chats, and access to learning materials. 

The environment was designed as a “mirror world,” that is, a virtual representation of real university spaces such as laboratories, corridors, and classrooms. Over three days, 31 students took part in synchronous and asynchronous activities: lectures, group exercises, problem-solving tasks, and collaborative presentations within the metaverse, with some participating from campus and others from their homes or workplaces.

The results show a positive perception of the metaverse as a hybrid learning environment. Students valued its relevance, the possibility of interacting, collaborating with classmates, communicating with the teacher, and reflecting on the course content. The study also found signs of motivation, especially linked to the enjoyment of using the environment and the feeling that it could contribute to their education. 

However, the study also calls for caution: it is a specific experience, with a small group and in a technological field, so its conclusions cannot be generalized to all educational contexts. Even so, it offers an important clue for the future: the metaverse should not be seen merely as a trend, but as a possible tool for designing more immersive, collaborative, and engaging hybrid learning experiences.

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How to Cite: Moreira de Classe, T., Moreira de Castro, R., & Gomes de Oliveira, E. (2023). Metaverse as a Learning Environment for Blended Teaching. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 283–307. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36097

Aprender en cápsulas: el auge del microaprendizaje en la educación digital

El microaprendizaje se ha convertido en una de las estrategias más comentadas de la educación digital porque responde a una realidad muy cotidiana: aprendemos entre interrupciones, desde distintos dispositivos y con poco tiempo disponible. 

El artículo de Viviana Betancur-Chicué y Ana García-Valcárcel Muñoz-Repiso, publicado en RIED, revisa de forma sistemática la investigación reciente sobre este enfoque y lo define como una forma de organizar el aprendizaje en cápsulas breves, autónomas y bien planificadas, normalmente acompañadas de actividades rápidas o pequeñas evaluaciones. No se trata simplemente de “hacer contenidos cortos”, sino de diseñar experiencias con un objetivo claro, una secuencia sencilla y una retroalimentación que ayude al estudiante a comprobar si ha entendido.

La revisión, basada en estudios publicados entre 2018 y 2021 en Scopus y Web of Science, muestra que el microaprendizaje ha tenido especial presencia en salud, educación e ingeniería, sobre todo en contextos de educación superior, formación profesional y modalidades híbridas. 

Entre sus ventajas destacan la flexibilidad, la posibilidad de aprender desde el móvil, la reducción de la carga cognitiva y su utilidad para introducir temas, reforzar conocimientos o actualizar competencias profesionales. Los formatos más habituales son microvideos, cuestionarios, recursos móviles, códigos QR, simuladores, redes sociales o propuestas combinadas con aula invertida y gamificación. En muchos casos, su valor está precisamente en complementar otras metodologías, no en sustituirlas.

El estudio también advierte límites importantes. El microaprendizaje no parece la mejor opción para abordar contenidos muy complejos, desarrollar habilidades de orden superior o trabajar aprendizajes que requieren discusión profunda, colaboración sostenida y contextualización. Por eso, las autoras subrayan la necesidad de diseñar mejor: rutas flexibles, contenidos breves pero significativos, interacción entre pares, evaluación formativa y retroalimentación automática o personalizada. 

En síntesis, el microaprendizaje funciona cuando se entiende como una estrategia pedagógica rigurosa y no como una moda tecnológica: pequeñas dosis, sí, pero con intención educativa, buen diseño instruccional y una integración coherente en experiencias de aprendizaje más amplias.

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Cómo citar: García-Valcárcel Muñoz-Repiso, A., & Betancur Chicué, V. (2023). Características del diseño de estrategias de microaprendizaje en escenarios educativos: revisión sistemática. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 201–222. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34056

Learning in Capsules: The Rise of Microlearning in Digital Education

Microlearning has become one of the most widely discussed strategies in digital education because it responds to a very everyday reality: we learn amid interruptions, from different devices, and with limited time available.

The article by Viviana Betancur-Chicué and Ana García-Valcárcel Muñoz-Repiso, published in RIED, systematically reviews recent research on this approach and defines it as a way of organizing learning into brief, self-contained, and well-planned capsules, usually accompanied by quick activities or short assessments. It is not simply a matter of “making content shorter,” but of designing experiences with a clear objective, a simple sequence, and feedback that helps students check whether they have understood.

The review, based on studies published between 2018 and 2021 in Scopus and Web of Science, shows that microlearning has been especially present in health, education, and engineering, particularly in higher education, professional training, and hybrid learning contexts.

Among its advantages are flexibility, the possibility of learning from a mobile device, the reduction of cognitive load, and its usefulness for introducing topics, reinforcing knowledge, or updating professional skills. The most common formats include microvideos, quizzes, mobile resources, QR codes, simulators, social networks, and proposals combined with flipped learning and gamification. In many cases, its value lies precisely in complementing other methodologies, not replacing them.

The study also points out important limitations. Microlearning does not seem to be the best option for addressing highly complex content, developing higher-order skills, or supporting learning processes that require in-depth discussion, sustained collaboration, and contextualization. For this reason, the authors emphasize the need for better design: flexible pathways, brief but meaningful content, peer interaction, formative assessment, and automatic or personalized feedback.

In short, microlearning works when it is understood as a rigorous pedagogical strategy rather than a technological trend: small doses, yes, but with educational purpose, sound instructional design, and coherent integration into broader learning experiences.

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How to Cite: García-Valcárcel Muñoz-Repiso, A., & Betancur Chicué, V. (2023). Microlearning Strategy Design Features in Educational Settings: A Systematic Review. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 201–222. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34056

Docentes y divulgación científica en redes sociales: desarrollo y validación inicial de instrumentos de evaluación

En el contexto actual de educación digital y ciencia abierta, el profesorado universitario no solo genera conocimiento mediante su producción científica y profesional, sino que además debe saber divulgarlo a públicos académicos y no especializados. 

Aunque vinculada a la competencia digital, la competencia mediática aporta un enfoque crítico-comunicativo necesario para este proceso, especialmente en redes sociales digitales (RSD). Este estudio diseña y valida dos constructos para evaluar la competencia mediática del profesorado (CMP): uno centrado en el uso general de RSD y otro específico para LinkedIn. 

Ambos modelos integran el Marco Común de Competencia Digital Docente 2.2 y el modelo de alfabetización mediática de Ferrés y Piscitelli (2012). La validación se realizó mediante revisión teórica, juicio de expertos (n = 30) y análisis factorial exploratorio (AFE). 

La idoneidad de los datos se confirmó mediante índice KMO (> 0.80) y prueba de esfericidad de Bartlett; ambos instrumentos mostraron alta fiabilidad (α > 0.85; ω > 0.87). El AFE identificó seis dimensiones teóricas, explicando el 78.2 % de la varianza para RSD y el 78.8 % para LinkedIn. 

Estos hallazgos ofrecen una aproximación inicial a la estructura de la CMP y su potencial diagnóstico en la formación docente, destacando el papel estratégico de LinkedIn como entorno profesional para la divulgación académica. Se subraya la necesidad de incorporar estrategias comunicativas y mediáticas en la formación del profesorado. 

Como línea futura, se recomienda realizar análisis factorial confirmatorio con muestras más amplias para consolidar los resultados obtenidos.

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Cómo citar: Fuentes Cancell, D. R., Estrada Molina, O., & Gutiérrez Ortega, M. (2026). Docentes y divulgación científica en redes sociales: desarrollo y validación inicial de instrumentos de evaluación. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 133–159. https://doi.org/10.5944/ried.45461

Teachers and science communication on social media: development and initial validation of assessment instruments

In the current context of digital education and open science, university professors are not only knowledge creators through their scientific and professional output but are also expected to disseminate it to both academic and non-specialist audiences. 

While related to digital competence, media literacy provides a critical-communicative perspective essential for effective science dissemination, particularly via digital social networks (DSNs). This study designed and validated two constructs to assess teachers' media competence (TMC): one focused on general DSN use and the other specifically on LinkedIn. 

Both models integrate the Common Framework for Digital Teaching Competence 2.2 and the media literacy model by Ferrés and Piscitelli (2012). The validation process combined theoretical review, expert judgment (n = 30), and exploratory factor analysis (EFA). 

Data suitability was confirmed through KMO (> 0.80) and Bartlett's test of sphericity, with both instruments showing high reliability (α > 0.85; ω > 0.87). The EFA identified six theoretical dimensions, explaining 78.2% of the variance for DSN and 78.8% for LinkedIn. 

These findings provide an initial approximation of the TMC structure and its potential for diagnostic use in teacher training, highlighting LinkedIn’s strategic role as a professional environment for academic dissemination. The incorporation of communicative and media strategies in teacher education is underscored. 

Future research should include confirmatory factor analysis with larger samples to consolidate these initial results.

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How to Cite: Fuentes Cancell, D. R., Estrada Molina, O., & Gutiérrez Ortega, M. (2026). Teachers and science communication on social media: development and initial validation of assessment instruments. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 133–159. https://doi.org/10.5944/ried.45461

AI-ED-SAT: diseño y validación de un cuestionario para autoevaluar competencias docentes en IA educativa

La integración acelerada de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo plantea nuevos retos para la formación y evaluación de competencias docentes. 

Este estudio presenta el diseño, validación y análisis psicométrico del cuestionario AI-ED-SAT, una herramienta de autoevaluación dirigida a docentes para diagnosticar su grado de preparación en el uso pedagógico, ético y curricular de la IA. 

Desarrollado bajo un enfoque de investigación basado en diseño (Design-Based Research), el instrumento se estructuró en torno a cuatro dimensiones alineadas con los actuales marcos de competencias en IA de la UNESCO (2024): comprensión conceptual de la IA, uso pedagógico de herramientas inteligentes, reflexión ética y crítica e integración curricular. 

Su construcción se apoyó en una revisión teórica exhaustiva y un proceso iterativo de validación mediante el método Delphi con 12 expertos en tecnología educativa, IA y formación docente. Posteriormente, en una prueba piloto a una muestra de 128 docentes de distintos niveles educativos, se analizó su fiabilidad (α de Cronbach = 0.93), validez de contenido y validez de constructo. 

Los resultados del análisis factorial exploratorio (AFE) confirmaron la agrupación de los ítems en cuatro factores teóricos, mientras que el análisis factorial confirmatorio (AFC) mostró índices de ajuste excelentes (CFI = 0.96; RMSEA = 0.045). El AI-ED-SAT se configura como una herramienta robusta y actualizada, útil tanto en la investigación como en programas de formación docente. 

Su enfoque autorreflexivo contribuye a fortalecer la alfabetización crítica y la agencia profesional del profesorado frente a los desafíos de la IA en la educación.

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Cómo citar: Sartor-Harada, A., & Azevedo-Gomes, J. (2026). AI-ED-SAT: diseño y validación de un cuestionario para autoevaluar competencias docentes en IA educativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 79–110. https://doi.org/10.5944/ried.45413

AI-ED-SAT: design and validation of a questionnaire for self-assessment of teaching skills in educational AI

The accelerated integration of Artificial Intelligence (AI) in education poses new challenges for teacher training and assessment. 

This study presents the design, validation, and psychometric analysis of the AI-ED-SAT questionnaire, a self-assessment tool designed for teachers to diagnose their level of preparedness in the pedagogical, ethical, and curricular use of AI. 

The AI‑ED‑SAT questionnaire was validated within the Design‑Based Research approach. It comprises four dimensions aligned with UNESCO’s (2024a, 2024b) current AI competency frameworks: conceptual understanding of AI, pedagogical use of intelligent tools, ethical and critical reflection, and curricular integration. 

Its construction was based on an exhaustive theoretical review and an iterative validation process using the Delphi method with 12 experts in educational technology, AI, and teacher training. Subsequently, in a pilot test involving a sample of 128 teachers from various educational levels, the reliability (Cronbach’s α = 0.93), content validity, and construct validity were analyzed. 

The results of the exploratory factor analysis (EFA) confirmed the grouping of items into four theoretical factors, while the confirmatory factor analysis (CFA) showed excellent fit indices (CFI = 0.96; RMSEA = 0.045). The AI‑ED‑SAT is a robust and up‑to‑date tool that is useful in both research and teacher training programs. 

Its self-reflective approach helps strengthen teachers’ critical literacy and professional agency in the face of the challenges posed by AI in education.

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How to Cite: Sartor-Harada, A., & Azevedo-Gomes, J. (2026). AI-ED-SAT: design and validation of a questionnaire for self-assessment of teaching skills in educational AI. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 79–110. https://doi.org/10.5944/ried.45413

Recomendador de evaluación para preguntas cortas utilizando modelos de lenguaje en propiedad intelectual

El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en educación está creciendo rápidamente, transformando el proceso de enseñanza-aprendizaje y también el proceso de evaluación. 

Este trabajo presenta SLASys, una herramienta para recomendar al profesorado la evaluación de preguntas cortas mediante técnicas de IA semántica, difiriendo de otros trabajos basados en IA generativa por el uso del modelo de lenguaje BERT que es más ligero, comprende mejor los conceptos en un contexto específico, mejora la eficiencia computacional y reduce los problemas éticos y de privacidad. SLASys implementa comparación semántica y modelos predictivos de clasificación de respuestas basados en BERT. 

Se ha seguido una metodología de investigación mixta, combinando investigación de acción con un enfoque de diseño y creación, para desarrollar y perfeccionar SLASys a lo largo de cuatro ediciones de un curso de nivel de máster sobre examen de patentes en el contexto de la propiedad intelectual. 

SLASys se ha integrado en Moodle, permitiendo su uso por parte de profesorado sin conocimientos técnicos, y ha sido probada por 120 estudiantes. 

Los resultados muestran su efectividad, tanto en el marco de la experiencia descrita como según la literatura existente, incluso con conjuntos de datos reducidos y un número limitado de participantes, y ha sido valorada positivamente por el profesorado y el estudiantado. 

Este trabajo contribuye a mostrar la viabilidad del uso de la IA en la educación superior, tanto en entornos híbridos como en línea, ofreciendo una solución para mejorar la evaluación y el feedback en preguntas cortas en contextos reales de aprendizaje.

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Cómo citar: Bañeres Besora, D., Guerrerro Roldán, A.-E., & Rodríguez González, M. E. (2026). Recomendador de evaluación para preguntas cortas utilizando modelos de lenguaje en propiedad intelectual. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 321–352. https://doi.org/10.5944/ried.45541

A language model-based recommender assessment system for short-answer questions in the intellectual property domain

The use of Artificial Intelligence (AI) in education is growing rapidly, transforming the teaching-learning process as well as the assessment process. 

This work introduces SLASys, a tool to recommend the assessment of short-answer questions using semantic AI techniques. Unlike other works based on generative AI, SLASys uses the lightweight BERT language model, which better understands specific domain language concepts, improves computational efficiency, and reduces ethical and privacy concerns. 

SLASys implements semantic comparison and predictive classification models based on BERT. A mixed research methodology was followed, combining action research with a design and creation approach, to develop and refine SLASys over four editions of a master's-level course on patent examination within the intellectual property domain. 

SLASys has been integrated into Moodle, enabling its use by teachers without technical expertise, and has been tested by 120 students. 

The results demonstrate its effectiveness even with small datasets and limited participants within the described experience and according to existing literature. Additionally, it has been positively evaluated by both teachers and students. 

This work shows the feasibility of using AI in higher education, in both hybrid and online environments, offering a practical solution to improve assessment and feedback for short-answer questions in real learning contexts.

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How to Cite: Bañeres Besora, D., Guerrerro Roldán, A.-E., & Rodríguez González, M. E. (2026). A language model-based recommender assessment system for short-answer questions in the intellectual property domain. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 321–352. https://doi.org/10.5944/ried.45541