Libro de Actas. 2° Congreso de Educación y Pedagogía

Libro de Actas 2° Congreso de Educación y Pedagogía de la Universidad de Chile. CEDUP 2025 Santiago, Chile 15-17 enero 2025 60 significativas, en donde p<0.005 y d=0.7, es decir, un nivel de impacto moderado a favor del GE. Tabla 4 Comparación de pre y postest en GC y GE Postest Pretest W p D de Cohen GC CLP Z B - CLP Z A 22.000 0.641 0.222 GC Percentil B - Percentil A 8.500 0.445 0.133 GE CLP Z B - CLP Z A 141.000 **0.001 0.843 GE Percentil B - Percentil A 85.000 **0.003 0.868 Nota . Estadígrafo utilizado Willcoxon Note . Para todas las pruebas, la hipótesis especifica que el postest es mejor que el pretest. Nota . *Valor significativo p<0.05 Nota . ** Valor significativo p<0.005 Al comparar la diferencia entre las medidas de pretest y postest en el GC, podemos determinar que no existe ninguna diferencia significativa en el aprendizaje luego de estar sometidos al experimento mediante Google Meet. Sin embargo, al comparar la diferencia entre las medidas de pretest y postest en el GE, se determina que existen diferencias muy significativas en el aprendizaje luego de estar sometidos al experimento mediante el MVI. El puntaje bruto, puntaje Z y percentil han dado como resultado p<0.005, con d=0.8 para todos los puntajes, lo cual indica que existe un alto nivel de impacto. Conclusiones Este estudio analizó el impacto de las tecnologías inmersivas en la carga cognitiva y el rendimiento académico de estudiantes con NEE. En la tarea 1, el GE mostró una mayor CCR y una menor CCI en comparación con el GC. Según la teoría de Sweller (2010, esto se debe a que una alta motivación permite dedicar más recursos de la memoria de trabajo a la CCI y CCE, mejorando la CCR en el GE. La familiaridad con Google Meet en el GC resultó en una menor complejidad y desafío en comparación con el uso del MVI en el GE. En las tareas 2 y 3, el GE mantuvo una mayor CCR, indicando una motivación sostenida. Además, en las tareas 2 y 5, la CCE fue significativamente menor en el GE, lo que