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A lo largo de una diversa portfolio, la investigadora impulsa la tecnología educativa, la innovación pedagógica y la integración de IA y herramientas digitales en la educación superior. Los resúmenes revelan un enfoque en cómo las TIC, la IA, el aprendizaje analítico y las tecnologías de colaboración influyen en el diseño de la enseñanza, la motivación estudiantil y los resultados de aprendizaje. Varios estudios evalúan herramientas como eXeLearning, Blender, Google Classroom, Ardora, GenAI, entornos de aprendizaje móviles y tableros gamificados dentro de VLEs y cursos de alta matrícula. Las metodologías son en gran medida empírico-analíticas, cuasiexperimentales, longitudinales y bibliométricas, a menudo con encuestas o análisis de aprendizaje para medir satisfacción, compromiso y rendimiento. Un tema recurrente es construir modelos de gestión de recursos y formación de docentes a escala (cloisters, objetos de aprendizaje, diseño alineado con TPACK) para mejorar competencias digitales, eficiencia de cursos y éxito estudiantil en ingeniería y diseño. El conjunto de trabajos subraya también consideraciones éticas, retos de implementación y la necesidad de desarrollo continuo del profesorado para maximizar el impacto educativo de la tecnología. Los estudios atienden, además, a cambios pospandemia hacia aulas virtuales híbridas/homogéneas, aprendizaje colaborativo y educación de programación con IA, destacando beneficios sostenidos en motivación, eficiencia y colaboración. Se enfatiza el potencial de pedagogías tecnológicas bien estructuradas para transformar la educación STEM y de diseño, reconociendo al mismo tiempo las limitaciones prácticas para docentes e instituciones.