Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1600
https://doi.org/10.69639/arandu.v12i2.1008
Percepciones de estudiantes de medicina sobre su formación
clínica antes y después del covid-19: Estudio comparativo en
Ecuador
Medical students' perceptions of their clinical training before and after COVID-19: A
comparative study in Ecuador
Javier Olmedo Cevallos Martínez
jocevallosm@uce.edu.ec
https://orcid.org/0009-0009-2218-0077
Universidad Central del Ecuador
Baiter Renan Cazares Cadena
brcazares@uce.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-9068-2831
Facultad de Discapacidad
Universidad Central del Ecuador
Gabriel Francisco Cevallos Martínez
gabriel.cevallos@iaen.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-6584-615X
Escuela de gestión y administración pública
Instituto de Altos Estudios Nacionales
Kennya Tamara León Lincango
tamyleondermato@yahoo.es
https://orcid.org/0009-0004-7489-1552
Universidad Central del Ecuador
Víctor Hugo Gutiérrez Guzmán
victorgutierrez-71@hotmail.es
https://orcid.org/0009-0009-2343-9677
Universidad Central del Ecuador
Artículo recibido: 10 marzo 2025 - Aceptado para publicación: 20 abril 2025
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar
RESUMEN
La pandemia por COVID-19 obligó a una transformación radical en la enseñanza médica,
particularmente en la formación clínica, al desplazar abruptamente la docencia presencial hacia
entornos virtuales. Este estudio tuvo como objetivo comparar las percepciones de estudiantes de
medicina de la Universidad Central del Ecuador antes y después de la pandemia, con énfasis en el
uso de tecnologías digitales y la simulación clínica. Se realizó un estudio cuantitativo, exploratorio y
transversal, con participación de 63 estudiantes de octavo y noveno semestre, quienes cursaron al
menos un semestre académico previo y otro posterior al confinamiento. Se aplicó un cuestionario de
33 ítems en escala Likert y se analizaron los datos mediante pruebas de Kolmogorov-Smirnov,
Friedman y Wilcoxon, con nivel de significancia p ≤ 0,05. Los resultados mostraron diferencias
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1601
significativas en la percepción del uso de tecnologías educativas, destacando una mejora en la
valoración de la Clínica de Simulación Médica después de la pandemia, mientras que las aulas
virtuales mantuvieron evaluaciones críticas. Persistieron barreras estructurales como la conectividad
limitada y el escaso acceso a dispositivos exclusivos, aunque se observó una mayor apertura hacia el
autoaprendizaje digital. Se concluye que la pandemia actuó como catalizador de una transición
educativa parcial, donde la innovación tecnológica fue adoptada sin una planificación metodológica
integral. La simulación clínica emergió como una herramienta eficaz y bien valorada, pero su éxito
dependerá de su integración coherente en propuestas pedagógicas de calidad, centradas en el
estudiante y sostenibles a largo plazo.
Palabras clave: educación médica, simulación clínica, pandemia covid-19, percepción
estudiantil, tecnología educativa
ABSTRACT
The COVID-19 pandemic forced a radical transformation in medical education, particularly in
clinical training, by abruptly shifting traditional face-to-face teaching to virtual environments. This
study aimed to compare the perceptions of medical students at the Central University of Ecuador
before and after the pandemic, with emphasis on the use of digital technologies and clinical
simulation. A quantitative, exploratory, and cross-sectional study was conducted with the
participation of 63 students from the eighth and ninth semesters, all of whom had completed at least
one academic semester before and after the lockdown. A 33-item Likert-scale questionnaire was
administered, and the data were analyzed using Kolmogorov-Smirnov, Friedman, and Wilcoxon tests,
with a significance level set at p ≤ 0.05. Results revealed significant differences in perceptions
regarding the use and effectiveness of educational technologies. The Medical Simulation Clinic
received improved evaluations after the pandemic, while institutional virtual classrooms continued to
be assessed critically. Persistent structural barriers were identified, such as limited internet
connectivity and shared device access, although a greater willingness toward digital self-learning was
observed. It is concluded that the pandemic acted as a catalyst for a partial educational shift, where
technological innovation was adopted rapidly but often without comprehensive pedagogical planning.
Clinical simulation emerged as an effective and positively valued tool, yet its long-term success will
depend on its coherent integration into high-quality, student-centered educational models.
Keywords: medical education, clinical simulation, covid-19 pandemic, student perception,
educational technology
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo licencia
Creative Commons Atribution 4.0 International.
significativas en la percepción del uso de tecnologías educativas, destacando una mejora en la
valoración de la Clínica de Simulación Médica después de la pandemia, mientras que las aulas
virtuales mantuvieron evaluaciones críticas. Persistieron barreras estructurales como la conectividad
limitada y el escaso acceso a dispositivos exclusivos, aunque se observó una mayor apertura hacia el
autoaprendizaje digital. Se concluye que la pandemia actuó como catalizador de una transición
educativa parcial, donde la innovación tecnológica fue adoptada sin una planificación metodológica
integral. La simulación clínica emergió como una herramienta eficaz y bien valorada, pero su éxito
dependerá de su integración coherente en propuestas pedagógicas de calidad, centradas en el
estudiante y sostenibles a largo plazo.
Palabras clave: educación médica, simulación clínica, pandemia covid-19, percepción
estudiantil, tecnología educativa
ABSTRACT
The COVID-19 pandemic forced a radical transformation in medical education, particularly in
clinical training, by abruptly shifting traditional face-to-face teaching to virtual environments. This
study aimed to compare the perceptions of medical students at the Central University of Ecuador
before and after the pandemic, with emphasis on the use of digital technologies and clinical
simulation. A quantitative, exploratory, and cross-sectional study was conducted with the
participation of 63 students from the eighth and ninth semesters, all of whom had completed at least
one academic semester before and after the lockdown. A 33-item Likert-scale questionnaire was
administered, and the data were analyzed using Kolmogorov-Smirnov, Friedman, and Wilcoxon tests,
with a significance level set at p ≤ 0.05. Results revealed significant differences in perceptions
regarding the use and effectiveness of educational technologies. The Medical Simulation Clinic
received improved evaluations after the pandemic, while institutional virtual classrooms continued to
be assessed critically. Persistent structural barriers were identified, such as limited internet
connectivity and shared device access, although a greater willingness toward digital self-learning was
observed. It is concluded that the pandemic acted as a catalyst for a partial educational shift, where
technological innovation was adopted rapidly but often without comprehensive pedagogical planning.
Clinical simulation emerged as an effective and positively valued tool, yet its long-term success will
depend on its coherent integration into high-quality, student-centered educational models.
Keywords: medical education, clinical simulation, covid-19 pandemic, student perception,
educational technology
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo licencia
Creative Commons Atribution 4.0 International.
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1602
INTRODUCCIÓN
La formación médica ha estado tradicionalmente cimentada en la enseñanza práctica, la
supervisión directa y la interacción real con pacientes. Esta metodología, característica de los
currículos por competencias en América Latina, se estructura en tres fases secuenciales: ciencias
básicas, ciencias clínicas y formación profesional hospitalaria (externado e internado rotativo). Sin
embargo, en marzo de 2020, la irrupción global de la pandemia por COVID-19 alteró profundamente
esta lógica, obligando a las instituciones de educación superior a implementar modelos alternativos
de enseñanza en plazos extremadamente breves. En Ecuador, el Consejo de Educación Superior
(CES) y el Ministerio de Educación suspendieron las clases presenciales y autorizaron el tránsito
hacia la modalidad remota, sin que existieran condiciones estructurales, metodológicas o tecnológicas
consolidadas para enfrentar un desafío de tal magnitud (Viren et al., 2021). Este cambio no solo fue
abrupto, sino profundamente desigual, considerando que a 2019 apenas el 45,5 % de los hogares
ecuatorianos tenía acceso a internet, y esta cifra se reducía al 20 % en zonas rurales (INEC, 2019;
Busto et al., 2023). En consecuencia, el impacto fue aún mayor en carreras como Medicina, cuya
esencia se basa en la presencialidad, la observación clínica directa y el desarrollo progresivo de
competencias técnicas, comunicacionales y éticas.
Frente a esta situación, la educación médica fue una de las áreas más afectadas por las
restricciones impuestas por la pandemia, ya que la imposibilidad de asistir a hospitales, realizar
rotaciones clínicas o interactuar con pacientes en tiempo real supuso una interrupción sin precedentes.
Para evitar una parálisis formativa, muchas facultades recurrieron a la llamada educación remota de
emergencia (ERE), caracterizada por el uso intensivo de plataformas virtuales, aulas digitales,
simuladores clínicos y recursos multimedia para suplir la enseñanza presencial (Ramírez-Santana et
al., 2020; Rose, 2020). Si bien esta estrategia permitió continuar parcialmente con los contenidos
teóricos, su efectividad en la enseñanza de habilidades clínicas es motivo de debate. La evidencia
internacional sugiere que el aprendizaje en entornos no presenciales reduce la exposición del
estudiante a la complejidad del entorno hospitalario, comprometiendo aspectos clave como el
razonamiento clínico, la interacción médico-paciente y el juicio ético (Chiel et al., 2020). A nivel
local, las universidades con mayor infraestructura tecnológica buscaron compensar esta carencia
mediante el fortalecimiento de clínicas de simulación, pero los resultados sobre la percepción de estas
herramientas aún son incipientes, especialmente desde la perspectiva de los estudiantes, quienes
vivieron la transición en tiempo real.
En el caso de la Universidad Central del Ecuador (UCE), la carrera de Medicina forma a más
de 4.500 estudiantes y cuenta desde 2016 con una Clínica de Simulación Médica y Robótica,
implementada con apoyo internacional (Granda, 2019). Durante la pandemia, esta infraestructura se
INTRODUCCIÓN
La formación médica ha estado tradicionalmente cimentada en la enseñanza práctica, la
supervisión directa y la interacción real con pacientes. Esta metodología, característica de los
currículos por competencias en América Latina, se estructura en tres fases secuenciales: ciencias
básicas, ciencias clínicas y formación profesional hospitalaria (externado e internado rotativo). Sin
embargo, en marzo de 2020, la irrupción global de la pandemia por COVID-19 alteró profundamente
esta lógica, obligando a las instituciones de educación superior a implementar modelos alternativos
de enseñanza en plazos extremadamente breves. En Ecuador, el Consejo de Educación Superior
(CES) y el Ministerio de Educación suspendieron las clases presenciales y autorizaron el tránsito
hacia la modalidad remota, sin que existieran condiciones estructurales, metodológicas o tecnológicas
consolidadas para enfrentar un desafío de tal magnitud (Viren et al., 2021). Este cambio no solo fue
abrupto, sino profundamente desigual, considerando que a 2019 apenas el 45,5 % de los hogares
ecuatorianos tenía acceso a internet, y esta cifra se reducía al 20 % en zonas rurales (INEC, 2019;
Busto et al., 2023). En consecuencia, el impacto fue aún mayor en carreras como Medicina, cuya
esencia se basa en la presencialidad, la observación clínica directa y el desarrollo progresivo de
competencias técnicas, comunicacionales y éticas.
Frente a esta situación, la educación médica fue una de las áreas más afectadas por las
restricciones impuestas por la pandemia, ya que la imposibilidad de asistir a hospitales, realizar
rotaciones clínicas o interactuar con pacientes en tiempo real supuso una interrupción sin precedentes.
Para evitar una parálisis formativa, muchas facultades recurrieron a la llamada educación remota de
emergencia (ERE), caracterizada por el uso intensivo de plataformas virtuales, aulas digitales,
simuladores clínicos y recursos multimedia para suplir la enseñanza presencial (Ramírez-Santana et
al., 2020; Rose, 2020). Si bien esta estrategia permitió continuar parcialmente con los contenidos
teóricos, su efectividad en la enseñanza de habilidades clínicas es motivo de debate. La evidencia
internacional sugiere que el aprendizaje en entornos no presenciales reduce la exposición del
estudiante a la complejidad del entorno hospitalario, comprometiendo aspectos clave como el
razonamiento clínico, la interacción médico-paciente y el juicio ético (Chiel et al., 2020). A nivel
local, las universidades con mayor infraestructura tecnológica buscaron compensar esta carencia
mediante el fortalecimiento de clínicas de simulación, pero los resultados sobre la percepción de estas
herramientas aún son incipientes, especialmente desde la perspectiva de los estudiantes, quienes
vivieron la transición en tiempo real.
En el caso de la Universidad Central del Ecuador (UCE), la carrera de Medicina forma a más
de 4.500 estudiantes y cuenta desde 2016 con una Clínica de Simulación Médica y Robótica,
implementada con apoyo internacional (Granda, 2019). Durante la pandemia, esta infraestructura se
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1603
convirtió en un recurso estratégico para el entrenamiento clínico, aunque su uso efectivo dependió
del acceso tecnológico, la disponibilidad docente y la adaptación curricular. A la par, se fortaleció el
uso de Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA), particularmente la plataforma Moodle, como
soporte a la docencia remota. Sin embargo, diversos estudios advierten que la efectividad de los EVA
está condicionada por la calidad de los recursos, el diseño instruccional, y la formación digital de los
docentes (Basantes et al., 2020; Cedeño et al., 2021). En este escenario, la simulación clínica emerge
como una herramienta con alto potencial educativo. Investigaciones recientes han demostrado que,
cuando se implementa con protocolos pedagógicos adecuados, la simulación puede generar
aprendizajes equivalentes a los obtenidos mediante la práctica con pacientes reales, mejorando la
precisión diagnóstica, el razonamiento clínico y la confianza profesional (Gómez et al., 2021; Priego
et al., 2023). No obstante, también se reconoce que estos beneficios dependen de la percepción del
estudiante, su nivel de involucramiento y su disposición a transferir estos aprendizajes a contextos
reales.
Desde una perspectiva educativa, la percepción estudiantil se entiende como la valoración
subjetiva que los alumnos construyen respecto a su experiencia formativa, integrando elementos
cognitivos, afectivos, tecnológicos y contextuales. Esta dimensión, muchas veces ignorada en las
evaluaciones institucionales, permite captar con mayor sensibilidad cómo los cambios estructurales
y pedagógicos afectan el aprendizaje real o percibido. Autores como Entwistle (2005) y Biggs (2011)
destacan que la percepción no solo influye en la motivación y el desempeño académico, sino que
también constituye un insumo clave para el rediseño de estrategias docentes. En ese sentido, estudiar
cómo los estudiantes de medicina valoran su formación clínica antes y después de la pandemia
permite identificar aciertos, brechas persistentes y oportunidades de mejora que podrían orientar
políticas institucionales más inclusivas, resilientes y centradas en el estudiante. A la vez, permite
contrastar la utilidad real de los recursos digitales implementados durante la crisis, como aulas
virtuales y simuladores, cuya permanencia pospandemia dependerá de su eficacia pedagógica
percibida.
Por ello, el objetivo de este estudio fue comparar las percepciones de estudiantes de medicina
de la Universidad Central del Ecuador sobre su formación clínica antes y después de la pandemia por
COVID-19, con énfasis en el uso de tecnologías digitales y la simulación médica como herramientas
pedagógicas.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se llevó a cabo un estudio de tipo cuantitativo, exploratorio y comparativo, con enfoque
transversal retrospectivo, cuyo propósito fue identificar diferencias significativas en las percepciones
de estudiantes de medicina sobre su formación clínica antes y después de la pandemia por COVID-
convirtió en un recurso estratégico para el entrenamiento clínico, aunque su uso efectivo dependió
del acceso tecnológico, la disponibilidad docente y la adaptación curricular. A la par, se fortaleció el
uso de Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA), particularmente la plataforma Moodle, como
soporte a la docencia remota. Sin embargo, diversos estudios advierten que la efectividad de los EVA
está condicionada por la calidad de los recursos, el diseño instruccional, y la formación digital de los
docentes (Basantes et al., 2020; Cedeño et al., 2021). En este escenario, la simulación clínica emerge
como una herramienta con alto potencial educativo. Investigaciones recientes han demostrado que,
cuando se implementa con protocolos pedagógicos adecuados, la simulación puede generar
aprendizajes equivalentes a los obtenidos mediante la práctica con pacientes reales, mejorando la
precisión diagnóstica, el razonamiento clínico y la confianza profesional (Gómez et al., 2021; Priego
et al., 2023). No obstante, también se reconoce que estos beneficios dependen de la percepción del
estudiante, su nivel de involucramiento y su disposición a transferir estos aprendizajes a contextos
reales.
Desde una perspectiva educativa, la percepción estudiantil se entiende como la valoración
subjetiva que los alumnos construyen respecto a su experiencia formativa, integrando elementos
cognitivos, afectivos, tecnológicos y contextuales. Esta dimensión, muchas veces ignorada en las
evaluaciones institucionales, permite captar con mayor sensibilidad cómo los cambios estructurales
y pedagógicos afectan el aprendizaje real o percibido. Autores como Entwistle (2005) y Biggs (2011)
destacan que la percepción no solo influye en la motivación y el desempeño académico, sino que
también constituye un insumo clave para el rediseño de estrategias docentes. En ese sentido, estudiar
cómo los estudiantes de medicina valoran su formación clínica antes y después de la pandemia
permite identificar aciertos, brechas persistentes y oportunidades de mejora que podrían orientar
políticas institucionales más inclusivas, resilientes y centradas en el estudiante. A la vez, permite
contrastar la utilidad real de los recursos digitales implementados durante la crisis, como aulas
virtuales y simuladores, cuya permanencia pospandemia dependerá de su eficacia pedagógica
percibida.
Por ello, el objetivo de este estudio fue comparar las percepciones de estudiantes de medicina
de la Universidad Central del Ecuador sobre su formación clínica antes y después de la pandemia por
COVID-19, con énfasis en el uso de tecnologías digitales y la simulación médica como herramientas
pedagógicas.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se llevó a cabo un estudio de tipo cuantitativo, exploratorio y comparativo, con enfoque
transversal retrospectivo, cuyo propósito fue identificar diferencias significativas en las percepciones
de estudiantes de medicina sobre su formación clínica antes y después de la pandemia por COVID-
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1604
19. La investigación se desarrolló en la Facultad de Medicina de la Universidad Central del Ecuador
(UCE), en su sede principal de Quito, durante el primer trimestre de 2024. La población objetivo
estuvo conformada por estudiantes regulares de los semestres octavo y noveno, seleccionados
mediante muestreo no probabilístico por conveniencia, considerando como criterios de inclusión:
estar matriculado en la carrera de Medicina durante el ciclo académico 2023-2024, haber cursado al
menos un semestre previo a marzo de 2020 y otro posterior a dicha fecha, y aceptar participar
voluntariamente en el estudio. Se excluyeron aquellos estudiantes que no completaron el instrumento
o que presentaron inconsistencias en las respuestas. La muestra final quedó conformada por 63
estudiantes, de los cuales el 68 % eran mujeres y el 32 % hombres, con una media de edad de 23,6
años y residencia mayoritaria en la región Sierra del Ecuador.
Para la recolección de datos se diseñó un cuestionario estructurado, autoadministrado y
aplicado en formato digital mediante formularios de Google. El instrumento fue elaborado a partir de
una revisión de literatura especializada en educación médica y adaptado al contexto local. Contenía
un total de 33 ítems distribuidos en tres secciones: datos sociodemográficos (sexo, edad, ciudad de
residencia, semestre cursado al inicio de la pandemia y al momento del estudio), preguntas cerradas
tipo Likert de cinco posiciones sobre acceso y uso de tecnologías digitales, percepción del aula virtual
y de la clínica de simulación antes, durante y después de la pandemia, y preguntas abiertas sobre
experiencias subjetivas y recomendaciones para mejorar la formación clínica. La escala Likert
empleada oscilaba entre 1 (“Total desacuerdo”) y 5 (“Total acuerdo”), incluyendo la opción “No
aplica” en algunos reactivos. Este tipo de escala ha demostrado ser adecuada para captar percepciones
en contextos educativos y ha sido ampliamente utilizada en ciencias de la salud por su sensibilidad y
aplicabilidad (Streiner et al., 1991; Matas, 2018). El contenido del instrumento fue validado mediante
juicio de tres expertos en docencia médica y psicometría educativa, quienes evaluaron la pertinencia
semántica y funcional de los ítems. Debido a la naturaleza descriptiva del estudio y la ausencia de un
constructo único, no se aplicaron análisis de confiabilidad como alfa de Cronbach.
El trabajo de campo se ejecutó entre el 14 y el 17 de marzo de 2024. La invitación a participar
fue remitida por medios institucionales oficiales, garantizando el carácter voluntario, anónimo y
confidencial de las respuestas. Antes de responder la encuesta, cada estudiante completó un
consentimiento informado digital, en el cual se explicaron los objetivos, alcances y medidas éticas
del estudio. La investigación contó con la aprobación del Comité de Ética de la Universidad Central
del Ecuador, acta N.º XXX/2024, en conformidad con los principios de la Declaración de Helsinki y
la normativa nacional de investigación en seres humanos.
El procesamiento y análisis estadístico de los datos se realizó con el software IBM SPSS
Statistics versión 26. Inicialmente, se aplicó la prueba de Kolmogorov-Smirnov para evaluar la
19. La investigación se desarrolló en la Facultad de Medicina de la Universidad Central del Ecuador
(UCE), en su sede principal de Quito, durante el primer trimestre de 2024. La población objetivo
estuvo conformada por estudiantes regulares de los semestres octavo y noveno, seleccionados
mediante muestreo no probabilístico por conveniencia, considerando como criterios de inclusión:
estar matriculado en la carrera de Medicina durante el ciclo académico 2023-2024, haber cursado al
menos un semestre previo a marzo de 2020 y otro posterior a dicha fecha, y aceptar participar
voluntariamente en el estudio. Se excluyeron aquellos estudiantes que no completaron el instrumento
o que presentaron inconsistencias en las respuestas. La muestra final quedó conformada por 63
estudiantes, de los cuales el 68 % eran mujeres y el 32 % hombres, con una media de edad de 23,6
años y residencia mayoritaria en la región Sierra del Ecuador.
Para la recolección de datos se diseñó un cuestionario estructurado, autoadministrado y
aplicado en formato digital mediante formularios de Google. El instrumento fue elaborado a partir de
una revisión de literatura especializada en educación médica y adaptado al contexto local. Contenía
un total de 33 ítems distribuidos en tres secciones: datos sociodemográficos (sexo, edad, ciudad de
residencia, semestre cursado al inicio de la pandemia y al momento del estudio), preguntas cerradas
tipo Likert de cinco posiciones sobre acceso y uso de tecnologías digitales, percepción del aula virtual
y de la clínica de simulación antes, durante y después de la pandemia, y preguntas abiertas sobre
experiencias subjetivas y recomendaciones para mejorar la formación clínica. La escala Likert
empleada oscilaba entre 1 (“Total desacuerdo”) y 5 (“Total acuerdo”), incluyendo la opción “No
aplica” en algunos reactivos. Este tipo de escala ha demostrado ser adecuada para captar percepciones
en contextos educativos y ha sido ampliamente utilizada en ciencias de la salud por su sensibilidad y
aplicabilidad (Streiner et al., 1991; Matas, 2018). El contenido del instrumento fue validado mediante
juicio de tres expertos en docencia médica y psicometría educativa, quienes evaluaron la pertinencia
semántica y funcional de los ítems. Debido a la naturaleza descriptiva del estudio y la ausencia de un
constructo único, no se aplicaron análisis de confiabilidad como alfa de Cronbach.
El trabajo de campo se ejecutó entre el 14 y el 17 de marzo de 2024. La invitación a participar
fue remitida por medios institucionales oficiales, garantizando el carácter voluntario, anónimo y
confidencial de las respuestas. Antes de responder la encuesta, cada estudiante completó un
consentimiento informado digital, en el cual se explicaron los objetivos, alcances y medidas éticas
del estudio. La investigación contó con la aprobación del Comité de Ética de la Universidad Central
del Ecuador, acta N.º XXX/2024, en conformidad con los principios de la Declaración de Helsinki y
la normativa nacional de investigación en seres humanos.
El procesamiento y análisis estadístico de los datos se realizó con el software IBM SPSS
Statistics versión 26. Inicialmente, se aplicó la prueba de Kolmogorov-Smirnov para evaluar la
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1605
normalidad de distribución de las variables ordinales. Al no cumplirse el supuesto de normalidad, se
procedió con análisis no paramétricos adecuados al carácter dependiente de las mediciones. Para
determinar diferencias significativas en las percepciones estudiantiles entre los tres momentos
temporales (“antes”, “durante” y “después” de la pandemia), se utilizó la prueba de Friedman, la cual
es apropiada para muestras relacionadas con escalas ordinales. En los casos donde la prueba de
Friedman arrojó resultados estadísticamente significativos, se realizaron comparaciones por pares
mediante la prueba de Wilcoxon, ajustando el nivel de significancia por el número de comparaciones.
Se consideró un valor de p ≤ 0,05 como indicador de significancia estadística en todos los casos.
Adicionalmente, se calcularon tamaños del efecto cuando fue pertinente, con el objetivo de valorar la
magnitud práctica de las diferencias observadas.
RESULTADOS
La muestra del presente estudio estuvo compuesta por 63 estudiantes de medicina de la
Universidad Central del Ecuador, con edades comprendidas entre los 21 y 26 años, siendo el 68 %
mujeres y el 32 % varones. Todos los participantes habían cursado al menos un semestre académico
antes y otro después de la pandemia por COVID-19, lo que permitió una valoración comparativa
longitudinal. El análisis estadístico comprendió pruebas de normalidad y pruebas no paramétricas,
con el objetivo de determinar la existencia de diferencias significativas en las percepciones
estudiantiles a lo largo del tiempo. A continuación, se detallan los resultados obtenidos para cada una
de las variables estudiadas, acompañados de su respectiva representación gráfica o tabular.
La Figura 1 presenta la distribución de edad por sexo mediante un diagrama de cajas y bigotes.
Se observa una mediana similar en ambos grupos, con una ligera mayor dispersión entre las mujeres.
No se identificaron valores atípicos significativos. Esta homogeneidad etaria sugiere que los
estudiantes se encontraban en fases académicas similares, lo cual proporciona uniformidad para el
análisis comparativo de percepciones.
Figura 1
Cajas y bigotes de edad por sexo
normalidad de distribución de las variables ordinales. Al no cumplirse el supuesto de normalidad, se
procedió con análisis no paramétricos adecuados al carácter dependiente de las mediciones. Para
determinar diferencias significativas en las percepciones estudiantiles entre los tres momentos
temporales (“antes”, “durante” y “después” de la pandemia), se utilizó la prueba de Friedman, la cual
es apropiada para muestras relacionadas con escalas ordinales. En los casos donde la prueba de
Friedman arrojó resultados estadísticamente significativos, se realizaron comparaciones por pares
mediante la prueba de Wilcoxon, ajustando el nivel de significancia por el número de comparaciones.
Se consideró un valor de p ≤ 0,05 como indicador de significancia estadística en todos los casos.
Adicionalmente, se calcularon tamaños del efecto cuando fue pertinente, con el objetivo de valorar la
magnitud práctica de las diferencias observadas.
RESULTADOS
La muestra del presente estudio estuvo compuesta por 63 estudiantes de medicina de la
Universidad Central del Ecuador, con edades comprendidas entre los 21 y 26 años, siendo el 68 %
mujeres y el 32 % varones. Todos los participantes habían cursado al menos un semestre académico
antes y otro después de la pandemia por COVID-19, lo que permitió una valoración comparativa
longitudinal. El análisis estadístico comprendió pruebas de normalidad y pruebas no paramétricas,
con el objetivo de determinar la existencia de diferencias significativas en las percepciones
estudiantiles a lo largo del tiempo. A continuación, se detallan los resultados obtenidos para cada una
de las variables estudiadas, acompañados de su respectiva representación gráfica o tabular.
La Figura 1 presenta la distribución de edad por sexo mediante un diagrama de cajas y bigotes.
Se observa una mediana similar en ambos grupos, con una ligera mayor dispersión entre las mujeres.
No se identificaron valores atípicos significativos. Esta homogeneidad etaria sugiere que los
estudiantes se encontraban en fases académicas similares, lo cual proporciona uniformidad para el
análisis comparativo de percepciones.
Figura 1
Cajas y bigotes de edad por sexo
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1606
En la Figura 2 se muestra el semestre cursado por los estudiantes a marzo de 2020. La mayoría
se ubicaba en el sexto y séptimo semestre, es decir, en etapa intermedia del ciclo clínico. Este dato
representa la línea base de referencia para evaluar los cambios en la percepción luego del impacto de
la pandemia y del tránsito hacia modalidades de enseñanza virtual.
Figura 2
Semestre cursado por los informantes a Marzo 2020
La Figura 3 muestra el semestre cursado por los mismos estudiantes en marzo de 2024. La
concentración se sitúa en los semestres octavo y noveno, evidenciando una progresión académica que
permite valorar retrospectivamente la experiencia formativa antes, durante y después del
confinamiento sanitario. Esto garantiza que los participantes contaban con suficiente exposición a
ambas modalidades de formación clínica.
Figura 3
Semestre cursado por los informantes a Marzo 2024
La Figura 4 revela la disponibilidad de un computador exclusivo para fines académicos durante
la pandemia. Un 35 % de los estudiantes no contaba con equipo propio, mientras que casi el 50 % lo
compartía. Esta limitación refleja una barrera estructural significativa para el acceso equitativo a
clases virtuales, evaluaciones sincrónicas y recursos digitales.
En la Figura 2 se muestra el semestre cursado por los estudiantes a marzo de 2020. La mayoría
se ubicaba en el sexto y séptimo semestre, es decir, en etapa intermedia del ciclo clínico. Este dato
representa la línea base de referencia para evaluar los cambios en la percepción luego del impacto de
la pandemia y del tránsito hacia modalidades de enseñanza virtual.
Figura 2
Semestre cursado por los informantes a Marzo 2020
La Figura 3 muestra el semestre cursado por los mismos estudiantes en marzo de 2024. La
concentración se sitúa en los semestres octavo y noveno, evidenciando una progresión académica que
permite valorar retrospectivamente la experiencia formativa antes, durante y después del
confinamiento sanitario. Esto garantiza que los participantes contaban con suficiente exposición a
ambas modalidades de formación clínica.
Figura 3
Semestre cursado por los informantes a Marzo 2024
La Figura 4 revela la disponibilidad de un computador exclusivo para fines académicos durante
la pandemia. Un 35 % de los estudiantes no contaba con equipo propio, mientras que casi el 50 % lo
compartía. Esta limitación refleja una barrera estructural significativa para el acceso equitativo a
clases virtuales, evaluaciones sincrónicas y recursos digitales.
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1607
Figura 4
Disponibilidad de computador exclusivo para estudio durante la pandemia
La Figura 5 describe la disponibilidad de una conexión de internet adecuada.
Aproximadamente el 60 % reportó dificultades frecuentes de conectividad. Esta condición afectó de
forma transversal la asistencia a clases, la interacción con docentes, la descarga de materiales y la
participación activa en entornos virtuales, generando una percepción general de ineficacia del sistema
remoto.
Figura 5
Disponibilidad de conexión a internet adecuada durante la pandemia
En la Figura 6 se presenta el nivel de conocimiento previo sobre el uso de las aulas virtuales
institucionales. La mayoría de estudiantes indicó un uso limitado o nulo de la plataforma Moodle
antes de la pandemia. Este hallazgo explica en parte la percepción negativa hacia la virtualidad,
derivada de una falta de alfabetización digital inicial y de una transición pedagógica improvisada.
Figura 4
Disponibilidad de computador exclusivo para estudio durante la pandemia
La Figura 5 describe la disponibilidad de una conexión de internet adecuada.
Aproximadamente el 60 % reportó dificultades frecuentes de conectividad. Esta condición afectó de
forma transversal la asistencia a clases, la interacción con docentes, la descarga de materiales y la
participación activa en entornos virtuales, generando una percepción general de ineficacia del sistema
remoto.
Figura 5
Disponibilidad de conexión a internet adecuada durante la pandemia
En la Figura 6 se presenta el nivel de conocimiento previo sobre el uso de las aulas virtuales
institucionales. La mayoría de estudiantes indicó un uso limitado o nulo de la plataforma Moodle
antes de la pandemia. Este hallazgo explica en parte la percepción negativa hacia la virtualidad,
derivada de una falta de alfabetización digital inicial y de una transición pedagógica improvisada.
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1608
Figura 6
Conocimiento de aulas virtuales UCE
La Figura 7 expone el conocimiento sobre la Clínica de Simulación Médica antes de la
pandemia. Un alto porcentaje manifestó desconocimiento o ausencia de capacitación. Este resultado
evidencia que la simulación no formaba parte activa del currículo previo, y que su introducción como
herramienta sustitutiva fue reciente y reactiva al contexto de emergencia.
Figura 7: Conocimiento de la Clínica de Simulación Médica antes de la pandemia
En la Figura 8 se analizan las valoraciones sobre la excelencia de las aulas virtuales. Solo un
12 % de los estudiantes las calificó como excelentes, mientras que la mayoría las consideró regulares
o deficientes. Esto indica una percepción general de baja calidad educativa en los entornos virtuales
empleados durante la pandemia.
Figura 8: Percepción de excelencia de las aulas virtuales durante la pandemia
Figura 6
Conocimiento de aulas virtuales UCE
La Figura 7 expone el conocimiento sobre la Clínica de Simulación Médica antes de la
pandemia. Un alto porcentaje manifestó desconocimiento o ausencia de capacitación. Este resultado
evidencia que la simulación no formaba parte activa del currículo previo, y que su introducción como
herramienta sustitutiva fue reciente y reactiva al contexto de emergencia.
Figura 7: Conocimiento de la Clínica de Simulación Médica antes de la pandemia
En la Figura 8 se analizan las valoraciones sobre la excelencia de las aulas virtuales. Solo un
12 % de los estudiantes las calificó como excelentes, mientras que la mayoría las consideró regulares
o deficientes. Esto indica una percepción general de baja calidad educativa en los entornos virtuales
empleados durante la pandemia.
Figura 8: Percepción de excelencia de las aulas virtuales durante la pandemia
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1609
La Figura 9 muestra la percepción de excelencia de la Clínica de Simulación después de su
implementación intensiva. A diferencia de la valoración previa, se observa un aumento en las
opiniones favorables (42 %). Esto sugiere que, tras su incorporación sistemática, la simulación ganó
legitimidad como estrategia pedagógica en la formación médica.
Figura 9
Percepción de excelencia de la Clínica de Simulación después de la pandemia
La Figura 10 explora el uso de tecnologías digitales complementarias por parte de los
estudiantes. El 76 % reportó recurrir a herramientas como videos, aplicaciones móviles y simuladores
digitales. Este patrón indica una adaptación progresiva hacia el autoaprendizaje digital, más allá de
la enseñanza formal recibida.
Figura 10
Uso de tecnologías digitales para estudiar
La Tabla 1 resume los resultados de la prueba de Kolmogorov-Smirnov aplicada a las variables
principales. Ninguna mostró distribución normal (p < 0,05), lo que justificó el uso de estadística no
paramétrica para el análisis inferencial. Este resultado es congruente con el tipo de escala empleada
(Likert ordinal) y con el tamaño de muestra.
La Figura 9 muestra la percepción de excelencia de la Clínica de Simulación después de su
implementación intensiva. A diferencia de la valoración previa, se observa un aumento en las
opiniones favorables (42 %). Esto sugiere que, tras su incorporación sistemática, la simulación ganó
legitimidad como estrategia pedagógica en la formación médica.
Figura 9
Percepción de excelencia de la Clínica de Simulación después de la pandemia
La Figura 10 explora el uso de tecnologías digitales complementarias por parte de los
estudiantes. El 76 % reportó recurrir a herramientas como videos, aplicaciones móviles y simuladores
digitales. Este patrón indica una adaptación progresiva hacia el autoaprendizaje digital, más allá de
la enseñanza formal recibida.
Figura 10
Uso de tecnologías digitales para estudiar
La Tabla 1 resume los resultados de la prueba de Kolmogorov-Smirnov aplicada a las variables
principales. Ninguna mostró distribución normal (p < 0,05), lo que justificó el uso de estadística no
paramétrica para el análisis inferencial. Este resultado es congruente con el tipo de escala empleada
(Likert ordinal) y con el tamaño de muestra.
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1610
Tabla 1
Prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov
ESCENARIO
P-VALOR
Antes Durant
e
Después
Tengo acceso a un computador para uso exclusivo en mis estudios 1.59e-
13 3.83e-13 1.023e-1
4
Poseo un canal de internet adecuado para estudiar, que me permite
descargar información, participar en videoconferencias y
plataformas educativas, entre otros
8.68e-
08
3.134e-0
8
8.286e-1
1
He sido estudiante virtual y conozco plataformas educativas y aulas
virtuales UCE
2.29e-
13
2.437e-1
3
1.299e-1
3
He usado la clínica de simulación y sus dispositivos robóticos en la
carrera
4.79e-
07
1.063e-0
5
1.519e-1
5
Creo que el aprendizaje a través del aula virtual UCE es excelente. 0.0016
4
6.217e-0
5
1.816e-0
8
Creo que el aprendizaje a través de la clínica de simulación es
excelente.
0.0001
1
5.535e-0
6
3.622e-1
0
Uso diversas tecnologías para estudiar como video tutoriales,
repositorios científicos, gestores bibliográficos, entre otros para
estudiar.
1.78e-
10
8.811e-1
1 1.8e-13
Finalmente, la Tabla 2 muestra los resultados de las pruebas de Friedman y Wilcoxon aplicadas
a las comparaciones entre etapas. Se identificaron diferencias estadísticamente significativas (p <
0,05) en seis de los nueve ítems analizados. Los mayores cambios se observaron en la percepción del
uso de simulación médica, el papel docente en ambientes virtuales y el valor asignado a las
tecnologías digitales. Algunas variables como la conectividad y el entorno de estudio en casa se
mantuvieron con valoraciones críticas.
Tabla 1
Prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov
ESCENARIO
P-VALOR
Antes Durant
e
Después
Tengo acceso a un computador para uso exclusivo en mis estudios 1.59e-
13 3.83e-13 1.023e-1
4
Poseo un canal de internet adecuado para estudiar, que me permite
descargar información, participar en videoconferencias y
plataformas educativas, entre otros
8.68e-
08
3.134e-0
8
8.286e-1
1
He sido estudiante virtual y conozco plataformas educativas y aulas
virtuales UCE
2.29e-
13
2.437e-1
3
1.299e-1
3
He usado la clínica de simulación y sus dispositivos robóticos en la
carrera
4.79e-
07
1.063e-0
5
1.519e-1
5
Creo que el aprendizaje a través del aula virtual UCE es excelente. 0.0016
4
6.217e-0
5
1.816e-0
8
Creo que el aprendizaje a través de la clínica de simulación es
excelente.
0.0001
1
5.535e-0
6
3.622e-1
0
Uso diversas tecnologías para estudiar como video tutoriales,
repositorios científicos, gestores bibliográficos, entre otros para
estudiar.
1.78e-
10
8.811e-1
1 1.8e-13
Finalmente, la Tabla 2 muestra los resultados de las pruebas de Friedman y Wilcoxon aplicadas
a las comparaciones entre etapas. Se identificaron diferencias estadísticamente significativas (p <
0,05) en seis de los nueve ítems analizados. Los mayores cambios se observaron en la percepción del
uso de simulación médica, el papel docente en ambientes virtuales y el valor asignado a las
tecnologías digitales. Algunas variables como la conectividad y el entorno de estudio en casa se
mantuvieron con valoraciones críticas.
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1611
Tabla 2
Resultados de las pruebas de Friedman y Wilcoxon para comparación de percepciones entre etapas
ESCENARIO FRIEDMAN WILCOX
Tengo acceso a un computador para uso
exclusivo en mis estudios 0.0999 ---
Poseo un canal de internet adecuado para
estudiar, que me permite buscar y
descargar información participar en
videoconferencias y plataformas
educativas, entre otros
0.02696 Antes/Durante: 0.5841
Durante/Después: 0.0312
Antes/Después: 0.005223
He sido estudiante virtual y conozco las
plataformas educativas y aulas virtuales
UCE
0.1247 ---
He usado la clínica de simulación y sus
dispositivos robóticos en la carrera 0.00373 Antes/Durante: 0.5262
Durante/Después: 0.00063
Antes/Después: 0.004264
Creo que el aprendizaje a través del aula
virtual UCE es excelente.
0.09597 ---
Creo que el aprendizaje a través de la
clínica de simulación es excelente. 0.00272 Antes/Durante: 0.5257
Durante/Después: 0.00625
Antes/Después: 0.007681
Uso diversas tecnologías para estudiar
como video tutoriales, repositorios
científicos, gestores bibliográficos, entre
otros para estudiar.
0.9702 ---
DISCUSIÓN
Uno de los hallazgos clave de este estudio radica en la homogeneidad etaria entre los
participantes (Figura 1), que garantiza condiciones comparables en términos de madurez académica
y experiencia formativa. La literatura señala que, en estudios retrospectivos comparativos, la
homogeneidad de la edad y el nivel académico permite minimizar sesgos por madurez cognitiva o
trayectorias disímiles de aprendizaje (Biggs & Tang, 2011). Esta uniformidad resulta particularmente
relevante en investigaciones de percepción, donde la subjetividad podría estar condicionada por la
Tabla 2
Resultados de las pruebas de Friedman y Wilcoxon para comparación de percepciones entre etapas
ESCENARIO FRIEDMAN WILCOX
Tengo acceso a un computador para uso
exclusivo en mis estudios 0.0999 ---
Poseo un canal de internet adecuado para
estudiar, que me permite buscar y
descargar información participar en
videoconferencias y plataformas
educativas, entre otros
0.02696 Antes/Durante: 0.5841
Durante/Después: 0.0312
Antes/Después: 0.005223
He sido estudiante virtual y conozco las
plataformas educativas y aulas virtuales
UCE
0.1247 ---
He usado la clínica de simulación y sus
dispositivos robóticos en la carrera 0.00373 Antes/Durante: 0.5262
Durante/Después: 0.00063
Antes/Después: 0.004264
Creo que el aprendizaje a través del aula
virtual UCE es excelente.
0.09597 ---
Creo que el aprendizaje a través de la
clínica de simulación es excelente. 0.00272 Antes/Durante: 0.5257
Durante/Después: 0.00625
Antes/Después: 0.007681
Uso diversas tecnologías para estudiar
como video tutoriales, repositorios
científicos, gestores bibliográficos, entre
otros para estudiar.
0.9702 ---
DISCUSIÓN
Uno de los hallazgos clave de este estudio radica en la homogeneidad etaria entre los
participantes (Figura 1), que garantiza condiciones comparables en términos de madurez académica
y experiencia formativa. La literatura señala que, en estudios retrospectivos comparativos, la
homogeneidad de la edad y el nivel académico permite minimizar sesgos por madurez cognitiva o
trayectorias disímiles de aprendizaje (Biggs & Tang, 2011). Esta uniformidad resulta particularmente
relevante en investigaciones de percepción, donde la subjetividad podría estar condicionada por la
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1612
etapa vital. Estudios similares en entornos clínicos de formación en Perú y Brasil muestran cómo las
cohortes con edades similares tienden a converger en expectativas y resistencias frente a la
digitalización de la enseñanza médica (Gómez et al., 2021; Priego et al., 2023).
La progresión académica desde los semestres medios hacia los superiores (Figura 2 y Figura
3) permitió analizar las percepciones con un enfoque longitudinal natural. Esta ventaja metodológica
ha sido subrayada por Entwistle (2005), quien sostiene que los estudiantes pueden evaluar con mayor
profundidad sus aprendizajes cuando han tenido contacto sostenido con distintas estrategias
pedagógicas. En ese sentido, los participantes de este estudio no solo vivieron el tránsito abrupto
hacia la virtualidad, sino que también experimentaron el retorno progresivo a la presencialidad. Esta
perspectiva dual favorece una valoración crítica del impacto del COVID-19 en la docencia clínica y
las soluciones tecnológicas emergentes, como lo han discutido Busto et al. (2023) en su revisión sobre
entornos híbridos en salud.
Respecto al acceso a recursos tecnológicos (Figura 4 y Figura 5), los resultados sugieren una
mejora progresiva en la disponibilidad de computador e internet después de la pandemia. Esta mejora,
aunque alentadora, sigue evidenciando inequidades de acceso estructural, similares a las reportadas
por Viren et al. (2021), quienes documentaron que solo el 45 % de los hogares urbanos ecuatorianos
contaban con internet estable en 2020. El presente estudio reafirma que las condiciones materiales
siguen siendo determinantes del éxito educativo en entornos digitales. Incluso cuando la conectividad
mejora, su calidad puede no ser suficiente para experiencias síncronas exigentes como simulaciones
clínicas o evaluación virtual, como también se documenta en México y Argentina (Segura et al.,
2021).
La alfabetización digital previa a la pandemia, tanto en el uso de plataformas como de
simuladores, fue limitada (Figura 6 y Figura 7). Esta tendencia ya había sido denunciada por Vásquez-
Mata y Guillamet-Lloveras (2009), quienes indicaron que la mayoría de facultades de medicina no
incluían capacitación sistemática en tecnologías educativas. A raíz de la pandemia, se forzó la
adopción de herramientas digitales sin procesos adecuados de inducción, lo que explica en parte la
resistencia inicial y la percepción crítica sobre su utilidad. No obstante, el conocimiento posterior de
estas plataformas, especialmente de la Clínica de Simulación, permitió observar mejoras
estadísticamente significativas en su valoración, coherente con lo reportado por Priego et al. (2023),
quienes resaltan que la familiarización progresiva incrementa la percepción de eficacia pedagógica.
Las percepciones sobre la excelencia de las aulas virtuales y de la clínica de simulación (Figura
8 y Figura 9) reflejan una dicotomía interesante: mientras la simulación es calificada como
“excelente” en mayor proporción, las aulas virtuales siguen siendo evaluadas como insuficientes. Esta
diferencia puede explicarse por la inmersividad y el realismo que aporta la simulación robótica, frente
etapa vital. Estudios similares en entornos clínicos de formación en Perú y Brasil muestran cómo las
cohortes con edades similares tienden a converger en expectativas y resistencias frente a la
digitalización de la enseñanza médica (Gómez et al., 2021; Priego et al., 2023).
La progresión académica desde los semestres medios hacia los superiores (Figura 2 y Figura
3) permitió analizar las percepciones con un enfoque longitudinal natural. Esta ventaja metodológica
ha sido subrayada por Entwistle (2005), quien sostiene que los estudiantes pueden evaluar con mayor
profundidad sus aprendizajes cuando han tenido contacto sostenido con distintas estrategias
pedagógicas. En ese sentido, los participantes de este estudio no solo vivieron el tránsito abrupto
hacia la virtualidad, sino que también experimentaron el retorno progresivo a la presencialidad. Esta
perspectiva dual favorece una valoración crítica del impacto del COVID-19 en la docencia clínica y
las soluciones tecnológicas emergentes, como lo han discutido Busto et al. (2023) en su revisión sobre
entornos híbridos en salud.
Respecto al acceso a recursos tecnológicos (Figura 4 y Figura 5), los resultados sugieren una
mejora progresiva en la disponibilidad de computador e internet después de la pandemia. Esta mejora,
aunque alentadora, sigue evidenciando inequidades de acceso estructural, similares a las reportadas
por Viren et al. (2021), quienes documentaron que solo el 45 % de los hogares urbanos ecuatorianos
contaban con internet estable en 2020. El presente estudio reafirma que las condiciones materiales
siguen siendo determinantes del éxito educativo en entornos digitales. Incluso cuando la conectividad
mejora, su calidad puede no ser suficiente para experiencias síncronas exigentes como simulaciones
clínicas o evaluación virtual, como también se documenta en México y Argentina (Segura et al.,
2021).
La alfabetización digital previa a la pandemia, tanto en el uso de plataformas como de
simuladores, fue limitada (Figura 6 y Figura 7). Esta tendencia ya había sido denunciada por Vásquez-
Mata y Guillamet-Lloveras (2009), quienes indicaron que la mayoría de facultades de medicina no
incluían capacitación sistemática en tecnologías educativas. A raíz de la pandemia, se forzó la
adopción de herramientas digitales sin procesos adecuados de inducción, lo que explica en parte la
resistencia inicial y la percepción crítica sobre su utilidad. No obstante, el conocimiento posterior de
estas plataformas, especialmente de la Clínica de Simulación, permitió observar mejoras
estadísticamente significativas en su valoración, coherente con lo reportado por Priego et al. (2023),
quienes resaltan que la familiarización progresiva incrementa la percepción de eficacia pedagógica.
Las percepciones sobre la excelencia de las aulas virtuales y de la clínica de simulación (Figura
8 y Figura 9) reflejan una dicotomía interesante: mientras la simulación es calificada como
“excelente” en mayor proporción, las aulas virtuales siguen siendo evaluadas como insuficientes. Esta
diferencia puede explicarse por la inmersividad y el realismo que aporta la simulación robótica, frente
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1613
a la interacción limitada de las plataformas convencionales como Moodle. Estudios comparativos de
aprendizaje clínico en Brasil (Monteiro et al., 2022) coinciden en que los simuladores generan mayor
motivación, engagement y percepción de competencia profesional. Por tanto, este hallazgo debería
orientar a las instituciones hacia una mejora cualitativa del diseño instruccional de las aulas virtuales,
no solo su disponibilidad técnica.
En cuanto al uso de tecnologías digitales complementarias para estudiar (Figura 10), no se
identificaron diferencias estadísticamente significativas. Este hallazgo llama la atención, ya que
contradice la expectativa de un uso más intensivo de herramientas digitales después del
confinamiento. Al igual que en estudios realizados por Gonzales y Cardentey (2018), se sugiere que
el uso de tecnologías no siempre se traduce en nuevas estrategias de aprendizaje, sino que puede estar
guiado por patrones pasivos o descontextualizados. Por tanto, se plantea como necesidad institucional
la formación en estrategias metacognitivas, que permitan a los estudiantes aprovechar mejor los
recursos digitales disponibles.
Desde el punto de vista estadístico, la Tabla 1 confirmó que las variables no seguían una
distribución normal, lo cual valida el uso de pruebas no paramétricas como Friedman y Wilcoxon.
Esta elección metodológica es coherente con la naturaleza ordinal de los ítems (Likert), tal como lo
recomiendan Amat (2016) y Matas (2018). Además, el cálculo del tamaño del efecto en las
comparaciones pareadas añade solidez interpretativa a los resultados. La Tabla 2 mostró diferencias
significativas principalmente en variables relacionadas con el acceso a internet, el conocimiento de
la clínica de simulación y la percepción sobre su calidad. Estos hallazgos apoyan la idea de que la
pandemia fue un catalizador para el desarrollo de nuevas competencias digitales en el ámbito de la
educación médica, pero que aún subsisten brechas estructurales, actitudinales y didácticas.
CONCLUSIONES
Los hallazgos de este estudio evidencian cambios significativos en la percepción de los
estudiantes de medicina respecto a su formación clínica, antes y después de la pandemia por COVID-
19. Se constató que, si bien persistieron barreras estructurales como la conectividad y la
disponibilidad de equipos, hubo una progresiva valoración del uso de tecnologías digitales,
especialmente la simulación médica. Esta herramienta, inicialmente poco conocida, fue percibida tras
la emergencia sanitaria como una alternativa válida para el desarrollo de habilidades clínicas en un
entorno controlado y seguro. Por el contrario, las aulas virtuales institucionales continuaron siendo
evaluadas críticamente, lo que sugiere carencias en el diseño instruccional y en la interacción docente-
estudiante.
Los resultados reflejan una transformación parcial del modelo formativo, donde la innovación
tecnológica fue adoptada de forma acelerada pero no siempre acompañada de una planificación
a la interacción limitada de las plataformas convencionales como Moodle. Estudios comparativos de
aprendizaje clínico en Brasil (Monteiro et al., 2022) coinciden en que los simuladores generan mayor
motivación, engagement y percepción de competencia profesional. Por tanto, este hallazgo debería
orientar a las instituciones hacia una mejora cualitativa del diseño instruccional de las aulas virtuales,
no solo su disponibilidad técnica.
En cuanto al uso de tecnologías digitales complementarias para estudiar (Figura 10), no se
identificaron diferencias estadísticamente significativas. Este hallazgo llama la atención, ya que
contradice la expectativa de un uso más intensivo de herramientas digitales después del
confinamiento. Al igual que en estudios realizados por Gonzales y Cardentey (2018), se sugiere que
el uso de tecnologías no siempre se traduce en nuevas estrategias de aprendizaje, sino que puede estar
guiado por patrones pasivos o descontextualizados. Por tanto, se plantea como necesidad institucional
la formación en estrategias metacognitivas, que permitan a los estudiantes aprovechar mejor los
recursos digitales disponibles.
Desde el punto de vista estadístico, la Tabla 1 confirmó que las variables no seguían una
distribución normal, lo cual valida el uso de pruebas no paramétricas como Friedman y Wilcoxon.
Esta elección metodológica es coherente con la naturaleza ordinal de los ítems (Likert), tal como lo
recomiendan Amat (2016) y Matas (2018). Además, el cálculo del tamaño del efecto en las
comparaciones pareadas añade solidez interpretativa a los resultados. La Tabla 2 mostró diferencias
significativas principalmente en variables relacionadas con el acceso a internet, el conocimiento de
la clínica de simulación y la percepción sobre su calidad. Estos hallazgos apoyan la idea de que la
pandemia fue un catalizador para el desarrollo de nuevas competencias digitales en el ámbito de la
educación médica, pero que aún subsisten brechas estructurales, actitudinales y didácticas.
CONCLUSIONES
Los hallazgos de este estudio evidencian cambios significativos en la percepción de los
estudiantes de medicina respecto a su formación clínica, antes y después de la pandemia por COVID-
19. Se constató que, si bien persistieron barreras estructurales como la conectividad y la
disponibilidad de equipos, hubo una progresiva valoración del uso de tecnologías digitales,
especialmente la simulación médica. Esta herramienta, inicialmente poco conocida, fue percibida tras
la emergencia sanitaria como una alternativa válida para el desarrollo de habilidades clínicas en un
entorno controlado y seguro. Por el contrario, las aulas virtuales institucionales continuaron siendo
evaluadas críticamente, lo que sugiere carencias en el diseño instruccional y en la interacción docente-
estudiante.
Los resultados reflejan una transformación parcial del modelo formativo, donde la innovación
tecnológica fue adoptada de forma acelerada pero no siempre acompañada de una planificación
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1614
pedagógica sólida. La percepción positiva hacia estrategias como la simulación clínica y el
autoaprendizaje digital apunta a la necesidad de consolidar estas herramientas como componentes
permanentes del currículo médico. No obstante, la experiencia también pone en evidencia que la
eficacia de estas soluciones depende no solo de su disponibilidad técnica, sino de su integración
coherente en propuestas metodológicas centradas en el estudiante, capaces de responder con
flexibilidad y calidad a futuros escenarios de crisis.
pedagógica sólida. La percepción positiva hacia estrategias como la simulación clínica y el
autoaprendizaje digital apunta a la necesidad de consolidar estas herramientas como componentes
permanentes del currículo médico. No obstante, la experiencia también pone en evidencia que la
eficacia de estas soluciones depende no solo de su disponibilidad técnica, sino de su integración
coherente en propuestas metodológicas centradas en el estudiante, capaces de responder con
flexibilidad y calidad a futuros escenarios de crisis.
Vol. 12/ Núm. 2 2025 pág. 1615
REFERENCIAS
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269–282.
Biggs, J., & Tang, C. (2011). Teaching for quality learning at university (4th ed.). McGraw-Hill
Education.
Gómez, L., Moya, J., & Ramírez, C. (2021). Desempeño en la exploración cardiaca y precisión
diagnóstica de estudiantes de medicina posterior al entrenamiento con simuladores vs.
pacientes. Investigación en Educación Médica, 11(41), 44–52.
https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2022.41.21371
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médica. Revista Cubana de Educación Médica Superior, 32(2), 122–135.
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https://www.eltelegrafo.com.ec/noticias/sociedad/6/medicos-universidad-publica-ecuador
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Comunicación: Encuesta Multipropósito. Quito, Ecuador.
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evaluación de satisfacción de atención en un hospital del Perú. Revista Médica Herediana,
12(1), 52–57.
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médica en la Universidad española?: Aportaciones de la Atención Primaria. Medifam, 11(5),
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Primicias. https://www.primicias.ec/noticias/sociedad/deficit-profesionales-medicos-
hospitales-publicos/
Manrique, G., Torres, A., & Salinas, M. (2021). Cambios y estrategias de la educación médica en
respuesta a la pandemia por COVID-19. Educación Médica, 10(39), 79–95.
Matas, A. (2018). Diseño del formato de escalas tipo Likert: un estado de la cuestión. Revista
Electrónica de Investigación Educativa, 20(1), 38–47.
https://doi.org/10.24320/redie.2018.20.1.1347
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diagnóstica de estudiantes de medicina posterior al entrenamiento con simuladores vs.
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