La gamificación como estrategia metodológica en la Universidad. El caso de BugaMAP: percepciones y valoraciones de los estudiantes
Gamification as a methodological strategy at the University. The case of BugaMAP: students' perceptions and evaluations
Profesora Titular de Universidad.
Universidad de Sevilla. España
Dra. Asunción
Rodríguez-Ramos
Profesora Titular de Universidad.
Universidad de Sevilla. España
Dra. María Teresa
Padilla-Carmona
Catedrática de Universidad.
Universidad de Sevilla. España
Recibido: 2021/07/12; Revisado: 2021/09/04; Aceptado: 2021/12/20; Preprint: 2021/12/30; Publicado: 2022/01/07
Cómo
citar:
González-Limón,
M., Rodríguez-Ramos, A., & Padilla-Carmona, Mª.T.
(2022). La gamificación como estrategia metodológica en la Universidad. El caso
de BugaMAP: percepciones y valoraciones de los
estudiantes [Gamification as a methodological
strategy at the University. The case of BugaMAP: students'
perceptions and evaluations].
Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación,
63, 293-324. https://doi.org/10.12795/pixelbit.90394
RESUMEN
En este
estudio se presentan los resultados de la evaluación de una experiencia de gamificación
con el juego de simulación empresarial Business Game MAPFRE (BugaMAP), en la
rama de Ciencias Sociales.
Los objetivos que se persiguen son: 1) conocer, a través de la opinión del estudiante, si la gamificación es una herramienta idónea para la enseñanza-aprendizaje en la universidad; 2) valorar el grado de satisfacción de los estudiantes con la gamificación y conocer su percepción respecto al cumplimiento de los objetivos inicialmente planteados. Se ha aplicado un cuestionario con el que se ha recopilado información de un total de 144 estudiantes.Se analizaron las evidencias a favor de la validez facial del instrumento y su fiabilidad, y se realizaron diferentes análisis descriptivos y de contraste. Los resultados indican que los estudiantes que participaron en la experiencia valoran muy positivamente las aportaciones del juego a su aprendizaje, consideran que les permitió desarrollar competencias blandas y para el trabajo en equipo, y muestran elevados niveles de satisfacción. Las conclusiones confirman el interés del aprendizaje basado en juegos como una eficaz herramienta docente en el ámbito universitario.
ABSTRACT
This study
presents the results of the evaluation of a gamification experience with the
business simulation game Business Game MAPFRE (BugaMAP), in the field of Social
Sciences. The aims of the study are: 1) to find out, through the student's
opinion, whether gamification is an ideal tool for teaching-learning at the
university; 2) to assess the degree of student satisfaction with gamification
and to find out their perception with regard to the fulfilment of the
objectives initially set out. A questionnaire was applied and information was
collected from a total of 144 students. The evidence in favour of the face
validity of the instrument and its reliability was analysed, and different
descriptive and contrast analyses were carried out. The results indicate that the
students who participated in the experience value very positively the
contributions of the game to their learning, consider that it allowed them to
develop soft and teamwork competences, and show high levels of satisfaction.
The conclusions confirm the interest of game-based learning as an effective
teaching tool at university level.
PALABRAS
CLAVES · KEYWORDS
estudio de
caso; universidad; juego educativo; método de aprendizaje tecnologías de la
información
case
study; university; educational game; active method; information technologies
1.
Introducción
La
educación tradicional, basada en la lección magistral del docente, es percibida
por la mayoría de los estudiantes como algo aburrido (Contreras & Eguia,
2016) y
anticuado (Zainuddin et al., 2020). Ello viene motivado por la
discordancia entre el método tradicional de enseñanza y las nuevas generaciones
de estudiantes. Los docentes universitarios se enfrentan al desafío de motivar
a un alumnado nativo digital, mediante actividades innovadoras y eficaces en
las diferentes asignaturas de los planes de estudios. La integración de las
Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en la universidad ha
favorecido el desarrollo de innovaciones pedagógicas alternativas a las
tradicionales (Salcines-Talledo et al., 2020). La incorporación de las TIC ha
supuesto, frente a la enseñanza tradicional, un cambio motivacional en los
estudiantes muy positivo (Méndez Coca, 2015).
La
gamificación se usa cada vez más como una forma de aumentar la participación de
los estudiantes, motivar y promover el aprendizaje y facilitar el desarrollo de
habilidades (Buckley & Doyle, 2017). Los profesores deben adaptar su
docencia a los nuevos discentes e impulsar el aprendizaje con metodologías
activas que incentiven y motiven al alumnado. El gran reto del profesorado del
siglo XXI es la transformación de los materiales didácticos adecuándolos a las
nuevas formas de aprendizaje de la sociedad digital (Area & González,
2015), reto que se ha hecho aún más evidente tras la pandemia que vivimos. Sin
embargo, la incorporación de la gamificación a la formación y el aprendizaje en
las universidades se ve obstaculizada por la escasez de videojuegos educativos
adaptados y de calidad (Rojo
et al., 2019). Las nuevas metodologías, el aprendizaje basado en
juegos y las experiencias gamificadas no serán extrañas a la audiencia
discente, forman parte de su cultura (Pérez-Manzano & Almela-Baeza, 2018).
El alumnado se motiva más con actividades lúdicas frente al sistema de la
enseñanza tradicional (Zepeda-Hernández et al., 2016).
El uso de
juegos como herramientas de aprendizaje parece ser un enfoque prometedor debido
a su habilidad para enseñar y reforzar no solo conocimientos, sino también
habilidades, como la resolución de problemas, la colaboración o la comunicación
(Contreras & Eguia, 2016). En el mismo sentido, Pérez-Manzano y
Almela-Baeza (2018) señalan cómo la gamificación se ha convertido en la
herramienta metodológica con mayor interés en los últimos tiempos,
considerándola como un método clave en educación.
Sin
embargo, la revisión de la literatura muestra que el uso de la gamificación y
los juegos serios como herramienta educativa en la educación superior es un
tema inexplorado, así como la evaluación
de las percepciones y valoraciones por los estudiantes que hayan participado en
la implementación de juegos serios en la enseñanza universitaria presencial. En
la Universidad aún es una herramienta de aprendizaje poco utilizada y de
carácter incipiente. Por ello, aquí se presenta los resultados de la evaluación
estudiantil de una experiencia desarrollada del juego serio Business Game
MAPFRE (BugaMAP), juego de simulación empresarial, en la rama de Ciencias
Sociales.
El
término gamificación, en sentido general, hace referencia a la aplicación de
mecánicas de juegos a ámbitos que no son propiamente de entretenimiento
(Villalustre & Del Moral, 2015; Amigo, 2015). En el ámbito de aprendizaje
universitario se puede utilizar para el desarrollo de competencias
transversales genéricas y competencias específicas, como la cooperación entre
jugadores (Kapp, 2012). Llevado al terreno educativo, puede identificarse con el
diseño de escenarios de aprendizaje integrados por propuestas ingeniosas y
actividades atractivas que promuevan la resolución de tareas de forma
innovadora y colaborativa (Lee & Hammer, 2011), alentando a la superación
de retos y al logro de nuevas competencia para los estudiantes. El enfoque de
gamificación del aprendizaje implica un modelo de aprendizaje basado en
situaciones problemáticas con mayor interactividad humano-máquina y con
componentes lúdicos (Area & González, 2015).
Según
Merquis (2013), la gamificación en la Educación Superior ofrece a los
estudiantes mejores oportunidades de: 1) compromiso o interés en lo que están
aprendiendo; 2) flexibilidad, en tanto que les permite desarrollar una mayor
flexibilidad mental y habilidades de resolución de problemas; 3) competición y
posibilidad de aprender de los errores sin ser penalizados por ellos; y 4)
colaboración, en tanto que en un mundo hiperconectado, los estudiantes deben
ser capaces de colaborar con los demás de forma local y línea.
Entre las
fortalezas de la gamificación podemos señalar las siguientes (Quintanal, 2016;
Peñalva et al., 2019): favorece los procesos formativos; las dinámicas del
juego estimulan habilidades como la toma de decisiones; una actividad
gamificada será exitosa si, tras finalizarla, el alumno tiene la convicción de
haber aprendido y no solo de haber experimentado una experiencia lúdica, sin
más.
Por
tanto, la gamificación abre un panorama de elevado potencial educativo
(Pérez-Manzano & Almela-Baeza, 2018) y
constituye una herramienta metodológica muy poderosa en la educación (Dicheva
et al., 2015; Wiggins, 2016). Zainuddin et al.
(2020) en su revisión sistemática sobre el tema concluyen que el mejor método
de enseñanza es aquél que motiva e involucra a los estudiantes en su
aprendizaje y, precisamente, con la gamificación se alcanzan estos objetivos.
La mayoría de las experiencias de gamificación se han desarrollado en las áreas
de Ingeniería y Tecnología o Arquitectura (Álvaro-Tordesillas et al., 2020) y,
en menor medida, en el área de Humanidades y Ciencias Sociales. Ello incrementa
el interés y la pertinencia de esta investigación para conocer la eficacia,
validez y satisfacción con de la gamificación como herramienta docente en las
aulas universitarias en la rama de Ciencias Sociales.
El
presente estudio se centra en valorar las aportaciones de la aplicación del
juego BugaMAP al desarrollo de competencias transversales en la enseñanza
universitaria, desde la percepción y valoración del alumnado participante. El
juego de simulación empresarial Business Game MAPFRE (BugaMAP) permite
transmitir conocimientos empresariales aplicados a una empresa del sector
asegurador y, simultáneamente, estimular y desarrollar competencias específicas
de diferentes asignaturas y competencias transversales genéricas de distintas
titulaciones -trabajo en equipo, comunicación, oratoria, exposición pública,
liderazgo, etc.-. Este juego cumple los cinco principios esenciales de la
efectividad del Aprendizaje Digital Basado en Juegos expuestos por Perrotta et al. (2013): motivación intrínseca,
aprendizaje a través del disfrute intenso, autenticidad, autonomía y
aprendizaje experiencial. Así como los introducidos más recientemente en la
literatura de gamificación por Pérez-Manzano y Almela-Baeza (2018): puntos,
niveles, insignias y distintivos, tabla de clasificación, premio y recompensa,
y feedback.
Durante
el curso académico 2017/2018 desarrollamos una actividad de innovación docente
consistente en la realización de talleres con el juego de simulación BugaMAP.
Concretamente, la innovación se ha realizado en asignaturas relacionadas con la
economía, la empresa y los recursos humanos, en distintas titulaciones: Grados
en Relaciones Laborales y Recursos Humanos, Turismo y Estadística y Dobles
Grados en Relaciones Laborales y Recursos Humanos y Finanzas y Contabilidad y
en Matemáticas y Estadística, todo ellos dependientes de Departamentos del área
de Ciencias Sociales y Jurídicas de las universidades de Sevilla y Pablo de
Olavide, siendo las competencias básicas definidas por el R.D.1393/2007 de 29
de octubre, las mismas en todas ellas.
El taller
se inicia con una sesión introductoria donde se instruye a los participantes
sobre los conceptos básicos de una empresa, en concreto del sector asegurador,
con un doble objetivo: que los estudiantes cuenten con las herramientas
necesarias para su participación en el juego y que todos lo inicien con los
mismos conocimientos. Se explican los siguientes conceptos: seguro, valor de
acción, prima de seguro, renta variable, renta fija, ratio combinado. El juego
de simulación se basa en un mercado cerrado y está compuesto por varias
compañías o equipos -máximo cinco- que compiten entre sí, en uno o varios
ramos: automóviles, multi-riesgo, salud, responsabilidad civil y empresas. Se
parte de un resumen de estados financieros al cierre del ejercicio y de ciertas
previsiones para el próximo año. La situación de partida es idéntica para todos
los equipos, con un valor de 100 puntos por acción. Todo el desarrollo del
juego, así como los formularios de toma de decisiones se pueden consultar en
González-Limón y Serrano (2017a, 2017b y 2018).
Para
lograr los objetivos y ganar el juego, los estudiantes participantes tienen que
maximizar el valor de la compañía, tomando decisiones relacionadas con las
distintas áreas de gestión de una compañía de seguros -suscripción, reaseguro,
inversiones, etc.-. Las decisiones de todos los equipos se introducen en el
programa, que simulará el efecto de dichas decisiones en el escenario competitivo
para el año siguiente. Los equipos deberán analizar el grado de acierto de las
decisiones adoptadas y determinar la toma de decisiones para años posteriores.
Cada año el juego determina el valor de negocio de la compañía, un indicador
calculado a partir de las siguientes variables: cuota de mercado, ratio
combinado acumulado, beneficio acumulado y solvencia. Gana el equipo que
obtenga un mayor valor de acción al finalizar el último ejercicio o simulación
realizada (González-Limón & Serrano, 2017a, 2017b, 2018).
Dentro de
la dinámica del juego, al término de las tomas de decisiones y simulaciones,
cada equipo expone ante el resto de los participantes el desempeño de su
compañía a lo largo de la partida: estrategia inicial, grado de consecución,
aciertos, errores, perspectivas para años posteriores, etc. Esta parte del
juego es la que permite fomentar y adquirir las competencias transversales
genéricas de la titulación, ya que facilita el desarrollo de la comunicación,
la oratoria y la exposición pública.
Finalizado
el juego, los alumnos tendrán conocimientos empresariales aseguradores, primero
de manera teórica y después práctica, además de haber trabajado conceptos de
economía, empresa y recursos humanos, aprendiendo y jugando de forma divertida.
2.
Metodología
El
objetivo general de la investigación es doble:
1)
Conocer, a través de la opinión del estudiante, si la gamificación es una
herramienta idónea para la enseñanza-aprendizaje en la universidad.
2) Valorar el grado de satisfacción de los estudiantes con la gamificación y conocer su percepción respecto al cumplimiento de los objetivos inicialmente planteados. Se pretende también comprobar si existen diferencias significativas en estas opiniones en función de aspectos como el sexo, la edad y la titulación cursada por los participantes.
El
presente trabajo consiste en un análisis cuantitativo descriptivo y de
significación, a través de una encuesta, en el que se han recabado las
opiniones y percepciones de los estudiantes universitarios participantes en la
experiencia de innovación, utilizando para ello un cuestionario elaborado ad
hoc. Este método nos permite obtener información de un número relativamente
amplio de sujetos, a través de preguntas directas relacionadas con los
objetivos de investigación (Bisquerra, 2009).
2.1.
Participantes
El estudio se realizó solo para los participantes de la Universidad de Sevilla, a los que se les envió por correo electrónico el enlace a la encuesta diseñada. El cuestionario fue completado por un total de 144 alumnos, la población total de estudiantes que cursaban las materias implicadas en la Facultad de Ciencias del Trabajo (Grado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos, Relaciones Laborales y Recursos Humanos y Doble Grado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos y Finanzas y Contabilidad), de la Facultad de Turismo y Finanzas (Grado en Turismo) y de la Facultad de Matemáticas (Grado en Estadística y Doble Grado en Matemáticas y Estadística). Dos de los cuestionarios fueron eliminados pues presentaban problemas de identificación, por lo que finalmente las encuestas analizadas fueron 142.
En la
Tabla 1 se recogen las características de la muestra en relación al sexo y la
edad de los estudiantes, por un lado y, por otro, respecto su formación,
titulación que estudia y año que se encuentra cursando.
Como puede observarse, la mayor parte de los encuestados han sido mujeres (69%) y estudiantes de 19 a 21 años (66.2%). Por lo que respecta a la formación de los encuestados, en su mayoría eran alumnos del Grado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos (52.1%), mientras que las demás titulaciones estaban representadas con porcentajes muy similares, en torno al 12% de media. Además, los estudiantes se encontraban, principalmente, en segundo curso de sus diferentes titulaciones, lo que es consecuente con el hecho de que la mayor parte de ellos tuvieran edades comprendidas en el intervalo (19-21). La participación de estudiantes de quinto curso (hay que recordar que estos solo pueden corresponder a estudiantes de un Doble Grado) fue insignificante (solo tres), ya que se trata de titulaciones con escaso alumnado.
Tabla 1
Caracterización
de la muestra
|
Titulación |
Doble Grado RRLL y FC |
10.6 |
|
Grado RRLL |
52.1 |
|
|
Grado Turismo |
11.3 |
|
|
Doble Grado Matemáticas y Estadística |
13.4 |
|
|
Grado Estadística |
12.7 |
|
|
Curso |
Primero |
11.3 |
|
Segundo |
64.1 |
|
|
Tercero |
7.0 |
|
|
Cuarto |
15.5 |
|
|
Quinto |
2.1 |
|
|
Edad |
18 |
3.5 |
|
19 |
28.2 |
|
|
20 |
17.6 |
|
|
21 |
20.4 |
|
|
22 |
9.2 |
|
|
23 |
6.3 |
|
|
Más de 23 |
14.8 |
|
|
Sexo |
Mujer |
69.0 |
|
Hombre |
31.0 |
2.2. Instrumento
Como técnica de recogida de la información
se ha utilizado el cuestionario, instrumento ampliamente utilizado para la
valoración de la satisfacción de un determinado colectivo, particularmente de
los estudiantes, con los distintos métodos de innovación docente (Cabero et
al., 2010; Burkle, 2011; Cabero & Marín, 2014; Giménez-Gualdo et al., 2018;
Reyes et al., 2018).
Se optó por elaborar un cuestionario estructurado que combinaba preguntas de diversos tipos: preguntas cerradas dicotómicas (en los datos identificativos), preguntas politómicas o categorizadas de escala Likert (la mayoría de ellas) y numéricas. De acuerdo con las recomendaciones en la utilización de este instrumento (e.g., Arias, 2006; Ávila, 2006), las cuestiones estaban formuladas con claridad, usando un vocabulario simple y comprensible, y evitando las preguntas tendenciosas que pudieran inducir a una respuesta predeterminada por parte de los participantes.
El cuestionario comprendía un total
de 35 ítems divididos en 4 bloques, uno para determinar las características de
la muestra y tres correspondientes a las distintas dimensiones de análisis:
§
Datos identificativos, compuesto por
4 ítems que suponen el 11.4% del total de preguntas. Con este bloque
pretendíamos recoger información sobre la titulación, curso, edad y sexo del alumnado.
§
Dimensión 1, Características del
juego y aportaciones a la docencia universitaria. Se compone de 16 ítems (un
45.7% del total) enfocados a conocer la opinión de los alumnos sobre el uso de
los juegos como instrumento didáctico y pedagógico, indagando si lo consideran
un elemento importante en su proceso de aprendizaje.
§
Dimensión 2, Trabajo en equipo y
competencias. Este bloque agrupa a 12 ítems (34.3% de las preguntas) que buscan
información sobre el desarrollo del juego y las competencias desplegadas, el
papel de cada participante en el equipo, explorando si la actitud de los
integrantes del equipo y el rol de cada uno de ellos incidía en el resultado
final.
§
Dimensión 3, Satisfacción general,
que incluye 3 ítems (8.6% del total) para obtener la valoración global de los
participantes, tanto respecto a la gamificación como técnica educativa, en
general, como al juego BugaMAP, en particular.
El instrumento fue administrado a
través de la aplicación Google Forms, que permite confeccionar
cuestionarios y obtener las estadísticas de los resultados de las encuestas.
Una vez realizada la actividad se remitió el enlace de este cuestionario a
todos los participantes en la experiencia de innovación.
2.3. Análisis de datos
En cuanto a las propiedades
psicométricas, se ha analizado la validez facial del instrumento a través del
juicio de expertos antes de su aplicación. Los expertos consideraron que el
instrumento era suficiente y claro tras la eliminación de preguntas ambiguas y
reformulación de otras para mejorar su claridad y legibilidad. Por lo que
respecta a la fiabilidad del instrumento, una vez administrado, se ha utilizado
el coeficiente alfa de Cronbach (Cronbach, 1951; Cronbach & Shavelson,
2004), ampliamente usado para estimar la confiabilidad en investigaciones
aplicadas (Trizano-Hermosilla & Alvarado, 2016). En nuestro caso, el valor
de alfa de Cronbach para toda la escala es de .94, indicativo de una alta
confiabilidad del instrumento utilizado. Es adecuada también la fiabilidad en
las distintas sub-escalas: .94 en Características del juego y aportaciones a la
docencia universitaria, .81 en Trabajo en equipo y competencias y .87 en
Satisfacción general.
Además, se realizó un análisis
descriptivo y exploratorio de los ítems del cuestionario. Se han calculado los
estadísticos habituales de media y desviación estándar. Para el análisis
exploratorio se han calculado índices de asimetría y curtosis, y se han
realizado las pruebas de normalidad (Kolmogorov-Smirnov & Shapiro-Wilk).
Se ha usado la prueba de U de
Mann-Whiney para analizar las diferencias en las opiniones en función del sexo,
la edad y la titulación, dada la ausencia de normalidad de los datos. Para
estimar el tamaño del efecto, se ha calculado la d de Cohen y el indicador r,
definido como Z/N1/2 (Rosenthal, 1991).
3. Resultados
A continuación exponemos los
principales resultados obtenidos en torno a los objetivos de investigación.
3.1. Aportaciones del juego a la docencia universitaria
Esta dimensión pretendía valorar la
opinión de los estudiantes sobre la adecuación del juego a la enseñanza
universitaria. Los ítems que la componen exploran las características del
juego, así como sus aportaciones al aprendizaje en las materias implicadas. Las
respuestas expresan el grado de acuerdo con las afirmaciones presentadas en una
escala Likert de 5 niveles (siendo 5 total acuerdo y 1 total desacuerdo).
La Tabla 2 muestra el análisis
descriptivo de los distintos ítems que componen esta dimensión. En casi todos la media toma valores elevados,
predominan más los valores elevados (asimetría negativa) y existe mayor
concentración de valores en la zona central de la escala (leptocurtosis),
evidenciándose la ausencia de normalidad, que también confirma el test de Kolmogorov-Smirnova.
La mayor parte de las respuestas
corresponden a los niveles 5 y 4, siendo prácticamente insignificante los
niveles 1 y 2. En cuanto a las características del juego destaca su organización,
así como ser creativo y divertido. La única cuestión donde los participantes,
en su mayoría, mostraron indecisión (nivel 3) fue en el ítem 6, sobre la
facilidad del juego. Es también sensiblemente más bajo el promedio del ítem que
valora los conocimientos que aporta en el ámbito de los recursos humanos. En lo
que respecta a su adecuación a la enseñanza, las medias más altas se
corresponden con las afirmaciones: conexión con la realidad empresarial,
aportación de conocimientos empresariales y del sector asegurador, junto con la
satisfacción de las expectativas de aprendizaje. También se destaca su
contribución al desarrollo de habilidades necesarias en el entorno laboral
(softskills) aunque la aplicabilidad en el futuro presenta una media algo más
baja.
Tabla
2
Análisis descriptivo ítems de la
dimensión 1 (n=142, alfa=.94)
|
Ítem |
Media |
D.E. |
Asimet. |
Curtosis |
Kolmogorov-Smirnova |
|
|
Estad. |
Sig.* |
|||||
|
P5 Divertido |
4.24 |
0.74 |
-1.05 |
2.08 |
.25 |
.00 |
|
P6 Fácil de jugar |
3.29 |
0.91 |
-0.04 |
0.30 |
.27 |
.00 |
|
P7 Organizado |
4.41 |
0.76 |
-1.72 |
4.53 |
.31 |
.00 |
|
P8 Creativo |
4.22 |
0.78 |
-0.96 |
1.27 |
.24 |
.00 |
|
P9 Útil para el aprendizaje |
4.14 |
0.86 |
-1.24 |
2.39 |
.27 |
.00 |
|
P10 Consejos útiles para
decisiones |
4.01 |
0.95 |
-0.95 |
0.83 |
.25 |
.00 |
|
P11 Conocim. empresariales y
sector asegur. |
4.21 |
0.89 |
-1.35 |
2.26 |
.25 |
.00 |
|
P12 Conocim. económicos |
3.92 |
0.84 |
-0.94 |
1.77 |
.29 |
.00 |
|
P13 Conocim. RRHH |
3.27 |
1.02 |
-0.19 |
-0.14 |
.22 |
.00 |
|
P14 Duración adecuada para
objetivos |
3.81 |
1.03 |
-0.64 |
-0.26 |
.26 |
.00 |
|
P15 Nº toma de decisiones
adecuado |
4.06 |
0.81 |
-0.93 |
1.69 |
.27 |
.00 |
|
P16 Adecuac. a expectativas |
4.08 |
0.83 |
-0.82 |
0.72 |
.26 |
.00 |
|
P17 Contenidos útiles |
3.91 |
0.88 |
-0.76 |
0.97 |
.25 |
.00 |
|
P18 Conex. realidad
empresarial |
4.24 |
0.80 |
-0.88 |
0.77 |
.27 |
.00 |
|
P19 Aplicabil. futura de
conten. |
3.85 |
0.87 |
-0.68 |
0.62 |
.28 |
.00 |
|
P20 Contribuc. softskills |
4.06 |
0.76 |
-0 .41 |
-0.31 |
.26 |
.00 |
3.2. Trabajo
en equipo y competencias
El ítem 21 preguntaba por el rol que el
estudiante había asumido en el juego. Se establecieron cuatro posibles roles
(Duque, 2011) conforme a los cuatro tipos de personalidad definidos por Robbins
y Finley (1999):
§
Moderador: Dirige, orienta, coordina,
administra, controla y motiva a los demás integrantes del equipo.
§
Creativo: Innova, crea, inspira y
plantea nuevas alternativas.
§
Relacionista: Vela por mantener la
armonía, tanto entre los miembros del equipo, como con su entorno.
§
Evaluador: Es el crítico, evalúa los
procedimientos y resultados obtenidos, centra al equipo cuando se desenfoca.
La mayor parte de los participantes consideraron que habían asumido un papel de Moderador (35%) en la ejecución del juego, seguido del rol relacionista (25%) y creativo (24%), mientras que el papel evaluador (16%) fue el de menor desempeño.
En esta dimensión también nos parecía
importante indagar sobre la capacidad/aptitud de los estudiantes para realizar
proyectos comunes. Para ello se formuló la cuestión 22, donde se preguntaba
sobre el modo en el que los alumnos se habían enfrentado al juego:
Como equipo, esto es, ejerciendo un
liderazgo compartido (trabajo en conjunto; responsabilidad individual y grupal
compartida; el producto del trabajo es grupal).
Como grupo, es decir, con la
existencia de un solo líder que decide, discute y delega, siendo individual el
producto del trabajo (Katzenbach & Smith, 1995; Fainstein, 2002).
Casi la totalidad de los
participantes (92%) consideraron que se enfrentaron al juego como un equipo;
tomaron decisiones conjuntas, no hubo un liderazgo definido por parte de
ninguno de ellos y todos compartieron la responsabilidad del resultado. Por el
contrario, solo un 8% entendieron que el juego se había desarrollado como un
trabajo grupal, con un alumno actuando como líder que delega en el resto
determinadas decisiones.
El resto de preguntas de la dimensión
se formularon como preguntas categóricas en escala Likert, donde se establecían
afirmaciones positivas sobre la coordinación de las tareas, la comunicación del
grupo/equipo, la actuación de los participantes, el compromiso de cada uno de
ellos, la confianza, la cooperación. En la Tabla 3 se recogen los resultados
del análisis descriptivo de esta dimensión.
En esta
dimensión también predominan los valores medios, existiendo asimetría negativa
y tendencia leptocúrtica (con excepción de algunos ítems), alejándose la
distribución del modelo de curva. Las respuestas apuntan al desarrollo de un
buen trabajo en equipo, con una alta implicación personal, comunicación abierta
y franca, trabajo cooperativo, y alto nivel de confianza. Los participantes
afirman que no fue frecuente que un compañero acaparara las intervenciones y
que, cuando así sucedía, esta polarización tuvo un efecto neutro (ni positivo
ni negativo). Es de destacar que el ítem 23 (las tareas individuales se
complementaban para la meta común) obtiene un promedio algo más bajo que el
resto de ítems.
Tabla 3
Análisis descriptivo ítems dimensión 2
(n=142, alfa=.81)
|
Ítem |
Media |
D.E. |
Asimet. |
Curtosis |
Kolmogorov-Smirnova |
|
|
Estad. |
Sig. * |
|||||
|
P23 Compl Tareas |
3.42 |
1.18 |
-0.45 |
-0.60 |
.22 |
.00 |
|
P24 Coordin. trabajo |
4.11 |
0.94 |
-1.12 |
1.23 |
.24 |
.00 |
|
P25 Comunic. abierta |
4.40 |
0.83 |
-1.54 |
2.35 |
.33 |
.00 |
|
P26 Comprom. compartido |
4.32 |
0.90 |
-1.47 |
2.10 |
.31 |
.00 |
|
P27 Confianza |
4.34 |
0.85 |
-1.49 |
2.58 |
.30 |
.00 |
|
P28 Trabajo cooperat. |
4.35 |
0.84 |
-1.38 |
2.19 |
.32 |
.00 |
|
P29 Implicac. Personal |
4.45 |
0.81 |
-1.65 |
2.77 |
.36 |
.00 |
|
P30 Polarizac. Intervenc. |
2.62 |
1.31 |
0.28 |
-1.00 |
.66 |
.00 |
|
P31 Consecuen. Polarizac. |
3.38 |
1.28 |
-0.54 |
-0.59 |
.19 |
.00 |
|
P32 Satisf. con el grupo |
3.80 |
1.22 |
-0.84 |
-0.19 |
.23 |
.00 |
3.3. Satisfacción
general
En la Tabla 4 se recoge el análisis
descriptivo de los ítems de la dimensión 3. En esta dimensión volvemos a
encontrar las característica observadas en las dimensiones anteriores:
predominio de los valores altos (medias muy elevadas), asimetría negativa, leptocurtosis
y distribuciones lejos de la normalidad. Se constata que los estudiantes están
satisfechos con el juego, consideran que los objetivos se han cumplido y se
muestran favorable a su incorporación dentro de los instrumentos docentes.
Tabla
4
Análisis descriptivo ítems dimensión 3
(N=142, alfa=.87)
|
Ítem |
Media |
D.E. |
Asimetría |
Curtosis |
Kolmogorov-Smirnova |
|
|
Estad. |
Sig. * |
|||||
|
P33 Satisfac. General |
4.18 |
0.75 |
-0.83 |
1.33 |
.25 |
.00 |
|
P34 Cumpl. Objetivos |
4.18 |
0.79 |
-0.87 |
1.06 |
.24 |
.00 |
|
P35 Recom. Juego |
4.45 |
0.86 |
-1.91 |
4.24 |
.36 |
.00 |
3.4. Análisis
diferencial
Por último, se ha realizado un
análisis de la relación de cada una de las dimensiones con las variables
independientes sexo (Tabla 5), edad (Tabla 6) y titulación (Tabla 7). Como se
observa en la Tabla 5, aunque las medias de las estudiantes tienden a ser
ligeramente superiores a las de sus compañeros varones, no existen diferencias
significativas por razón de sexo en ninguna de las tres dimensiones. En cuanto
a la edad, se han configurado dos grupos, de 18 a 20 años y 21 o más, entre los
que tampoco se detectan diferencias significativas en las valoraciones (tabla
6), aunque los más mayores muestran opiniones más favorables.
Tabla 5
Análisis diferencial. Significación de
la diferencia en función del sexo
|
Variable |
SEXO |
Media (DE) |
Mann-Whitney |
|
|
valor |
Sig. |
|||
|
Dimensión 1.
Características/ aportaciones del juego |
Mujer (N=98) |
4.01 (0.61) |
1976.50 |
.43 |
|
Hombre (N=44) |
3.92 (0.61) |
|||
|
Dimensión 2. Trabajo en
equipo y competencias |
Mujer (N=98) |
3.93 (0.62) |
2054.50 |
.65 |
|
Hombre (N=44) |
3.89 (0.65) |
|||
|
Dimensión 3. Satisfacción |
Mujer (N=98) |
4.29 (0.74) |
1985.50 |
.44 |
|
Hombre (N=44) |
4.23 (0.66) |
|||
Nota: *nivel de significación 5%
Tabla 6
Análisis diferencial. Significación de la diferencia en función de la
edad
|
Variable |
EDAD |
Media (DE) |
Mann-Whitney |
|
|
valor |
Sig. |
|||
|
Dimensión 1.
Características/aportaciones del juego |
18 a 20 (N=70) |
3.90
(0.61) |
2152.50 |
.13 |
|
21 y más (N=72) |
4.06
(0.61) |
|||
|
Dimensión 2. Trabajo en
equipo y competencias |
18 a 20 (N=70) |
3.91
(0.51) |
2332.50 |
.44 |
|
21 y más (N=72) |
3.93
(0.73) |
|||
|
Dimensión 3. Satisfacción |
18 a 20 (N=70) |
4.19
(0.70) |
2132.50 |
.11 |
|
21 y más (N=72) |
4.35
(0.72) |
|||
Nota: *nivel de
significación 5%
Como se desprende de la tabla 7, sí se aprecian diferencias
significativas según la titulación en cuanto a las dimensiones 1 y 3. Así, los
estudiantes de las titulaciones sociales muestran una mayor conformidad con la
utilidad y aportaciones del juego (valoran cinco décimas más la dimensión 1 que
los estudiantes de ciencias), como no podía ser de otra forma dada la
orientación de sus estudios. También encontramos diferencias significativas en
la satisfacción; en esta dimensión los alumnos de ciencias muestran
valoraciones menores (en promedio los estudiantes de ciencias valoran su
satisfacción con el juego cuatro décimas menos que los de sociales).
Tabla 7
Análisis diferencial. Significación de la diferencia
en función de la titulación
|
Variable |
TITULACIÓN |
Media (DE) |
Mann-Whitney |
||
|
valor |
Sig. |
||||
|
Dimensión 1.
Características/ aportaciones del juego |
Ciencias (N= 37) |
3.75 (0.52) |
1322.0 |
.00* |
|
|
Sociales (N = 105) |
4.21 (0.60) |
||||
|
Dimensión 2. Trabajo en
equipo y competencias |
Ciencias (N= 37) |
3.82 (0.47) |
1580.0 |
.09
|
|
|
Sociales (N = 105) |
3.95 (0.77) |
||||
|
Dimensión 3. Satisfacción |
Ciencias (N= 37) |
4.05 (0.66) |
1364.0 |
.01* |
|
|
Sociales (N= 105) |
4.43 (0.70) |
||||
|
|
|
||||
Para estas dos dimensiones se ha calculado como indicador de tamaño de
efecto la d de Cohen y el indicador r (Rosenthal, 1991), cuyos resultados
aparecen en la tabla 8. Tanto el indicador r como la d de Cohen, muestran un
tamaño de efecto pequeño, conforme a la guía sugerida por Cohen (1988).
Tabla 8
Análisis diferencial. Tamaño del efecto
|
Variable |
R Z/N1/2 |
d de Cohen |
|
Dimensión 1.
Características/ aportaciones del juego |
.01 |
.27 |
|
Dimensión 3. Satisfacción |
.01 |
.23 |
4. Discusión y conclusiones
La utilización de la gamificación en las aulas universitarias es aún
incipiente y, por ello, ha sido escasamente investigada y evaluado su fin
didáctico. Comienzan a emerger los primeros estudios sobre la gamificación en
las universidades españolas (Peñalva et
al., 2019). Sin embargo, hasta el
momento, hay poca producción científica que analice experiencias en el área de
Ciencias Sociales dentro del ámbito universitario español. Con esta
investigación aportamos una evaluación de una experiencia de gamificación
empresarial aplicada al ámbito de las Ciencias Sociales y Jurídicas en la
Universidad, además de al ámbito de Ciencias, donde tienen mayor peso los
métodos de enseñanza tradicionales, en modalidad presencial.
Los resultados de este
estudio muestran que los estudiantes consideran que a través del juego de
simulación BugaMAP han puesto en práctica las competencias transversales
genéricas que figuran en la mayoría de los planes de estudio y programas
de las asignaturas, como la toma de decisiones, la capacidad de crítica y
autocrítica, el trabajo en equipo, habilidades en las relaciones
interpersonales, habilidades de trabajar en grupo, capacidad de aplicar la
teoría a la práctica. En este sentido,
coincidimos con Ferrer et al. (2018, p.165) quienes señalan que “la utilización de videojuegos como práctica educativa
fortalece el autoconocimiento de las potencialidades y el autoconcepto, además
de proveer información sobre el mundo laboral, promoviendo ambientes de
aprendizajes significativos que enriquecen las capacidades cerebrales de los
estudiantes”. De acuerdo con la percepción de los participantes en la
experiencia, las actividades de gamificación les permiten alcanzar competencias
genéricas de gran valor, especialmente en la toma de decisiones empresariales
integradas. Estas opiniones, por otra parte, son independientes del sexo y de
la edad del alumnado, y solo presentan diferencias significativas en función de
la titulación cursada (Ciencias o Ciencias Sociales y Jurídicas). Así, los
estudiantes de ciencias sociales valoran de forma algo más positiva las
características y aportaciones del juego y su satisfacción con la aplicación
del mismo en las materias cursadas. En todo caso, el efecto de esta diferencia
de opiniones es pequeño. Como en otros estudios de casos que analizan las
percepciones de los estudiantes sobre innovaciones pedogógicas, por ejemplo, el
modelo Flipped Classroom en asignaturas de Ingeniería (Salcines-Talledo et al.,
2020), los estudiantes valoran muy positivamente la promoción del uso de los
recursos tecnológicos por parte de los docentes.
Por otra parte, hemos
encontrado, como señalan Siemon y Eckardt (2017), que la implementación de los juegos aumenta la carga de trabajo
tanto para los estudiantes como para el personal docente. Esta herramienta requiere una
dedicación de tiempo y esfuerzo para planificar los juegos, diseñarlos,
implementarlos y evaluar su efectividad didáctica (González & De Pablos, 2015; Peñalva et al., 2019). Además, la incorporación de la gamificación a la formación y el
aprendizaje en las universidades se ve obstaculizada por la escasez de
videojuegos educativos adaptados y de calidad (Rojo et al., 2019).
Pese a las dificultades encontradas, concluimos que a
través del juego de simulación BugaMAP el alumnado manifiesta haber aprendido y aplicado conceptos empresariales,
en particular del ramo asegurador, desarrollando habilidades empresariales que
les serán de gran utilidad en su inserción en el mercado laboral. Los
estudiantes obtienen una comprensión mayor de los procesos empresariales a
través de una práctica real con juegos de simulación. Es por ello que los resultados obtenidos nos llevan a defender la elevada
eficacia de los proyectos de gamificación como herramienta de aprendizaje
(Pérez-Manzano & Almela-Baeza, 2018). En este sentido, sería necesario el
fomento, por parte de la administración
universitaria, de los recursos destinados a la creación y el diseño de “juegos
serios” para la enseñanza en este nivel educativo.
En cuanto a las limitaciones de este
estudio, debemos indicar que se basa exclusivamente en datos de autoinforme,
que no permiten la verificación independiente. Esto puede conllevar sesgos
debidos a la memoria selectiva, la atribución, la exageración, etc. Asimismo,
la muestra del estudio es reducida, si bien engloba a toda la población que
participó en la experiencia. Serían necesario estudios de mayor alcance, no
limitados a unas cuantas titulaciones, para poder explorar con mayor detalle y
rigor los beneficios potenciales de la gamificación en la educación superior,
desde la perspectiva de los estudiantes. La investigación futura, por otra
parte, se beneficiaría del uso de diseños cuasi-experimentales que permitieran
la posibilidad de ofrecer relaciones causales y la mejora de las competencias
transversales.
Gamification as a methodological strategy at the University. The case of BugaMAP:
students' perceptions and evaluations
1. Introduction
Most students perceive traditional education, based on
the teacher's lecture, as boring (Contreras & Eguia, 2016) and outdated (Zainuddin et al., 2020). This
is due to the mismatch between the traditional teaching method and the new
generations of students. University teachers face the challenge of motivating a
digital native student body through innovative and effective activities in the
different subjects of the curricula. Integrating Information and Communication
Technologies (ICT) in universities has favoured the development of pedagogical
innovations that are alternatives to traditional ones (Salcines-Talledo et al.,
2020). The incorporation of ICT has meant, compared to traditional teaching, a
very positive motivational change in students (Méndez Coca, 2015).
Gamification is more and more used to increase student
engagement, to motivate and to promote learning and facilitate skills
development (Buckley & Doyle, 2017). Teachers must adapt their teaching to
the new learners and promote learning with active methodologies that encourage
and motivate students. The great challenge for teachers in the 21st century is
transforming teaching materials to adapt them to the new ways of learning in
the digital society (Area & González, 2015). This challenge has become even
more evident after the pandemic we are experiencing. However, the incorporation
of gamification into training and learning in universities is hindered by the
scarcity of adapted and quality educational video games (Rojo et al., 2019).
New methodologies, game-based learning and gamified experiences will not be
alien to the learning audience, they are part of their culture (Pérez-Manzano
& Almela-Baeza, 2018). Students are more
motivated by playful activities as opposed to the traditional teaching system
(Zepeda-Hernández et al., 2016).
The use of games as learning tools seems to be a
promising approach due to their ability to teach and reinforce not only knowledge
but also skills, such as problem-solving, collaboration or communication
(Contreras & Eguia, 2016). In the same vein, Pérez-Manzano and Almela-Baeza (2018) point out how gamification has become
the methodological tool with the most significant interest in recent times,
considering it a key education method.
However, the literature review shows that the use of
gamification and serious games as an educational tool in higher education is an
unexplored topic, as well as the evaluation of perceptions and assessments by
students who have participated in the implementation of serious games in
face-to-face university teaching. It is still an underused and incipient
learning tool at the university level. Therefore, here we present the student
evaluation results of an experience developed with the serious game Business
Game MAPFRE (BugaMAP), a business simulation game, in
the branch of Social Sciences.
In a general sense, the term gamification refers to
the application of game mechanics to areas that are not strictly entertainment
(Villalustre & Del Moral, 2015; Amigo, 2015). In
the university learning environment, gamification can be used to develop
generic transversal skills and specific competencies, such as cooperation
between players (Kapp, 2012). Taken to the educational field, it can be
identified with the design of learning scenarios integrated by innovative
proposals and engaging activities that promote the resolution of tasks
creatively and collaboratively (Lee & Hammer, 2011), encouraging the overcoming
of challenges and the achievement of new competences for students. The
gamification approach involves a learning model based on problem situations
with greater human-machine interactivity and playful components (Area &
González, 2015).
According to Merquis (2013),
gamification in Higher Education offers students better opportunities for: 1)
engagement or interest in what they are learning; 2) flexibility, in that it
allows them to develop greater mental flexibility and problem-solving skills;
3) competition and the ability to learn from mistakes without being penalised;
and 4) collaboration, in that in a hyper-connected world, students must be able
to collaborate with others locally and online.
Among the strengths of gamification, we can point out
the following (Quintanal, 2016; Peñalva et al., 2019): it favours training
processes; game dynamics stimulate skills such as decision-making; a gamified
activity will be successful if, after completing it, the student is convinced
of having learned and not just having experienced a playful experience.
Therefore, gamification opens up
a panorama of high educational potential (Pérez-Manzano & Almela-Baeza, 2018) and constitutes a powerful
methodological tool in education (Dicheva et al.,
2015; Wiggins, 2016). Zainuddin et al. (2020),
in their systematic review on the subject, conclude that the best teaching
method is one that motivates and involves students in their learning and,
precisely, gamification achieves these objectives. Most gamification
experiences have been developed in the areas of Engineering and Technology or
Architecture (Álvaro-Tordesillas et al., 2020) and, to a lesser extent, in the area of Humanities and Social Sciences. This
increases the interest and relevance of this research to find out the effectiveness,
validity and satisfaction with gamification as a
teaching tool in university classrooms in the field of Social Sciences.
This study focuses on assessing the contributions of
the application of the BugaMAP game to the
development of transversal competencies in university education, from the
perception and assessment of the participating students. The business
simulation game Business Game MAPFRE (BugaMAP)
transmits business knowledge applied to a company in the insurance sector and,
at the same time, stimulates and develops specific skills from different
subjects and generic transversal skills from different degrees -teamwork,
communication, public speaking, public presentation, leadership, etc.-. This
game fulfils the five essential principles of effective Digital Game-Based
Learning outlined by Perrotta et al. (2013): intrinsic motivation, learning
through intense enjoyment, authenticity, autonomy and
experiential learning. As well as those introduced more recently in the
gamification literature by Pérez-Manzano and Almela-Baeza
(2018): points, levels, badges, leaderboards, rewards and feedback.
We developed a teaching innovation activity during the
2017/2018 academic year consisting of workshops with the BugaMAP
simulation game. Specifically, the innovation has been carried out in subjects
related to economics, business and human resources, in different degrees:
Degrees in Labour Relations and Human Resources, Tourism and Statistics and
Double Degrees in Labour Relations and Human Resources and Finance and
Accounting and in Mathematics and Statistics, all of them depending on
Departments of the area of Social and Legal Sciences of the universities of Seville and Pablo de Olavide, being the
basic competencies defined by the R.D.1393/2007 of 29 October, the same in all
of them.
The workshop begins with an introductory session where
participants are instructed on the basic concepts of a company, specifically
the insurance sector, with a twofold objective: to ensure that the students
have the necessary tools for their participation in the game and that everyone
starts the game with the same knowledge. The following concepts are explained:
insurance, share value, insurance premium, equity, fixed income, combined
ratio. The simulation game is based on a closed market. It is composed of
several companies or teams - a maximum of five - competing against each other
in one or several lines of business: automobile, multi-risk, health, liability and business. It is based on a summary of
financial statements at the end of the financial year and certain forecasts for
the coming year. The starting situation is identical for all teams, with a
value of 100 points per share. The entire development of the game and the
decision-making forms can be found in González-Limón
& Serrano (2017a,
2017b and 2018).
To achieve the objectives and win the game, the
participating students have to maximise the company's
value by making decisions related to the different areas of management of an
insurance company - underwriting, reinsurance, investments, etc. The decisions
of all teams are entered into the programme, which will simulate the effect of
these decisions on the competitive scenario for the following year. The teams
must analyse the degree of success of the decisions made and determine the
decision making for subsequent years. Each year the game determines the
company's business value, an indicator calculated from the following variables:
market share, cumulative combined ratio, cumulative profit, and solvency. The
team with the highest share value at the end of the last year or simulation is
the winner (González-Limón & Serrano, 2017a, 2017b, 2018).
Within the dynamics of the game, at the end of the
decision-making and simulations, each team presents its company's performance
throughout the game to the rest of the participants: initial strategy, degree
of achievement, successes, errors, prospects for subsequent years, etc. This
part of the game is the one that allows for the promotion and acquisition of
the generic transversal competencies of the degree, as it facilitates the
development of communication, public speaking and
public presentation.
At the end of the game, the students will have gained
theoretical and practical knowledge of the insurance business and have worked
on concepts of economics, business and human
resources, learning and playing in a fun way.
2. Methodology
The general objective of the research is twofold: 1)
to find out, through the student's opinion, whether gamification is an ideal
tool for teaching-learning at university; 2) to assess the degree of
satisfaction of students with gamification and to find out their perception
about the fulfilment of the objectives initially set. The aim is also to check
whether there are significant differences in these opinions according to
gender, age and the degree course taken by the participants.
This work consists of a quantitative descriptive and
significance analysis through a survey. The opinions and perceptions of the
university students participating in the innovation experience have been
collected using a questionnaire developed ad hoc. This method allows us
to obtain information from a relatively large number of subjects through direct
questions related to the research objectives (Bisquerra, 2009).
2.1.
Participants
The study was conducted only for participants from the University of Seville, who were sent the link to the designed survey by e-mail. The questionnaire was completed by a total of 144 students, the total population of students studying the subjects involved in the Faculty of Labour Sciences (Degree in Labour Relations and Human Resources, Labour Relations and Human Resources and Double Degree in Labour Relations and Human Resources and Finance and Accounting), the Faculty of Tourism and Finance (Degree in Tourism) and the Faculty of Mathematics (Degree in Statistics and Double Degree in Mathematics and Statistics). Two of the questionnaires were eliminated as they presented identification problems so that, in the end, 142 surveys were analysed.
Table 1 shows the characteristics of the sample
concerning the sex and age of the students, on the one hand, and, on the other,
with respect to their education, degree and year of
study.
Table 1
Sample characteristics
|
Degree |
Double Degree
in Labour Relations and
Human Resources and Finance and Accounting |
10.6 |
|
Degree in Labour Relations
and Human Resources |
52.1 |
|
|
Degree in Tourism |
11.3 |
|
|
Double Degree in Mathematics and Statistics |
13.4 |
|
|
Degree in Statistics |
12.7 |
|
|
Course |
First |
11.3 |
|
Second |
64.1 |
|
|
Third |
7.0 |
|
|
Fourth |
15.5 |
|
|
Fifth |
2.1 |
|
|
Age |
18 |
3.5 |
|
19 |
28.2 |
|
|
20 |
17.6 |
|
|
21 |
20.4 |
|
|
22 |
9.2 |
|
|
23 |
6.3 |
|
|
More than 23 |
14.8 |
|
|
Sex |
Woman |
69.0 |
|
Man |
31.0 |
As shown in Table 1, most of the respondents were
women (69%) and students aged between 19 and 21 (66.2%). About the educational
background of the respondents, most of them were students of the Bachelor's Degree in Labour Relations and Human Resources
(52.1%). In contrast, the other degrees were represented with very similar
percentages, around 12% on average. Moreover, the students were mainly in the
second year of their different degrees, which is consistent with most of them
being in the age range (19-21). The participation of fifth-year students (it
should be remembered that these can only correspond to students of a Double
Degree) was insignificant (only three), as these are degrees with few students.
2.2.
Instrument
A
questionnaire was used as a technique for collecting information, an instrument
widely used to assess the satisfaction of a given group, particularly students,
with different teaching innovation methods (Cabero et al., 2010; Burkle, 2011;
Cabero & Marín, 2014; Giménez-Gualdo et al.,
2018; Reyes et al., 2018).
A structured questionnaire was chosen that combined questions of different types: dichotomous closed questions (in the identifying data), polytomous or categorised Likert-scale questions (most of them) and numerical questions. Following recommendations on using this instrument (e.g., Arias, 2006; Avila, 2006), the questions were clearly formulated, using understandable and straightforward vocabulary, and avoiding leading questions that could induce a predetermined response from participants.
The
questionnaire comprised a total of 35 items divided into four blocks, one to
determine the characteristics of the sample and three corresponding to the
different dimensions of analysis:
§
Identification
data comprises four items accounting for 11.4% of the total number of
questions. This block aimed to collect information on the degree, year, age and sex of the students.
§
Dimension 1,
Game characteristics and contributionT to university
teaching. It comprises 16 items (45.7% of the total) focused on finding out the
students' opinion on the use of games as a didactic and pedagogical instrument,
inquiring whether they consider it to be an essential element in their learning
process.
§
Dimension 2, Teamwork and competencies. This block groups 12 items (34.3%
of the questions) that seek information about the development of the game and
the competencies deployed, the role of each participant in the team, exploring
whether the attitude of the team members and the role of each one of them influenced
the final result.
§
Dimension 3,
Overall satisfaction, which includes three items (8.6% of the total) to obtain
the overall assessment of the participants, both about gamification as an
educational technique in general and to the BugaMAP game in particular.
The
instrument was administered through the Google Forms application, which
allows questionnaires to be created and statistics on the results of the
surveys to be obtained. Once the activity had been carried out, the link to
this questionnaire was sent to all the participants in the innovation
experience.
2.3.
Data analysis
As for the
psychometric properties, the face validity of the instrument was analysed through
expert judgement prior to its application. The experts considered the
instrument to be sufficient and clear after the elimination of ambiguous
questions and the reformulation of others to improve its clarity and
readability. Regarding the reliability of the instrument, once administered,
Cronbach's alpha coefficient (Cronbach, 1951; Cronbach & Shavelson, 2004),
widely used to estimate reliability in applied research (Trizano-Hermosilla
& Alvarado, 2016), was used. In our case, the Cronbach's alpha value for
the full scale is .94, indicating the high reliability of the instrument used.
Reliability is also adequate for the different subscales: .94 for Game
characteristics and contributions to university teaching, .81 for Teamwork and
competencies and .87 for General satisfaction.
In addition,
a descriptive and exploratory analysis of the questionnaire items was carried
out. The usual statistics of mean and standard deviation were calculated. For
the exploratory analysis, skewness and kurtosis indices were calculated, and
normality tests (Kolmogorov-Smirnov & Shapiro-Wilk) were performed.
The
Mann-Whiney U test was used to analyse differences in opinions according to
gender, age and degree, given the non-normality of the
data. To estimate the effect size, Cohen's d and the r
indicator, defined as Z/N1/2 (Rosenthal, 1991), were calculated.
3. Results
The main
results obtained in relation to the research objectives are presented below.
3.1. Contributions of gaming to university teaching
This
dimension aimed to assess the students' opinion on the suitability of the game
for university teaching. The items that comprise it explore the characteristics
of the game, as well as its contribution to learning in the subjects involved.
The answers express the degree of agreement with the statements presented on a
5-level Likert scale (5 being total agreement and 1 total disagreement).
Table 2 shows
the descriptive analysis of the different items that make up this
dimension. In almost all of them, the
mean takes high values, high values predominate more (negative skewness), and
there is a greater concentration of values in the central area of the scale
(leptokurtosis), showing the absence of normality, which is also confirmed by
the Kolmogorov-Smirnova test.
Most of the
answers correspond to levels 5 and 4, with levels 1 and 2 being practically
insignificant. As far as the characteristics of the game are concerned, its
organisation stands out, as well as being creative and fun. The only question
where the majority of participants showed hesitation
(level 3) was item 6, on the ease of the game. The average for the item that
values the knowledge it brings in the field of human resources is also
significantly lower. With regard to its suitability
for teaching, the highest averages correspond to the connection with the
business reality, the contribution of business and insurance sector knowledge,
together with the satisfaction of learning expectations. Its contribution to
the development of skills needed in the work environment (soft skills) is also
highlighted, although the applicability in the future has a somewhat lower
average.
Table
2
Descriptive
analysis of dimension 1 items (n=142, alpha=.94)
|
Item |
Mean |
SD |
Asymm. |
Kurtosis |
Kolmogorov-Smirnov a |
|
|
Value |
Sig.* |
|||||
|
P5 Fun |
4.24 |
0.74 |
-1.05 |
2.08 |
.25 |
.00 |
|
P6 Easy to play |
3.29 |
0.91 |
-0.04 |
0.30 |
.27 |
.00 |
|
P7 Organised |
4.41 |
0.76 |
-1.72 |
4.53 |
.31 |
.00 |
|
P8 Creative |
4.22 |
0.78 |
-0.96 |
1.27 |
.24 |
.00 |
|
P9 Useful for learning |
4.14 |
0.86 |
-1.24 |
2.39 |
.27 |
.00 |
|
P10 Helpful hints for
decisions |
4.01 |
0.95 |
-0.95 |
0.83 |
.25 |
.00 |
|
P11 Business knowledge
and insurance sector |
4.21 |
0.89 |
-1.35 |
2.26 |
.25 |
.00 |
|
P12 Economic knowledge |
3.92 |
0.84 |
-0.94 |
1.77 |
.29 |
.00 |
|
P13 Knowledge HR |
3.27 |
1.02 |
-0.19 |
-0.14 |
.22 |
.00 |
|
P14 Adequate duration for
objectives |
3.81 |
1.03 |
-0.64 |
-0.26 |
.26 |
.00 |
|
P15 No. of appropriate
decision making |
4.06 |
0.81 |
-0.93 |
1.69 |
.27 |
.00 |
|
P16 Adequacy to
expectations |
4.08 |
0.83 |
-0.82 |
0.72 |
.26 |
.00 |
|
P17 Useful content |
3.91 |
0.88 |
-0.76 |
0.97 |
.25 |
.00 |
|
P18 Business Reality
Connection |
4.24 |
0.80 |
-0.88 |
0.77 |
.27 |
.00 |
|
P19 Future applicability
of contents |
3.85 |
0.87 |
-0.68 |
0.62 |
.28 |
.00 |
|
P20 Soft skills contrib. |
4.06 |
0.76 |
-0 .41 |
-0.31 |
.26 |
.00 |
3.2.
Teamwork and competences
Item 21 asked
about the role that the student had assumed in the game. Four possible roles
were established (Duque, 2011) according to the four personality types defined
by Robbins and Finley (1999):
§
Moderator:
Leads, guides, coordinates, manages, controls, and motivates the other members
of the team.
§
Creative:
Innovate, create, inspire and come up with new
alternatives.
§
Relationship
manager: Ensures harmony between team members and their environment.
§
Evaluator:
The evaluator is the critic, and assesses the procedures and results obtained,
focuses the team when it becomes unfocused.
The majority of participants felt that they had assumed a Moderator
role (35%) in the execution of the game, followed by the role of Relationship
Manager (25%) and Creative (24%), while the role of Evaluator (16%) was the
lowest-performing role.
In this
dimension, it also seemed important to us to inquire about the students'
ability/capacity to carry out common projects. For this purpose, question 22
was formulated, asking about the way in which the students had dealt with the
game:
As a team, i.e. exercising shared leadership (working together; shared
individual and group responsibility; the work product is a group product).
As a group, i.e. with a single leader who decides, discusses, and
delegates, the work product is individual (Katzenbach & Smith, 1995; Fainstein, 2002).
Almost all
participants (92%) felt that they approached the game as a team; they made
decisions together, there was no defined leadership by any of them, and they
all shared responsibility for the outcome. In contrast, only 8% felt that the
game was played as group work, with one pupil acting like a leader who
delegated certain decisions to the others.
The rest of
the questions in the dimension were formulated as categorical questions on a
Likert scale, where positive statements were made about task coordination,
group/team communication, the performance of participants, the commitment of
each participant, trust, cooperation. Table 3 shows the results of the
descriptive analysis of this dimension.
Table
3
Descriptive
analysis of dimension 2 items (n=142, alpha=.81)
|
Item |
Mean |
SD |
Asymm. |
Kurtosis |
Kolmogorov-Smirnov a |
|
|
Value |
Sig.
* |
|||||
|
P23 Compl
Tasks |
3.42 |
1.18 |
-0.45 |
-0.60 |
.22 |
.00 |
|
P24 Coordin.
work |
4.11 |
0.94 |
-1.12 |
1.23 |
.24 |
.00 |
|
P25 Open communication |
4.40 |
0.83 |
-1.54 |
2.35 |
.33 |
.00 |
|
P26 Shared commitment |
4.32 |
0.90 |
-1.47 |
2.10 |
.31 |
.00 |
|
P27 Confidence |
4.34 |
0.85 |
-1.49 |
2.58 |
.30 |
.00 |
|
P28 Cooperative work |
4.35 |
0.84 |
-1.38 |
2.19 |
.32 |
.00 |
|
P29 Involvement Staff |
4.45 |
0.81 |
-1.65 |
2.77 |
.36 |
.00 |
|
P30 Polarisation
Intervention |
2.62 |
1.31 |
0.28 |
-1.00 |
.66 |
.00 |
|
P31 Consequences Polariz. |
3.38 |
1.28 |
-0.54 |
-0.59 |
.19 |
.00 |
|
P32 Satisfaction with the
group |
3.80 |
1.22 |
-0.84 |
-0.19 |
.23 |
.00 |
In this
dimension, mean values also predominate, with negative asymmetry and a
leptokurtic tendency (except for some items), with the distribution moving away
from the curve model. The responses point to the development of good teamwork,
with high personal involvement, open and frank communication, cooperative work,
and a high level of trust. The participants stated that it was rare for a
partner to monopolise the interventions and that, when this happened, this
polarisation had a neutral effect (neither positive nor negative). It is
noteworthy that item 23 (individual tasks complemented each other for the
common goal) has a somewhat lower average than the other items.
3.3.
Overall satisfaction
Table 4 shows
the descriptive analysis of the items in dimension 3. In this dimension, we
again find the characteristics observed in the previous dimensions:
predominance of high values (very high means), negative skewness, leptokurtosis and distributions far from normal. It can be seen that the students are satisfied with the
game, consider that the objectives have been fulfilled and are in favour of
incorporating it into the teaching instruments.
Table
4
Descriptive
analysis of dimension 3 items (N=142, alpha=.87)
|
Item |
Mean |
SD. |
Asymm. |
Kurtosis |
Kolmogorov-Smirnov a |
|
|
Value |
Sig. * |
|||||
|
P33 Satisfaction General |
4.18 |
0.75 |
-0.83 |
1.33 |
.25 |
.00 |
|
P34 Compliance Targets |
4.18 |
0.79 |
-0.87 |
1.06 |
.24 |
.00 |
|
P35 Recom.
Game |
4.45 |
0.86 |
-1.91 |
4.24 |
.36 |
.00 |
3.4. Differential analysis
Finally, an
analysis was made of the relationship of each of the dimensions with the
independent variables sex (Table 5), age (Table 6) and degree (Table 7). As
shown in Table 5, although the averages of female students tend to be slightly
higher than those of their male counterparts, there are no significant
differences by gender in any of the three dimensions. In terms of age, there
are two groups, aged 18 to 20 and 21 and over, with no significant differences
in the ratings (Table 6), although older students have more favourable
opinions.
Table
5
Differential
analysis. Significance of the difference according to sex
|
Variable |
SEX |
Mean (SD) |
Mann-Whitney |
|
|
Value |
Sig. |
|||
|
Dimension 1.
Characteristics/inputs of the game |
Female (N=98) |
4.01 (0.61) |
1976.50 |
.43 |
|
Male (N=44) |
3.92 (0.61) |
|||
|
Dimension 2. Teamwork and
competences |
Female (N=98) |
3.93 (0.62) |
2054.50 |
.65 |
|
Male (N=44) |
3.89 (0.65) |
|||
|
Dimension 3. Satisfaction |
Female (N=98) |
4.29 (0.74) |
1985.50 |
.44 |
|
Male (N=44) |
4.23 (0.66) |
|||
Note: *significance level
5%.
Table 6
Differential
analysis. Significance of the difference according to age
|
Variable |
AGE |
Mean (SD) |
Mann-Whitney |
|
|
Value |
Sig. |
|||
|
Dimension 1. Game
characteristics/inputs |
18 to 20 (N=70) |
3.90
(0.61) |
2152.50 |
.13 |
|
21 and over (N=72) |
4.06
(0.61) |
|||
|
Dimension 2. Teamwork and
competences |
18 to 20 (N=70) |
3.91
(0.51) |
2332.50 |
.44 |
|
21 and over (N=72) |
3.93
(0.73) |
|||
|
Dimension 3. Satisfaction |
18 to 20 (N=70) |
4.19
(0.70) |
2132.50 |
.11 |
|
21 and over (N=72) |
4.35
(0.72) |
|||
|
Note: *significance level
5%. |
||||
As shown in Table 7,
there are significant differences according to the degree in dimensions 1 and
3. Thus, students from social studies degrees show greater agreement with the
usefulness and contributions of the game (they rate dimension 1 five tenths
higher than science students), as could not be otherwise given the orientation
of their studies. However, we also found significant differences in
satisfaction; in this dimension, science students have lower ratings (on
average, science students rate their satisfaction with the game four-tenths lower than social
studies students).
Table 7
Differential
analysis. Significance of the difference as a function of the degree
|
Variable |
QUALIFICATION |
Mean (SD) |
Mann-Whitney |
||
|
Value |
Sig. |
||||
|
Dimension 1.
Characteristics/inputs of the game |
Science (N= 37) |
3.75 (0.52) |
1322.0 |
.00* |
|
|
Social (N = 105) |
4.21 (0.60) |
||||
|
Dimension 2. Teamwork and
competences |
Science (N= 37) |
3.82 (0.47) |
1580.0 |
.09
|
|
|
Social (N = 105) |
3.95 (0.77) |
||||
|
Dimension 3. Satisfaction |
Science (N= 37) |
4.05 (0.66) |
1364.0 |
.01* |
|
|
Social (N= 105) |
4.43 (0.70) |
||||
|
Note: *significance level
5%. |
|
||||
For these two
dimensions, Cohen's d and the r indicator (Rosenthal,
1991) have been calculated as indicators of effect size, the results of which
are shown in Table 8. Both the r indicator and Cohen's d show a small effect
size according to the guidelines suggested by Cohen (1988).
Table 8
Differential
analysis. Effect size
|
Variable |
R Z/N 1/2 |
d for Cohen |
|
Dimension 1. Characteristics/inputs of the game |
.01 |
.27 |
|
Dimension 3. Satisfaction |
.01 |
.23 |
4. Discussion and conclusions
The use of
gamification in university classrooms is still in its infancy, and therefore,
its didactic purpose has been scarcely researched and evaluated. The first
studies on gamification in Spanish universities are beginning to emerge (Peñalva et al., 2019). However, so far, there is
little scientific production that analyses experiences in the
area of Social Sciences within the Spanish university environment. With
this research, we provide an evaluation of an experience of business
gamification applied to the field of Social and Legal Sciences at the
university, in addition to the field of Sciences,
where traditional teaching methods are more important, in face-to-face mode.
The results of this study show that the students consider that through
the BugaMAP simulation game they have put into
practice the generic transversal competencies that
appear in most curricula and subject programmes, such as decision-making, the capacity
for criticism and self-criticism, teamwork, interpersonal relations skills,
group work skills, and the capacity to apply theory to practice. In this sense, we agree with Ferrer et al. (2018,
p.165), who point out that "the use
of video games as an educational practice strengthens self-knowledge of
potential and self-concept, as well as providing information about the world of
work, promoting meaningful learning environments that enrich students' brain
capacities". According to the participants' perception of the
experience, gamification activities allow them to achieve valuable generic
competencies, especially in integrated business decision-making. On the other
hand, these opinions are independent of the gender and age of the students and
only show significant differences depending on the degree studied (Science or
Social Sciences and Law). Thus, social science students rate the
characteristics and contributions of the game and their satisfaction with its
application in the subjects they have studied somewhat more positively. In any
case, the effect of this difference of opinion is small. As in other case
studies that analyse students' perceptions of pedagogical innovations, for
example, the Flipped Classroom model in Engineering subjects (Salcines-Talledo
et al., 2020), students rate the use of technological resources teachers very
positively.
In
addition, we have found, as Siemon and
Eckardt (2017) point out, that the
implementation of games increases the
workload for both students and teaching staff. Moreover, this tool requires a dedication of
time and effort to plan the games, design them, implement them
and evaluate their didactic effectiveness (González
& De Pablos, 2015; Peñalva et al., 2019). Also, the
incorporation of gamification into training and learning in universities is
hindered by the scarcity of adapted and quality educational video games (Rojo
et al., 2019).
Despite
the difficulties encountered, we conclude that through the BugaMAP
simulation game, students report having learned
and applied business concepts, particularly in the insurance industry,
developing business skills that will be very useful in their insertion in the
labour market. Furthermore, students gain a better understanding of business
processes through actual practice with simulation games. This
is why the results obtained lead us to
defend the high effectiveness of gamification projects as a learning
tool (Pérez-Manzano & Almela-Baeza, 2018). In
this sense, it would be necessary for the university
administration to promote resources for
creating and designing "serious games" for teaching at this
educational level.
As for the limitations of this study, it should be noted that it is based
exclusively on self-report data, which does not allow for independent
verification. This may lead to biases due to selective recall, attribution,
exaggeration, etc. Also, the study sample is small, although it encompasses the
entire population that participated in the experience. More extensive studies,
not limited to a few degree programmes, would be needed to explore in greater
detail and rigour the potential benefits of gamification in higher education
from the students' perspective. On the other hand, future research would
benefit from the use of quasi-experimental designs that would allow for the
possibility of causal relationships and the enhancement of transversal
competencies.
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