Fecha de recepción: 23 / 06 / 2025
Fecha de aceptación: 05 / 08 / 2025
Fecha de publicación: 31 / 10 / 2025
Gamicación y analítica de aprendizaje: Un enfoque basado en IA para potenciar la motivación y el rendimiento académico.
pp. 1 - 15 / Volumen 6, número 4 / DOI: https://doi.org/10.37431/conectividad.v6i4.345
Instituto Superior Tecnológico Universitario Rumiñahui
Gamicación y analítica de aprendizaje: Un enfoque basado en IA para
potenciar la motivación y el rendimiento académico
Gamication and learning analytics: An AI-based approach to boosting motivation
and academic performance
Derechos de Autor
licencia de
Citas
CONECTIVIDAD, 6
RESUMEN
estudiantil en la educación superior
en todas las dimensiones de la motivación, así
Palabras claves:
ABSTRACT
academic performance, and active participation
Keywords:
perform
Artículo Cientíco
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1. INTRODUCCIÓN
1.1. Vacío de conocimiento y problema cientíco
1.2 Objetivos
1.3. Contribución
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2. MATERIALES Y MÉTODOS
2.1. Diseño
2.2. Participantes y criterios
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2.3. Asignación y equivalencia basal
2.4. Intervención
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2.5. Instrumentos
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2.6. Control de sesgos
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2.7. Análisis de datos
2.7.1. Métodos, técnicas e instrumentos:
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3. RESULTADOS
3.1. Cambios pre–post en el grupo experimental
Tabla 1.
Variable PrM (DE) Post M (DE) Δ (%) p dIC 95% ΔM 1-β
Atención (1–5)
Relevancia (1–5)
Conanza (1–5)
Satisfacción (1–5)
Motivación total
(1–5)
Rendimiento (0–100)
Participación (tar-
eas)
Nota: ΔM = diferencia de medias (post – pre). IC 95% = intervalos de conanza del 95% para ΔM. 1β = potencia
posthoc.
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respecto a motivación estudiantil como variable compuesta, la cual creció suplementariamente,
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3.2. Comparaciones entre grupos
3.3. Relaciones entre variables post-intervención
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Tabla 2
Variables Participación Rendimiento
Participación activa 0.92
Relevancia
Nota: Solo se reportan las correlaciones de interés directo para el estudio. Para la Figura 1 se empleó la matriz
completa de correlaciones.
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Figura 1.
Fuente: Autoría propia, 2025.
Nota: Los coecientes representan r de Pearson. El gradiente de color varía de −1 a 1. Los coecientes no
signicativos (p ≥ .05) pueden etiquetarse o diferenciarse cromáticamente para facilitar la interpretación.
4. DISCUSIÓN
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5. CONCLUSIONES
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REFERENCIAS
Education Sciences,
Reincisol
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Education Sciences
Journal of Scientic and
Engineering Research
Smart Learning Environments
International Journal of Educational Technology in Higher Education,
Indus Journal of
Social Sciences
Computers in Human Behavior
Revista Educación
Proceedings
of the International Conference on Sustainability Innovation in Computing and
Engineering (ICSICE 2024)
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Proceedings of the 12th International
Conference on Computer Supported Education (CSEDU 2020)
Proceedings of the IBIMA Conference on Articial Intelligence and Machine Learning
Analíticas de aprendizaje para el Sur Global
Analítica de aprendizaje e inteligencia articial en el elearning
Tecnología educativa: Transformando el proceso de enseñanzaaprendizaje
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