Cuando los estudiantes dejan huella: entender el aprendizaje a través de la interacción en mundos virtuales

Autor: Bruno Rodríguez García, María Molina Goyena, Raúl Marticorena Sánchez, Sandra Rodríguez Arribas.

¿Qué pasa por nuestra cabeza cuando estamos aprendiendo? En un aula, algunos estudiantes parecen avanzar con paso firme, como si siguieran un camino claro. Otros, en cambio, se detienen, retroceden o se pierden en desvíos inesperados. Aprender no es una línea recta: es más bien un recorrido lleno de curvas, atajos, pausas y decisiones invisibles. Durante décadas, los educadores han intentado descifrar ese recorrido a través de la observación y la intuición. Mirar cómo un estudiante responde, preguntarle cómo ha estudiado o analizar sus resultados finales han sido las herramientas tradicionales para entender el aprendizaje. Pero todas ellas comparten una limitación: solo nos muestran el final del camino, pero no su recorrido. ¿Y si pudiéramos seguir ese camino paso a paso? ¿Y si pudiéramos ver las huellas que deja cada estudiante mientras aprende?

Con la llegada de la informática, esta idea dejó de ser un deseo para convertirse en una posibilidad real. Los entornos digitales comenzaron a registrar pequeñas pistas del comportamiento de los usuarios: clics, tiempos de permanencia o rutas de navegación. Fragmentos aparentemente simples que, al combinarse, empezaban a dibujar rutas y patrones. Así nace la analítica de aprendizaje (Learning Analytics), una disciplina que utiliza el análisis de datos para comprender mejor cómo aprendemos. Su objetivo no es solo observar, sino interpretar los rastros del aprendizaje para mejorar la enseñanza¹. Gracias a estas técnicas, hoy es posible detectar dificultades antes de que se conviertan en problemas o incluso anticipar situaciones de abandono escolar.

En plataformas digitales de aprendizaje, como las que utilizamos a diario en esta misma universidad, cada acción deja una pequeña marca: qué recurso se consulta, cuánto tiempo se dedica a una actividad, cuántas veces se vuelve sobre un mismo contenido etc. Por ejemplo, en la Figura 1, se pueden ver estadísticas del uso de la plataforma UBUVirtual gracias al software UBUMonitor.  Estas estadísticas son como migas de pan en el bosque del aprendizaje, revelando un rastro que se puede analizar². Pero por sí mismas, esas migas no cuentan toda la historia.

Aprender no es solo leer, también es explorar

Aprender implica explorar, equivocarse, corregir e insistir; y también moverse, aunque sea dentro de un espacio de ideas. Para capturar mejor este proceso, se han desarrollado tecnologías como los sistemas de seguimiento de la mirada, que permiten saber en qué se fija un estudiante en cada momento. Estos avances han supuesto un paso importante, pero siguen ofreciendo una visión parcial³.

Aquí es donde los entornos virtuales tridimensionales introducen un cambio radical, en estos mundos digitales, el aprendizaje deja de ser plano. No se trata solo de observar contenidos en una pantalla, sino de vivir un espacio, de recorrerlo y de interactuar con él. En estos entornos el estudiante deja de ser un espectador para convertirse en protagonista.

Aprender dentro del espacio: el potencial de los mundos 3D

Cuando nos enfrentamos a un entorno tridimensional, nunca lo vemos en su totalidad. Solo percibimos una parte, una ventana que depende de nuestra posición y orientación. Para descubrir el resto, tenemos que movernos, girar, acercarnos y alejarnos. Esa necesidad de exploración introduce un elemento clave: la libertad, lo que permite caracterizar e individualizar mucho mejor el comportamiento de los estudiantes y usuarios de entornos interactivos⁴.

Los entornos virtuales pueden ofrecer distintos niveles de interacción, conocidos como grados de libertad. En los sistemas de 3 Grados de Libertad (3DoF), el usuario puede mirar a su alrededor, cambiando la orientación de su punto de vista. Es como estar en el centro de una esfera y poder girar la cabeza para observar lo que hay alrededor. Un ejemplo de este tipo de entornos es la iniciativa de “Google Expeditions”, que permitía a los estudiantes y profesores explorar mundos de 3DoF con gafas de Realidad Virtual de cartón, o “Cardboards” ⁵. Sin embargo, en los entornos de 6 Grados de Libertad (6DoF), la experiencia se vuelve mucho más rica. El usuario además de mirar puede desplazarse en el espacio libremente y decidir su propio recorrido. Ya no está limitado a observar desde un punto fijo y puede explorar activamente el entorno. Esta diferencia se puede apreciar en la Figura 2, donde se ve una comparación entre un usuario experimentando un entorno 3Dof y 6DoF.

Este cambio puede parecer técnico, pero sus implicaciones son profundas. Porque cuando el movimiento entra en juego, el aprendizaje deja de ser una sucesión de acciones discretas y se convierte en un proceso continuo, lleno de decisiones. Y cada una de esas decisiones deja huella.

Leer las huellas: qué nos dicen los datos en 3D

En una plataforma educativa tradicional, el análisis de datos permite responder a preguntas como: ¿qué contenido ha consultado un estudiante?, o ¿cuánto tiempo ha dedicado a una actividad? En un entorno tridimensional, las preguntas cambian, y por supuesto también las respuestas. Ahora podemos preguntarnos: ¿cómo se acerca un estudiante a un problema? ¿Dónde se detiene más tiempo?

Imaginemos una actividad de modelado 3D en el que los estudiantes tienen que crear un objeto virtual. Dos estudiantes pueden llegar al mismo resultado final, pero recorrer caminos completamente distintos. Uno puede experimentar con diferentes herramientas antes de encontrar la adecuada; otro puede seguir un proceso más directo, pero cometer vicios y errores recurrentes. Uno puede explorar el entorno en busca de referencias; otro puede centrarse únicamente en la tarea. El resultado final no nos diría poco de este proceso, pero sus huellas sí. Por ejemplo, en la Figura 3 se puede ver en un mapa de calor la exploración de un entorno 3D por dos grupos diferentes de estudiantes, siendo diferentes entre ellos tanto las áreas que visitan como las direcciones que toman al moverse.

El análisis de estos datos permite reconstruir el proceso de aprendizaje con un nivel de detalle sin precedentes. Es como si, en lugar de ver una fotografía, pudiéramos reproducir toda la película. De esta manera, el profesorado puede identificar patrones, detectar dificultades específicas y adaptar su enseñanza de manera más precisa. El alumnado, por su parte, puede utilizarlo como herramienta de autoaprendizaje, descubriendo sus fortalezas y mejorando sus estrategias.

En este contexto, herramientas específicas de análisis permiten registrar, visualizar y estudiar estos recorridos dentro de los entornos virtuales, convirtiendo la interacción en información útil y significativa.

Cuidar nuestra huella digital: aprender sin perder la privacidad

Pero toda huella plantea una pregunta inevitable: ¿quién la sigue y para qué? En los entornos 3D, cada movimiento, cada mirada y cada interacción puede registrarse. Lo que antes eran clics ahora se convierte en un mapa detallado del comportamiento de una persona. Un mapa que además de reflejar lo que hace también indica cómo lo hace. Y ahí es donde entra en juego una cuestión fundamental: la privacidad.

La Learning Analytics, especialmente en entornos inmersivos, maneja datos profundamente sensibles. Además de los resultados académicos también se registran patrones de comportamiento, niveles de atención, momentos de duda o incluso formas de enfrentarse a un problema. En muchos casos, estos datos pertenecen a estudiantes jóvenes, lo que aumenta la responsabilidad sobre su uso ⁶.

Para abordar este desafío, es fundamental aplicar estrategias que protejan a los usuarios. Una de las más importantes es la anonimización de los datos, que elimina cualquier información que permita identificar directamente a una persona.

Otra estrategia clave es la agregación de datos, que permite estudiar tendencias colectivas en lugar de comportamientos individuales. reduciendo así el riesgo de exposición.

Además, es esencial garantizar la transparencia. Los estudiantes deben saber qué datos se recogen, cómo se utilizan y con qué objetivo. Comprender el proceso es el primer paso para confiar en él.

El objetivo de la Learning Analytics no es controlar al estudiante, sino comprender mejor su proceso de aprendizaje para poder apoyarlo. Una huella puede ser una herramienta de mejora o puede convertirse en una forma de exposición innecesaria si no se gestiona adecuadamente. La diferencia está en el uso que hagamos de ella.

Las huellas del futuro: medir para comprender, no para juzgar

Los estudiantes siempre han dejado huella. En sus cuadernos, en sus exámenes, en sus preguntas, y en sus profesores. La diferencia es que ahora esas huellas pueden registrarse con una precisión sin precedentes. La Learning Analytics en entornos 3D nos sitúa ante una oportunidad única: entender el aprendizaje como un proceso dinámico y vivo.

En estos mundos virtuales, cada paso cuenta una historia. Cada decisión revela una estrategia. Cada recorrido dibuja una forma distinta de aprender. Si sabemos leer los pasos, podremos enseñar mejor. Pero, sobre todo, podremos acompañar mejor.  Aprender no es solo llegar a una meta, es el camino que dejamos al recorrerla, y ahora podemos verlo.

Bibliografía

[1] Siemens, G. (2013). Learning Analytics. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400. https://doi.org/10.1177/0002764213498851

[2] Marticorena-Sánchez, R., López-Nozal, C., Serrano-Mamolar, A., & Olivares-Gil, A. (2024). UBUMonitor: Desktop application for visual e-learning student clustering with Moodle. SoftwareX, 26, 101727. https://doi.org/10.1016/j.softx.2024.101727

[3] Pedro Urchegui Bocos. (2021, September 11). Creación de contenidos educativos y Eye-Tracking. Blog Universidad Isabel I. https://www.ui1.es/blog-ui1/creacion-de-contenidos-educativos-y-eye-tracking

[4] Miguel-Alonso, I., Rodríguez, J. J., Serrano-Mamolar, A., & Bustillo, A. (2025). Identifying users of immersive virtual-reality serious games through machine-learning techniques. Virtual Reality, 29(4), 164. https://doi.org/10.1007/s10055-025-01232-y

[5] Google España. (2016, September 22). Google Expeditions I Realidad virtual y educación. Youtube. https://youtu.be/LKyHg-31jHM?si=esJsESC8Tzi7VLgb [6] Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304. https://doi.org/10.1504/IJTEL.2012.051816

[6] Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304. https://doi.org/10.1504/IJTEL.2012.051816

Artículo participante del IX Concurso de Artículos de Divulgación Científica de la Universidad de Burgos.