DISEÑO Y VALIDACIÓN DE INSTRUMENTO
PARA IDENTIFICAR INCIDENCIA DEL
APRENDIZAJE CON REALIDAD AUMENTADA
EN EMBRIOLOGÍA
DESIGN AND VALIDATION OF AN INSTRUMENT TO
IDENTIFY THE INCIDENCE OF LEARNING WITH
AUGMENTED REALITY IN EMBRYOLOGY
Katherine Roa Banquez
Fundación Universitaria del Área Andina, Colombia
Cielo Gilma Viviana Rojas Torres
Fundación Universitaria del Área Andina, Colombia
Seudy Johanna De Hoyos Peinado
Fundación Universitaria del Área Andina, Colombia
pág. 1740
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i2.23217
Diseño y Validación de Instrumento para Identificar Incidencia del
Aprendizaje con Realidad Aumentada en Embriología
Katherine Roa Banquez1
kroa@areandina.edu.co
https://orcid.org/0000-0002-8474-8336
Fundación Universitaria del Área Andina
Bogotá, Colombia
Cielo Gilma Viviana Rojas Torres
crojas40@areandina.edu.co
https://orcid.org/0000-0001-6647-2631
Fundación Universitaria del Área Andina
Bogotá, Colombia
Seudy Johanna De Hoyos Peinado
Sedehoyos@areandina.edu.co
https://orcid.org/0000-0003-2559-1399
Fundación Universitaria del Área Andina
Bogotá, Colombia
RESUMEN
El estudio tuvo como objetivo diseñar y validar un instrumento para evaluar la percepción de los
estudiantes sobre el uso de la Realidad Aumentada (RA) en la asignatura de embriología, como
fundamento para analizar posteriormente su incidencia en el aprendizaje. El instrumento se aplicó en
una muestra de 80 estudiantes de tres programas de la Fundación Universitaria del Área Andina, en
Bogotá (Colombia). La consistencia interna se estimó mediante el alfa de Cronbach y se examinó la
estructura mediante análisis factorial, siguiendo principios de Kaiser (1974), con apoyo de la medida
de adecuación muestral (KMO) y la prueba de esfericidad de Bartlett. La herramienta se organizó en
tres categorías: Conocimiento sobre RA; Motivación y dificultades en el aprendizaje; Experiencia del
estudiante y utilidad percibida de la RA en la asignatura. A partir de estas dimensiones se plantea un
proceso de triangulación concurrente (DITRIAC) con enfoque mixto. Los resultados evidenciaron
confiabilidad aceptable y condiciones estadísticas adecuadas para el análisis factorial, lo que respalda
su uso en contextos similares. En una segunda fase, el instrumento se aplicará para determinar la
incidencia del aprendizaje con RA en el rendimiento académico y la motivación de los estudiantes,
mediante un estudio correlacional.
Palabras clave: realidad aumentada, embriología, validez de contenido, educación superior
1
Autor principal
Correspondencia: kroa@areandina.edu.co
pág. 1741
Design and Validation of an Instrument to Identify the Incidence of
Learning with Augmented Reality in Embryology
ABSTRACT
The study aimed to design and validate a tool to evaluate students' perceptions of using Augmented
Reality (AR) in the Embryology course, as a basis for later analyzing its impact on learning. The
instrument was applied to a sample of 80 students from three programs at the Fundación Universitaria
del Área Andina in Bogotá, Colombia. Internal consistency was estimated using Cronbach's alpha and
the structure was examined using factor analysis, following Kaiser's (1974) principles, with support
from the sample adequacy measure (KMO) and the Bartlett's test of sphericity. The tool was organized
into three categories: Knowledge of RA; Motivation and difficulties in learning; Student experience
and perceived usefulness of RA in the subject. Based on these dimensions, a concurrent triangulation
process (DITRIAC) with a mixed approach was proposed. The results showed acceptable reliability and
adequate statistical conditions for factorial analysis, which supports its use in similar contexts. In a
second phase, the instrument will be applied to determine the impact of RA-based learning on academic
performance and student motivation, through a correlational study.
Keywords: augmented reality, embryology, content validity, higher education
Artículo recibido 25 febrero 2026
Aceptado para publicación: 28 marzo 2026
pág. 1742
INTRODUCCIÓN
La Realidad Aumentada acerca a los estudiantes a diferentes escenarios simulados que favorecen el
pensamiento crítico y reflexivo que se espera de los futuros profesionales. Su integración mediante
computadores hasta dispositivos móviles y tecnologías inteligentes enriquecen los procesos de
enseñanza en la formación universitaria con recursos digitales y metodologías colaborativas que
fortalecen la experiencia de formación.
En este marco, la presente investigación evalúa el diseño y validación de un instrumento que permita
identificar cómo el uso de RA incide en la comprensión de la asignatura de embriología por parte de
los estudiantes de Areandina mediante un estudio correlacional. Además, se analiza la motivación
asociada a tres categorías clave: utilidad percibida, facilidad de uso percibida e intención conductual,
orientadas a fortalecer creatividad, pensamiento crítico e innovación.
El uso de tecnologías emergentes puede acercar al estudiante a la asignatura, especialmente en
educación superior y en carreras de salud donde a veces se memorizan conceptos sin comprenderlos
plenamente. En ese sentido, la integración de la RA dentro del plan académico exige formación docente
y condiciones institucionales básicas para que su uso sea realmente pedagógico (Arias, 2025; Benítez
et al., 2025). Por lo anterior, la validación de la herramienta permite determinar si las categorías
analizadas evidencian que la RA se consolida como una herramienta valiosa para profundizar
conocimientos y fomentar clases más interactivas y dinámicas mediante recursos ampliados en
dispositivos electrónicos.
Bases teóricas de la Realidad Aumentada y su evaluación en educación
La llegada de tecnologías emergentes, junto con el uso cotidiano de celulares y otros dispositivos, está
cambiando la forma de enseñar y aprender. En educación, la RA permite crear experiencias inmersivas
que simulan situaciones reales en entornos seguros, lo que facilita formarse en cualquier lugar y con
mayor motivación. Por eso, su uso despierta cada vez más interés en distintos contextos y niveles
formativos.
La RA no sustituye el mundo real; lo enriquece al añadir, en tiempo real, capas de información digital
como imágenes o modelos 3D sobre el entorno físico. Prendes (2015) explica que esta integración
permite al usuario interactuar de forma simultánea con elementos reales y virtuales a través de una
pág. 1743
pantalla. Para que una herramienta se considere RA debe cumplir tres condiciones: combinar lo real y
lo virtual, ofrecer interactividad en tiempo real y representar los contenidos en un espacio tridimensional
(3D) (Graser y Böhm, 2022), criterios que coinciden con la caracterización clásica propuesta por Azuma
(1997, citado en Prendes, 2015; Grisales, 2021).
Según la complejidad de la tecnología mixta involucrada como marcadores/activadores (elementos que
disparan la experiencia de RA; por ejemplo, una imagen o patrón que la cámara reconoce y sobre el
cual se ancla el contenido 3D, o un QR que abre/activa la experiencia), localización (uso de GPS,
brújula y/o sensores del dispositivo para activar o situar contenidos en función de la ubicación) e
interacción en internet (conexión a servicios en línea para cargar, actualizar o personalizar contenidos
en tiempo real) y sus combinaciones para la producción de experiencias mediante los dispositivos
móviles.
Autores como Prendes (2015), Caro (2019) y Grisales (2021) proponen clasificar la RA por niveles
según la complejidad tecnológica requerida en dispositivos móviles: nivel 0, basado en hiperenlaces
mediante códigos QR; nivel 1, sustentado en marcadores con reconocimiento 2D/3D para proyectar
modelos, simulaciones o animaciones; nivel 2, activado por cámara o geolocalización (GPS/brújula)
para superponer puntos de interés, frecuente en turismo; y nivel 3, orientado a visión aumentada
inmersiva con dispositivos tipo lentes o gafas, aún en desarrollo y optimización.
Figura 1 Niveles de Realidad aumentada
Fuente: Elaboración propia a partir de ilustraciones generadas con IA
pág. 1744
Cabero et al., (2018) refiere la facilidad de uso dentro del campo de la educación, debido a la
portabilidad de sus recursos y masificación de dispositivos móviles en la población estudiantil, lo que
permite dinamizar el trabajo en el aula y favorecer aprendizajes significativos, especialmente mediante
experiencias de niveles 0 y 1 (QR y marcadores). En esta línea, Caro (2019) resalta el uso de
aplicaciones de evaluación como Plickers, que generan información estadística sobre el nivel de
apropiación de contenidos.
El creciente uso de tecnologías emergentes en educación ha impulsado la creación de cuestionarios para
evaluar su efectividad en la educación; por ello, no basta con diseñarlos e implementarlos, sino que
también es clave validarlos. Soriano (2014) señala que este proceso debe comprobar la validez del
instrumento (que mida lo que pretende: validez de contenido, de constructo y de criterio) y su
confiabilidad, generalmente mediante una prueba piloto y el alfa de Cronbach (0–1), donde valores más
cercanos a 1 indican mayor consistencia.
Síntesis base de investigaciones recientes
Teniendo en cuenta el interés formativo que direcciona la presente investigación, se presentan estudios
sobre RA que describen usos, factores, caracterizaciones de nivel académico, ventajas y desventajas,
limitaciones y su grado de implicación dentro del proceso educativo.
Cabero y Barroso (2018) muestran, en un estudio realizado en España, que el uso de la RA puede
asociarse con mejoras tanto en el rendimiento como en la motivación, a partir de mediciones con una
prueba de opción múltiple, el IMSS y un instrumento ad hoc; destacando beneficios como es el hecho
de aprender en escenarios más seguros y comprensibles, disponer de material de apoyo y favorecer un
enfoque constructivista mediante la interacción con un mismo objeto. Posteriormente, Cabero et al.
(2021) analizan percepciones de estudiantes de ciencias sociales y artes multimedia, reportando mejoras
en habilidades cognitivas y competencias (concentración, simulación, reflexión y perspectiva), y
enfatizan como ventajas la interactividad, la practicidad y el carácter dinámico de las experiencias.
Graser y Böhm (2022) realizaron una revisión sistemática de analizar 45 artículos para identificar qué
factores influyen en que los usuarios acepten la RA en formación y educación. Los resultados arrojaron
una gran dispersión: 33 modelos de aceptación tecnológica y 34 variables de medición, destacando que
los marcos más usados son el TAM y la UTAUT, y que el disfrute percibido aparece con frecuencia
pág. 1745
como factor clave para explicar la motivación de uso en contextos de formación. Concluyen que el
problema es que todavía no hay un modelo único y bien validado, por lo que proponen fortalecer y
comprobar los marcos que ya existen,
Matías Olabe et al. (2023) desarrollan y evalúan un prototipo de RA con marcadores para la asignatura
de Ciencias Naturales en Ecuador, utilizando Tinkercad y Zapworks como herramientas para crear
modelos 3D. Reportando que el 100% de los estudiantes considera innovadora esta tecnología y
concluyen que mejora la comprensión de conceptos científicos al hacer tangibles los contenidos
abstractos y despertar la curiosidad científica, sin embargo advierte que para el desarrollo de estos
contenidos exige capacitación docente para el diseño y uso de estos recursos.
Urbina et al. (2023) proponen una estrategia pedagógica para secundaria basada en un enfoque activo
y participativo, donde el uso de la RA permite salir del modelo tradicional centrado en la transmisión y
la observación a través de la inmersión. Los resultados muestran que el 83.3% de los alumnos desea
implementar más herramientas de esta tecnología como códigos QR y gafas VR Box, permitiendo
resignificar experiencias y promover el aprendizaje significativo. Benítez et al. (2025), realizan una
revisión sistemática de 61 publicaciones entre 2020 y 2025 sobre el uso de la RA y la Realidad Virtual
(RV) en la educación superior. Destacan que Ecuador lidera la producción científica con un 32.79% de
las publicaciones, seguido por España y Colombia, relacionando las áreas de mayor implementación en
estas publicaciones como: ciencias (47.54%), ingeniería (22.95%) y salud (14.75%), sin embargo cobra
relevancia que, pese a su potencial para personalizar la enseñanza mediante aprendizaje inmersivo y
simulación se identifican barreras críticas como la falta de infraestructura tecnológica, la insuficiente
capacitación docente y financiamiento para su adquisición.
Por otro lado, Huang y Tseng (2025) revisaron 56 estudios publicados entre 2010 a 2024 que muestran
cómo la Realidad Extendida (XR) que integra Realidad Virtual (RV), Aumentada (RA) y Mixta (RM)
está cambiando la forma en que se enseña ciencias aplicadas con experiencias interactivas. Señalando
que RV se usa con mayor frecuencia en universidades y posgrados para simulaciones realistas
(medicina), mientras que la RA es más viable en escuelas primarias y secundarias para implementación
en dispositivos móviles. Destacando que en lo pedagógico estas experiencias motivan a los estudiantes,
aceleran la compresión y ayudan a entender mejores temas complejos en estas áreas, sin embargo,
pág. 1746
advierten retos como el costo de las tecnologías (especialmente la RM), estudios con pocos participantes
y limitada evidencia sobre la permanencia del aprendizaje a largo plazo.
Barboto et al. (2025) realizan un estudio de caso con estudiantes de séptimo año de primaria en Ecuador,
utilizando modelos 3D con la aplicación AR Biology. Los resultados mostraron que el grupo que trabajó
con RA tuvo un incremento del 32.2% en su rendimiento académico, frente al 9.5% del grupo con
instrucción tradicional, además de un incremento del 33.2% en la motivación académica. Determinando
que esta tecnología es un recurso eficaz para visualizar fenómenos complejos y estimular el interés por
la ciencia, siempre que se garantice la formación del profesorado para su correcta integración curricular.
En el contexto nacional, Bayona, y Chinchiya, (2021), expone en su estudio realizado en Cartagena, a
la RA como herramienta para enriquecer tanto los contenidos curriculares y nuevos aprendizajes como,
la participación dinámica y receptiva del estudiantado en la experiencia gracias a la generación de
espacios motivadores, evidenciando en el estudiante, el fortalecimiento de la competencia de resolución
de problemas matemáticos, fomentando autonomía e interés en la construcción de su conocimiento.
Sandoval et al. (2023) clasificar más de 150 herramientas TIC (gratuitas y de pago) según su
funcionalidad didáctica, desde plataformas evaluativas hasta simuladores y modelado 3D para todo
nivel educativo. Destacan como el uso de la RA ha emergido como alternativa atractiva, especialmente
en la asignatura de Ciencias Naturales, donde la implementación de prototipos con marcadores y
catálogos de aplicaciones móviles ha demostrado elevar la motivación estudiantil hasta un 90% y
mejorar significativamente la comprensión de conceptos abstractos. Arias (2025) examina cómo las
tecnologías inmersivas (RA, RV, RM y contenidos 360°) apoyan la creación de material didáctico
accesible en la educación básica secundaria en Colombia, con el propósito de reducir brechas asociadas
a condiciones socioeconómicas y contextos geopolíticos. El estudio concluye que estas herramientas,
al incorporar hologramas y visualizaciones 3D, pueden fortalecer la motivación y el compromiso de los
estudiantes, promoviendo una formación más experiencial y práctica. Sin embargo, advierte obstáculos
para su implementación, como la persistente brecha digital referida al alto porcentaje de sedes
educativas sin conectividad y la necesidad de priorizar la formación docente antes de escalar estas
soluciones.
pág. 1747
De acuerdo con los trabajos analizados, se evidencia un alto interés por integrar tecnologías inmersivas
y otras TIC para responder a necesidades formativas diversas. Este panorama resalta la importancia de
contar con formularios válidos y confiables que permitan valorar, los beneficios y limitaciones de estas
aplicaciones y orientar procesos de mejora. Varela y Viveros (2017) describen indicadores habituales
para la validación de instrumentos, tales como validez de contenido, confiabilidad, validez de
constructo, análisis factorial exploratorio y confirmatorio, y validez convergente y discriminante. De
manera similar, Kú y Pool (2018) sintetizan etapas de construcción y validación y subrayan la
retroalimentación como base para la mejora continua y la actualización permanente de la práctica
docente.
METODOLOGÍA
Para el desarrollo de la investigación se trabajó bajo un enfoque mixto, por medio del diseño de
triangulación concurrente (DITRIAC) el cual permita corroborar resultados y efectuar la validación de
un instrumento desde el cruce entre datos cuantitativos y cualitativos, el cual se efectuó en dos
momentos:
Primer momento: construcción y validación del instrumento
Diseño de los instrumentos: este está compuesto por las tres categorías: 1. Conocimiento del estudiante
acerca de la Realidad Aumentada (CRA); 2. Motivación y dificultades en el Proceso de Aprendizaje de
la asignatura (MyDA); y 3. Experiencia del estudiante y utilidad de la Realidad Aumentada con relación
a la Asignatura (EyURA). La primera y tercera, constan de 10 y 4 preguntas respectivamente. Siguiendo
a Sánchez (2009), la escala que se considera apropiada para medir estos factores es Likert, ya que es
una escala psicométrica la cual permite medir capacidades mentales y niveles de conocimiento, en este
caso se considera Likert de Acuerdo valorada en 5 puntos como: Totalmente en desacuerdo (1), En
desacuerdo (2), Indeciso (3), De acuerdo (4), y Totalmente de acuerdo (5); y la segunda sección, se
incluyeron 4 preguntas con opciones de respuesta las cuales fueron sometidas a una validación por
medio del método juicio de experto, las cuales fueron evaluadas y corregidas según las observaciones
dadas por los mismos según su pertinencia.
pág. 1748
Segundo momento: análisis de los datos
Una vez diseñado el instrumento, se realizó una prueba piloto con el fin de validar el cuestionario pretest
y postest con un grupo de alumnos de los programas de Licenciatura en Educación, Instrumentación
Quirúrgica y Terapia respiratoria con una muestra de 80 estudiantes de la sede de Bogotá, este muestreo
fue de tipo incidental no probabilístico. Para el estudio de los datos, se realizó un análisis de fiabilidad
de Alfa (Cronbach), seguido un análisis factorial, partiendo de los principios de Kaiser (1974), mediante
las pruebas estadísticas de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y la prueba de esfericidad de Bartlett, la cual
garantiza que las características de los datos obtenidos en la muestra son los adecuados para dicho
análisis; y finalmente, se realizó un análisis factorial exploratorio. Además, se realizó una triangulación
concurrente DITRIAC (Hernández et al., 2014), con los cuantitativos y cualitativos (obtenidos desde la
aplicación de un grupo focal).
Finalmente, se procede a validar el instrumento usando el software SPSS, donde se utilizó un análisis
de fiabilidad alfa (Cronbach), esta prueba consiste en la medición del índice de fiabilidad de la
herramienta, este coeficiente toma valores entre 0 y 1. Cuanto más se aproxime al número 1, mayor será
la fiabilidad del formulario en cada una de las categorías, este índice debe estar por encima de 0.8 para
que el formulario sea aceptable o mayor a 0.9 será excelente
RESULTADOS
Los procesos mencionados se presentan en las siguientes tablas, en las cuales se muestra la correlación
existente entre las variables analizadas, así como el valor estadístico asociado a cada una de ellas.
Categoría 1. Conocimiento del estudiante acerca de la Realidad Aumentada (CRA), la cual consta
de 10 preguntas.
Tabla 1 Estadístico de fiabilidad Categoría 1
Alfa de Cronbach
N de elementos
0,846
10
Fuente: Construcción propia.
Se puede observar en la Tabla 1 que el coeficiente de Alfa de Cronbach da 0.846 para la agrupación de
las 10 preguntas de la categoría CRA, lo que representa una fiabilidad aceptable.
pág. 1749
Tabla 2 Estadístico por pregunta de la categoría CRA
Varianza de
la escala si se
elimina el
elemento
Correlación
elemento-
total
corregida
Alfa de
Cronbach si
se elimina el
elemento
@1ConsideraquelaRealidadAumentadaesinteractiva
33,062
0,701
0,816
@2ConsideraquelaRealidadAumentadasevisualizaen3D
33,037
0,692
0,817
@3LaRealidadAumentadarequieredeunsoftwareespecializado
i
34,777
0,611
0,826
@4LaRealidadAumentadarequieredeunhardwareespecializad
o
35,021
0,509
0,836
@5LaRealidadAumentadapermiteaccederadistintosformatosq
34,072
0,634
0,823
@6CódigosQRqueenlazaconcontenidoendiferentesformatos
32,779
0,711
0,815
@7ConsideraquelaRealidadAumentadarequieredeunmarcado
r
36,968
0,414
0,843
@8ConsideraquesepuedetrabajarlageolocalizaciónconReali
35,057
0,531
0,833
@9ConsideraqueelusodematerialesdidácticosconRealidadA
39,914
0,294
0,85
@10ConsideraqueelusodeRealidadAumentadapresentaríadef
39,93
0,277
0,851
Fuente: Construcción propia.
En la Tabla 2 se evidencia que el 80% de los ítems (1 al 8) presentan valores de “alfa de Cronbach si se
elimina el elemento” inferiores al alfa general, por lo que su eliminación no es conveniente y se
consideran indispensables dentro de la categoría. En los ítems 9 y 10 el alfa aumenta levemente; sin
embargo, la variación es mínima, por lo que se conservan los ítems.
Categoría 2. Motivación y dificultades en el Proceso de Aprendizaje de la asignatura (MyDA)
Esta categoría cuenta con 4 preguntas con opciones de respuesta, por ende, se realizó el proceso de
validación desde la validación de expertos por medio del método Delphi. Se contó con 5 expertos con
experiencia en tecnologías emergentes aplicadas a la educación, docentes universitarios con más de 10
años en el sector, y con una mínima formación en maestría.
La validación del juicio Varela y Viveros (2017), se basó en el índice de validación de contenido
propuesto por Lawshe (), pero tomando la Razón de Validez de Contenido modificado 󰇛),
propuesto Tristan para cuando los expertos no son superiores a 5 donde se toman los valores de:
 = Razón de Validez de Contenido
 = Razón ajustada si el número de jueces es menor o igual a 5
 = Número de panelistas que tienen acuerdo en la categoría esencial
= Número total de panelistas
pág. 1750
= Total de ítem aceptables de la prueba
 = Índice de Validez de contenido
Derivando en las formulaciones para obtener el índice
 
 
 
 
Tabla 3 Resumen Juicio de expertos según Índice de Validez de Contenido para estudiantes
Categoría
N° items
iniciales
N° jueces en acuerdo
con la categoría
N° ítems
esenciales
CVI
Conocimiento del estudiante acerca de la Realidad
Aumentada
10
4
10
0,8
Motivación y dificultades en el Proceso de
Aprendizaje de la asignatura
4
4
4
0,8
Experiencia del estudiante y utilidad de la
Realidad Aumentada con relación a la Asignatura
4
5
5
1
Fuente: Construcción propia.
El instrumento fue evaluado y según las percepciones dadas se realizaron los ajustes pertinentes a las
preguntas, quedando de la siguiente manera:
Pregunta 1. De las 3 primeras semanas del Desarrollo Embrionario ¿En qué etapa evidencia mayor
dificultad para la comprensión del tema? (puede seleccionar más de una opción)
- Mecanismo de reproducción Celular (Mitosis y Meiosis) Gametogénesis
- Primera semana (Fecundación, Segmentación e Implantación)
- Segunda semana (Desarrollo del Disco Embrionario, Desarrollo del Amnios, Desarrollo del Saco
Vitelino, Desarrollo de las sinusoides, Desarrollo del Celoma y Desarrollo del corión)
- Tercera semana (Gastrulación, Neurulación, Somitas, Celoma intraembrionario y Desarrollo inicial del
sistema cardiovascular)
Pregunta 2. ¿Cuáles recursos se le facilitan para comprender mejor los temas desarrollados?
(puede seleccionar más de una opción)
- Páginas web
- Libros
- Vídeos
- Animaciones
- Otro: ___
pág. 1751
Pregunta 3. Al abordar los temas: Gametogénesis, Primera semana, Segunda semana y Tercera semana
del desarrollo embrionario. ¿Qué estrategia prefiere utilizar para el aprendizaje efectivo de estos?
(puede seleccionar más de una opción):
- Lecturas de capítulos de Libros
- Mapas mentales
- Memofichas
- Mapas conceptuales
- Infografías
- Cuadros comparativos
- Imágenes en 3D a través de simulaciones
- Vídeos educativos
- Otro: ___
Pregunta 4. Para la comprensión de algunos conceptos representados en la siguiente imagen.
¿Cuál sería la forma más adecuada para su aprendizaje? (puede seleccionar más de una opción)
Figura 2 Capas germinales embrionarias
Fuente: Elaboración propia a partir de ilustraciones generadas con IA
pág. 1752
- Memofichas
- Mapas conceptuales
- Infografías
- Imágenes en 3D a través de simulaciones
- Vídeos educativos
- Otro: ___
Categoría 3. Experiencia del estudiante y utilidad de la Realidad Aumentada con relación a la
asignatura (EyURA) la cual consta de 4 preguntas
Tabla 4 Estadístico de fiabilidad Categoría 3.
Alfa de Cronbach
N de elementos
0,815
4
Fuente: Construcción propia.
Se puede observar en la Tabla 4 que el coeficiente de Alfa de Cronbach da 0.815 para la agrupación de
las 4 preguntas de la categoría EyURA, lo que representa una fiabilidad aceptable.
Tabla 5 Estadístico por pregunta de la categoría EyURA
Media de la
escala si se
elimina el
elemento
Varianza de la
escala si se
elimina el
elemento
Correlación
elemento-total
corregida
@17CómoestudianteconsideraqueelusodelaRe
alidadAument
12,538
2,986
0,57
@18ConsideraustedqueelusodeRealidadAume
ntadapromovería
12,538
2,783
0,718
@19EnquémedidaconsideraquelaRealidadAu
mentadapodríame
12,613
2,696
0,727
@20ConsideraquélaRealidadAumentadafavor
eceríaeltrabajo
12,675
2,703
0,554
Fuente: Construcción propia.
Se observa en la Tabla 5 que el 100% de las preguntas están por debajo e igual al coeficiente de
Alfa de Cronbach, lo que quiere decir que estas preguntas son indispensables en la categoría.
Finalmente, al analizar la confiabilidad por medio del Alfa de Cronbach de las dos categorías (1 y 3) se
observa un coeficiente del 0.847 lo que indica que el instrumento es aceptable (Tabla 6).
pág. 1753
Tabla 6 Estadístico de fiabilidad Categoría 1 y 3.
Alfa de Cronbach
N de elementos
0,847
15
Fuente: Construcción propia.
Por otra parte, se analizó cada uno de los factores por medio de la prueba de Kaiser-Meyer-Olkin
(KMO) y la prueba de esfericidad de Bartlett, para garantizar que la particularidad de los datos
proporcionados por la muestra sea adecuada para el análisis factorial exploratorio, según lo expuesto
por Kaiser (1974).
Tabla 7 Prueba de KMO y Bartlett
Prueba
Estadístico
Parámetro
Valor
KMO
Índice KMO (medida de adecuación
muestral Kaiser–Meyer–Olkin)
0,945
Prueba de esfericidad de Bartlett
Chi-cuadrado aproximado (χ² )
344,448
gl
91
Sig (p)
0,000
Fuente: Construcción propia.
Se realizó una prueba de adecuación muestral KMO y los resultados se analizaron según Morales y
Medina (2015), quienes plantearon que la medida debe tomar un valor entre 0 y 1, siendo los valores
más altos los que indican un análisis factorial más adecuado. Ahora, al analizar los resultados
presentados en la Tabla 7 se puede observar que la prueba de KMO fue de 0.945, lo cual es una excelente
adecuación muestral según lo establecido por Kaiser (1974). Otra prueba realizada por el instrumento
de medición es la prueba de esfericidad de Bartlett (Tabla 7), en la cual se puede observar un Aprox.
Chi-cuadrado de 344,448 y una Sig de 0.000, de lo que se puede concluir que las categorías están bien
declaradas por los componentes extraídos, pues, en primer lugar, todos los valores de KMO en cada
categoría son mayores a 0.5; además, el grado de significación obtenido en la prueba de Bartlett menos
de 0,05; por lo que se entiende como válido.
DISCUSIÓN
De acuerdo con lo documentado la Realidad aumentada en entornos académicos se vincula a una mayor
motivación e interactividad (Cabero y Barroso, 2018; Cabero et al. 2021), este estudio contribuye con
pág. 1754
evidencia al validar un instrumento para evaluar la percepción de los estudiantes sobre el uso de RA en
embriología
La investigación desarrollada, compila las categorías que considera más relevantes dentro de un
formulario aplicado como prueba piloto, a una muestra de 80 estudiantes para evaluar la aplicación de
RA como apoyo a las ciencias médicas, dado en la realización de un taller pedagógico mediado de la
APP biociencias I, y cuyos resultados se analizan en términos de validez y confiabilidad, este tipo de
investigación coincide con experiencias previas de RA en ciencias, donde los resultados reportan mayor
comprensión de contenidos y motivación cuando se integran actividades guiadas para este tipo de
tecnologías (Matías et al., 2023; Barboto et al, 2025).
La validez de Contenido se determinó mediante un formato evaluativo con cada uno de los reactivos,
entregado un grupo multidisciplinario de 5 profesionales que confluyen en la investigación en
educación, de cuyos resultados se adaptan en el proceso para la optimización y adecuación del ítem y
su operacionalización de las variables, concluyendo que los componentes superaron el índice de validez
de contenido mayor a 0,58 observando que el instrumento ha sido validado, tomando el modelo de
Lawshe para verificación cuantitativa de validez de contenido tal como lo trabajó Varela y Viveros
(2017) en su herramienta para medir la percepción en uso de las TIC, fortaleciendo la pertinencia de
los ítems antes de su aplicación con estudiantes.
La fiabilidad del instrumento elaborado se determinó mediante el coeficiente alfa de Cronbach, el cual
arroja un valor de 0,847 indicando una consistencia aceptable y no se hace necesario la reducción de
los mismos, concordando con los resultados de Ku, y Pool (2018) quienes obtienen índices de
consistencia interna altos reflejando la congruencia entre los reactivos de cada uno de los factores en el
cuestionario diseñado para la Evaluación de la Práctica
Pedagógica en Educación Básica, así mismo arrojando una prueba de adecuación muestral KMO 0.945,
superando el índice de 0.7 que indica un grado alto de correlación entre variables, así como la prueba
de esfericidad de Bartlett se considera adecuada al tener un valor de p <0.05. Estos resultados respaldan
la consistencia del formulario para futuras aplicaciones teniendo en cuenta que la efectividad de la RA
en educación también depende de condiciones de implementación como capacitación docente e
infraestructura (Benítez et al., 2025; Arias, 2025). De lo anterior que a partir de los hallazgos
pág. 1755
encontrados, mediante la aplicación del instrumento a los estudiantes de los programas de
Licenciatura en educación (13.7%), Terapia respiratoria (63.8%) e Instrumentación quirúrgica (22.5%)
de la Fundación Universitaria del Área Andina de la sede Bogotá, se observó una muestra de 80
estudiantes, donde el 80% son mujeres y el restante, hombres, cuyas edades oscilan entre 16 y 24 años,
y solo un 10% están entre los 25 a 34 años, propiamente consolidados como nativos digitales o
generación Z (Salas, 2019). Su estrato socioeconómico se encuentra un 47.5% en estrato 2, seguido del
estrato 3 con un 33.8% y el restante siendo de estrato 1; el 46.3% presentan un nivel de estudio Técnico,
el 36.3% Bachiller y el restante con nivel Tecnológico, observando que el mayor porcentaje tienen una
experiencia en formación técnica y tecnológica.
Los resultados del estudio confirmaron las tres categorías: 1. Conocimiento del estudiante acerca de la
Realidad Aumentada; 2. Motivación y dificultades en el Proceso de Aprendizaje de la asignatura; y 3.
Experiencia del estudiante y utilidad de la Realidad Aumentada con relación a la Asignatura, con base
en el análisis de confiabilidad, se puede afirmar que es una herramienta con una consistencia interna
aceptable. De la misma forma, el análisis factorial arrojó una serie de factores esperados en cada
dimensión, lo que nos permitió concluir que los cuestionarios diseñados se ajustan al modelo propuesto
en sus tres dimensiones. Por ello, se considera que este instrumento establece una herramienta útil para
futuras investigaciones encaminadas a determinar la incidencia de la formación mediante RA en temas
de embriología. Estas dimensiones se alinean con modelos de aceptación tecnológica ampliamente
usados para explicar el uso de RA en educación (Graser y Böhm, 2022).
CONCLUSIONES
Las evidencias derivadas de este estudio con enfoque mixto, permite confirmar y validar desde las tres
categorías delimitadas en la herramienta la incidencia del aprendizaje con Realidad Aumentada, la cual
arrojó las siguientes conclusiones:
Uno de los aspectos más relevantes acerca de la validación de los instrumentos y que se logró observar
en la investigación, es aquella que atañe al nivel de confiabilidad, el cual consiste en la comprobación
con que un conjunto de preguntas sean medibles y aceptables con un grado de confiabilidad usando el
método de medición cuantitativo Alfa de Cronbach.
pág. 1756
Se obtiene en el análisis de confiabilidad Alpha para las categorías 1 (0,846) y 3 (0,815) una escala de
aceptación con un valor muy cercano a 1, lo que implica que el formulario de la prueba de evaluación
es muy confiable y por lo tanto es aplicable a la población de estudio para la recolección de los datos,
con posibilidad de replicación en muestras similares.
Por otro lado, se realizó el análisis desde las tres categorías la cual arrojó un análisis de confiabilidad
obteniendo un alfa de 0.847, lo que permite evidenciar que estas variables están correctamente
diseñadas en la herramienta. Así pues, la configuración y validación del instrumento, mediante el
análisis de confiabilidad consolidó una herramienta confiable de 18 ítems en 3 secciones, que desde sus
dimensiones permite identificar el conocimiento del estudiante acerca de la RA, la motivación y
dificultades en el proceso educativo de la asignatura y finalmente la experiencia del estudiante y utilidad
de la herramienta con relación a la asignatura.
Para identificar la efectividad de la enseñanza con la aplicación de RA, se analizó los resultados
obtenidos en el pilotaje, lo que mostró resultados favorables sobre el aporte de esta tecnología en la
formación de la asignatura. Finalmente, se puede concluir que la adopción y uso de la RA por parte de
los estudiantes en el proceso de aprendizaje fue positiva, tanto que su aceptación es significativamente
alta y genera en ellos motivación a su uso continuo, lo que podría favorecer su incorporación en hábitos
y herramientas de estudio.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Arias, W. J. (2025). El potencial de las tecnologías inmersivas para la creación de material didáctico
accesible en educación básica secundaria: un enfoque referencial. Revista Academia y
Virtualidad, 18(2), 11–27. https://doi.org/10.18359/ravi.7346
Barboto, C. M., Alarcón R. H., Cordovilla, C. A., Barba, P. F., Santillán, N. D. C., y Suárez, L. J. (2025).
Impacto de la realidad aumentada en la enseñanza y aprendizaje de ciencias naturales: Un
estudio de caso. Revista Ciencia Latina, 9(1). https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.15487
Bayona, S y Chinchiya, D (2021). Desarrollo de una estrategia de aprendizaje mediada por recursos
educativos digitales de Realidad Aumentada para el fortalecimiento de la competencia de
resolución de problemas matemáticos [Trabajo de grado - Maestría] Universidad de
Cartagena
pág. 1757
https://repositorio.unicartagena.edu.co/bitstream/handle/11227/14577/FCDA_Sandra_B
ayona%20Go%cc%81mez%20Damaris_Chinchilla%20Quintero.pdf?sequence=5&isAl
lowed=y
Benítez, R. S., Cevallos, J. R., Pilla, W. I., y Sancho, D. (2025). Realidad Aumentada y Realidad Virtual
en la Educación en Latinoamérica: Análisis de su Adopción, Desafíos y Oportunidades. Revista
Ciencia Latina 9(2). https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i2.17311
Cabero, J. y Barroso, J. (2018). Los escenarios tecnológicos en Realidad Aumentada (RA):
posibilidades educativas en estudios universitarios Revista Aula Abierta 47 (3) Universidad de
Oviedo [Artículo]
https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/85416/11997-26352-1-PB%20%281%29.pdf?
sequence=1&isAllowed=y
Cabero, J., Vázquez, E. ,Villota, W.y López E. (2021). La innovación en el aula universitaria a través
de la Realidad Aumentada. Análisis desde la perspectiva del estudiantado español y
latinoamericano. Revista Educare
https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/13995/21614
Caro, L., Alvarez, H., Flores, N., Rojas, A. y Vélez, V. (2019). Didáctica y aplicaciones de realidad
Aumentada en la Educación Superior en Colombia
https://digitk.areandina.edu.co/bitstream/handle/areandina/3338/Didactica%20y%20apli
caciones%20de%20realidad%20aumentada.pdf?sequence=3&isAllowed=y
Graser, S., y Böhm, S. (2022). A Systematic Literature Review on Technology Acceptance Research
on Augmented Reality in the Field of Training and Education
https://www.researchgate.net/publication/364751528_A_Systematic_Literature_Revie
w_on_Technology_Acceptance_Research_on_Augmented_Reality_in_the_Field_of_Tr
aining_and_Education
Grisales, A. (2021). El m-learning y el uso de la Realidad Aumentada como herramientas de aprendizaje
en un recorrido patrimonial y cultural por el centro histórico de Bogotá [Trabajo de grado
Maestría]
pág. 1758
https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=1002&context=maest_diseno_
gestion_escenarios_virtuales
Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista-Lucio, P. (2014). Metodología de la
Investigación, 6(1), 170-191. https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=775008
Huang, T.-C., y Tseng, H.-P. (2025). Extended Reality in Applied Sciences Education: A Systematic
Revista. Applied Sciences, 15(7), 4038. https://doi.org/10.3390/app15074038
Matías, J. C., Mendoza, E. D., Robles, E. O., y Loaiza, G. M. (2023). Realidad Aumentada para
Fortalecer el Aprendizaje en la Asignatura de Ciencias Naturales. Revista Ciencia Latina, 7(5).
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i5.8371
Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(1), 31-36.
https://doi.org/10.1007/BF02291575
Kú, O, y Pool, W (2018). Construcción y Validación de Instrumentos para la Evaluación de la Práctica
Pedagógica en Educación Básica del Estado de Yucatán. Revista Iberoamericana de
Evaluación Educativa, 2018, 11(1), 23-41. https://revistas.uam.es/riee/article/view/9244
Morales, L., y Medina, E. (2015). Aplicación del modelo Servperf en los centros de atención
Telcel, Hermosillo: una medición de la calidad en el servicio. Revista Contaduría y Administración,
60(1), 229-260.http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0186-
10422015000100010&lng=es&nrm=iso
Prendes, C (2015). Realidad Aumentada y educación: análisis de experiencias prácticas. Revista
Medios y Educación (46). https://www.redalyc.org/pdf/368/36832959008.pdf
Salas, M. (2019). Convergencia entre nativos digitales. Revista Sinergias Educativas, 5(1), 224-240.
http://www.sinergiaseducativas.mx/index.php/revista/article/view/109/281
Sandoval, A., Pulido, M. Y., y Alba, S. P. (2023). Categorización de las TIC para la mediación
pedagógica en el aula de clase. Revista Académica creatividad e Innovación 2(1), 15-31.
https://doi.org/10.47300/2953-3015-v2i1-02
Soriano, A. (2014). Diseño y validación de instrumentos de medición. Revista Diá-logos (14)
https://www.lamjol.info/index.php/DIALOGOS/article/view/2202
pág. 1759
Urbina, M. B., Paz, A. D., Paz, D. G., Jara, S. A., y Jara, R. G. (2023). Realidad aumentada en el
aprendizaje de ciencias naturales. Revista Ciencia Latina, 7(4), 2280–2301.
https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i4.7046
Varela, A. y Viveros, Y. (2017). Confección de instrumentos que permitan medir la percepción del uso
de las Tecnologías de Información y Comunicación en Estudiantes de la Facultad de Educación
y Humanidades de la Universidad del Bío-Bío.
http://repobib.ubiobio.cl/jspui/bitstream/123456789/3387/1/Varela_Abello_Andrea_Nat
alia.pdf