Análisis bibliométrico del uso de la realidad extendida en la educación superior: Tendencias y retos en la enseñanza 2000-2024

Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 1 ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO DEL USO DE LA REALIDAD EXTENDIDA EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR: TENDENCIAS Y RETOS EN LA ENSEÑANZA 2000-2024 BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF THE USE OF EXTENDED REALITY IN HIGHER EDUCATION: TRENDS AND CHALLENGES IN TEACHING 2000-2024 ANÁLISE BIBLIOMÉTRICA DA UTILIZAÇÃO DA REALIDADE ESTENDIDA NO ENSINO SUPERIOR: TENDÊNCIAS E DESAFIOS NO ENSINO 2000-2024 Ángela Ramos Sánchez Universidad Internacional de Andalucía, España https://orcid.org/0009-0004-8879-3136 [email protected] Antonio Palacios-Rodríguez Autor de correspondencia Universidad de Sevilla, España https://orcid.org/0000-0002-0689-6317 [email protected] Recibido: 11/07/2024 Revisado: 25/11/2024 Aceptado: 29/11/2024 Publicado: 03/03/2025 Resumen: Las tecnologías emergentes están causando un alto impacto en el sistema educativo. Este trabajo trata de estudiar el uso de la Realidad Extendida (RE) en la enseñanza superior a través de un análisis bibliométrico exhaustivo y completo mediante herramientas fiables y veraces como son RStudio, Bibliometrix y Orange Data Mining. En él se analizan 9946 contribuciones publicadas entre 2000 y 2024 e indexados en Scopus. Los hallazgos muestran que para llevar a cabo el uso de las diversas realidades en las experiencias de enseñanza-aprendizaje, son necesarios dispositivos como móviles, simuladores y entornos virtuales inmersivos, entre otros; por otro lado, evidencian cómo se experimenta un aumento significativo en la investigación sobre la RE y todo lo que esta incluye; además, muestra un mayor uso en campos como la Ingeniería, la Medicina y las Ciencias de la Computación, al igual que en las modalidades presenciales y mixtas, a pesar de observarse un interés creciente en la modalidad a distancia. Este análisis bibliométrico proporciona una visión detallada de la RE en la educación superior y destaca la necesidad de continuar explorando y desarrollando esta área para mejorar la calidad y la equidad educativa. Palabras claves: Educación Superior; Tecnologías Emergentes; Realidad Extendida; Realidad Aumentada; Análisis Bibliométrico. Abstract: Emerging technologies are having a high impact on the educational system. This work tries to study the use of Extended Reality (ER) in higher education through an exhaustive and complete bibliometric analysis using reliable and truthful tools such as RStudio, Bibliometrix and Orange Data Mining. This analyzes aspects of 9,946 documents published between 2000 and 2024 and indexed in Scopus to reach various conclusions. The findings show that to carry out the use of various realities in teaching-learning experiences, devices such as mobile phones, simulators and immersive virtual environments, among others, are necessary; On the other hand, Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 2 it expresses how there is a significant increase in research on RE and everything it includes; Furthermore, it shows greater use in fields such as engineering, medicine and computer science, as well as in face-to-face and mixed modalities, despite observing a growing interest in the distance modality. This bibliometric analysis provides a detailed view of RE in higher education and highlights the need to continue exploring and developing this area to improve educational quality and equity. Keywords: Higher Education; Emerging Technologies; Extended Reality; Augmented Reality; Bibliometric Analysis. Resumo: As tecnologias emergentes estão tendo um grande impacto no sistema educacional. Este trabalho busca estudar o uso da Realidade Estendida (ER) no ensino superior através de uma análise bibliométrica exaustiva e completa utilizando ferramentas confiáveis e verdadeiras como RStudio, Bibliometrix e Orange Data Mining. Este analisa aspectos de 9.946 documentos publicados entre 2000 e 2024 e indexados no Scopus para chegar a diversas conclusões. Os achados mostram que para realizar a utilização de diversas realidades nas experiências de ensinoaprendizagem são necessários dispositivos como celulares, simuladores e ambientes virtuais imersivos, entre outros; Por outro lado, expressa como há um aumento significativo na investigação sobre ER e tudo o que ela inclui; Além disso, apresenta maior utilização em áreas como engenharia, medicina e informática, bem como nas modalidades presencial e mista, apesar de observar um interesse crescente pela modalidade a distância. Esta análise bibliométrica fornece uma visão detalhada das ER no ensino superior e destaca a necessidade de continuar a explorar e desenvolver esta área para melhorar a qualidade e a equidade educativa. Palavras-chave: Ensino superior; Tecnologias Emergentes; Realidade Alargada; Realidade Aumentada; Análise Bibliométrica. Cómo citar este artículo: Ramos-Sánchez, Á. y Palacios-Rodríguez, A. (2025). Análisis bibliométrico del uso de la realidad extendida en la Educación Superior: tendencias y retos en la enseñanza 2000-2024. Hachetetepé. Revista científica en Educación y Comunicación, (29), 1-32. https://doi.org/10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 1. INTRODUCCIÓN La educación superior conlleva un gran desafío a la hora de adaptarse a un entorno que está en constante cambio ya que todo variará según la demanda de los estudiantes; es en este contexto cambiante en el que las tecnologías emergentes comienzan a desempeñar un papel crucial en la transformación de los métodos de enseñanza y aprendizaje. Por ello, esta investigación se centra en la Realidad Extendida (RE), ya que esta facilita nuevas oportunidades para mejorar la experiencia educativa al proporcionar entornos inmersivos y experiencias de aprendizaje interactivas mediante la Realidad Virtual (RV), la Realidad Aumentada (RA) y la Realidad Mixta (RM), las cuales definiremos más adelante. 1.1. Justificación de la investigación A pesar del gran potencial que tiene la RE en la educación superior, concretamente en la enseñanza universitaria, su adopción se encuentra todavía en una etapa muy temprana, por lo que es necesario que se realicen más investigaciones para comprender cómo integrar esta de forma efectiva en cada uno de los ámbitos educativos, averiguando así también los diversos beneficios y desafíos que puedan surgir. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 3 1.1.1.Objetivos del estudio El objetivo principal de este estudio es: “Analizar el uso de la Realidad Extendida en los diversos ámbitos de la enseñanza superior, centrándose en sus posibles aplicaciones, beneficios y desafíos”. Este objetivo principal se desglosa en los siguientes objetivos específicos: - Conocer la cantidad de información que existe sobre Realidad Extendida y sus diversas vertientes, y analizar si esta es suficiente para establecer conclusiones. - Analizar la procedencia de los diversos documentos existentes sobre Realidad Extendida, y averiguar en qué países es más frecuente su uso. - Indagar sobre las dificultades y desafíos técnicos, curriculares y organizativos que pudiera tener la RE al ser aplicada en contextos de enseñanza superior. - Establecer conexiones entre el uso de la RE y el ámbito educativo en el que estas son utilizadas. 1.2.Marco teórico En primer lugar y siguiendo a Alnagrat et al. (2022) cabe destacar que el principal objetivo de la integración de las nuevas tecnologías en la enseñanza es mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje, involucrando al alumnado para que el aprendizaje sea más significativo para ellos, ofreciéndoles acceso a información y materiales que quizás, en su día a día, no dispongan, es decir, aplicar la función compensatoria de la escuela. Un ejemplo de estas mejoras es la incorporación de las clases virtuales y el aprendizaje en línea, lo que favorece de forma significativa el aprendizaje para las personas que deben adaptar su horario laboral o se encuentran lejos de lo que quieren estudiar, especialmente a partir de la etapa universitaria; y con este avance ha surgido a su vez la importancia del nuevo término RE, que abarca tecnologías como la RV, RA y RM —Figura 1— (Alnagrat et al., 2022). Figura 1. Representación simplificada de la "virtualidad continua" Fuente: Alnagrat et al. (2022) La RE es un término que, como se comentaba anteriormente, engloba diversas tecnologías inmersivas, por lo que, antes de continuar será necesario crear una base en la que se explique qué significa cada uno de los términos para saber de qué estamos Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 4 hablando, utilizando como referencia artículos y revisiones actuales en medida de lo posible. Ahora sí, y volviendo a mencionar las palabras de Alnagrat et al. (2022), se podría definir RE como la unión de todos los entornos virtuales y reales combinados, uniendo así al ser humano con los dispositivos tecnológicos; es decir, es capaz de crear mediante la tecnología experiencias similares a las reales del mundo físico. 1.2.1.Tipos de Realidad Extendida - Realidad Virtual (RV): “es una Tecnología de la Información y Comunicación (TIC) que permite crear mundos virtuales percibidos como si fueran reales” (Rubio et al., 2023, p. 310). - Realidad Aumentada (RA): siguiendo a Neven et al. (2011), podemos definir esta como una tecnología que permite ampliar las imágenes de la realidad, partiendo desde su captura por la cámara de un dispositivo electrónico avanzado que añade elementos virtuales para la elaboración de una RM (Cabero-Almenara et al., 2018). - Realidad Mixta (RM): es aquella que reúne características tanto de la RV como de la aumentada, consiguiendo así una mezcla de ambas (CaberoAlmenara et al., 2018). 1.2.2.Uso actual de la Realidad Extendida en la Educación Superior Diversos autores, como Rodríguez (2022) han comprobado que, aunque la RE está en una etapa inicial, y hay poca información respecto a esta, se han ido realizando avances significativos, a la vez que aumentaba el interés por esta; e incluso son muchos los que coinciden en que, el uso de las diversas realidades ha sido extendido post pandemia (Covid-19), y afirman que han llegado para quedarse ya que gracias a estas se complementan las posibilidades de los procesos de enseñanza-aprendizaje, tanto presencial como virtual (Massolo et al., 2024; Haidar, 2024). Continuando con lo analizado, existen tres razones principales de que esta falta de documentos ocurra, que, siguiendo a Rodríguez (2022) serían: - No se ha consolidado el uso de los teléfonos inteligentes, necesarios para acceder a estas tecnologías. - Falta contenido y formación sobre cómo usar estas tecnologías en los centros educativos. - Existe la llamada brecha digital. Según Llorente-Cejudo et al. (2024) “la aplicación de la Realidad Virtual en la docencia universitaria ha despertado un interés significativo debido a sus beneficios pedagógicos y su capacidad para mejorar la comprensión de conceptos complejos” (p. 100); la posibilidad de personalizar de forma más rápida y eficaz los aprendizajes, consiguiendo una participación más activa y práctica del alumnado hacen que, este aprendizaje sea significativo y dure más en el tiempo (Llorente-Cejudo et al., 2024). Teniendo en cuenta esto, y continuando con el análisis de contribuciones, se ha demostrado que existen avances muy significativos sobre la RE dentro de ámbitos como la Ingeniería, las Ciencias Sociales y la Medicina. Respecto a esto, autores como Saab et al. (2021) y Vergara et al. (2021) han demostrado que dentro del amplio campo de las Ciencias de la Salud la RE y todo lo que esta abarca proporciona a los estudiantes experiencias realistas y acceso a entornos Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 5 desafiantes simulando, por ejemplo, diversos procesos y contextos de la vida real como operaciones. Investigaciones recientes han demostrado el gran potencial de las diversas realidades; por ejemplo, se podría destacar que la RA complementa a los recursos tradicionales de forma interactiva, aportando información útil de forma adicional (Cabero Almenara y García Jiménez, 2016; López-Belmonte et al., 2024) mediante dispositivos que el alumnado de la enseñanza superior suele tener generalmente a su disposición (Yáñez-Luna y Arias-Oliva, 2018). Por otro lado, aunque son innumerables las posibles ventajas o beneficios, como por ejemplo el fácil acceso y manipulación, la posibilidad de reutilizar y modificar con poco esfuerzo, su carácter didáctico y eficaz… (Gonzales y Gonzales, 2024); también existen diversos desafíos que se deben tener en cuenta a la hora de abordar la REen el aula, como por ejemplo la accesibilidad, la integración curricular y la formación y capacitación de los docentes, sobre todo en la educación superior, ya que debe conocer cómo motivar en el uso de estas tecnologías para la creación de materiales y realización de actividades; en resumen, los docentes deben tener capacidad de organizar y planificar, a la vez que motivan al alumnado, consiguiendo así que se adapten los aprendizajes a las necesidades actuales (Martínez Pérez et al., 2021). Tras examinar minuciosamente el marco teórico sobre la RE y cada uno de sus tipos, se ha podido comprobar que son relativamente pocos los estudios que hablan sobre este tema y, además, los que hay no son suficientes para realizar un estudio exhaustivo sobre este fenómeno; es por esto que será necesario llevar a cabo una investigación que examine el uso de las tecnologías emergentes, concretamente en la enseñanza superior. Teniendo en cuenta toda esta información, se detallará a continuación el enfoque metodológico que, incluyendo los pasos que se deben seguir para realizar la investigación, y el tipo de muestra sobre el que se realizará, permitirá responder de forma adecuada a los objetivos planteados y, contribuir así de manera significativa al conocimiento existente sobre el uso de la RE en la enseñanza superior. 2.METODOLOGÍA Para poder ejecutar una buena investigación sobre el tema seleccionado, se va realizar un análisis bibliométrico siguiendo los pasos que se desarrollarán a continuación. 2.1.Objetivos En primer lugar, y para que este tenga concordancia con la investigación, la principal idea de objetivo será: “Analizar el uso de la Realidad Extendida en los diversos ámbitos de la enseñanza superior, centrándose en sus posibles aplicaciones, beneficios y desafíos”. 2.2.Procedimiento de análisis de datos A continuación, y como primer paso de la investigación, se realiza una búsqueda exhaustiva en Scopus para encontrar registros bibliográficos válidos y veraces sobre RE, empleando para ello la sintaxis “(extended AND reality)” —Figura 2—. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 6 Figura 2. Palabras clave para la búsqueda en Scopus Fuente: Elaboración propia a partir de Scopus Durante esta búsqueda se ha obtenido un total de 10 568 documentos comprendidos entre los años 1923 y 2024, ambos incluidos —Figura 3—; pero, para darle más veracidad y actualidad al análisis, se tendrán en cuenta únicamente los documentos comprendidos entre los años 2000 y 2024, ambos inclusive, dejando así 9946 documentos encontrados —Figura 4—. Esta búsqueda se realiza de forma tan amplia ya que, si se concreta la búsqueda a la sintaxis “(extended AND reality AND education)”, únicamente aparecen 1215 documentos entre los años 1962 y 2024, ambos inclusive —Figura 3—, lo cual podría no ser suficiente para realizar un análisis adecuado. Figura 3. Resultados de la búsqueda en Scopus con la sintaxis "extended AND reality AND education" Fuente: Elaboración propia a partir de Scopus Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 7 Figura 4. Resultado de la búsqueda de las palabras clave en Scopus entre los 2000 y 2024, ambos inclusive Fuente: Elaboración propia a partir de Scopus Posteriormente, estos documentos seleccionados son exportados como fichero CSV (extensión.csv) —Figura 5— donde se adjunta la información solicitada o los datos necesarios para poder obtener dicha información; en este caso, los apartados marcados en color naranja en la figura 6 ayudarán a averiguar aspectos como los años en los que más se ha escrito sobre RE, el área de conocimiento en la que más se utilizan y la modalidad de estudios en la que más efecto tienen. Figura 5. Diversas formas de exportar la búsqueda en Scopus Fuente: Elaboración propia a partir de Scopu Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 8 Figura 6. Información seleccionada para guardar en el archivo CSV sobre los documentos encontrados durante la búsqueda de Scopus y su respectiva exportación Fuente: Elaboración propia a partir de Scopus Asimismo, este documento se importa en RStudio (https://www.r-studio.com/es/) para realizar un análisis de datos exhaustivo. 2.2.1.Funcionamiento del programa RStudio Antes de comenzar a explicar cómo funciona o qué pasos se deben seguir una vez se importan los documentos a RStudio, sería conveniente definir qué es y para qué sirve. Siguiendo las palabras de Fernández Lizana (2020, p. 5) es un “Entorno de Desarrollo Integrado”, el cual sirve para poder trabajar de forma más sencilla con R, pudiendo así utilizar de forma “amigable” el lenguaje de programación para realizar análisis estadísticos de datos y construcciones de gráficos. Ahora sí, se puede comenzar con el análisis bibliométrico, utilizando la interfaz gráfica BiblioShiny, perteneciente al paquete Bibliometrix (https://www.bibliometrix.org/home/ ) disponible para RStudio; siendo ambos gratuitos y estando disponibles en sus respectivas páginas web. En primer lugar, se importa el fichero —Figura 7— extraído de Scopus en la interfaz BiblioShiny, obteniendo así información importante, pero agrupada y fácil de comprender sobre los diversos documentos sin la necesidad de ir abriendo y analizando cada uno de estos. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 9 Figura 7. Datos a seleccionar dentro de la interfaz Biblioshiny para recopilar los datos necesarios del archivo CSV Fuente: Elaboración propia a partir de Scopus Una vez que la interfaz ha analizado y agrupado toda la información, se podrá analizar está cogiendo únicamente los datos interesantes para la investigación con ayuda del menú de esta. 2.2.2.Funcionamiento del programa Orange Data Mining Al igual que con RStudio, antes de comenzar a explicar cómo funciona o qué pasos se deben seguir una vez se importan los documentos a Orange, sería conveniente definir qué es y para qué sirve. En este caso, la aplicación Orange Data Mining (https://orangedatamining.com/), es un software especialista en minería de datos con el cual se puede visualizar, analizar y modelar datos; en este caso, volverán a ser los extraídos del archivo CSV extraído anteriormente de Scopus. Para la investigación, lo interesante de esta aplicación es poder realizar una minería de textos, es decir, extraer los datos más importantes, y para ello se deben seguir una serie de pasos: - Recolectar los datos, es decir, extraer el archivo CSV de Scopus. - Preprocesar los textos, es decir, descartar la información que no es necesaria. - Tokenización (preprocess text), es decir, descomponer cada uno de los documentos dentro de Orange. - Realización de los diversos análisis de datos dentro de las posibilidades o widgets que Orange ofrece. - Visualización de los datos obtenidos tras los análisis, seleccionando los widgets “Word cloud” y “data table”. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 16 Tras la realización de la gráfica, se puede apreciar que de 25 948 autores analizados destaca uno de ellos (Wang, Y.) con 74 documentos publicados; y dentro de los 20 autores y autoras que más publicaciones han realizado, con una media de 37,75 documentos cada uno. Por otro lado, y analizando la interacción social entre estos, se pueden apreciar dos grupos o redes principales de colaboración, diferenciadas en la figura 15 en color rojo y color azul. Figura 15. Redes de colaboración entre autores Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Biblioshiny. . Siguiendo con el análisis de la autoría, se debe tener en cuenta la Ley de Lotka de Alfred Lotka, enunciada en el año 1926. Esta ley establece una relación de tipo cuantitativo entre las producciones de algún campo de conocimiento concreto y sus respectivos autores en un período de tiempo determinado; es decir, conforme más autores con el mismo número de trabajos escritos, mayor será el porcentaje de productividad. Se puede apreciar —Tabla 2— que hay 21 993 autores con 1 artículo escrito, lo que genera una productividad del 84,8 %, disminuyendo esta considerablemente con los 2 artículos, ya que solo hay 2426 autores con esta cifra, es decir, un 9,3 % de productividad; por otro lado, el mínimo de productividad considerable es del 0,01 % correspondiendo este a 11 documentos escritos, conseguido únicamente por 14 autores y finalmente, el máximo de documentos escritos por autor ha sido de 74, obtenido únicamente por un autor. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 17 Tabla 2 Productividad de los autores según la Ley de Lotka Documents written N. of Authors Proportion of Authors 1 21 993 0.848 2 2426 0.093 3 707 0.027 4 330 0.013 5 161 0.006 6 90 0.003 7 43 0.002 8 49 0.002 9 30 0.001 10 16 0.001 11 14 0.001 Fuente: Elaboración propia 3.1.4.Análisis de documentos Respecto a los documentos más citados, hay una gran diferencia entre la frecuencia en la que cada documento es citado dentro de la colección, con lo que se podría comprender cuáles son las publicaciones de mayor difusión dentro de este estudio, y los que tendrán más información de valor. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 18 Fuente 16. Listado de los documentos más citados Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Biblioshiny. En este caso, el documento más citado es el de Saad, W. (2020), IEEE Netw., con más de 400 citas. Partiendo de este, se puede observar una gran diferencia con los siguientes ya que disminuyen a la mitad de citas, es decir, entorno a unas 200; estos son Dwivedi, YK. (2022), Int. J. Inf. Manag. Y Park, S-M. (2022), IEEE Access —Figura 16—. 3.1.5.Gráfico de campo comparativo Respecto al gráfico de campo —Figura 17—, se puede ver la relación entre 3 parámetros diferentes, en este caso, por ejemplo, se puede apreciar la relación de 10 apartados dentro de los ítems “Keywords” (en el campo de la izquierda), “Titles” (en el campo central), y “Abstract” (en el campo de la derecha). Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 19 Fuente 17. Gráfico de tres campos Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Biblioshiny. Se puede apreciar claramente como en las tres columnas se repiten palabras como “reality”, “virtual”, “extended” o “xr”, las cuales son las principales a trabajar en esta investigación, lo que indica que se están analizando los documentos adecuados. Por otro lado, es interesante ver cómo todas las palabras destacadas tienen relación con todas las de las columnas colindantes. 3.1.6.Análisis de palabras Respecto a las palabras que son usadas con más frecuencia en los diversos documentos analizados, se puede apreciar —Figura 18— como “RV” es la más mencionada, con 1365 usos entre las palabras clave elegidas por los diversos autores, seguido de cerca por “RE” y “RA” que también rondan las 1000 menciones. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 20 Figura 18 Palabras más mencionadas entre las palabras clave elegidas por los autores Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Biblioshiny. De la misma forma, se pueden apreciar las temáticas más utilizadas en los diversos documentos incluidos en el archivo CSV que se está analizando, las cuales aparecen representadas en un mapa de árbol —Figura 19— en el que las palabras mencionadas un mayor número de veces se representan con cuadrados o rectángulos de colores más grandes. Igualmente, se puede apreciar que, las palabras más nombradas por los autores coinciden con las temáticas más repetidas (RV, RE y RA). Figura 19 Mapa de árbol sobre las temáticas más utilizada Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Biblioshiny. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 21 3.1.7.Análisis de mapas Este pertenece al análisis de estructura conceptual, en el cual los resultados son mostrados habitualmente conforme a dos índices: centralidad (una medida que evalúa el grado en que un elemento se vincula con otros) y densidad (grado de cohesión interna de los elementos analizados) (Callon et al., 1991). A continuación, se analiza mediante un mapa temático —Figura 20—, a través de representación bidimensional, un análisis de las palabras claves de los autores, según los índices de centralidad y densidad mencionados anteriormente; este, además, presenta las relaciones de co-ocurrencia según el cuadrante en el que se sitúan: - El cuadrante superior derecho se muestran los temas motores, es decir, aquellos que presentan una alta centralidad y densidad, como por ejemplo “artificial intelligence”. - El cuadrante inferior derecho muestra aquellos temas considerados básicos y transversales, es decir, de gran centralidad y baja densidad, interesantes, pero poco desarrollados, como son “metaverse” y “education”, que pueden verse en color azul. - El cuadrante inferior izquierdo son los temas emergentes o que desaparecen, de baja centralidad y densidad, y aunque aparece en tamaño pequeño, es decir, que se nombra poco, se puede encontrar en color naranja “human-centered computing”. - El cuadrante superior izquierdo son aquellos temas muy especializados o que suponen un nicho de publicación, de poca centralidad, pero alta densidad de publicaciones, donde podemos encontrar principalmente “virtual reality (vr)” y “augmented reality (ar)”. Figura 20. Mapa temático según las palabras claves de los autores Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Biblioshiny. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 22 A continuación, en la Figura 21, se muestran las principales palabras clave relacionadas entre sí en un mapa de co-ocurrencia agrupando estas en dos clústeres principales: Figura 21. Co-ocurrence network Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Biblioshiny. Por otro lado, es interesante apreciar cómo han ido evolucionando y aumentando las palabras claves y temas utilizados con el paso del tiempo —Figura 22— ya que, por ejemplo, entre los años 2000 y 2008 únicamente aparecen tres palabras que engloban toda la información, mientras que, conforme van pasando los años, estas mismas palabras van dividiéndose en otras que están relacionadas, pero son más concretas. Un ejemplo concreto sería ver cómo “virtual environments” (en la primera columna), se transforma en “virtual reality”, la cual posteriormente se divide en “humancentered computing” y “extended reality (xr)” y finalmente, estas 2 añaden los conceptos “metaverse” y “covid-19”. Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 23 Figura 22. Evolución de los temas tratados durante el paso de los años Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Biblioshiny. 3.2.Resultados obtenidos con Orange Data Mining Orange Data Mining es una aplicación que ayuda a realizar minerías de textos y de datos, es decir, extraer, procesar y analizar la información más relevante de estos, de forma más simplificada y visual. En educación, por ejemplo, algunos de los usos más comunes de esta interfaz podrían ser la evaluación académica, detección de plagio, mejora de materiales didácticos, análisis de sentimientos, etc. Mediante widgets como la recolección de datos, el preprocesamiento de textos, tokenización o descomposición, análisis de frecuencias de palabras, etc. A continuación, y siguiendo lo mencionado anteriormente, se van a utilizar los diversos widgets del interfaz Orange Data Mining para analizar la base de datos CSV extraída de Scopus. En primer lugar, se procede a abrir la aplicación y se insertan los datos dentro de los widgets “Corpus” y “File”; y con estos, a continuación, se realizarán dos procesos diferenciados de análisis. - Análisis mediante el widget “File”: o Primero se genera una “Data table” para obtener todos los datos importados en el archivo CSV. o A continuación, se seleccionan las columnas que interesan para lo que se desea analizar, en este caso se busca averiguar la cantidad de textos de cada tipo que están escritos en cada idioma. o El siguiente paso es generar una “fórmula”, indicando que deseamos averiguar la cantidad de textos por idioma y tipo. o Posteriormente, se ha de generar otra tabla de datos para confirmar que el proceso se ha realizado de forma correcta y los datos que se han ido pidiendo han ido apareciendo. o Finalmente, se selecciona “Pivot table”, la cual reúne todos los datos insertados y genera los resultados que se desean observar, y estos se plasman de forma clara en la “Data table (2)” Como se puede comprobar, este análisis demuestra cómo la mayor cantidad de documentos son artículos en inglés, seguido de cerca por artículos de conferencias en el Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 24 mismo idioma; además, cabe destacar que los seis tipos de documentos más numerosos son escritos en inglés. Por otro lado, otro aspecto importante que se puede apreciar en la figura 23 es que, dentro de los 20 tipos de documentos por idiomas más numerosos, el español aparece únicamente en tres ocasiones, a modo de artículos, revisiones y conferencias en este mismo orden. Figura 23 Resultado obtenido tras el primer análisis en el widget “data table (2)” Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Biblioshiny. - Análisis mediante el widget “Corpus”: o El primer paso es insertar en el widget “corpus” la database en CSV, revisar estos datos (“corpus viewer”), preprocesar los textos y realizar una tokenización (“preprocess text”). o A continuación, se analiza la frecuencia de las palabras utilizadas mediante el widget “bag of words” y este paso se divide en dos apartados; uno primero para comprobar que todo el proceso está saliendo correctamente (“data table”) y otro para calcular las distancias y continuar con el análisis. o Partiendo de las distancias, se realiza a continuación un análisis jerárquico (“hierarchical clustering”), en este caso, generando seis clústers divididos según las palabras clave de los autores. o Otro análisis que se puede realizar en la nube de palabras, en la que, al igual que en el análisis con Bibliometrix —Figura 24—, las Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 25 palabras que más veces se repiten son: “reality”, “virtual”, “exended”… Figura 24 Nube de palabras realizada en el análisis con Orange Data Mining Fuente: Elaboración propia, mostrando los resultados de búsqueda en Orange Data Mining o Finalmente, se realiza un “topic modeling” —Figura 25—, el cual consiste en identificar grupos de palabras similares dentro de la database incorporada Hachetetepé. Revista científica de Educación y Comunicación nº 30,1-32,2025 e-ISSN:2172-7910 Doi: 10.25267/Hachetetepe.2025.i30.1102 Universidad de Cádiz 32 Jenson, C. E., y Forsyth, D. M. (2012). Virtual reality simulation: Using threedimensional technology to teach nursing students. 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