Claves técnicas para el texto en e-learning
¿Alguna vez has invertido horas en diseñar un curso espectacular y aun así notas que tus alumnos se desconectan antes de terminar la primera lección?
La causa pocas veces es el tema o la plataforma: suele ser el texto que ven —demasiado largo, impersonal o confuso— y basta con unos cuantos ajustes de microcopy, estructura y tono para transformar la experiencia de “siguiente, siguiente, saltar” en un recorrido inmersivo que engancha, guía y motiva hasta el último clic.
En este artículo descubrirás las claves para que cada palabra sea un impulso hacia el aprendizaje, no un obstáculo.
Cuando un curso e-learning es autoinstruccional, el texto en pantalla se convierte en el tutor silencioso que guía, motiva y evalúa. Richard E. Mayer lo sintetiza así:
“People learn better from words and pictures than from words alone” / “Las personas aprenden mejor con palabras e imágenes que solo con palabras” (Mayer, 2020, p.
13).
Esta dupla reduce la carga cognitiva y favorece la retención de la información.
A la par, Jakob Nielsen advierte:
“Users don’t read web pages, they scan” / “Los usuarios no leen páginas web, las inspeccionan” (Nielsen, 1997).
El comportamiento se replica en las pantallas de los cursos, por lo que debemos escribir para lectores que escanean, no para lectores lineales.
En entornos de autoaprendizaje, un microcopy confuso basta para derrumbar la experiencia. En cambio, un texto claro, conversacional y orientado a la acción incrementa la finalización de módulos y disminuye la tasa de abandono.
Claves técnicas de una buena redacción
Segmenta (chunking). Divide la información en bloques de 40-60 palabras; así evitas la “pared de texto” y respetas la memoria de trabajo.
Voz activa y segunda persona. Frases como “Haz clic para continuar” generan cercanía y compromiso.
Microcopy estratégico. “Microcopy is the smallest copy size: fewer than 3 sentences” / “El microcopy es el tamaño más pequeño de copy: menos de tres frases” (Dykes, 2025). Empléalo en títulos, botones, mensajes de error y ayudas contextuales.
Jerarquía tipográfica. Usa estilos H1-H4 combinando tamaño, grosor y color con mesura para guiar el ojo.
Coherencia multilingüe. Si el curso se traducirá, evita modismos locales difíciles de localizar.
Accesibilidad. WCAG 2.2 exige lenguaje claro, lectura asistida y contraste suficiente (W3C, 2023).
Tasa de lectura. Escribe pensando en que se leerán de 180 a 200 palabras por minuto; permite a tus usuarias y usuarios leer sin sentirse apresurados.
Pruebas A/B. Si tienes la posibilidad de hacer pruebas, valida versiones de texto para optimizar la tasa de avance y detectar microajustes de tono.
Ejemplos aplicados
| Técnica | Ejemplo incorrecto / mejorable | Ejemplo optimizado |
|---|---|---|
| 1. Segmenta (chunking) | Pantalla única con 160 palabras sobre el proceso de montaje. | Bloque 1 (Contexto, 45 palabras): “En esta lección aprenderás a montar la válvula de seguridad paso a paso.” Bloque 2 (Acción, 48 palabras): |
| 2. Voz activa y segunda persona | “El botón debe ser presionado para continuar con la simulación.” | “Haz clic en Continuar para probar la simulación.” |
| 3. Microcopy estratégico | Tooltip de ayuda de 4 líneas: “Este módulo interactivo te permitirá experimentar…” | Tooltip de 12 palabras: “Explora cómo reacciona la pieza: mueve el deslizador para verla en acción.” |
| 4. Jerarquía tipográfica | Todos los encabezados con el mismo tamaño (16 pt). | H1 (24 pt/Bold): Instalación de equipos H2 (20 pt/Bold): Paso 1 – Desembalaje Texto cuerpo (14 pt/Regular). |
| 5. Coherencia multilingüe | “¡Ojo, este truco es pan comido!” (regionalismos difíciles de traducir). | “Presta atención: este paso es muy sencillo.” (neutral, fácilmente localizable). |
| 6. Accesibilidad (WCAG 2.2) | Texto gris claro (#BFBFBF) sobre fondo blanco; leer en lector de pantalla dice: “botón” sin contexto. | Color #333333 sobre fondo blanco (contraste 15.3:1). Atributo aria-label en el botón: aria-label=”Enviar respuesta”. |
| 7. Tasa de lectura | Video sincrónico con subtítulos a 260 palabras por minuto. | Subtítulos a 190 ppm y pausa visual de 2 s tras cada bloque de información. |
| 8. Pruebas A/B | Se publica un único microcopy para el botón final (“Hecho”). | Versión A (control): “Hecho” – CTR 62 %. Versión B (prueba): “Completar módulo” – CTR 78 %. Se adopta la B. |
Buenas prácticas de texto en pantalla
Storytelling guiado. Abre cada módulo con una mini-historia que enmarque el objetivo y resuene con el contexto del usuario.
Preguntas socráticas. Formula interrogantes retóricas que obliguen al usuarioa anticipar la respuesta antes de revelarla.
Retroalimentación inmediata. Sustituye el clásico “Incorrecto” por mensajes orientados a la acción: “Revisa el paso 2; ahí encontrarás la pista.”
Lenguaje inclusivo. Evita términos sexistas y procura ejemplos que representen diversidad cultural, de género y de capacidades.
Texto + gesto visual. Complementa instrucciones con íconos, breves animaciones GIF o capturas de pantalla que ilustren la acción.
Compatibilidad móvil. Limita los párrafos a cuatro líneas en vista vertical y verifica la legibilidad en pantallas de 5-6 pulgadas.
Edición en capas. El primer borrador será extenso; en el segundo borrador recorta 30 %; en el tercer borrador pule detalles de estilo y tono.
Mapa de calor. Si tienes acceso a estas herramientas, usa la analítica para identificar zonas de lectura y reorganizar el texto según los patrones de atención.
Retos y futuro de la redacción e-learning
La irrupción de la IA generativa facilita crear microcopy personalizado en tiempo real, pero también aumenta el riesgo de mensajes genéricos o alucinaciones (texto inventado por las IA).
Para 2026 veremos LMS capaces de adaptar el tono de voz según el estilo cognitivo de cada usuario. Por otro lado, la integración de realidad aumentada exigirá textos más breves y contextuales, superpuestos sobre el entorno físico. El reto será equilibrar automatización y curaduría humana para garantizar precisión, calidez y pertinencia cultural.
Resumen
El texto es el tutor silencioso del e-learning autoinstruccional: guía la navegación, motiva y ofrece retroalimentación; si es confuso, aumenta el abandono.
Una redacción clara, concisa y segmentada reduce la carga cognitiva y mejora la retención. Prioriza el microcopy, una voz conversacional, pruebas iterativas y accesibilidad WCAG 2.2 para garantizar que cada pantalla oriente y motive al aprendiz.
El futuro apunta a textos adaptativos generados por IA, siempre bajo supervisión editorial humana.
Fuentes
- Clark, R. C., & Mayer, R. E. (2024). e-Learning and the Science of Instruction (5.ª ed.). Wiley.
- Dykes, T. (2025, 16 de mayo). UX Copy Sizes: Long, Short, and Micro. Nielsen Norman Group. https://www.nngroup.com/articles/ux-copy-sizes/
- Mayer, R. E. (2020). Multimedia Learning (3.ª ed.). Cambridge University Press.
- Nielsen, J. (1997, 30 de septiembre). How Users Read on the Web. Nielsen Norman Group. https://www.nngroup.com/articles/how-users-read-web/
- World Wide Web Consortium. (2023, 5 de octubre). Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2. https://www.w3.org/TR/WCAG22/
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