INTERACCIÓN Y RETROALIMENTACIÓN EN PLATAFORMAS DIGITALES PARA LA PRÁCTICA ORAL DEL INGLÉS EN EDUCACIÓN SUPERIOR: UNA REVISIÓN

INTERACTION AND FEEDBACK ON DIGITAL PLATFORMS FOR ENGLISH SPEAKING PRACTICE IN HIGHER EDUCATION: AN INTEGRATIVE REVIEW

 

Levi Jacob Figueroa Mera^1*

¹ Docente de la Carrera Pedagogía de los Idiomas Nacionales y Extranjeros, Facultad de Ciencias Sociales,

Humanísticas y de la Educación; Universidad Estatal del Sur de Manabí; Jipijapa, Ecuador. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1758-0382. Correo:  levi.figueroa@unesum.edu.ec

 

Jelineth Elizabeth Malavé Palma²

² Estudiante de la Carrera Pedagogía de los Idiomas Nacionales y Extranjeros, Facultad de Ciencias

Sociales, Humanísticas y de la Educación; Universidad Estatal del Sur de Manabí; Jipijapa. Ecuador ORCID: https://orcid.org/0009-0009-3038-8644. Correo:  malave-jelineth6682@unesum.edu.ec

 

Evelyn Leonela Ortega Soriano³

³ Estudiante de la Carrera Pedagogía de los Idiomas Nacionales y Extranjeros, Facultad de Ciencias

Sociales, Humanísticas y de la Educación; Universidad Estatal del Sur de Manabí; Jipijapa. Ecuador. ORCID: https://orcid.org/0009-0005-0925-508X. Correo:  ortega-evelyn2744@unesum.edu.ec

 

Ruth Esther Piguave Mero⁴  

⁴ Estudiante de la Carrera Pedagogía de los Idiomas Nacionales y Extranjeros, Facultad de Ciencias

Sociales, Humanísticas y de la Educación; Universidad Estatal del Sur de Manabí; Jipijapa. Ecuador ORCID: https://orcid.org/0009-0001-2722-7630. Correo:  piguave-ruth0698@unesum.edu.ec

 

 

* Autor para correspondencia:  levi.figueroa@unesum.edu.ec

 

Resumen

Las plataformas digitales ampliaron las oportunidades de práctica oral del inglés en la educación superior, pero sus aportes han dependido de la organización, de la interacción y la retroalimentación por parte de los docentes. El objetivo fue analizar estas dimensiones en entornos digitales destinados a la práctica oral universitaria. Se realizó una revisión integrativa descriptivo-analítica. Se evaluaron 25 textos completos y se incluyeron 15 estudios empíricos publicados entre 2021 y 2026. La extracción consideró interlocutor, temporalidad, fuente de retroalimentación, entorno tecnológico, secuencia pedagógica, resultados y limitaciones; la calidad se valoró con criterios del Mixed Methods Appraisal Tool apropiados para cada diseño. La interacción humana favoreció la espontaneidad y la negociación de significado; las actividades asincrónicas facilitaron la repetición y la autoobservación; y los sistemas automatizados ampliaron la práctica y ofrecieron respuestas inmediatas, con precisión, naturalidad y continuidad variables. Las secuencias híbridas mostraron el patrón más consistente al combinar ensayo individual, mediación docente e intercambio con pares. Se concluye que el valor pedagógico dependió menos de la herramienta aislada que del diseño de la tarea y del uso formativo de la retroalimentación.

 

Palabras clave: educación superior; interacción; plataformas digitales; práctica oral; retroalimentación

Abstract

Digital platforms expanded opportunities for English speaking practice in higher education, but their contribution depended on how interaction and feedback were organized. This study analyzed these dimensions in digital environments designed for university-level speaking practice. A descriptive-analytical integrative review was conducted. Twenty-five full-text documents were assessed, and 15 empirical studies published between 2021 and 2026 were included. Extraction addressed interlocutor type, temporality, feedback source, technological environment, pedagogical sequence, outcomes, and limitations; quality was appraised with design-appropriate Mixed Methods Appraisal Tool criteria. Human interaction supported spontaneity and meaning negotiation; asynchronous activities enabled repetition and self-observation; and automated systems expanded practice and provided immediate responses, although their accuracy, naturalness, and ability to sustain engagement varied. Hybrid sequences showed the most consistent pattern by combining individual rehearsal, teacher mediation, and peer interaction. The review concludes that pedagogical value depended less on the isolated tool than on task design and the formative use of feedback.

 

Keywords: digital platforms; feedback; higher education; interaction; speaking practice

 

 

Fecha de recibido: 12/05/2026

Fecha de aceptado: 20/07/2026

Fecha de publicado: 31/07/2026     

 

Introducción

La producción oral ocupa un eje central en el aprendizaje de una lengua extranjera porque exige movilizar, de manera simultánea, vocabulario, gramática, pronunciación, fluidez, organización del discurso y capacidad para responder a un interlocutor. En la formación universitaria de futuros docentes de inglés, esta competencia tiene una importancia adicional: los estudiantes necesitan comunicarse en contextos académicos y profesionales, pero también comprender cómo crear oportunidades de interacción para sus propios alumnos. A pesar de ello, la práctica oral suele estar condicionada por el tiempo de clase, el número de participantes, la inseguridad ante el error y las pocas ocasiones de utilizar el inglés fuera del entorno académico.

Las plataformas digitales han ampliado esas oportunidades mediante videoconferencias, redes sociales, grabaciones, aplicaciones móviles, sistemas de reconocimiento de voz y agentes conversacionales. Estos recursos permiten practicar fuera del horario de clase, repetir una actividad, conservar muestras de habla y recibir algún tipo de respuesta. Sin embargo, la disponibilidad de una herramienta no garantiza una experiencia pedagógica pertinente. Una misma aplicación puede utilizarse para repetir frases de manera individual, intercambiar mensajes con compañeros o recibir comentarios del docente; cada uso organiza una experiencia comunicativa distinta.

En el contexto ecuatoriano, la motivación continúa siendo un componente relevante para sostener la participación y la persistencia en el aprendizaje del inglés  (Cárdenas Coello y otros, 2024). Asimismo, la integración tecnológica adquiere mayor sentido cuando se relaciona con actividades significativas, participación activa y aplicación práctica del conocimiento en la educación universitaria (Cevallos Veloz et al., 2024). Estas consideraciones desplazan la discusión desde la novedad de las herramientas hacia la forma en que se incorporan en la enseñanza.

La evidencia empírica reciente muestra resultados diversos. En un diseño cuasiexperimental de 18 semanas, la enseñanza combinada con ChatGPT y Gemini mejoró especialmente la pronunciación y la precisión, mientras que la fluidez no presentó cambios equivalentes (Lai, 2026). En otro estudio, ChatGPT se utilizó para puntuar y retroalimentar respuestas de una prueba oral; los participantes mejoraron entre el pretest y las mediciones posteriores, aunque la ausencia de un grupo de comparación y de evaluadores humanos independientes obliga a interpretar los resultados con cautela (Sayed et al., 2024).

También se han observado diferencias en la interacción. Un chatbot guiado mediante mapas mentales produjo mejores resultados de desempeño oral y una interacción más organizada que el uso convencional del mismo tipo de agente (Lin & Mubarok, 2021). En contraste, el uso cotidiano de Facebook y YouTube por estudiantes universitarios no se tradujo automáticamente en práctica oral intencionada; la relación con la competencia oral fue positiva, pero débil (Dinsa & Taddese, 2024). Estos hallazgos muestran que el acceso y la frecuencia de uso no son equivalentes a una actividad de aprendizaje estructurada.

La interacción se entiende en este artículo como el intercambio en el que el estudiante produce, interpreta y ajusta mensajes ante una respuesta. Puede desarrollarse con docentes, compañeros, hablantes externos o agentes artificiales, y puede ocurrir de forma sincrónica o asincrónica. La retroalimentación se comprende como la información que orienta la revisión de la actuación oral. Puede proceder del docente, de los pares, del auto escucha o de un sistema automatizado. Ambas dimensiones están relacionadas, pero no son equivalentes: una actividad puede incluir interacción sin ofrecer información suficiente para mejorar, del mismo modo que un sistema puede corregir pronunciación sin sostener una conversación natural.

Los estudios comparativos refuerzan esta distinción. En una experiencia de 14 semanas, los estudiantes valoraron la flexibilidad de la práctica con inteligencia artificial, pero mantuvieron mayores niveles de disfrute y participación durante las conversaciones con compañeros (Lee, 2025). De forma semejante, un juego oral con pares generó intercambios más espontáneos que el diálogo con un agente artificial (Pituxcoosuvarn et al., 2025). Por otra parte, futuros docentes que interactuaron con cuatro chatbots expresaron una satisfacción moderada y señalaron limitaciones relacionadas con la adaptación a las necesidades del usuario y las tecnologías del habla (Belda-Medina & Kokošková, 2023).

A pesar del crecimiento de estas investigaciones, buena parte de la literatura continúa organizándose por herramientas o por beneficios generales. Se ha prestado menos atención a la manera en que los entornos digitales combinan interlocutores, temporalidad, fuentes de retroalimentación y secuencias pedagógicas dentro de la práctica oral universitaria. Una clasificación centrada en estas condiciones puede ofrecer criterios más útiles para la docencia que una relación de aplicaciones, porque permite identificar qué experiencia comunicativa promueve cada diseño, qué evidencia la respalda y cuáles son sus límites.

La revisión se orientó mediante la siguiente pregunta: ¿cómo se organizan la interacción y la retroalimentación en las plataformas digitales utilizadas para la práctica oral del inglés en educación superior, y qué resultados y limitaciones reportan los estudios? El objetivo fue analizar y clasificar estas configuraciones según el interlocutor, la temporalidad de la actividad, la fuente de retroalimentación, el entorno tecnológico y la secuencia pedagógica. Para responder a la pregunta se desarrolló una revisión integrativa de alcance descriptivo-analítico.

Materiales y métodos

Diseño de la revisión

Se realizó una revisión integrativa de alcance descriptivo-analítico. Este enfoque permitió reunir estudios cuantitativos, cualitativos y mixtos para examinar un fenómeno educativo desde perspectivas metodológicas diversas. El proceso siguió las etapas de identificación del problema, búsqueda, evaluación, análisis y presentación descritas por Whittemore y Knafl (2005). Los principios PRISMA 2020 se utilizaron únicamente como apoyo para comunicar con transparencia la selección y los motivos de exclusión, sin presentar el estudio como una revisión sistemática exhaustiva (Page et al., 2021).

Conformación del corpus y búsqueda complementaria

El proceso se desarrolló en dos etapas. La primera reunió 17 documentos completos de acceso abierto que habían sido localizados por su relación con plataformas digitales, práctica oral, interacción y retroalimentación. La segunda correspondió a una búsqueda complementaria realizada el 27 de julio de 2026 en ERIC, DOAJ, Google Scholar y portales de revistas y editoriales de acceso abierto, entre ellos SpringerOpen, Frontiers, Educational Technology & Society y GIST Education and Learning Research Journal. La actualización incorporó ocho estudios empíricos y amplió el conjunto sometido a elegibilidad a 25 textos completos.

La búsqueda combinó cuatro grupos de términos: recursos digitales, producción oral, educación superior e interacción o retroalimentación. La ecuación orientadora fue ("digital platform*" OR "AI speaking app*" OR chatbot* OR "social media") AND ("English speaking" OR "oral production" OR pronunciation OR fluency) AND ("higher education" OR universit* OR tertiary) AND (interaction OR feedback). En español se utilizaron combinaciones equivalentes con plataformas digitales, agentes conversacionales, redes sociales, producción oral, expresión oral, pronunciación, fluidez, universidad, educación superior, interacción y retroalimentación. La sintaxis se adaptó a las posibilidades de cada buscador y se revisaron las referencias de los textos pertinentes.

Criterios de inclusión y exclusión

Se incluyeron artículos empíricos publicados entre enero de 2021 y el 27 de julio de 2026, redactados en español o inglés y disponibles en texto completo. Los estudios debían haberse desarrollado con estudiantes universitarios o participantes claramente vinculados con la educación superior y examinar el uso, la interacción, la retroalimentación, la experiencia o las percepciones asociadas con una plataforma destinada a apoyar la práctica oral del inglés. También debían proporcionar información suficiente sobre participantes, procedimiento y resultados para establecer el tipo de evidencia comunicado.

Se excluyeron revisiones de literatura, libros o documentos metodológicos, duplicados, investigaciones de educación primaria o secundaria, experiencias desarrolladas exclusivamente en institutos sin una población universitaria identificable y trabajos generales sobre enseñanza del inglés que no presentaban evidencia específica sobre producción oral.

Los 25 documentos estaban disponibles en texto completo antes de la selección definitiva. Se contrastaron el título, la autoría, el año de publicación y el DOI, sin identificar duplicados. Quince estudios empíricos cumplieron los criterios y conformaron el corpus analítico. Los diez textos restantes se excluyeron porque seis eran revisiones o fuentes metodológicas, dos habían sido publicados en 2020, uno se desarrolló en educación secundaria y otro correspondía a un instituto de idiomas cuya población no se identificaba como universitaria. De manera adicional, se consultaron cinco fuentes conceptuales, metodológicas o de síntesis para fundamentar la introducción, el diseño y la discusión; estas fuentes no formaron parte del flujo de elegibilidad del corpus.

La revisión no incluyó una fase independiente de cribado por título y resumen porque el conjunto inicial ya estaba compuesto por documentos completos. Tampoco fue posible reconstruir el número total de registros recuperados durante la primera etapa. Por esta razón, no se elaboró un diagrama de flujo PRISMA. Esta decisión delimita el alcance de la revisión y evita presentar el procedimiento como una búsqueda sistemática exhaustiva.

Extracción y valoración metodológica

Para cada estudio se elaboró una ficha de análisis con el país y el contexto, las características de los participantes, el diseño, la duración, la plataforma, la actividad oral, el interlocutor, la temporalidad, la fuente de retroalimentación, los instrumentos, los resultados y las limitaciones. Cada documento fue leído en dos momentos. En la primera lectura se registraron sus características y hallazgos; en la segunda se contrastó la información con las secciones de metodología, resultados, discusión y limitaciones del texto original.

La calidad metodológica se examinó con el Mixed Methods Appraisal Tool, versión 2018, mediante los criterios correspondientes al diseño cualitativo, cuantitativo descriptivo, no aleatorizado o mixto de cada estudio (Hong et al., 2018). Los dos criterios de cribado y los cinco criterios aplicables se registraron como sí, no o no se puede determinar, con una justificación basada en el texto completo. En los estudios mixtos también se consideraron la integración de los componentes, su justificación y la coherencia de las inferencias. No se calcularon puntuaciones totales ni etiquetas universales de calidad, porque podrían ocultar debilidades específicas del diseño. Ningún estudio fue excluido por la valoración; las limitaciones se incorporaron a la interpretación de cada hallazgo.

Procedimiento de análisis

La información se examinó mediante una síntesis temática comparativa. En una primera fase se organizaron los datos según cinco dimensiones derivadas de la pregunta de revisión: tipo de interlocutor, temporalidad, fuente de retroalimentación, entorno tecnológico y secuencia pedagógica. Estas dimensiones se analizaron por separado para evitar la mezcla de categorías de distinta naturaleza.

En una segunda fase se compararon coincidencias, diferencias y limitaciones. De esa comparación surgieron cuatro configuraciones recurrentes: interacción humana sincrónica, producción oral asincrónica, interacción automatizada y secuencias híbridas. Las configuraciones no se trataron como categorías excluyentes, puesto que una experiencia podía combinar varias modalidades. No se realizó metaanálisis debido a la heterogeneidad de participantes, duración, herramientas, tareas, instrumentos y resultados.

Consideraciones éticas

La revisión se basó exclusivamente en publicaciones académicas disponibles en texto completo. No se recopilaron datos personales, no se contactó a participantes y no se aplicaron intervenciones. La información se presentó respetando el sentido de los resultados originales y diferenciando la evidencia informada por cada estudio de las interpretaciones desarrolladas en la revisión.

 

Resultados y discusión

Características y valoración metodológica del corpus

Los 15 estudios incluidos fueron publicados entre 2021 y 2026 y se desarrollaron en Arabia Saudita, Taiwán, China, España, República Checa, Etiopía, Ecuador, Corea del Sur, Japón, Irak y Tailandia. El corpus reunió estudios descriptivos, correlacionales y mixtos, además de diseños cuasiexperimentales, intra-sujetos y pretest-postest. Las intervenciones oscilaron entre 13 y 237 participantes, mientras que un estudio institucional trabajó con 1.972 registros académicos y encuestas aplicadas a estudiantes y docentes.

La diversidad también se observó en las plataformas, la duración y los instrumentos. Algunos estudios evaluaron desempeño mediante pruebas, grabaciones, rúbricas o indicadores lingüísticos; otros se concentraron en percepciones, satisfacción o descripciones de actividades. Esta heterogeneidad impidió combinar estadísticamente los resultados y exigió distinguir entre medidas de desempeño, autoinformes y descripciones de experiencias.

Tabla 1: Características metodológicas y valoración de los estudios incluidos.

Nota. La valoración se realizó con criterios del Mixed Methods Appraisal Tool apropiados para cada diseño, sin puntuación total. CHISM corresponde al modelo de satisfacción de la interacción chatbot-humano; FIF, a la plataforma FIF Speaking English; IA, a inteligencia artificial; IELTS, al Sistema Internacional de Evaluación del Idioma Inglés; PINE, a Pedagogía de los Idiomas Nacionales y Extranjeros; y TOEFL iBT, a la prueba de inglés como lengua extranjera administrada por internet.

 

La valoración mostró que el respaldo metodológico fue desigual. Los estudios con grupos de comparación, mediciones directas del desempeño, seguimiento temporal o integración explícita de datos cuantitativos y cualitativos ofrecieron inferencias más sólidas. La confianza fue menor cuando no existió comparador, las muestras fueron muy pequeñas, se utilizaron comparaciones históricas o los resultados se limitaron a aceptación y satisfacción. Estas diferencias no funcionaron como criterio de exclusión, pero sí determinaron el peso interpretativo de los hallazgos.

Dimensiones de interacción y retroalimentación

El análisis mostró que una plataforma no define por sí sola la experiencia de aprendizaje. Una videoconferencia puede sostener una conversación o una exposición unilateral; una red social puede servir para organizar actividades, compartir grabaciones o comentar producciones; y un agente conversacional puede actuar como interlocutor, evaluador o fuente de correcciones. Por ello, las experiencias se examinaron mediante cinco dimensiones.

Tabla 2: Dimensiones utilizadas para analizar la interacción y la retroalimentación

 

Las dimensiones no representan categorías excluyentes. Una misma experiencia puede incluir práctica asincrónica con un agente artificial, retroalimentación automática y una conversación posterior con compañeros. Las configuraciones deben entenderse como combinaciones pedagógicas, no como tipos rígidos de plataforma.

Interacción humana sincrónica

Las actividades con docentes y compañeros exigieron responder en el momento, respetar turnos y ajustar el mensaje según las reacciones del interlocutor. Durante la educación a distancia, las presentaciones, los debates y las preguntas de resolución de problemas permitieron mantener la práctica oral, aunque la evidencia procedió principalmente de encuestas abiertas (Al-Jarf, 2021).

Las comparaciones directas ofrecieron resultados más precisos. En el estudio de Lee, los mismos estudiantes practicaron con Talkpal y con compañeros durante un semestre. Aunque el desempeño global aumentó, el disfrute, la concentración y la participación se mantuvieron más altos en el diálogo humano (Lee, 2025). En el juego analizado por Pituxcoosuvarn y colaboradores, los agentes artificiales propiciaron intercambios más estructurados, mientras que los compañeros produjeron respuestas más variables y espontáneas (Pituxcoosuvarn et al., 2025).

En conjunto, estos resultados sugieren que la interlocución humana ofrece condiciones favorables para negociar significados, reaccionar ante respuestas imprevistas y mantener la dimensión social de la comunicación. Esta ventaja no elimina problemas como la participación desigual, la ansiedad o el tiempo limitado de práctica, pero muestra que la naturalidad del intercambio no puede sustituirse únicamente mediante disponibilidad tecnológica.

Producción oral asincrónica y práctica autónoma

Las grabaciones de audio, video y pódcast ofrecieron tiempo para planificar, escuchar la propia voz y reformular. Vocaroo y los pódcast se utilizaron como extensión de la práctica fuera de las sesiones sincrónicas (Al-Jarf, 2021), mientras que Vocaroo y Flipgrid facilitaron la producción y el intercambio audiovisual en una experiencia ecuatoriana (Feijoó Rojas et al., 2025).

La práctica repetida también apareció en el uso de Reading Assistant. Después de 15 semanas, los estudiantes mostraron mejoras en fluidez, precisión gramatical y organización narrativa, aunque el diseño no incluyó un grupo control (Wilang et al., 2026). Este resultado amplía la noción de práctica asincrónica: la herramienta no se limitó a conservar una grabación, sino que ofreció modelos, repetición y datos de desempeño.

El estudio de redes sociales introdujo una advertencia importante. Aunque Facebook y YouTube eran de uso frecuente, los estudiantes los empleaban principalmente para entretenimiento y en su lengua materna. La asociación con la competencia oral fue positiva, pero débil (Dinsa & Taddese, 2024). Por tanto, el uso cotidiano de una plataforma no equivale a una estrategia oral. La práctica asincrónica adquiere valor formativo cuando incluye un propósito, criterios de revisión y una oportunidad para volver a producir.

Interacción y retroalimentación automatizadas

Los agentes conversacionales y los sistemas automatizados ampliaron el tiempo de práctica y ofrecieron respuestas inmediatas. En la evaluación oral asistida por ChatGPT, las puntuaciones aumentaron entre el pretest y las pruebas posteriores, y los participantes informaron mayor autonomía y menor presión (Sayed et al., 2024). Sin embargo, el mismo sistema generó y calificó la retroalimentación, sin contraste con evaluadores humanos independientes.

Los resultados fueron más diferenciados en el estudio de Lai. La enseñanza combinada con ChatGPT y Gemini mejoró especialmente la pronunciación y la precisión, mientras que la fluidez no cambió de manera significativa (Lai, 2026). Este patrón indica que la retroalimentación automatizada puede ser más eficaz para aspectos focalizados y observables que para el desarrollo de un discurso espontáneo y sostenido.

El diseño de la actividad también modificó los resultados. El uso de un chatbot guiado por mapas mentales produjo mejores puntuaciones y una interacción más organizada que el uso convencional del agente (Lin & Mubarok, 2021). En cambio, un estudio exploratorio con ChatGPT encontró que las recomendaciones generales eran menos útiles que el uso del sistema como compañero de práctica, aunque los resultados dependieron de las instrucciones y se basaron en percepciones de grupos pequeños (Al-Obaydi et al., 2025).

La evaluación de cuatro chatbots por futuros docentes mostró satisfacción moderada y señaló problemas de adaptación, coherencia y tecnologías del habla (Belda-Medina & Kokošková, 2023). En Ecuador, la aceptación de ChatGPT también fue favorable, pero se midió mediante cuestionario y sin una intervención oral (Cedeño Espinoza et al., 2026). Estos estudios aportan información sobre adopción y experiencia de uso, no evidencia directa de mejora lingüística.

Una implementación institucional de ChatGPT informó variaciones favorables en resultados agregados y percepciones de estudiantes y docentes (Heylighen & Vinueza Jarrín, 2025). No obstante, la comparación histórica y el control limitado de otras variables impiden atribuir los cambios únicamente a la herramienta. En conjunto, el corpus respalda el uso de sistemas automatizados como apoyo, pero no sugiere que deban sustituir la mediación docente o la interacción entre pares.

Secuencias híbridas

La complementariedad entre práctica individual e interacción social fue uno de los patrones más consistentes. Cuando las aplicaciones de inteligencia artificial se combinaron con interacción en WeChat, seguimiento y colaboración, los resultados superaron al uso más aislado de las mismas herramientas (Zou et al., 2023).

La intervención de 18 semanas con ChatGPT y Gemini integró preparación, práctica de pronunciación, generación de ideas, retroalimentación, reflexión y trabajo entre pares (Lai, 2026). De manera similar, el programa Praise-Speak combinó entrenamiento oral con la plataforma FIF y acompañamiento presencial basado en educación apreciativa; en el pequeño grupo piloto mejoraron las puntuaciones de expresión oral y disminuyó la ansiedad (Zhang & Yang, 2026).

En conjunto, las secuencias híbridas asociaron la práctica individual repetible con momentos de interacción social, seguimiento y revisión. La evidencia no permite afirmar que toda combinación híbrida sea superior ni aislar el efecto de cada componente; sí muestra que los resultados más favorables aparecieron cuando la tecnología se integró con objetivos lingüísticos, mediación humana y una secuencia explícita de retroalimentación.

Implicaciones para la formación docente y el diseño de tareas

El corpus no permite identificar una plataforma universalmente superior. Las investigaciones utilizaron herramientas, tareas e instrumentos diferentes. Algunas midieron pronunciación, precisión, fluidez o desempeño oral; otras registraron opiniones, satisfacción o aceptación. Por ello, una valoración favorable de una aplicación no debe interpretarse automáticamente como evidencia de aprendizaje.

Para la formación de futuros docentes, la selección tecnológica debería comenzar con el propósito de la actividad. La motivación puede sostener la participación, pero necesita vincularse con decisiones didácticas concretas (Cárdenas Coello et al., 2024). Del mismo modo, la tecnología contribuye al aprendizaje significativo cuando permite participación activa, aplicación práctica y acompañamiento pedagógico (Cevallos Veloz et al., 2024).

La grabación y la respuesta automatizada pueden apoyar el ensayo inicial, la pronunciación focalizada o la organización de ideas. Las tareas asincrónicas permiten revisar una producción con detenimiento. La interacción con docentes y compañeros ofrece mejores condiciones para responder a mensajes imprevistos, negociar significados y desarrollar aspectos pragmáticos. Antes de seleccionar una plataforma conviene precisar qué componente oral se trabajará, quién actuará como interlocutor, cuándo ocurrirá la interacción, de dónde procederá la retroalimentación y qué evidencia permitirá valorar el resultado.

Una secuencia posible comenzaría con ensayo individual mediante grabación o agente conversacional. Después, el estudiante podría escuchar su producción, contrastarla con criterios claros y revisar los aspectos necesarios. Finalmente, una conversación con compañeros o docentes permitiría utilizar lo practicado en una situación menos controlada. Esta organización no constituye una fórmula universal, pero ofrece una referencia derivada de los patrones identificados.

Limitaciones de la revisión

La revisión se restringió a 25 documentos completos de acceso abierto en español o inglés. No se realizaron exportaciones bibliográficas ni búsquedas exhaustivas en bases de suscripción como Scopus o Web of Science, por lo que el corpus no representa toda la producción disponible. La incorporación de ocho estudios en la fase de actualización fortaleció la cobertura, pero no elimina esta delimitación.

Los 15 estudios incluidos presentaron diferencias importantes en participantes, duración, herramientas, tareas e instrumentos. Esta heterogeneidad impidió realizar un metaanálisis y limitó la comparación directa. Además, la selección, la extracción y la codificación no fueron realizadas por dos revisores independientes; no se registró un protocolo previo y, en varios artículos, la información disponible obligó a marcar criterios de valoración como no se puede determinar. Algunos estudios se concentraron en percepciones o satisfacción, mientras que otros incluyeron mediciones directas del desempeño. Las conclusiones deben entenderse como patrones interpretativos de un corpus reciente y heterogéneo, no como una estimación definitiva del efecto de las plataformas digitales.

 

Conclusiones

Los 15 estudios analizados mostraron que la práctica oral digital se organiza mediante combinaciones de interlocutor, temporalidad, fuente de retroalimentación, entorno tecnológico y secuencia pedagógica. La interacción humana aportó espontaneidad y negociación de significado; la producción asincrónica facilitó repetición y autoobservación; y los sistemas automatizados ofrecieron disponibilidad e inmediatez, aunque sus resultados variaron según el aspecto lingüístico, la calidad de la respuesta y el diseño de la actividad.

 

La ampliación del corpus reforzó la idea de que el aporte de una herramienta depende de la experiencia pedagógica en la que se integra. Las secuencias híbridas mostraron el patrón más consistente porque articularon ensayo individual, respuesta automatizada, mediación docente y comunicación con pares. Esta interpretación no demuestra la superioridad causal de una plataforma o modalidad, sino que resume coincidencias observadas en estudios con diseños y niveles de evidencia diferentes.

 

En la formación universitaria de docentes de inglés, la decisión tecnológica debería tomarse después de definir el propósito oral, el interlocutor, el momento de la actividad, la fuente de retroalimentación y la evidencia de desempeño. Las futuras investigaciones deberían comparar secuencias claramente delimitadas, incorporar evaluadores humanos cuando se utilice calificación automatizada, ampliar la diversidad de contextos y examinar la sostenibilidad de los resultados a largo plazo.

 

Referencias

Al-Jarf, R. S. (2021). EFL speaking practice in distance learning during the coronavirus pandemic 2020–2021. International Journal of Research - GRANTHAALAYAH, 9(7), 179–196. https://doi.org/10.29121/granthaalayah.v9.i7.2021.4094

Al-Obaydi, L. H., Pikhart, M., & Hossain, M. K. (2025). ChatGPT and the development of core language skills: An exploratory study of EFL college students. Contemporary Educational Technology, 17(4), ep591. https://doi.org/10.30935/cedtech/17242

Belda-Medina, J., & Kokošková, V. (2023). Integrating chatbots in education: Insights from the Chatbot-Human Interaction Satisfaction Model (CHISM). International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, Article 62. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00432-3

Cárdenas Coello, J. P., Cevallos Veloz, A. A., Ortega Medranda, M. A., & Villamar Pinargote, Y. A. (2024). Rol de la motivación en el aprendizaje del idioma inglés como segunda lengua. Revista Científica de Innovación Educativa y Sociedad Actual “ALCON”, 4(4), 1–7. https://doi.org/10.62305/alcon.v4i4.175

Cedeño Espinoza, R. D., Soledispa Villarreal, J. E., Pasto Patín, M. G., & Zambrano Briones, M. A. (2026). ChatGPT para la práctica oral del idioma inglés en estudiantes de pedagogía de los idiomas nacionales y extranjeros. Revista Científica de Innovación Educativa y Sociedad Actual “ALCON”, 6(4), 183–192. https://doi.org/10.62305/alcon.v6i4.1181

Cevallos Veloz, A. A., Macías Bailón, F. I., Cárdenas Coello, J. P., & Villamar Ponce, J. L. (2024). Aprendizaje significativo en inglés universitario: desafíos, estrategias y perspectivas para innovar en la educación. Revista Científica de Innovación Educativa y Sociedad Actual “ALCON”, 4(1), 142–155. https://doi.org/10.62305/alcon.v4i1.72

Dinsa, M. T., & Taddese, E. T. (2024). Social media strategies for EFL students: Enhancing speaking proficiency. GIST Education and Learning Research Journal, 28, 103–124. https://doi.org/10.26817/16925777.1594

Feijoó Rojas, K., Rodríguez Torres, M., Ramírez Romero, E., & León Morán, A. (2025). Leveraging digital platforms to boost speaking skills in virtual classrooms. Revista Pertinencia Académica, 9(2), 167–202. https://doi.org/10.5281/zenodo.15864861

Heylighen, H. J. M., & Vinueza Jarrín, W. M. (2025). Estudio de caso: ChatGPT para mejorar la comunicación oral en inglés como lengua extranjera en estudiantes universitarios. Realidad y Reflexión, 1(62), 164–196. https://doi.org/10.5377/ryr.v1i62.21737

Hong, Q. N., Pluye, P., Fàbregues, S., Bartlett, G., Boardman, F., Cargo, M., Dagenais, P., Gagnon, M.-P., Griffiths, F., Nicolau, B., O’Cathain, A., Rousseau, M.-C., & Vedel, I. (2018). Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT), version 2018: User guide. McGill University. https://mixedmethodsappraisaltoolpublic.pbworks.com/

Lai, Z. C.-C. (2026). AI in EFL blended learning: Impact on speaking performance and learning resilience. Asian-Pacific Journal of Second and Foreign Language Education, 11, Article 11. https://doi.org/10.1186/s40862-025-00367-4

Lee, J. (2025). Speaking English with AI or humans: What engages EFL learners more? English Teaching, 80(5), 41–66. https://doi.org/10.15858/engtea.80.5.202512.41

Lin, C.-J., & Mubarok, H. (2021). Learning analytics for investigating the mind map-guided AI chatbot approach in an EFL flipped speaking classroom. Educational Technology & Society, 24(4), 16–35. https://doi.org/10.30191/ETS.202110_24(4).0002

Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, Article n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71

Pituxcoosuvarn, M., Tanimura, M., Murakami, Y., & White, J. S. (2025). Enhancing EFL speaking skills with AI-powered word guessing: A comparison of human and AI partners. Information, 16(6), Article 427. https://doi.org/10.3390/info16060427

Sayed, B. T., Bani Younes, Z. B., Alkhayyat, A., Adhamova, I., & Teferi, H. (2024). To be with artificial intelligence in oral test or not to be: A probe into the traces of success in speaking skill, psychological well-being, autonomy, and academic buoyancy. Language Testing in Asia, 14, Article 49. https://doi.org/10.1186/s40468-024-00321-0

Whittemore, R., & Knafl, K. (2005). The integrative review: Updated methodology. Journal of Advanced Nursing, 52(5), 546–553. https://doi.org/10.1111/j.1365-2648.2005.03621.x

Wilang, J. D., Kitjaroonchai, N., & Seepho, S. (2026). Reading assistant software and its impact on speaking fluency, grammar accuracy, and narrative quality among EFL learners. Frontiers in Education, 11, Article 1754473. https://doi.org/10.3389/feduc.2026.1754473

Zhang, F., & Yang, M. (2026). Integrating appreciative education with AI-assisted oral training for sustainable EFL learning: A study on speaking anxiety and oral proficiency. Frontiers in Psychology, 17, Article 1803848. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1803848

Zou, B., Guan, X., Shao, Y., & Chen, P. (2023). Supporting speaking practice by social network-based interaction in artificial intelligence-assisted language learning. Sustainability, 15(4), Article 2872. https://doi.org/10.3390/su15042872