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La heterogeneidad documentada en los estudios comparativos evidenció que la literatura existente no ofrecía soluciones directamente aplicables para el diseño del formato M/V, debido a la falta de estandarización conceptual y operacional. Ante esta situación, se optó por realizar un mapeo sistemático de la literatura que permitiera identificar los patrones subyacentes en la forma en que la academia conceptualiza y operacionaliza el uso de las TICCAD en la educación superior, así como categorizar sus contribuciones.

El mapeo aquí reportado retoma y amplía los resultados de una línea de investigación previa del autor, cuyos hallazgos iniciales de delimitación conceptual fueron publicados en Delimitación conceptual del Ambiente Virtual de Aprendizaje: Una aproximación sistémica desde el escenario de aprendizaje y la distinción estructural-operativa (Bojorge y León, 2025). Para los fines de la presente investigación, dicho mapeo se actualiza y resignifica: se extraen y reorganizan las categorías que impactan de forma directa en la configuración del formato M/V para la asignatura CCyH-II.

El mapeo sistemático se rigió bajo el marco ReSiste-CHS (Codina, 2018, 2020), que garantiza una exploración exhaustiva enfocada en identificar vacíos teóricos, inconsistencias conceptuales y polisemia terminológica, sin aplicar filtros de calidad documental para asegurar una perspectiva integral y reproducible. La búsqueda se ejecutó en ERIC, EBSCO y ProQuest con los descriptores Virtual Learning Environment, Virtual Classrooms y Learning Management Systems, en publicaciones de los últimos doce meses. Para la síntesis se empleó una matriz con las dimensiones: ID, Título, Autoría, Año, Definición de AVA, Herramientas, y Teoría, modelo o diseño instruccional (Bojorge y León, 2025).

De los 47 documentos analizados, 33 corresponden a enfoques cualitativos y 14 a cuantitativos. Entre estos últimos, 2 son experimentales, 3 cuasiexperimentales, 5 correlacionales y 3 de alcance descriptivo.

El análisis en profundidad reveló que las definiciones y usos de los términos asociados a las TICCAD se agrupan en tres categorías conceptuales distintas. Estas categorías representan diferentes niveles de profundidad en la integración de la tecnología y responden directamente a la problemática epistemológica de partida: la falta de estandarización conceptual y operacional que esta investigación busca superar. A continuación, se desglosan las categorías de significado encontradas.

Entornos virtuales de aprendizaje: Esta es la categoría más recurrente (15 Documentos con Definición Conceptual Explícita - DCE y 18 con Definición Implícita - DI). Aquí, los conceptos se definen primordialmente como plataformas o software diseñados para la administración, entrega y gestión de contenidos educativos. El énfasis está en la funcionalidad instrumental y la eficiencia operativa:

Ejemplo DCE: "Los sistemas de gestión de aprendizaje LMS... son sistemas diseñados para administrar, entregar y gestionar cursos de formación y contenido educativo de manera digital, como Moodle, Canvas, Blackboard..." (González-Palacio, García-Giraldo, et al., 2024; Dumazi, 2024).

Ejemplo DI: Mohammed Elfeky et al. (2024) se refiere a las plataformas de aprendizaje electrónico como Blackboard, destacando su potencial para el análisis de datos y la monitorización del progreso estudiantil, enfatizando su carácter de sistema de gestión.

Lugares de aprendizaje mediados por la tecnología: Esta categoría da un paso más allá de la gestión, al enfatizar el espacio de interacción donde ocurre el proceso educativo. El significante se centra en el "lugar" o "ambiente" que facilita el encuentro entre actores y contenidos. Esta categoría puede subdividirse según la mención explícita o no de un diseño tecnopedagógico subyacente:

Con diseño instruccional explícito: "Son lugares de aprendizaje donde instructores y alumnos se reúnen... Teniendo como modelo instruccional a los nueve eventos de instrucción de Gagné" (Cilligol Karabey y Karaman, 2024).

Sin diseño instruccional explícito: Aceituno-Aceituno et al. (2023) infieren que lo que denominan AVA son plataformas que facilitan procesos formativos, pero no especifican herramientas ni fundamentos pedagógicos, manteniendo una definición genérica del lugar.

Ambientes virtuales de interacción y experiencia de aprendizaje: Esta categoría, identificada únicamente en Definiciones Implícitas (DI), representa el nivel de integración más complejo. Concibe el ambiente no solo como un lugar o herramienta, sino como un ecosistema holístico donde se experimenta el proceso educativo. Se caracteriza por la interconexión de dimensiones como la intención educativa, las dinámicas relacionales y las percepciones emocionales de los participantes:

Por ejemplo, DI: Al-Naabi (2023) y Carby (2023) describen el AVA como un espacio donde docentes y estudiantes experimentan el proceso educativo, sustentado en teorías como la de la Autodeterminación. El ambiente presenta una naturaleza holística que se manifiesta en la interconexión de cuatro dimensiones clave: la intención educativa, expresada en diseño instruccional; las dinámicas relacionales para el aprendizaje colaborativo; las percepciones y emociones que influyen en la participación; y las herramientas digitales como soporte del aprendizaje virtual.

La delimitación de estas tres categorías —Entornos virtuales de aprendizaje, Lugares de Aprendizaje y Experiencias de Aprendizaje— constituye un avance fundamental para el estado de conocimiento del campo, al tiempo que resulta imprescindible para el análisis subsiguiente. Lejos de ser una mera taxonomía, este marco tridimensional funciona como una herramienta analítica que permite superar la ambigüedad terminológica inicial. Al clasificar las aportaciones de la literatura especializada en una de estas dimensiones, se logra identificar con precisión el tipo de contribución específica que cada estudio realiza —ya sea tecnológica, pedagógica o experiencial—, evitando así las generalizaciones inválidas que surgen al agrupar realidades educativas disímiles bajo un mismo término. En consecuencia, este esquema no solo describe la complejidad del campo, sino que provee el andamiaje necesario para cartografiarlo, interpretarlo y evaluar sus tendencias de manera sistemática.

Como resultado de la anterior clasificación, se identificó una asimetría significativa en el campo de estudio: el 72% (34 textos) de las intervenciones educativas con TICCAD presentan una orientación predominantemente tecnológica, identificada por descriptores como: plataforma, gestión, herramienta y software, centrada en la operatividad de las plataformas y el despliegue de herramientas; en contraste, solo el 28% (13 textos) muestran una orientación pedagógica explícita que priorice el diseño instruccional o la mediación del aprendizaje. Esta distribución, confirma la segunda limitación estructural anticipada: el marcado enfoque tecnocéntrico que descuida la intencionalidad pedagógica y la explicitación del diseño instruccional

Aportaciones de los estudios por categorías de significado

Entornos virtuales de Aprendizaje (EVA): Dentro de las referencia a entornos virtuales o sistemas de gestión del aprendizaje, las aportaciones de la literatura se agrupan sobre cuatro ejes, los cuales buscan optimizar su operación y validar su uso.

Un primer eje se orienta a la innovación y extensión de la funcionalidad instrumental, donde destacan desarrollos como la integración de Inteligencia Artificial Generativa para crear contenido y micro-tareas (Arghir, 2024), la implementación de plugins que incorporan metáforas e IA para mejorar la interacción y extraer métricas de rendimiento (Herrera-Granda et al., 2024), el desarrollo de funcionalidades específicas de accesibilidad, como la lectura de texto a voz (González-Palacio, García-Giraldo, et al., 2024), y la optimización del rendimiento mediante Sistemas Multi-Agente con IoT (internet de las cosas) para reducir la latencia y el almacenamiento (Kamar y Fares, 2023).

Un segundo eje se centra en la evaluación de la calidad, usabilidad y accesibilidad del sistema. En este ámbito, se han propuesto criterios de calidad específicos para el diseño de aulas virtuales (Afify et al., 2023), se han aplicado rúbricas estandarizadas como OSCQR para valorar el diseño de materiales (Briones et al., 2023) y modelos como DeLone y McLean para evaluar la calidad instrumental en distintos contextos (Mir et al., 2024). La accesibilidad emerge como un factor crítico de calidad, con estudios comparativos que, aplicando estándares como WCAG 2.0, identifican deficiencias clave y posicionan a plataformas como Brightspace y Google a la vanguardia, recomendando la integración de IA para describir elementos gráficos (González-Palacio et al., 2024).

Un tercer eje, fundamental para la adopción efectiva de estos sistemas, lo constituye la validación de modelos de aceptación tecnológica. Investigaciones como las de Osman et al. (2024) y Rodríguez-Sabiote et al. (2024) han aplicado y extendido el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM), confirmando el rol crucial de la Utilidad Percibida y factores como la Autoeficacia Docente y el Apoyo Institucional. Otros estudios han integrado marcos teóricos como el ECM y el ISSM para predecir la intención de uso continuo (Alshammari y Alshammari, 2024), enriquecidos con constructos como la Teoría del Flow (Song y Zheng, 2024), mientras que Purnomo et al. (2023) destaca la influencia del E-Leadership en la Aceptación y Autoeficacia Tecnológica del profesorado.

Finalmente, un cuarto eje se dedica al desarrollo de métricas y analíticas para el monitoreo. Esto incluye metodologías basadas en datos de registro (log data) para identificar ventanas de estudio de calidad (Maslennikova et al., 2023), la definición de nuevos indicadores de rendimiento (SPIs) a partir del libro de calificaciones (Qazdar et al., 2023), el uso de analítica de big data para identificar estudiantes en riesgo (Elfeky et al., 2024) y la aplicación de Learning Analytics para evaluar el impacto de la retroalimentación en el logro estudiantil (Tirado-Olivares et al., 2024), complementado con plugins para extraer métricas de interacción y rendimiento (Herrera-Granda et al., 2024).

Lugares de aprendizaje: En el ámbito de la pedagogía y la promoción de la autonomía del aprendiz, Al-Husban y Tawalbeh (2023) exploraron estrategias docentes en entornos virtuales para fomentar la autonomía del aprendiz de idiomas, identificando prácticas que promueven la autorregulación. Por su parte, Lobalsamo et al. (2023) describieron la adaptación de prácticas de alto impacto de las humanidades (como el trabajo con investigadores residentes) al contexto virtual, utilizando plataformas como Omeka para mantener la calidad educativa.

Respecto al diseño y los modelos instruccionales, Karabey y Karaman (2024), mediante un análisis de contenido, identificaron 53 componentes pedagógicos efectivos para aulas virtuales síncronas, organizados en 11 temas y alineados con el marco de los Nueve Eventos de Instrucción de Gagné, subrayando que la efectividad depende de integrar el diseño, la organización, las estrategias y la motivación. Yan y Dzakiria (2024) propusieron un modelo de integración tridimensional (aula real, virtual e invisible) para la educación en inglés, destacando el valor de las actividades de aprendizaje basadas en tareas en entornos 3D, pero advirtiendo sobre el riesgo de un uso excesivo de avatares docentes (IA) indicando que el apoyo excesivo del avatar docente puede ir en detrimento de la autonomía y la interacción activa y significativa del estudiante dentro del entorno de simulación.

En cuanto a la aplicación de estrategias de enseñanza avanzadas, Shauger et al. (2023) discutieron estrategias para promover la creatividad en el aula virtual mediante la implementación de tareas basadas en la elección del estudiante, alineadas con los principios del Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA). Jehma et al. (2024) evaluaron un prototipo de aprendizaje virtual basado en el modelo de aula invertida (flipped classroom) para el desarrollo de habilidades receptivas del inglés, demostrando su efectividad. Hernández y Segura (2023), a través de una Investigación de Diseño Educativo (IDE), desarrollaron un Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA) que promueve la creatividad colaborativa, incorporando elementos como tareas individuales previas y tutoría docente para validar ideas.

Por último, en lo relativo a la evaluación de la efectividad de las intervenciones en el aprendizaje, Elfeky et al. (2024) investigaron el impacto de los organizadores anticipados (advance organizers) en el desarrollo de las habilidades integradas de proceso científico, encontrando que el grupo experimental superó significativamente al grupo de control en los cinco dominios evaluados. Wiboolyasarin (2023), mediante un estudio de métodos mixtos, demostró que un Entorno Virtual de Aprendizaje de Lenguas Tailandesas (VTLLE) mejoró significativamente el rendimiento académico de los profesores en formación en pruebas estandarizadas. Tirado-Olivares et al. (2024), en un estudio experimental, evaluaron el impacto del tipo de retroalimentación en el logro estudiantil, concluyendo que la retroalimentación extensa basada en Learning Analytics condujo a una mayor percepción de utilidad y satisfacción con las actividades. Así mismo, Aceituno-Aceituno et al. (2023) confirmaron que una propuesta de formación en línea fue efectiva para mejorar las competencias y la motivación de los profesores en la inclusión de estudiantes con discapacidad.

Ambientes virtuales de experiencias de aprendizaje: La concepción de los ambientes virtuales como ecosistemas de experiencia ha impulsado una línea de investigación dedicada a capturar, comprender y medir las dimensiones subjetivas, emocionales y conductuales de los participantes. Para ello, la literatura se vale de un repertorio metodológico diverso.

Un primer conjunto de estudios emplea instrumentos cuantitativos de medición de percepciones y actitudes. Estos van desde cuestionarios de preguntas abiertas que recogen sugerencias y percepciones de expertos (Aceituno-Aceituno et al., 2023), hasta encuestas complejas validadas con modelos de ecuaciones estructurales para evaluar la intención continua de uso (Alshammari y Alshammari, 2024), pasando por cuestionarios de autorreporte con escalas Likert que examinan los factores de la satisfacción en el aprendizaje de idiomas (Li y Ni, 2024; Nur, 2023; El Morabit y Manegre, 2023).

Un segundo grupo de investigaciones prioriza el análisis cualitativo de las experiencias vividas, principalmente a través de entrevistas semiestructuradas (Dumazi, 2023; El Morabit y Manegre, 2023; Hammad et al., 2024; Nur, 2023). Esta técnica se ha utilizado para explorar las perspectivas docentes sobre la promoción de la autonomía del aprendiz (Al-Husban y Tawalbeh, 2023), para comprender la utilización del VLE desde la perspectiva del profesorado (Kassim y Sahrir, 2023), y, de manera destacada, para investigar en profundidad la percepción de usuarios con discapacidad visual, donde se combina con el método Think-aloud para identificar problemas de compatibilidad y falta de concientización docente (González-Palacio et al., 2024).

La triangulación de datos mediante métodos mixtos constituye una tercera vía para enriquecer la comprensión de la experiencia. Estudios como el de Baines, Barbosa Boucas, & Otermans (2023) combinan encuestas con foros de discusión para analizar la satisfacción estudiantil con el diseño de los VLEs. Otros, como Briones et al. (2023), integran la rúbrica OSCQR con preguntas abiertas para evaluar la aceptabilidad de materiales virtuales. Asimismo, Santiana et al. (2024) emplean un diseño embedded, aplicando cuestionarios y entrevistas basados en el TAM para ofrecer una visión integral de las actitudes de los estudiantes hacia el LMS CANVAS.

Por último, un significativo cuerpo de trabajo se ha dedicado al desarrollo y validación de instrumentos y modelos psicológicos específicos para el contexto virtual. Esto incluye la creación de modelos basados en la Teoría del Comportamiento Planificado (TPB) extendida (Mokhtar et al., 2023), la aplicación y extensión del Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) para evaluar la adopción por parte de profesores (Osman et al., 2024) y para relacionar la Utilidad Percibida con el Aprendizaje Percibido (Rodríguez-Sabiote et al., 2024), y la integración de marcos como el ECM y el ISSM con la Teoría del Flow para predecir la intención de uso continuo (Song y Zheng, 2024). A estos se suman instrumentos que miden la influencia del E-Leadership (Purnomo et al., 2023), la satisfacción con actividades específicas (Tirado-Olivares et al., 2024) y los factores esenciales para un entorno virtual efectivo median te Análisis Factorial Exploratorio (Wiboolyasarin, 2023).

Entorno estructural o factores contextuales: Al clasificar las aportaciones de la literatura en las tres dimensiones conceptuales previamente descritas, se identificó un conjunto de estudios cuyos hallazgos no corresponden a una dimensión específica, sino que se refieren a factores contextuales, estructurales y estratégicos que condicionan críticamente la implementación y efectividad del uso de la tecnología en la educación. Aunque externos al diseño conceptual de cada dimensión, estos factores son relevantes para esta investigación porque refuerzan las dos limitaciones estructurales documentadas: la falta de estandarización conceptual y operacional, y el predominio del enfoque tecnocéntrico. Estas limitaciones no solo se manifiestan en el plano teórico, sino que se expresan también en las condiciones institucionales, de infraestructura y de gobernanza que la literatura identifica como determinantes del éxito o fracaso de las intervenciones educativas con TICCAD.

Un primer factor identificado es la necesidad de formación y concientización docente continua. Aceituno-Aceituno et al. (2023) destacan que los profesores con menor experiencia requieren formación específica para desarrollar competencias en inclusión educativa, mientras que González-Palacio et al. (2024) señalan que la falta de concientización docente sobre accesibilidad constituye un obstáculo vital que limita la utilidad de los LMS para personas con discapacidad visual, sugiriendo la necesidad de capacitación en pautas de diseño universal.

En un nivel macro, se identifican desafíos de infraestructura tecnológica y conectividad. Al-Dhief et al. (2024), en su revisión de literatura, exponen que, en contextos de países en desarrollo, la escasez de habilidades tecnológicas y la conectividad deficiente son barreras estructurales primarias para la adopción de LMS.

La gestión de datos y el potencial de la analítica avanzada se erigen como un factor estratégico de creciente relevancia. Elfeky et al. (2024) demuestran el valor operativo de la analítica de big data en LMS para la identificación temprana de estudiantes en riesgo, permitiendo intervenciones correctivas. Vergara et al. (2024), desde una perspectiva meta-analítica, confirman que la integración de Inteligencia Artificial (IA) en los LMS es crucial para la personalización del aprendizaje, aunque advierten que este campo se encuentra en etapas iniciales (con el 57.03% de las publicaciones concentradas entre 2021-2023), lo que señala la necesidad de una inversión sostenida en investigación y desarrollo.

El análisis evidencia la importancia de las políticas educativas y la gobernanza institucional. González-Palacio et al. (2024) realizan un llamado explícito a que, para el uso de los LMS se obligue a los profesores a cumplir pautas mínimas accesibilidad. Esta necesidad se ve reforzada por el hallazgo de Baines, Barbosa Boucas, & Otermans (2023) sobre la falta de consistencia en el diseño de los VLEs, lo que sugiere la urgencia de establecer directrices institucionales para homogenizar etiquetado y estructuras. A nivel global, Jantakun et al. (2024) documentan una alta colaboración entre naciones en la investigación sobre Entornos Virtuales Inmersivos, reflejando que la evolución del campo es, en sí misma, un fenómeno global que depende de estrategias de cooperación internacional.