Este trabajo de Aznar-Díaz y colegas (RIED, 2025) pone el foco en una pregunta tan clásica como urgente en los MOOC: ¿por qué, si atraen a miles de personas, tan pocas llegan hasta el final? Su aportación es desplazar la mirada desde el “diseño del curso” (sin ignorarlo) hacia variables personales que suelen quedar en segundo plano: competencias sociales y emocionales, estrés percibido, expectativas y satisfacción.
Con una muestra de 416 participantes de un MOOC de la Universidad de Granada, el equipo combina cuestionarios antes y después del curso y contrasta varios modelos de regresión logística para estimar qué pesa más a la hora de predecir la finalización. El enfoque es relevante porque, aunque el abandono en MOOC se ha discutido muchísimo, no siempre se mide con el mismo rigor qué factores “del estudiante” ayudan a explicar quién persevera.
Los resultados son interesantes por lo que confirman y por lo que matizan. En los modelos intermedios, variables como expectativas, estrés y varias dimensiones socioemocionales aparecen relacionadas con la finalización; sin embargo, cuando entra en juego la satisfacción (modelo final), esta se convierte en el predictor más robusto y “absorbe” parte de la significación de otros factores.
Dicho de forma simple: más que empezar con buenas expectativas o con menos estrés, lo que parece marcar la diferencia es acabar percibiendo que el MOOC valió la pena (aprendizaje logrado, impacto profesional y recomendación). Aun así, la autoconciencia socioemocional se mantiene como predictor significativo incluso en el modelo completo, sugiriendo que la capacidad de reconocer y regular la propia experiencia (emociones, motivación, autorreflexión) puede ser un motor de persistencia cuando el entorno es flexible pero exige mucha autorregulación.
La lectura práctica del paper es clara: si queremos mejorar tasas de finalización, no basta con “empujar” al alumnado con recordatorios o con más contenido, sino que hay que diseñar experiencias que sostengan la satisfacción a lo largo del camino y que reduzcan fricciones emocionales típicas del aprendizaje autónomo. Aquí el artículo ofrece pistas accionables (actividades iniciales para compromiso, apoyos comunicativos, andamiaje para participación, tareas flexibles), aunque también deja límites importantes: es un diseño ex post facto (no causal), con muestreo por conveniencia y una tasa de respuesta baja, y la satisfacción se mide al final, por lo que puede estar muy ligada al hecho de completar (quien completa tiende a estar satisfecho).
Con todo, el valor del estudio está en abrir una agenda: medir y trabajar el componente socioemocional en MOOC no como “extra”, sino como parte del núcleo pedagógico que determina la permanencia.
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Cómo citar: Aznar-Díaz, I., Ayllón-Salas, P., Fernández-Martín, F. D., & Ramos-Navas-Parejo, M. (2025). Explorando los predictores de éxito en los Cursos en Línea Masivos y Abiertos (MOOC). RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 239–257. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.40195
