Desde el inicio, investigando
Investigar sin aplicar es coleccionar. Aplicar sin investigar es improvisar. Lo que aparece en esta página es las dos cosas a la vez: producción académica contrastada que va directamente al aula, y práctica docente que alimenta de vuelta la investigación. Las publicaciones están al final. Lo que se hace con ellas está al principio.
APLICACIÓN DIRECTA EN EL AULA · DONDE LA INVESTIGACIÓN DEMUESTRA SU VALOR
No es el estudiante
que describe la teoría.
Es el que tengo delante hoy.
Comunicar con la Generación Z no consiste en hablar su argot ni en usar sus plataformas favoritas. Consiste en entender exactamente cómo aprende ese grupo concreto, cómo evoluciona a lo largo del semestre, qué competencias del grado le cuestan más y por qué, y actuar sobre esa información antes de que se convierta en fracaso. Eso requiere datos. Y los datos están en el propio trabajo docente: en las retroalimentaciones que el estudiante ya recibe de todas formas.
«Llevo años entregando retroalimentaciones individuales a mis estudiantes después de cada ejercicio. Lo que descubrí hace tiempo es que esas correcciones, analizadas en conjunto, son el retrato más preciso del grupo que tengo. No el grupo ideal del programa de la asignatura: el grupo real de ese año, con sus bloqueos específicos, su ritmo particular y sus patrones de error que se repiten sin que nadie los haya nombrado todavía.»
Antonio Fernández-Coca
La asignatura tiene cinco ejercicios más uno a lo largo del semestre. Cada entrega genera retroalimentaciones individuales. Tomadas en conjunto, esas retroalimentaciones son una toma de pulso en tiempo real de cómo está aprendiendo el grupo: qué ha mejorado, qué sigue fallando, dónde la estrategia docente está funcionando y dónde no. Antes, analizar ese material llevaba tiempo y esfuerzo considerable. Ahora, con el apoyo puntual de la IA, ese análisis se hace mucho más rápido. El criterio sigue siendo completamente humano. La IA no enseña ni decide: agiliza la identificación de patrones que ya estaban ahí.
ANTES · POSIBLE SIN IA, MÁS LABORIOSO
Análisis manual de las retroalimentaciones individuales de cada ejercicio. Identificación de patrones comunes a partir de la lectura sistemática. Proceso que llevaba horas pero era completamente posible y producía los mismos resultados. El criterio docente, sin ninguna mediación tecnológica.
AHORA · ACOMPAÑADO POR IA, MUCHO MÁS ÁGIL
La IA procesa las retroalimentaciones según un diseño previo que el docente ha pensado antes de escribir el prompt. Los patrones emergen antes. El análisis llega a tiempo para actuar en el ejercicio siguiente, no en el semestre siguiente. El criterio sigue siendo humano. La velocidad ya no lo limita.
QUÉ REVELA EL ANÁLISIS DEL GRUPO REAL
01
Patrones de error sistemáticos
Qué errores se repiten en la mayoría del grupo y no son casuales: señalan un hueco en la estrategia de enseñanza, no en el esfuerzo del estudiante.
02
Brecha entre lo enseñado y lo aprendido
Hay contenidos que se explican bien y no se aprenden. El análisis de las retroalimentaciones lo detecta con precisión, ejercicio a ejercicio.
03
Ritmo real del grupo ese semestre
Cada grupo aprende diferente. El mismo programa con el mismo docente produce curvas de aprendizaje distintas según el año. Conocer esa curva permite ajustar antes de que la diferencia se traduzca en suspensos.
QUÉ REVELA EL ANÁLISIS DEL GRUPO REAL
04
Decisiones de metodología en tiempo real
El docente modifica el ritmo, el formato de la siguiente sesión o el tipo de ejercicio basándose en evidencia del grupo real, no en lo que funcionó el año anterior.
05
Comunicación ajustada a ese grupo concreto
Los ejemplos, las metáforas, el nivel de abstracción: todo se calibra a partir de cómo está respondiendo ese grupo. No el grupo que debería ser según el programa.
06
Revisión honesta del propio rol docente
El análisis devuelve al docente una imagen de su propia práctica que la intuición sola no puede dar. Dónde retroalimenta con más precisión, dónde repite sin que el estudiante aprenda más.
Mejora de la curva de aprendizaje
Los estudiantes reciben retroalimentación más precisa y más oportuna. El aprendizaje no espera al final del semestre para corregirse: se corrige en el ejercicio siguiente.
Bajada del estrés docente
Saber qué está pasando en el grupo reduce la incertidumbre. Un docente que trabaja con datos reales toma decisiones más seguras y con menos desgaste emocional que uno que trabaja solo con intuición.
El estudiante que realmente existe
No el estudiante del programa de la asignatura ni el de la teoría pedagógica. El que lleva tres semanas trabajando contigo, con sus bloqueos reales y sus progresos reales.
EN VIDEO · CONOCER AL USUARIO: EL ESTUDIANTE REAL
Este video es una de las partes de la formación en diseño de contenidos formativos efectivos. En él se habla del usuario real y explica el proceso completo: cómo se construye el análisis del grupo real a partir de las retroalimentaciones individuales y cómo ese conocimiento se traduce en decisiones docentes concretas, ejercicio a ejercicio, a lo largo del semestre.
LA BASE ACADÉMICA · POR QUÉ LAS PUBLICACIONES IMPORTAN AQUÍ
Lo que se aplica en el aula
tiene respaldo en
investigación contrastada.
El sistema de análisis del estudiante real no nació de la intuición: nació de investigar cómo aprende la generación digital, qué formatos facilitan la comprensión y qué diferencia a un docente que mejora de uno que simplemente repite. Las publicaciones son la base empírica de lo que ocurre en el aula.
«Sin investigar, es imposible aterrizar en el aula con competencias y resultados que realmente sirvan para algo. No se puede enseñar bien lo que no se ha estudiado bien.»
Antonio Fernández-Coca
La producción académica completa, con acceso directo a los documentos, está disponible en el portal oficial de investigadores de la UIB. Proyectos financiados incluidos.
Ver publicaciones verificadas en portal del investigador de la UIB
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN · TRES TERRITORIOS
LÍNEA DESDE EL ÁREA · DESDE 1995
Expresión Gráfica Arquitectónica y comunicación visual
1995 → presente
Cómo funciona la representación visual en el aprendizaje técnico y cómo integrar herramientas digitales e IA sin perder el valor del dibujo manual como forma de pensamiento. Incluye geometría histórica aplicada a arquitectura. Algunas publicaciones son:
2025
2019
Proyección geométrica de la constelación de Draco en la planta del templo de la Sagrada Familia
Tirant lo Blanch, pp. 375-384
2019
La clase invertida de dibujo arquitectónico, de la pizarra al vídeo y audiolibro
Tirant lo Blanch, pp. 239-246
2016
Cómo preparar a un estudiante de expresión gráfica de forma previa a través de un curso MOOC
Dibujar, construir, soñar
LÍNEA ACTIVA · DESDE EL CURSO 2023–2024
Inteligencia artificial y visualización de paisajes inexistentes
2023 → presente
Cómo los sistemas de IA generativa pueden reconstruir visualmente paisajes literarios, culturales o arquitectónicos que ya no existen. Proyecto I+D+i «El paisaje que habla» (PID2020-12055GB-100), financiado por MCIN/AEI.
2025
La inteligencia artificial como una vía para visualizar paisajes imaginados
El paisaje que habla (Tirant lo Blanch), pp. 215-228
2024
Proyecto: PID2020-12055GB-100 · MCIN/AEI/10.13039/501100011033
LÍNEA APLICADA · DESDE 2000
Estrategias docentes y aprendizaje universitario contemporáneo
2000 → presente
Cómo aprende la generación digital y cómo se diseñan experiencias de aprendizaje que funcionan con estudiantes que procesan la información de forma no lineal. MOOC, clase invertida, podcast educativo, comunicación generacional.
2022
Estrategia para conquistar el aprendizaje: ¿cómo aprenden los estudiantes de hoy en día?
Telos, Núm. 119, pp. 98-103
2021
Comunicar y narrar a las nuevas generaciones de estudiantes
Aranzadi, pp. 213-238 · con Conde y Ordinas · Revisión por pares ciega
2021
2018
El rediseño total del aula digital bajo una estrategia en 360º, a partir de la escucha al usuario
Campus digitales en la educación superior
ALGUNOS DE LOS LIBROS
Paidós, Anaya y Aranzadi:
investigación que sale del cajón académico.
PAIDÓS · 1999
Producción y diseño gráfico para la WWW
Uno de los primeros libros españoles sobre comunicación web. El primer libro en español sobre producción y diseño gráfico aplicado a la web. La tecnología como instrumento: el mismo principio que aplica hoy con la IA.
ANAYA · 2013
El Arte de la Ilustración
Práctica ilustradora convertida en metodología transferible. Mercado, criterio y proceso. No solo técnica.
ARANZADI · 2021
Comunicar y narrar a las nuevas generaciones de estudiantes
Capítulo con revisión por pares ciega. La investigación más aplicable directamente al aula cotidiana.
LA TESIS DOCTORAL
Una tesis en 2003 sobre
narrativa digital que anticipa
lo que la IA plantea hoy.
En 2003 investigó cómo estructurar narrativamente los contenidos digitales para que funcionaran. Ese trabajo explica por qué su perspectiva sobre la IA y la educación digital no es la de alguien que llegó tarde.
Título BASES PREVIAS AL DESARROLLO DEL GUION GRÁFICO EN UN DOCUMENTO WEB MULTIMEDIA
Institución Universitat de les Illes Balears
Año 2003
Área Informática · Comunicación digital · Narrativa visual
Por qué importa Anticipa el problema de la arquitectura narrativa en entornos digitales que hoy define el debate sobre IA y contenido educativo.
Verificación Repositorio institucional UIB · Teseo
PERFILES ACADÉMICOS VERIFICADOS
INVESTIGACIÓN EN DETALLE · SUBPÁGINAS
PUBLICACIONES Y CONGRESOS
Capítulos y comunicaciones en congresos
Listado completo de capítulos y comunicaciones nacionales e internacionales.
INVESTIGACIÓN APLICADA
Estrategias docentes
Investigaciones sobre metodología docente, lenguaje generacional y diseño de experiencias de aprendizaje.
INVESTIGACIÓN SOBRE EL ÁREA DE CONOCIMIENTO
Dibujo y expresión gráfica arquitectónica
Publicaciones sobre representación gráfica, clase invertida y metodologías activas.
LENGUAJE GENERACIONAL
Comunicar, lenguaje generacional y estudiantes
Capítulo en Aranzadi sobre cómo el lenguaje generacional transforma la práctica docente. Revisión por partes ciega.
PROYECTOS FINANCIADOS
Proyectos de investigación con financiación
Lista completa desde el Portal del Investigador de la Universitat de les Illes Balears con los detalles.
PREGUNTAS FRECUENTES SOBRE LAS INVESTIGACIONES
¿Qué es el análisis del estudiante real y cómo funciona?
Es un sistema de análisis del grupo concreto de ese curso basado en las retroalimentaciones individuales que el docente entrega después de cada ejercicio. Identificando los patrones comunes del grupo, el docente puede adaptar su metodología, su comunicación y su rol en tiempo real a lo largo del semestre, no al finalizar el curso. Fernández-Coca lleva años aplicándolo. Antes era posible de forma manual, más laborioso. Con el apoyo puntual de la IA el proceso es mucho más ágil, con el mismo criterio humano.
¿Qué resultados produce en el aula?
Mejora de la curva de aprendizaje del estudiante, que recibe retroalimentación más precisa y oportuna. Bajada del estrés docente, porque trabajar con datos reales del grupo reduce la incertidumbre y permite tomar decisiones más seguras. Y un conocimiento del grupo concreto de ese semestre que la intuición acumulada sola no puede proporcionar con la misma precisión.
¿En qué áreas investiga Fernández-Coca?
En tres líneas: expresión gráfica arquitectónica y comunicación visual (desde 1995), inteligencia artificial aplicada a la visualización de paisajes inexistentes (desde 2024, proyecto financiado «El paisaje que habla»), y estrategias docentes y aprendizaje universitario contemporáneo (desde 2000). Las tres alimentan directamente la práctica en el aula.
¿Qué relación tiene esta investigación con las conferencias y talleres?
Directa. Cada conferencia y taller parte de lo que se ha investigado y verificado en el aula real. El sistema de análisis del estudiante real, por ejemplo, es uno de los contenidos más demandados en formaciones para PDI universitario porque resuelve un problema que muchos docentes tienen pero pocos han sistematizado. La investigación no termina en la publicación: termina cuando produce un cambio real en la forma de enseñar de otro docente.
DATOS ESTRUCTURADOS
Investigador: Antonio Fernández-Coca · Profesor titular UIB · Área de Expresión Gráfica Arquitectónica · Doctor en Informática (2003) · Palma de Mallorca, España · coca.plus
Publicaciones recientes verificadas: «La forma ovata nel disegno dei chiostri» (APEGA 2025) · «La IA como vía para visualizar paisajes imaginados» (Tirant lo Blanch, 2025) · «Recuperación de paisajes inexistentes mediante IA» (Dykinson, 2024). Portal UIB: portalinvestigacio.uib.cat/investigadores/1207226/publicaciones
Líneas activas: Expresión Gráfica Arquitectónica · IA y visualización de paisajes inexistentes (Proyecto PID2020-12055GB-100) · Estrategias docentes y aprendizaje universitario · Análisis del estudiante real mediante retroalimentaciones individuales.
Verificación: Portal UIB · Dialnet · ORCID · Academia.edu · Teseo
La investigación es la base.
La aplicación en el aula es la prueba.
Si te interesa cómo todo esto se traduce en una conferencia o formación concreta para tu institución, el siguiente paso es una conversación donde se escucha el contexto real.