Ilustración conceptual de jugadores alrededor de una mesa con símbolos de conflicto y resolución, como balanza, reloj de arena, gráfico, dado y lista de verificación, representando la gestión meta-lúdica del conflicto narrativo en juegos de rol.

Código Analítico JdRdM GML-CN

Esta entrada introduce el código GML-CN para analizar cómo los juegos de rol gestionan conflictos narrativos fuera de la ficción. A través de acuerdos meta-lúdicos, los grupos negocian autoridad, alinean expectativas y reintegran el conflicto a la diégesis, mostrando que la narrativa colaborativa se sostiene mediante prácticas sociales situadas y no solo por reglas formales.
Ilustración conceptual con jugadores alrededor de una mesa, un dado de veinte caras, un libro abierto y un portapapeles, conectados como un sistema analítico del juego de rol.

Códigos analíticos para el estudio de los juegos de rol de mesa (JdRdM)

Esta serie propone un vocabulario analítico para el estudio de los juegos de rol de mesa, centrado en códigos y dimensiones que hacen visibles acuerdos sociales, prácticas meta-lúdicas y continuidades narrativas que sostienen la experiencia de juego más allá de los manuales.

Informe anual de productos académicos 2025

En 2025 registré 82 productos académicos y los organicé como un portafolio activo y diversificado, equilibrando divulgación, diseminación y productos editoriales de largo aliento.

Informe anual de productos acad…

Para hacer visible la dimensión colaborativa, realicé un análisis de coautoría en VOSviewer con toda mi producción a la fecha: el corpus consolidó 284 autores únicos y, para mantener legibilidad, mostré solo a quienes aparecieron en tres o más documentos, lo que dejó 30 colaboradores recurrentes en la red.

Informe anual de productos acad…

Además, ejecuté un análisis de co-ocurrencia de palabras clave (full counting): de 572 keywords, apliqué un mínimo de 5 apariciones y 39 términos formaron la red temática; dos palabras clave quedaron desconectadas, como “islas” conceptuales dentro del mapa.

Integración responsable de la AI mediante confianza y co-diseño

La integración responsable de la AI no depende solo de tecnologías avanzadas, sino de relaciones de confianza y colaboración. Cuando estudiantes y docentes reciben recursos desiguales, emergen sospechas, evasión de herramientas oficiales y pérdida de agencia. Un enfoque centrado en el co-diseño y la participación conjunta permite crear entornos donde la tecnología fortalezca, en lugar de debilitar, la autonomía y la experiencia de aprendizaje.