Gamificación y Sustentabilidad Energética

La investigación se enmarca en el proyecto Laboratorio Binacional para la gestión inteligente de la sustentabilidad energética y la formación tecnológica. Este proyecto, financiado por la Secretaría de Energía (SENER) y el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), y ejecutado principalmente por el Tecnológico de Monterrey, busca implementar la Reforma Energética mexicana. La reforma surgió por la necesidad de diversificar las fuentes de energía debido a factores geológicos (petróleo mexicano en aguas profundas y falta de tecnología para su extracción), problemas internos, y el desarrollo internacional. El objetivo es crear un sector energético competitivo a nivel mundial, generando empleos. El Laboratorio Binacional trabaja en colaboración con la Secretaría de Energía, CONACYT, el Tecnológico de Monterrey, la Universidad de Arizona y la Universidad de Berkeley, con nueve subproyectos enfocados en soluciones sostenibles. La falta de energía barata se presenta como un factor desestabilizador de la estructura económica y social, según Casilda (2002) y Sanabria (2018), lo que impulsa la búsqueda de energías sustentables a nivel global.

El subproyecto Innovación abierta, colaborativa e interdisciplinaria (IAIC) dentro del Laboratorio Binacional tiene como objetivo principal democratizar la educación en sustentabilidad energética a través de doce cursos MOOC (Massive Open Online Courses) dirigidos a la población hispanohablante. Estos cursos buscan informar, capacitar e invitar a la reflexión sobre temas de sustentabilidad energética, aprovechando el acceso abierto a internet. CONACYT estableció que el subproyecto IAIC debía apoyar la formación de talento humano especializado en sustentabilidad energética, especialmente en el sector eléctrico, a través de posgrados y cursos masivos online, con procesos de certificación de competencias (CONACYT, 2018). La investigación se centra en la creación y análisis de estos MOOCs, utilizando la plataforma educativa mexicana MéxicoX, lanzada en junio de 2015, que ofrece una amplia variedad de cursos en diferentes disciplinas. La cita de Liyanagunawardena, Williams, y Adams (2013) apoya el concepto de democratización educativa mediante el acceso abierto y el uso de internet.

El documento destaca la creciente importancia de la innovación abierta en diversos sectores, enfatizando que la innovación implica no solo el cambio, sino la mejora continua a través de procesos de evaluación (Valenzuela, 2017). Los procesos de innovación se originan a partir de problemas o desafíos en una comunidad u organización, integrando recursos humanos, materiales y creativos para generar soluciones de mejor calidad (Rubia, Anguita, Jarrín y Ruiz, 2010). Se describe la innovación abierta como un factor impulsado por la creciente conectividad y la diversidad de recursos digitales, facilitando la democratización del conocimiento a través de la ciencia abierta (Ramírez-Montoya y García-Peñalvo, 2018). Ejemplos como General Electric (GE) y la NASA, que utilizan plataformas online para concursos de proyectos innovadores (Gustetic, Crusan, Rader y Ortega, 2015; King y Lakhani, 2013), ilustran esta tendencia. La investigación analiza cómo la innovación abierta se manifiesta en el contexto de los MOOCs y la colaboración interdisciplinaria para resolver problemas complejos. El concepto de laboratorios ciudadanos como espacios abiertos para la colaboración e innovación también se menciona (Yañez-Figueroa, Ramírez-Montoya y García-Peñalvo, 2017).

El texto analiza el creciente impacto de los MOOCs como herramientas para la democratización de la educación a distancia. Se mencionan plataformas como EdX (MIT), Coursera (Harvard), y Udacity (Stanford), con diferentes enfoques y características (Bartolomé y Steffens, 2015; Sánchez-Vera, León-Urrutia y Davis 2015). Vázquez-Cano y López-Meneses (2015) ofrecen datos sobre la cantidad de usuarios en plataformas como Coursera, EdX y Udemy. La UNESCO (2013) reconoce a los MOOCs como una oportunidad para llevar la educación a diversos contextos, especialmente en naciones vulnerables (Vázquez-Cano y López-Meneses, 2015). Si bien se reconocen las limitaciones de los MOOCs en la resolución de los problemas educativos en su totalidad (García-Aretio, 2015), se destaca su potencial como alternativa para el aprendizaje. Se utiliza el ejemplo del MOOC ‘The Ancient Greek Hero’ en EdX para ilustrar la utilización de recursos educativos abiertos y herramientas tecnológicas para promover el aprendizaje global (Muellner, 2015; Ramírez-Montoya, 2015). También se abordan las críticas a los MOOCs, como la baja tasa de finalización (alrededor del 4%, Armstrong, 2014), y la falta de seguimiento por parte de los instructores (Xing, Chen, Stein y Marcinkowsky, 2016; Hone y El Said, 2016).

La gamificación aplicada al xMOOC 'Energías convencionales, limpias y su tecnología (ECLyT)' se basó en la mecánica de retos, con el reto gamificado presentado en la última semana del curso. Este diseño permitió a los estudiantes aplicar sus conocimientos en la resolución de problemáticas relacionadas con la energía y la sustentabilidad. Se ofreció una parte de la solución de manera autodirigida, y una parte abierta donde los participantes podían proponer soluciones alternativas para promover la innovación en ambientes abiertos. La evaluación del nivel de innovación de las propuestas busca fortalecer la didáctica del reto gamificado y detectar soluciones creativas e innovadoras. El modelo de gamificación se inspiró en la mecánica de retos propuesta por Apple (2010), y el objetivo fue contribuir con un modelo de innovación educativa para el diseño y desarrollo de la gamificación basada en retos para xMOOCs, mejorando su calidad y eficacia, y contribuyendo al nivel de innovación de los participantes en temas de sustentabilidad energética.

Para el diseño y desarrollo de la gamificación se utilizó el modelo de Werbach y Hunter (2015), seleccionado por su enfoque holístico que integra las dimensiones afectiva, cognitiva y social (Nisbet y Williams, 2009; Pulos y Sneider, 1994; Domínguez et al., 2013). Este modelo, según Mora, Riera, González-González y Arnedo-Moreno (2015), es considerado el mejor modelo de diseño para ambientes gamificados. Considerando las limitaciones tecnológicas, se implementó un modelo con dinámica social y emocional, mecánicas de retos y reconocimientos, utilizando como componentes un tablero y copas de oro, plata y bronce. La retroalimentación inmediata se identificó como un elemento clave para el compromiso del participante con la actividad (Bunchball, 2012; Rodriguez y Santiago, 2015; Werbach y Hunter, 2015), y la combinación de aprendizaje divertido y retos se relacionó positivamente con la retención del aprendizaje (Vaibhav y Gupta, 2014). El estudio también consideró la importancia del enganche (engagement) y su relación con la motivación intrínseca y extrínseca, así como la teoría de la autorregulación (Deci y Ryan, 2000; 2008; Sailer, Hense, Mayr y Mandl, 2017; Topîrceanu, 2017; Alsawaier, 2018).

La revisión de literatura sobre gamificación en educación destaca diversas críticas a los MOOCs, incluyendo la baja tasa de finalización (Armstrong, 2014), la falta de seguimiento de los instructores (Xing, Chen, Stein y Marcinkowsky, 2016; Hone y El Said, 2016), y la monotonía (Barak, Watted y Haick, 2015; Hew, 2016). Se analiza la necesidad de integrar estrategias didácticas innovadoras, como la gamificación, para mejorar la motivación, la eficiencia terminal y el aprendizaje (Vaibhav y Gupta, 2016; Borrás-Gené, Martínez-Nuñez y Fidalgo-Blanco, 2014; Alraimi, Zo y Ciganek, 2015; Kaplan y Haenlein, 2016; Hew, 2016; Rincón-Flores, Ramírez-Montoya y Mena, 2016a; Ramírez-Donoso, Rojas-Riethmuller, Pérez-Sanagustín y Alario-Hoyos, 2017). Se mencionan estudios que han explorado el impacto de diferentes componentes de la gamificación, como puntos, niveles y tableros (Mekler, Bruhlmann, Opwis, y Tuch, 2013, 2015; Hew, Huang, Chu y Chiu, 2016), y la importancia de la retroalimentación inmediata y la combinación de diferentes dinámicas y mecánicas para un diseño efectivo. La investigación también aborda estudios que muestran resultados inconsistentes en la efectividad de la gamificación, destacando la necesidad de mayor investigación en este campo (Tu et al., 2016; Hanus y Fox, 2015; Lee y Hammer, 2011; Mayer, 2016; Domínguez et al., 2013; Tsai et al., 2016).

El estudio empleó un método de investigación mixta (Creswell, 2015), considerado un tercer paradigma que combina el análisis de datos cuantitativos y cualitativos para una comprensión más completa del problema. Esta metodología permite una visión general del problema, y luego se enfoca en aspectos específicos. En este caso, se analizó la relación entre la gamificación basada en retos, el diseño didáctico del xMOOC-Energía, el rendimiento de los participantes y el nivel de innovación alcanzado en sus propuestas para solucionar problemáticas de energía autosustentable. La combinación de datos cuantitativos y cualitativos ofrece una perspectiva más rica y matizada que los métodos únicamente cuantitativos o cualitativos por separado (Onwuegbuzie y Tedlie, 2003). La integración de ambos métodos facilita una mejor interpretación de los resultados, permitiendo que los datos cualitativos generen más significado al ser cuantificados según las frecuencias (Miles y Huberman, 1994, citado por Onwuegbuzie y Tedlie, 2003).

La fase cuantitativa del estudio fue de tipo correlacional (Onwuegbuzie y Teddlie, 2003). Se buscaron correlaciones entre la gamificación basada en retos y aspectos sociodemográficos, de desempeño y tipo de curso para establecer relaciones y, si es posible, determinar clusters de estudiantes con características similares en cuanto a su participación e interacción con la plataforma MéxicoX. El análisis de datos cuantitativos se basó en la información obtenida de las analíticas de los MOOCs. Estudios previos sobre el análisis de analíticas en ambientes MOOC para evaluar la gamificación (Corpeño, Quan y Lemus, 2015; Chan, 2016; Krause, Mogalle, Pohl y Williams, 2015; Kyewski y Krämer, 2018; Warden, Stanworth y Chang, 2016) sirvieron de referencia para el manejo y análisis de los datos. La información cuantitativa proporcionó una base sólida para comprender el impacto de la gamificación en el rendimiento académico y otras variables.

La fase cualitativa del estudio fue de tipo fenomenológico (Pereira, 2011). Se realizó un análisis cualitativo de las respuestas de los participantes al reto gamificado 'Combustibles para casos de emergencia'. De un total de 764 respuestas, se seleccionaron 140 que proponían soluciones alternativas a las respuestas cerradas. Este análisis cualitativo se complementó con cuatro entrevistas a un experto de cada equipo involucrado en el subproyecto IAIC: innovación educativa, tecnología, investigación educativa y expertos en contenido. Las respuestas cualitativas permitieron profundizar en el nivel de innovación de cada cluster identificado en la fase cuantitativa, así como en las dimensiones cognitiva, social y emotiva relacionadas con la participación de los estudiantes en el reto. La rigurosidad en la investigación cualitativa se garantizó siguiendo los criterios de validación descritos por Maxwell (1992), citado por Onwuegbuzie y Tedlie (2003), incluyendo la validación descriptiva, interpretativa, teórica, evaluativa y la generalización (interna y externa).

La investigación empleó un diseño de investigación mixta explicativa secuencial en dos fases (Creswell y Plano-Clark, 2007). La fase cuantitativa, de tipo correlacional, buscó establecer relaciones entre la gamificación basada en retos y variables sociodemográficas, de desempeño y tipo de curso. Se analizaron datos de las analíticas de MéxicoX, buscando identificar posibles clusters de estudiantes. La fase cualitativa, de tipo fenomenológico, profundizó en el nivel de innovación de cada cluster y las dimensiones cognitiva, social y emocional, a través del análisis de 140 respuestas al reto gamificado 'Combustibles para casos de emergencia' y cuatro entrevistas a expertos del proyecto. Las respuestas cualitativas sirvieron para complementar o contrastar los resultados cuantitativos, buscando una comprensión más completa del fenómeno estudiado. El uso de este método mixto permite una mejor comprensión del problema que el uso de métodos cualitativos o cuantitativos de forma aislada (Onwuegbuzie y Tedlie, 2003).

Los resultados mostraron que si bien la gamificación generó motivación inicial, el engagement disminuyó a lo largo del semestre. La motivación, satisfacción, esfuerzo y empoderamiento fueron menores en el grupo experimental (con gamificación) que en el grupo control. Esto sugiere que un sistema gamificado basado únicamente en dinámicas de progresión necesita un diseño más profundo, considerando el tiempo, las tareas, y la combinación de diferentes dinámicas y mecánicas. Se destaca la necesidad de una retroalimentación rápida y la ausencia de fallas en la plataforma para obtener resultados positivos (Attali y Arieli-Attali, 2015; Mekler, Bruhlmann, Opwis, y Tuch, 2013, 2015). El estudio de Hew, Huang, Chu y Chiu (2016) es mencionado como ejemplo de investigación reciente donde el uso de puntos, insignias y tableros (componentes, según la terminología de Werbach, 2015; Santiago, 2015; Bunchball, 2012) tuvo un impacto positivo en el desempeño estudiantil. Sin embargo, se resalta que el uso de solo componentes no es suficiente para una gamificación auténtica. Una gamificación efectiva requiere la integración de mecánicas de reto, retroalimentación, dinámicas emocionales, y componentes adecuados al contexto (Werbach y Hunter, 2015).

El estudio confirma la necesidad de profundizar en la investigación sobre el diseño y la implementación de la gamificación en entornos MOOC. Se concluye que la simple inclusión de elementos gamificados (como puntos o insignias) no garantiza el éxito, sino que se requiere un diseño más holístico e integral. La investigación pone de manifiesto la importancia de la retroalimentación oportuna y la ausencia de fallas tecnológicas para favorecer la metacognición y emociones positivas (Domínguez et al., 2013). Se destaca la importancia de considerar la combinación de diferentes mecánicas y dinámicas, así como la necesidad de investigar el impacto de la gamificación en diferentes aspectos educativos (Spector, 2014). A pesar de que el 57% de las investigaciones revisadas mostraron resultados empíricos, la investigación sobre gamificación en MOOCs está todavía en desarrollo, y su consolidación dependerá de los recursos disponibles para las instituciones educativas. La investigación analiza el impacto de la gamificación en la retención del aprendizaje a largo plazo (Rincón-Flores, Ramírez-Montoya y Mena, 2016b), y el rol de la retroalimentación inmediata en la implicación del participante en la actividad (Bunchball, 2012; Rodriguez y Santiago, 2015; Werbach y Hunter, 2015).