Introducción

La Realidad Aumentada (RA) (Augmented Reality) se está convirtiendo en una tecnología emergente con grandes posibilidades para su uso educativo (^{Bacca et al., 2014}; ^{Tecnológico de Monterrey, 2017}; ^{Johnson y Adams, 2016}; ^{Cabero y Barroso, 2016}; ^{Cabero y García, 2016}), permitiendo la combinación de información digital y física en tiempo real por medio de distintos soportes tecnológicos como las tabletas o los teléfonos inteligentes, para crear una nueva realidad.

Esta integración se puede llevar a cabo en diferentes niveles, que van desde la utilización de los códigos QR, el uso de imágenes, la utilización de objetos en tercera dimensión, la movilización de coordenadas mediante GPS o huellas termales (^{Cabero y García, 2016}). Como señalan diversos autores (^{Wu, Wen-Yu, Chang y Liang, 2013}; ^{Jeřábek, Rambousek y Wildová, 2014}; ^{Barba, Yasaca y Manosalvas, 2015}; ^{Jamali, Fairuz, Wai y Oskam, 2015}; ^{Han, Jo, Hyun y So, 2015}; ^{Prendes, 2015}; ^{Santos et al., 2016}), el formato RA permite a los estudiantes diferentes posibilidades como eliminar lo que pueda entorpecer la captación de la información significativa, aumentar o enriquecer la información de la realidad para hacerla más comprensible, observar un objeto desde distintos puntos de vista seleccionando el alumno el momento y posición de observación, potenciar el aprendizaje ubicuo, crear escenarios “artificiales” seguros como los laboratorios o simuladores, enriquecer los materiales impresos con información adicional en diferentes soportes, y convertir a los alumnos en “proconsumidores” de objetos de aprendizaje. Además debemos agregar que puede servir para diferentes disciplinas y en distintos niveles educativos (^{Bressler y Bodzin, 2013}; ^{Cabero y García, 2016}), aunque se debe reconocer que es en la formación universitaria donde se utiliza con mayor frecuencia (^{Lin et al., 2013}).

Aunque las investigaciones realizadas sobre el tema son limitadas, se han puesto de manifiesto algunos aspectos; por ejemplo, que los alumnos muestran actitudes favorables hacia la RA y su utilización aumenta la motivación hacia el aprendizaje (^{Bressler y Bodzin, 2013}; ^{Di Serio, Ibáñez y Delgado, 2013}); favorece la creación de un contexto constructivista de formación (^{Chen y Tsai, 2012}; ^{Wojciechowski y Cellary, 2013}); propicia un entorno activo de enseñanza (^{Fombona, Pascual y Madeira, 2012}); despierta un elevado grado de satisfacción en los alumnos (^{Han et al., 2015}; ^{Kim, Hwang y Zo, 2016}), y mejora los resultados de aprendizajes (^{Chang, Wu y Hsu, 2013}).

La producción de recursos audiovisuales por parte de los alumnos tiene cierto arraigo en el ámbito educativo; así, han sido tradicionales las investigaciones sobre la producción de videomensajes, en las que se utilizaban las posibilidades de esta tecnología -y los lenguajes que se movilizaban en ella- como instrumentos de conocimientos de la realidad que les circundaba (^{López-Arenas y Cabero, 1990}; ^{Ausín, Abella, Delgado y Hortigüela, 2016}). A estas experiencias con la tecnología videográfica, han seguido otras como la multimedia (^{Cabero y Márquez, 2001}); los blog, videoblog y audioblog (^{Lorenzo, Trujillo, Lorenzo y Pérez, 2011}); producción de noticias informativas mediante dispositivos móviles (^{Andueza y Pérez, 2014}) y de programas radiofónicos (^{Sevillano, 2009}), o elaboración de documentos polimedia para la presentación de contenidos en los estudiantes universitarios (^{Cabero y Gutiérrez, 2015}).

Estas innovaciones ponen de manifiesto que cuando los alumnos se convierten en productores de mensajes se encuentran más satisfechos con la acción formativa, más motivados, adquieren los contenidos y capacidades previstas y adoptan conocimientos respecto de la tecnología con la que trabajaron.

Son pocos los estudios donde los alumnos se han convertido en productores de objetos en RA. Creemos que ello se debe a una serie de motivos que van desde la novedad de la tecnología, la necesidad de contar con recursos específicos para su desarrollo, la formación que los docentes suelen tener respecto de esta tecnología concreta hasta las pocas experiencias educativas realizadas donde los alumnos se convierten en emisores de mensajes mediados.

La adopción y la motivación hacia el uso de las tecnologías

La utilización de cualquier tecnología por una persona está determinada por diferentes variables; al respecto, ^{Davis (1989)} sugiere que una de ellas son las creencias que se tengan sobre las consecuencias de su utilización, formulando bajo esta idea el modelo de aceptación de la tecnología (TAM, por sus siglas en inglés, Technology Acceptance Model).

El modelo en su formato original sugiere que la actitud o predisposición que tengamos respecto de la intención de uso de una tecnología está determinado por dos variables: la utilidad percibida (Perceived Usefulness) y la facilidad de uso percibida (Perceived Ease of Use). Siendo la primera una motivación extrínseca al usuario y definida por el autor del modelo como “la probabilidad subjetiva de una persona de que, al usar un determinado sistema, mejorará su actuación en el trabajo” (^{Davis, 1989:320}), y la segunda el “grado por el que una persona cree que usar un determinado sistema estará libre de esfuerzo” (^{Davis, 1989:320}).

En la Figura 1 presentamos el modelo TAM que utilizamos en esta investigación, apoyándonos en la propuesta formulada por ^{Davis (1989)}.

Fuente: ^{Davis (1989)}.

Figura 1 Modelo TAM 

Algunas variables están dirigidas por determinadas influencias como el tipo de usuario, género, edad, experiencia en el manejo de tecnologías, nivel de formación y profesional, tendencia personal hacia la innovación (^{Teo y Noyes, 2011}; ^{Hsiao y Yang, 2011}; ^{Kumar y Kumar, 2013}; ^{Arenas, Peral y Ramón, 2014}). Variables que se presentan como predictoras donde se ha aplicado el modelo TAM.

Diferentes investigaciones y metaanálisis efectuados (^{López-Bonilla y López-Bonilla, 2011}) ponen claramente de manifiesto que es un modelo válido y robusto para explicar la intención del uso de cualquier entorno tecnológico. Algunas de ellas pueden verse reflejadas en estudios sobre: portafolios (^{Wai-tsz et al., 2014}), bibliotecas virtuales (^{Chen y Chengalur, 2015}), ebook (^{Jin, 2014}), e-learning (^{Persico, Manca y Pozz, 2014}; ^{Mohammadi, 2015}), computación en nubes (^{Jou y Wang, 2013}), comunidades virtuales (^{Liu et al., 2010}), plataformas de teleformación (^{Alharbi y Drew, 2014}), Youtube (^{Lee y Lehto, 2013}), videojuegos (^{Cheng, Lou, Kuo y Shih, 2013}) o redes sociales (^{Lorenzo, Alarcón y Gómez, 2011}). Cabe señalar que por lo que se refiere a la RA, pocos han sido los estudios realizados, aunque nos encontramos con de ^{Wojciechowski y Cellary (2013)} y ^{Kim, Hwang y Zo (2016)}.

Respecto de la otra variable que contemplaremos en nuestro estudio, la motivación para el uso de una tecnología específica, es preciso señalar que para ^{Keller (1987)} es una magnitud que direcciona la conducta e implica (Figura 2):

[…] la elección que la persona hace en cuanto a lo que experimenta o las metas a las que se acercará o evitará, y el grado del esfuerzo que va a ejercer en ese aspecto. La motivación está influenciada por miradas internas y características externas. Las personas responden a su contexto sobre las bases de reflexiones internas, impulsos, percepciones y metas, y sobre la base percibida y oportunidades reales, y el refuerzo del contexto externo (^{Keller, 1987:389}).

Fuente: ^{Keller (1987)}.

Figura 2 Modelo de ARCS de Keller 

Por su parte, ^{Cheng y Yeh (2009)} refieren a la motivación como un estado interno o condición que nos despierta a la acción, dirige y persiste en nuestro comportamiento, y nos involucra en ciertas actividades, que en el contexto de aula se dirigen a “experiencias subjetivas, encaminadas a la buena disposición de los estudiantes a participar en actividades de clase y sus razones para hacerlo” (^{Cheng y Yeh, 2009:597}).

A lo largo de diferentes trabajos, ^{Keller (1983}, ¹⁹⁸⁷, ²⁰⁰⁸, ²⁰¹⁰⁾ ha formulado su modelo ARCS (atención, relevancia, confianza y satisfacción) de la motivación aplicada al diseño instruccional, a través del cual señala que en esos contextos la motivación está determinada por la interacción de cuatro dimensiones: A, R, C, y S. Para ^{Keller (2010)} la categoría de la atención incluye características humanas como el reflejo, la orientación, la curiosidad y la búsqueda de sensaciones; la relevancia se refiere a aquellas cuestiones que la persona percibe como un instrumento para satisfacer las necesidades y la satisfacción personal, supone el cumplimiento de los objetivos; la confianza que -como señala el propio autor- es un concepto complejo que abarca varios constructos motivacionales, que van desde aquellos que explican las percepciones de control personal y la esperanza para el éxito estando en el extremo opuesto la impotencia; y siendo el paso final en el proceso motivacional, el crear satisfacción por lo que se continuará la motivación para aprender.

El modelo formulado por ^{Keller (2008)} nos sugiere que la motivación que una persona tiene para aprender estará determinada por su atención, los motivos o relevancia que tenga para aprender y su esperanza de éxito o confianza, lo que le llevará a movilizar un esfuerzo intencional para alcanzar una meta. Por otra parte, las:

[…] influencias ambientales tales como el entusiasmo y los valores sociales del maestro, la calidad de la instrucción, la claridad de expectativas, y la disponibilidad de recursos; también influirán plenamente en el rendimiento y grado de cumplimiento, lo que lo hará también ser influenciados por los propios conocimientos, capacidad y habilidades (^{Keller, 2008:82}).

Por tanto, la base en la que se apoya es que si la estrategia de la instrucción se percibe como útil para la realización de las metas y es por tanto importante para el estudiante, entonces es probable que él aprenda los contenidos y adquiera las competencias previstas en el plan de instrucción.

El modelo de Keller que -como señalan ^{Loorbach, Peters, Karreman y Steehouder (2015)}- fue inicialmente pensado para analizar la motivación del estudiante en un escenario clásico o presencial de enseñanza, se ha extendido para su utilización en contextos mediáticos como la enseñanza asistida por ordenador, la educación a distancia y la formación virtual.

Para el análisis de su modelo, ^{Keller (1983}, ²⁰¹⁰⁾ elaboró el cuestionario de motivación hacia materiales de enseñanza (IMMS, por sus siglas en inglés: Instructional Material Motivational Survey). Ha sido aplicado en estudios para indagar el grado de motivación que despiertan diferentes medios: videojuegos (^{Proske, Roscoe y McNamara, 2014}), la incorporación de video en sesiones de formación en e-learning (^{Che, 2012}), podcast (^{Bolliger, Supanakorn y Boggs, 2010}) o la utilización de MOOC (^{Castaño, Maiz y Garay, 2015}). También se ha utilizado para conocer el grado de motivación que los objetos de RA despiertan en los alumnos (^{Di Serio, Ibáñez y Delgado, 2013}; ^{Lu y Ying-Chieh, 2014}; ^{Wei, Weng, Liu y Wang, 2015}).

Justificamos la utilización de ambas variables en nuestra investigación porque creemos que la intención de uso e incorporación de una tecnología por el estudiante vendrá marcada por la motivación que el sujeto despierte hacia esa tecnología, o que la tecnología le despierte al sujeto y, por tanto, por la intención que tenga para aceptarla.

Método

Resultados

Con el objeto de facilitar la comprensión de los resultados, presentaremos en primer lugar los datos obtenidos respecto a la variable “adopción de la tecnología RA” por parte de los participantes y, posteriormente, los alcanzados respecto a la motivación.

En la Tabla 2, se presentan los valores medios, las desviaciones típicas, así como las diferencias entre las medias, entre los que participaron en las estrategias I y II. Las puntuaciones se ofrecen tanto de forma general como en las dimensiones que conforman el instrumento.

Como podemos observar, las puntuaciones medias obtenidas tanto para la globalidad del instrumento, como para cada una de sus dimensiones superan el valor central de la escala que era 3.5, lo que supone que, independientemente de la estrategia utilizada, los alumnos han mostrado un elevado nivel de aceptación de la tecnología. Si bien las puntuaciones medias son superiores, y lo son tanto para la globalidad del instrumento como para cada una de las diferentes dimensiones en todos los casos en la estrategia II; es decir, en aquella que los alumnos se convirtieron en productores de objetos de aprendizaje diseñados bajo la modalidad de la RA.

En líneas generales, podemos decir que los valores medios más elevados señalan que la participación en las experiencias ha sido disfrutada por los estudiantes X-=5.01 y X-=6.04, han despertado una actitud positiva hacia su utilización X-=4.87 y X-=6.15 y los han llevado a mostrar una intención de utilizarla X-=5.06 y X-=6.10.

Con el objeto de conocer si las diferencias mostradas por los estudiantes en ambas estrategias eran significativas estadísticamente, formulamos las siguientes hipótesis:

Para ello aplicamos el estadístico t de Student para muestras independientes, realizando previamente la prueba de Levene para el contraste de la igualdad de las varianzas para que, en función de dicho valor, determinar el valor t que deberíamos adoptar.

En la Tabla 3, se presentan los valores “t” obtenidos y el nivel de significación que nos permitía aceptar o rechazar la HO formulada. Señalar que, si el valor de significación de F es menor de 0.05, elegiremos el referido a no asumir las varianzas iguales (para facilitar su comprensión, hemos puesto en negrita, el valor finalmente seleccionado).

Como podemos observar los valores t de Student alcanzados nos permiten rechazar la HO y aceptar la HI referida a la existencia de diferencias significativas en el grado de adopción de la tecnología, mostrada por los estudiantes en las dos estrategias utilizadas con un riesgo alfa de equivocarnos inferior al 0.000. Como se desprende de los valores medios alcanzados en las dos opciones (Tabla 2), la adopción de la tecnología de la RA es superior cuando son ellos los que se convierten en productores de dichos objetos y no son solo consumidores de los mismos.

Con el objeto de establecer el tamaño del efecto, es decir la magnitud de la diferencia aplicamos la d de Cohen (^{Sawilowsky, 2009}), encontrando los siguientes valores, tanto para la globalidad del instrumento, como para las diferentes dimensiones: TAM (1.079), UP (1.046), FUP (0.677), DP (0.824), AU (1.218) y IU (0.883). Valores que, de acuerdo con ^{Sawilowsky (2009)} (0.50= mediano, 0.80= grande, y 1.20= muy grande), nos llevarían a situar los efectos en grandes y muy grandes.

En la Tabla 4 presentamos los valores medios obtenidos respecto de la globalidad del instrumento y sus diferentes dimensiones, en referencia con la variable motivación.

Como podemos observar, ambas estrategias de utilización han despertado niveles por encima del valor central (3.5). En ambos casos la interacción de los alumnos con la RA ha despertado en ellos la motivación. Con el objeto de analizar si había diferencias significativas en las dos estrategias de utilización abordadas formulamos las siguientes hipótesis:

En la Tabla 5 se presentan los resultados obtenidos con el estadístico t de Student para muestras independientes y la prueba de Levene. Marcamos en negrita, el valor t seleccionado tras la aplicación del estadístico de Levene. Los valores obtenidos nos permiten rechazar la HO formulada, concluyendo que existen diferencias significativas en el nivel de motivación que la utilización de la RA despierta en estudiantes universitarios, tanto cuando utilizan objetos ya producidos como cuando se convierten en productores, con un riesgo alfa de error de 0.05.

Analizado de nuevo el tamaño del efecto, los valores que nos encontramos fueron: IMMS (0.300), confianza (0.170), atención (0.270), satisfacción (0.372) y relevancia (0.281). Valores que en este caso sitúan los efectos entre un valor “pequeño” y “mediano” (^{Sawilowsky, 2009}).

Conclusiones y discusión

Las conclusiones de nuestro trabajo irán en diferentes direcciones; en primer lugar, nos referiremos al alcance de los objetivos formulados en el trabajo y, posteriormente, a la significación que esta tecnología puede tener en su utilización educativa.

En referencia al primer objetivo hay que señalar que la utilización de la realidad aumentada en la enseñanza universitaria, tanto cuando los estudiantes son productores como cuando son consumidores de objetos de aprendizaje, despierta un verdadero grado de aceptación para su utilización en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Lo cual nos indica que es una tecnología percibida por los estudiantes como de verdadera utilidad para los procesos de formación, resultados que coinciden con los encontrados en otros trabajos realizados por diversos autores (^{Joo, Martínez y García-Bermejo, 2017}).

Esta facilidad de utilización permite su fácil incorporación para realizar prácticas innovadoras en la enseñanza, donde los alumnos pueden tomar el control de la acción formativa mediante la interacción con el objeto de la RA, determinando el punto desde el que desea observar y el momento en el que se desea interaccionar con el objeto.

Por otra parte, se debe destacar que los estudiantes perciben que es una tecnología fácil de utilizar y también de producir. Ello nos lleva a señalar que la producción de objetos de aprendizaje en RA por parte de los estudiantes es una estrategia que puede abordarse en los contextos de formación universitaria, ya que su producción no implicó problemas. Indirectamente, y desde una perspectiva operativa, los programas que utilizamos en la producción de los objetos en RA: Augment, Aurasma y Quiver; han sido fáciles de comprender y manejar por los estudiantes. De todas formas, se deberá seguir avanzando en la utilización de nuevos programas que, constantemente, están apareciendo en el mercado. Para ello, por ejemplo, el interesado puede suscribirse a una comunidad virtual construida en Google+ denominada “Realidad Aumentada para Aumentar la Formación”, que fue creada a partir del proyecto de investigación del que surge el presente trabajo.

Asimismo, se debe señalar que el nivel de motivación que la utilización de la RA despierta en los estudiantes, ha sido bastante alta en las dos modalidades ofrecidas. Lo cual nos lleva a señalar que es una tecnología sugerente para ser incorporada en los procesos de enseñanza-aprendizaje, pues existe una relación cercana entre motivación y aprendizaje.

Nuestro tercer objetivo iba destinado a indagar si había diferencias significativas en lo que se refiere a la adopción de la tecnología en RA y la motivación según el tipo de experiencia en la que participaron. Tenemos que señalar, que la producción de objetos en RA por parte de los estudiantes influyó positivamente en los niveles mostrados en la adopción de la tecnología, medida por el TAM y las diferentes dimensiones que lo conforman, y la motivación hacia la RA, medida por el IMMS y sus dimensiones. Mostrando los alumnos mayor actitud hacia su uso, intención de utilizarla, sintiéndose más satisfechos y percibiéndolos como más relevantes. Aspecto lógico, si tenemos en cuenta que con la estrategia I, los estudiantes se movían en las categorías más bajas de dominio cognitivo de la “taxonomía de Bloom para la era digital” como son recordar y comprender; mientras con la estrategia II se hallaban en la referida a la creación de materiales por su parte (^{Chursches, 2009}).

Lo obtenido en nuestro estudio, indica que la utilización de esta tecnología facilita la contextualización de la información, lo que permite que los estudiantes adquieran experiencias y aprendan, además de la comprensión, el cómo los conceptos adquiridos en el aula se aplican para resolver problemas en situaciones del mundo real. En tales contextos, la RA potencia que obtengan una apreciación más profunda de aprendizaje, relacionando sus contenidos con sus propias experiencias.

También lo encontrado nos permite señalar que las prácticas educativas apoyadas en RA favorecen una enseñanza activa por parte del estudiante, puesto que él es quien controla el proceso de aprendizaje al tomar la decisión de cuándo necesita aumentar la información y combinar lo real y lo virtual. Desde esta perspectiva podemos decir que la RA facilita el desarrollo de una metodología constructivista de enseñanza-aprendizaje, puesto que el estudiante se convierte en una persona activa y hace sus propios descubrimientos relacionando la información que se le presenta, por las diferentes vías, y obteniendo sus propias inferencias y conclusiones; todo ello apoyándose en metodologías específicas de enseñanza.

Por otra parte, desde la perspectiva de la investigación educativa podemos señalar también que, tanto el instrumento de diagnóstico del IMMS de ^{Keller (2010)} como el TAM de ^{Davis (1989)}, se presentan como buenos predictores para explicar la motivación (atención, confianza, relevancia y satisfacción) y grado de adopción de la tecnología de la RA. Al mismo tiempo los instrumentos de diagnóstico utilizados han sido confiables, mostrando índices de fiabilidad similares a los alcanzados por otros autores en diferentes investigaciones y ello ocurría tanto con el instrumento IMMS (^{Huang, Huang y Tschopp, 2010}; ^{Keller, 2010}; ^{Che, 2012}; ^{Di Serio, Blanca y Delgado, 2013}; ^{Yufeng y Yamanaka, 2013}; ^{Proske, Roscoe y McNamara, 2014}) como con el TAM (^{Yong, Rivas y Chaparro, 2010}; ^{Ho, Hung y Chen, 2013}; ^{Cheng et al., 2013}; ^{Tarhini, Hone y Liu, 2014}). Esto nos lleva a señalar que pueden ser instrumentos fácilmente utilizados para analizar el grado de aceptación y motivación que despiertan diferentes tecnologías que puedan ser utilizadas en contextos de formación universitaria.

En definitiva, podemos señalar que en nuestro estudio se ha confirmado la significación que objetos de aprendizaje -producidos o utilizados por los estudiantes en formato RA- tienen para ser incorporados en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Hecho que pensamos que se irá, progresivamente, ampliando ya que los dispositivos que normalmente se utilizan para la interacción con estos objetos, como son las tabletas y los teléfonos inteligentes, son cada vez más usuales en los estudiantes universitarios, lo que facilitará la extensión de esta tecnología emergente.

Finalmente indicar que como desarrollos futuros de investigaciones se sugiere la necesidad de trabajar en diferentes direcciones: realizar la experiencia en disciplinas distintas a la de este estudio, claramente relacionadas con las tecnologías; trabajar con propuestas de contenidos no tan abiertas; acercar las dos estrategias de utilización a carreras de estudios diversos; utilizar nuevos software de producción de objetos en RA que están apareciendo en el mercado; analizar los estilos de aprendizaje de los estudiantes con el tipo de interacción cognitiva que realizan de los objetos en RA así como también la relación entre estos y las dos variables cognitivas aquí identificadas y ampliar los instrumentos de recolección de información con pruebas de rendimiento académico sobre los contenidos concretos sobre los que versen los objetos de aprendizaje producidos o utilizados por los estudiantes.