Introducción:

La revolución digital ha llegado al campo educativo y exige que los entornos educativos digitales generen experiencias educativas contundentes. Para realizar este proceso, es fundamental diseñar y construir un material educativo digital (MED) ajustado a los lineamientos tecnológicos, técnicos y pedagógicos enmarcados en la neurobiología del aprendizaje (NA) del estudiante.

Objetivo:

Evaluar los elementos necesarios para la producción de un material educativo digital (MED) inédito, mediante su implementación en estudiantes.

Métodos:

Se realizó un análisis cuantitativo a través del Test de Wilcoxon SR con el software SPSS de IBM, y un análisis cualitativo con el software QDA Miner. Posteriormente, se triangularon los datos.

Resultados:

En el análisis cuantitativo se obtuvo una diferencia estadísticamente significativa entre el pretest y el postest (p < 0,001) y la mediana entre dicha diferencia de 22,6 %. En el análisis cualitativo se definieron tres categorías: los comentarios positivos de la experiencia, las sugerencias de los estudiantes al proceso y las dificultades técnicas surgidas durante la implementación.

Conclusiones:

Son evidentes el interés, la motivación, el enganche y el disfrute de los estudiantes de una forma activa en el proceso de aprendizaje, que proporcionan un punto de partida para transformar las prácticas educativas con resultados significativos.

Introduction:

The digital revolution has reached the educational field and demands that digital educational environments generate powerful educational experiences. To carry out this process, it is essential to design and build a digital educational material adjusted to the technological, technical and pedagogical guidelines framed in the student’s neurobiology of learning.

Objective:

To evaluate the necessary elements for the production of an unpublished digital educational material, through its implementation in students.

Methods:

A quantitative analysis was performed through the Wilcoxon SR test using the IBM SPSS software, together with a qualitative analysis using the QDA Miner software. Subsequently, the data were triangulated.

Results:

The quantitative analysis yielded a statistically significant difference between pretest and posttest (p < 0.001), as well as a median difference of 22.6%. The qualitative analysis permitted to define three categories: positive comments on the experience, the students' suggestions to the process, and technical difficulties encountered during the implementation.

Conclusions:

The students’ active interest in, motivation for, engagement towards and enjoyment of the learning process are evident, facts that provide a starting point for transforming educational practices with significant outcomes.