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Manuel Freire MoránAutor o CoautorIván Martínez OrtizAutor o Coautor

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Game Learning Analytics, Facilitating the Use of Serious Games in the Class

Publicado en:Revista Iberoamericana de Tecnologias del Aprendizaje. 14 (4): 168-176 - 2019-11-01 14(4), DOI: 10.1109/RITA.2019.2952296

Autores: Antonio Calvo - Morata; Cristina Alonso - Fernández; Manuel Freire Morán; Iván Martínez Ortiz; Baltasar Fernández Manjón

Afiliaciones

Univ Complutense Madrid, Dept Software Engn & Artificial Intelligence, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Universidad Complutense de Madrid - Autor o Coautor

Resumen

Los juegos serios aún son complejos de implementar en las aulas para maestros promedio. Game Learning Analytics puede ayudar a los maestros a aplicar juegos serios, utilizando datos de las interacciones de los estudiantes en el juego para proporcionar información de aprendizaje. Muchos maestros no ven los juegos como herramientas para mejorar sus clases, particularmente debido a la pérdida de control percibida cuando los usan; Por lo tanto, es esencial conservar sus beneficios mientras se evita la mayor parte de la complejidad de la implementación. En este documento, describimos nuestra experiencia usando Game Learning Analytics para fomentar la aplicación y el despliegue de Serious Games en clase como herramientas de aprendizaje.

Palabras clave

Educational data miningGame-based learningLearning analyticsSerious gamesStealth assessment

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Revista Iberoamericana de Tecnologias del Aprendizaje debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2019, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Engineering (Miscellaneous).

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 2.42, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions Jun 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-06-29, el siguiente número de citas:

  • WoS: 5
  • Scopus: 11

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-06-29:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 86 (PlumX).