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<references>
<reference>
  <rt>Dissertation/Thesis</rt>
  <jo>Tesis de la Universidad de Zaragoza</jo>
  <a1>Revilla Hernando, Ana María</a1>
  <a2>Lorente Lorente, Jesús Pedro </a2>
  <t1>Museos más inmersivos: Tecnologías de realidad extendida para potenciar la experiencia de visitantes y difundir el patrimonio</t1>
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  <sn>2254-7606</sn>
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  <vo>2026-69</vo>
  <ab>Esta tesis doctoral examina críticamente la transformación digital de los museos a partir de laconvergencia entre las tecnologías de realidad extendida (realidad virtual, aumentada y mixta), la inteligencia artificial y los gemelos digitales. Sus objetivos incluyen el diagnosticar el estado de la cuestión y los vacíos académicos, elaborar un marco conceptual que articule conservación, exhibición y gestió n inteligente, evaluar mediante estudios de caso el impacto real de estas tecnologías en la experiencia del visitante y en la sostenibilidad institucional, y proponer&lt;br /&gt;recomendaciones y líneas futuras de investigación. La investigación adopta una metodología mixta. Se realiza una revisión bibliográfica exhaustiva y comparativa, complementada con el análisis crítico de más de veinte casos prácticos internacionales (2019-2024), entre ellos “Entrar en el cuadro” (Museo Thyssen-Bornemisza), “Goya Sin Límites” (IAACC Pablo Serrano), “Mona Lisa: Beyond the Glass” (Louvre, 2019), “teamLab Borderless” (Tokio, 2018-22/2024-), o el proyecto europeo VR-Together (2017-20)y las experiencias XR/IA del Smithsonian.&lt;br /&gt;Tras mapear el estado del arte y los vacíos académicos, se construye un marco integrador que vincula conservación, diseño expositivo y gestión inteligente. Los resultados muestran, por un lado, una clara democratización del acceso y un aumento de la participación sensorial; por otro, la emergencia de dilemas sobre espectacularización, sesgos algorítmicos y sobrecarga sensorial.&lt;br /&gt;La investigación demuestra que los gemelos digitales, enlazados a sensores ambientales, permiten modelar procesos de deterioro y optimizar la conservación preventiva. La IA emerge como herramienta clave para la catalogación, la personalización de recorridos y el comisariado&lt;br /&gt;basado en datos, aunque plantea retos éticos y de sesgo algorítmico, y exige auditorías de equidad y transparencia. Sin embargo, el éxito depende de integrar la innovación en planes estratégicos, evaluar su impacto educativo y garantizar la accesibilidad universal.&lt;br /&gt;Como aportación principal, la tesis ofrece un modelo integrador que relaciona grado de inmersión, objetivos museográficos y requisitos de sostenibilidad, y formula directrices para que los museos adopten soluciones XR/IA alineadas con su misión social. Las conclusiones subrayan&lt;br /&gt;que las tecnologías digitales no sustituyen el aura del original, sino que amplían el museo como plataforma híbrida y participativa, siempre que se apliquen con rigor curatorial y evaluación continua.&lt;br /&gt;Finalmente, se formulan cinco líneas de investigación: desarrollo de métricas multimodales que correlacionen inmersión, aprendizaje y emoción; estandarización de gemelos digitales interoperables; creación de marcos éticos-energéticos para medir la huella de carbono de las instalaciones XR; incorporación del diseño universal desde la fase conceptual; y despliegue de modelos económicos híbridos que armonicen rentabilidad y misión educativa. La tesis concluye que la adopción tecnológica solo aporta valor si se integra con rigor y evaluación continua,transformando el museo en una plataforma híbrida inclusiva y sostenible.&lt;br /&gt;</ab>
  <la>spa</la>
  <k1>transformación digital;
                museos híbridos;
                realidad extendida (xr);
                inteligencia artificial (ia);
                gemelos digitales;
                conservación preventiva;
                experiencia del visitante;
                sostenibilidad institucional;
                </k1>
  <pb>Universidad de Zaragoza, Prensas de la Universidad</pb>
  <pp>Zaragoza</pp>
  <py>2026</py>
  <yr>2026</yr>
  <ed/>
  <ul>http://zaguan.unizar.es/record/171698/files/TESIS-2026-069.pdf;
	</ul>
  <no>Imported from Invenio.</no>
</reference>

</references>