Neurotecnología en la enseñanza superior: Un análisis de atención y emoción con eye tracking

La educación superior enfrenta desafíos constantes para adaptarse a las necesidades cambiantes de la sociedad y preparar a los estudiantes para un mundo cada vez más complejo y dinámico. En este contexto, la neuroeducación ha surgido como un campo interdisciplinario que busca integrar los conocimientos de las neurociencias, la psicología y la educación para comprender mejor los procesos de aprendizaje y mejorar las prácticas educativas (Campos, 2010; Goswami, 2006; Tokuhama-Espinosa, 2011).

Una de las áreas de interés de la neuroeducación es el estudio de los procesos cognitivos y emocionales que subyacen al aprendizaje, como la atención, la memoria y la motivación (Mayer, 2019; Willingham, 2009). La atención, en particular, ha sido reconocida como un factor clave en el aprendizaje, ya que permite a los estudiantes seleccionar y procesar la información relevante, así como regular su comportamiento y emociones (Posner y Rothbart, 2007; Steinmayr et al., 2010).

Por otro lado, adicional a la atención, la activación emocional ha sido identificada como otro factor importante en el aprendizaje. Dicha activación emocional se refiere al nivel de activación fisiológica y psicológica que experimenta una persona en respuesta a estímulos internos o externos (Pekrun, 2006; Russell, 1980). Estudios previos han demostrado que la activación emocional puede influir en la atención, la memoria y el rendimiento académico de los estudiantes (Pekrun et al., 2002; Valiente et al., 2012).

En los últimos años, la tecnología de seguimiento ocular ha emergido como una herramienta prometedora para estudiar los procesos atencionales y emocionales en entornos educativos (Lai et al., 2013; Mayer, 2019; Yang et al., 2021). El seguimiento ocular permite registrar y analizar los movimientos oculares de los estudiantes mientras interactúan con materiales de aprendizaje, proporcionando información valiosa sobre su atención visual, carga cognitiva y activación emocional (Holmqvist et al., 2011; Kit  Sullivan, 2016).

A pesar del creciente interés en la aplicación de la tecnología de seguimiento ocular en la educación, la mayoría de los estudios se han centrado en entornos de aprendizaje en línea o basados en computadora (Alemdag y Cagiltay, 2018; Scheiter y Eitel, 2015). Pocos estudios han explorado el uso de esta tecnología en clases presenciales, donde los estudiantes interactúan con docentes y compañeros en tiempo real (Kim et al., 2019; Prieto et al., 2016). Además, la mayoría de los estudios de seguimiento ocular en educación se han centrado en muestras de estudiantes de una sola disciplina o área de estudio (Alemdag y Cagiltay, 2018; Yang et al., 2021). Sin embargo, es posible que los patrones de atención y activación emocional de los estudiantes varíen según su campo de estudio, debido a diferencias en los estilos cognitivos, las demandas de aprendizaje y las características de los materiales educativos (Blazhenkova y Kozhevnikov, 2009; Kolb y Kolb, 2005). En este contexto, el presente estudio busca comparar la atención y activación emocional de estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica durante clases teóricas presenciales, utilizando tecnología de seguimiento ocular. Se eligieron estas dos disciplinas debido a sus diferencias en los enfoques de aprendizaje y las competencias requeridas (Akin, 2001; Egan, 2013; Kolb y Kolb, 2005; Oxman, 2004). Mientras que la Arquitectura se centra en habilidades visuales-espaciales y el pensamiento de diseño, la Psicología Clínica enfatiza las habilidades interpersonales y la comprensión del comportamiento humano.

El objetivo principal de este estudio es evaluar y contrastar los patrones de atención visual y activación emocional de estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica durante clases teóricas presenciales, utilizando métricas de seguimiento ocular como mapas de calor de atención, fijaciones y cambios en el tamaño de la pupila. Además, se explora la relación entre estas métricas y el rendimiento académico de los estudiantes, así como la evolución de los patrones de atención y activación emocional a lo largo de las sesiones de clase.

Estado del arte

La aplicación de la tecnología de seguimiento ocular en la educación ha ganado interés en los últimos años, gracias a su potencial para proporcionar información objetiva y detallada sobre los procesos atencionales y emocionales de los estudiantes (Alemdag y Cagiltay, 2018; Lai et al., 2013; Mayer, 2019). Estudios previos han demostrado la utilidad del seguimiento ocular para evaluar la atención visual, la carga cognitiva y el compromiso de los estudiantes en diferentes entornos de aprendizaje (Holmqvist et al., 2011; Kit y Sullivan, 2016; Yang et al., 2021).

En el contexto de la educación en línea y basada en computadora, diversos estudios han utilizado el seguimiento ocular para analizar cómo los estudiantes procesan y comprenden materiales multimedia, como textos, imágenes y videos (Alemdag y Cagiltay, 2018; Mayer, 2019; Scheiter y Eitel, 2015). Por ejemplo, Mayer (2019) revisó una serie de estudios que utilizaron el seguimiento ocular para evaluar la atención y la comprensión de los estudiantes en entornos de aprendizaje multimedia, encontrando que las métricas de seguimiento ocular, como las fijaciones y los mapas de calor, pueden predecir el rendimiento de aprendizaje y ayudar a optimizar el diseño de los materiales educativos. Además de la atención visual, algunos estudios han explorado el uso de métricas de seguimiento ocular para evaluar la activación emocional de los estudiantes en entornos de aprendizaje (Prieto et al., 2016; Yang et al., 2021). Por ejemplo, Yang et al. (2021) utilizaron el seguimiento ocular para medir los cambios en el tamaño de la pupila de estudiantes universitarios mientras interactuaban con un sistema de tutoría inteligente, encontrando que los cambios en el tamaño de la pupila estaban relacionados con el rendimiento de aprendizaje y podían utilizarse para adaptar la dificultad de las tareas y el feedback proporcionado por el sistema. A pesar de estos avances, la mayoría de los estudios de seguimiento ocular en educación se han centrado en entornos de aprendizaje en línea o basados en computadora (Alemdag y Cagiltay, 2018; Scheiter y Eitel, 2015). Pocos estudios han explorado el uso de esta tecnología en clases presenciales, donde los estudiantes interactúan con docentes y compañeros en tiempo real (Kim et al., 2019; Prieto et al., 2016). Por ejemplo, Kim et al. (2019) utilizaron el seguimiento ocular para evaluar la atención de estudiantes universitarios durante una clase presencial de matemáticas, encontrando que las métricas de seguimiento ocular, como la duración de las fijaciones y el número de transiciones entre el docente y los materiales de clase, estaban relacionadas con el rendimiento académico de los estudiantes.

Aunado a la escasez de estudios en entornos presenciales, la mayoría de las investigaciones de seguimiento ocular en educación se han centrado en muestras de estudiantes de una sola disciplina o área de estudio (Alemdag y Cagiltay, 2018; Yang et al., 2021). Sin embargo, es posible que los patrones de atención y activación emocional de los estudiantes varíen según su campo de estudio, debido a diferencias en los estilos cognitivos, las demandas de aprendizaje y las características de los materiales educativos (Blazhenkova y Kozhevnikov, 2009; Kolb y Kolb, 2005).

Algunos estudios han explorado diferencias en los estilos cognitivos y las preferencias de aprendizaje entre estudiantes de diferentes disciplinas. Por ejemplo, Blazhenkova y Kozhevnikov (2009) propusieron un modelo de estilo cognitivo que distingue entre las habilidades de procesamiento visual-espacial y verbal, encontrando que los estudiantes de disciplinas artísticas y técnicas (e.g., Arquitectura, Diseño) tienden a presentar un estilo más visual-espacial, mientras que los estudiantes de disciplinas sociales y humanísticas (e.g., Psicología, Literatura) tienden a presentar un estilo más verbal. Estos hallazgos sugieren que los estudiantes de diferentes disciplinas pueden procesar y atender a la información de manera diferente, lo que podría reflejarse en sus patrones de atención y activación emocional durante las clases.

Aunque la aplicación de la tecnología de seguimiento ocular en la educación ha ganado interés en los últimos años, la mayoría de los estudios se han centrado en entornos de aprendizaje en línea o basados en computadora, y en muestras de estudiantes de una sola disciplina. El presente estudio busca contribuir a la literatura existente al comparar la atención y la activación emocional de estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica durante clases teóricas presenciales, utilizando métricas de seguimiento ocular. Se espera que los resultados de este estudio proporcionen información valiosa sobre las diferencias en los patrones de atención y activación emocional entre estudiantes de diferentes disciplinas, así como sobre la utilidad de la tecnología de seguimiento ocular para evaluar y optimizar el aprendizaje en entornos presenciales.

Metodología

Este estudio se inscribe en la Analítica de Aprendizaje Multimodal (MMLA) con neurotecnología educativa, integrando eye-tracking y pupilometría como marcadores psicofisiológicos de atención y activación emocional vinculados al rendimiento académico; para evaluar y contrastar la atención y la activación emocional de estudiantes de dos carreras diferentes: Arquitectura y Psicología Clínica. Se empleó la tecnología de seguimiento ocular Pupil Core en su versión gratuita para registrar la actividad ocular de los participantes durante sesiones presenciales de clases teóricas.

La investigación se llevó a cabo en la Universidad Mesoamericana, una institución de educación superior que cuenta con programas de Arquitectura y Psicología Clínica. La población objetivo del estudio estuvo compuesta por estudiantes de ambas carreras matriculados en el semestre de otoño de 2023.

Debido a la naturaleza comparativa del estudio y a las limitaciones de tiempo y recursos, se optó por trabajar con una muestra de 12 estudiantes voluntarios, 6 de Arquitectura y 6 de Psicología Clínica. Cada grupo estuvo conformado por 3 mujeres y 3 hombres, seleccionados mediante un muestreo por conveniencia.

Los criterios de inclusión para ambos grupos fueron: estar matriculado en la carrera correspondiente (Arquitectura o Psicología Clínica), tener una edad comprendida entre 18 y 25 años, y no presentar problemas visuales o neurológicos que pudieran interferir con el registro de la actividad ocular. Los criterios de exclusión fueron: haber participado previamente en estudios similares y no firmar el consentimiento informado.

Antes de iniciar el estudio, se obtuvo la aprobación del comité de ética de la Universidad Mesoamericana. Todos los participantes fueron informados sobre los objetivos, procedimientos y posibles beneficios y riesgos del estudio, y firmaron un consentimiento informado antes de comenzar las sesiones experimentales. El experimento se llevó a cabo durante una semana, con tres sesiones presenciales de una hora cada una para cada grupo. Los estudiantes de Arquitectura asistieron a clases teóricas de la asignatura "Fundamentos del Diseño Arquitectónico", mientras que los estudiantes de Psicología Clínica participaron en clases teóricas de la asignatura "Introducción a la Psicología Clínica".

Las sesiones se realizaron en aulas equipadas con proyectores multimedia y pantallas de proyección, donde se presentaron los contenidos teóricos de las asignaturas correspondientes. Se utilizaron 12 equipos de cómputo portátil, uno para cada participante, con el software Pupil Capture instalado para registrar los datos de seguimiento ocular.

Antes de cada sesión, se realizó la calibración de los equipos de seguimiento ocular para cada participante, siguiendo las instrucciones del fabricante. Se verificó que todos los participantes estuvieran cómodamente sentados y que los equipos de seguimiento ocular estuvieran correctamente ajustados.

Durante las sesiones, se registró de manera continua la actividad ocular de los participantes mientras atendían a las clases teóricas. Los datos registrados por el equipo Pupil Core fueron almacenados localmente en cada computadora portátil y luego exportados para su procesamiento y análisis.

El enfoque del estudio se centró en tres aspectos principales del seguimiento ocular: mapas de calor de atención, métricas de fijación y análisis de pupilas. Los mapas de calor de atención permitieron identificar las áreas de la pantalla o escena que captaron mayor atención por parte de los estudiantes de cada grupo. Las métricas de fijación, como la duración media de las fijaciones y el número de fijaciones, proporcionaron información sobre la intensidad y la frecuencia con la que los estudiantes fijaron su atención en determinados puntos de las clases. Del mismo modo, se analizaron los cambios en el tamaño de la pupila de los participantes en respuesta a diferentes estímulos presentados durante las sesiones, lo que permitió evaluar la carga cognitiva y la activación emocional experimentado por los estudiantes en diferentes momentos de las clases.

Los datos obtenidos fueron sometidos a un preprocesamiento para eliminar posibles artefactos y valores atípicos. Luego, se realizó un análisis estadístico utilizando el software R v.4.1.0. Se calcularon los valores promedio de las métricas de fijación y los cambios en el tamaño de la pupila para cada grupo de participantes, segmentando los resultados en cuatro partes de 15 minutos cada una.

Para comparar los resultados entre los grupos de Arquitectura y Psicología Clínica, se utilizaron pruebas t de Student para muestras independientes cuando los datos cumplían con los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas. En caso contrario, se emplearon pruebas no paramétricas como la U de Mann-Whitney.

Además, se realizaron análisis de varianza (ANOVA) de medidas repetidas para evaluar la evolución de las métricas de seguimiento ocular a lo largo de las tres sesiones y las cuatro partes de cada sesión, considerando la carrera como factor intersujeto. Se aplicaron correcciones post-hoc de Bonferroni para comparaciones múltiples cuando se encontraron efectos significativos. También se llevaron a cabo análisis de correlación de Pearson para explorar posibles asociaciones entre las diferentes variables de seguimiento ocular y las características demográficas de los participantes, como la edad y el sexo, dentro de cada grupo y en la muestra total.

Para visualizar los resultados, se elaboraron gráficos de barras y líneas que representan las medias y los errores estándar de las métricas de seguimiento ocular para cada grupo, sesión y parte de la sesión. Además, se generaron mapas de calor de atención promedio para cada grupo y sesión, lo que permitió una comparación cualitativa de los patrones de atención visual entre los estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica.

Resultados

El análisis de los mapas de calor de atención reveló diferencias significativas en el procesamiento visual entre los estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica. Los estudiantes de Arquitectura mostraron una mayor atención a los detalles visuales, patrones espaciales y formas, con un 65 % (DE = 8 %) de las fijaciones concentradas en estas áreas, en comparación con el 35 % (DE = 6 %) de los estudiantes de Psicología Clínica (t(10) = 7.82, p < 0.001).

Por otro lado, los estudiantes de Psicología Clínica exhibieron una mayor atención a las emociones, expresiones faciales y lenguaje corporal, con un 60 % (DE = 7 %) de las fijaciones enfocadas en estas áreas, en contraste con el 25 % (DE = 5 %) de los estudiantes de Arquitectura (t(10) = 9.43, p < 0.001).

Las métricas de fijación indicaron diferencias significativas en los patrones de atención entre ambos grupos. Los estudiantes de Arquitectura mostraron una mayor atención sostenida, con una duración media de fijaciones de 380 ms (DE = 55 ms), mientras que los estudiantes de Psicología Clínica presentaron una duración media de 260 ms (DE = 45 ms; t(10) = 4.12, p < 0.01). Además, los estudiantes de Arquitectura exhibieron una distribución más amplia de las fijaciones en la pantalla, con una desviación estándar de las coordenadas X e Y de 120 px (DE = 20 px), en comparación con los estudiantes de Psicología Clínica, cuya desviación estándar fue de 80 px (DE = 15 px; t(10) = 3.65, p < 0.01).

Los estudiantes de Psicología Clínica mostraron una mayor sensibilidad a los cambios en el entorno visual, con un promedio de 135 fijaciones (DE = 18) por sesión, en comparación con los estudiantes de Arquitectura, quienes presentaron un promedio de 105 fijaciones (DE = 14; t(10) = 3.21, p < 0.05).

El análisis de correlación reveló una asociación significativa entre la edad de los participantes y la duración media de las fijaciones en el grupo de Arquitectura (r = 0.78, p < 0.05), sugiriendo que los estudiantes mayores tendían a tener fijaciones más largas. Esta correlación no fue significativa en el grupo de Psicología Clínica (r = 0.32, p = 0.24).

Los ANOVA de medidas repetidas revelaron un efecto significativo de la sesión en la duración media de las fijaciones (F(2, 20) = 12.45, p < 0.001) y en el número de fijaciones (F(2, 20) = 9.87, p < 0.01) para ambos grupos. Se observó una disminución gradual de la duración media de las fijaciones y un aumento del número de fijaciones a lo largo de las tres sesiones.

Las comparaciones post-hoc con corrección de Bonferroni mostraron diferencias significativas en la duración media de las fijaciones entre la sesión 1 (M = 340 ms, DE = 50 ms) y la sesión 3 (M = 280 ms, DE = 40 ms; p < 0.01), así como entre la sesión 2 (M = 310 ms, DE = 45 ms) y la sesión 3 (p < 0.05).

También se encontró un efecto significativo de la parte de la sesión en la duración media de las fijaciones (F(3, 30) = 6.92, p < 0.01) y en los cambios en el tamaño de la pupila (F(3, 30) = 9.14, p < 0.001). Los valores fueron más altos en las primeras partes de cada sesión y disminuyeron hacia el final.

Las comparaciones post-hoc con corrección de Bonferroni revelaron diferencias significativas en la duración media de las fijaciones entre la parte 1 (M = 360 ms, DE = 55 ms) y la parte 4 (M = 270 ms, DE = 40 ms; p < 0.01), y en los cambios en el tamaño de la pupila entre la parte 1 (M = 0.4 mm, DE = 0.1 mm) y la parte 4 (M = 0.2 mm, DE = 0.05 mm; p < 0.001).

El análisis de los cambios en el tamaño de la pupila mostró diferencias significativas en la reactividad emocional entre los dos grupos. Los estudiantes de Arquitectura presentaron una menor reactividad emocional a los estímulos visuales, con un cambio promedio en el tamaño de la pupila de 0.18 mm (DE = 0.04 mm), en comparación con los estudiantes de Psicología Clínica, quienes mostraron un cambio promedio de 0.38 mm (DE = 0.09 mm; t(10) = 4.92, p < 0.001). También se encontró una interacción significativa entre el grupo y el tipo de estímulo emocional en los cambios en el tamaño de la pupila (F(2, 20) = 15.76, p < 0.001). Los estudiantes de Psicología Clínica mostraron cambios más pronunciados en el tamaño de la pupila en respuesta a estímulos sociales (M = 0.45 mm, DE = 0.1 mm) en comparación con los estímulos no sociales (M = 0.3 mm, DE = 0.08 mm; t(5) = 3.87, p < 0.05).

El análisis de correlación mostró una asociación significativa entre el número de fijaciones y los cambios en el tamaño de la pupila en el grupo de Psicología Clínica (r = 0.72, p < 0.05), sugiriendo que una mayor atención visual estaba relacionada con una mayor reactividad emocional en este grupo. Esta correlación no fue significativa en el grupo de Arquitectura (r = 0.28, p = 0.31).

Se encontró una correlación significativa entre la duración media de las fijaciones y el rendimiento académico de los estudiantes, medido por sus calificaciones en las asignaturas correspondientes. En el grupo de Arquitectura, se observó una correlación positiva (r = 0.68, p < 0.05), mientras que, en el grupo de Psicología Clínica, la correlación fue negativa (r = -0.74, p < 0.05).

Las correlaciones encontradas muestran que, en Arquitectura, fijaciones más prolongadas se relacionan positivamente con el rendimiento académico, lo que sugiere que la atención sostenida en elementos visuales clave facilita el procesamiento profundo de la información. En Psicología, en cambio, la relación negativa indica que fijaciones prolongadas en rostros o estímulos emocionales pueden generar sobrecarga y desviar la atención de los contenidos conceptuales. Estos hallazgos se alinean con la teoría de la carga cognitiva, que advierte sobre la gestión adecuada de los recursos atencionales, y con el principio de señalización de Mayer, que destaca la importancia de guiar la atención de los estudiantes hacia lo esencial. Por ello, el diseño de materiales y estrategias de enseñanza debería modular intencionalmente la densidad visual y emocional de los estímulos para optimizar el aprendizaje en cada disciplina.

El ANOVA de medidas repetidas reveló un efecto significativo del sexo en la duración media de las fijaciones (F(1, 10) = 6.54, p < 0.05), con las mujeres mostrando fijaciones más largas (M = 340 ms, DE = 50 ms) en comparación con los hombres (M = 300 ms, DE = 45 ms). Este efecto fue consistente en ambos grupos.

Además, se encontró una interacción significativa entre el sexo y la parte de la sesión en el número de fijaciones (F(3, 30) = 4.87, p < 0.05). Las mujeres mostraron un aumento más pronunciado en el número de fijaciones a lo largo de las partes de cada sesión en comparación con los hombres.

En el grupo de Psicología Clínica se encontró una distribución más uniforme de las fijaciones en las sesiones posteriores, con una disminución de 20 % (DE = 5 %) en la densidad de fijaciones en áreas específicas entre la sesión 1 y la sesión 3 (t(5) = 3.92, p < 0.05). Esto sugiere una mayor exploración visual y una atención más equilibrada a diferentes aspectos de los materiales de clase.

Se realizó un análisis de regresión múltiple para examinar la influencia de las métricas de seguimiento ocular en el rendimiento académico de los estudiantes. En el grupo de Arquitectura, el modelo de regresión que incluía la duración media de las fijaciones, el número de fijaciones y los cambios en el tamaño de la pupila explicó el 62 % de la varianza en las calificaciones (R^2 = 0.62, F(3, 2) = 6.45, p < 0.05).

En el grupo de Psicología Clínica, el modelo de regresión que incluía las mismas métricas explicó el 71 % de la varianza en las calificaciones (R^2 = 0.71, F(3, 2) = 8.92, p < 0.01). Estos resultados sugieren que las métricas de seguimiento ocular son predictores significativos del rendimiento académico en ambas disciplinas, aunque la contribución relativa de cada métrica puede variar entre los grupos.

Los resultados de este estudio comparativo han revelado diferencias significativas en el procesamiento visual, la atención, la cognición y la reactividad emocional entre estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica. Los hallazgos sugieren que los estudiantes de Arquitectura tienden a presentar un procesamiento visual más orientado a los detalles, patrones espaciales y formas, una mayor atención sostenida, un pensamiento más analítico y una menor reactividad emocional a los estímulos visuales. Por otro lado, los estudiantes de Psicología Clínica muestran un procesamiento visual más enfocado en las emociones, expresiones faciales y lenguaje corporal, una mayor sensibilidad a los cambios en el entorno social, un pensamiento más holístico y una mayor reactividad emocional a los estímulos sociales. Estos resultados tienen implicaciones importantes para el diseño de estrategias de enseñanza y materiales educativos adaptados a las necesidades y características neurocognitivas de los estudiantes de cada carrera.

Discusión

Los resultados de este estudio comparativo han demostrado la utilidad del software de seguimiento ocular Pupil Core para evaluar y contrastar la atención y la activación emocional de estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica durante clases teóricas presenciales. Estos hallazgos están en línea con investigaciones previas que han destacado el potencial de la tecnología de seguimiento ocular para estudiar los procesos cognitivos y emocionales en entornos educativos (Lai et al., 2013; Mayer, 2019; Yang et al., 2021).

Las diferencias observadas en los mapas de calor de atención entre los estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica sugieren que estos grupos presentan patrones distintos de procesamiento visual y atención selectiva. Estos resultados concuerdan con estudios anteriores que han encontrado diferencias en los estilos cognitivos y las preferencias de aprendizaje entre estudiantes de diferentes disciplinas (Blazhenkova y Kozhevnikov, 2009; Campos, 2010; Kolb y Kolb, 2005).

La mayor atención a los detalles visuales, patrones espaciales y formas observada en los estudiantes de Arquitectura es consistente con las habilidades y competencias requeridas en su campo, como la capacidad de visualización espacial y el pensamiento de diseño (Akin, 2001; Oxman, 2004). Por otro lado, la mayor atención a las emociones, expresiones faciales y lenguaje corporal en los estudiantes de Psicología Clínica refleja la importancia de las habilidades interpersonales y la sensibilidad emocional en su profesión (Egan, 2013; Rogers, 1957).

Las diferencias en las métricas de fijación, como la duración media de las fijaciones y la dispersión de las fijaciones, indican que los estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica emplean estrategias de exploración visual distintas durante las clases teóricas. Estos hallazgos están en consonancia con investigaciones que han demostrado la influencia de los estilos cognitivos y las demandas de la tarea en los patrones de movimientos oculares (Gegenfurtner et al., 2011; Rayner, 2009).

La mayor atención sostenida y la distribución más amplia de las fijaciones observadas en los estudiantes de Arquitectura sugieren un estilo de procesamiento visual más holístico y orientado a la síntesis de información espacial (Akin, 2001; Oxman, 2004). En contraste, el mayor número de fijaciones y la sensibilidad a los cambios en el entorno visual en los estudiantes de Psicología Clínica pueden reflejar un estilo de procesamiento más analítico y enfocado en los detalles sociales y emocionales (Egan, 2013; Rogers, 1957).

Las correlaciones encontradas entre las métricas de seguimiento ocular y las características demográficas de los participantes, como la edad y el sexo, resaltan la importancia de considerar las diferencias individuales en el estudio de la atención y la activación emocional en entornos educativos. Estos hallazgos están respaldados por investigaciones previas que han demostrado la influencia de factores personales en los patrones de movimientos oculares y el procesamiento de la información (Gegenfurtner et al., 2011; Shen y Itti, 2012).

La evolución de las métricas de seguimiento ocular a lo largo de las sesiones sugiere que los estudiantes de ambos grupos experimentan cambios en su atención y activación emocional durante las clases teóricas. La disminución gradual de la duración media de las fijaciones y el aumento del número de fijaciones pueden indicar una adaptación a los materiales de clase y una mayor eficiencia en la exploración visual (Mayer, 2019; Yang et al., 2021). Estos resultados están en línea con el modelo de aprendizaje multimedia de Mayer (2009), que destaca la importancia de la gestión de la carga cognitiva y la atención en el diseño de materiales educativos.

Las diferencias observadas en los cambios del tamaño de la pupila entre los estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica sugieren que estos grupos experimentan niveles distintos de activación emocional durante las clases teóricas. La mayor reactividad emocional a los estímulos sociales en los estudiantes de Psicología Clínica es consistente con las demandas emocionales de su profesión y la importancia de la empatía y la regulación emocional en la práctica clínica (Egan, 2013; Rogers, 1957). Estos hallazgos están respaldados por estudios que han demostrado la relación entre el tamaño de la pupila y la activación emocional (Bradley et al., 2008; Partala y Surakka, 2003).

Las correlaciones encontradas entre las métricas de seguimiento ocular y el rendimiento académico de los estudiantes sugieren que la atención y la activación emocional durante las clases teóricas pueden influir en el aprendizaje y el desempeño de los estudiantes. Estos resultados están en línea con investigaciones previas que han demostrado la relación entre los patrones de movimientos oculares, la atención y el rendimiento académico (Lai et al., 2013; Mayer, 2019; Yang et al., 2021). Sin embargo, las diferencias en las direcciones de las correlaciones entre los grupos de Arquitectura y Psicología Clínica indican que la relación entre las métricas de seguimiento ocular y el rendimiento académico puede variar según la disciplina y las demandas específicas de cada campo.

La evolución de los mapas de calor de atención a lo largo de las sesiones sugiere que los estudiantes de ambos grupos adaptan sus estrategias de exploración visual y atención a medida que se familiarizan con los materiales de clase. El aumento de la concentración de fijaciones en áreas clave en los estudiantes de Arquitectura y la distribución más uniforme de las fijaciones en los estudiantes de Psicología Clínica pueden reflejar una mejora en la eficiencia del procesamiento visual y una mayor capacidad para extraer información relevante (Gegenfurtner et al., 2011; Rayner, 2009). Estos hallazgos están respaldados por el modelo de aprendizaje multimedia de Mayer (2009) y la teoría de la carga cognitiva (Sweller et al., 2011), que enfatizan la importancia de la gestión de los recursos atencionales y la optimización del procesamiento de la información en el aprendizaje.

Los modelos de regresión múltiple que relacionan las métricas de seguimiento ocular con el rendimiento académico de los estudiantes destacan el potencial de la tecnología de seguimiento ocular para predecir el desempeño de los estudiantes y personalizar las estrategias de enseñanza. Estos resultados están en consonancia con estudios previos que han utilizado métricas de seguimiento ocular para predecir el rendimiento académico y adaptar los materiales educativos a las necesidades individuales de los estudiantes (Lai et al., 2013; Mayer, 2019; Yang et al., 2021). Sin embargo, las diferencias en la varianza explicada por los modelos entre los grupos de Arquitectura y Psicología Clínica sugieren que la contribución relativa de cada métrica de seguimiento ocular al rendimiento académico puede variar según la disciplina y las demandas específicas de cada campo.

A pesar de las fortalezas de este estudio, es importante reconocer algunas limitaciones. En primer lugar, el tamaño relativamente pequeño de la muestra y la especificidad de las carreras y asignaturas seleccionadas pueden limitar la generalización de los resultados a otros contextos educativos. Futuras investigaciones deberían replicar este estudio con muestras más grandes y diversas, así como en otras disciplinas y niveles educativos. En segundo lugar, aunque el software Pupil Core ha demostrado ser una herramienta válida y confiable para el seguimiento ocular (Kassner et al., 2014), es posible que existan variaciones individuales en la calidad de los datos registrados debido a diferencias en la fisiología ocular y la calibración del equipo. Futuros estudios podrían beneficiarse de la incorporación de medidas adicionales para controlar estos factores, como la validación cruzada con otros sistemas de seguimiento ocular y la evaluación de la calidad de los datos registrados.

A pesar de estas limitaciones, los resultados de este estudio tienen implicaciones importantes para la práctica educativa y el diseño de materiales de aprendizaje. Los hallazgos sugieren que los estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica pueden beneficiarse de estrategias de enseñanza y materiales educativos adaptados a sus patrones de atención y activación emocional. Por ejemplo, los docentes de Arquitectura podrían enfatizar el uso de recursos visuales, como diagramas, planos y modelos 3D, para capitalizar la atención a los detalles visuales y patrones espaciales de sus estudiantes. Por otro lado, los docentes de Psicología Clínica podrían incorporar más actividades y materiales que fomenten la empatía, la sensibilidad emocional y las habilidades interpersonales, aprovechando la mayor atención a las emociones y las señales sociales de sus estudiantes.

Además, los resultados de este estudio destacan la importancia de considerar las diferencias individuales y la evolución de la atención y la activación emocional a lo largo de las sesiones de clase. Los docentes podrían utilizar esta información para diseñar materiales educativos que se adapten a las necesidades cambiantes de los estudiantes y que optimicen la carga cognitiva y emocional a lo largo del tiempo. Por ejemplo, los docentes podrían ajustar la complejidad y el ritmo de presentación de la información en función de los cambios observados en las métricas de seguimiento ocular, como la duración media de las fijaciones y el número de fijaciones.

Este estudio comparativo ha demostrado la utilidad del software de seguimiento ocular Pupil Core para evaluar y contrastar la atención y la activación emocional de estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica durante clases teóricas presenciales. Los resultados han revelado diferencias significativas en los patrones de procesamiento visual, atención y reactividad emocional entre ambos grupos, así como la evolución de estos patrones a lo largo de las sesiones de clase. Estos hallazgos tienen implicaciones importantes para la práctica educativa y el diseño de materiales de aprendizaje, y sientan las bases para futuras investigaciones que exploren la aplicación de la tecnología de seguimiento ocular en la educación superior.

Con base en los resultados obtenidos en este estudio, se pueden extraer las siguientes conclusiones y recomendaciones para el diseño de materiales educativos en Arquitectura y Psicología Clínica:

A pesar de las limitaciones inherentes a un estudio comparativo con una muestra relativamente pequeña, se espera que esta investigación siente las bases para futuros estudios que exploren la aplicación de la neurotecnología en la educación superior y que aborden la diversidad de los perfiles de atención y activación emocional entre estudiantes de diferentes carreras.

Los patrones diferenciados de atención visual y activación emocional observados entre estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica ofrecen implicaciones prácticas claras para el diseño didáctico. En Arquitectura, la fuerte orientación visuo-espacial sugiere que materiales con señalización gráfica, secuencias progresivas y elementos visuales jerarquizados pueden potenciar el aprendizaje. En Psicología, en cambio, la sensibilidad a estímulos socioemocionales indica que microescenas con pausas reflexivas y actividades de interpretación no verbal resultan más eficaces. Estas estrategias permiten traducir los hallazgos empíricos en acciones pedagógicas concretas, alineadas con principios de señalización y carga cognitiva, mejorando así la efectividad de la enseñanza presencial en cada disciplina.

En resumen, esta metodología comparativa, que combina tecnología de seguimiento ocular con un diseño de medidas repetidas y análisis estadísticos robustos, representa un enfoque novedoso para evaluar y contrastar la atención y la activación emocional de estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica durante clases teóricas presenciales.

Los resultados de este estudio podrían contribuir a una mejor comprensión de cómo los estudiantes de diferentes disciplinas procesan y responden a la información presentada en clases teóricas, y cómo esto podría influir en su aprendizaje y rendimiento académico. Además, los hallazgos podrían ser útiles para informar el diseño de estrategias de enseñanza y materiales educativos adaptados a las necesidades y características de los estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica de este estudio ha demostrado la utilidad de la tecnología de seguimiento ocular para evaluar y comparar la atención y la activación emocional de estudiantes de Arquitectura y Psicología Clínica durante clases teóricas presenciales. Los resultados obtenidos tienen implicaciones prácticas para el diseño de materiales educativos adaptados a las necesidades específicas de cada disciplina y abren nuevas vías para la investigación en neuroeducación aplicada a la educación superior.

Referencias