La creatividad se contagia, pero hay que crear las condiciones

Todo empezó con una wiki que, sobre el papel, parecía perfecta para trabajar en equipo. Pero los estudiantes no estaban familiarizados con ella y dedicaban demasiado esfuerzo a manejar la herramienta en lugar de desarrollar sus ideas. 

Este fue el primer aprendizaje de una investigación de Jesús Peralta Hernández y Felipe Tirado Segura (UNAM): una tecnología diseñada para colaborar no garantiza que se produzca una colaboración creativa.

Durante cuatro cursos, entre 2019 y 2022, los investigadores fueron modificando un entorno virtual de aprendizaje a partir de la experiencia de 81 universitarios. Sustituyeron la wiki por Google Docs, introdujeron espacios para que cada estudiante aportara sus propias ideas, organizaron reuniones síncronas y simplificaron las instrucciones. 

También incorporaron tutorías docentes para ayudar a convertir las propuestas originales en intervenciones educativas viables. Cada cambio respondía a una dificultad detectada en la edición anterior.

Los resultados mostraron mejoras significativas respecto al primer grupo, tanto en la creatividad percibida de las propuestas como en la distribución de la participación. La experiencia deja una enseñanza interesante: la creatividad necesita libertad, pero también cierta estructura. 

Dar espacio a las ideas individuales, facilitar que se confronten y reelaboren colectivamente y contar con un profesor que oriente sin imponer soluciones parece más importante que disponer de herramientas tecnológicas sofisticadas.

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Cómo citar: Peralta Hernández, J., & Tirado Segura, F. (2023). Diseño de un entorno virtual de aprendizaje para promover la creatividad colaborativa en universitarios. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 175–197. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36209

Creativity Is Contagious, but the Right Conditions Matter

It all started with a wiki that, on paper, seemed perfect for teamwork. But the students were unfamiliar with it and spent too much effort figuring out how to use the tool instead of developing their ideas.

This was the first lesson from a study by Jesús Peralta Hernández and Felipe Tirado Segura (UNAM): technology designed to support collaboration does not guarantee creative collaboration.

Over four academic years, from 2019 to 2022, the researchers progressively refined a virtual learning environment based on the experiences of 81 university students. They replaced the wiki with Google Docs, introduced dedicated spaces for students to contribute their own ideas, organized synchronous meetings, and simplified the instructions.

They also introduced teacher-led tutoring sessions to help turn original ideas into feasible educational interventions. Each change addressed a difficulty identified in the previous iteration.

The results showed significant improvements compared with the first group, both in the perceived creativity of the proposals and in how evenly students participated. The experience offers an interesting lesson: creativity needs freedom, but it also needs some structure.

Giving individual ideas room to develop, encouraging students to challenge and refine them together, and having a teacher who provides guidance without imposing solutions seem more important than having sophisticated technological tools.

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How to Cite: Peralta Hernández, J., & Tirado Segura, F. (2023). Designing a Virtual Learning Environment to Promote Collaborative Creativity in University Students. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 175–197. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36209

Cómo integrar lo digital en la educación a distancia

Una persona puede manejar muchas aplicaciones y, aun así, no saber evaluar una fuente, organizarse en un curso virtual o colaborar en línea. Esa distancia entre usar tecnología y desenvolverse con criterio es el punto de partida de Silva y Behar. 

Proponen incorporar las competencias digitales de forma transversal en la educación a distancia: ligadas a cada materia y presentes en la planificación, los contenidos, las actividades, la evaluación y las herramientas.

El marco se construye en dos tiempos: una revisión teórica y su aplicación en un curso con docentes. La experiencia revela el principal obstáculo: a los participantes les costaba integrar esas competencias en sus modelos pedagógicos y tendían a conservar métodos tradicionales. 

De ahí surgen parámetros que ordenan el diseño del curso desde el perfil del alumnado hasta las estrategias de enseñanza.

El aporte más valioso quizá sea señalar que el reto no se resuelve añadiendo tecnología: exige formación docente y respaldo institucional. El estudio ofrece una guía útil para orientar ese cambio, aunque su aplicación en un caso concreto no demuestra que el marco funcione igual en cualquier contexto. 

Su propuesta gana fuerza como punto de partida adaptable, no como receta cerrada.

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Cómo citar: Araújo da Silva, K. K., & Alejandra Behar, P. (2023). Modelos pedagógicos basados en competencias digitales transversales en educación a distancia: parámetros para la construcción. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 101–119. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34006

How to Integrate Digital Technologies into Distance Education

A person may be able to use many apps and still not know how to assess a source, manage their work in an online course, or collaborate online. This gap between using technology and navigating it thoughtfully is where Silva and Behar begin.

They propose embedding digital competences throughout distance education: linking them to each subject and incorporating them into course planning, content, activities, assessment, and tools.

The framework is developed in two stages: a theoretical review and its application in a course for teachers. The experience reveals the main obstacle: participants struggled to integrate these competences into their pedagogical models and tended to retain traditional methods.

From this experience, the authors derive parameters for course design, from understanding learners’ profiles to choosing teaching strategies.

Perhaps the study’s most valuable contribution is showing that the challenge cannot be solved by simply adding technology: it requires teacher training and institutional support. The study offers a useful guide for shaping that change, although its application in a single case does not show whether the framework works equally well in every context.

The proposal is strongest as an adaptable starting point, not a fixed recipe.

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How to Cite: Araújo da Silva, K. K., & Alejandra Behar, P. (2023). Pedagogical Models Based on Transversal Digital Competences in Distance Learning: Creation Parameters. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 101–119. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34006

Inteligencia artificial generativa en educación superior: Diseño y evaluación de dos herramientas para la enseñanza-aprendizaje

El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) generativa es uno de los campos emergentes en la tecnología educativa en los últimos años. 

Por ello, este trabajo persigue diseñar dos herramientas de IA generativa, basadas en chatbots educativos, que contribuyan a la mejora de los procesos de enseñanza-aprendizaje en educación superior, así como evaluar su impacto desde la perspectiva de los usuarios de un MOOC ofrecido por la UNED, considerando el efecto de variables sociodemográficas y de experiencia previa de uso de IA. 

Para ello, tras diseñar las dos herramientas, se ha realizado una investigación de carácter ex post facto, no experimental, en la que se han recogido y analizado las percepciones de 1.302 personas usuarias del MOOC. 

Los resultados reflejan una valoración positiva de las potencialidades en estas herramientas en relación con la satisfacción general y la contribución al aprendizaje, además de una tendencia a rechazar la sustitución de humanos por chatbots educativos. 

Por su parte, el análisis del papel de las variables sociodemográficas y de uso de la IA muestra una especial importancia tanto de la familiaridad con la IA como de la edad en estas percepciones. En conclusión, ambos chatbots parecen ser herramientas con un gran potencial para contribuir al desarrollo de los procesos de enseñanza-aprendizaje en educación superior, lo que se evidencia a través de los elevados niveles de satisfacción de los participantes encuestados. 

Sin embargo, resulta fundamental continuar desarrollando y actualizando estas herramientas, tomando en consideración las valoraciones de los usuarios, para maximizar su potencial educativo.

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Cómo citar: Martin, S., & Gutiérrez-de-Rozas, B. (2026). Inteligencia artificial generativa en educación superior: Diseño y evaluación de dos herramientas para la enseñanza-aprendizaje. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 179–207. https://doi.org/10.5944/ried.46877

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