Cómo convertir una videoconferencia en una experiencia de aprendizaje

Durante la pandemia, muchas clases universitarias pasaron del aula a la pantalla sin que necesariamente cambiara su lógica: el docente seguía explicando y el alumnado escuchando, solo que a través de una videoconferencia. El estudio de Marc Fuertes-Alpiste, Núria Molas-Castells, Francesc Martínez-Olmo, Maria Jose Rubio-Hurtado y Cristina Galván Fernández parte precisamente de este problema y analiza qué ocurre cuando la sesión síncrona se diseña para promover una participación más activa. 

La experiencia, desarrollada en el grado de Pedagogía de la Universidad de Barcelona, combinó videoconferencias con actividades interactivas mediante Nearpod, alternando explicaciones breves con preguntas, ejercicios, propuestas gamificadas y algunas actividades colaborativas. En ella participaron cinco docentes y 82 estudiantes. Más que comprobar la eficacia de una herramienta concreta, la investigación busca conocer cómo perciben profesores y alumnos una forma de enseñanza en la que la tecnología se utiliza para reforzar la interacción entre estudiantes, docentes y contenidos.  

Las valoraciones recogidas muestran una experiencia mayoritariamente positiva. Muchos estudiantes consideran que este formato encaja con su forma de aprender y destacan que el ritmo de las actividades les ayuda a mantener la atención, aplicar inmediatamente lo explicado y reconocer qué contenidos han comprendido y cuáles necesitan revisar. La participación también aumenta respecto a una clase convencional, porque las actividades hacen posible que intervenga el conjunto del grupo y no solo quienes suelen tomar la palabra espontáneamente. Para el profesorado, el diseño de estas sesiones no exige partir de cero, pero sí obliga a pensar con mayor cuidado la secuencia, los tiempos y los momentos de interacción. 

Uno de los elementos más interesantes es el uso de las analíticas de aprendizaje: las respuestas del alumnado permiten detectar durante la propia sesión qué conceptos plantean mayores dificultades, volver sobre ellos y ajustar las explicaciones. Junto a estas ventajas aparecen también algunas dificultades: problemas técnicos, un ritmo excesivamente pautado para determinados estudiantes, la necesidad de manejar varias plataformas o el predominio de actividades individuales frente a otras formas de aprendizaje más colaborativas.  

La experiencia ofrece así algunas pistas relevantes para pensar la enseñanza síncrona en la universidad más allá de las circunstancias excepcionales que impulsaron su expansión. Se trata de un estudio situado, realizado con una muestra pequeña y en una única titulación, por lo que sus resultados invitan más a explorar este tipo de diseños que a generalizarlos. Los propios autores señalan la conveniencia de probarlos con grupos más numerosos, en otras disciplinas y mediante propuestas de carácter más colaborativo y socioconstructivista. 

Pero el interés del trabajo trasciende las plataformas empleadas. Los estudiantes siguen atribuyendo un papel fundamental al docente para orientar la sesión, ampliar las explicaciones y resolver dudas, mientras que la tecnología resulta especialmente valiosa cuando permite comprobar la comprensión, favorecer la participación y adaptar la enseñanza a lo que sucede durante la clase. La conclusión de fondo es sencilla pero relevante: digitalizar una sesión no consiste únicamente en trasladar la exposición a una pantalla. La tecnología puede ampliar las posibilidades de aprendizaje cuando el diseño de las actividades, los tiempos y las interacciones la convierte realmente en un recurso pedagógico. 

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Cómo citar: Fuertes-Alpiste, M., Molas-Castells, N., Martínez-Olmo, F., Rubio-Hurtado, M. J., & Galván Fernández, C. (2023). Videoconferencias interactivas en educación superior: una propuesta de mejora para el aprendizaje y la participación. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 265–285. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34012

How to Turn a Videoconference into a Learning Experience

During the pandemic, many university classes moved from the classroom to the screen without necessarily changing their underlying logic: instructors continued to explain while students listened, only now through a videoconference. The study by Marc Fuertes-Alpiste, Núria Molas-Castells, Francesc Martínez-Olmo, Maria Jose Rubio-Hurtado, and Cristina Galván Fernández starts precisely from this issue and examines what happens when synchronous sessions are designed to promote more active participation.

The experience, carried out in the Pedagogy degree programme at the University of Barcelona, combined videoconferencing with interactive activities using Nearpod, alternating brief explanations with questions, exercises, gamified activities, and some collaborative tasks. Five instructors and 82 students took part. Rather than testing the effectiveness of a particular tool, the study seeks to understand how instructors and students perceive a form of teaching in which technology is used to strengthen interaction among students, teachers, and learning content.

The feedback collected shows a largely positive experience. Many students felt that the format suited the way they learn and highlighted how the pace of the activities helped them maintain their attention, immediately apply what had been explained, and recognise which concepts they had understood and which they needed to review. Participation also increased compared with a conventional class, because the activities enabled the whole group to contribute rather than only those who would normally speak up spontaneously. For instructors, designing these sessions does not mean starting from scratch, but it does require more careful consideration of the sequence, timing, and opportunities for interaction.

One of the most interesting elements is the use of learning analytics: students’ responses make it possible to identify, during the session itself, which concepts are causing the greatest difficulty, revisit them, and adjust the explanations accordingly. Alongside these advantages, some challenges also emerge: technical problems, an overly structured pace for some students, the need to manage several platforms, and the predominance of individual activities over more collaborative forms of learning.

The experience therefore offers some useful insights for thinking about synchronous teaching in higher education beyond the exceptional circumstances that accelerated its expansion. This is a context-specific study, conducted with a small sample in a single degree programme, so its findings are better seen as an invitation to explore these kinds of designs than as a basis for broad generalisation. The authors themselves point to the value of testing them with larger groups, in other disciplines, and through more collaborative and socio-constructivist approaches.

Yet the significance of the study goes beyond the platforms used. Students continue to assign a fundamental role to the instructor in guiding the session, expanding on explanations, and resolving questions, while technology becomes particularly valuable when it helps check understanding, encourage participation, and adapt teaching to what is happening during the class. The underlying conclusion is simple but important: digitising a session is not merely a matter of moving a lecture onto a screen. Technology can broaden opportunities for learning when the design of activities, timing, and interactions truly turns it into a pedagogical resource.

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How to Cite: Fuertes-Alpiste, M., Molas-Castells, N., Martínez-Olmo, F., Rubio-Hurtado, M. J., & Galván Fernández, C. (2023). Interactive Videoconferences in Higher Education: A Proposal to Enhance Learning and Participation. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 265–285. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34012

La herramienta que hace justo lo contrario que ChatGPT

La educación digital ha multiplicado plataformas, recursos y automatismos, pero eso no significa necesariamente que haya multiplicado las herramientas para pensar mejor. Ese es el punto de partida de Víctor Hugo Pérez Gallo en su estudio sobre SOCIOKAIROS, un entorno heurístico diseñado para ayudar a estudiantes de ciencias sociales a formular y reformular problemas de investigación. 

Integrado directamente en Moodle mediante un paquete SCORM, el sistema no funciona como una inteligencia artificial que entrega una respuesta acabada: analiza la estructura del problema, señala ambigüedades, identifica variables y obliga al estudiante a revisar sus propias decisiones metodológicas. La diferencia no es menor. Frente a herramientas que permiten delegar parte del razonamiento, SOCIOKAIROS intenta convertir la tecnología en una forma de fricción productiva.

La experiencia se llevó a cabo con 218 estudiantes de universidades de Cuba, Brasil y España, combinando cuestionarios, respuestas abiertas y los registros de actividad generados automáticamente por Moodle. Los datos muestran una recepción favorable: entre el 79 % y el 90 % del alumnado valoró positivamente aspectos como la utilidad, la facilidad de uso o la capacidad del sistema para ayudarle a estructurar su pensamiento metodológico. 

Pero quizá sea más revelador lo que ocurrió durante el proceso: cada estudiante realizó una media de 2,8 reformulaciones y quienes iteraron más tendieron también a obtener mejores puntuaciones dentro del propio entorno. En las respuestas abiertas aparece repetidamente una expresión sugerente: la sensación de “pensar acompañado”. La herramienta parece funcionar menos como un proveedor de soluciones que como un interlocutor que devuelve preguntas, contradicciones y decisiones que necesitan ser justificadas.

Conviene no convertir esa asociación en una prueba de eficacia que el diseño del estudio no permite establecer. No hubo grupo de control ni mediciones pre y post, la muestra fue intencional y pueden intervenir tanto el efecto novedad como la deseabilidad social. Los resultados muestran, por tanto, viabilidad, aceptación y patrones de uso, no que SOCIOKAIROS cause por sí mismo una mejora transferible del pensamiento científico. 

Su interés está quizá en otro lugar: propone una idea de tecnología educativa casi opuesta a la obsesión por ahorrar tiempo. Aquí el sistema introduce pausas, obliga a volver sobre lo escrito y hace visible el razonamiento. En una época en la que buena parte de la innovación digital promete llegar antes a la respuesta, SOCIOKAIROS explora qué ocurre cuando diseñamos una herramienta precisamente para retrasarla un poco.

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Cómo citar: Pérez Gallo, V. H. (2026). SOCIOKAIROS: Heurística computacional para la enseñanza reflexiva en la educación universitaria a distancia. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 257–285. https://doi.org/10.5944/ried.47132

The Tool That Does Exactly the Opposite of ChatGPT

Digital education has multiplied platforms, resources, and automated processes, but that does not necessarily mean it has multiplied the tools that help us think better. This is the starting point of Víctor Hugo Pérez Gallo’s study on SOCIOKAIROS, a heuristic environment designed to help social science students formulate and reformulate research problems.

Integrated directly into Moodle through a SCORM package, the system does not work like an artificial intelligence that delivers a finished answer: it analyses the structure of the problem, points out ambiguities, identifies variables, and requires students to reconsider their own methodological decisions. The difference is important. Whereas other tools allow users to delegate part of the reasoning process, SOCIOKAIROS seeks to turn technology into a form of productive friction.

The experience involved 218 students from universities in Cuba, Brazil, and Spain, combining questionnaires, open-ended responses, and activity records generated automatically by Moodle. The data show a favourable reception: between 79% and 90% of students rated aspects such as usefulness, ease of use, and the system’s ability to help them structure their methodological thinking positively.

Perhaps more revealing, however, is what happened during the process itself: each student produced an average of 2.8 reformulations, and those who iterated more also tended to achieve higher scores within the environment. One suggestive expression appears repeatedly in the open-ended responses: the feeling of “thinking with support”. The tool seems to function less as a provider of solutions than as an interlocutor that returns questions, contradictions, and decisions that need to be justified.

This association should not, however, be turned into evidence of effectiveness that the study design cannot establish. There was no control group or pre-post measurement, the sample was purposive, and both novelty effects and social desirability may have influenced the results. The findings therefore demonstrate feasibility, acceptance, and patterns of use, rather than showing that SOCIOKAIROS itself causes transferable improvements in scientific thinking.

Its real interest may lie elsewhere: it proposes an idea of educational technology that runs almost counter to the obsession with saving time. Here, the system introduces pauses, forces students to return to what they have written, and makes their reasoning visible. At a time when much digital innovation promises to get us to the answer faster, SOCIOKAIROS explores what happens when we deliberately design a tool to slow that process down a little.

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How to Cite: Pérez Gallo, V. H. (2026). SOCIOKAIROS: A computational heuristic for reflexive teaching in distance university education. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 257–285. https://doi.org/10.5944/ried.47132

Qué necesita dominar un docente en la era de la IA

La expansión de la inteligencia artificial en las aulas ha generado una paradoja bastante concreta: pedimos al profesorado que aprenda a utilizarla de manera pedagógica, crítica y responsable, pero todavía contamos con pocos instrumentos específicos para saber qué domina realmente y dónde necesita formación. 

El trabajo de Andresa Sartor-Harada y Juliana Azevedo-Gomes aborda precisamente ese problema mediante el desarrollo del AI-ED-SAT, un cuestionario de autoevaluación que desplaza el foco desde la competencia digital genérica hacia cuatro dimensiones propias de la IA educativa: comprensión conceptual, uso pedagógico, reflexión ética e integración curricular. La distinción importa, porque manejar con soltura una herramienta de IA no equivale necesariamente a saber cuándo utilizarla, cómo incorporarla al currículo o qué implicaciones tiene delegar determinadas decisiones en un sistema algorítmico.

El instrumento se construyó mediante un proceso bastante exigente: revisión de la literatura, dos rondas Delphi con 12 expertos y una prueba piloto con 128 docentes de siete países hispanohablantes. De los 40 ítems iniciales se conservaron 38, y los análisis psicométricos ofrecen resultados sólidos: una consistencia interna global de 0,93, cuatro factores que explican el 67,8 % de la varianza y buenos índices de ajuste en el análisis confirmatorio. 

Pero quizá el dato más sugerente no sea estadístico, sino el perfil que aparece detrás de las respuestas: el profesorado se percibe más competente en el uso pedagógico de la IA que en su dimensión ética y en su integración curricular. Es una diferencia relevante, porque sugiere que la adopción práctica de estas tecnologías puede estar avanzando más deprisa que la reflexión sobre cómo encajarlas en decisiones educativas de mayor alcance.

Conviene, en cualquier caso, interpretar el AI-ED-SAT por lo que es: una herramienta de autoevaluación, no una prueba directa del desempeño docente. La muestra fue además seleccionada por conveniencia, la validación se limita por ahora al ámbito hispanohablante y los propios autores consideran estos resultados una primera validación que deberá replicarse con muestras más amplias y diversas. 

Precisamente ahí puede estar una de sus utilidades más interesantes. En lugar de convertir la “competencia en IA” en una etiqueta general, el cuestionario permite descomponerla y localizar necesidades concretas. Utilizado con esa finalidad, puede servir menos para clasificar docentes que para formular una pregunta bastante más productiva: qué necesita aprender cada profesor para pasar de usar inteligencia artificial a tomar buenas decisiones educativas sobre ella.

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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

What Teachers Need to Master in the Age of AI

The expansion of artificial intelligence in the classroom has created a fairly specific paradox: we expect teachers to learn how to use it pedagogically, critically, and responsibly, yet we still have few specific instruments for determining what they actually know and where they need further training.

The work of Andresa Sartor-Harada and Juliana Azevedo-Gomes addresses precisely this problem through the development of AI-ED-SAT, a self-assessment questionnaire that shifts the focus from generic digital competence to four dimensions specific to educational AI: conceptual understanding, pedagogical use, ethical reflection, and curricular integration. The distinction matters because being proficient with an AI tool does not necessarily mean knowing when to use it, how to incorporate it into the curriculum, or what the implications are of delegating certain decisions to an algorithmic system.

The instrument was developed through a fairly demanding process: a literature review, two Delphi rounds involving 12 experts, and a pilot study with 128 teachers from seven Spanish-speaking countries. Of the initial 40 items, 38 were retained, and the psychometric analyses yielded solid results: an overall internal consistency of 0.93, four factors explaining 67.8% of the variance, and good fit indices in the confirmatory analysis.

Perhaps the most suggestive finding, however, is not statistical but lies in the profile that emerges from the responses: teachers perceive themselves as more competent in the pedagogical use of AI than in its ethical dimension or curricular integration. This is a significant difference because it suggests that the practical adoption of these technologies may be progressing faster than reflection on how they should fit into broader educational decisions.

In any case, AI-ED-SAT should be interpreted for what it is: a self-assessment tool, not a direct measure of teaching performance. The sample was also selected by convenience, validation has so far been limited to Spanish-speaking contexts, and the authors themselves regard these findings as an initial validation that should be replicated with larger and more diverse samples.

That may be precisely where one of its most interesting uses lies. Rather than turning “AI competence” into a broad label, the questionnaire makes it possible to break the concept down and identify specific needs. Used in this way, it may be less useful for classifying teachers than for posing a far more productive question: what does each teacher need to learn in order to move from using artificial intelligence to making sound educational decisions about it?

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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

La universidad ante los chatbots: usos, promesas y límites

La conversación sobre inteligencia artificial en la universidad suele avanzar más deprisa que la evidencia disponible. El trabajo de Eva Jiménez-García, Judit Ruiz-Lázaro, Sonia Martínez-Requejo y Sara Redondo-Duarte intenta poner algo de orden en ese terreno mediante una revisión sistemática de 42 estudios sobre chatbots e inteligencia artificial en educación superior. 

El análisis permite ver un campo que ha crecido con enorme rapidez, especialmente desde 2020, y que en 2023 concentró más de la mitad de los artículos incluidos. Pero también muestra que la investigación no gira únicamente en torno a ChatGPT o al apoyo académico: aparecen aplicaciones en orientación universitaria, tutoría, gestión, salud mental, motivación, aprendizaje personalizado y asistencia administrativa.

Uno de los aspectos más interesantes del artículo es su intento de conectar esta expansión tecnológica con la sostenibilidad. La relación, sin embargo, resulta bastante desigual. De los 42 trabajos analizados, solo 21 estaban asociados en Web of Science con algún Objetivo de Desarrollo Sostenible, y diez de ellos se concentraban en el ODS 4, Educación de Calidad. Salud y bienestar, reducción de las desigualdades, energía limpia o acción climática aparecen de manera mucho más marginal. 

Más que demostrar que los chatbots están contribuyendo ya de forma amplia a la Agenda 2030, los datos dibujan una agenda de investigación todavía muy parcial: hay muchos ámbitos de la sostenibilidad sobre los que apenas sabemos qué puede aportar la IA en la universidad.

La revisión resulta especialmente útil porque evita presentar la adopción de estas herramientas como un proceso automático. Junto a sus posibilidades educativas, identifica problemas de interoperabilidad, privacidad, integridad académica, calidad de las interacciones y aceptación por parte de estudiantes y docentes. 

También reconoce una limitación metodológica importante: el corpus procede exclusivamente de Web of Science, una decisión que facilita la homogeneidad del análisis bibliométrico pero restringe el alcance de la literatura examinada. La lectura que deja el artículo es, por tanto, menos complaciente y más útil: la cuestión ya no es si la IA entrará en la educación superior, sino con qué evidencias, para resolver qué problemas y bajo qué condiciones institucionales merece realmente hacerlo.

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Cómo citar: Jiménez-García, E., Ruiz-Lázaro, J., Martínez-Requejo, S., & Redondo-Duarte, S. (2025). Inteligencia Artificial y chatbots para una educación superior sostenible: una revisión sistemática. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 81–104. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43240

The University and Chatbots: Uses, Promises, and Limits

The conversation about artificial intelligence in higher education often moves faster than the available evidence. The study by Eva Jiménez-García, Judit Ruiz-Lázaro, Sonia Martínez-Requejo, and Sara Redondo-Duarte seeks to bring some order to this rapidly evolving field through a systematic review of 42 studies on chatbots and artificial intelligence in higher education.

The analysis reveals a field that has grown at remarkable speed, particularly since 2020, with more than half of the articles included in the review published in 2023. But it also shows that research extends well beyond ChatGPT or academic support: applications include student guidance, tutoring, management, mental health, motivation, personalised learning, and administrative assistance.

One of the most interesting aspects of the article is its attempt to connect this technological expansion with sustainability. The relationship, however, is far from even. Of the 42 studies analysed, only 21 were associated in Web of Science with a Sustainable Development Goal, and ten of these focused on SDG 4, Quality Education. Health and well-being, reduced inequalities, clean energy, and climate action appear much more marginally.

Rather than demonstrating that chatbots are already making a broad contribution to the 2030 Agenda, the data point to a research agenda that remains highly uneven: there are still many areas of sustainability in which we know very little about what AI might contribute to higher education.

The review is particularly useful because it avoids presenting the adoption of these tools as an automatic or straightforward process. Alongside their educational potential, it identifies challenges related to interoperability, privacy, academic integrity, the quality of interactions, and acceptance by both students and faculty.

It also acknowledges an important methodological limitation: the corpus is drawn exclusively from Web of Science, a decision that improves the consistency of the bibliometric analysis but narrows the scope of the literature examined. The article therefore leaves us with a more critical, and ultimately more useful, perspective: the question is no longer whether AI will enter higher education, but on what evidence, to solve which problems, and under what institutional conditions its adoption is genuinely worthwhile.

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How to Cite: Jiménez-García, E., Ruiz-Lázaro, J., Martínez-Requejo, S., & Redondo-Duarte, S. (2025). Artificial Intelligence and chatbots for sustainable higher education: a systematic review. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 81–104. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43240

Por qué algunos juegos educativos funcionan y otros no

La gamificación suele venderse por sus elementos más visibles: puntos, competición, retos, premios. Pero este trabajo de Carmen-María Queiro-Ameijeiras, Elies Seguí-Mas y José Martí-Parreño plantea una pregunta bastante más interesante: ¿qué hace que un estudiante quiera realmente utilizar una experiencia gamificada para aprender? 

Para investigarlo, los autores combinaron dos marcos que normalmente miran el problema desde lados distintos. El Modelo de Aceptación de la Tecnología pregunta, simplificando, si una herramienta parece útil y fácil de utilizar; la Teoría de la Autodeterminación se interesa por cuestiones más humanas, como sentirse competente, tener autonomía y relacionarse con los demás. El estudio pone ambas piezas en el mismo modelo y las prueba con 149 estudiantes de cuatro universidades españolas que participaron en BUGAMAP, un simulador en el que equipos de cuatro o cinco personas gestionaban una compañía de seguros y debían reaccionar a situaciones como un crack bursátil o una catástrofe natural.

El resultado más interesante es que lo social pesa mucho. El aprendizaje colaborativo es el factor que presenta la relación más fuerte con la utilidad percibida de la experiencia (β=0,537) y también influye claramente en su facilidad de uso (β=0,438). Sentirse competente, por su parte, aumenta la percepción de utilidad, mientras que disponer de autonomía hace que el sistema se perciba como más fácil de manejar. 

Y a partir de ahí aparece una cadena bastante lógica: cuanto más útil y fácil se percibe la experiencia, mejor es la actitud hacia ella; y esa actitud aumenta la intención de volver a utilizarla. Lo llamativo es que la aceptación de un juego educativo no parece depender tanto de hacerlo más espectacular o competitivo como de conseguir que el estudiante pueda hacer algo con otros, sentirse capaz de hacerlo y conservar cierto control sobre lo que hace.

Hay que poner algún freno a la interpretación. La muestra es de conveniencia, el estudio es transversal y analiza una experiencia muy concreta de simulación empresarial y contable; además, el propio modelo deja una parte considerable de la aceptación sin explicar. Los autores reconocen que sería necesario probarlo longitudinalmente, con muestras más representativas y añadiendo factores como el apoyo institucional, el feedback o la personalización. 

Pero precisamente por eso resulta útil una lectura menos literal del artículo. Su mensaje no es que exista una receta estadística para fabricar gamificación exitosa, sino que quizá llevemos demasiado tiempo mirando la parte equivocada del juego. Una buena experiencia gamificada puede depender menos de las recompensas que añadimos que de las necesidades humanas que conseguimos satisfacer mientras se juega.

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Cómo citar: Queiro-Ameijeiras, C.-M., Seguí-Mas, E., & Martí-Parreño, J. (2025). Determinantes de la aceptación de la gamificación en la educación superior: un modelo empírico. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 127–155. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41565

Why Some Educational Games Work and Others Don’t

Gamification is often sold through its most visible features: points, competition, challenges, rewards. But this study by Carmen-María Queiro-Ameijeiras, Elies Seguí-Mas, and José Martí-Parreño asks a much more interesting question: what actually makes a student want to use a gamified experience for learning?

To explore this, the authors combined two frameworks that usually approach the problem from different angles. The Technology Acceptance Model asks, in simple terms, whether a tool seems useful and easy to use; Self-Determination Theory focuses on more human factors, such as feeling competent, having autonomy, and relating to others. The study brings both perspectives together in a single model and tests it with 149 students from four Spanish universities who took part in BUGAMAP, a simulator in which teams of four or five managed an insurance company and had to respond to events such as a stock market crash or a natural disaster.

The most interesting result is how much the social dimension matters. Collaborative learning shows the strongest relationship with the perceived usefulness of the experience (β=0.537) and also clearly influences perceived ease of use (β=0.438). Feeling competent, meanwhile, increases perceived usefulness, while having autonomy makes the system seem easier to use.

From there, a fairly logical chain emerges: the more useful and easy to use the experience seems, the more positive students’ attitudes toward it become; and that attitude, in turn, increases their intention to use it again. What is striking is that acceptance of an educational game does not seem to depend so much on making it more spectacular or competitive, but on enabling students to do something with others, feel capable of doing it, and retain a degree of control over what they are doing.

Some caution is needed in interpreting the findings. The study uses a convenience sample, is cross-sectional, and focuses on a very specific business and accounting simulation; moreover, the model itself leaves a substantial part of gamification acceptance unexplained. The authors acknowledge that it should be tested longitudinally, with more representative samples and with additional factors such as institutional support, feedback, or personalisation.

But that is precisely why a less literal reading of the article is useful. Its message is not that there is a statistical recipe for producing successful gamification, but that we may have spent too long looking at the wrong part of the game. A good gamified experience may depend less on the rewards we add than on the human needs we manage to satisfy while people are playing.

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How to Cite: Queiro-Ameijeiras, C.-M., Seguí-Mas, E., & Martí-Parreño, J. (2025). Determinants of gamification acceptance in Higher Education: an empirical model. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 127–155. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41565