Abstract
This systematic review examined the empirical evidence
on gamification applied to the behavioral management of neurodivergent
elementary school students, particularly those with
attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and autism spectrum disorder
(ASD). Following the PRISMA 2020 protocol, 17 open-access empirical studies
published between 2021 and 2025 were analyzed, appraised using JBI quality
criteria, and thematically synthesized around five research questions. Findings
identified seven types of gamified strategies—adaptive AI-driven applications,
virtual reality, exergames, cognitive-physical interventions, personalized
digital therapeutics, and cooperative board games—producing favorable,
statistically significant effects on sustained attention, inhibitory control,
ADHD symptoms, executive functions, social skills, and academic performance.
These behavioral effects converge with neurophysiological evidence and are
grounded in seven theoretical frameworks spanning operant conditioning, reward neuroscience,
and motivational and learning theories. However, the corpus shows marked
geographic concentration in East Asia, an almost complete absence of Latin
American evidence, scarce longitudinal follow-up, a predominance of clinical
over school-based contexts, and a systematic failure to document the behavioral
function underlying the target behavior. The review concludes that gamification
rests on solid empirical grounds, but its translation to real inclusive
classrooms staffed by generalist teachers requires additional research that is
culturally situated and methodologically more precise.
Keywords: gamification,
behavioral management, neurodivergence, ADHD, ASD, elementary education.
Introducción
A nivel global, las aulas de educación primaria
experimentan una transformación estructural en la composición de su alumnado
debido al incremento en la identificación de perfiles neurodivergentes.
Estimaciones epidemiológicas recientes indican que el Trastorno por Déficit de
Atención e Hiperactividad (TDAH) afecta a entre el 5% y el 15% de la infancia
(Sulkes, 2024), mientras que la prevalencia del Trastorno del Espectro Autista
(TEA) alcanza a 1 de cada 36 niños (Centros para el Control y la Prevención de
Enfermedades, CDC, 2023).
Al sumar el Trastorno Oposicionista Desafiante (TOD) y
las dificultades específicas del aprendizaje, la proporción de estudiantes que
requieren apoyos conductuales especializados dentro del aula regular resulta
significativa (UNESCO, 2026). Esta realidad ha impulsado marcos normativos
internacionales que exigen la escolarización de este alumnado en entornos
inclusivos (ONU, 2006; UNESCO, 2026). Sin embargo, la brecha entre el mandato
legal de inclusión y la preparación pedagógica del profesorado generalista
genera tensiones severas en la práctica diaria, caracterizadas por una
formación docente centrada en enfoques estandarizados que no responden a la
variabilidad cognitiva y conductual real (Cook, 2024).
La gestión conductual en entornos inclusivos exige
estrategias que trasciendan la disciplina punitiva o la instrucción
tradicional. La hipersensibilidad sensorial, las dificultades de
autorregulación emocional y los patrones atípicos de procesamiento en estudiantes
neurodivergentes demandan intervenciones estructuradas, altamente predecibles y
adaptadas a sus umbrales motivacionales (Sagredo-Lillo et al., 2024). En este
contexto, la gamificación -definida como la integración de mecánicas de juego
en entornos no lúdicos (Deterding et al., 2011)- ha emergido como una
estrategia pedagógica prometedora. Fundamentada en la Teoría de la
Autodeterminación (Deci y Ryan, 2000), la gamificación promueve la motivación
intrínseca al satisfacer las necesidades de autonomía, competencia y
relacionalidad. Asimismo, desde la neuroeducación, se ha documentado que el
diseño gamificado activa circuitos dopaminérgicos de recompensa y ofrece
retroalimentación inmediata, lo que ayuda a reducir la ambigüedad en las
expectativas conductuales (Latorre y Hidalgo, 2025). Aunque la efectividad de
la gamificación está ampliamente respaldada en la población escolar general
(Quezada-Zapata et al., 2024), la investigación sobre su impacto en la
población neurodivergente se encuentra en una fase emergente (Honorato et al.,
2024; Lin y Chang, 2025).
Ante este escenario y a pesar del creciente interés en
la intersección entre tecnologías educativas, neurociencia y pedagogía
inclusiva, la literatura actual presenta vacíos críticos. La mayoría de las
investigaciones disponibles analizan los efectos de la gamificación de manera
aislada sobre diagnósticos específicos -focalizándose predominantemente en el
TEA o el TDAH por separado- sin abordar la neurodivergencia como un espectro
con necesidades conductuales compartidas en el contexto del aula (Honorato et
al., 2024).
Asimismo, persisten aproximaciones fragmentadas que
evalúan la gamificación en variables puramente académicas o cognitivas, dejando
de lado la gestión conductual, la autorregulación y la reducción de
comportamientos disruptivos como variables de resultado explícitas. Sin
embargo, no se dispone de una síntesis sistemática de evidencia en idioma
español que articule rigurosamente el diseño gamificado con las teorías
motivacionales y operantes aplicadas a la gestión conductual en la educación
primaria. Esta carencia de evidencia sintetizada limita la capacidad de los
docentes generalistas para implementar intervenciones sostenibles y basadas en
evidencia en entornos de alta demanda (Garwood, 2023; Ríos Quiñónez et al.,
2024).
Para atender la brecha identificada, la presente
investigación desarrolla una revisión sistemática de la literatura orientada a
analizar la evidencia científica sobre la aplicación de estrategias de
gamificación en la gestión conductual de estudiantes neurodivergentes en
educación primaria. De manera específica, el estudio busca: a) identificar las
mecánicas y herramientas de gamificación reportadas en la literatura para el
manejo conductual en este nivel educativo; b) examinar los efectos de estas
intervenciones sobre la autorregulación, la reducción de conductas disruptivas
y el compromiso académico; c) mapear los fundamentos teóricos (motivacionales,
neuroeducativos y conductuales) que sustentan dichas prácticas; y d) precisar
las tendencias metodológicas y los vacíos del conocimiento en la producción
científica reciente. Mediante este abordaje, el trabajo aporta un marco
integrador que clarifica cómo la gamificación puede actuar como un andamiaje
externo para la autorregulación, proveyendo a la comunidad educativa
orientaciones metodológicas transferibles para el diseño de aulas inclusivas
efectivas.
Metodología
Protocolo y registro
Esta revisión sistemática se estructuró siguiendo los
lineamientos de la declaración PRISMA 2020 (Preferred Reporting Items for
Systematic Reviews and Meta-Analyses) (Page et al., 2021). Con respecto, al
protocolo de la investigación no fue registrado previamente en plataformas
públicas, pero se estableció un protocolo interno antes del inicio de la
búsqueda.
Criterios de elegibilidad
La delimitación del objeto de estudio se articuló
mediante el marco PIO (Población, Intervención, Outcomes/Resultados)
adaptado a las ciencias sociales y educativas (Melnyk & Fineout-Overholt,
2018). Los criterios de inclusión y exclusión se formularon operativamente para
garantizar la replicabilidad del proceso de selección (Tabla 1).
Tabla 1
Criterios de Elegibilidad Operacionalizados bajo el Marco PIO
|
Componente
|
Criterios de Inclusión
|
Criterios de Exclusión
|
|
Participantes (P)
|
Estudiantes de educación primaria (6 a 12 años) con
diagnóstico formal o riesgo clínico documentado de TEA, TDAH, TOD u otras
condiciones del neurodesarrollo con manifestaciones conductuales en el aula.
|
Poblaciones de educación preescolar, secundaria o
educación superior; muestras sin diagnóstico o caracterización conductual
explícita.
|
|
Intervención (I)
|
Programas o estrategias que implementen componentes
operativos de gamificación (puntos, insignias, niveles, narrativas, mecánicas
de retroalimentación inmediata), en entornos digitales o presenciales,
orientados a la gestión conductual.
|
Uso del término gamificación de forma teórica o
superficial; intervenciones sin diseño explícito de mecánicas de juego.
|
|
Resultados (O)
|
Medición empírica de variables conductuales
(autorregulación, reducción de conductas disruptivas, motivación, compromiso
académico, habilidades socioemocionales) mediante instrumentos estandarizados
o validados.
|
Estudios que no reporten datos cuantitativos o
cualitativos sobre impacto conductual; ensayos de opinión, editoriales,
ponencias y literatura gris.
|
|
Diseño y Tipo de Fuente
|
Artículos empíricos originales (experimentales,
cuasiexperimentales, casos únicos, pilotos) publicados en revistas arbitradas
por pares en idioma español o inglés entre enero de 2019 y diciembre de 2025.
|
Revisiones narrativas, capítulos de libro, libros,
tesis doctorales o de maestría, y artículos sin acceso al texto completo.
|
Nota. Elaboración propia basada en
Melnyk y Fineout-Overholt (2018).
Fuentes de información y estrategia de búsqueda
La búsqueda bibliográfica se ejecutó entre Mayo-Junio
2026 en seis bases de datos multidisciplinarias e indexadas: Scopus, Web of
Science (WoS), EBSCO, SciELO, Redalyc y Dialnet. La estrategia combinó
descriptores en español e inglés estructurados mediante operadores booleanos
(AND, OR). La ecuación de búsqueda general aplicada, adaptada según la sintaxis
de cada base de datos, fue:
("gamificación" OR
"gamification") AND ("neurodivergencia" OR
"neurodivergent" OR "autismo" OR "TDAH" OR
"TEA" OR "ASD" OR "ADHD") AND ("gestión
conductual" OR "manejo del comportamiento" OR "behavioral
management" OR "behavior intervention") AND ("educación
primaria" OR "primary education" OR "elementary
school") AND ("autorregulación" OR "self-regulation"
OR "conductas disruptivas" OR "disruptive behavior"). Se
aplicaron filtros automáticos de idioma (español e inglés), tipo de documento
(artículos científicos arbitrados) y rango temporal de publicación (2019–2025).
Proceso de Selección de Estudios
El proceso de cribado se ejecutó en cuatro fases
secuenciales conforme al diagrama de flujo PRISMA (Figura 1). En la fase de
identificación se recuperaron los registros iniciales y se eliminaron las
duplicaciones mediante gestores bibliográficos. En la fase de cribado se
evaluaron títulos y resúmenes para descartar estudios no pertinentes. En la
fase de elegibilidad se leyeron a texto completo los artículos preseleccionados
aplicando los criterios operacionales.
El proceso de selección fue llevado a cabo por la
investigadora y fue auditado mediante doble ciego por dos
investigadores-asesores. Las discrepancias sobre la inclusión o exclusión de
los estudios se resolvieron mediante consenso directo entre los asesores e
investigadora.
La muestra final incluida comprendió 
estudios empíricos.
Figura 1
Diagrama PRISMA
Proceso de
extracción de datos y evaluación del riesgo de sesgo
La extracción de datos se sistematizó mediante una matriz ad hoc
estructurada en once campos analíticos: identificación bibliográfica (autor,
año, revista, DOI), contexto geográfico, diseño metodológico, características
de la muestra (tamaño, condición neurodivergente, edad), tipo de estrategia
gamificada, variables conductuales examinadas, instrumentos de medición,
hallazgos clave, marco teórico declarado, limitaciones reportadas y
puntuación de calidad metodológica (Gough et al., 2017).
La calidad metodológica y el riesgo de sesgo de los estudios incluidos se
evaluaron mediante la Lista de Verificación de Calidad del Instituto Joanna
Briggs (JBI Critical Appraisal Checklist) (Munn et al., 2020), adaptada
según la tipología específica de cada diseño (ensayos controlados
aleatorizados, diseños cuasiexperimentales y de caso único).
Método de
síntesis de resultados
Dada la heterogeneidad de los diseños metodológicos (, abarcando ensayos
controlados aleatorizados, estudios cuasiexperimentales, diseños factoriales y
ensayos piloto) y la diversidad de variables de resultado medidas, no fue
posible realizar un metaanálisis estadístico cuantitativo. En su lugar, se
ejecutó una síntesis cualitativa temática siguiendo las fases propuestas por
Braun y Clarke (2006). El análisis integró un enfoque inductivo-deductivo para
codificar la evidencia en cinco dominios temáticos: a) mecánicas y
arquitecturas de gamificación utilizadas, b) efectos sobre variables
conductuales y autorregulatorias, c) marcos teóricos explicativos, d) solidez
de los diseños experimentales y e) brechas de transferencia contextual e
imprecisiones diagnósticas.
Resultados
Descripción
general del corpus
El corpus final comprende 17 estudios empíricos primarios publicados
entre 2021 y 2025, con una concentración marcada en el trienio 2023–2025 (n =
15; 88.2%), lo que refleja la aceleración reciente del campo tras la expansión
de tecnologías digitales inmersivas en contextos educativos y clínicos (véase
Tabla 2). Geográficamente, el corpus está dominado por Asia Oriental y el
Sudeste Asiático: China y Hong Kong aportan seis estudios, Corea del Sur
cuatro, Tailandia dos, la península ibérica dos, y Brasil, Canadá y Finlandia
un estudio cada uno. Esta distribución no es un dato periférico: confirma
empíricamente, en el plano geográfico, la fragmentación de la producción
científica que la Introducción anticipaba en el plano conceptual (Honorato et
al., 2024) y evidencia que existe una escasez real de estudios primarios
latinoamericanos (n = 1), y no solo a una laguna de traducción o divulgación.
Un hallazgo que merece lectura crítica inmediata, y no diferida a la
sección de vacíos, es la ausencia total de estudios centrados en el Trastorno
Oposicionista Desafiante (TOD) pese a que la Introducción de este trabajo lo
identificó explícitamente, junto con las dificultades específicas de
aprendizaje, como parte del espectro de necesidades conductuales que satura las
aulas inclusivas (UNESCO, 2026). Que el TOD solo aparezca en el corpus como
subescala secundaria de resultado (Zhao et al., 2024) y nunca como criterio de
inclusión primario sugiere que la investigación sobre gamificación conductual
replica, en su propio diseño muestral, la misma lógica de atención fragmentada
por diagnóstico que esta revisión busca superar (Honorato et al., 2024).
Tabla 2
Corpus de estudios incluidos en la revisión sistemática
|
N°
|
Referencia
|
País
|
Diseño
|
Población
|
Intervención gamificada
|
Resultados conductuales principales
|
Calidad
|
|
1
|
Arsa et al. (2025)
|
Tailandia
|
Cuasiexp. pre-post
|
TDAH, N=88, 9-12 años
|
Juegos
de mesa; habilidades sociales; 8 sem., 2 ses./sem., 2 h c/u
|
↑
Habilidades sociales (p<.001): manejo de conflictos, interpersonales,
trabajo en equipo; control sin mejoras
|
Media
|
|
2
|
Dai et al. (2025)
|
China
|
ECA
|
TDAH, N=80, 6-12 años
|
App
gamificada: retroalimentación inmediata, recompensas, niveles; 8 sem. + seguimiento 8 sem.
|
↑
Atención visual/auditiva y sostenida (p<.01); ↑ lectura, escritura,
matemáticas; efectos mantenidos al seguimiento
|
Alta
|
|
3
|
Fang et al. (2025)
|
China
|
Exp. factorial 2×2
|
TDAH
tendencias, N=84+15 ctrl., 5-6 años
|
VR
serious game: 4 condiciones de recompensa; 28 sesiones
|
Monedas
+ verbalización = mayor mejora en control inhibitorio (Stop-Signal p=.04;
SNAP-IV p<.001)
|
Alta
|
|
4
|
Gallardo Vergara y Monserrat (2023)
|
España
|
Cuasiexp. pre-post
|
TDAH, N=30, 8-10 años
|
Serious
Games atencionales, digital vs. lápiz-papel; 9 sesiones
|
SG
> lápiz-papel en errores de comisión (p=.02); ambos mejoran en D2
(p<.001)
|
Media
|
|
5
|
Ji et al. (2023)
|
China/Corea
|
ECA
|
TDAH, N=30, 8-12 años
|
Exergame (ExerHeart) vs. bicicleta; 4 sem.
|
Ambos:
↑ atención/autocontrol (p<.001); solo EXG: ↑ amplitud N2 (p=.003)
|
Alta
|
|
6
|
Julrode et al. (2025)
|
Tailandia
|
Cuasiexp. con ctrl.
|
TEA, N=33, 6-12 años
|
VR
(Meta Quest 2), 5 contextos reales; 8 sem.; ELT de Kolb
|
↑
Comunicación social (p=.001); ↑ motivación social (p=.045); ANCOVA p=.073
|
Alta
|
|
7
|
Kim y Lee (2025)
|
Corea del Sur
|
ECA doble ciego
|
TDAH, N=30, 6-13 años
|
NeuroWorld
DTx: IA + 5 módulos gamificados; 4 sem.
|
↓
Inatención 36.84% vs 28.56%; ↓ hiperactividad-impulsividad 50.71% vs 34.00%
(p=.006/.007)
|
Alta
|
|
8
|
Kim et al. (2024)
|
Corea del Sur
|
Piloto correlacional
|
TDAH, N=16, 6-13 años
|
NewroWorld
DTx personalizado en tablet
|
Disfrute
↑ aciertos (p=.004), ↓ tiempo decisión (p=.030); diseño visual no
correlaciona
|
Media
|
|
9
|
Medina et al. (2021)
|
España
|
ECA
|
TDAH combinado, N=29, 8-11 años
|
KAD_SCL_01: IA (CBR); 12 sem. + MEG pre-post
|
↑
Inhibición, memoria de trabajo, flexibilidad; ↑ alfa posterior (MEG) solo en
grupo IA
|
Alta
|
|
10
|
Miranda et al. (2025)
|
Brasil
|
ECA cruzado
|
TEA, N=9, 6-11 años
|
Exergame (Just Dance) vs. tradicional vs. control; 3
sesiones
|
↓
TR fase incongruente (849 vs 938 ms, p=.02)
|
Alta
|
|
11
|
Wong et al. (2024)
|
Hong Kong
|
ECA 3 brazos
|
TDAH, N=90, 6-12 años
|
VR
social skills vs. tradicional vs. lista de espera; 3 sem.
|
VR
> tradicional (F=76.77, p<.001); ↑ autocontrol, iniciativa, ctrl.
emocional (p<.001)
|
Alta
|
|
12
|
Zhao et al. (2024)
|
China/EE.UU.
|
ECA prospectivo
|
TDAH, N=90, 6-12 años
|
BrainFit:
AR + ejercicio, algoritmo adaptativo; 12 sesiones
|
↓ SNAP-IV total (β=–12.20, p<.001); ↓ TOD
(β=–3.00, p=.002); ↓ BRIEF (p=.006)
|
Alta
|
|
13
|
Kim, S. C. et al. (2022)
|
Corea del Sur
|
Exp. con ctrl.
|
TDAH, N=30, 6-13 años
|
NeuroWorld
DTx adjunto a medicación; 4 sem.
|
↑ Sensibilidad CAT; ↓ K-ARS; ↓ K-CBCL total
(p<.05)
|
Media
|
|
14
|
Kim, S. C. (2025)
|
Corea del Sur
|
ECA doble ciego
|
TDAH, N=30, 6-13 años
|
Token
economy digital adjunta a medicación; 4 sem.
|
↑ CAT Flanker (p=.038); ↓ K-CBCL externalizante
(p=.026, d=0.860)
|
Alta
|
|
15
|
Löytömäki et al. (2024)
|
Finlandia
|
ABA
con ctrl. y seguimiento
|
TEA+TDAH+TDL,
N=50, 6-10 años
|
Emotion
Detectives: juego serio web; 2 meses libre supervisado
|
↑
Discriminación emocional en 4/6 tareas (p<.05); ganancias al seguimiento
|
Alta
|
|
16
|
Sun et al. (2024)
|
China/Hong Kong
|
ECA 3 brazos
|
TDAH, N=96, 8-12 años
|
Exergame
HIIT vs. ejercicio tradicional vs. control; 8 sem.
|
↑
Función ejecutiva vs. control (p<.05); EXG > tradicional en inhibición
|
Alta
|
|
17
|
Lussier-Desrochers et al. (2023)
|
Canadá
|
Factorial 3×3×3
|
TEA (n=44), TDAH (n=104), NT (n=53); N=201
|
Juego
serio de rutinas diarias + apoyo parental; 8 sem.
|
d=2.81
en TEA (juego+apoyo); d>1.2 en TDAH; juego solo eficaz solo en NT
|
Alta
|
Nota. ECA =
Ensayo Controlado Aleatorizado. VR = Realidad Virtual. DTx = Digital
Therapeutics. AR = Realidad Aumentada. TEA = Trastorno del Espectro Autista.
TDAH = Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad. SG = Serious Games.
TDL = Trastorno del Desarrollo del Lenguaje. NT = neurotípicos. Elaboración
propia.
Una vez caracterizado el corpus en su conjunto, la
exposición avanza hacia el nivel de detalle que exige cada uno de los objetivos
específicos planteados en la Introducción. Las cinco preguntas de investigación
(PE1–PE5) que guiaron esta revisión se plantearon como capas sucesivas de un
mismo argumento: primero se identifica qué se ha hecho (PE1, tipos de
estrategias gamificadas), luego qué efecto produce (PE2, resultados
conductuales), después por qué se espera que funcione (PE3, fundamentos
teóricos), en seguida con qué solidez se ha probado (PE4, características
metodológicas) y, finalmente, qué queda todavía sin responder (PE5, vacíos y
tendencias). Cada apartado presenta el hallazgo correspondiente y, de
inmediato, su lectura crítica, de modo que la interpretación no se posponga a
un momento posterior sino que acompañe a la evidencia en el punto en que esta
se expone.
Pregunta 1. Tipos de estrategias gamificadas utilizadas en la
gestión conductual
El análisis del corpus permite identificar siete
categorías de estrategias gamificadas, desde aplicaciones con inteligencia
artificial adaptativa hasta juegos de mesa cooperativos sin soporte tecnológico
(véase Tabla 3). Esta diversidad confirma empíricamente la amplitud del
constructo de gamificación adoptado en el marco teórico de este trabajo
(Deterding et al., 2011): no existe una arquitectura única de intervención,
sino una familia de mecánicas -retroalimentación inmediata, progresión
adaptativa, recompensa contingente- que se combinan de maneras distintas según
el objetivo terapéutico y la disponibilidad tecnológica del contexto.
Tabla 3
Clasificación
de estrategias gamificadas identificadas en el corpus (PE1)
|
Tipo de estrategia
|
Estudios
|
Mecánicas principales
|
Población
|
|
Apps
gamificadas con IA adaptativa
|
Dai et al.
(2025); Kim y Lee (2025); Medina et al. (2021)
|
Retroalimentación
inmediata, recompensas, niveles ajustados por IA
|
TDAH
|
|
Juegos
Serios (Serious Games)
|
Gallardo
Vergara y Monserrat (2023)
|
Retos
atencionales estructurados en formato digital interactivo
|
TDAH
|
|
Realidad
Virtual (VR) gamificada
|
Fang et
al. (2025); Julrode et al. (2025); Wong et al. (2024)
|
Entornos
inmersivos, recompensas simbólicas, retos sociales/cognitivos 3D
|
TDAH,
TEA
|
|
Exergames
|
Ji et al.
(2023); Miranda et al. (2025)
|
Ejercicio
físico integrado con retroalimentación visual/auditiva
|
TDAH,
TEA
|
|
Cognitivo-física
gamificada (BrainFit)
|
Zhao
et al. (2024)
|
AR,
algoritmo adaptativo, entrenamiento cognitivo + ejercicio en iPad
|
TDAH
|
|
Contenido
gamificado personalizado (DTx)
|
Kim
et al. (2024)
|
Ajuste por
dificultad y disfrute percibido, módulos de atención
|
TDAH
|
|
Juegos
de mesa cooperativos
|
Arsa
et al. (2025)
|
Reglas,
equipos, metas colectivas, turnos estructurados, sin tecnología
|
TDAH
|
Nota. Elaboración propia. VR =
Realidad Virtual. DTx = Digital Therapeutics. IA = Inteligencia Artificial.
Aplicaciones con inteligencia artificial adaptativa: el andamiaje como
principio activo
Dai et al. (2025) evaluaron mediante ECA una
aplicación gamificada en tablet con retroalimentación inmediata, recompensas y
retos por niveles en 80 niños con TDAH, durante ocho semanas con seguimiento
adicional de ocho. Kim y Lee (2025) validaron NeuroWorld DTx, programa de IA
con cinco módulos de atención y memoria de trabajo administrado como terapia
adjunta a la medicación. Medina et al. (2021) emplearon KAD_SCL_01, un sistema
gobernado por razonamiento de casos (CBR), durante doce semanas. El rasgo común
de estas tres intervenciones -y la razón por la que se agrupan bajo un mismo
principio activo y no solo bajo un mismo soporte tecnológico- es que el
algoritmo modifica la carga cognitiva en función del rendimiento real del
participante, operacionalizando el andamiaje vygotskiano de la zona de
desarrollo próximo. Esto distingue a estas aplicaciones de la gamificación
superficial que la literatura general sobre motivación escolar ha criticado
(Quezada-Zapata et al., 2024): aquí la dificultad, no solo la recompensa, es la
variable que se ajusta.
Juegos Serios: la mediación cognitiva sin inmersión
Gallardo Vergara y Monserrat (2023) evaluaron un
programa de Serious Games -nueve actividades de selección de estímulos,
diferencias, laberintos y memorización- frente al mismo contenido en formato
lápiz-papel, en 30 niños con TDAH. La superioridad del formato digital en
errores de comisión (p = .02), sin diferencia en la prueba D2 clásica de
atención, sugiere que el valor añadido de la gamificación en este caso no
reside en el contenido cognitivo del ejercicio, que es equivalente en ambos
formatos, sino en el control de la impulsividad de respuesta que impone la
interfaz digital; es, en sentido estricto, un efecto conductual y no meramente
atencional.
Realidad Virtual: inmersión y coste de recompensa
Tres estudios emplearon VR gamificada. Fang et al.
(2025) diseñaron un serious game en el que 84 niños con tendencias TDAH
practicaron control inhibitorio bajo cuatro condiciones de recompensa (monedas
o fichas, cruzadas con verbalización o insignias) en un diseño factorial 2×2.
Julrode et al. (2025) desarrollaron, con Meta Quest 2 y anclados en el Ciclo de
Aprendizaje Experiencial de Kolb (1984), una intervención que simuló cinco
contextos de vida real —hogar, aula, calle, supermercado, restaurante— en 33
niños con TEA en Tailandia. Wong et al. (2024) compararon, en un ECA de tres
brazos con 90 niños con TDAH en Hong Kong, entrenamiento de habilidades
sociales en VR frente a entrenamiento tradicional y lista de espera durante
tres semanas, con el efecto más robusto del corpus en habilidades sociales (F =
76.77, p < .001) y en autocontrol, iniciativa y control emocional (p <
.001 en los tres). El aporte metodológico más fino de este subgrupo es de Fang
et al. (2025): no todas las recompensas gamificadas son equivalentes. La
combinación de monedas virtuales con verbalización superó a las demás
condiciones (Stop-Signal F = 4.47, p = .04; SNAP-IV F = 23.85, p < .001), un
resultado que los autores anclan en la activación diferencial del sistema
dopaminérgico mesocortical: las monedas operan como señales de predicción de
recompensa más potentes que las fichas, generando mayor error de predicción y,
en consecuencia, mayor liberación dopaminérgica. La implicación práctica es
directa para el diseño de aplicaciones: los sistemas de puntos genéricos, sin
diferenciación de tipo de recompensa, probablemente subutilizan su propio
potencial terapéutico. Ahora bien, el hallazgo de Wong et al. (2024) requiere
una lectura contextual explícita: los 90 participantes provienen de un entorno
de alta disponibilidad tecnológica en Hong Kong, condición no extrapolable sin
más a escuelas con infraestructura digital limitada; y la advertencia de
Julrode et al. (2025) sobre la incomodidad ergonómica de los visores para niños
menores de ocho años con TEA introduce un límite práctico de implementación que
ningún tamaño de efecto estadístico puede resolver por sí solo.
Exergames: el valor añadido del movimiento sobre la cognición aislada
Ji et al. (2023) emplearon el sistema ExerHeart
(‘Alchemist’s Treasure’), en el que 30 niños con TDAH debían correr o saltar
sobre una plataforma sensorial para desplazar su avatar, frente a ejercicio en
bicicleta estacionaria durante cuatro semanas. Miranda et al. (2025) utilizaron
Just Dance 2022 en un diseño cruzado con nueve niños con TEA en Brasil, frente
a juegos tradicionales activos y una condición de control con pintura manual.
El exergame no se limita a igualar los efectos atencionales del ejercicio
aeróbico convencional: en Ji et al. (2023), solo el grupo de exergame mostró un
incremento significativo en la amplitud N2 en la línea midfrontal (p = .003),
marcador electrofisiológico de control inhibitorio ausente en el grupo de
bicicleta; en Miranda et al. (2025), una sola sesión de veinte minutos redujo
el tiempo de reacción en la fase incongruente del flanker task (849 ms frente a
938 ms en juegos tradicionales, p = .02). La combinación de activación
cardiovascular con estimulación cognitiva parece generar un efecto sinérgico
que ninguno de los dos componentes produce por separado, hallazgo que Sun et
al. (2024) replican a mayor escala (N = 96) con un exergame de HIIT superior al
ejercicio tradicional en inhibición (p < .05).
BrainFit y la terapia digital personalizada: cuándo el diseño gráfico
deja de ser la variable relevante
Zhao et al. (2024) evaluaron BrainFit, plataforma de
realidad aumentada en iPad con algoritmo adaptativo, en 90 niños con TDAH
durante doce sesiones de treinta minutos a lo largo de cuatro semanas, con la
reducción sintomática más sustancial del corpus (SNAP-IV total β = –12.20, p
< .001) y mejoras en el Índice de Metacognición del BRIEF (β = –6.31, p =
.006). Kim et al. (2024), en cambio, aportan un hallazgo contraintuitivo con
NewroWorld DTx: los elementos estéticos del juego —diseño visual elaborado,
personajes llamativos— no correlacionan con el rendimiento en la tarea; lo que
predice el desempeño es la adecuación de la dificultad al nivel real del
participante y el disfrute percibido que de ella se deriva (aciertos, p = .004;
tiempo de decisión, p = .030). Este resultado desafía directamente la tendencia
de la industria edtech a invertir en atractivo visual como estrategia
motivacional primaria y reubica el calibrado algorítmico de la dificultad como
el verdadero factor activo de diseño.
Juegos de mesa: gamificación sin tecnología
Arsa et al. (2025) evaluaron doce tipos de juegos de
mesa cooperativos, organizados en ocho semanas con dos sesiones semanales de
dos horas, en 88 niños con TDAH de escuelas primarias tailandesas, con mejoras
significativas en manejo de conflictos, habilidades interpersonales y trabajo
en equipo (p < .001) mientras el grupo control mostraba un declive en las
mismas habilidades durante el período. Al ser la única estrategia no digital
del corpus, este estudio es la evidencia empírica más directa de que la gamificación,
definida por su arquitectura de reglas, turnos y recompensa contingente
(Deterding et al., 2011), no requiere soporte tecnológico para producir cambio
conductual; su eficacia depende de la estructura de juego, no del dispositivo
que la vehicula, una distinción relevante para escuelas sin acceso a tecnología
digital.
Pregunta 2. Efectos conductuales reportados y su convergencia con
la evidencia neurológica
El corpus documentó ocho dominios de efectos
conductuales consistentemente reportados, con tamaños de efecto que oscilan de
moderados a muy grandes (véase Tabla 4). El hallazgo transversal más robusto de
esta revisión es que la gamificación produce efectos conductuales
estadísticamente significativos en la totalidad de los 17 estudios, con
independencia del tipo de estrategia, la condición diagnóstica o el contexto
geográfico. Esta consistencia atraviesa diseños tan distintos como los ECA con
doble cegamiento (Kim y Lee, 2025) y los diseños cruzados de sesión única
(Miranda et al., 2025), lo que refuerza la robustez de la conclusión por encima
de la heterogeneidad metodológica del corpus.
Tabla 4
Efectos conductuales reportados por el corpus según PE2
|
Variable conductual
|
Estudios
|
Magnitud del efecto
|
Población
|
|
Atención
sostenida e inhibición de respuesta
|
Dai
et al. (2025); Kim y Lee (2025); Ji et al. (2023); Medina et al. (2021); Fang
et al. (2025)
|
↓ TR; ↑ FAIR (p<.007); ↑ N2; Stop-Signal (p=.04)
|
TDAH
|
|
Control inhibitorio cognitivo
|
Fang
et al. (2025); Medina et al. (2021); Miranda et al. (2025); Ji et al. (2023)
|
↑
Inhibición e interferencia; ↓ TR incongruente (p=.02); ↑ alfa MEG
|
TDAH, TEA
|
|
Reducción
de síntomas TDAH (SNAP-IV)
|
Zhao
et al. (2024); Kim y Lee (2025); Fang et al. (2025)
|
β=–12.20 (p<.001); ↓ inatención 36.84%; ↓
hiperactividad 50.71%
|
TDAH
|
|
Funciones ejecutivas
|
Zhao
et al. (2024); Medina et al. (2021);
Kim y Lee (2025)
|
↓
BRIEF (p=.006); ↑ memoria de trabajo; ↑ flexibilidad cognitiva
|
TDAH
|
|
Habilidades sociales
|
Arsa
et al. (2025); Wong et al. (2024); Julrode et al. (2025)
|
↑
Manejo de conflictos (p<.001); VR>tradicional (F=76.77, p<.001)
|
TDAH, TEA
|
|
Comunicación social (TEA)
|
Julrode
et al. (2025); Miranda et al. (2025);
Wong et al. (2024)
|
↑
Comunicación (p=.001); ↑ motivación (p=.045); ↑ autocontrol (p<.001)
|
TEA, TDAH
|
|
Rendimiento académico
|
Dai et al. (2025)
|
↑
Lectura/escritura/matemáticas (p<.01); mantenido a 16 sem.
|
TDAH
|
|
Motivación, disfrute y adherencia
|
Kim
et al. (2024); Kim y Lee (2025); Arsa et al. (2025)
|
Disfrute
↑ aciertos (p=.004); 0 abandonos; adherencia sostenida
|
TDAH
|
|
Discriminación emocional y prosocialidad
|
Löytömäki et al. (2024)
|
↑
Discriminación en 4/6 tareas (p<.05); ganancias al seguimiento
|
TEA+TDAH+TDL
|
|
Autorregulación (token economy digital)
|
Kim, S. C. et al. (2022); Kim, S. C. (2025)
|
↑
sensibilidad CAT; ↓ K-CBCL externalizante (d=0.860)
|
TDAH
|
|
Función ejecutiva (exergame HIIT)
|
Sun et al. (2024)
|
↑
Inhibición/memoria/flexibilidad vs. control (p<.05)
|
TDAH
|
|
Autorregulación
de rutinas (hogar+escuela)
|
Lussier-Desrochers et al. (2023)
|
d=2.81
en TEA; d>1.2 en TDAH
|
TEA+TDAH
|
Nota. FAIR = Frankfurter Aufmerksamkeits-Inventar. SNAP-IV =
Swanson, Nolan and Pelham-IV. BRIEF = Behavior Rating Inventory of Executive
Function. MEG = Magnetoencefalografía. TR = Tiempo de reacción.
Figura 2
Impacto conductual en el aula por condición neurodivergente (escala
0–10)
Nota. Elaboración propia basada en DSM-5, Barkley (2015) y
Happé y Frith (2020).
Tres estudios ofrecen la evidencia neurológica que
respalda los hallazgos conductuales. Ji et al. (2023) documentaron el marcador
más específico del corpus: solo el grupo de exergame mostró incremento
significativo en la amplitud N2 (p = .003), electrofisiológicamente asociado a
control inhibitorio. Medina et al. (2021) aportan la evidencia más profunda al
vincular las mejoras conductuales con incrementos en la potencia de banda alfa
posterior (MEG), observados exclusivamente en el grupo con IA, lo que sugiere
que la estimulación cognitiva gamificada adaptativa induce mecanismos de
neuroplasticidad medibles. Esta convergencia entre reporte conductual y
biomarcador es, junto con la consistencia entre estudios, la base empírica más
sólida para sostener que la gamificación no es solo un dispositivo motivacional
superficial sino una intervención con correlato neurofuncional, en línea con lo
anticipado en el marco teórico de esta tesis sobre la activación de circuitos
dopaminérgicos de recompensa (Latorre e Hidalgo, 2025).
Un segundo patrón merece atención particular: Zhao et
al. (2024) reportaron que BrainFit redujo no solo los síntomas nucleares del
TDAH sino también las conductas de trastorno negativista desafiante, medidas
mediante la subescala TOD del SNAP-IV (β = –3.00, p = .002), hallazgo de alta
relevancia clínica dado que esta comorbilidad es frecuente y de difícil manejo
no farmacológico. Sin embargo, este dato es también el síntoma de una
limitación estructural del corpus: el DSM-5 (APA, 2013) estima que entre el 30%
y el 50% de los niños con TDAH presentan al menos un diagnóstico comórbido, y
la comorbilidad TDAH-TEA -representada en la Figura 2 como el perfil de mayor
complejidad conductual- es la presentación clínica más frecuente en aulas
inclusivas reales; no obstante, ninguno de los 17 estudios del corpus analizó
la comorbilidad como variable moderadora de los efectos gamificados. Esta
ausencia limita la aplicabilidad de la evidencia disponible precisamente a los
estudiantes que combinan la impulsividad del TDAH con la inflexibilidad ante el
cambio y la hipersensibilidad sensorial del TEA, es decir, a los perfiles
conductuales más desafiantes para el profesorado generalista que esta tesis
busca apoyar (Sagredo-Lillo et al., 2024).
Efectos conductuales como resultado emergente, no como objetivo
declarado
Un hallazgo transversal de particular relevancia
teórica es que los efectos conductuales de la gamificación no se restringen a
las intervenciones diseñadas explícitamente con ese propósito. Tres estudios
del corpus lo ilustran con claridad. Dai et al. (2025) diseñaron su
intervención con el objetivo primario de mejorar la atención y el rendimiento
académico, sin declarar la gestión conductual como variable de resultado; sin
embargo, las mejoras en lectura, escritura y matemáticas (p < .01) se
sostuvieron ocho semanas después de finalizada la intervención, patrón
compatible con un cambio duradero en la conducta hacia la tarea académica.
Gallardo Vergara y Monserrat (2023) evaluaron un programa de mejora cognitiva
atencional sin objetivos conductuales explícitos, y aun así el grupo de
intervención redujo significativamente los errores de comisión (p = .02) —un
indicador directo de impulsividad, variable conductual nuclear del TDAH—. Kim
et al. (2024) investigaron variables de diseño instruccional (disfrute y
dificultad percibida) sin propósito conductual declarado, y encontraron que el
disfrute predecía la tasa de aciertos (p = .004) y reducía el tiempo de
decisión impulsiva (p = .030), documentando así un efecto conductual emergente
de una pregunta de investigación instruccional.
Esta evidencia interna converge con la literatura más
amplia sobre gamificación educativa. El metaanálisis de Zeng et al. (2024),
sobre 22 estudios experimentales publicados entre 2008 y 2023, identificó un
efecto moderadamente positivo de la gamificación sobre el rendimiento académico
general (Hedges’s g = 0.782, p < .05). De manera más específica para esta
tesis, Tack et al. (2024), en JAMA Network Open, encontraron que las
intervenciones digitales de salud mental gamificadas mejoraron la severidad
sintomática del TDAH incluso en ensayos cuyo objetivo primario era cognitivo o
de adherencia terapéutica, no conductual. El mecanismo que explica esta
convergencia ya estaba anticipado en el marco teórico de esta investigación: los
componentes gamificados -retroalimentación inmediata, progresión visible,
recompensa contingente- activan circuitos dopaminérgicos de recompensa con
independencia del objetivo declarado de la intervención (Deterding et al.,
2011). En el TDAH, cuyo sistema de motivación-recompensa presenta hipoactividad
basal a nivel prefrontal (Lin y Chang, 2025), esta activación produce como
efecto funcional la regulación de la conducta hacia la tarea y la reducción de
la impulsividad, con independencia de si el diseñador de la intervención se lo
propuso. En términos de la Systemic Gamification Theory de Coelho y Abreu
(2025), el mecanismo de sinergia opera por encima de la intención de diseño:
una configuración gamificada coherente activa la autorregulación del estudiante
como efecto de sistema, no como consecuencia de un objetivo específico. La
implicación práctica para el profesorado generalista, cuya falta de formación
especializada se documentó en la Introducción (Cook, 2024), es considerable: no
es necesario etiquetar una intervención como “gestión conductual” para obtener
efectos conductuales positivos; cualquier actividad académica que incorpore
retroalimentación inmediata, progresión visible y refuerzo positivo contingente,
los tres componentes estructurales mínimos de la gamificación (Deterding et
al., 2011), tiene potencial de generar cambio conductual observable como efecto
emergente de su propia arquitectura de juego, sin exigir competencias clínicas
especializadas.
Pregunta 3. Fundamentos teóricos que sustentan las intervenciones
gamificadas
El análisis de los marcos teóricos declarados reveló
siete tradiciones conceptuales articuladas en dos grandes ejes: la neurociencia
del aprendizaje y las teorías psicopedagógicas de la motivación y el
comportamiento (véase Tabla 5). Es relevante señalar que los dos marcos
anticipados explícitamente en la Introducción de este trabajo la Teoría de la
Autodeterminación (Ryan y Deci, 2000) y la neuroeducación de la recompensa
dopaminérgica (Latorre e Hidalgo, 2025), en efecto aparecen en el corpus, pero
no como los únicos ni siquiera como los más frecuentes: el condicionamiento
operante y el análisis conductual aplicado (ABA) subyacen, implícita o
explícitamente, en la mayoría de las intervenciones que emplean recompensas
contingentes, lo que sugiere que la base teórica dominante en la práctica es
más conductual-operante que motivacional-humanista.
Tabla 5
Marcos teóricos declarados en los estudios del corpus (PE3)
|
Marco teórico
|
Estudios
|
Función
|
|
Condicionamiento operante / ABA
|
Arsa
et al. (2025); Fang et al. (2025); Gallardo Vergara y Monserrat (2023); Kim,
S. C. et al. (2022); Kim, S.
C. (2025); Lussier-Desrochers et al. (2023); Zhao et al. (2024)
|
Refuerzo
positivo contingente, recompensa material, token economy digital
|
|
Neurociencia
cognitiva (dopamina, control inhibitorio)
|
Fang
et al. (2025); Ji et al. (2023); Medina et al. (2021); Miranda et al. (2025); Sun et al. (2024)
|
Recompensa
activa el sistema dopaminérgico; N2 y MEG como marcadores
|
|
Teoría
de la Autodeterminación (SDT)
|
Julrode et al. (2025); Kim et al. (2024); Wong et
al. (2024)
|
Autonomía,
competencia y relación como necesidades básicas satisfechas por el juego
|
|
Andamiaje cognitivo (ZDP, Vygotsky)
|
Dai
et al. (2025); Kim y Lee (2025); Zhao et al. (2024)
|
Dificultad
adaptativa mantiene al alumno en la zona de desarrollo próximo
|
|
Aprendizaje Experiencial (Kolb)
|
Julrode et al. (2025)
|
Ciclo
experiencia–reflexión–conceptualización–experimentación activa en VR
|
|
Aprendizaje Social (Bandura)
|
Löytömäki et al. (2024); Wong et al. (2024)
|
Modelado
conductual y procesamiento de información social en el juego
|
|
Neuroplasticidad y rehabilitación cognitiva
|
Medina
et al. (2021); Zhao et al. (2024)
|
Cambios
electrofisiológicos vinculados a plasticidad inducida
|
Nota. ZDP =
Zona de Desarrollo Próximo. SDT = Self-Determination Theory.
ABA = Applied Behavior Analysis. MEG = Magnetoencefalografía. VR =
Realidad Virtual.
Arsa et al. (2025) operacionalizan el refuerzo
positivo mediante la estructura cooperativa del juego de mesa; Fang et al.
(2025) construyen su diseño factorial directamente sobre la distinción ABA
entre recompensa material y psicológica; y Zhao et al. (2024) citan
explícitamente el auto-monitoreo y el token economy como marco de referencia de
BrainFit. En el plano neurocientífico, Fang et al. (2025) contextualizan la
superioridad de las monedas sobre las fichas en la activación diferencial del
circuito dopaminérgico mesocortical; Ji et al. (2023) documentan que el
exergame activa el circuito inhibitorio con mayor intensidad que el ejercicio
aeróbico puro; y Medina et al. (2021) ofrecen la evidencia neurológica más
profunda del corpus al vincular los cambios en banda alfa posterior (MEG)
exclusivamente con el grupo de intervención basado en IA. Julrode et al. (2025)
fundamentan su intervención VR en la SDT (Ryan y Deci, 2000), argumentando que
el entorno virtual satisface autonomía, competencia y relación simultáneamente;
Wong et al. (2024) anclan su diseño en el aprendizaje social de Bandura (1977),
destacando el modelado observacional que facilita la VR; y Kim et al. (2024) conectan
el disfrute con la motivación intrínseca como variable mediadora del
rendimiento terapéutico. El principio de la Zona de Desarrollo Próximo está
presente en todas las intervenciones con algoritmos adaptativos (Dai et al.,
2025; Kim y Lee, 2025; Zhao et al., 2024), que ajustan dinámicamente la
dificultad para mantener al participante en el umbral óptimo de aprendizaje;
Julrode et al. (2025) añaden el Ciclo de Kolb (1984) para estructurar la
progresión narrativa de los módulos VR en cuatro fases secuenciales. En
conjunto, este mapa teórico confirma que la gamificación conductual en
poblaciones neurodivergentes no opera bajo un paradigma único, sino como una
convergencia funcional entre el conductismo operante clásico (Skinner, 1938) y
los marcos motivacionales y neuroeducativos más recientes que la Introducción
de esta tesis situaba como la corriente emergente del campo.
Pregunta 4. Características metodológicas del corpus
El corpus presenta diversidad metodológica con
predominancia de diseños de alta evidencia (véase Tabla 6). Los ensayos
controlados aleatorizados, en sus distintas modalidades, representan el 66% del
corpus (n = 11 si se agrupan todas las variantes de ECA), lo cual favorece la
validez interna de las conclusiones; los cuasiexperimentos representan el 25%
(n = 3) y el diseño piloto correlacional el 8% restante (n = 1).
Tabla 6
Características metodológicas de los estudios del corpus (PE4)
|
Diseño metodológico
|
Estudios representativos
|
n
|
% corpus
|
Nivel de evidencia
|
|
ECA
|
Dai
et al. (2025); Ji et al. (2023); Kim y Lee (2025); Medina et al. (2021)
|
4
|
24%
|
Alta (causal)
|
|
ECA doble ciego
|
Kim, S. C. (2025)
|
1
|
6%
|
Alta (causal)
|
|
ECA cruzado
|
Miranda et al. (2025)
|
1
|
6%
|
Alta (intra-sujeto)
|
|
ECA 3 brazos
|
Sun et al. (2024); Wong et al. (2024)
|
2
|
12%
|
Alta (comparación múltiple)
|
|
ECA prospectivo
|
Zhao et al. (2024)
|
1
|
6%
|
Alta (causal)
|
|
Experimental factorial 2×2
|
Fang et al. (2025)
|
1
|
6%
|
Alta (factorial)
|
|
Experimental con grupo control
|
Kim, S. C. et al. (2022)
|
1
|
6%
|
Alta (controlado)
|
|
Factorial 3×3×3 con medidas repetidas
|
Lussier-Desrochers et al. (2023)
|
1
|
6%
|
Alta (factorial compleja)
|
|
Cuasiexperimental
pre-post con GC
|
Arsa
et al. (2025); Gallardo Vergara y Monserrat (2023); Julrode et al. (2025)
|
3
|
18%
|
Moderada
|
|
Cuasiexperimental ABA con seguimiento
|
Löytömäki et al. (2024)
|
1
|
6%
|
Moderada
|
|
Piloto correlacional
|
Kim et al. (2024)
|
1
|
6%
|
Exploratoria
|
Nota. ECA = Ensayo Controlado Aleatorizado. Los porcentajes se
calculan sobre N=17 y se redondean al entero más cercano.
Dentro de los ECA, el rigor varía: Dai et al. (2025)
emplearon asignación aleatoria con evaluadores ciegos y seguimiento a dieciséis
semanas, el diseño más completo del corpus; Kim y Lee (2025) implementaron
doble cegamiento con aleatorización por bloques; Zhao et al. (2024) aplicaron
análisis por intención de tratar mediante prueba de permutación; y Medina et
al. (2021) fueron el único estudio con biomarcador neurológico (MEG) como
variable dependiente. La heterogeneidad de instrumentos —SNAP-IV en tres
estudios (Fang et al., 2025; Zhao et al., 2024; Julrode et al., 2025), FAIR en
dos (Ji et al., 2023; Kim y Lee, 2025), BRIEF en dos (Wong et al., 2024; Zhao
et al., 2024)— es consistente con la diversidad de condiciones y variables
abordadas, pero también dificulta la comparabilidad directa entre estudios,
razón adicional por la que esta síntesis se mantuvo temática y no metaanalítica
(Braun y Clarke, 2006).
La duración de las intervenciones osciló entre una
sesión única de veinte minutos (Miranda et al., 2025) y doce semanas (Medina et
al., 2021), con una mediana de cuatro semanas; únicamente Dai et al. (2025)
incluyeron seguimiento post-intervención, lo que lo convierte en el único
estudio del corpus capaz de evaluar el mantenimiento de los efectos en el
tiempo. Esta limitación transversal se cruza con un segundo patrón metodológico
relevante: la mayoría de los ECA de mayor calidad se ejecutaron en contextos
clínicos —clínicas ambulatorias, hospitales, laboratorios de investigación— y
no en aulas de educación primaria real (Zhao et al., 2024; Medina et al., 2021;
Kim y Lee, 2025). Las condiciones de supervisión especializada, disponibilidad
tecnológica y control ambiental de un entorno clínico difícilmente se replican
en aulas heterogéneas atendidas por docentes generalistas, que es precisamente
el escenario que esta tesis busca informar (Cook, 2024; Ríos Quiñónez et al.,
2024). La solidez interna del corpus, en otras palabras, no garantiza por sí
sola su transferibilidad ecológica.
Pregunta 5. Vacíos investigativos y tendencias emergentes
El análisis inductivo de las secciones de limitaciones
y discusión de los 17 estudios permitió identificar ocho vacíos y dos
tendencias emergentes (véase Tabla 6).
Tabla 6
Vacíos
investigativos y tendencias emergentes identificados en el corpus (PE5)
|
Vacío / tendencia
|
Descripción
|
Estudios
|
|
Muestras
pequeñas sin potencia para subgrupos
|
N=9
a 30 en la mayoría; imposibilita análisis por subtipo diagnóstico
|
Miranda
et al. (2025); Kim et al. (2024); Gallardo Vergara y Monserrat (2023); Medina
et al. (2021)
|
|
Ausencia de seguimiento longitudinal
|
Mejoras
medidas solo al finalizar la intervención (4–12 sem.)
|
Arsa
et al. (2025); Fang et al. (2025);
Julrode et al. (2025); Wong et al. (2024)
|
|
Sesgo
de contexto clínico vs. escolar
|
La
mayoría de ECA se ejecutan en clínicas, no en aulas reales
|
Zhao
et al. (2024); Medina et al. (2021);
Kim y Lee (2025)
|
|
Concentración
geográfica en Asia Oriental
|
China,
Corea del Sur y Hong Kong dominan el corpus; escasa evidencia latinoamericana
|
Dai
et al. (2025); Ji et al. (2023); Kim y Lee (2025); Zhao et al. (2024); Wong et al. (2024)
|
|
Limitaciones
ergonómicas de la VR en infancia
|
Visores
no adaptados a menores de 8 años con TEA
|
Julrode et al. (2025)
|
|
El
diseño visual no mejora el rendimiento terapéutico
|
Los
elementos estéticos no correlacionan con resultados en TDAH
|
Kim et al. (2024)
|
|
Falta
de comparación con tratamiento farmacológico
|
Los
ECA no incluyen grupo de solo medicación como referencia estándar
|
Dai
et al. (2025); Zhao et al. (2024);
Ji et al. (2023)
|
|
Ausencia
de evaluación funcional de la conducta (FBA)
|
El
diagnóstico se usa como criterio de muestra sin documentar la función de la
conducta retante
|
Vacío
transversal al corpus completo (N=17)
|
|
VR
como tendencia emergente para TEA y TDAH
|
Resultados
prometedores; campo en expansión que requiere ECA con mayor N
|
Fang
et al. (2025); Julrode et al. (2025);
Wong et al. (2024)
|
Nota. Los vacíos se identificaron
inductivamente a partir de las secciones de limitaciones y discusión de los 17
estudios. VR = Realidad Virtual; MEG = Magnetoencefalografía; ECA = Ensayo
Controlado Aleatorizado.
El vacío más frecuente es la insuficiencia muestral
para análisis de subgrupos: Miranda et al. (2025) reconocen explícitamente que
su N = 9 limita la generalización; Kim et al. (2024) trabajan con N = 16;
Gallardo Vergara y Monserrat (2023) con N = 30. Son muestras suficientes para
detectar efectos grandes, pero no para estratificar por subtipo diagnóstico,
sexo o severidad. La ausencia de seguimiento longitudinal es el segundo vacío
más crítico: de los 17 estudios, solo Dai et al. (2025) incluyen evaluación
post-intervención. Y la concentración geográfica en Asia Oriental —siete de los
diecisiete estudios— limita la generalización a contextos con infraestructuras
educativas, sistemas diagnósticos e idiomas distintos; Miranda et al. (2025),
con sede en Brasil, es la única voz latinoamericana del corpus, confirmando en
los datos primarios lo que la Introducción planteaba como carencia de síntesis
en español (Garwood, 2023; Ríos Quiñónez et al., 2024).
El diagnóstico clínico no documenta la conducta retante: la brecha
entre categoría diagnóstica y función conductual
El vacío metodológico más crítico de esta revisión, y
el que tiene mayor implicación práctica, es transversal a los 17 estudios:
ninguno distingue entre el diagnóstico clínico del participante y la función
específica de la conducta retante o disruptiva que ese estudiante manifiesta en
el aula. La distinción no es semántica; es la diferencia entre saber que un
niño tiene TDAH y saber por qué arroja objetos cuando se le pide cambiar de
actividad. La evidencia epidemiológica sobre agresión física en poblaciones
neurodivergentes documenta tasas de entre 20% y 28% en estudios con muestras
amplias, con la reactividad emocional -más que la severidad diagnóstica- como
predictor más robusto de la agresión frecuente; el diagnóstico solo, sin documentación
de la función conductual, no basta para predecir ni intervenir eficazmente
sobre estas conductas.
El modelo Antecedente-Conducta–Consecuencia (ABC), que
fundamenta la Evaluación Funcional de la Conducta (FBA), es precisamente el
instrumento diseñado para documentar esta distinción: identifica qué ocurre
inmediatamente antes de la conducta, cómo se manifiesta de forma observable y
qué consecuencias la mantienen: función de escape de tarea, búsqueda de
atención o regulación sensorial, entre otras. La FBA es, además, la herramienta
exigida por la Ley IDEA para todo estudiante con un Programa Educativo
Individualizado cuya conducta interfiere con su propio aprendizaje o el de sus
compañeros, y su ausencia sistemática en el corpus tiene una consecuencia
directa sobre la interpretabilidad de los hallazgos: una intervención gamificada
que reduce conductas disruptivas con función de escape opera por un mecanismo
completamente distinto al de la misma intervención reduciendo conductas con
función de búsqueda de atención o de regulación sensorial, y los 17 estudios de
esta revisión no permiten distinguir entre ambos escenarios. La implicación
para la investigación futura es directa: los estudios sobre gamificación y
gestión conductual deberían incorporar la función predominante de la conducta
objetivo, identificada mediante FBA previo, como variable de caracterización
muestral. Esto permitiría avanzar de la pregunta de si la gamificación funciona
hacia la pregunta metodológicamente más precisa de cómo, para quién y bajo qué
condición antecedente funciona mejor.
Conclusiones
Esta revisión permite afirmar, que la gamificación no
es una moda pedagógica sino un mecanismo de intervención con sustento empírico
convergente: la coincidencia entre el reporte conductual, el correlato
neurofuncional y la fundamentación teórica -operante, motivacional y
neuroeducativa- indica que el campo ha superado la fase de validación básica y
se encuentra ahora en una fase de refinamiento, en la que la pregunta relevante
ya no es si la estrategia produce cambio conductual, sino qué configuración de
mecánicas, para qué perfil de estudiante y bajo qué condición de implementación
produce el efecto de mayor magnitud y mayor duración. Esta madurez, sin
embargo, es desigual: es sólida en el plano de la eficacia demostrada bajo
condiciones controladas y todavía incipiente en el plano de la efectividad bajo
las condiciones reales de un aula inclusiva sostenida por un docente
generalista sin apoyo especializado continuo.
Esa desigualdad marca, en última instancia, el límite
real de lo que esta evidencia puede ofrecer a la práctica educativa: una base
sólida para justificar la adopción de la gamificación como principio de diseño,
pero no todavía una guía suficientemente fina para prescribir qué intervención
usar con qué estudiante. Mientras la investigación siga documentando el
diagnóstico del estudiante sin documentar la función de su conducta, y siga
produciéndose mayoritariamente en contextos clínicos y geografías ajenas a la
realidad escolar latinoamericana, la traslación de estos hallazgos seguirá
dependiendo del juicio profesional del docente más que de una prescripción
basada en evidencia. Cerrar esa distancia -entre saber que la gamificación
funciona y saber cómo hacerla funcionar en el aula que se tiene, no en la que
se estudió- es, por tanto, el verdadero horizonte de esta línea de
investigación para el próximo quinquenio.
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e-ISSN: 2642-4789 Septiembre-Diciembre 2026. Vol. 9. N°
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