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Vol. 4 N° 1, enero-junio 2025 (364-384)
364
Artículo de revisión
Tendencias emergentes en realidad virtual para el aprendizaje
de Química, Biología y Ciencias Ambientales: un enfoque
bibliométrico
Emerging trends in virtual reality for learning in Chemistry, Biology and
Environmental Sciences: a bibliometric approach
Celso Vladimir Benavides Enríquez*
Universidad Nacional de Chimborazo.
Riobamba-Ecuador.
cbenavides@unach.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-5093-0140
Estefanía Nataly Quiroz Carrión
Universidad Nacional de Chimborazo.
Riobamba-Ecuador.
estefania.quiroz@unach.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-0328-4382
Paulina Fernanda Parra Alvarez
Universidad Nacional de Chimborazo.
Riobamba-Ecuador.
pfparra@unach.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-1429-0454
Carmen Viviana Basantes Vaca
Universidad Nacional de Chimborazo.
Riobamba-Ecuador.
carmen.basantes@unach.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-3447-3370
*Correspondencia:
cbenavides@unach.edu.ec
Cómo citar este artículo:
Benavides, C., Quiroz, E., Parra, P., &
Basantes, C. (2025). Tendencias emergentes
en realidad virtual para el aprendizaje de
Química, Biología y Ciencias Ambientales:
un enfoque bibliométrico. Esprint
Investigación, 4(1), 364-384.
https://doi.org/10.61347/ei.v4i1.117
Recibido: 16 de marzo de 2025
Aceptado: 15 de abril de 2025
Publicado: 21 de abril de 2025
Resumen: La Realidad Virtual (RV) constituye una herramienta innovadora en la
educación, al facilitar experiencias inmersivas que optimizan
la comprensión de
conceptos abstractos. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar
las tendencias de investigación en el uso de la RV para la enseñanza de Química, Biología
y Ciencias Ambientales mediante un enfoque bibliométrico. Para ello, se llevó a cabo un
análisis bibliométrico basado en los estudios extraídos de la base de datos Scopus,
utilizando la herramienta Bibliometrix, además de su interfaz web Biblioshiny, una
solución robusta que facilita la creación de reportes visuales relevantes. La búsqueda se
limitó a términos específicos relacionados con la educación en ciencias y la RV; se obtuvo
un total de 256 documentos. Los resultados muestran un crecimiento relativo en la
producción científica desde 2016, con un incremento significativo en 2024. Se
identificaron los principales autores, instituciones y países que lideran la investigación
en esta área, donde destacan Estados Unidos y China como actores claves. Además, el
análisis de co-ocurrencia de palabras clave reveló que las líneas de investigación
emergentes se centran en la integración de la RV con la gamificación, el aprendizaje
inmersivo y la educación STEM. Este estudio proporciona una visión integral del
panorama actual de la investigación en RV aplicada a la enseñan
za de ciencias,
destacando su evolución, actores principales y direcciones futuras, con el objetivo de
contribuir al diseño de estrategias educativas innovadoras.
Palabras clave:
Análisis bibliométrico, aprendizaje inmersivo, ciencias, educación,
realidad virtual.
Abstract: Virtual Reality (VR) has emerged as an innovative tool in education, facilitating
immersive experiences that enhance the understanding of abstract concepts. In this context, the
present study aims to analyze research trends in the use of VR for teaching Chemistry, Biology
and Environmental Sciences through a bibliometric approach. In this context, the present study
aims to analyze research trends in the use of VR for teaching Chemistry, Biology and
Environmental Sciences using a bibliometric approach. For this purpose, a bibliometric analysis
was carried out based on studies extracted from the Scopus database, using the Bibliometrix tool,
in addition to its web interface Biblioshiny, a robust solution that facilitates the creation of
relevant visual reports. The search was limited to specific terms related to science education and
VR, yielding a total of 256 documents. The results show an exponential growth in scientific
output since 2016, with a significant increase in 2024. The main authors, institutions and
countries leading research in this area were identified, highlighting the United States and China
as key players. In addition, keyword co-occurrence analysis revealed that emerging lines of
research focus on VR integration with gamification, immersive learning and STEM education.
This study provides a comprehensive overview of the current landscape of VR research applied to
science education, highlighting its evolution, key players and future directions, with the aim of
contributing to the design of innovative educational strategies.
Keywords: Bibliometric analysis, education, immersive learning, science, virtual reality.
Copyright: Derechos de autor 2025 Celso
Vladimir Benavides Enríquez, Estefanía
Nataly Quiroz Carrión, Paulina Fernanda
Parra Alvarez, Carmen Viviana Basantes
Vaca.
Esta obra está bajo una licencia internacional
Creative Commons Atribución-
NoComercial 4.0.
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1. Introducción
La Realidad Virtual (RV) constituye una de las tecnologías más innovadoras en el ámbito educativo,
al proporcionar entornos inmersivos y experiencias interactivas que transforman los procesos de
enseñanza y aprendizaje. En particular, la aplicación de la RV en las ciencias naturales, como la
química, la biología y las ciencias ambientales, ha demostrado un alto potencial para superar barreras
tradicionales asociadas al aprendizaje abstracto, la falta de acceso a laboratorios y la necesidad de
visualizar conceptos complejos en tiempo real.
De acuerdo con Marougkas et al. (2023), la RV es una tecnología emergente que ofrece una
simulación generada por computadora de un entorno con el que se puede interactuar de manera
aparente en tiempo real. Esta tecnología ha sido ampliamente investigada en muchos campos como el
deporte, el turismo, las tiendas virtuales, la asistencia médica (desde la simulación quirúrgica hasta las
aplicaciones de enfermería), el ejercicio para la simulación de vuelo y el entrenamiento, y, por
supuesto, en la educación (Rojas-Sánchez et al., 2023).
El aprendizaje de las ciencias no siempre se puede implementar plenamente en las aulas, por lo que
puede ser útil analizar otras opciones (Folgado-Fernández et al., 2020). En este contexto, los avances
tecnológicos influyen significativamente en el panorama educativo, al impulsar las metodologías de
enseñanza tradicionales hacia experiencias de aprendizaje inmersivas e interactivas (Almufarreh &
Arshad, 2023). Las tecnologías transformadoras como la Realidad Aumentada (RA) y la RV están a la
vanguardia, lo que indica una nueva época dentro del campo (Muñoz-Saavedra et al., 2020).
Según AlGerafi et al. (2023), la RV en educación se refiere al uso de entornos digitales inmersivos y
simulaciones para mejorar las experiencias de enseñanza y aprendizaje. Esto permite a los estudiantes
interactuar con el conocimiento educativo de una manera más interactiva y experimental, yendo más
allá de los métodos tradicionales de instrucción. Las aplicaciones en educación se pueden encontrar
enfocadas en la geografía, las ciencias naturales, las matemáticas, la robótica, la seguridad en la
construcción, la formación y la evaluación médica, la educación física, entre muchas otras (Rojas-
Sánchez et al., 2023).
La RV tiene la capacidad de revolucionar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes a través
de encuentros inmersivos y cautivadores que pueden mejorar la comprensión de un tema (Freina &
Ott, 2023). Por ejemplo, el estudio de Paszkiewicz et al. (2021) presenta un enfoque basado en el uso
de la RV en el proceso educativo para las necesidades de la industria 4.0. Los autores proponen una
metodología integral que incluye el diseño, creación, implementación y evaluación de un curso de
formación en el ámbito de las actividades de extinción de incendios que deben realizarse durante el
peligro derivado del funcionamiento de una máquina de producción. El estudio mostró el potencial
de la formación basada en un entorno virtual para mejorar las habilidades y conocimientos de los
participantes.
En tanto, Wang et al. (2022) construyen una aplicación de RV que se ejecuta en un auricular
independiente y que permite a los pacientes ver una simulación virtual de sí mismos mediante
radioterapia. El objetivo de este estudio retrospectivo fue determinar si el hecho de mostrar a los
pacientes su plan de radioterapia en RV mejora la educación y reduce la ansiedad sobre el tratamiento.
Se proporcionaron cuestionarios antes y después del tratamiento y como resultados determinaron que
el 74 % de los pacientes estaba totalmente de acuerdo en que la sesión de RV les proporcionó una mejor
compresión de cómo se utilizará la radioterapia para tratar su cáncer, informando que la experiencia
personalizada fue educativa y puede reducir la ansiedad.
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Di Lanzo et al. (2020) ejecutan una revisión de los usos de la RV en la enseñanza de la ingeniería
con el objetivo de proporcionar una visión general y una síntesis. Por lo tanto, dicho análisis sistemático
exploró artículos de revistas y actas de conferencias publicadas en las bases de datos IEEE Xplore y
Scopus durante el periodo 2015 y 2019. En resumen, se incluyeron 17 estudios y los hallazgos indican
un incremento en el uso de entornos de aula virtual como complemento a los entornos de enseñanza
tradicionales, así como beneficios sustanciales reportados para los resultados de aprendizaje cognitivos
y basados en habilidades. Sin embargo, aclara que los académicos y educadores dentro del dominio de
la educación en ingeniería deben continuar investigando los usos y méritos de los entornos de RV
como herramientas pedagógicas.
Con un enfoque más centrado en el tema de estudio, Rojas-Sánchez et al. (2023) realizan una revisión
sistemática de la literatura y un análisis bibliométrico sobre la RV en la educación. Su objetivo fue
identificar y analizar la literatura científica mediante bibliometría para encontrar los principales temas,
autores, fuentes, artículos más citados y países en la literatura sobre el tema. Otro propósito fue
comprender la estructura conceptual, intelectual y social de la literatura e identificar la base de
conocimiento del uso de la RV en la educación y si es comúnmente utilizada e integrada en los procesos
de enseñanza-aprendizaje. Los autores destacan que la RV se utiliza en muchas áreas diferentes de la
educación, pero hasta el inicio de la pandemia el uso de este llamado “proceso disruptivo” provenía
principalmente de los estudiantes, ya que las instituciones se mostraron reacias y lentas a aceptar e
incluir la RV en los procesos de enseñanza-aprendizaje.
De igual manera, Amarulloh & Aswie (2024) realizan un análisis bibliométrico sobre el uso de la RV
en la enseñanza de las ciencias a lo largo de las tres décadas (1993-2023). El método involucró datos de
publicaciones indexadas en Google Scholar usando Publish or Perish con palabras clave relacionadas
con “realidad virtual” y “educación”, donde se obtuvieron 986 publicaciones. Se destacó el alto nivel
de colaboración en los autores dentro de la revisión, pero se enfatizó sobre la necesidad de mejorar la
investigación en RV enfocándose en el área de la educación en ciencias y su impacto en la alfabetización
científica de los estudiantes.
Por ende, en comparación con la educación tradicional, la capacitación virtual basada en simulación
proporciona seguridad, ahorro de costos y eficiencia, debido a que se requiere menor tiempo para la
capacitación (Shen et al., 2019). Debido a ello, el creciente interés por la aplicación de la RV en el
aprendizaje ha generado un volumen considerable de investigaciones, lo que requiere una evaluación
sistemática para identificar las principales tendencias, vacíos de conocimiento y oportunidades
futuras. Los estudios bibliométricos constituyen una herramienta esencial para analizar el panorama
de la investigación científica, pues identifican patrones de publicación, redes de colaboración y áreas
temáticas emergentes.
En este contexto, el presente estudio analiza las tendencias de investigación en el uso de la RV para
la enseñanza de química, biología y ciencias ambientales mediante un enfoque bibliométrico. Este
análisis permitirá comprender la evolución de la literatura en este campo, identificar a los principales
actores académicos e instituciones involucradas, y explorar las líneas de investigación emergentes que
configuran el futuro de la educación inmersiva. Con ello, se espera proporcionar una visión integral
sobre el panorama actual y contribuir al diseño de estrategias educativas basadas en RV que potencien
el aprendizaje y promuevan la innovación pedagógica.
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2. Metodología
El desarrollo metodológico de la presente investigación se llevó a cabo mediante métodos
bibliométricos, los cuales permiten determinar la interrelación entre documentos, disciplinas, campos
e individuos frente a un tema (Ramos-Enríquez et al., 2021). Los datos fueron extraídos de Scopus, una
base de datos multidisciplinar de amplio reconocimiento y validez (Pranckutė, 2021). Actualmente,
Scopus tiene una cobertura más amplia de la literatura académica, tiene mayor índice de citas con
control de calidad y también cubre sustancialmente muchos años, por lo que es una opción lógica para
investigaciones a largo plazo (Thelwall & Sud, 2022). Los parámetros empleados para la búsqueda se
detallan en la tabla 1.
Tabla 1
Criterio y resultados de búsqueda
Parámetros Criterio
Base de datos Scopus
Espacio de tiempo No se especifica un período de búsqueda
Fecha de consulta 24/01/2025
Campo de búsqueda Título, resumen y palabras clave
Cadena de búsqueda
TITLE ( ( "Virtual Reality" OR "VR" OR "immersive virtual reality" OR "iVR"
) AND ( "learning" OR "learn" OR "education" OR "apprenticeship" OR
"pedagogy" OR "instruction" ) ) AND TITLE-ABS-KEY ( "Chemistry" OR
"biology" OR "environmental sciences" OR "natural sciences" OR "science
education" OR "scientific education" )
Número de documentos 256
La metodología bibliométrica encapsula la aplicación de técnicas cuantitativas sobre datos
bibliométricos (Donthu et al., 2021). La evaluación objetiva de la literatura científica a través de un
enfoque cuantitativo permite una revisión bibliográfica transparente, sistemática y reproducible
(Büyükkıdık, 2022), lo que proporciona rigor, objetividad y disminuye el sesgo de los investigadores
(Duque & Oliva, 2022).
Se utilizó el paquete de código abierto Bibliometrix, desarrollado en R y propuesto por Aria &
Cuccurullo (2017) para realizar análisis bibliométricos completos. Además, Biblioshiny facilitó la
investigación cuantitativa al ofrecer herramientas completas para convertir datos bibliográficos en
información interpretable (Vătămănescu et al., 2024). Por lo tanto, debido a la compatibilidad con
diferentes bases de datos y las múltiples funciones analíticas, esta herramienta ha sido empleada en
múltiples investigaciones (Au-Yong-Oliveira et al., 2022; Figueredo et al., 2020; García-Alcaraz et al.,
2024; Iscaro et al., 2021; Li et al., 2024a; Li et al., 2024b; Ragazou et al., 2023).
3. Resultados
Existe un interés creciente en evaluar objetivamente la contribución efectiva de un investigador o de
un grupo de investigación para saber cuál es realmente su impacto científico (García-Villar & García-
Santos, 2021). Indicadores como el número total de publicaciones permiten identificar la cantidad de
artículos producidos por un autor o grupo. La identificación de la producción científica anual es crucial
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para evaluar el volumen de investigación generada en un período específico. Este análisis no solo es
esencial para medir el rendimiento, sino para identificar tendencias emergentes (De Filippo &
Fernández, 2002). En este contexto, la figura 1 presenta un análisis detallado de la producción científica
y revela una evolución marcada por tres fases: baja producción, crecimiento moderado y expansión
exponencial en los últimos años.
Desde 1972 hasta aproximadamente 2016, la cantidad de publicaciones en este campo se mantuvo en
niveles muy bajos, con solo algunas publicaciones esporádicas que oscilan entre 1 a 4 en determinados
años. Durante este período, la RV en el ámbito educativo era un área incipiente, con poco interés o
capacidad tecnológica para su implementación efectiva en la enseñanza de estas ciencias.
En 2017 se observa un cambio significativo en esta tendencia, evidenciado por un aumento gradual en
el número de publicaciones, lo que refleja un creciente interés en la RV como herramienta educativa,
posiblemente impulsado por avances tecnológicos y una mayor accesibilidad a hardware y software
de RV.
Desde 2018 en adelante, el crecimiento de la producción científica se vuelve exponencial, alcanzando
su punto máximo en 2024 con 53 publicaciones. Este período representa una consolidación del interés
académico en el tema, reflejado por un aumento constante en las contribuciones científicas. La
evolución observada sugiere que la RV ha adquirido un papel relevante en la enseñanza de Química,
Biología y Ciencias Ambientales durante los últimos años. Este auge puede estar relacionado con el
perfeccionamiento de la tecnología y el desarrollo de nuevas aplicaciones pedagógicas, así como un
creciente cuerpo de evidencia científica que respalda su efectividad en el aprendizaje.
Figura 1
Producción científica anual
Para complementar este análisis global sobre la evolución temática a lo largo del tiempo, la figura 2
facilita la identificación de temas que han sido tendencia dentro del campo e ilustra su carácter
interdisciplinario. Se pueden distinguir términos emergentes junto con aquellos que han mantenido
presencia constante en la literatura.
Los términos “virtual reality” y “VR” destacan particularmente por su frecuencia y persistencia en
el tiempo, especialmente a partir de 2021. La RV ha sido un tema central dentro de la investigación
educativa en ciencias. Además, términos relacionados como “immersive virtual reality” e “immersive
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learning” han comenzado a ganar relevancia recientemente; esto indica una creciente atención hacia
experiencias de aprendizaje inmersivas como evolución dentro del campo.
Asimismo, términos recurrentes se vinculan con la educación en ciencias como “STEM education”,
“science education” y “chemistry education”, y sugieren un interés sostenido por aplicar la RV a
disciplinas científicas específicas. La relevancia creciente observada principalmente entre 2021 y 2022
indica que este enfoque ha cobrado mayor fuerza durante esta última etapa evolutiva.
Por otro lado, sintagmas como “higher education” y “educational technology” reflejan una
conexión entre RV y su implementación en la educación superior; estos términos aparecen en distintos
momentos del período analizado, sugiriendo una integración progresiva de tecnología educativa
dentro del ámbito académico.
Figura 2
Tendencias anuales
El índice h, propuesto por Hirsh en 2005, se ha consolidado como uno de los indicadores de
productividad de autores más reconocido y se utiliza ampliamente para estimar el éxito del trabajo
realizado por un investigador, así como para predecir el impacto futuro de su producción (Dorta-
González & Dorta-González, 2010). La tabla 2 proporciona un análisis detallado de los principales
autores referentes en este campo, identificados en función del número de publicaciones, su porcentaje
relativo respecto al total de estudios analizados, el número de citas acumuladas y su índice h. Esta
información permite evaluar su impacto en la comunidad científica.
Entre los autores con mayor número de publicaciones destaca Dengel A., quien ha contribuido con
cinco trabajos y presenta un índice h de 3, lo que sugiere una contribución significativa en el área. Otros
autores con cuatro publicaciones incluyen a Apandi N., Christopoulos A., Jong M. Y., Mokmin N. y
Tsai C. C., quienes muestran variaciones en el número de citas recibidas. En particular, Jong M. Y. se
distingue por haber acumulado 302 citas, lo que indica un alto impacto y reconocimiento de sus
investigaciones. De manera similar, Tsai C. C. ha recibido 131 citas, mientras que Christopoulos A.
cuenta con 81.
Por otro lado, algunos investigadores con menor cantidad de publicaciones han recibido un número
significativo de citas. Chang S. C. y Hsu T. C., con tres publicaciones cada uno, han sido citados en 286
ocasiones, lo que resalta su influencia en la literatura científica. En contraste, otros autores como Chen
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Z., Heinemann B. y Apandi N., a pesar de contar con al menos tres publicaciones, presentan un número
reducido de citas y un índice h bajo. Esto podría indicar una menor difusión o un impacto más reciente
de sus estudios.
Tabla 2
Autores más destacados
Autor Publicaciones % del total Citas totales h-index
Dengel A. 5 1.95 110 3
Apandi N. 4 1.56 3 1
Christopoulos A. 4 1.56 81 3
Jong M. Y. 4 1.56 302 4
Mokmin N. 4 1.56 3 1
Tsai C. C. 4 1.56 131 2
Chang S. C. 3 1.17 286 3
Chen Z. 3 1.17 2 1
Heinemann B. 3 1.17 2 1
Hsu T. C. 3 1.17 286 3
El análisis de co-citación es una técnica para el mapeo de la ciencia que asume que las publicaciones
que son citadas juntas con frecuencia son temáticamente similares (Hjørland, 2013). Esta metodología
puede utilizarse para revelar la estructura intelectual de un campo de investigación (Donthu et al.,
2021). El análisis de las redes de co-citación y colaboración (ver figura 3) refleja la interconexión entre
investigadores y sus influencias en la literatura científica.
Figura 3
Red de autores destacados
Red de co-citación Red de colaboración
En la red de co-citación, los autores más influyentes incluyen a Makransky G., Radianti J., Mayer R.
E., Merchant Z., Slater M. y Parong J., quienes presentan una alta frecuencia de co-citación y conexiones
con múltiples investigadores. Este patrón sugiere que sus estudios han sido referenciados en conjunto
en diversas publicaciones, indicando su relevancia en la literatura. Makransky G. emerge como el nodo
más prominente, lo que indica que sus investigaciones han sido altamente citadas y utilizadas como
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referencia en múltiples estudios relacionados con la educación inmersiva y la RV. Otros autores como
Radianti J. y Mayer R. E. también tienen un papel central en la red, sugiriendo que sus contribuciones
han sido fundamentales para la evolución del campo.
Además, la red de colaboración muestra los grupos de investigadores que han trabajado
conjuntamente en publicaciones científicas. Se identifican varios clústeres de colaboración, destacando
un grupo conformado por Treagust D. F., Tsai C. C., Tasker, Mocerino M., Matovu H. y Ungu D.,
quienes han trabajado estrechamente en estudios sobre educación inmersiva. La presencia de Tsai C.
C., quien también aparece en la tabla de autores con publicaciones relevantes, refuerza su importancia
en el área. Además, se observan otras agrupaciones con autores como Christopoulos A., Apandi N.,
Mokmin N. y Dengel A., quienes han establecido conexiones colaborativas significativas para el
desarrollo del conocimiento en esta temática.
Resulta relevante identificar las instituciones líderes en investigación por razones que impactan
tanto en la evaluación de la producción científica como en la formulación de políticas de investigación.
La tabla 3 presenta las principales revistas que han tenido un impacto significativo en la investigación.
Estas instituciones constituyen fuentes claves dentro del ámbito académico y permiten trazar un
panorama sobre la evolución del conocimiento en esta disciplina.
En primer lugar, Journal of Chemical Education se destaca como la fuente con mayor número de
publicaciones (10) y un total de 175 citas, lo que evidencia su relevancia en la difusión de estudios
relacionados con la enseñanza de la química. Por otro lado, Lecture Notes in Computer Science, publicada
en Alemania, también destaca con 9 publicaciones y 34 citas. Este tipo de revista indica una fuerte
presencia de investigaciones con un enfoque computacional, lo que puede estar vinculado al desarrollo
de herramientas tecnológicas para la enseñanza de ciencias mediante RV. De manera similar,
Communications in Computer and Information Science aparece con 7 publicaciones y 32 citas; esto reafirma
la importancia del ámbito informático en el diseño de entornos educativos inmersivos.
Tabla 3
Instituciones destacadas
Institución Publicaciones Citas totales País
Journal of Chemical Education 10 175 Estados Unidos
Lecture Notes in Computer Science 9 34 Alemania
Communications in Computer and Information
Science
7 32 Alemania
Journal of Science Education and Technology 7 127 Estados Unidos
ACM International Conference Proceeding Series 6 12 Estados Unidos
British Journal of Educational Technology 6 630 Reino Unido
Computers and Education 5 442 Reino Unido
Education and Information Technologies 4 46 Estados Unidos
Electronics 4 50 Suiza
Education Sciences 3 62 Suiza
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Asimismo, Journal of Science Education and Technology, con 7 publicaciones y 127 citas, representa
otra fuente esencial en la investigación sobre innovación tecnológica en la enseñanza de las ciencias.
Otros actores influyentes incluyen a ACM International Conference Proceeding Series, que registra 6
publicaciones, así como British Journal of Educational Technology, también con 6 publicaciones, pero
destacándose con 630 citas. Finalmente, revistas como Computers and Education, Education and
Information Technologies y Electronics (Switzerland) reflejan el interés creciente por integrar herramientas
digitales en enseñanza. La considerable cantidad de publicaciones en estos medios sugiere que las
investigaciones en el campo de la educación inmersiva están evolucionando hacia un enfoque
interdisciplinario, donde la informática, la educación y la ciencia convergen para el desarrollo de
estrategias innovadoras de enseñanza.
En el análisis sobre la colaboración entre instituciones académicas (ver figura 4), se observa que
National Taiwan Normal University es líder central dentro de la red, estableciendo conexiones
significativas con diversas universidades alrededor del mundo. Esta posición central indica que la
institución no solo es un actor influyente en la investigación sobre educación inmersiva, sino que
facilita la cooperación internacional en el desarrollo de nuevas tecnologías y metodologías de
enseñanza. Entre sus principales socios figuran Curtin University y Western Sydney University, ambas
reconocidas por su notable historial en innovación educativa y tecnología aplicada al aprendizaje.
Además, Nanyang Technological University se encuentra dentro de este núcleo de cooperación, esto
refuerza aún más cómo investigación trasciende fronteras apoyándose mutuamente entre expertos
internacionales dedicados a educación tecnológica.
Además del liderazgo mencionado anteriormente otras agrupaciones universitarias desarrollan
colaboraciones específicas. Por ejemplo, North Carolina State University y Texas Tech University
forman parte de un subgrupo conectado, mediante esfuerzos conjuntos hacia el desarrollo de
herramientas tecnológicas para el aprendizaje efectivo. De manera similar, universidades europeas
como University of Patras, University of Turku y Hellenic Open University muestran interacciones
enfocadas al análisis pedagógico innovador.
Figura 4
Red de colaboración entre instituciones
Un aspecto relevante es también la participación de instituciones con un enfoque en inteligencia
artificial (IA) y análisis de datos, como el Artificial Intelligence and Data Analytics Lab (AIDA). La
presencia de este tipo de instituciones refuerza la idea de que la RV en la educación no solo es un tema
de interés para pedagogos y científicos, sino para investigadores en IA y procesamiento de datos,
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quienes buscan optimizar las experiencias de aprendizaje mediante herramientas tecnológicas
avanzadas.
La figura 5 muestra el mapa de colaboración entre países. Se observa que Estados Unidos y China
son los principales actores en esta red, estableciendo múltiples conexiones con otros países, lo que
refuerza su papel como líderes en la investigación y desarrollo de tecnologías educativas inmersivas.
De igual manera, la colaboración entre Estados Unidos y China es la más destacada, evidenciando un
intercambio significativo de conocimientos y recursos en el diseño y aplicación de entornos de
aprendizaje basados en RV.
Además, China ha establecido asociaciones claves con Australia, Hong Kong y Singapur. La
conexión entre China y Australia refleja la creciente inversión en educación digital y la implementación
de tecnologías emergentes en el ámbito educativo, mientras que la relación con Hong Kong y Singapur
destaca la importancia de estas regiones como centros de innovación tecnológica en Asia. Estas
colaboraciones sugieren un enfoque conjunto en la exploración de nuevas metodologías para la
enseñanza de ciencias mediante herramientas inmersivas.
En el ámbito transatlántico, la relación entre Estados Unidos y Alemania evidencia la cooperación
entre dos de las economías más avanzadas en términos de tecnología educativa. La participación de
Dinamarca en colaboración con Estados Unidos refuerza la influencia de los países escandinavos en la
innovación educativa, especialmente en la implementación de nuevas tecnologías en el aprendizaje.
Figura 5
Mapa de colaboración entre países
En bibliometría, el análisis de co-ocurrencia se centra en el estudio del contenido de las
publicaciones, abarcando áreas temáticas (por ejemplo, títulos y resúmenes) o los metadatos (por
ejemplo, palabras clave). Este tipo de análisis permite extraer e identificar teorías, métodos,
contribuciones, muestras, contextos, temas emergentes, temas más citados, conceptos y otros datos
útiles para los fines de la investigación (Klarin, 2024). La figura 6 muestra la red de co-ocurrencia de
palabras clave utilizada por los autores, lo que permite identificar líneas de investigación emergentes.
En el centro de la red, el término “virtual reality” es el nodo principal, evidenciando su papel como
eje temático de la investigación. A partir de este nodo central se desprenden diversas ramas temáticas
que reflejan el amplio espectro de aplicaciones de la RV en la educación de las ciencias. Entre los
términos más destacados se encuentran “science education”, “immersive virtual reality”,
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“gamification” y “augmented reality”, lo que sugiere que las investigaciones actuales están explorando
el impacto de estas tecnologías en la enseñanza de disciplinas científicas y en la optimización de los
procesos de aprendizaje.
Dentro de la educación en ciencias, se observan términos específicos como “chemistry”, “biology
education”, “STEM education” y “cognitive development”, lo que indica que la RV está siendo
utilizada para mejorar la enseñanza en estas áreas mediante experiencias inmersivas y metodologías
innovadoras. Además, conceptos como “student engagement”, “learning effectiveness” y “cognitive
load” sugieren que la literatura está abordando no solo la implementación de la tecnología, sino su
impacto en el rendimiento académico y la experiencia de aprendizaje de los estudiantes.
Otro campo está relacionado con el aprendizaje basado en simulaciones y metodologías
interactivas. Se destacan términos como “game-based learning”, “serious games”, “escape room” y
“presence”, lo que indica que la gamificación y el aprendizaje experiencial están siendo cada vez más
estudiados como estrategias pedagógicas efectivas en la educación en ciencias. Por último, es relevante
la presencia de términos relacionados con el aprendizaje en línea y basado en tecnología, como
“distance education”, “e-learning”, “computer-based learning” y “multimedia-based learning”. Esto
indica que la RV se está integrando en plataformas educativas digitales, permitiendo nuevas
oportunidades para la enseñanza remota y la personalización del aprendizaje.
Figura 6
Red de co-ocurrencia
El clustering es una técnica de enriquecimiento para el análisis bibliométrico cuyo objetivo principal
es crear clústeres temáticos o sociales. El análisis de estos clústeres y la observación de su desarrollo
facilita comprender cómo se manifiesta y se desarrolla un campo de investigación. Si bien existen
diversas técnicas de clustering, en la tabla 4 se presentan los principales clústeres identificados
mediante el algoritmo de Leiden, que proporciona soluciones de mayor calidad y garantiza la
identificación de comunidades bien conectadas. Su funcionamiento consta de 3 fases: (1) movimiento
local de nodos, (2) refinamiento de la partición y (3) agregación de la red basada en la partición
refinada, utilizando la partición no refinada para crear una partición inicial para la red agregada (Traag
et al., 2019). Los resultados revelan que la investigación en el campo de la RV aplicada al aprendizaje
se centra en 6 perspectivas principales: (1) realidad virtual, (2) realidad virtual inmersiva, (3)
aprendizaje inmersivo, (4) aprendizaje basado por ordenador y, (5) enseñanza de la biología.
Posteriormente, se seleccionaron los 10 documentos principales de cada clúster para analizar su
contenido. El criterio de selección utilizado fue el indicador PageRank, que actúa como una medida
alternativa del impacto de una publicación. En este sentido, una publicación con un PageRank alto se
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considera de alta calidad y, por ende, se convierte en una cita obligada entre las publicaciones más
citadas (Donthu et al., 2021). Para evaluar el contenido de los documentos en cada clúster, se aplicó
minería de texto utilizando el lenguaje de programación R (Ohri, 2013). Se empleó el paquete
wordcloud, que permite generar nubes de palabras a partir de los títulos y palabras clave presentes en
los documentos analizados. Esta técnica facilita la identificación parcial de los temas que componen
cada publicación (Duque & Oliva, 2022).
Tabla 4
Principales perspectivas investigativas
Clúster Documentos seminales Nube de palabras
Virtual reality (VR)
(Brylska et al., 2024)
(Southgate, 2020a)
(Liu et al., 2022)
(Southgate, 2020b)
(Pande et al., 2021)
(Agbo et al., 2021)
(Kersting et al., 2024)
(Mystakidis & Christopoulos, 2022)
(Tiwari et al., 2023)
(Hamilton et al., 2021)
Immersive Virtual
Reality
(Cooper et al., 2024)
(Alves et al., 2018)
(Tarng et al., 2023)
(Chang et al., 2020)
(Suno & Ohno, 2023)
(Sumardani & Lin, 2024)
(Kariapper et al., 2021)
(Parong & Mayer, 2021)
(Lu et al., 2018)
(Loureiro et al., 2020)
Immersive learning
(Zaatar et al., 2024)
(Ebrahimi & Humairi, 2024)
(Steynberg et al., 2020)
(Zhang & A. Bowman, 2022)
(Dengel, 2019)
(Poulter et al., 2023)
(Wang, 2024)
(Han et al., 2020)
(Ee Chu et al., 2024)
(Matovu et al., 2023)
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Computer-based
Learning
(Xue et al., 2023)
(Naz et al., 2024)
(Paxinou et al., 2021)
(Williams et al., 2022)
(Fung et al., 2019)
(Kader et al., 2020)
(Laricheva & Ilikchyan, 2023)
(Lu et al., 2021)
(Bejjarapu et al., 2024)
(Echeverri-Jimenez & Oliver-Hoyo, 2024)
Biology Education
(De Lorenzis et al., 2024)
(Demirel et al., 2021)
(Webb et al., 2022)
(Webb et al., 2019)
(Chuang et al., 2023)
(Mozaffari et al., 2018)
(Matovu et al., 2024)
(Shim et al., 2003)
(Chaidir et al., 2024)
(Ahmed et al., 2023)
4. Conclusiones
El análisis bibliométrico evidencia un crecimiento significativo en la producción científica sobre la
aplicación de la RV en la enseñanza de Química, Biología y Ciencias Ambientales. Aunque la literatura
en este campo era limitada antes de 2016, el avance tecnológico y la accesibilidad de herramientas
inmersivas han impulsado una expansión exponencial de investigaciones en los últimos años. Este
auge sugiere que la RV se ha consolidado como una estrategia educativa innovadora, ofreciendo
nuevas posibilidades para mejorar la comprensión de conceptos complejos y superar barreras
tradicionales de enseñanza.
El estudio identificó a los investigadores, instituciones y países que han desempeñado un papel
clave en el desarrollo de esta área. Estados Unidos y China lideran la producción científica, con una
fuerte red de colaboración internacional. Entre las instituciones más influyentes destacan la National
Taiwan Normal University y Curtin University, mientras que los autores con mayor impacto han
contribuido significativamente a la evolución del conocimiento en este campo. Estas redes de
colaboración reflejan la creciente integración de la RV en la educación, respaldada por investigaciones
interdisciplinares en tecnología educativa y pedagogía.
El análisis de co-ocurrencia de palabras clave revela que las tendencias actuales se centran en la
combinación de la RV con estrategias pedagógicas innovadoras, como la gamificación, el aprendizaje
basado en simulaciones y la educación STEM. Además, se observa un interés creciente en el impacto
cognitivo de la RV, su efectividad en la enseñanza personalizada y su integración en plataformas de
aprendizaje a distancia. Estas líneas de investigación sugieren que la educación inmersiva continuará
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evolucionando, impulsando nuevas metodologías de enseñanza que aprovechen la interactividad y la
experimentación virtual para mejorar los procesos de aprendizaje.
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Transparencia
Conflicto de interés
Los autores declaran que no existen conflictos de interés de naturaleza alguna.
Fuente de financiamiento
Los autores financiaron completamente la investigación.
Contribución de autoría
Celso Vladimir Benavides Enríquez: Conceptualización, metodología, software, validación, análisis
formal, investigación, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y edición,
financiamiento, administración del proyecto, recursos, supervisión.
Estefanía Nataly Quiroz Carrión: Conceptualización, metodología, software, validación, análisis
formal, investigación, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y edición,
financiamiento, administración del proyecto, recursos, supervisión.
Paulina Fernanda Parra Alvarez: Conceptualización, metodología, software, validación, análisis
formal, investigación, gestión de datos, visualización, redacción - preparación del borrador original,
redacción - revisión y edición, financiamiento, recursos, supervisión.
Carmen Viviana Basantes Vaca: Conceptualización, software, validación, análisis formal,
investigación, gestión de datos, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción
- revisión y edición, financiamiento, recursos, supervisión.
Los autores contribuyeron activamente en el análisis de los resultados, revisión y aprobación del
manuscrito final.
