Un estudio exploratorio sobre el impacto del neuromarketing en entornos virtuales de aprendizaje

Contenido principal del artículo

Luis Manuel Cerdá Suárez
Carmen Cristófol Rodriguez

Resumen

El neuromarketing es un tópico fundamental en el mundo tecnológico actual y ha experimentado un crecimiento explosivo en los últimos años como herramienta de la comunicación. Últimamente, las asignaturas de neuromarketing han mejorado mucho cuando la enseñanza está respaldada por cursos y experimentos de laboratorio siguiendo el paradigma de "aprender haciendo", que proporciona a los estudiantes una comprensión más profunda de su aprendizaje. Sin embargo, muchos programas educativos no enseñan a los estudiantes sobre el uso y las aplicaciones del neuromarketing. Bajo el supuesto de que los avances en neuromarketing cambiarán las prácticas tradicionales en el aula, el objetivo de este trabajo es proponer una combinación de tecnologías para convertir un proyecto de neuromarketing en una actividad de laboratorio, haciendo que este sea más atractivo para los estudiantes al mejorar la aplicación de los planes de estudio en postgrados de administración de empresas. Este proyecto ha sido evaluado con éxito sobre la base de respuestas a cuestionarios de estudiantes y expertos que calificaron positivamente la actividad de laboratorio, encontrando el aprendizaje como muy bueno y/o excelente, alcanzándose además buenos resultados académicas. En el contexto específico de una universidad privada virtual, este trabajo se orientó al diseño de un taller de neuromarketing para desarrollar determinadas competencias genéricas en la mejora de los procesos educativos en las universidades. Los hallazgos de esta investigación resultan relevantes en las decisiones de política educativa, pero también en la teoría y práctica pedagógica en el ámbito de este estudio.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Cómo citar
Cerdá Suárez, Luis Manuel, y Carmen Cristófol Rodriguez. 2022. «Un Estudio Exploratorio Sobre El Impacto Del Neuromarketing En Entornos Virtuales De Aprendizaje». Vivat Academia 155 (enero):1-16. https://doi.org/10.15178/va.2022.155.e1391.
Sección
Neuromarketing y análisis del comportamiento
Biografía del autor/a

Luis Manuel Cerdá Suárez, Universidad Internacional De La Rioja

Universidad Internacional de La Rioja. España. Sus ámbitos de trabajo se extienden en disciplinas propias de marketing, investigación de mercados, procesos empresariales, liderazgo y administración de empresas, tecnologías de la información y sistemas de gestión empresarial, en general. Además, ha sido profesor visitante en convenios postdoctorales con la Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo (AECID), y ha impartido cursos y conferencias en España, México, Colombia, Ecuador, Estados Unidos, Chile y Portugal. También ha publicado capítulos de libro, libros, artículos en revistas y ponencias en congresos nacionales e internacionales, colaborando activamente en diversos comités científicos. Así mismo, dispone de diversos premios nacionales e internacionales de reconocimiento a su labor de investigación, acreditada con Sexenio de Investigación por la Comisión Nacional Evaluadora de la Actividad Investigadora, de la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA).

Carmen Cristófol Rodriguez, Universidad Internacional De La Rioja

Universidad Internacional de La Rioja. España. Doctora en Comunicación y Licenciada en Publicidad y Relaciones Públicas (UMA). Participa como IP en Proyectos de Innovación Docente, como evaluadora en revistas de reconocido prestigio, y como miembro de tribunales de tesis y trabajos fin de máster. Editora de sección de Revista Mediterránea de Comunicación, investigadora en los grupos COMPUBES (Comunicación y Públicos Específicos) y IICCXXI (Industrias Culturales Hoy), ambos de la Universidad de Alicante. Es socia de la AEIC (sección 10) y AIRRPP. Forma parte del Programa de Doctorado Interuniversitario. Tiene experiencia docente en universidades públicas y privadas y en docencia virtual y presencial. Durante 17 años ha compaginado su labor docente e investigadora con su faceta como profesional de los medios de comunicación. Cuenta con un sexenio de investigación.

Citas

Asrar-ul-Haq, M., Anwar, S. y Hassan, M. (2017). Impact of emotional intelligence on teacher׳s performance in higher education institutions of Pakistan. Future Business Journal, 3(2), 87-97; http://dx.doi.org/10.1016/j.fbj.2017.05.003

Avinash, T., Dikshant, L. y Seema, S. (2018). Methods of Neuromarketing and Implication of the Frontal Theta Asymmetry induced due to musical stimulus as choice modeling. Procedia Computer Science, 132, 55-67, https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.059

Blömeke, S. y Olsen, R. V. (2019). Consistency of results regarding teacher effects across subjects, school levels, outcomes and countries. Teaching and Teacher Education, 77, 170-182. https://doi.org/10.1016/j.tate.2018.09.018

Casado-Aranda, L-A., Dimoka, A. y Sánchez-Fernández, J. (2019). Consumer Processing of Online Trust Signals: A Neuroimaging Study. Journal of Interactive Marketing, 47, 159-180. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2019.02.006

Cerdá, L. M. (2016). Happiness in teaching: positive emotions for evaluating the relationship between leadership style and performance of the professor in the classroom. En Proceedings of 10th annual International Technology, Education and Development Conference INTED 2016. Valencia, March, 1396-1405.

Chen, J. (2016). Understanding teacher emotions: The development of a teacher emotion inventory. Teaching and Teacher Education, 55, 68–77.

Chihiro Watanabe, C., Naveed, K. y Neittaanmäki, P. (2017). Co-evolution between trust in teachers and higher education toward digitally-rich learning environments. 48, 70-96https://doi.org:10.1016/j.techsoc.2016.11.001.

Dirican, C. (2015). The Impacts of Robotics, Artificial Intelligence on Business and Economics. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 195, 564-573; https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.06.134

Folwarczny, M., Pawar, S., Sigurdsson, V. y Fagerstrøm, A. (2019). Using neuro-IS/consumer neuroscience tools to study healthy food choices: a review. Procedia Computer Science, 164, 532-537. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.216

Golnar-Nik, P., Farashi, S. y Safari, M.-S. (2019). The application of EEG power for the prediction and interpretation of consumer decision-making: A neuromarketing study. Physiology & Behavior 207, 90-98 https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2019.04.025

Granziera, H. y Perera. H. N. (2019). Relations among teachers’ self-efficacy beliefs, engagement, and work satisfaction: A social cognitive view. Contemporary Educational Psychology, 58, 75-84. http://dx.doi.org/10.1016/j.cedpsych.2019.02.003

Gutiérrez, G. (2019). Neuromarketing as an effective tool for education in sales and advertising. Revista Latina de Comunicación Social, 74, 1173-1189. https:// dx.doi.org/10.4185/RLCS-2019-1377

Jang, H.-R. (2019). Teachers' intrinsic vs. extrinsic instructional goals predict their classroom motivating styles. Learning and Instruction, 60, 286-300; https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2017.11.001

Kaklauskas, A., Abraham, A., Dzemyda, G., Raslanas, S., Seniut, M., Ubarte, I., Kurasova, O., Binkyte-Veliene, A. y Cerkauskas, J. (2020). Emotional, affective and biometrical states analytics of a built environment. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 91, 103621. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2020.103621

Karakus, O., Howard-Jones, P. A. y Jay, T. (2015). Primary and Secondary School Teachers’ Knowledge and Misconceptions about the Brain in Turkey. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 174, 1933-1940. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.01.858

Luiz, I., Annukka Kim Lindell, A. K. y Ekuni, R. (2020). Neurophilia is stronger for educators than students in Brazil. Trends in Neuroscience and Education, 20, 100136. https://doi.org/10.1016/j.tine.2020.100136

Mañas-Viniegra, L., Núñez-Gómez, P. y Tur-Viñes, V. (2020). Neuromarketing as a strategic tool for predicting how Instagramers have an influence on the personal identity of adolescents and young people in Spain. Heliyon, 6, (3), e03578. https://doi:10.1016/j.heliyon.2020.e03578

Moghadam, S. M. y Seyyedsalehi, S. A. (2018). Nonlinear analysis and synthesis of video images using deep dynamic bottleneck neural networks for face recognition. Neural Networks, 105, 304-315. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2018.05.016

Nussbaum, P. A., Herrera, A., Joshi, R. y Hargraves, R. (2012). Analysis of Viewer EEG Data to Determine Categorization of Short Video Clip. Procedia Computer Science, 158-163. http://doi.org:10.1016/j.procs.2012.09.047

Papanastasiou, G., Drigas, A., Skianis, C. y Lytras, M. (2020). Brain computer interface based applications for training and rehabilitation of students with neurodevelopmental disorders. A literature review. Heliyon, 6(9), e04250; https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04250

Salehzadeh, A., Calitz, A. P. y Greyling, J. (2020). Human activity recognition using deep electroencephalography learning. Biomedical Signal Processing and Control, 62, 102094; https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102094

Seligman, M., Ernstb, R., Gillhamc, J., Reivicha, K y Linkins, M. (2009). Positive education: positive psychology and classroom interventions. Oxford Review of Education, 35(3), 293-311. https://doi.org/10.1080/03054980902934563

Siddiqui, N., Gorard, S. y See, B. H. (2019). Can learning beyond the classroom impact on social responsibility and academic attainment? An evaluation of the Children’s University youth social action programme. Studies in Educational Evaluation, 61, 74-82. http://doi.org:10.1016/j.stueduc.2019.03.004

Tshewang, R., Chandra, V. y Yeh, A. (2016). Students’ and teachers’ perceptions of classroom learning environment in Bhutanese eighth-grade mathematics classes. Learning Environments Research, 1(1), 1-20. https://doi.org/10.1007/s10984-016-9225-6

Wang, C.-C. y Hsu, M.-C. (2014). An exploratory study using inexpensive electroencephalography (EEG) to understand flow experience in computer-based instruction. Information & Management, 51(7), 912-923. https://doi.org/10.1016/j.im.2014.05.010

Zhang, J., Yin, Z., Chen, P. y Nichele, S. (2020). Emotion recognition using multi-modal data and machine learning techniques: A tutorial and review. Information Fusion, 59, 103-126. https://doi.org:10.1016/j.inffus.2020.01.011

Artículos más leídos del mismo autor/a

Artículos similares

<< < 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.