Ética en juegos educativos: qué evitar

Imagina una aplicación de estudio cualquiera, en un ejemplo genérico, que envía una notificación a las 23: "¡Tu racha termina en una hora!". El estudiante, agotado después del turno, abre la aplicación, responde tres preguntas sin pensar y se va a dormir aliviado. Esa noche no aprendió nada, pero la aplicación registró un día más de uso. ¿Quién ganó con eso?

NEXO es un juego diario de diagnóstico médico: un caso clínico por día, seis pistas progresivas y retroalimentación por proximidad en la CIE-10 en cinco niveles.

Los juegos y los elementos de juego pueden hacer el estudio más ligero y más frecuente. Los mismos recursos, usados de otra manera, pueden retener al usuario sin enseñarle, generar ansiedad o empujar decisiones que no tomaría con calma. Esta guía explica qué son los llamados dark patterns, qué muestra la investigación sobre recompensas impredecibles y diseño manipulador, qué señales de alerta buscar en un juego educativo y cómo sería un diseño que respeta a quien aprende.

Puntos principales

• Los dark patterns son decisiones de diseño que llevan al usuario a actuar a favor de quien creó el producto, y no de él mismo.
• Las recompensas impredecibles y frecuentes tienen un papel central en productos digitales asociados a comportamiento compulsivo.
• El diseño manipulador se encontró con frecuencia en aplicaciones usadas por niños pequeños.
• El gasto en cajas de recompensa aleatoria en juegos se asocia a problemas con apuestas.
• Un juego educativo ético mide el éxito por el aprendizaje, y no solo por el tiempo de uso.

Qué son los dark patterns

Una definición

Los dark patterns, o patrones oscuros, son recursos de interfaz que influyen en el comportamiento del usuario en beneficio de quien diseñó el producto (McGarrigle et al., 2026). Explotan atajos del pensamiento: la prisa, el miedo a perder algo, la pereza de cambiar una configuración, el deseo de aprobación.

También en aplicaciones de salud

Una revisión sobre aplicaciones digitales de salud muestra que los desarrolladores usan estos recursos, de forma intencional o no, para llevar a los usuarios a decisiones específicas, sobre todo en aplicaciones sin aprobación oficial (Mildner et al., 2024). Los autores defienden más transparencia para los usuarios y más atención de los reguladores, para que las personas ganen autonomía y tengan sus datos más protegidos (Mildner et al., 2024).

Ejemplos comunes

• Urgencia artificial: cuentas regresivas y avisos de "última oportunidad" sin motivo real.
• Fricción selectiva: entrar es fácil, salir o desactivar notificaciones es difícil.
• Configuraciones predeterminadas abusivas: todo activado desde el inicio, a favor del uso máximo.
• Culpa y presión social: mensajes que hacen que el usuario se sienta mal por parar.
• Recompensas impredecibles: premios aleatorios que estimulan volver solo para ver qué llega.

Recompensas que retienen

La lógica de la variabilidad

Una revisión sobre dependencias comportamentales describe cómo la naturaleza intermitente de las recompensas en las apuestas, que llegan en intervalos impredecibles, puede activar procesos de aprendizaje parecidos a los de las dependencias químicas (Clark y Zack, 2023). Los autores muestran que fuentes semejantes de variabilidad aparecen en otros productos digitales, incluidos juegos, compras y redes sociales, y que el acceso en línea añade nuevas formas, como el desplazamiento infinito y las recomendaciones personalizadas (Clark y Zack, 2023).

Frecuencia e incertidumbre

La misma revisión señala dos factores que aumentan el efecto: el tiempo hasta que se resuelve la incertidumbre y la frecuencia de exposición (Clark y Zack, 2023). Cuanto más rápido y más frecuente es el ciclo de expectativa y premio, mayor es el potencial de retener al usuario (Clark y Zack, 2023).

Qué significa esto en un juego educativo

Los elementos de juego no son el problema en sí. Puntos, niveles y logros pueden dar estructura y sensación de progreso. El problema empieza cuando el premio deja de estar ligado al aprendizaje y pasa a ser solo un motivo para volver. Un cofre de recompensas aleatorias por abrir la aplicación enseña a abrir la aplicación, y nada más.

Qué encontró la investigación

Cajas de recompensa y apuestas

Las cajas de recompensa aleatoria, comunes en los videojuegos, son artículos que se compran con dinero real y cuyo contenido se sortea. En un estudio con 1.172 jugadores que no sabían el objetivo de la investigación, los investigadores confirmaron la asociación entre el dinero gastado en esas cajas y la gravedad de los problemas con las apuestas (Zendle y Cairns, 2019). Los autores consideran dos explicaciones: las cajas funcionarían como puerta de entrada a las apuestas, o las personas con problemas con las apuestas se sentirían atraídas a gastar más en ellas (Zendle y Cairns, 2019).

Otro estudio, con 2.728 jugadores, encontró evidencia muy fuerte de correlación entre el gasto en esas cajas y los problemas con las apuestas, sin relación con el bienestar mental ni con el sufrimiento psicológico (Etchells et al., 2022). Quienes gastaban en cajas de recompensa también tendían a gastar más en otras compras digitales (Etchells et al., 2022).

Aplicaciones para niños

En un estudio con 160 niños de 3 a 5 años, los investigadores jugaron y analizaron las aplicaciones que cada niño usaba más (Radesky et al., 2022). Los recursos para prolongar el juego aparecieron con frecuencia: restricciones de navegación en el 45,9% de las aplicaciones y señuelos atractivos en el 45,1% (Radesky et al., 2022). Los niños de familias con menor nivel educativo de los padres estaban más expuestos a ese tipo de diseño (Radesky et al., 2022).

Apuestas en línea

Una revisión de alcance sobre apuestas en línea reunió 16 artículos y enumeró patrones como herramientas de control de gastos ocultas, bonos con condiciones complicadas, saldo mínimo para retirar, dificultad para cerrar la cuenta y mensajes de urgencia (McGarrigle et al., 2026). Los autores advierten que el potencial de daño es evidente, pero que faltan datos sobre el efecto en el comportamiento, en parte porque las empresas no abren sus datos (McGarrigle et al., 2026).

Herramientas de salud con otros intereses

Un análisis de herramientas digitales sobre el consumo de alcohol financiadas por la industria de las bebidas encontró desinformación y dark patterns a lo largo de esas herramientas (Roy-Highley et al., 2024). Solo el 33% de ellas daba una respuesta precisa al usuario, frente al 100% de las herramientas independientes (Roy-Highley et al., 2024). La lección para la educación: importa quién financia una herramienta y quién se beneficia de ella.

Señales de alerta en un juego educativo

El juego castiga a quien se detiene

Los mensajes de culpa, la pérdida de todo lo conseguido por un día de ausencia y los recordatorios insistentes de madrugada convierten el estudio en una obligación ansiosa. Una pausa en el estudio debería ser algo normal, y no una derrota.

El premio no tiene relación con el contenido

Si ganas más puntos por abrir la aplicación que por acertar una pregunta difícil, el juego está premiando el uso, y no el aprendizaje.

Demasiada suerte

Los premios sorteados, las ruletas y las cajas sorpresa traen al estudio la lógica de las apuestas. En los juegos de mesa, que tienen su propia guía en esta serie, el equilibrio entre suerte y conocimiento también importa.

Comparación constante

Los rankings pueden motivar, pero, cuando aparecen todo el tiempo y solo muestran quién va adelante, desaniman a la mayoría y estimulan los atajos. Un ranking opcional, por grupos o comparado con tu propio desempeño anterior tiende a ser más saludable.

Difícil de abandonar

Si desactivar las notificaciones, borrar la cuenta o exportar tus datos es mucho más difícil que entrar, desconfía.

Promesas y cifras sin contexto

Los juegos que dicen "mejora tu nota" sin mostrar evidencias, o que exhiben estadísticas de uso como si fueran medidas de aprendizaje, mezclan marketing y educación.

Cómo protegerte como estudiante

Desactiva las notificaciones que llegan fuera del horario en que estudias. Define antes cuánto tiempo quieres dedicar a la aplicación por día y detente cuando llegues ahí, aunque la racha o el ranking pidan más. De vez en cuando, pregúntate si lo que haces en el juego aparece en los exámenes, en las guardias y en el razonamiento con pacientes. Si la respuesta es no, cambia la herramienta o cambia la forma de usarla.

Cómo sería un diseño ético

El aprendizaje como métrica principal

Un juego educativo ético mide su propio éxito por lo que el usuario aprende: aciertos en preguntas nuevas, retención a lo largo del tiempo, mejora en el razonamiento. El tiempo de uso y el número de sesiones son datos secundarios.

Recompensas ligadas al esfuerzo

Los puntos y los logros deben reflejar tareas cumplidas y dificultad superada. Las recompensas previsibles y explicadas ayudan al usuario a entender su propio progreso.

Autonomía

El usuario decide cuándo estudiar, qué notificaciones quiere recibir y cuánto tiempo dedicar. Las configuraciones predeterminadas moderadas y fáciles de cambiar respetan esa autonomía. La transparencia sobre los datos, defendida para las aplicaciones de salud (Mildner et al., 2024), vale también para los juegos de estudio.

Pausas aceptadas

Un buen diseño reconoce que los estudiantes de Medicina tienen guardias, exámenes y cansancio. Las secuencias que toleran ausencias, los recordatorios en horarios razonables y los mensajes que acogen a quien vuelve después de algunos días favorecen el estudio a largo plazo.

Cuidado con quien es más vulnerable

Los estudios con niños y con apuestas muestran que el diseño manipulador llega más a quien tiene menos recursos para defenderse (Radesky et al., 2022). En educación médica, eso incluye a estudiantes ansiosos, agotados o en semanas de examen. Un diseño ético piensa primero en ellos.

Preguntas para quien crea

• ¿Este recurso ayuda al usuario a aprender o solo a volver?
• ¿Yo usaría este recurso si estuviera cansado después de una guardia?
• ¿El usuario entiende por qué recibió esta recompensa?
• ¿Salir, pausar y apagar son tan fáciles como entrar?

Aprender a tu ritmo con NEXO

Un juego de estudio debería caber en la rutina de quien estudia. El caso del día de NEXO es ficticio, con presentación clínica real, y el diagnóstico llega en hasta seis pistas, con la proximidad en la CIE-10 mostrando a qué distancia quedó cada Sin hipótesis. Cada pista es información clínica, y la recompensa es llegar al diagnóstico con menos pistas.

La guía qué es NEXO explica la partida completa, y la liberación de los modos está en la página de economía de NEXO.

Si coordinas una facultad, una liga o una residencia y quieres casos para tu grupo, conoce NEXO Closer. Los investigadores en educación médica pueden proponer estudios a través de NEXO Researcher. Los médicos que revisan casos participan a través de NEXO Curator, y quienes crean contenido de salud en las redes pueden participar a través de NEXO Creators.

Preguntas frecuentes

¿Qué son los dark patterns?

Recursos de interfaz que influyen en el comportamiento del usuario en beneficio de quien diseñó el producto (McGarrigle et al., 2026).

¿La gamificación es mala?

Los elementos de juego pueden ayudar cuando las recompensas están ligadas al aprendizaje. El problema es usarlos solo para retener al usuario.

¿Por qué preocupan las recompensas aleatorias?

Las recompensas imprevisibles y frecuentes tienen un papel central en productos digitales asociados a comportamiento compulsivo (Clark y Zack, 2023).

¿Las cajas de recompensa tienen relación con las apuestas?

Estudios con miles de jugadores encontraron asociación entre el gasto en esas cajas y problemas con las apuestas (Etchells et al., 2022).

¿Cómo reconocer un juego educativo manipulador?

Culpa por parar, premios sin relación con el contenido, demasiada suerte, comparación constante y dificultad para salir.

¿Qué hace un diseño ético?

Mide el éxito por el aprendizaje, liga las recompensas al esfuerzo, respeta la autonomía y acepta pausas.

Lista de verificación del diseño ético

1. Mide el aprendizaje, y no solo el uso.
2. Asocia las recompensas a tareas y dificultad.
3. Evita los sorteos de premios.
4. Acepta pausas sin castigo.
5. Envía recordatorios en horarios razonables.
6. Deja salir tan fácil como entrar.
7. Sé transparente sobre datos y financiación.
8. Piensa primero en quien está cansado o ansioso.

¿Quieres estudiar a tu ritmo con un caso clínico por día? Juega el caso del día en NEXO.

Referencias

1. McGarrigle J, Smith J, Griffiths J, Torrance J, Quigley M, Dymond S. Dark patterns in online gambling: A scoping review and classification of deceptive design practices. J Behav Addict. 2026. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41493466/
2. Mildner T, Savino GL, Schöning J, Malaka R. ["Dark patterns": manipulative design strategies in digital health applications]. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 2024. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38332141/
3. Clark L, Zack M. Engineered highs: Reward variability and frequency as potential prerequisites of behavioural addiction. Addict Behav. 2023. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36701907/
4. Zendle D, Cairns P. Loot boxes are again linked to problem gambling: Results of a replication study. PLoS One. 2019. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30845155/
5. Etchells PJ, Morgan AL, Quintana DS. Loot box spending is associated with problem gambling but not mental wellbeing. R Soc Open Sci. 2022. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35991334/
6. Radesky J, Hiniker A, McLaren C, Akgun E, Schaller A, Weeks HM, et al. Prevalence and Characteristics of Manipulative Design in Mobile Applications Used by Children. JAMA Netw Open. 2022. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35713902/
7. Roy-Highley E, Körner K, Mulrenan C, Petticrew M. Dark patterns, dark nudges, sludge and misinformation: alcohol industry apps and digital tools. Health Promot Int. 2024. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39377424/