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ASOCIACIÓN ENTRE ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Y MOTIVACIÓN EN EL
APRENDIZAJE VIRTUAL DEL DISEÑO ARQUITECTÓNICO DURANTE COVID-19
ASSOCIATION BETWEEN TEACHING STRATEGIES AND MOTIVATION IN VIRTUAL
ARCHITECTURAL DESIGN LEARNING DURING COVID-19
Tipo de Publicación: Artículo Científico
Área del Conocimiento: Ciencias Sociales y
Aplicadas
Recibido: 14/08/2026
Aceptado: 16/09/2026
Publicado: 21/09/2026
Código Único AV: e866
Páginas: 1(1572-1596)
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.22878957
Autores:
Pedro José Tello Palacios
Arquitecto
Maestro en Ciencias, mención en Diseño
Arquitectónico
https://orcid.org/0000-0002-1804-0452
E-mail: ptello@uni.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional de Ingeniería
País: República del Perú
Dennis Martín Echegaray Ortega
Licenciado en Educación
Maestro en Educación, mención en Pedagogía
Universitaria
https://orcid.org/0000-0003-1873-8436
E-mail: dechegaray@uni.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional de Ingeniería
País: República del Perú
Resumen
La migración urgente hacia la educación virtual durante la COVID-19
transformó la enseñanza del diseño arquitectónico y planteó desafíos para
sostener la motivación de estudiantes y docentes. Este estudio analizó las
asociaciones entre estrategias didácticas, tecnologías de la información y la
comunicación (TIC), enseñanza-aprendizaje virtual y motivación académica en
estudiantes del Taller de Diseño 2-B de la Facultad de Arquitectura, Urbanismo
y Artes de la Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú. Se adoptó un
enfoque cuantitativo, diseño no experimental y transversal. Participaron 84
estudiantes de los ciclos 2020-I, 2020-II, 2021-I y 2021-II, seleccionados
mediante muestreo no probabilístico por conveniencia. Se administró en línea
un cuestionario de 60 ítems en escala Likert, previamente revisado por cinco
expertos y sometido a prueba piloto. Los datos se analizaron con PLS-SEM en
SmartPLS 4.1.2. El modelo de medición mostró cargas factoriales entre .701 y
.871, alfa de Cronbach entre .784 y .845, fiabilidad compuesta entre .860 y .907
y AVE entre .607 y .709. Las estrategias didácticas se asociaron positivamente
con la motivación (β=.741, p<.001); las TIC mostraron una asociación menor,
aunque significativa (β=.210, p<.001); y la enseñanza-aprendizaje virtual
presentó la asociación más alta (β=.802, p<.001). Los hallazgos subrayan la
relevancia de integrar secuencias didácticas, interacción y recursos
tecnológicos con intencionalidad pedagógica para fortalecer la experiencia
motivacional en talleres de arquitectura virtuales o híbridos.
Palabras Clave
Estrategias didácticas, diseño arquitectónico,
motivación académica, educación virtual, PLS-SEM.
Abstract
The emergency shift to virtual education during COVID-19 transformed
architectural design education and created major challenges for sustaining
student motivation. This study examined the associations among didactic
strategies, information and communication technologies (ICT), virtual
teaching-learning, and academic motivation in students enrolled in Design
Studio 2-B at the Faculty of Architecture, Urbanism and Arts of the National
University of Engineering, Lima, Peru. A quantitative, nonexperimental, cross-
sectional design was used. The convenience sample comprised 84 students
from the 2020-I, 2020-II, 2021-I, and 2021-II academic terms. A 60-item
Likert-type online questionnaire, reviewed by five experts and pilot tested
before administration, was completed at the end of each term. Data were
analyzed using PLS-SEM in SmartPLS 4.1.2. The measurement model showed
factor loadings from .701 to .871, Cronbach’s alpha from .784 to .845,
composite reliability from .860 to .907, and average variance extracted from
.607 to .709. Didactic strategies were positively associated with motivation
(β=.741, p<.001); ICT had a smaller but significant association (β=.210,
p<.001); and virtual teaching-learning showed the strongest association
(β=.802, p<.001). The findings emphasize the value of integrating coherent
didactic sequences, interaction, and technological resources with pedagogical
intent to strengthen the motivational experience in virtual or hybrid architecture
studios. These insights can inform post-pandemic studio redesigns while
respecting local constraints, resources, and disciplinary learning practices.
Keywords
Didactic strategies, architectural design, academic
motivation, virtual education, PLS-SEM.
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Introducción
La pandemia por COVID-19 obligó a las
universidades a transformar rápidamente sus formas
habituales de enseñanza. El cambio fue
especialmente complejo en disciplinas de fuerte
componente presencial, como el diseño
arquitectónico, donde buena parte del aprendizaje
ocurre mediante observación, interacción directa,
crítica y construcción progresiva de propuestas. En
la Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Artes de
la Universidad Nacional de Ingeniería (FAUA-
UNI), en Lima, el Taller de Diseño 2-B trasladó su
dinámica al entorno virtual durante 2020 y 2021.
Como ocurrió en otras instituciones, la prioridad fue
garantizar la continuidad académica sin descuidar la
equidad, la seguridad y las condiciones reales de
acceso de los estudiantes (Aparicio et al., 2020;
Aguilar et al., 2020; García Aretio, 2021; Ramírez
et al., 2020; Romero et al., 2020).
El taller de diseño integra ideación,
representación, discusión, corrección y
reformulación de propuestas. Con la virtualidad,
prácticas como la crítica presencial, el “desk crit”,
la exposición de bocetos y maquetas y la
conversación entre pares tuvieron que adaptarse
mediante videoconferencias, tutorías, modelos
digitales y recursos de visualización (Tripaldi et al.,
2021; Ibrahim et al., 2021; Llere, 2021; Borja et al.,
2021). A ello se sumaron desigualdades de
conectividad, acceso a dispositivos, condiciones
domésticas para estudiar y competencias digitales.
En ese contexto, la motivación adquirió especial
relevancia, porque sostener el esfuerzo y la
participación dependía también de cómo se
organizaba la experiencia educativa (Zambrano &
Morales, 2021; Ramos & Barrera, 2022; Padilla,
2021; Alvarado-Andino et al., 2021).
La enseñanza virtual exigió mucho más que
trasladar contenidos a una plataforma. Fue necesario
reorganizar actividades, distribuir momentos
sincrónicos y asincrónicos, explicitar criterios de
evaluación y brindar retroalimentación oportuna.
También cobró importancia una comunicación
empática, capaz de orientar sin perder de vista las
circunstancias de los estudiantes (Botero-Gómez et
al., 2023; García Aretio, 2021; Santander Salmon &
Schreiber Parra, 2022; Contreras-Colmenares &
Garcés-Díaz, 2019). La comunicación virtual
permitió transmitir instrucciones y materiales, pero
también mantener la presencia docente y la cohesión
del grupo. Videoconferencias, salas de trabajo,
pizarras colaborativas y presentaciones digitales
facilitaron la crítica y la interacción, aunque su
efectividad dependió de la claridad de las consignas
y de las habilidades digitales (Lee & Dalgarno,
2011; Kim et al., 2015; Hiraldo, 2013; Caballero
Montero et al., 2023).
Las TIC hicieron posible sostener el trabajo
proyectual mediante software de modelado,
presentación y repositorios compartidos, pero su
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utilidad dependió de una selección con sentido
pedagógico (Asadpour, 2021; Gutiérrez et al., 2021;
Eren et al., 2023; Munshi et al., 2022). Cuando
introducen complejidad innecesaria o dificultades
de uso pueden afectar el interés y la percepción de
competencia (Gutiérrez et al., 2021; Alvarado-
Andino et al., 2021; Kim et al., 2015).
En este escenario, la motivación académica
puede entenderse como un proceso dinámico con
componentes cognitivos y afectivos. En diseño
arquitectónico, donde los problemas suelen ser
abiertos y requieren persistencia, tolerancia a la
incertidumbre y autorregulación, es importante que
el estudiante encuentre sentido en las tareas y
perciba que puede avanzar. La claridad de las metas,
la autonomía guiada y la experiencia de
competencia se relacionan con un mayor
involucramiento, mientras que emociones como
interés, ansiedad o frustración pueden fortalecer o
debilitar el esfuerzo (Hanaysha et al., 2023; Saza-
Gazón, 2016; Silva, 2017).
El aprendizaje significativo ofrece una
primera base para interpretar estas relaciones. Las
experiencias cobran valor cuando se vinculan con
conocimientos previos y tienen un propósito
reconocible. En la virtualidad, ello supone organizar
tareas que faciliten conexiones conceptuales y evitar
que la tecnología genere dispersión (Unigarro
Gutiérrez, 2004; García Aretio, 2021; Sosa-
Gutiérrez et al., 2024). La teoría social cognitiva
complementa esta perspectiva al destacar la
autoeficacia, la autorregulación y el aprendizaje por
observación. Revisar proyectos de referencia,
observar demostraciones docentes y conocer los
avances de otros estudiantes permite aprender
estrategias y ajustar expectativas sobre el propio
desempeño (Dabbagh, 2003; Vargas, 2013;
Quiñones-Negrete et al., 2021).
A su vez, la teoría de la autodeterminación
ayuda a comprender el papel de la autonomía, la
competencia y la relación con otros. Las
oportunidades de elección, la retroalimentación que
reconoce el progreso y la interacción entre
compañeros pueden mantener el interés y reducir la
desconexión (Eren et al., 2023; Hanaysha et al.,
2023; Prado-Rodríguez, 2021).
La evidencia producida durante la pandemia
documentó nuevas modalidades de crítica, mayor
uso de modelos digitales, participación de invitados
a distancia y nuevas formas de registrar el proceso
proyectual (Tripaldi et al., 2021; Ibrahim et al.,
2021; Asadpour, 2021; Zambrano & Morales,
2021). También aparecieron fatiga de pantalla,
sobrecarga y ansiedad por la conectividad. La
superposición entre hogar y universidad llevó a
replantear tareas, plazos y duración de las sesiones
sincrónicas (Ramírez et al., 2020; Romero et al.,
2020; Ramos & Barrera, 2022), mientras que
mantener espacios de encuentro ayudó a recuperar
parte del sentido de comunidad (Santander Salmon
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& Schreiber Parra, 2022; Lee & Dalgarno, 2011;
Kim et al., 2015).
Estudios posteriores destacan la necesidad de
conservar las innovaciones útiles y fortalecer las
competencias digitales docentes para escenarios
híbridos o flexibles (Miranda et al., 2024; Barrios,
2024; Salazar Cedeño et al., 2023; Correa-Guarniz
et al., 2025). La motivación virtual depende de
condiciones personales, pedagógicas y
tecnológicas, así como de la relevancia de las tareas
y la calidad del acompañamiento (Mendoza Laz et
al., 2024; Miranda et al., 2024; Sosa-Gutiérrez et al.,
2024; Barrios, 2024). El rediseño de cursos mostró
la utilidad de tareas auténticas y evaluaciones
centradas en procesos (Cabrera, 2022; Padilla,
2021; Ramos & Barrera, 2022; Salazar Cedeño et
al., 2023), aunque también se reportaron sobrecarga
y desarticulación entre consignas y evaluación
(Aguilar et al., 2020; Aparicio et al., 2020; Ramírez
et al., 2020).
Finalmente, estos antecedentes permiten
comprender las estrategias didácticas, las TIC y la
enseñanza-aprendizaje virtual como elementos
interrelacionados con la motivación académica.
Integrar conocimientos previos, hacer visibles
estrategias de expertos, fortalecer la autoeficacia y
promover autonomía y relaciones significativas
ofrece un marco coherente para interpretar esta
experiencia (Unigarro Gutiérrez, 2004; Dabbagh,
2003; Hanaysha et al., 2023). La dimensión afectiva
tampoco puede separarse del proceso, pues interés,
ansiedad y frustración forman parte del aprendizaje
de diseño (Silva, 2017; Saza-Gazón, 2016; Prado-
Rodríguez, 2021).
Pese al crecimiento de la literatura sobre
virtualidad y educación arquitectónica, siguen
siendo limitados los estudios centrados en talleres
concretos y contextos institucionales específicos
que analicen conjuntamente estrategias didácticas,
TIC, enseñanza virtual y motivación durante 2020-
2021 (Zambrano & Morales, 2021; Borja et al.,
2021; Ramos & Barrera, 2022; Cabrera, 2022). La
sistematización de experiencias como la del Taller
2-B puede aportar evidencia situada y ayudar a
valorar qué componentes conviene preservar o
revisar en futuros escenarios educativos (Miranda et
al., 2024; Barrios, 2024; Salazar Cedeño et al.,
2023; Correa-Guarniz et al., 2025).
En respuesta a esta brecha, el presente estudio
analiza las asociaciones entre estrategias didácticas,
TIC, enseñanza-aprendizaje virtual y motivación
académica en estudiantes del Taller de Diseño 2-B
de la FAUA-UNI durante la enseñanza virtual por
COVID-19. Se parte de la premisa de que una
mediación pedagógica significativa, el uso
pertinente de tecnologías y una experiencia virtual
organizada pueden relacionarse con la motivación
en sus dimensiones cognitivas y afectivas (García
Aretio, 2021; Unigarro Gutiérrez, 2004; Dabbagh,
2003; Hanaysha et al., 2023).
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Se plantean tres hipótesis: a) las estrategias
didácticas se asocian positivamente con la
motivación académica; b) las TIC se asocian
positivamente con la motivación académica; y c) la
enseñanza-aprendizaje virtual se asocia
positivamente con la motivación académica (Eren et
al., 2023; Hanaysha et al., 2023; Santander Salmon
& Schreiber Parra, 2022). La Figura 1 presenta el
modelo conceptual que organiza estas relaciones.
Figura 1. Modelo conceptual de las asociaciones propuestas
Método
Se adoptó un enfoque cuantitativo, con diseño
no experimental de cortes transversales, orientado a
examinar las asociaciones entre componentes de la
enseñanza virtual del diseño arquitectónico y la
motivación estudiantil durante la emergencia
sanitaria por COVID-19. El estudio se desarrolló en
el Taller de Diseño 2-B de la Facultad de
Arquitectura, Urbanismo y Artes de la Universidad
Nacional de Ingeniería (FAUA-UNI), Lima, Perú,
durante los ciclos académicos 2020-I, 2020-II,
2021-I y 2021-II, correspondientes al periodo de
docencia remota. No se manipularon las variables ni
se asignaron experimentalmente condiciones de
enseñanza a los participantes; por tanto, las
relaciones analizadas se interpretaron como
asociaciones estadísticas y no como relaciones
causales (Ruiz et al., 2010).
Participantes
La población accesible estuvo constituida por
96 estudiantes matriculados en el Taller de Diseño
2-B durante los cuatro periodos académicos
considerados: 22 estudiantes en 2020-I, 27 en 2020-
II, 25 en 2021-I y 22 en 2021-II. Se utilizó un
muestreo no probabilístico por conveniencia,
obteniéndose una muestra final de 84 participantes:
19 correspondientes a 2020-I, 24 a 2020-II, 22 a
2021-I y 19 a 2021-II. Las tasas de respuesta fueron,
respectivamente, 86.4 %, 88.9 %, 88.0 % y 86.4 %,
con una tasa global de participación de 87.5 %.
Los criterios de inclusión fueron: a) estar
matriculado en el Taller de Diseño 2-B durante
alguno de los ciclos considerados; b) haber
participado regularmente en las actividades
académicas desarrolladas en modalidad virtual; c)
haber concluido las principales actividades
académicas del semestre; d) completar íntegramente
el cuestionario al cierre del periodo académico; y e)
aceptar voluntariamente participar en el estudio. Se
excluyeron formularios incompletos, respuestas
duplicadas y registros que no permitieran disponer
de información suficiente para el análisis.
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Para la conformación de la base analítica se
consideró una sola respuesta válida por participante.
No se identificaron participaciones repetidas de un
mismo estudiante entre los registros finalmente
incorporados al análisis, por lo que las 84
observaciones fueron tratadas como casos
independientes. Esta consideración permitió evitar
la duplicación de información al integrar las bases
correspondientes a los cuatro ciclos.
Diseño temporal e integración de los datos
La información fue recopilada al cierre de
cada semestre académico, una vez concluidas las
principales actividades formativas y evaluativas del
Taller de Diseño 2-B. Este momento se seleccionó
para que los estudiantes pudieran realizar una
valoración integral de la experiencia pedagógica,
tecnológica y motivacional desarrollada durante el
ciclo correspondiente.
Aunque la recolección de datos se efectuó en
cuatro periodos académicos consecutivos, el
procedimiento no constituyó un seguimiento
longitudinal de los mismos individuos. Cada
aplicación representó un corte transversal
independiente en el que las variables fueron
medidas una sola vez al finalizar el semestre. En este
sentido, el estudio corresponde a un diseño de cortes
transversales repetidos y no a un diseño
longitudinal.
Las bases obtenidas en 2020-I, 2020-II, 2021-
I y 2021-II fueron posteriormente integradas en una
matriz única. Se conservaron la misma estructura
del instrumento, codificación de variables, escala de
respuesta y criterios generales de aplicación. Los
registros individuales de cada periodo se
incorporaron sucesivamente, sin promediar las
respuestas de los diferentes ciclos, y el periodo
académico se mantuvo como variable de
caracterización de los participantes. De esta manera,
el análisis PLS-SEM se realizó sobre las 84
observaciones individuales disponibles.
Instrumento
Para la recolección de datos se empleó un
cuestionario estructurado de 60 ítems dirigido a
evaluar la percepción estudiantil sobre distintos
componentes del proceso de enseñanza-aprendizaje
del diseño arquitectónico desarrollado en modalidad
virtual. Los reactivos se respondieron mediante una
escala tipo Likert de cinco puntos: 1 = totalmente en
desacuerdo, 2 = en desacuerdo, 3 = ni de acuerdo ni
en desacuerdo, 4 = de acuerdo y 5 = totalmente de
acuerdo.
El instrumento contempló seis constructos
relacionados con el modelo conceptual del estudio:
estrategias didácticas, comunicación virtual,
tecnologías de la información y la comunicación
(TIC), motivación, factor cognitivo y factor
afectivo. La elaboración de los reactivos atendió
criterios de claridad semántica, pertinencia
conceptual y correspondencia con las características
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del trabajo académico desarrollado en talleres
virtuales de diseño.
El instrumento original estuvo conformado
por 60 ítems. Sin embargo, para la estimación del
modelo PLS-SEM se realizó una depuración del
modelo de medición considerando conjuntamente la
pertinencia teórica de cada reactivo, las cargas
factoriales externas, las cargas cruzadas y la posible
redundancia entre indicadores. Como resultado de
este proceso, el modelo final quedó constituido por
19 indicadores con adecuada capacidad
representativa: tres para estrategias didácticas
(ED_1-ED_3), tres para comunicación virtual
(CV_1-CV_3), tres para TIC (TIC_1-TIC_3), tres
para motivación (MOT_1-MOT_3), tres para el
factor cognitivo (FC_1-FC_3) y cuatro para el factor
afectivo (FA_1-FA_4).
Los 41 reactivos restantes formaron parte del
cuestionario administrado, pero no fueron
incorporados en el modelo estructural final debido a
que presentaron menor contribución al modelo de
medición o redundancia respecto de los indicadores
retenidos. La selección definitiva priorizó la
representación teórica de los constructos y la calidad
psicométrica del modelo, manteniéndose
indicadores con cargas factoriales satisfactorias. Las
cargas de los 19 indicadores finalmente retenidos
oscilaron entre .701 y .871.
Validez de contenido y prueba piloto
La validez de contenido fue examinada
mediante juicio de cinco expertos con experiencia
en educación superior, metodología de la
investigación y procesos de enseñanza-aprendizaje.
Los especialistas evaluaron los reactivos atendiendo
a criterios de claridad, pertinencia, coherencia y
correspondencia con los constructos propuestos. La
evaluación mostró un consenso favorable respecto
de la pertinencia general del instrumento. Las
principales observaciones estuvieron relacionadas
con ajustes de redacción, precisión conceptual y
reducción de posibles ambigüedades,
modificaciones que fueron incorporadas antes del
pilotaje.
Posteriormente, se efectuó una prueba piloto
con 15 estudiantes de características académicas
similares a las de la población objetivo, quienes no
fueron incluidos en la muestra definitiva. El pilotaje
permitió comprobar la comprensión de los
reactivos, la secuencia del cuestionario, el
funcionamiento de la aplicación mediante Google
Forms y el tiempo requerido para completar el
instrumento. Asimismo, permitió realizar una
evaluación preliminar de la consistencia interna.
Los coeficientes alfa de Cronbach obtenidos para las
dimensiones evaluadas fueron superiores a .771,
evidenciando niveles aceptables de consistencia
interna para proceder con la aplicación definitiva. A
partir del pilotaje se efectuaron ajustes menores de
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redacción y orden de algunos reactivos, sin
modificar la estructura conceptual del instrumento.
Procedimiento de recolección
El cuestionario definitivo fue administrado
mediante Google Forms al finalizar cada uno de los
cuatro ciclos académicos. Se mantuvo un
procedimiento equivalente en 2020-I, 2020-II,
2021-I y 2021-II con la finalidad de favorecer la
comparabilidad entre los periodos. Antes de
responder, los estudiantes recibieron información
acerca del propósito académico de la investigación,
el carácter voluntario de su participación, la
confidencialidad de la información y el tratamiento
agregado de los resultados.
Una vez finalizada cada aplicación, las
respuestas fueron revisadas para identificar
formularios incompletos o registros duplicados.
Posteriormente, las bases correspondientes a los
cuatro ciclos fueron consolidadas y codificadas en
una matriz única para su procesamiento estadístico.
Análisis de datos
Los datos fueron analizados mediante
modelamiento de ecuaciones estructurales con
mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM),
utilizando SmartPLS 4.1.2. Esta técnica permitió
examinar simultáneamente las relaciones entre las
variables latentes y sus indicadores, así como
contrastar las asociaciones previstas en el modelo
estructural.
La selección de PLS-SEM respondió a su
adecuación para modelos con múltiples variables
latentes e indicadores, su orientación hacia la
explicación de la varianza y su aplicabilidad en
muestras moderadas. Asimismo, presenta
flexibilidad frente a distribuciones potencialmente
no normales, frecuentes en información obtenida
mediante escalas tipo Likert (Henseler et al., 2009;
Roldán & Cepeda, 2016; Sarstedt & Cheah, 2019).
La evaluación del modelo de medición
consideró las cargas factoriales, alfa de Cronbach,
fiabilidad compuesta (CR), varianza media extraída
(AVE) y validez discriminante mediante el criterio
de Fornell-Larcker y el análisis de cargas cruzadas.
Posteriormente, se examinaron los coeficientes
estandarizados de las rutas del modelo estructural y
su significación estadística. En consonancia con el
carácter no experimental y transversal del estudio,
los coeficientes obtenidos fueron interpretados
exclusivamente como asociaciones estadísticas, sin
efectuar inferencias causales (Ruiz et al., 2010).
Consideraciones éticas
La investigación se desarrolló en el marco de
las actividades académicas del Taller de Diseño 2-B
de la Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Artes
de la Universidad Nacional de Ingeniería (FAUA-
UNI), con conocimiento y autorización de la
instancia académica responsable. La participación
fue voluntaria y, antes de responder el cuestionario,
los estudiantes fueron informados sobre los
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Volumen: 7, Número: 15, Año: 2026 (Julio 2026 - Diciembre 2026)
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objetivos del estudio, la confidencialidad de la
información, el uso exclusivamente científico de los
datos y la posibilidad de no participar sin
consecuencias académicas.
El consentimiento informado se obtuvo
electrónicamente antes de acceder al cuestionario.
El estudio fue de carácter observacional, no implicó
intervención experimental ni modificación de las
actividades académicas habituales. No se dispone de
un código específico de aprobación de un comité de
ética para esta investigación. Los datos fueron
analizados y presentados de forma agregada,
preservando la identidad de los participantes.
Resultados
La Tabla 1 presenta la distribución de la
muestra según sexo, grupo de edad y ciclo
académico, y proporciona el marco descriptivo para
interpretar los análisis posteriores.
Variable
Frecuencia (N)
Porcentaje (%)
Sexo
Mujeres
47
56.0
Varones
37
44.0
Grupo de edad
21 – 23
33
39.3
24 – 26
30
35.7
27 – 29
12
14.3
>= 30
9
10.7
Ciclo
2020 – I
19
22.6
2020 – II
24
28.6
2021 – I
22
26.2
2021 – II
19
22.6
Total
84
100.0
Tabla 1. Características demográficas de los estudiantes del
Taller de Diseño 2-B de la FAUA-UNI (n = 84)
La muestra quedó conformada por 84
estudiantes del taller de diseño 2-B de la FAUA-
UNI, distribuidos por sexo en 47 mujeres (56.0 %)
y 37 varones (44.0 %). La estructura etaria mostró
una mayoría relativa entre 21 y 23 años con 33
participantes (39.3 %), seguida del grupo de 24 a 26
años con 30 casos (35.7 %); los segmentos de 27 a
29 y de 30 o más años aportaron 12 (14.3 %) y 9
estudiantes (10.7 %), respectivamente. En cuanto al
semestre académico de procedencia, se registraron
19 estudiantes en 2020-I (22.6 %), 24 en 2020-II
(28.6 %), 22 en 2021-I (26.2 %) y 19 en 2021-II
(22.6 %).
Esta distribución equilibra cohortes y etapas
formativas cercanas, lo que facilita observar la
experiencia de la enseñanza virtual en el período de
emergencia sanitaria sin sobrerrepresentar un solo
ciclo. Dado el muestreo no probabilístico por
conveniencia, tales proporciones describen
únicamente la composición observada, sin
pretensiones de extrapolación poblacional, pero con
variabilidad suficiente para analizar asociaciones en
el marco del diseño no experimental y transversal
establecido para el estudio.
La Tabla 2 presenta los indicadores de
consistencia interna y validez convergente del
modelo de medición para los seis constructos
analizados.
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Constructo
Cargas factoriales
(> 0.6)
Alfa de Cronbach
(α > 0.7)
Fiabilidad compuesta
(CR > 0.7)
Varianza media extraída
(AVE > 0.5)
Estrategias didácticas
ED_1 = 0.742
0.812
0.876
0.639
Estrategias didácticas
ED_2 = 0.821
0.812
0.876
0.639
Estrategias didácticas
ED_3 = 0.798
0.812
0.876
0.639
Comunicación virtual
CV_1 = 0.701
0.784
0.860
0.607
Comunicación virtual
CV_2 = 0.832
0.784
0.860
0.607
Comunicación virtual
CV_3 = 0.765
0.784
0.860
0.607
TIC
TIC_1 = 0.728
0.806
0.873
0.632
TIC
TIC_2 = 0.847
0.806
0.873
0.632
TIC
TIC_3 = 0.781
0.806
0.873
0.632
Motivación
MOT_1 = 0.773
0.845
0.907
0.709
Motivación
MOT_2 = 0.861
0.845
0.907
0.709
Motivación
MOT_3 = 0.816
0.845
0.907
0.709
Factor cognitivo
FC_1 = 0.739
0.829
0.898
0.687
Factor cognitivo
FC_2 = 0.845
0.829
0.898
0.687
Factor cognitivo
FC_3 = 0.871
0.829
0.898
0.687
Factor afectivo
FA_1 = 0.712
0.842
0.904
0.703
Factor afectivo
FA_2 = 0.838
0.842
0.904
0.703
Factor afectivo
FA_3 = 0.862
0.842
0.904
0.703
Factor afectivo
FA_4 = 0.807
0.842
0.904
0.703
Tabla 2. Evidencia de consistencia interna y validez convergente del modelo PLS-SEM
Nota. Elaboración propia con resultados de SmartPLS 4.1.2. CR = fiabilidad compuesta; AVE = varianza media extraída
La evaluación del modelo de medición,
sintetizada en la Tabla 2, evidenció cargas
factoriales estandarizadas entre .701 y .871 para los
seis constructos analizados: estrategias didácticas,
comunicación virtual, tecnologías de la información
y la comunicación (TIC), motivación, factor
cognitivo y factor afectivo. Estos rangos se sitúan
dentro de los umbrales usualmente aceptados para
estudios PLS-SEM y sugieren adecuada
representación de los indicadores en sus respectivas
variables latentes (Roldán & Cepeda, 2016; Sarstedt
& Cheah, 2019).
En términos generales, el patrón observado
refleja que los ítems capturan con solidez el
contenido propuesto en la operacionalización, lo
cual es congruente con la revisión de contenido por
expertos y el pilotaje realizado antes de la aplicación
definitiva del cuestionario. Sin reiterar cada valor
individual, el conjunto de cargas ofrece una base
empírica consistente para sostener el análisis
estructural posterior y reducir la probabilidad de
sesgos de medición derivados de ítems débiles o
ambiguos.
En la misma Tabla 2, los coeficientes de
consistencia interna y validez convergente
respaldan la fiabilidad del instrumento. El alfa de
Cronbach osciló entre .784 y .845, mientras que la
fiabilidad compuesta se ubicó entre .860 y .907 para
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los seis constructos, con varianzas extraídas
promedio (AVE) de .607 a .709. Estos intervalos
superan los puntos de referencia ampliamente
difundidos en la literatura metodológica para PLS-
SEM y se consideran indicativos de consistencia
interna suficiente y convergencia de los indicadores
en torno a su variable latente (Roldán & Cepeda,
2016; Sarstedt & Cheah, 2019).
En conjunto, la magnitud de las AVE denota
que más de la mitad de la varianza de los indicadores
se explica por sus constructos, reforzando la
pertinencia de las escalas en el contexto de
enseñanza virtual del diseño arquitectónico. De este
modo, el modelo de medición alcanza estándares
aceptables para proceder a la contrastación de las
relaciones planteadas, manteniendo una
interpretación prudente acorde con el diseño no
experimental del estudio.
La Tabla 3 presenta la matriz de validez
discriminante según el criterio de Fornell-Larcker.
Constructo
Estrategias
didácticas
Comunicación
virtual
TIC
Motivación
Factor
cognitivo
Factor
afectivo
Estrategias
didácticas
0.799
Comunicación
virtual
0.653
0.779
TIC
0.612
0.685
0.795
Motivación
0.701
0.636
0.589
0.842
Factor cognitivo
0.668
0.604
0.558
0.724
0.829
Factor afectivo
0.631
0.589
0.602
0.758
0.706
0.839
Tabla 3. Validez discriminante según el criterio de Fornell-Larcker
Nota. La diagonal presenta la raíz cuadrada de AVE. Elaboración propia con resultados de SmartPLS 4.1.2
La validez discriminante, presentada en la
Tabla 3 mediante el criterio de Fornell-Larcker,
mostró que las raíces cuadradas del AVE en la
diagonal alcanzaron .799, .779, .795, .842, .829 y
.839, valores que superaron las correlaciones fuera
de la diagonal correspondientes entre cada par de
constructos. Este patrón sugiere que cada variable
latente comparte más varianza con sus propios
indicadores que con los demás constructos del
modelo, cumpliendo así con la exigencia de
diferenciación conceptual que demanda la
evaluación de validez discriminante (Roldán &
Cepeda, 2016; Sarstedt & Cheah, 2019). La
coherencia de estas comparaciones diagonales con
los coeficientes de la matriz de correlaciones
respalda que los solapamientos entre dimensiones,
esperables en entornos educativos en línea, no
comprometen la identificación empírica de las
variables. En ausencia de incongruencias en este
criterio, el modelo preserva condiciones adecuadas
para interpretar las asociaciones especificadas en la
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parte estructural sin señales de colinealidad
conceptual en el nivel de constructo.
La Tabla 4 presenta las cargas factoriales
cruzadas de cada indicador en los constructos del
modelo.
Indicador
Estrategias didácticas
Comunicación virtual
TIC
Motivación
Factor cognitivo
Factor afectivo
ED_1
0.742
0.401
0.362
0.488
0.455
0.421
ED_2
0.821
0.452
0.398
0.536
0.512
0.477
ED_3
0.798
0.429
0.381
0.521
0.498
0.463
CV_1
0.441
0.701
0.498
0.472
0.438
0.456
CV_2
0.463
0.832
0.562
0.541
0.507
0.522
CV_3
0.418
0.765
0.539
0.506
0.476
0.491
TIC_1
0.397
0.526
0.728
0.463
0.421
0.455
TIC_2
0.422
0.589
0.847
0.512
0.468
0.493
TIC_3
0.401
0.548
0.781
0.487
0.446
0.472
MOT_1
0.512
0.499
0.463
0.773
0.658
0.701
MOT_2
0.564
0.542
0.501
0.861
0.744
0.782
MOT_3
0.538
0.517
0.478
0.816
0.706
0.755
FC_1
0.476
0.451
0.419
0.684
0.739
0.622
FC_2
0.521
0.507
0.468
0.742
0.845
0.708
FC_3
0.548
0.533
0.492
0.761
0.871
0.736
FA_1
0.458
0.472
0.466
0.721
0.642
0.712
FA_2
0.512
0.523
0.495
0.784
0.708
0.838
FA_3
0.536
0.541
0.503
0.801
0.735
0.862
FA_4
0.491
0.498
0.472
0.763
0.689
0.807
Tabla 4. Cargas factoriales cruzadas del modelo PLS-SEM
Nota. Elaboración propia con resultados de SmartPLS 4.1.2
Complementariamente, la Tabla 4 reporta las
cargas cruzadas y confirma que cada indicador
alcanzó su mayor carga en el constructo
teóricamente previsto, por encima de cualquier otra
carga en variables latentes distintas. La ausencia de
cargas competitivas de magnitud relevante en
constructos alternativos indica que no se detectaron
indicadores con ambivalencia sustantiva, lo que
fortalece la interpretación de la estructura factorial
propuesta y contribuye a la evidencia de validez
discriminante a nivel de ítem (Roldán & Cepeda,
2016; Sarstedt & Cheah, 2019).
Este resultado es particularmente relevante en
entornos virtuales donde componentes como
comunicación y TIC podrían solaparse en la
experiencia estudiantil; sin embargo, las cargas
cruzadas observadas no sugieren confusiones
sistemáticas entre dimensiones.
En suma, la convergencia de las métricas de la
Tabla 3 con los patrones de la Tabla 4 aporta una
base de medición robusta para pasar al análisis de
las relaciones hipotetizadas con márgenes
razonables de precisión en la identificación de los
efectos asociados.
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La Figura 2 presenta el modelo estructural y
los coeficientes estimados para las rutas analizadas.
Figura 2. Modelo estructural PLS-SEM y coeficientes de ruta estimados
Nota. Elaboración propia con resultados de SmartPLS 4.1.2
Una vez comprobada la fiabilidad y validez
del modelo de medición, se estimaron las rutas
estructurales definidas, considerando la motivación
como variable endógena. La relación entre
estrategias didácticas y motivación presentó un
coeficiente estandarizado de β = .741 con p < .001,
lo que evidencia una asociación positiva de
magnitud alta. En la muestra analizada, una mayor
percepción de estrategias didácticas se vinculó con
niveles superiores de motivación. En el contexto del
Taller de Diseño 2-B, caracterizado por procesos
proyectuales y retroalimentación formativa, este
resultado sugiere la relevancia del componente
didáctico en la orientación y el compromiso de los
estudiantes, aunque sin atribuir causalidad debido al
carácter transversal y no experimental del estudio
(Roldán & Cepeda, 2016).
La relación entre TIC y motivación también
fue positiva y estadísticamente significativa (β =
.210, p < .001), aunque de menor magnitud. Esto
indica que una percepción favorable de las
tecnologías utilizadas durante la enseñanza virtual
se relacionó con mayores niveles de motivación. Las
TIC pudieron contribuir facilitando el acceso a
recursos, la interacción y el desarrollo operativo de
las actividades, pero su peso fue menor que el de las
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estrategias didácticas. Este patrón sugiere que la
tecnología actúa principalmente como soporte de la
experiencia educativa, mientras que las decisiones
pedagógicas orientan con mayor fuerza la
participación y el sentido del aprendizaje.
La asociación más elevada correspondió a la
enseñanza-aprendizaje virtual con la motivación (β
= .802, p < .001). Este resultado refleja una relación
positiva robusta entre la valoración global de la
experiencia virtual y la motivación estudiantil,
posiblemente asociada con la integración de
componentes pedagógicos, comunicacionales y
tecnológicos. En consecuencia, las tres hipótesis
planteadas recibieron apoyo empírico: estrategias
didácticas → motivación (β = .741, p < .001), TIC
→ motivación (β = .210, p < .001) y enseñanza-
aprendizaje virtual → motivación (β = .802, p <
.001) (Roldán & Cepeda, 2016; Sarstedt & Cheah,
2019).
La comparación de los coeficientes muestra
que la experiencia integral de enseñanza-
aprendizaje virtual y las estrategias didácticas
mantuvieron relaciones más fuertes con la
motivación que el componente tecnológico por sí
solo. No obstante, estas asociaciones deben
interpretarse dentro de las condiciones específicas
de la muestra y sin inferir efectos causales.
La solidez de estas estimaciones se apoya en
los resultados del modelo de medición presentados
en las Tablas 2, 3 y 4, que evidencian consistencia
interna, validez convergente y discriminante
mediante cargas factoriales, AVE y cargas cruzadas.
Las demás rutas incluidas en la figura estructural
cumplen una función de soporte teórico y no forman
parte de las hipótesis directas examinadas (Henseler
et al., 2009; Roldán y Cepeda, 2016).
Finalmente, los hallazgos proceden de un
muestreo por conveniencia y de mediciones
autorreportadas realizadas al finalizar cada
semestre. El análisis fue desarrollado con SmartPLS
4.1.2 siguiendo la secuencia de validación del
modelo de medición y posterior estimación
estructural. Por ello, los resultados ofrecen
evidencia descriptiva y asociativa válida para el
contexto de la FAUA-UNI durante 2020-2021, pero
no permiten generalizaciones estadísticas ni
inferencias causales (Henseler et al., 2009; Roldán
& Cepeda, 2016; Sarstedt & Cheah, 2019).
Discusión
Los resultados obtenidos permiten
comprender, con la debida cautela, tres asociaciones
estadísticamente significativas identificadas en el
taller 2-B durante la virtualidad de emergencia. Las
estrategias didácticas mostraron una asociación
importante con la motivación estudiantil (β=.741,
p<.001), mientras que el uso de TIC presentó una
relación positiva, aunque de menor magnitud
(β=.210, p<.001). Por su parte, el constructo global
de enseñanza-aprendizaje virtual alcanzó la
asociación más elevada con la motivación (β=.802,
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p<.001). Debido al carácter no experimental y
transversal de la investigación, estos resultados
deben interpretarse como relaciones concurrentes
entre las percepciones de los estudiantes y no como
efectos causales. La estimación mediante PLS-
SEM, sustentada en un instrumento con evidencias
de consistencia y validez, permite analizar cómo los
estudiantes de la FAUA-UNI vincularon la
organización pedagógica, el entorno virtual y los
recursos tecnológicos con su disposición para
afrontar el trabajo proyectual durante un periodo
excepcional.
La relación entre estrategias didácticas y
motivación constituye uno de los hallazgos más
relevantes. Su magnitud sugiere que una
organización clara del taller, con metas
comprensibles, actividades secuenciadas y
retroalimentación oportuna, se relaciona con una
mayor disposición del estudiante para sostener su
participación en el trabajo proyectual en línea. Esta
interpretación coincide con planteamientos de la
educación a distancia que destacan el valor de las
tareas significativas, la explicitación de criterios y la
presencia docente como condiciones que favorecen
el compromiso del estudiante (Dabbagh, 2003;
García Aretio, 2021; Santander Salmon & Schreiber
Parra, 2022). Durante situaciones disruptivas, estos
elementos cobran todavía mayor importancia
porque ayudan a compensar la pérdida de las
referencias propias del taller presencial y
proporcionan una estructura que orienta al
estudiante (Padilla, 2021).
En la enseñanza del diseño arquitectónico esta
necesidad resulta especialmente evidente. El taller
se sustenta en procesos de experimentación, crítica,
corrección e iteración que deben ser trasladados
cuidadosamente al entorno digital. Las experiencias
desarrolladas durante la pandemia mostraron la
importancia de fragmentar los proyectos en etapas
manejables, combinar actividades síncronas y
asíncronas y mantener una retroalimentación
formativa constante (Tripaldi et al., 2021; Prado-
Rodríguez, 2021; Zambrano & Morales, 2021;
Espina-Romero, 2022).
Estas adaptaciones tuvieron lugar en un
escenario donde las instituciones debieron
responder rápidamente para garantizar la
continuidad educativa (Aguilar et al., 2020). En este
contexto, los resultados sugieren que no fue
únicamente la disponibilidad tecnológica la que
acompañó la motivación, sino principalmente la
forma en que el proceso educativo fue organizado y
comunicado.
La significancia estadística de las tres
relaciones (p<.001) respalda su consistencia dentro
del modelo, aunque no debe confundirse con
relevancia pedagógica ni con causalidad. La mayor
magnitud de la relación estrategias–motivación
frente a TIC–motivación pone de manifiesto la
conveniencia de priorizar el diseño pedagógico por
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encima de una visión centrada exclusivamente en la
tecnología. Estudios previos también han destacado
que la claridad de las instrucciones, la calidad de la
interacción y la organización del aprendizaje se
vinculan con mayores niveles de compromiso
estudiantil (Hanaysha et al., 2023; Eren et al., 2023).
Al tratarse de información basada en percepciones,
los coeficientes deben entenderse dentro de los
criterios propios del PLS-SEM y del alcance
transversal de la investigación.
En este sentido, la asociación entre TIC y
motivación (β=.210) resulta significativa, pero
considerablemente menor. Las plataformas de
videoconferencia, los sistemas de gestión del
aprendizaje y los programas de apoyo al diseño
parecen cumplir una función de soporte, facilitando
la comunicación, la visualización y el seguimiento
del trabajo. Sin embargo, su utilidad depende de la
manera en que se integran a los objetivos
pedagógicos (Botero-Gómez et al., 2023; Lee &
Dalgarno, 2011; Kim et al., 2015). En los talleres de
diseño se han señalado tanto las posibilidades como
las limitaciones de las herramientas de modelado,
representación y crítica digital, destacándose que su
valor aumenta cuando forman parte de una
secuencia pedagógica coherente (Ibrahim et al.,
2021; Asadpour, 2021).
Por ello, más que incrementar
indiscriminadamente el número de aplicaciones,
parece conveniente seleccionar herramientas
funcionales, accesibles y articuladas con las
actividades del taller. La alfabetización digital de
docentes y estudiantes resulta fundamental para
reducir dificultades de uso y sobrecarga cognitiva
(Dabbagh, 2003; Llere, 2021). Esta consideración
adquiere especial relevancia en América Latina,
donde las diferencias de conectividad y familiaridad
con los entornos digitales condicionaron el
desarrollo de la educación virtual durante la
pandemia (Alvarado-Andino et al., 2021; Ramos &
Barrera, 2022).
La asociación más elevada se produjo entre el
constructo global de enseñanza-aprendizaje virtual
y la motivación (β=.802). Esto indica que cuando
los estudiantes percibieron favorablemente el
conjunto de la experiencia virtual —comunicación,
organización, recursos, tiempos y criterios—
también tendieron a manifestar una mayor
motivación. Esta lectura coincide con los enfoques
de educación digital que comprenden el aprendizaje
como resultado de la interacción entre diseño
pedagógico, mediación docente y tecnología
(García Aretio, 2021; Santander Salmon &
Schreiber Parra, 2022). Asimismo, experiencias
recientes muestran que los ecosistemas virtuales
orientados al acompañamiento y a la participación
pueden fortalecer la agencia y el compromiso
estudiantil (Sosa-Gutiérrez et al., 2024; Miranda et
al., 2024). No obstante, debe considerarse que este
constructo comparte componentes conceptuales con
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otras variables del modelo, por lo que puede existir
cierto solapamiento entre ellas.
Desde el punto de vista metodológico, el uso
de PLS-SEM resulta pertinente para analizar
relaciones entre constructos latentes y modelos
orientados a la explicación de varianza,
especialmente con muestras moderadas (Henseler et
al., 2009; Roldán & Cepeda, 2016; Sarstedt &
Cheah, 2019). Sin embargo, la calidad del modelo
de medición no modifica las limitaciones propias
del diseño transversal ni autoriza interpretaciones
causales.
El contexto de la FAUA-UNI también ayuda
a comprender los resultados. La transición repentina
hacia la virtualidad implicó restricciones
tecnológicas, logísticas y pedagógicas similares a
las experimentadas por otras instituciones. En estas
condiciones, disponer de protocolos claros,
comunicación constante y flexibilidad razonada se
convirtió en un elemento importante para sostener el
trabajo académico (Aguilar et al., 2020; Padilla,
2021). Las experiencias regionales igualmente
sugieren que la adaptación de las dinámicas de
crítica y evaluación dependió en gran medida de
decisiones pedagógicas, más que de la simple
incorporación de nuevas herramientas (Zambrano &
Morales, 2021; Caballero Montero et al., 2023;
Alvarado-Andino et al., 2021).
En términos prácticos, los hallazgos respaldan
la organización del taller mediante proyectos
progresivos, entregas intermedias y criterios de
evaluación transparentes. Los retos auténticos, las
rúbricas y los calendarios de trabajo pueden ayudar
al estudiante a visualizar su avance y gestionar
mejor el proceso de diseño (Vargas, 2013;
Quiñones-Negrete et al., 2021). Asimismo,
actividades colaborativas como microcharrettes,
revisiones entre pares y coevaluación pueden
enriquecer la reflexión y favorecer la participación
cuando cuentan con pautas y roles claramente
definidos (Aparicio et al., 2020; Munshi et al.,
2022).
La retroalimentación constituye otro
componente central. Comentarios frecuentes,
específicos y oportunos pueden reducir la
incertidumbre y orientar la continuidad del
proyecto. La combinación de anotaciones gráficas,
audios, revisiones audiovisuales y sesiones
síncronas permite diversificar el feedback y
mantener el acompañamiento del estudiante
(Santander Salmon & Schreiber Parra, 2022;
Tripaldi et al., 2021). La transparencia de los
criterios y la consistencia de la crítica también
pueden disminuir la ansiedad asociada al proceso
proyectual (Prado-Rodríguez, 2021; Salazar Cedeño
et al., 2023). De manera complementaria, la
colaboración guiada favorece el sentido de
pertenencia y la construcción compartida de
criterios (Hanaysha et al., 2023; Eren et al., 2023;
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Mendoza Laz et al., 2024; Correa-Guarniz et al.,
2025).
También resulta conveniente fortalecer el
andamiaje cognitivo mediante ejemplos
comentados, heurísticos de diseño, metas
intermedias y orientaciones que ayuden al
estudiante a gestionar la carga de trabajo y la
incertidumbre propia del proyecto (Dabbagh, 2003;
Espina-Romero, 2022). Las rúbricas formativas y
los referentes seleccionados pueden contribuir a
orientar la toma de decisiones y la autorregulación
(Salazar Cedeño et al., 2023; Vargas, 2013). De
forma paralela, la formación docente debería
promover una integración selectiva de tecnologías,
atendiendo a criterios pedagógicos antes que a la
cantidad de recursos utilizados (Botero-Gómez et
al., 2023; García Aretio, 2021; Lee & Dalgarno,
2011; Llere, 2021; Ramos & Barrera, 2022).
Estas interpretaciones deben considerarse
junto con las limitaciones del estudio. La muestra
estuvo integrada por 84 estudiantes de una sola
unidad académica y fue seleccionada por
conveniencia, lo que limita la transferencia de los
resultados. Además, el uso de autoinformes puede
incorporar sesgos de percepción y deseabilidad
social. El diseño transversal no permite observar
cambios a lo largo del tiempo ni relacionar
directamente las variables con el rendimiento
académico. Asimismo, los datos corresponden a un
periodo excepcional de virtualidad de emergencia,
diferente de un entorno virtual planificado. Estas
condiciones impiden establecer mecanismos
causales o mediadores (Roldán & Cepeda, 2016;
Sarstedt & Cheah, 2019).
Futuras investigaciones podrían incorporar
diseños longitudinales, muestras de varias
instituciones e indicadores objetivos del
desempeño, como rúbricas, calificaciones o
productos arquitectónicos. También sería relevante
analizar formalmente variables mediadoras o
moderadoras relacionadas con la comunicación, la
autorregulación y la interacción, así como explorar
modelos híbridos que integren actividades
presenciales y virtuales de manera sostenible
(Correa-Guarniz et al., 2025; Miranda et al., 2024;
Sosa-Gutiérrez et al., 2024).
En conjunto, los hallazgos sugieren que la
motivación de los estudiantes estuvo más
estrechamente vinculada con la organización
didáctica y con la calidad global de la experiencia
virtual que con el uso de TIC por sí mismo. Por ello,
el principal aprendizaje derivado de esta experiencia
no consiste en incorporar más tecnología, sino en
diseñar mejor su utilización: estructurar proyectos
con una progresión comprensible, ofrecer
retroalimentación frecuente, promover colaboración
guiada, proporcionar apoyos para la autorregulación
y fortalecer las competencias docentes para integrar
las TIC con sentido pedagógico. Estas
orientaciones, surgidas de la experiencia del taller 2-
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B de la FAUA-UNI, pueden constituir una
referencia útil para el desarrollo de futuros
escenarios virtuales e híbridos en la enseñanza del
diseño arquitectónico (Mendoza Laz et al., 2024;
Salazar Cedeño et al., 2023).
Conclusiones
El estudio tuvo por objetivo estimar
asociaciones entre dimensiones clave de la
enseñanza virtual del diseño arquitectónico y la
motivación del estudiantado del Taller de Diseño 2-
B de la FAUA-UNI durante la emergencia sanitaria.
Con un enfoque cuantitativo, diseño no
experimental y transversal, se trabajó con 84
estudiantes de los ciclos 2020-I, 2020-II, 2021-I y
2021-II, mediante un cuestionario en línea de 60
ítems aplicado al final de cada semestre. El
instrumento pasó por revisión de contenido por
cinco expertos, prueba piloto y mostró alfa de
Cronbach superior a .771 antes de su aplicación. El
modelo de medición incorporó estrategias
didácticas, comunicación virtual, TIC, motivación,
y factores cognitivo y afectivo; el análisis se realizó
con PLS-SEM en SmartPLS 4.1.2, siguiendo
criterios de evaluación de fiabilidad, validez y ajuste
habituales en esta técnica, reportados en las tablas
correspondientes (Henseler et al., 2009; Roldán &
Cepeda, 2016; Sarstedt & Cheah, 2019).
Los resultados del modelo estructural indican
asociaciones positivas y estadísticamente
significativas entre las estrategias didácticas y la
motivación (β = .741, p < .001), entre las TIC y la
motivación (β = .210, p < .001), así como entre la
enseñanza-aprendizaje virtual y la motivación (β =
.802, p < .001). En conjunto, estos hallazgos
sugieren que, en el contexto específico del taller
analizado, la configuración didáctica del curso y el
andamiaje tecnológico se relacionaron con mayores
niveles de motivación, y que la experiencia global
de enseñanza-aprendizaje virtual guardó una
relación particularmente marcada con dicho
constructo. Esta pauta resulta consistente con
marcos que subrayan el papel de la organización
pedagógica y de las tecnologías en la implicación
del alumnado en entornos no presenciales, sin
pretender establecer efectos causales (Dabbagh,
2003; García Aretio, 2021; Botero-Gómez et al.,
2023). La aportación metodológica reside en la
operacionalización integrada de variables
pedagógicas, tecnológicas y afectivo-cognitivas
mediante PLS-SEM, poco explorada en talleres de
diseño en universidades públicas latinoamericanas.
La transferibilidad de los resultados debe
considerarse con cautela. El muestreo no
probabilístico por conveniencia, el carácter
transversal y el anclaje en un único taller de la
FAUA-UNI en Lima limitan las inferencias a
poblaciones más amplias. Aun así, el enfoque
adoptado ofrece orientaciones prácticas para
programas de arquitectura que operan en
modalidades virtuales o híbridas: explicitar
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estrategias didácticas coherentes con los objetivos
de proyecto, estructurar la comunicación virtual y
seleccionar TIC con función pedagógica definida
podrían vincularse con mayores niveles de
motivación en contextos comparables. Estudios
posteriores con diseños longitudinales, muestras
probabilísticas y contrastes interinstitucionales
permitirían examinar la estabilidad de estas
asociaciones y profundizar en los componentes
cognitivos y afectivos del aprendizaje en talleres
virtuales.
Los datos subyacentes estarán disponibles a
través del autor corresponsal ante solicitudes
razonables. La participación del estudiantado fue
voluntaria, bajo condiciones de confidencialidad y
anonimato, y con uso estrictamente científico de la
información. No se reporta financiamiento externo
y no se declaran conflictos de interés. Se empleó
inteligencia artificial únicamente como apoyo de
edición de estilo; la responsabilidad plena del
contenido analítico e interpretativo recae en el autor.
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