Análisis de una experiencia de aprendizaje basada en juegos digitales

Las sociedades actuales han visto transformados sus hábitos y estilos de vida debido al desarrollo constante de las tecnologías digitales (Castells, 2006). Esto ha provocado que las instituciones académicas adopten alternativas de enseñanza en línea, aunado a que la pandemia de Covid-19 obligó al mundo entero a migrar hacia un modelo de educación virtual (Moreno-Correa, 2020). Sin embargo, está claro que no es suficiente con integrar Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) sino que es necesario lograr que los estudiantes accedan a una experiencia de aprendizaje positiva en la que se integren aspectos cognitivos, de rendimiento y entretenimiento (Andrade y Law, 2018). Así surgió el interés por conocer los factores que subyacen a una experiencia positiva de enseñanza y de aprendizaje cuando se usan juegos digitales en los contextos educativos.

En la literatura se nombra de forma distinta a los juegos digitales utilizados en entornos escolares, incluso algunos términos son referidos como sinónimos dado que no existe una clasificación específica (Braghirolli et al., 2016; Londoño y Rojas, 2020); entre ellos, los más populares son gamificación, juegos serios y aprendizaje basado en juegos digitales.

La gamificación consiste en el uso de elementos del juego en contextos serios o formales con el fin de mejorar la experiencia de aprendizaje del usuario (Werbach y Hunter, 2012). Por otro lado, los juegos serios son creados con un objetivo educativo explícito, y no buscan ser jugados por diversión, aunque esto no implica que no puedan ser entretenidos (Djaouti et al., 2011). Además, los juegos serios pueden ser o no, herramientas computarizadas (Londoño y Rojas, 2020). Por último, se entiende como aprendizaje basado en juegos digitales a la fusión del entretenimiento interactivo con el aprendizaje formal a través de juegos digitales centrado en promover el aprendizaje del estudiante mediante un juego digital (Anastasiadis et al., 2018). Igualmente, Cheng et al. (2013) señalan que el aprendizaje basado en juegos digitales es una mezcla de contenido educativo y juegos digitales con el propósito de estimular el interés de los estudiantes para que mejoren la eficacia de su aprendizaje.

Entre las alternativas más relevantes del aprendizaje basado en juegos digitales (ABJD) se encuentran los videojuegos educativos por el atractivo que despiertan en los jóvenes (Bourgonjon et al., 2010). De acuerdo con investigaciones previas, los juegos educativos aumentan la motivación y el compromiso de aprendizaje de los estudiantes (Anastasiadis et al., 2018). No obstante, su aceptación entre los más jóvenes no puede simplemente darse por sentada. Resulta necesario identificar los factores que impulsan a los estudiantes a aceptar o no los juegos educativos, así como distinguir los elementos que les permiten tener una experiencia de aprendizaje positiva (Cheng et al., 2013). Indagar respecto a estos factores podría ser útil para el correcto diseño e implementación de futuras alternativas de enseñanza. Por ende, este estudio buscó responder a las siguientes preguntas: ¿Cuáles factores impulsan positivamente la aceptación de un videojuego educativo?, y ¿cuáles elementos del juego impactan de manera positiva el disfrute percibido de un videojuego educativo?

Respecto a los antecedentes teóricos, la aceptación del usuario frente a herramientas de software, en concreto videojuegos, ha sido asociada con la intención de continuar jugando y con relación a ésta se han estudiado diferentes variables siendo las más representativas aquellas contempladas en la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de la Tecnología versión 2 (UTAUT2). Se destaca entre las variables estudiadas a la motivación hedónica, la cual es conceptualmente equivalente al disfrute percibido, además de relacionarse con la continuidad de uso (Venkatesh et al., 2012) y de asociarse a los elementos del juego en los que se basa la gamificación (Seaborn et al., 2017).

Aunque son pocas las investigaciones que han integrado variables de dos clasificaciones (UTAUT2 y elementos del juego), en su conjunto permiten complementar los modelos existentes y ofrecen una visión amplia sobre los juegos educativos (Marham y Saputra, 2019; Merikivi et al., 2017), además que incentivan la continuidad de su uso. Conjuntamente, posibilitan que los creadores e inversionistas de estas iniciativas tomen decisiones útiles y realicen una selección adecuada de elementos de juego y se eviten despilfarros de recursos.

Por lo anterior, el objetivo de este estudio fue aportar evidencia empírica sobre la percepción que tienen los estudiantes de último grado de secundaria respecto a la continuidad de uso de videojuegos educativos, así como de los elementos del juego que impulsan su disfrute a través de un modelo ampliado de la UTAUT2 mediante la definición de un modelo de relaciones. En este sentido, en la primera fase del estudio se elaboró una revisión de literatura sobre herramientas asociadas a los juegos con fines educativos para generar un modelo teórico de relaciones entre los diferentes factores. Esto permitió emprender la segunda fase de la investigación: el diseño y aplicación del instrumento de medición, el cual fue validado y aplicado en la tercera fase, en la que se aplicó un modelo de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales. En la fase final se elaboró un análisis de resultados y de perspectivas futuras.

1.1 Teoría unificada de aceptación y uso de tecnología versión 2

La UTAUT2 fue propuesta por Venkatesh et al. (2012) con base en los aportes de la teoría que le antecede (UTAUT) planteada por Venkatesh et al. (2003). La diferencia entre la UTAUT y la UTAUT2 es que ésta última añade las variables: motivación hedónica, relación precio-valor y hábito, además de las expectativas de rendimiento, expectativa de esfuerzo, la influencia social y las condiciones facilitadoras, moderados por: el género, la edad, si es voluntario u obligatorio su uso y la experiencia previa de los usuarios. La UTAUT2 unifica diversas teorías y modelos populares con el fin de establecer una base conceptual en la literatura y de explicar la incidencia de factores en la intención mostrada por un usuario al utilizar continuamente una innovación tecnológica. Estas teorías y modelos son: el modelo de aceptación de la tecnología, el modelo motivacional, la teoría del comportamiento planificado, el modelo combinado de aceptación de tecnología y teoría del comportamiento planeado, el modelo de utilización de PC, la teoría de difusión de la innovación y la teoría cognitiva social. El interés en factores que impulsan la continuidad de uso de una innovación surge para esclarecer las características que las innovaciones deben tener para ser exitosas.

En la UTAUT (Venkatesh et al., 2003), la expectativa de rendimiento alude al grado en que el usuario de una innovación/tecnología considera que el uso de ésta le genera un beneficio en el desempeño de sus labores. Por otro lado, la expectativa de esfuerzo se refiere al grado de facilidad del uso de la tecnología; la influencia social al grado en que un usuario percibe que los demás lo ven/opinan de éste por usar la tecnología y, finalmente, las condiciones facilitadoras se refieren al grado en que un usuario cree que cuenta con las herramientas, conocimientos y valores que lo ayudan a la adopción del sistema.

Respecto a las variables incorporadas a la UTAUT2, Venkatesh et al. (2012) señalan que la motivación hedónica, también llamada disfrute percibido, es el conjunto de motivaciones asociadas al disfrute o placer que experimenta el usuario al hacer uso de la tecnología; sobre la relación precio/valor, los mismos autores la asocian al impacto que tiene el precio respecto al beneficio percibido en el uso de la tecnología; finalmente, respecto al hábito indican que se trata del grado en que el usuario realiza comportamientos automáticos haciendo uso de la tecnología por considerar que ya los aprendió.

Tanto la UTAUT como la UTAUT2 permitieron una comprensión más profunda de la aceptación y uso de las innovaciones, además que se consideraron un punto de partida para modelos extendidos como el de la presente investigación.

1.2 Elementos del juego

Este estudio se centra en los “elementos del juego”. Hasta ahora, no existe una clasificación estándar aceptada de los elementos del juego (Dicheva et al., 2015). Sin embargo, se han dividido en diversas categorías dentro de la literatura y existen clasificaciones populares como la de Werbach y Hunter (2012) quienes dividen los elementos del juego en mecánicas, dinámicas y componentes.

Para Werbach y Hunter (2012), las mecánicas permiten el funcionamiento del juego, como, por ejemplo, los desafíos, la retroalimentación y las recompensas. Las dinámicas son aquellas que ejecutan las mecánicas y motivan a los usuarios. Entre éstas se encuentran: las narrativas, la progresión y las restricciones. Por último, los componentes son los recursos y las herramientas que se utilizan para poner en práctica los juegos educativos, de los cuales, los más usados son las insignias, los puntos y las tablas de clasificación (Acosta-Medina et al., 2020; Rapp, 2017). La Tabla 1 presenta las definiciones de los elementos del juego enunciados con anterioridad.

Aunque existe una tendencia generalizada a creer que todo elemento del juego por su naturaleza genera diversión, esto no es siempre así y no debería obviarse (Mekler et al., 2017). Del mismo modo, hay que considerar que la percepción del creador de los juegos puede que no concuerde con la del usuario final. No obstante, lograr que el usuario se divierta es necesario, ya que esto hace que se relaje y que su capacidad de aprender crezca (Filippou et al., 2018).

1.3 Modelo de investigación e hipótesis

Las TIC y los juegos educativos se han convertido en una oportunidad para renovarse dentro y fuera del aula, pero, al mismo tiempo, son un desafío para los educadores quienes han optado por el uso de videojuegos debido al supuesto interés que éstos despiertan en los jóvenes. Así, se considera fundamental comprender la influencia de un conjunto de variables sobre la intención de continuar jugando un videojuego educativo por parte de los jóvenes. El hecho de que el jugador reutilice un videojuego educativo incide en el logro del propósito formativo. Volver a jugar se convierte en una experiencia de disfrute y, además, amplía la probabilidad de aprendizaje por parte del estudiante.

Igualmente, es necesario comprender cuáles elementos del juego impactan en el disfrute percibido del jugador, de modo que se pueda establecer cuáles deben incluirse en un juego educativo y cuáles excluirse. Cada uno de éstos requiere de una inversión considerable, además de esfuerzo y desarrollo, y podrían estropearse si no genera las expectativas que el educador ideó en su proyecto y diseño.

Por consiguiente, a partir de una revisión de literatura, se seleccionaron un conjunto de factores pertenecientes a la UTAUT2 considerados determinantes para alcanzar la aceptación de los usuarios de juegos educativos. En otras palabras, aquellos factores que facilitan una experiencia y aprendizajes positivos, que teóricamente llevarían a prolongar la intención de continuar jugando. Junto a estos, un conjunto de elementos del juego determinantes en el disfrute percibido. A continuación, se describen los factores y las relaciones establecidas como parte de las hipótesis que formaron parte del estudio.

Misiones. Se refieren a un conjunto de tareas, retos o desafíos que el usuario enfrenta para cumplir un objetivo u obtener una recompensa (Werbach y Hunter, 2012). Por ejemplo, cumplir con un total de construcciones edificadas o alcanzar una cantidad específica de progreso o recursos. Las misiones se reconocen como uno de los predictores más importantes de disfrute percibido en diversos entornos (Hernández, 2011; Merikivi et al., 2017), entre otros aspectos porque el nivel de dificultad de una misión puede afectar la motivación del jugador. Es decir, si una misión es muy compleja puede llevar al jugador a frustrarse, puesto que piensa que es imposible completarla. Por otra parte, si es muy fácil puede desincentivar dado que el jugador puede considerar que la experiencia no es suficientemente atractiva (Merikivi et al., 2017). Por la importancia del diseño y la inclusión de misiones en los juegos educativos, se planteó la primera hipótesis:

H1: Las misiones en un videojuego educativo tienen un efecto positivo en el disfrute percibido por el jugador.

Insignias, estadísticas de desempeño y niveles. Las insignias y las estadísticas de desempeño han sido relacionados con el disfrute del jugador por ser los elementos más utilizados al momento de hacer uso de juegos educativos, (Mekler et al., 2017; Phillips et al., 2018). Las insignias consisten en premios o beneficios visuales al alcanzar un logro (Werbach y Hunter, 2012) y suelen alinearse con la temática que se aborda en el juego. También son vistos como reconocimientos que generan una sensación positiva o de disfrute en el jugador. En un videojuego, las insignias pueden ser desde una medalla hasta una cantidad de recurso valioso que recibe un jugador por sus logros.

Por otra parte, las estadísticas de desempeño miden el progreso del jugador y en esta investigación se elaboraron con puntos y tablas de clasificación. Los puntos corresponden a la medición del progreso que tiene el jugador respecto a lo que realiza, mientras que la tabla de clasificación consiste en la medición del progreso respecto a otros jugadores, lo que otorga una posición al usuario (Werbach y Hunter, 2012). El progreso se asocia al disfrute ya que un buen rendimiento genera satisfacción.

Asimismo, los niveles se refieren al estadio o fase en la que se ubica el jugador y consisten en desiguales grados de progreso con dificultades diversas a medida que se avanza en el juego (Werbach y Hunter, 2012). Igualmente, el disfrute se ha relacionado con la emoción que el jugador experimenta cuando alcanza niveles sucesivos o experimenta alguna nueva dificultad. Por consiguiente, se formularon las siguientes hipótesis:

H2: Las estadísticas de desempeño en un videojuego educativo tienen un efecto positivo en el disfrute percibido por el jugador.

H3: Los niveles en un videojuego educativo tienen un efecto positivo en el disfrute percibido por el jugador.

H5: Las insignias en un videojuego educativo tienen un efecto positivo en el disfrute percibido por el jugador.

Narrativas. Estas se refieren a la historia continuada que apoya el proceso de aprendizaje (Werbach y Hunter, 2012). Dicho de otra forma, son las que permiten la comunicación interfaz-jugador y son fundamentales en la estética del diseño y del disfrute (Aldemir et al., 2018; Marham y Saputra, 2019). En esta investigación, se interpretó por narrativa al hilo conductor (contenido escrito) junto a la imagen visual y sonido, puesto que las actuales tecnologías suelen unificar éstos tres cuando se transmite un mensaje. Su importancia radica en la idea de que, si la historia no impacta fuertemente en el jugador para que éste se conecte, se entretenga y se divierta, una gran variedad de opciones y características no serán suficientes. Por tanto, se formuló la siguiente hipótesis:

H4: Las narrativas en un videojuego educativo tienen un efecto positivo en el disfrute percibido.

Expectativa de esfuerzo. Esta variable refiere a la facilidad de uso que percibe una persona en relación con el esfuerzo que implica el uso de una tecnología (Venkatesh et al., 2012). A esta variable se le ha relacionado con el disfrute percibido debido a que una innovación fácil de comprender permite que los usuarios se concentren en la experiencia causando disfrute y aprendizaje. Si, por el contrario, el jugador debe concentrarse en comprender la innovación, éste podrá experimentar frustración y descontento (Marham y Saputra, 2019; Zhou, 2011). Se planteó entonces la sexta hipótesis:

H6: La expectativa de esfuerzo de un videojuego educativo tiene un efecto positivo en el disfrute percibido.

Expectativa de rendimiento. Se define como el grado en que una persona considera que al usar una innovación mejora su desempeño y logra un beneficio. En otras palabras, se asocia a la utilidad percibida por el usuario respecto a la innovación (Compeau et al., 1999). Se ha establecido que las expectativas de rendimiento se asocian con la continuidad de uso (Marham y Saputra, 2019; Venkatesh et al., 2003; Venkatesh et al., 2012) debido a que el usuario querrá volver a acceder a la innovación si su uso le proporciona una utilidad y de este modo se vuelve relevante para éste. Por ende, la sétima hipótesis planteada fue:

H7: La expectativa de rendimiento de un videojuego educativo tiene un efecto positivo en la intención de continuar jugando.

Condiciones facilitadoras. Esta variable mide el grado de congruencia de la tecnología que perciben los usuarios en relación con sus valores, alcances y conocimientos (Moore y Benbasat, 1991). Esta variable se relaciona con la continuidad de uso debido a que contar con los recursos necesarios y sentir afinidad con la innovación provoca que el jugador la considere coherente en cuanto a su uso y desee seguir accediendo a ésta (Marham y Saputra, 2019; Venkatesh et al., 2003; Venkatesh et al., 2012). De modo tal, la octava hipótesis formulada fue:

H8: Las condiciones facilitadoras de un videojuego educativo tienen un efecto positivo en la intención de continuar jugando.

Disfrute percibido. También llamado motivación hedónica, es el efecto de placer o disfrute que experimentan los usuarios al hacer uso de una tecnología (Venkatesh et al., 2012). Este factor influye en la intención de continuar usando una innovación dado que induce a los jugadores a que se involucren y conserven su atención en la innovación. En otros términos, provoca que los usuarios se entretengan. El disfrute percibido es considerado una de las variables con mayor impacto en la continuidad de uso (Al-Azawei y Alowayr, 2020; Chung et al., 2019; Marham y Saputra, 2019). En relación con lo anterior, se planteó la novena hipótesis:

H9: El disfrute percibido tiene un efecto positivo en la intención de continuar jugando un videojuego educativo. La Figura 1 recoge el modelo conceptual propuesto.

El enfoque metodológico de esta investigación es de carácter cuantitativo ya que estudia la asociación entre variables cuantificadas a través de una muestra que produce datos sólidos y repetibles. Las técnicas de recolección de datos estuvieron basadas en un instrumento validado formalmente. Las técnicas de análisis e interpretación de los datos se basaron en un modelo de ecuaciones estructurales cuyo contraste produjo resultados a los que los investigadores aplicaron criterios matemáticos, además del sentido común, para hacer conclusiones en relación con la pregunta de investigación. Colaboraron con la presente investigación algunas instituciones de diversa índole (pedagógica, empresarial, ambiental, electrónica, artístico y comercial) con el propósito de conocer la aceptación de los estudiantes por los videojuegos educativos. De una población de 530 estudiantes, se obtuvo una muestra de 407 de último grado de secundaria de tres centros educativos públicos de la ciudad de Bucaramanga, Colombia. Los estudiantes interactuaron desde sus hogares con el videojuego sobre educación económica y financiera denominado FINATIC en noviembre de 2020 en espacios de juego de una a tres horas cada episodio.

FINATIC se ambienta en una ciudad que requiere de la ayuda del jugador para mejorar su estabilidad económica y financiera. Para esto, el jugador debe desarrollar una serie de misiones que involucran la construcción de edificios, la recolección y la administración de los recursos, así como responder preguntas y dilemas relacionados a la temática. Al cumplir con las misiones el jugador obtiene puntos que miden su progreso. Igualmente, se le conceden insignias (medallas) que son entregadas al término de cada nivel. Conforme el jugador avanza, igualmente incrementa la dificultad en los conocimientos económicos y financieros, a la vez que crecen las áreas construidas de la ciudad.

Con el fin de medir las relaciones establecidas en las hipótesis de estudio, se diseñó un cuestionario de 32 ítems de los cuales, dos corresponden al género y la edad con opciones de respuesta acotadas. Los 30 ítems restantes conciernen a los factores de investigación, con escala Likert de 5 con los valores y opciones de respuesta siguientes: (1) totalmente en desacuerdo, (2) en desacuerdo, (3) neutral, (4) de acuerdo y (5) totalmente de acuerdo. El tiempo promedio de respuesta del cuestionario fue 20 minutos. Asimismo, fue divulgado a través de un formulario de Google que se pasó a los docentes de cada institución para que lo distribuyeran en un período de una semana a través de sus plataformas escolares.

Antes de responder al cuestionario, los estudiantes y sus tutores diligenciaron el consentimiento y aprobación correspondientes por participar del estudio. Así, los estudiantes resolvieron el cuestionario de forma asincrónica desde sus hogares sin supervisión docente o de los investigadores dadas las medidas de contingencia asociadas a la COVID-19. Además, el alumnado participante recibió una bonificación a cambio de su colaboración voluntaria y anónima.

El cuestionario utilizado para la obtención de los datos se elaboró a partir de ítems de instrumentos propuestos previamente por diferentes autores, los cuales fueron adaptados en función de sus características o de las necesidades de información de este estudio. La cantidad de ítems por variable, nomenclatura de las variables a definir en el resto del presente artículo, objetivo de las variables y autores de referencia se describen en la Tabla 2 (El cuestionario completo está en el Anexo I).

Posterior a la elaboración del cuestionario, se realizó un grupo focal con expertos en educación en el que se revisó la redacción y la estructura del instrumento de medición y se determinó la relevancia de cada ítem de acuerdo con el constructo a medir. Asimismo, se realizó una prueba piloto a un total de 21 estudiantes, elegidos por conveniencia, quienes eran parte de una de las instituciones de apoyo en el estudio y, por ende, tenían las mismas características que los estudiantes de la muestra. Esta prueba piloto tuvo la finalidad de comprobar que los participantes comprendían el cuestionario. Con base en estas dos revisiones, se hicieron los ajustes necesarios para asegurar que la interpretación de cada afirmación en el cuestionario fuera clara para los participantes y útil para la investigación.

En cuanto al análisis de estos datos, se realizó un modelado de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM). Este método se consideró apropiado no solo porque ha sido utilizado y recomendado por previos autores como Nguyen (2015), Marham y Saputra (2019) y Merikivi et al. (2017), sino porque se ajustaba a las necesidades y características del presente estudio. El PLS-SEM se basa en el análisis de la varianza y se caracteriza por ser más flexible en sus parámetros y la distribución de los datos, además que es adecuado para investigaciones exploratorias, aunque también es apto para las explicativas (Martínez y Fierro, 2018). El software utilizado para el análisis fue el SmartPLS 3, el cual tiene una interfaz práctica para un PLS-SEM.

Se recibieron 407 cuestionarios válidos. Esta cantidad de participantes es adecuada para un modelado de ecuaciones estructurales (SEM) ya que, según Jackson (2003), el tamaño de muestra mínima para cualquier SEM debe ser 200. Del total de participantes, 61.67% (251) son mujeres, 37.84% (154) son hombres y 0.49% (2) prefirió no revelar su género. La edad predominante fue de 16 años con 43. 24% (176) seguida de 17 años con 31.94% (130). Las edades 15 y 18 o más correspondieron a 12,29% (50) y 11.79% (48) respectivamente. Por último, sólo 0.74% (3) de la muestra fue de 14 años.

Mediante el análisis de consistencia interna se revisó la fiabilidad por ítem, es decir, se verificó que las cargas factoriales superaran 0.7 y todos cumplieron con esta condición. Por tanto, se dedujo que cada indicador tenía una relación fuerte con su respectivo constructo y, por ende, se podía aceptar como parte de éste. Por otro lado, las mediciones de Alpha de Cronbach y CR permitieron determinar la confiabilidad de los constructos considerando valores mayores a 0.7 con lo que se concluyó que todos eran confiables. Es decir, la consistencia de los indicadores al medir el constructo del que formaron parte fue buena. Sobre la validez convergente, los valores de Varianza Extraída Media (AVE) debían ser mayores a 0.5, situación dada en todos los constructos, por lo que se pudo afirmar que los indicadores dentro de cada uno de los constructos medían este mismo, o sea, presentaron correlación entre ellos.

Sin embargo, al estimar la validez discriminante se encontró una correlación de indicadores entre los constructos: misiones, estadísticas de desempeño e insignias con los de las narrativas por lo que fue necesaria la eliminación de dos ítems correspondientes a las variables misiones y narrativas para descartar la correlación entre indicadores de distintos constructos y alcanzar los niveles adecuados de validez discriminante. Esto para garantizar que los indicadores midan únicamente el constructo al que corresponda.

Por último, al revisar la multicolinealidad se encontró que el Factor de Inflación de la Varianza (VIF) de los índices fue adecuado a excepción de un ítem perteneciente a la expectativa de esfuerzo, el cual se encontró fuera del rango aceptable con valor superior a 3.3. Se identificó que esto podía deberse a que la redacción del ítem era similar a la de otro. Por tanto, fue necesaria su eliminación. Los resultados de todas las mediciones se encuentran en las tablas 3 y 4.

Respecto a las capacidades de las variables dependientes: intención de continuar jugando y el disfrute, se identificó una buena capacidad en ambos casos ya que explican los constructos relacionados a las variables (R² > 0.67) y poseen relevancia predictiva (Q² > 0). Ver resultados en la Tabla 5.

Queda, por tanto, identificar los resultados de las hipótesis planteadas. La Tabla 6 contiene los parámetros estimados del coeficiente de trayectoria (β), el valor t y el p-valor. Para aceptar una hipótesis es necesario que el valor t sea mayor a 1.96 y el p-valor menor a 0.05.

Por otra parte, 3 de las 9 hipótesis fueron rechazadas. Estas establecían que las estadísticas de desempeño y los niveles en un videojuego educativo tienen un efecto positivo en el disfrute percibido, y que la expectativa de rendimiento del videojuego educativo tiene un efecto positivo en la intención de continuar jugando.

Las hipótesis aceptadas corresponden a que el disfrute percibido y las condiciones facilitadoras en un videojuego educativo tienen un efecto positivo en la intención de continuar jugando. Del mismo modo, se confirmó que las expectativas de esfuerzo, insignias, misiones y narrativas de un videojuego presentan resultados positivos en el disfrute percibido. Se destacó la relación entre disfrute percibido e intención de continuar jugando, la cual mostró un gran impacto.

Los resultados de este estudio contribuyen a la discusión teórica sobre la adopción de juegos educativos dentro y fuera del aula. Se analizó de forma específica la aceptación de un videojuego educativo con estudiantes de último grado de secundaria. Para cumplir este propósito se empleó un modelo basado en UTAUT2 en el que se integran los elementos del juego como posibles predictores del disfrute percibido. El modelo investigó las relaciones de la expectativa de rendimiento, las condiciones facilitadoras y el disfrute percibido, con la intención de continuar jugando. Así también de la expectativa de esfuerzo, misiones, estadísticas de desempeño, niveles, narrativas e insignias con el disfrute percibido.

El análisis de dichas variables fue relevante ya que de éste surgió información que puede ser útil para el diseño y la implementación de alternativas de enseñanza como el caso de los videojuegos educativos. Además, puede ser un referente para la toma de decisiones acertadas en cuanto al diseño y la estructuración de futuros juegos educativos. Mediante esta investigación se sostiene la idea de que la intención de continuar jugando videojuegos educativos no se puede obviar, mucho menos la efectividad de los elementos del juego.

Se diseñó y validó para este estudio un instrumento de medición que mostró confiabilidad en las variables dependientes y, asimismo, buena capacidad para explicar las variables asociadas, así como alta relevancia predictiva. Así, se identificó que la intención de continuar jugando es influenciada por las condiciones facilitadoras y el disfrute percibido, más no recibe influencia de la expectativa de rendimiento, lo que fue un descubrimiento poco esperado, porque esta relación ha mostrado una fuerte incidencia en otros estudios (Bourgonjon et al., 2010; Davis,1989; Ofosu-Ampong et al., 2020; Venkatesh et al., 2003; Zhou, 2011). Asimismo, tiene sentido creer que si el usuario considera que la innovación es útil y le ayuda a mejorar su desempeño, querrá volver a hacer uso de ésta.

En lo que respecta a las condiciones facilitadoras, Zhou (2011) concuerda con el resultado de esta investigación, mientras que Ofosu-Ampong et al. (2020) no lo hace. Esto puede deberse a influencias externas como a diferencias culturales, o bien pueda deberse a los propósitos educativos de los países en los que se efectuaron los estudios. También se evidencia que, aunque la variable estudiada refiere a la misma noción, en las investigaciones de los autores señalados se proponen una cantidad y una redacción de ítems diferente a la de esta indagación.

Por otro lado, aunque para autores como Liu y Li (2011) el disfrute percibido no influyó en la intención de continuar jugando, en el presente estudio fue el factor más representativo al igual que otros estudios (Marham y Saputra, 2019; Nguyen, 2015; Zhou, 2011). De manera que, lograr que los usuarios tengan una buena experiencia y que logren aprender es muy importante. Debido a esto, surge el interés por conocer aquellos factores que impulsan el disfrute percibido, los cuales en el caso de esta investigación fueron los niveles, estadísticas de desempeño, misiones, narrativas e insignias, junto a la expectativa de esfuerzo. Las estadísticas de desempeño y niveles no tuvieron influencia, situación que se ha presentado previamente en Mekler et al. (2017). Se confirmó que no se puede confiar en que estos factores llevan al disfrute solo por tratarse de elementos del juego o porque sean los más utilizados al implementar juegos educativos.

Respecto a la expectativa de esfuerzo, se concluyó que si el videojuego educativo es fácil de usar y entender el estudiante podrá disfrutarlo, lo que apoya los resultados expuestos por Merikivi et al. (2017), Nguyen (2015) y Zhou (2011). Lograr esto es ideal, de este modo los jugadores pueden concentrarse en aprender y no en comprender el uso de la tecnología. Por otra parte, en el presente estudio y en el de Merikivi et al. (2017), las misiones sí tuvieron influencia en el disfrute percibido, no así en la indagación de Nguyen (2015). Esto puede asociarse a la temática que aborde la innovación y el grado de complejidad de las misiones.

Sobre las narrativas, el estudio de Marham y Saputra (2019) muestra nulo impacto en el disfrute. No obstante, en este estudio se demostró tal influencia ya que es lo que permite la interacción con el usuario como reportaron Merikivi et al. (2017) y de Nguyen (2015). Por último, se encontró que las insignias influyen en el disfrute, lo que concuerda con lo señalado por Fitz-Walter (2015) y Phillips et al. (2018). Este elemento es de los más utilizados en la gamificación y se trata de una motivación extrínseca.

Se puede concluir que aquellos interesados en diseñar o implementar videojuegos educativos deben buscar que éstos se acoplen a las habilidades y alcances de su población objetivo. Además, es necesario que el estudiante se entretenga y divierta. Para lograr esto pueden añadirse misiones o insignias; de igual modo es necesario incorporar una buena narrativa y una interfaz atractiva y fácil de usar.

Se recomienda a futuros investigadores continuar indagando en modelos ampliados de la UTAUT2 junto a otros elementos del juego que no se consideraron dentro de este estudio. Igualmente, considerar información demográfica y medir la intención de continuidad en diferentes etapas de la implementación de la innovación, lo cual ampliaría el análisis actual y aportaría otros indicios de las consideraciones a los interesados en la temática abordada. Incluir otros elementos del juego en las investigaciones podría ampliar los conocimientos en éstos y ayudaría a identificar qué tan conveniente es incluirlos.

Contribución de autoría

Nathaly Amaya-Olarte: conceptualización, revisión de literatura, metodología, recolección y análisis de datos, interpretación de resultados y redacción.

Martha Liliana Torres-Barreto: conceptualización, redacción y supervisión.

Karen Rocío Plata-Gómez: redacción y supervisión.

Declaración de no conflicto de intereses

Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

Fuente de financiamiento

La investigación no ha contado con financiamiento.

Referencias

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*Corrección de estilo: Glenda Delgado Gastelum.