2026-06-07T18:26:46Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/117952026-06-04T00:05:25Zcom_10259_9401com_10259_5087com_10259_2728col_10259_9403
Efecto de la experiencia previa en la carga cognitiva: un análisis multimodal mediante biomarcadores fisiológicos y sistemas inteligentes
Lin, Jiayi
Ramos Ruiz, Alba
Villán Martínez, Carlota
Sáiz Manzanares, María Consuelo
Olivares Gil, Alicia
Universidad de Burgos. Departamento de Ciencias de la Salud
Carga cognitiva
Experiencia previa
Respuesta galvánica de la piel
Sistemas inteligentes
Eye tracking
Este estudio analiza cómo la experiencia previa con un formato lúdico de recuperación
semántica modula la carga cognitiva percibida y los correlatos fisiológicos durante una tarea
de aprendizaje compleja. Su relevancia radica en integrar sistemas inteligentes y evaluación
multimodal para optimizar intervenciones educativas y clínicas. Se empleó un diseño
comparativo con una muestra de estudiantes universitarios divididos en dos grupos según su
familiaridad con la dinámica. Se triangularon datos subjetivos mediante el NASA-TLX,
soporte adaptativo vía chatbot y registros objetivos de eye tracking y respuesta galvánica de la
piel (GSR). Los resultados revelaron que los participantes con experiencia previa reportaron
menor carga extrínseca y frustración. Fisiológicamente, este grupo mostró fijaciones más
prolongadas, mayor dilatación pupilar y elevada conductancia de la piel, indicadores
interpretados como una mayor carga germana (procesamiento profundo) en lugar de sobrecarga
disfuncional. Por el contrario, el grupo sin experiencia presentó sacadas más erráticas y mayor
ansiedad asociada a la novedad, reflejando una carga extrínseca incrementada. En conclusión,
la familiaridad no reduce la activación fisiológica, sino que redirige los recursos cognitivos
hacia un procesamiento más significativo. Estos hallazgos validan la triangulación
metodológica y subrayan el potencial de la inteligencia artificial y la psicofisiología para el
diseño de entornos de aprendizaje personalizados y fundamentados en evidencia biométrica.
2026-06-03T12:22:07Z
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2021-05-21
dataset
https://hdl.handle.net/10259/11795
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
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