Explicación: La presencialidad obligatoria en horario fijo contradice la esencia del e-learning, que se caracteriza precisamente por su flexibilidad espaciotemporal. Las opciones A, C y D son características fundamentales del e-learning: la interactividad mantiene al alumno activo, la trazabilidad permite seguimiento pedagógico y auditoría, y la flexibilidad es el valor diferencial clave (especialmente crítico para profesionales sanitarios con turnos rotatorios en el SAS).

Explicación: B-learning (Blended Learning) es la modalidad híbrida que combina lo mejor de ambos mundos: sesiones presenciales (para prácticas, simulación, interacción directa) con módulos online (para teoría, flexibilidad horaria). Es la modalidad estrella en formación sanitaria del SAS porque permite prácticas presenciales con equipos médicos o simuladores mientras mantiene flexibilidad para contenidos teóricos. La opción A describe e-learning puro, la C sería social learning, y la D gamificación.

Explicación: LMS son las siglas de Learning Management System (Sistema de Gestión del Aprendizaje). Es la aplicación software que administra, distribuye y controla todas las actividades de formación no presencial: gestión de usuarios, catálogo de cursos, matriculación, entrega de contenidos, evaluación, seguimiento, comunicación e informes. Es el «ERP de la formación». Las otras opciones son incorrectas: B, C y D no corresponden a ningún término técnico estándar en e-learning.

Explicación: Moodle es el LMS open source más extendido mundialmente y domina el sector público español (incluido el SAS) por: coste cero de licenciamiento (GPL), comunidad hispanohablante enorme, cumplimiento normativo (se puede securizar hasta ENS ALTO), y máxima flexibilidad de personalización. Blackboard, Canvas y Cornerstone son LMS comerciales (propietarios) que requieren pago de licencias, aunque ofrecen soporte profesional. En administraciones públicas con presupuestos ajustados, Moodle es la opción mayoritaria.

Explicación: SCORM significa Sharable Content Object Reference Model (Modelo de Referencia de Objetos de Contenido Compartible). Desarrollado por ADL (Advanced Distributed Learning), es el estándar de facto en e-learning que define cómo empaquetar contenidos educativos para que cualquier LMS compatible pueda ejecutarlos. La palabra clave es «Sharable» (compartible) porque garantiza portabilidad y reutilización de contenidos entre plataformas diferentes. Las otras opciones son incorrectas: A cambiaría el significado, C y D no son términos técnicos reales.

Explicación: SCORM 1.2 (publicado en 2001) es la versión más compatible y sigue siendo ampliamente utilizada en cursos legacy porque prácticamente todos los LMS la soportan. SCORM 2004 4th Edition es más avanzada (secuenciación, navegación adaptativa) pero más compleja de implementar. SCORM 1.0 fue una versión inicial superada, y SCORM 3.0 no existe (las versiones principales son 1.2 y 2004). Para nuevos desarrollos se recomienda SCORM 2004, pero para máxima compatibilidad con sistemas antiguos se usa 1.2.

Explicación: Esta es una pregunta clave de examen. xAPI supera a SCORM precisamente porque captura experiencias de aprendizaje distribuidas en cualquier contexto: simuladores clínicos, apps móviles, libros electrónicos, juegos serios, incluso offline. SCORM está limitado al entorno del navegador dentro del LMS. xAPI envía «statements» a un LRS (Learning Record Store) describiendo cada interacción, lo que permite analítica mucho más rica. La opción A es falsa (es lo contrario), la C es incorrecta (xAPI es posterior a SCORM, no más antiguo), y la D también es falsa (SCORM NO funciona nativamente en apps móviles).

Explicación: En xAPI, los «statements» (frases que describen experiencias de aprendizaje en formato «Actor-Verb-Object», por ejemplo: «Dra. García completó el curso de RCP Avanzada») se almacenan en un LRS (Learning Record Store), que es un repositorio especializado diseñado para recibir, almacenar y servir statements xAPI. El LRS puede ser independiente o estar integrado en un LMS moderno. Las otras opciones son incorrectas: A (el LMS tradicional usa SCORM, no xAPI nativo), C (LCMS es para crear contenidos, no almacenar tracking), D (SCO es un concepto de SCORM, no xAPI).

Explicación: IMS LTI es un estándar de interoperabilidad que permite insertar herramientas externas dentro de un LMS como si fueran nativas. Por ejemplo: integras un simulador de farmacología (aplicación externa) en Moodle usando LTI, y el alumno accede sin necesidad de login adicional (SSO gestionado por LTI) y sus calificaciones se pasan automáticamente al libro de calificaciones de Moodle. Beneficio: ecosistema de herramientas especializadas sin vendor lock-in. Las opciones A, C y D son funcionalidades propias del LMS, no específicas de LTI.

Explicación: MOOC significa Massive Open Online Course (Curso Online Masivo y Abierto). «Massive» significa miles o millones de estudiantes simultáneos, «Open» significa acceso libre (aunque no siempre gratuito), y «Online» indica que es completamente digital. El término fue acuñado por Dave Cormier en 2008. Los MOOCs explotaron en popularidad en 2012 (llamado «el año del MOOC» por New York Times) con plataformas como Coursera, edX y Udacity. Las otras opciones no corresponden a ningún término técnico estándar en e-learning.

Explicación: El término MOOC fue acuñado por Dave Cormier en 2008 para describir un curso experimental de George Siemens y Stephen Downes sobre conectivismo («Connectivism and Connective Knowledge»). Sin embargo, los MOOCs explotaron en popularidad en 2012, año que The New York Times llamó «The Year of the MOOC», cuando Stanford lanzó cursos masivos que derivaron en la creación de Coursera, Udacity y edX. 2008 es la fecha correcta del origen del término, aunque 2012 fue el año de la explosión mediática.

Explicación: Los cMOOC (Connectivist MOOC) se basan en la teoría del conectivismo desarrollada por George Siemens y Stephen Downes. El conectivismo propone que el aprendizaje ocurre a través de redes de conexiones, y que el conocimiento reside en la red distribuida de personas, recursos y herramientas. Los cMOOC son abiertos, sin estructura rígida, los participantes crean contenido colaborativamente. En contraste, los xMOOC (eXtended MOOC) como Coursera siguen modelos más tradicionales (conductismo/cognitivismo) con estructura fija de vídeos + cuestionarios.

Explicación: El talón de Aquiles de los MOOC son las tasas de abandono brutales: 90-95% de los matriculados no terminan el curso. Solo el 5-10% completan. Causas: falta de compromiso económico (muchos son gratuitos), ausencia de tutorización personalizada, requieren alta autonomía, y el «efecto curiosidad» (la gente se apunta para explorar pero no para completar). Esta cifra ha sido consistente desde 2012. Las opciones A (hay MOOCs gratuitos viables), C (justamente el multimedia es un punto fuerte) y D (son mobile-responsive) son incorrectas.

Explicación: MiriadaX (creada en 2013 por Telefónica y Universia) es la principal plataforma MOOC en español, con contenidos de universidades iberoamericanas. Surgió como alternativa a las plataformas anglosajonas (Coursera, edX, Udacity) para ofrecer formación de calidad en lengua española. Ha tenido millones de estudiantes de España y Latinoamérica. MiriadaX fue gratuita durante años, aunque ha evolucionado hacia modelos freemium. Las opciones A (no es anglosajona, es iberoamericana), B (ofrece múltiples disciplinas, no solo programación) y D (no es B2B, es abierta) son incorrectas.

Explicación: Open edX es la plataforma tecnológica de código abierto creada por MIT (Massachusetts Institute of Technology) y Harvard University en 2012. Sirve como base para la plataforma comercial edX.org, pero también está disponible gratuitamente para que cualquier institución monte su propia plataforma MOOC. Es muy potente, escalable y usada por universidades de todo el mundo. Stanford creó Coursera (opción A), Google se asoció con Udacity (opción C), y Open University UK creó FutureLearn (opción D).

Explicación: Un LMS corporativo del SAS debe cumplir ENS MEDIO como mínimo, porque: (1) es un sistema de información de una administración pública (aplicación obligatoria del ENS según RD 311/2022), (2) gestiona datos personales de más de 100.000 profesionales (nombre, DNI, email, historial formativo), y (3) puede contener información relacionada con competencias profesionales sanitarias. La categorización ENS se basa en impacto en disponibilidad, integridad, confidencialidad, autenticidad y trazabilidad. ENS BÁSICO sería insuficiente para el volumen y sensibilidad de datos. ENS ALTO se reservaría si además procesara datos clínicos de pacientes.

Explicación: El Real Decreto 1112/2018, de 7 de septiembre, sobre accesibilidad de los sitios web y aplicaciones para dispositivos móviles del sector público, establece que TODAS las webs y apps del sector público español deben cumplir WCAG 2.1 nivel AA (Web Content Accessibility Guidelines). Esto es obligatorio desde septiembre de 2020. WCAG 2.1 AA garantiza que personas con discapacidades (visual, auditiva, motora, cognitiva) puedan acceder al contenido. Un LMS no accesible es ilegal. WCAG 2.0 quedó obsoleto, nivel AAA es recomendado pero no obligatorio, e ISO 9241 es sobre usabilidad general, no accesibilidad específica.

Explicación: WCAG significa Web Content Accessibility Guidelines (Pautas de Accesibilidad para el Contenido Web), desarrolladas por el W3C (World Wide Web Consortium). Son el estándar internacional de referencia para garantizar que los contenidos web sean accesibles para todas las personas, incluidas aquellas con discapacidades. WCAG se estructura en 4 principios: Perceptible, Operable, Comprensible y Robusto (POUR en inglés). Las opciones B, C y D no corresponden a ningún término técnico estándar.

Explicación: La base jurídica correcta es el artículo 6.1.c (cumplimiento de obligación legal) y/o 6.1.e (misión realizada en interés público) del RGPD. El SAS, como administración pública, tiene la obligación legal de formar a sus empleados (ej: formación en protección de datos, prevención de riesgos laborales, actualización clínica) y ejerce una función de interés público (gestión sanitaria). El consentimiento (A) sería inapropiado porque en contexto laboral no es libre. El interés legítimo (B) no aplica a datos tratados por administraciones públicas en ejercicio de sus funciones. Ejecución de contrato (D) no aplica porque es relación estatutaria, no contractual.

Explicación: Learning Analytics es la disciplina que se ocupa de la medición, recolección, análisis y presentación de datos sobre los estudiantes y sus contextos, con el propósito de entender y optimizar el aprendizaje. Incluye analítica descriptiva (qué pasó), diagnóstica (por qué pasó), predictiva (qué pasará) y prescriptiva (qué hacer). Permite detectar alumnos en riesgo de abandono, personalizar itinerarios, identificar contenidos problemáticos, y medir ROI de formación. Las opciones A (herramientas de autor), C (evaluación automática) y D (videoconferencia) son componentes del ecosistema e-learning pero no definen Learning Analytics.

Explicación: La analítica predictiva utiliza modelos estadísticos y machine learning para predecir qué ocurrirá en el futuro basándose en datos históricos. Ejemplo: «Este alumno tiene 80% probabilidad de abandonar el curso en los próximos 7 días» (basado en patrones de acceso, tiempo dedicado, resultados en tests). Esto permite intervención proactiva del tutor. Las otras opciones corresponden a: A = analítica descriptiva (qué pasó), B = analítica diagnóstica (por qué pasó), D = analítica prescriptiva (qué hacer al respecto). Las cuatro juntas forman el ciclo completo de Learning Analytics.

Explicación: La Realidad Virtual (VR) permite crear simulaciones inmersivas donde residentes de cirugía pueden practicar procedimientos complejos (intubación, laparoscopia, neurocirugía) en entornos virtuales realistas sin riesgo para pacientes reales. Con gafas VR (HTC Vive, Meta Quest) y mandos hápticos, el alumno puede «operar» en un paciente virtual, cometer errores, aprender de ellos, y repetir hasta dominar la técnica. Esto complementa (no sustituye) las prácticas en maniquíes y pacientes reales. Blockchain (A) es para certificaciones verificables, Big Data (C) para analítica masiva, Edge Computing (D) para procesamiento distribuido en el borde de la red.

Explicación: El microlearning consiste en píldoras formativas muy breves (típicamente 3-5 minutos, máximo 10 minutos) que se pueden consumir en cualquier momento y lugar, optimizadas para móvil. Ejemplo: un vídeo de 3 minutos sobre «Nueva guía de anticoagulación oral» que un médico puede ver entre paciente y paciente. Ventajas: se adapta a agendas apretadas, mejora retención (mejor aprender 5 minutos al día que 2 horas seguidas), favorece just-in-time learning (aprender justo cuando necesitas aplicar el conocimiento). Es ideal para profesionales sanitarios con alta carga de trabajo. Las otras opciones no definen microlearning.

Explicación: Esta distinción es importante. LMS (Learning Management System) gestiona el PROCESO de formación: usuarios, matriculación, seguimiento, evaluación, certificación. LCMS (Learning Content Management System) se enfoca en CREAR y GESTIONAR CONTENIDOS: repositorio de objetos de aprendizaje, herramientas de autor integradas, versionado, reutilización. Muchas plataformas modernas integran ambas funcionalidades (Moodle tiene capacidades LCMS), pero conceptualmente son diferentes. Analogía: LMS es como un gestor de biblioteca (presta libros, registra devoluciones), LCMS es como la editorial (crea y edita los libros).

Explicación: «Proctoring» (vigilancia de exámenes) son sistemas tecnológicos que supervisan exámenes online para garantizar integridad académica y evitar trampas. Tipos: (1) Proctoring humano en vivo: un supervisor vigila por webcam durante el examen. (2) Proctoring automatizado: IA analiza vídeo/audio del alumno detectando comportamientos sospechosos (miradas a otro monitor, segundas personas en la habitación, ruido de teclado externo). (3) Proctoring diferido: se graba el examen y se revisa después. Dilemas éticos: privacidad (grabar al alumno en su casa), falsos positivos, discriminación algorítmica. Las otras opciones no definen proctoring.

Explicación: Blockchain aplicado a certificaciones académicas (ej: sistema Blockcerts del MIT) permite emitir credenciales digitales que son: (1) Inalterables: una vez emitidas no se pueden modificar ni falsificar. (2) Verificables al instante: cualquiera puede verificar la autenticidad sin llamar a la institución emisora. (3) Portables: el profesional tiene su «mochila de credenciales» que le acompaña toda la vida. (4) Sin intermediarios: no dependes de que la universidad conserve tus expedientes eternamente. Aplicación SAS: certificados de formación continuada en blockchain verificables instantáneamente cuando un profesional cambia de hospital. Las otras opciones no son beneficios de blockchain.

Explicación: En la jerarquía de roles típica de un LMS, el Tutor (también llamado «Teacher no editor» en Moodle) puede: calificar trabajos y exámenes, dar feedback personalizado, moderar foros, enviar mensajes a alumnos, visualizar informes de progreso. PERO no puede modificar la estructura del curso (añadir/eliminar actividades, cambiar configuración). Roles típicos en orden de poder: (1) Administrador del sistema (gestiona toda la plataforma), (2) Creador de cursos / Profesor editor (diseña cursos), (3) Tutor (acompaña alumnos), (4) Alumno (aprende). La separación de roles es clave para seguridad y auditoría ENS.

Explicación: DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) es el estándar internacional para transmisión, almacenamiento y visualización de IMÁGENES MÉDICAS (radiografías, TAC, resonancias). No tiene nada que ver con e-learning. Las otras tres opciones SÍ son estándares de interoperabilidad en e-learning: SCORM (empaquetado de contenidos), xAPI (tracking de experiencias de aprendizaje), e IMS LTI (integración de herramientas externas). Esta pregunta puede aparecer en examen precisamente para verificar que el opositor no confunde estándares sanitarios (DICOM, HL7, SNOMED) con estándares educativos.

Explicación: Gamificación es la aplicación de mecánicas, dinámicas y estéticas de juegos en contextos no lúdicos (como formación) para aumentar motivación, engagement y retención. Elementos típicos: puntos (por completar actividades), badges/insignias (por logros: «Completaste 10 casos clínicos de urgencias»), leaderboards/rankings (competición sana entre compañeros), niveles (progresión), narrativa (historia que da sentido), challenges/misiones. Importante: gamificar NO significa convertir todo en juego, sino usar elementos motivacionales del juego manteniendo rigor académico. Las opciones A, C y D malinterpretan el concepto.

Explicación: La IA generativa (GPT-4, Claude, etc.) está revolucionando e-learning con aplicaciones como: (1) Creación de contenido: generar borradores de cursos, casos clínicos sintéticos, preguntas test. (2) Tutores virtuales: chatbots que responden dudas 24/7 con lenguaje natural. (3) Feedback personalizado: en lugar de «Respuesta incorrecta», la IA explica el error con detalle adaptado al nivel del alumno. (4) Traducción automática: curso en español → versiones en múltiples idiomas instantáneas. IMPORTANTE: La IA es herramienta de apoyo, NO sustituto completo de tutores humanos (opción C incorrecta). Riesgos: alucinaciones (la IA inventa datos), dependencia excesiva, plagio facilitado, privacidad. Las opciones A y D no describen funciones de IA generativa.