Eficacia educativa de las narrativas visuales en realidad virtual. Comparativa España-Alemania y estudio de factores predictivos

Educational efficiency of VR visual media. Spain-Germany comparison and study of predictive factors

Eficácia educativa das narrativas visuais em realidade virtual. Comparação Espanha-Alemanha e estudo de fatores preditivos

Victoria Mora de la Torre^1*
Marina Santín^1**
David García-Marín^1***
Ricardo Roncero Palomar^1****
Benjamin Dally^2*****

¹ Universidad Rey Juan Carlos, España
² Hafencity Universität Hamburg, Alemania
^* Profesora Titular, Universidad Rey Juan Carlos, España. Email: victoria.mora@urjc.es (Autora de correspondencia)
^** Profesora Titular, Universidad Rey Juan Carlos. España. Email: marina.santin@urjc.es
^*** Profesor Titular, Universidad Rey Juan Carlos, España. Email: david.garciam@urjc.es
^**** Profesor Titular, Universidad Rey Juan Carlos, España. Email: ricardo.roncero@urjc.es
^***** Investigator, Hafencity Universität Hamburg, Alemania. Email: benjamin.dally@hcu-hamburg.de

Resumen

Propósito: La evolución de las tecnologías emergentes, como la realidad virtual (RV), ha transformado la forma en que se construyen y transmiten relatos y su eficacia tanto en términos narrativos como educativos. En dicho contexto, este estudio compara la percepción de aprendizaje utilizando narrativas inmersivas elaboradas en RV entre estudiantes de Secundaria de España y Alemania. Metodología: Se llevó a cabo una investigación cuantitativa mediante cuestionario (n = 1042) en un total de seis centros de Secundaria españoles y alemanes. Se utilizó para ello una adaptación del test Instructional Material Motivational Survey (IMMS) validado en anteriores trabajos. Resultados: Los datos, analizados con estadística descriptiva e inferencial, evidencian diferencias significativas entre ambos países en diversas dimensiones pedagógicas asociadas a la percepción de aprendizaje, obteniendo los estudiantes españoles puntuaciones superiores en relevancia, atención y variables relacionadas con la confianza. No obstante, no se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la medida directa de percepción de aprendizaje. Conclusiones: Los hallazgos destacan la primacía de los factores pedagógicos sobre los tecnológicos y la necesidad de adaptaciones culturales y metodológicas para maximizar el impacto educativo de la realidad virtual.

Palabras clave
Realidad Virtual; Medios inmersivos; Innovación educativa; Tecnología educativa; Medios visuales; STEM.

Abstract

Purpose: The evolution of emerging technologies, such as virtual reality, has transformed the way narratives are constructed and transmitted and their effectiveness in both narrative and educational terms. This study examines the perception of learning through VR narratives among secondary school students in Spain and Germany. Methodology: A quantitative questionnaire approach (n=1042) was applied in six schools, using an adaptation of the Instructional Material Motivational Survey (IMMS), validated by previous research. Results: The data, analysed using descriptive and inferential statistics, show significant differences between the two countries in several pedagogical dimensions associated with perceived learning, with Spanish students obtaining higher scores in relevance, attention and confidence-related variables. However, no statistically significant differences were found in the direct measure of perceived learning. Conclusions: The findings highlight the primacy of pedagogical factors over technological factors and the need for cultural and methodological adaptations to maximise the educational impact of VR.

Keywords
Virtual reality; Immersive media; Educational innovation; Educational technology; Visual media; STEM.

Resumo

Objetivo: A evolução das tecnologias emergentes, como a realidade virtual (RV), tem transformado a forma como as narrativas são construídas e transmitidas, bem como sua eficácia tanto em termos narrativos quanto educacionais. Este estudo compara a percepção de aprendizagem por meio de narrativas imersivas desenvolvidas em RV entre estudantes do Ensino Secundário da Espanha e da Alemanha. Metodologia: Foi realizada uma pesquisa quantitativa por meio de questionário (n = 1042) em um total de seis instituições de ensino secundário espanholas e alemãs. Para isso, foi utilizada uma adaptação do teste Instructional Material Motivational Survey (IMMS), previamente validado em estudos anteriores. Resultados: Os dados, analisados com estatística descritiva e inferencial, evidenciam diferenças significativas entre ambos os países em diversas dimensões pedagógicas associadas à perceção da aprendizagem, obtendo os estudantes espanhóis pontuações superiores em relevância, atenção e variáveis relacionadas com a confiança. No entanto, não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas na medida direta da perceção da aprendizagem. Conclusões: Os resultados destacam a primazia dos fatores pedagógicos sobre os tecnológicos e a necessidade de adaptações culturais e metodológicas para maximizar o impacto educacional da realidade virtual.

Palavras-chave
Realidade Virtual; Meios imersivos; Inovação educacional; Tecnologia educacional; Meios visuais; STEM.

1. Introducción y marco teórico

La narrativa es un componente fundamental en la comunicación humana y desempeña un papel crucial en la transmisión de conocimiento, valores, identidad y experiencias culturales. Con el avance de las tecnologías emergentes, esta capacidad inherente ha experimentado una evolución significativa, facilitando la creación de formas más sofisticadas y eficientes de construir y transmitir narrativas. En este contexto, la realidad virtual (RV) se ha posicionado como una herramienta transformadora, redefiniendo la manera en que las personas perciben las historias e interactúan con ellas (Gregor, 2024). La RV tiene la capacidad de generar entornos inmersivos y multisensoriales que amplían los límites de la narrativa tradicional. Su aplicación en medios como el cine ha permitido crear experiencias más dinámicas, interactivas y envolventes que las ofrecidas por los formatos convencionales (Zhiyuan & Cheng-Hung, 2023; Huamán Huillca & García-Montero, 2022).

De este modo, la RV se ha consolidado como una tecnología disruptiva que transforma la interacción humana al hacer posible una inmersión completa en entornos simulados tridimensionales. Esta innovación, basada en la integración de software avanzado y dispositivos como visores y sensores de movimiento (Kreß et al., 2024), ha ampliado su alcance a nuevos ámbitos. Su aplicación abarca sectores como la educación (Zuñe et al., 2023), la salud (Zoccali & Mallamaci, 2024), la búsqueda de empleo (Sigmundstad & Fosli, 2024) o el periodismo (Peng, 2025; Li, 2024). Además, la RV ha demostrado ser una herramienta versátil en la evolución de las narrativas contemporáneas en distintos ámbitos. Ejemplos de ello se encuentran en las actividades de museos y exposiciones culturales que han utilizado este tipo de tecnología para reinterpretar relatos históricos, permitiendo a los usuarios experimentar entornos del pasado (Muñoz & Martí, 2020).

En el ámbito de la RV, la eficacia del mensaje puede entenderse como la capacidad de la narrativa para transmitir información clave de forma concisa, minimizando la sobrecarga informativa. Esta variable puede medirse en términos de retención y comprensión de la información presentada, así como del tiempo necesario para alcanzar los objetivos establecidos. Aunque la literatura científica en este campo es escasa, algunos estudios destacan aspectos clave para su análisis. Un elemento fundamental es un diseño conciso y eficaz en el que el usuario sea guiado progresivamente a través de nuevos conceptos, haciendo la experiencia más motivadora (Checa & Bustillo, 2020). De igual modo, otros autores subrayan la importancia de minimizar las distracciones durante la experiencia (Mondal, 2024) para que la atención del usuario se centre en los contenidos esenciales. En síntesis, la literatura científica existente aborda la eficiencia del mensaje en RV desde un constructo en el que el diseño y la capacidad de mantener la atención del usuario son factores primordiales. Ambas dimensiones constituyen variables esenciales que serán medidas en este trabajo de investigación.

1.1. La eficiencia de las narrativas de RV aplicadas a la educación

El uso de la RV en educación ha sido objeto de investigación académica durante más de dos décadas (García-Marín et al., 2025). A pesar de ello, algunos aspectos apenas han sido analizados y existe una falta de estudios comparativos entre distintos centros y países. La cantidad de recursos necesarios para trabajar con el mismo equipamiento de RV en diferentes países (lo que implica, entre otras cosas, traducir los materiales al idioma de cada país) dificulta la realización de este tipo de estudios. De igual manera, surgen dificultades al llevar a cabo investigaciones en distintos centros dentro de un mismo país, como el transporte o la adquisición de materiales para las instituciones participantes. Estas limitaciones han provocado que la mayoría de los estudios realizados hasta ahora se desarrollen en contextos muy restringidos (un único centro o país).

De forma similar, las investigaciones existentes tienden a utilizar materiales didácticos inmersivos ya disponibles en el mercado. Es decir, no se suele producir contenido específico ad hoc para la investigación, lo que puede dificultar su integración en el ámbito de estudio. Asimismo, la literatura científica se ha centrado más en el contexto universitario que en etapas educativas previas como la educación primaria y secundaria (García-Marín et al., 2025). Por otro lado, las investigaciones realizadas han tendido a enfocarse en materias prácticas o instrumentales mediante el uso de simuladores o laboratorios virtuales (Muradova, 2020), prestando menor atención a contenidos de carácter teórico. Como se verá en el siguiente apartado, el diseño metodológico de nuestro trabajo pretende dar respuesta a estas limitaciones.

La RV se ha consolidado como una herramienta tecnológica con gran potencial en el ámbito educativo. Estudios recientes han demostrado que la introducción de narrativas en entornos de RV puede aumentar significativamente la motivación y mejorar el rendimiento en estas áreas (Marrero Galván & Hernández Padrón, 2022). Sin embargo, no todas las narrativas son igualmente eficaces, ya que factores como la complejidad de la historia, el nivel de interacción y su alineación con los objetivos educativos desempeñan un papel crucial en los resultados obtenidos, al igual que las características visuales y de inmersión (Rubio Tamayo & Gértrudix Barrio, 2022). Al mismo tiempo, otros autores señalan la necesidad de actuar con cautela al emplear la RV para enseñar conceptos específicos como el aprendizaje espacial, debido a ciertas limitaciones inherentes a este enfoque (Belger et al., 2023).

La eficiencia de la narrativa en entornos de RV se deriva de la capacidad de esta tecnología para captar la atención del usuario de manera eficaz. La RV puede crear experiencias que mejoran la comprensión y la retención de la información, incrementan la relevancia del contenido presentado y proporcionan experiencias considerablemente más significativas (Liu et al., 2021).

La narrativa desempeña un papel crucial al estructurar las actividades de RV de modo que se conviertan en experiencias de aprendizaje efectivas. Una narrativa bien diseñada puede guiar a los usuarios a través de un flujo de información lógico y emocionalmente relevante (Bucher, 2017), aumentando no solo la retención del conocimiento, sino también la capacidad de aplicarlo en contextos prácticos. Este tipo de tecnología no está exento de problemas, como la fatiga visual estereoscópica causada por la percepción de profundidad en estos entornos (Guo et al., 2024), el mareo por movimiento, que, aunque ha mejorado en los últimos años, aún persiste (Chiroque Landayeta, 2024), o la posibilidad de aislar al usuario del mundo real (Grassini, 2024).

El análisis de la eficiencia del mensaje en narrativas aplicadas a la RV no solo contribuye al desarrollo de herramientas educativas más eficaces, sino que también responde a la necesidad de adaptarlas a contextos culturales específicos y garantiza la igualdad en el acceso a la tecnología (Borja-Salazar, 2024). En el ámbito educativo, concretamente, la RV se presenta como una herramienta prometedora para afrontar retos tradicionales mediante experiencias de aprendizaje interactivas y multisensoriales que favorecen la comprensión de conceptos complejos (Klingenberg et al., 2020). Además, su capacidad para recrear escenarios del mundo real o generar entornos simulados de forma controlada fomenta no solo el aprendizaje activo, sino también la transferencia efectiva del conocimiento a situaciones prácticas. No obstante, este potencial está condicionado por el diseño pedagógico subyacente, que incluye factores como la narrativa, la interactividad y la adaptabilidad cultural, lo que sugiere la necesidad de explorar enfoques que maximicen su eficacia en distintos contextos (Itasanmi & Ajani, 2023).

Uno de los principales problemas identificados en la literatura científica sobre la eficiencia educativa de la RV reside en el alcance limitado de las investigaciones existentes. Es habitual que estos estudios se centren en un único centro educativo o, en el mejor de los casos, en muestras nacionales de un solo país. Por ello, resulta fundamental ampliar el enfoque de los estudios en este ámbito mediante investigaciones internacionales que permitan comparar la eficiencia de estas herramientas en distintos entornos, especialmente en países con culturas diferentes. En consecuencia, las dos preguntas centrales que guían nuestro estudio son: (1) ¿Cómo varía, en términos comparativos, el nivel de satisfacción con la RV educativa entre estudiantes de dos países culturalmente distintos, como España y Alemania? y (2) ¿Qué factores pueden estar asociados a los resultados de aprendizaje percibidos por los estudiantes derivados del uso de esta tecnología en ambos países?

2. Objetivos y método

Teniendo en cuenta el bagaje teórico mencionado anteriormente, el presente estudio plantea los siguientes objetivos:

O1. Comparar el nivel de satisfacción y la percepción del aprendizaje obtenidos mediante el uso de narrativas inmersivas de realidad virtual (RV) en alumnado de Educación Secundaria en España y Alemania.

O2. Analizar los factores que influyen en la percepción del aprendizaje derivada del uso de estas tecnologías en ambos países.

O3. Observar la existencia de sesgos de género en la percepción del aprendizaje obtenido mediante el uso de estas herramientas entre el alumnado de Educación Secundaria en España y Alemania.

2.1. Diseño de la investigación

Para alcanzar estos fines, se llevó a cabo un estudio de carácter eminentemente cuantitativo, basado en un cuestionario de evaluación aplicado tras la utilización de un total de cuatro narrativas inmersivas en RV con contenidos didácticos vinculados a materias STEM (Ciencia, Ingeniería, Tecnología y Matemáticas), adaptadas al currículo de Educación Secundaria (asignaturas de Física, Química, Matemáticas y Biología). El trabajo de campo se desarrolló en seis centros públicos de Educación Secundaria —tres en España y tres en Alemania— durante los meses de mayo y junio de 2024.

Una de las principales ventajas de este proyecto reside en que las narrativas inmersivas analizadas fueron creadas ad hoc y de manera exclusiva para esta investigación, tanto en español como en alemán (para más información, véase https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27178068). La investigación se estructuró en las siguientes fases:

• Fase 1: Selección de los contenidos para las narrativas educativas inmersivas. Los contenidos escogidos fueron: (1) Geometría y visualización espacial (Matemáticas), (2) Estructura y función de las células (Biología), (3) La tabla periódica y sus elementos (Química) y (4) Conceptos de electricidad y magnetismo (Física).

• Fase 2: Diseño y creación de las actividades inmersivas por parte de la empresa responsable del software educativo en RV, en colaboración con el equipo investigador.

• Fase 3: Formación del profesorado en el uso de la RV. Una vez creados los cuatro materiales en RV, varios docentes de los seis centros participantes asistieron a un taller de formación de una semana, organizado en la universidad del equipo investigador.

• Fase 4: Aplicación del software de RV en el aula.

• Fase 5: Cumplimentación del cuestionario por parte del alumnado. Tras completar cada una de las experiencias con las piezas de RV, el alumnado debía responder a un cuestionario (Tabla 1), cuyos resultados se presentan en el presente trabajo.

2.2. Muestra e instrumentos

Se obtuvieron un total de 1.042 respuestas de alumnado de Educación Secundaria, con edades comprendidas entre los 14 y los 16 años y con especialización en materias científicas, procedente de ambos países. Se logró una distribución equilibrada de la muestra por país: el 51,05% de las respuestas correspondieron a Alemania (n = 532) y el 48,95% a España (n = 510). La media de edad de los participantes fue de 15,02 años. El 56,62% de la muestra era masculina y el 37,04% femenina, mientras que el 6,33% de los participantes seleccionó la opción “no binario” o prefirió no especificar su género. El 57,77% del alumnado declaró tener experiencia previa en el uso de la RV y algo más de la mitad afirmó jugar habitualmente a videojuegos (53,45%).

El cuestionario se basó en el Instructional Material Motivational Survey (IMMS), diseñado por Keller (2010) y validado en estudios posteriores, como los de Loorbach et al. (2015) y Cózar Gutiérrez et al. (2019), para la medición de la eficacia de tecnologías educativas. Las preguntas se agruparon en cuatro dimensiones esenciales del proceso de enseñanza-aprendizaje: (1) atención, (2) relevancia, (3) confianza y (4) satisfacción del alumnado con la tecnología o metodología analizada. La selección de estas dimensiones se sustentó en el modelo ARCS (atención, relevancia, confianza y satisfacción) definido por Keller (1987, 2010).

En el marco del presente estudio, se entiende por “relevancia” el grado de utilidad educativa de estas experiencias inmersivas, tal como es percibido por el alumnado. La dimensión “confianza” se refiere al nivel de seguridad del estudiante respecto a la adquisición de conocimientos durante su interacción con los materiales de RV. Estas dimensiones confluyen en la cuarta, correspondiente al nivel general de satisfacción con la tecnología analizada.

La versión original del instrumento consta de 12 ítems medidos mediante una escala Likert de 7 opciones de respuesta. Para esta investigación, el cuestionario fue adaptado del siguiente modo: (1) se incorporaron nuevos ítems para cubrir las dimensiones de diseño, gamificación, interactividad y facilidad de uso debido a que la medición de estos factores potencialmente predictivos de la percepción del aprendizaje fue considerada relevante por el equipo investigador, tal como se expuso en el marco teórico; y (2) se redujo el número de opciones de respuesta a 5 (1 = totalmente en desacuerdo; 5 = totalmente de acuerdo). Para una descripción más detallada del cuestionario empleado, véase la Tabla 1.

Téngase en cuenta que, para dar respuesta al O2, las preguntas Q8–Q25 (excepto la Q21) se consideraron variables independientes del estudio, mientras que la variable dependiente fue la Q21, relacionada con la percepción del aprendizaje a través del uso de las piezas de RV.

Aunque inicialmente se contempló el uso de grupos de control y experimentales, esta opción fue finalmente descartada. En contextos escolares multisede, este tipo de estudios —adecuados cuando se persigue determinar inferencias causales— implican exigencias logísticas y metodológicas significativas (por ejemplo, el riesgo de contaminación derivado de la imposibilidad de aislar completamente las variables objeto de medición) que no se ajustan al objetivo de nuestra pregunta de investigación.

2.3. Análisis de datos

Se realizaron análisis estadísticos descriptivos e inferenciales. Para decidir entre la aplicación de cálculos paramétricos o no paramétricos, se llevaron a cabo pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov, en las que se observó ausencia de normalidad (p < .001) en todos los ítems del cuestionario (para consultar los resultados completos de las pruebas de normalidad, véase https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27178086). Por este motivo, se aplicaron cálculos no paramétricos: la prueba de Kruskal-Wallis para las variables no dicotómicas y la prueba U de Mann-Whitney para las dicotómicas, con el fin de comprobar la existencia de diferencias estadísticamente significativas entre las distintas categorías de las variables. Para los análisis de correlación se utilizó el coeficiente de Spearman, habitual en estudios no paramétricos.

Para el estudio de los factores predictivos (O2), se recurrió al análisis de regresión lineal múltiple. La combinación de escalas tipo Likert con análisis de regresión lineal múltiple para el estudio de factores predictivos constituye una estrategia ampliamente utilizada en distintos ámbitos y contextos geográficos. Jiménez-Rodríguez et al. (2024) aplicaron este modelo en el ámbito de las estrategias cognitivas de comprensión lectora-escritora y la motivación del alumnado universitario. De manera similar, Posso-Yépez et al. (2025) emplearon este enfoque para predecir el síndrome de burnout en estudiantes de educación superior. Otros trabajos han adoptado el mismo planteamiento metodológico para analizar factores asociados a la percepción de la calidad del aprendizaje en modalidades híbridas en China (Cheng et al., 2023), así como el compromiso académico y la motivación del estudiantado universitario (Cobo-Rendón et al., 2022), los niveles de estrés en poblaciones universitarias (Caldera Montes et al., 2024) o la satisfacción con los servicios académicos el ámbito universitario en Bangladesh (Umar & Hasan, 2024). Más específicamente, en el ámbito de la comunicación, estudios como los de García-Marín & Salvar-Mantinrey (2022) y García-Marín et al. (2025) emplean igualmente cálculos basados en regresiones lineales múltiples para analizar factores predictivos.

Para determinar el tamaño del efecto en las regresiones lineales se tomó como referencia el coeficiente ${\text{R}}_{\text{ajustado}}^2$, tal como es habitual en investigaciones de esta naturaleza (Domínguez-Lara, 2017). En concreto, para medir el efecto de la variable de género en la percepción del aprendizaje (O3), se llevó a cabo un análisis mediante regresión logística binaria, dicotomizando tanto la variable de género como la variable relativa a la percepción del aprendizaje, tal como se explica en el apartado correspondiente. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software SPSS v.26 (base de datos completa disponible en https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27966612).

El estudio obtuvo la resolución favorable del Comité de Ética de una de las universidades del equipo investigador (número de registro interno: 200420242632024; fecha de aprobación: 7 de mayo de 2024).

3. Resultados

3.1. Estudio comparativo España-Alemania

Las Tablas 2 y 3 muestran los resultados del estudio comparativo entre ambos países (O1). Conviene señalar que en la Tabla 2 los datos que figuran entre paréntesis corresponden a Alemania, mientras que las frecuencias no situadas entre paréntesis se refieren al estudio realizado en España.

El análisis comparativo entre España y Alemania pone de manifiesto que, en general, las narrativas inmersivas empleadas reciben valoraciones más altas por parte del alumnado español que del alemán. Se observan diferencias considerables (de hasta un 15,5%) en la percepción de la utilidad del aprendizaje proporcionado por la RV: mientras que dos de cada tres estudiantes españoles (64,5%) la consideran útil desde el punto de vista educativo, menos de la mitad del alumnado alemán reconoce dicha utilidad (49%). Otra discrepancia relevante se aprecia en la variable relacionada con la intención de profundizar en los contenidos tras la experiencia en RV. El 54,9 % de los participantes españoles manifiesta su intención de ampliar conocimientos, una cifra un 22,2% superior a la registrada en Alemania (32,7 %).

Del mismo modo, se identifican diferencias muy significativas (todas ellas cercanas al 20%) en las variables incluidas en la dimensión de atención. Por ejemplo, mientras que el 62,2% de los estudiantes españoles está de acuerdo con la afirmación «La experiencia en RV me ayudó a mantener la concentración», el porcentaje del alumnado alemán alcanza únicamente el 42,9%. Resultados similares se obtienen en el resto de los ítems de esta dimensión.

En las dos dimensiones de carácter más técnico o estructural, las diferencias también resultan significativas. Destaca especialmente la variable relacionada con la percepción de interactividad (dimensión vinculada al diseño, la gamificación y la interactividad): el 79,4% de los participantes españoles considera las actividades interactivas, frente al 63,2% de los alemanes (una diferencia del 16,2%). En la dimensión relativa a la facilidad de uso, las discrepancias más significativas se observan en: (1) la percepción de la facilidad de navegación (64,1% del alumnado español frente al 47,9% en Alemania, con una diferencia del 16,2%); y (2) la percepción general de facilidad de uso (64,3% de acuerdo en España frente al 48,1% en Alemania, lo que también supone una diferencia del 16,2 %).

Con el fin de aportar mayor granularidad a los datos, se aplicó la prueba U de Mann-Whitney para comparar cada uno de los ítems evaluados en ambos países, con el objetivo de comprobar la existencia de desviaciones estadísticamente significativas (Tabla 3). En todas las variables analizadas, las puntuaciones resultaron superiores en España, con la única excepción de la variable relativa a la ausencia de mareo, que obtuvo una puntuación más elevada en Alemania. Tal como cabía esperar, se observaron diferencias estadísticamente significativas en prácticamente todos los ítems. Las únicas cuatro variables en las que no se registraron desviaciones significativas fueron: (1) ausencia de percepción de mareo (p = .062), (2) percepción del aprendizaje (p = .392), (3) confianza general en el aprendizaje (p = .624) y (4) satisfacción general con la experiencia (p = .893).

Aunque el alumnado español obtuvo sistemáticamente puntuaciones medias más altas en la mayoría de las variables analizadas, no se observaron diferencias estadísticamente significativas en el ítem específico que mide la percepción del aprendizaje (Q21; p = .392). No obstante, sí se identificaron diferencias significativas en varias dimensiones clave estrechamente asociadas con dicha percepción, en particular en la dimensión de relevancia (Q18–Q20), en la de atención (Q15–Q17) y en algunas variables relacionadas con la confianza (Q23–Q24). Estos resultados sugieren que, si bien la percepción directa y autoinformada del aprendizaje no difiere de manera significativa entre países, los factores pedagógicos que predicen dicha percepción presentan un patrón más favorable entre el alumnado español.

La mayor familiaridad del alumnado alemán con la tecnología de RV podría explicar la actitud más crítica que estos estudiantes mostraron hacia las narrativas inmersivas utilizadas en el estudio. De acuerdo con los resultados obtenidos, los jóvenes alemanes reconocen contar con una mayor experiencia previa en el uso de la RV (el 67,85% del alumnado alemán afirmó poseer gafas de RV o haberlas utilizado con anterioridad, frente al 47,25% del alumnado español). Este hecho podría justificar una menor fascinación inicial ante los contenidos analizados. Asimismo, que la variable “ausencia de sensación de mareo” sea aquella en la que el alumnado alemán obtiene mejores puntuaciones que sus homólogos españoles resulta coherente con un mayor grado de familiaridad y uso de esta tecnología entre los estudiantes alemanes.

3.2. Factores predictivos de la percepción del aprendizaje

El análisis de los factores predictivos se realizó sobre la muestra agregada, incorporando los datos procedentes de ambos países (O2). En primer lugar, el estudio correlacional mostró que todas las variables independientes se asociaron positivamente con la percepción del aprendizaje (p < .001 en todos los casos). Las correlaciones más robustas (tanto fuertes como moderadas) se observaron en las siguientes variables:

1. Percepción de confianza en el aprendizaje gracias al diseño de la actividad inmersiva (Rho = .641; p < .001).

2. Percepción de utilidad educativa (Rho = .601; p < .001).

3. Percepción de confianza en el aprendizaje durante la interacción con la actividad inmersiva (Rho = .599; p < .001).

4. Intención de profundizar en los contenidos tras la experiencia (Rho = .533; p < .001).

5. Disponer de numerosas actividades ayudó a mantener la concentración (Rho = .528; p < .001).

6. El diseño de la experiencia inmersiva ayudó a mantener la atención (Rho = .520; p < .001).

7. Percepción de ser capaz de aprobar un examen tras la experiencia inmersiva (Rho = .504; p < .001).

En síntesis, las correlaciones más fuertes asociadas a la variable aprendizaje se concentran en las dimensiones relacionadas con: (1) la confianza o seguridad en el aprendizaje que generan las experiencias en RV, (2) la relevancia percibida y (3) la atención. A partir de estos resultados relativos a la asociación entre variables, se llevaron a cabo análisis de regresión lineal con el fin de determinar los factores específicos que predicen el comportamiento de la variable dependiente.

La Tabla 4 presenta los resultados del modelo de regresión lineal múltiple. De entre todos los factores asociados, únicamente siete ejercen un efecto significativo sobre la variable dependiente. La variable que mejor predice una alta percepción de aprendizaje es la seguridad en el aprendizaje durante las actividades (β = .450, p < .001), seguida de la percepción de utilidad educativa (β = .212, p < .001), el hecho de que la actividad esté relacionada con contenidos ya estudiados (β = .099, p < .001) y la intención de profundizar en los contenidos tras la experiencia (β = .088, p = .004). Aunque con un efecto más moderado, otras tres variables también predicen la percepción del aprendizaje: (1) la ausencia de sensación de mareo (β = .072, p = .002), (2) la presencia de un mayor número de actividades que ayuda a mantener la atención (β = .080, p = .008) y, finalmente, (3) la confianza en poder aprobar un examen sobre el tema tras la experiencia inmersiva (β = .061, p = .044). En conjunto, estos siete factores explican el 55,6% de la varianza de la variable dependiente (R² = .559; ${\text{R}}_{\text{ajustado}}^2{=}_{}.556$) [R = .747, F(7, 1042) = 175.07, p < .001], lo que constituye una capacidad predictiva entre moderada y alta (Ferguson, 2009).

El modelo pone de manifiesto que las variables vinculadas a la relevancia son las que mejor predicen la percepción del aprendizaje, seguidas de aquellas relacionadas con la confianza o seguridad en el aprendizaje. Solo una variable correspondiente a la dimensión de atención y otra relativa a la usabilidad de la tecnología de RV resultan relevantes. En este sentido, destaca la nula capacidad predictiva de las variables asociadas al diseño, la gamificación y la interactividad de las piezas de RV.

Además de las variables cuantitativas analizadas, en el presente estudio se examinó también el efecto de la variable de género en la percepción del aprendizaje (O3). Dado que se trata de una variable cualitativa, se realizaron pruebas independientes con el fin de comprobar su capacidad predictiva. Conviene recordar que estos cálculos se llevaron a cabo únicamente con los datos de aquellos participantes que seleccionaron las opciones “masculino” o “femenino” en la pregunta relativa al género, considerándose como valores perdidos las otras dos categorías posibles.

La prueba U de Mann-Whitney reveló la existencia de diferencias estadísticamente significativas entre hombres y mujeres de ambos países (p < .001): mientras que los participantes varones valoraron su nivel de percepción del aprendizaje con una media de 3,24 (escala Likert de 1 a 5), las participantes de género femenino registraron una puntuación considerablemente inferior (M = 2,78). Los análisis de regresión lineal confirmaron que la variable género influye en la percepción del aprendizaje (β = .159, p < .001) (Tabla 5).

Con el fin de confirmar esta asociación, se llevó a cabo un análisis de regresión logística, convirtiendo la variable dependiente en dicotómica. A partir de la variable original relacionada con la percepción del aprendizaje, se creó una nueva variable denominada “alta percepción de aprendizaje”, que agrupó las categorías de la siguiente forma: puntuaciones Likert de 1 a 3 = No; puntuaciones de 4 o 5 = Sí.

Las pruebas del coeficiente omnibus confirmaron la adecuación del modelo (p < .001). Los resultados muestran que los hombres presentan una probabilidad aproximadamente un 60% mayor de percibir un alto nivel de aprendizaje mediante el uso de las herramientas de RV analizadas en el estudio [Exp(B) = 1.598; p < .001] (Tabla 5).

La Figura 1 sintetiza el modelo predictivo completo, incorporando todas las variables que influyen en la percepción del aprendizaje mediante el uso de la RV.

4. Conclusiones y discusión

De acuerdo con los datos obtenidos, el alumnado español mostró una valoración más favorable de las diversas dimensiones pedagógicas asociadas al uso de la RV educativa analizada, especialmente en las dimensiones de relevancia, atención y en determinadas variables vinculadas a la confianza. Sin embargo, no se identificaron diferencias estadísticamente significativas entre España y Alemania en la medición directa de la percepción del aprendizaje. En consecuencia, las diferencias observadas se concentraron en los factores subyacentes que predicen dicha percepción, más que en la percepción del aprendizaje en sí misma.

Las diferencias de percepción más relevantes entre ambos países resultan particularmente llamativas en lo relativo a la motivación para continuar aprendiendo sobre los contenidos abordados en la experiencia inmersiva. Esta variable se inscribe en la dimensión de relevancia, precisamente aquella en la que se registran las mayores diferencias y que resulta clave para la percepción del aprendizaje. De hecho, la segunda variable con mayores diferencias significativas también se vincula a esta dimensión: la conexión entre las actividades de RV y los contenidos previamente estudiados. Este aspecto pone de relieve la dificultad de aplicar un mismo contenido educativo en contextos distintos, donde los currículos escolares y los ritmos de aprendizaje difieren. Se trata de una limitación importante para las soluciones educativas diseñadas para países cuyos planes de estudio no resultan homogéneos.

En este sentido, es necesario que el profesorado lleve a cabo procesos de análisis y adaptación de los materiales didácticos, tareas que pueden resultar altamente complejas (Jakubowski et al., 2019). Esta limitación en la aplicación de la RV en el ámbito educativo ha recibido escasa atención en la literatura científica, que tiende a centrarse en otros aspectos, como la necesidad de actualización constante de la tecnología (Boetje & van Ginkel, 2021), la prevalencia de su uso en el ámbito de las ciencias de la salud frente a otras áreas de conocimiento (Cabrera-Duffaut et al., 2024), los problemas asociados al diseño de las herramientas —incluida la generación de incomodidad, mareo o fatiga en los usuarios— (Marrero Galván & Hernández Padrón, 2022), o la elevada inversión requerida en hardware y software (Mallek et al., 2024). Todos estos factores contribuyen a que no todos los centros educativos puedan permitirse la adquisición de esta tecnología.

Las diferencias asociadas al género podrían explicarse por la distinta experiencia previa con la RV y los videojuegos. Los datos del cuestionario revelan desviaciones estadísticamente significativas por género en ambas variables. Por un lado, el 58,1% de los hombres encuestados afirma tener experiencia previa con herramientas de RV, frente al 42,5% de las mujeres. La prueba exacta de Fisher muestra diferencias relevantes en esta variable (p < .001). Por otro lado, en la pregunta relativa al uso de videojuegos, los varones obtuvieron puntuaciones considerablemente superiores a las mujeres (4,07 frente a 2,74 en una escala Likert de 1 a 5), con diferencias también significativas según la prueba U de Mann-Whitney (p < .001).

Investigaciones previas indican que el alumnado masculino tiende a presentar mayores habilidades que el femenino en actividades que requieren capacidad espacial (Heo & Toomey, 2020), una competencia clave en el uso de recursos educativos basados en RV. Esta circunstancia podría explicar que el alumnado femenino experimente una mayor sobrecarga cognitiva al interactuar con tecnologías que exigen altas habilidades espaciales, como la RV, lo que podría derivar en un rendimiento académico inferior (Jian & Abu Bakar, 2024). Futuras investigaciones podrían profundizar en la confirmación de esta hipótesis. En consecuencia, resulta fundamental reducir la carga cognitiva en el diseño de materiales educativos inmersivos, con el fin de ofrecer entornos de aprendizaje más adecuados a estudiantes con competencias espaciales más limitadas (Heo & Toomey, 2020).

El análisis de los factores predictivos sobre la muestra agregada muestra, en primer lugar, que las variables relacionadas con la relevancia educativa percibida de la experiencia inmersiva son las que ejercen una mayor influencia sobre la percepción del aprendizaje. El segundo bloque de variables más relevante corresponde a la dimensión de confianza o seguridad en el aprendizaje durante el uso de las piezas de RV. Las dimensiones de atención y utilidad resultan menos determinantes. En el caso de la usabilidad, únicamente la variable relativa a la sensación de mareo presenta significación estadística. Se trata de un aspecto básico y evidente: es poco probable que una actividad inmersiva resulte útil desde el punto de vista educativo si genera malestar físico en los usuarios.

Del mismo modo, ninguna de las variables técnico-estructurales asociadas al diseño, la gamificación o la interactividad de las piezas de RV influyó en la percepción del aprendizaje. Ni el uso de actividades gamificadas, ni un diseño más atractivo, ni un mayor grado de interactividad parecen tener impacto en la percepción del aprendizaje obtenido, al igual que ocurre con otras variables relacionadas con la usabilidad, como la facilidad de uso, la claridad de las instrucciones o la percepción de facilidad de navegación.

4.1. Limitaciones

El presente estudio presenta diversas limitaciones. En primer lugar, su enfoque en materias STEM impide la extrapolación directa de los resultados a otras áreas de conocimiento. En segundo lugar, la investigación se desarrolló en dos países que cuentan con un cierto grado de desarrollo en tecnologías inmersivas, por lo que resultaría de interés analizar otros contextos donde estas herramientas tienen una menor presencia.

Asimismo, deben considerarse los posibles sesgos derivados de la experiencia previa del alumnado con tecnologías de RV, mitigados parcialmente mediante las explicaciones introductorias del profesorado sobre las narrativas evaluadas. Otro factor a tener en cuenta es el posible cansancio provocado por la realización de varios experimentos en un mismo día, aspecto que se intentó paliar mediante la distribución de las experiencias en distintas jornadas.

Finalmente, una limitación adicional deriva, paradójicamente, de una de las principales fortalezas del estudio: el uso de materiales creados ad hoc podría haber influido en algunos resultados (integración curricular, relevancia percibida, etc.), que habrían podido diferir en caso de haberse empleado materiales educativos diseñados por terceros y ya disponibles en el mercado. Además, podría resultar de interés complementar el estudio con análisis comparativos utilizando grupos experimentales y de control, con el fin de reforzar el examen estadístico, dado que se dispone de datos suficientes para ello y la base de datos ha sido puesta a disposición de la comunidad científica.

Contribución de los autores

Victoria Mora de la Torre: Conceptualización, Análisis formal, Investigación, Metodología, Validación, Visualización, Software, Redacción-borrador original, Redacción-revisión y edición.
Marina Santín: Conceptualización, Análisis formal, Investigación, Metodología, Validación, Visualización, Redacción-borrador original, Redacción-revisión y edición.
David García-Marín: Conceptualización, Análisis formal, Investigación, Metodología, Visualización, Redacción-borrador original, Redacción-revisión y edición.
Ricardo Roncero Palomar: Conceptualización, Análisis formal, Investigación, Metodología, Visualización, Redacción-borrador original, Redacción-revisión y edición.
Benjamin Dally: Conceptualización, Análisis formal, Investigación, Redacción-revisión y edición. Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito

Conflicto de interés

Los autores declaran no tener ningún conflicto de interés.

Comité de ética

El estudio contó con la aprobación del Comité de Ética de la Universidad Rey Juan Carlos (número de registro interno: 200420242632024; fecha de aprobación: 7 de mayo de 2024).

Financiación

Esta investigación está financiada por el proyecto VIRION (Virtual Reality Applied to School Education) cofinanciado por el Programa Erasmus + de la Comisión Europea con número de referencia ES01-KA220-SCH-000089414.

Material complementario

Lecciones en RV: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27178068
Pruebas de normalidad (para cálculos estadísticos): https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27178086
Base de datos de SPSS: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27966612

Referencias

Belger, Julia; Hans-Otto, Karnath; Arno, Villringer; & Thöne-Otto, Angelika. (2023). The Application of Immersive Virtual Reality and Machine Learning for the Assessment of Unilateral Spatial Neglect. PRESENCE: Virtual and Augmented Reality, 32, 3–22. https://doi.org/10.1162/pres_a_00380

Boetje, Josien; & van Ginkel, Stan. (2021). The added benefit of an extra practice session in virtual reality on the development of presentation skills: a randomized control trial. Journal of Computer Assisted Learning, 37, 253–264. https://doi.org/10.1111/jcal.12484

Borja-Salazar, Erika Cecilia. (2024). Estrategias digitales y su eficiencia en la enseñanza aprendizaje del Idioma Inglés. MQRInvestigar, 8(3), 1212–1234. https://doi.org/10.56048/MQR20225.8.3.2024.1212-1234

Bucher, John. (2017). Storytelling for virtual reality: Methods and principles for crafting immersive narratives. Routledge.

Cabrera-Duffaut, Augusto; Pinto-Llorente, Ana María; & Iglesias-Rodríguez, Ana. (2024). Immersive learning platforms: Analyzing virtual reality contribution to competence development in higher education —a systematic literature review. Frontiers in Education, 9. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1391560

Caldera Montes, Juan Francisco; Núñez Íñiguez, Lizardo Yael; Macías Legaspi, Paola; Zamora Betancourt, María del Rosario; & Reynoso González, Óscar Ulises. (2024). Estrés académico y autoconcepto en estudiantes universitarios mexicanos. Psicumex, 14(1), 1-26. https://doi.org/10.36793/psicumex.v14i1.538

Checa, David; & Bustillo, Andrés. (2020). A review of immersive virtual reality serious games to enhance learning and training. Multimedia Tools and Applications, 79(9-10), 5501-5527. https://doi.org/10.1007/s11042-019-08348-9

Cheng, Xiaoliang; Mo, Weilan; & Duan, Yujing. (2023). Factors contributing to learning satisfaction with blended learning teaching mode among higher education students in China. Frontiers in Psychology, 14. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1193675

Chiroque Landayeta, Víctor Enrique. (2024). Experiencias en el uso de la Realidad – Virtual. Cuadernos del Centro de Estudios de Diseño y Comunicación, 225. https://doi.org/10.18682/cdc.vi225.11247

Cobo-Rendón, Rubia; López Ángulo, Yaranay; & Sáez Delgado, Fabiola; & Mella-Norambuena, Javier. (2022). Engagement, motivación académica y ajuste de estudiantado universitario. Revista Electrónica Educare, 26(3), 256–274. https://doi.org/10.15359/ree.26-3.15

Cózar Gutiérrez, Ramón; González-Calero Somoza, José Antonio; Villena Taranilla, Rafael; & Merino Armero, José Miguel. (2019). Análisis de la motivación ante el uso de la realidad virtual en la enseñanza de la historia en futuros maestros. Edutec, Revista Electrónica De Tecnología Educativa, 68, 1–14. https://doi.org/10.21556/edutec.2019.68.1315

Domínguez-Lara, Sergio. (2017). Magnitud del efecto en anaálisis de regresión. Interacciones, 3(1), 3-5. https://doi.org/10.24016/2017.v3n1.46

Ferguson, Christopher J. (2009). An effect size primer: A guide for clinicians and researchers. Professional Psychology: Research and Practice, 40(5), 532–538. https://doi.org/10.1037/a0015808

García-Marín, David; Roncero Palomar, Ricardo; Santín, Marina; & Mora de la Torre, Victoria. (2025). El estudiantado de secundaria ante la RV en materias STEM. Efecto de la variable de género. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 275–297. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43267

García-Marín, David; & Salvar-Mantinrey, Guiomar. (2022) Viralizar la Verdad. Factores predictitivos del engagement en el contenido verificado en Tik Tok. Profesional de la Información, 31(2), 1-20. https://doi.org/10.3145/epi.2022.mar.10

Grassini, Simone. (2024). The Hidden Psychological Costs of Virtual Work: Examining the Psychosocial Adverse Effects of Metaverse in the Workplace. Association for Computing Machinery, 11, 1–6. https://doi.org/10.1145/3673805.3673834

Gregor, Noelia Soledad. (2024). Habitar, Construir y Narrar Mundos Virtuales. Construcción de Narrativas en Minecraf. Cuadernos del Centro de Estudios de Diseño y Comunicación, 240. https://doi.org/10.18682/cdc.vi240.11790

Guo, Mei; Gao, Haolin; Songyue, Yang; Kang, Yue; Liu, Yue; & Wang, Yongtian. (2024). Evaluation of stereoscopic visual fatigue in virtual reality with exploration of brain dynamics. Displays, 102898. https://doi.org/10.1016/j.displa.2024.102898

Heo, Misook; & Toomey, Natalie. (2020). Learning with multimedia: The effects of gender, type of multimedia learning resources, and spatial ability. Computers and Education, 146, 103747. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103747

Huamán Huillca, Melissa Stefanny; & García-Montero, Rosario. (2022). Realidad Virtual, nuevas formas de contar historias: aproximaciones de la narrativa cinematográfica inmersiva 360º. Discursos Fotográficos, 19(32), 183–217. https://doi.org/10.5433/1984-7939.2022v19n32p183

Itasanmi, Sunday Abidemi; & Ajani, Ayodele Oluwatoyin. (2023). Technology self-efficacy and digital literacy among odl students: the moderating role of gender. International Journal of Innovative Technologies in Social Science, 3(39). https://doi.org/10.31435/rsglobal_ijitss/30092023/8030

Jakubowski, Michal; Wardaszko, Marcin; Winniczuk, Anna; Podgórski, Blazej; & Ćwil, Malgorzata. (2019). Cicero VR-public speaking training tool and an attempt to create positive social VR experience. Lecture notes in computer science, 11575, 297–311. https://doi.org/10.1007/978-3-030-21565-1_20

Jian, Yi; & Abu Bakar, Juliana Aida. (2024). Comparing cognitive load in learning spatial ability: immersive learning environment vs. digital learning media. Discover Sustainability, 111(5). https://doi.org/10.1007/s43621-024-00310-6

Jiménez-Rodríguez, Virginia; Delgado-García, Cinthia María; Ondé-Pérez, Daniel; & Alvarado-Izquierdo, José María. (2024). Estrategias metacognitivas en relación con la metacomprensión lectoescritora y la motivación del estudiante universitario. Revista Colombiana de Educación, 93. https://doi.org/10.17227/rce.num93-19802

Keller, John M. (1987). Development and use of the ARCS model of instructional design. Journal of Instructional Development, 10(3), 2–10. https://doi.org/10.1007/BF02905780

Keller, John M. (2010). Motivational design for learning and performance: The ARCS model approach. Springer.

Klingenberg, Sara; Jørgensen, Maria L. M.; Dandanell, Gert; Skriver, Karen; Mottelson, Aske; & Makransky, Guido. (2020). Investigating the effect of teaching as a generative learning strategy when learning through desktop and immersive VR: A media and methods experiment. British Journal of Educational Technology, 51(6), 2115–2138. https://doi.org/10.1111/bjet.13029

Kreß, Alexander; Lappe, Markus; & Bremmer, Frank. (2024). Comprehensive VR Dataset for Machine Learning: Head-and Eye-Centred Video and Positional Data. Data in Brief, 111187. https://doi.org/10.1016/j.dib.2024.111187

Li, Hans. (2024). EngageNews: Your comprenhensive hub for interactive and inmersive news experiences. Global Media Journal, 22(68). https://doi.org/10.36648/1550-7521.22.68.430

Liu, Dejian; Dede, Chris; Huang, Ronghuai; & Richards, John. (2021). Virtual, Augmented, and Mixed Realities in Education. Springer.

Loorbach, Nicole; Peters, Oscar; Karreman, Joyce; & Steehouder, Michäel. (2015). Validation of the Instructional Materials Motivation Survey (IMMS) in a self-directed instructional setting aimed at working with technology. British Journal of Educational Technology, 46(1), 204–218. https://doi.org/10.1111/bjet.12138

Mallek, Fatma; Mazhar, Tehseen; Faisal Abbas Shah, Syed; Ghadi, Yazeed Yasin; & Hamam, Habib. (2024). A review on cultivating effective learning: synthesizing educational theories and virtual reality for enhanced educational experiences. PeerJ Computer Science, 10, e2000. http://doi.org/10.7717/peerj-cs.2000

Marrero Galván, Juan José; & Hernández Padrón, Manuel. (2022). La trascendencia de la realidad virtual en la educación STEM: una revisión sistemática desde el punto de vista de la experimentación en el aula. Bordón. Revista De Pedagogía, 74(4), 45–63. https://doi.org/10.13042/Bordon.2022.94179

Mondal, Prodeep Kumar. (2024). Exploring the impact of digital distraction on learning: A qualitative analysis of university students' experiences and strategies. International Journal of Educational Knowledge Studies, 3, 625-632. https://doi.org/10.70333/ijeks-03-09-023

Muñoz, Adolfo; & Martí, Ana. (2020). New Storytelling for Archaeological Museums Based on Augmented Reality Glasses. In: Hageneuer, S. (ed.) Communicating the Past in the Digital Age: Proceedings of the International Conference on Digital Methods in Teaching and Learning in Archaeology, pp. 85–100. Ubiquity Press.

Muradova, Firuza Rashidovna. (2020). Virtual laboratories in teaching and education. Theoretical & Applied Science, 82(2), 106–109. https://doi.org/10.15863/TAS.2020.02.82.18

Peng, Zhao. (2025). Telling a Story with Graphs: How to Apply Narrative Visualization Strategies and Visualization Techniques in Journalistic Storytelling. In: Mutsvairo, B., Orgeret, K.S. (eds) The Palgrave Handbook of Global Digital Journalism. Palgrave Macmillan.

Posso-Yépez, Miguel; León Ron, Verónica; Guzmán Torres, Christian; & Bastidas, Camila. (2025). Agotamiento (burnout) en estudiantes universitarios: análisis desde la resiliencia, sexo, edad y el nivel de estudios. Formación Universitaria, 18(2), 59–74. https://doi.org/10.4067/S0718-50062025000200059

Rubio Tamayo, José Luis; & Gértrudix Barrio, Manuel. (2022). Standards and Classification of Information Representation and Levels of Virtuality in the Medium of Extended Reality: Towards a Taxonomic Model of an XR Paradigm. TECHNO REVIEW. International Technology, Science and Society Review Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad, 11(2), 275-291. https://doi.org/10.37467/revtechno.v11.3494

Sigmundstad, Therese; & Fosli, Frida. (2024). Boosting Motivation and Self-Efficacy Through Formative Feedback in Virtual Reality Vocational Training and Career Guidance. NTNU Open.

Umar, Mwebesa; & Hasan, Mahbub. (2024). Predicting students’ satisfaction with academic services at a multicultural engineering university in Bangladesh: A multiple regression analysis. PLoS ONE 19(9), e0309223. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0309223

Zhiyuan, Yu; & Cheng-Hung, Lo. (2023). Mapping the Viewer Experience in Cinematic Virtual Reality: A Systematic Review. PRESENCE: Virtual and Augmented Reality, 32, 205–229. https://doi.org/10.1162/pres_a_00409

Zoccali, Carmine; & Mallamaci, Francesca. (2024). Exploring the metaverse: opportunities for nephrology in patient care and education, Nephrology Dialysis Transplantation, gfae281, https://doi.org/10.1093/ndt/gfae281

Zuñe Chero, Limberg; Romero Paredes, Rolando; & Idrogo Burga, Edinzon. (2023). Percepción estudiantil sobre el uso de una plataforma colaborativa de realidad virtual en el aprendizaje de asignaturas de ciencias. Educación, 32(63), 179-203. https://doi.org/10.18800/educacion.202302.A009