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456
Artículo Científico
Gamificación y tecnología: Impacto diferenciado en el
aprendizaje matemático de quinto y sexto de primaria en
contexto rural.
Gamification and technology: Differentiated impact on mathematics learning
of fifth and sixth graders in rural contexts.
Arias-Portalanza, Diana Carolina
1
; Márquez-Zurita, María Fernanda
2
; Zhinín-Orozco, Lucía
Patricia
3
; Zavala-Angamarca, Mariano Martín
4
.
1
Instituto Superior Universitario Carlos Cisneros; Ecuador, Riobamba;
https://orcid.org/0000-0001-5110-967X; diana.arias@istcarloscisneros.edu.ec
2
Instituto Superior Universitario Carlos Cisneros; Ecuador, Riobamba;
https://orcid.org/0009-0005-2340-2189; maria.marquez@istcarloscisneros.edu.ec
3
Instituto Superior Universitario Carlos Cisneros; Ecuador, Riobamba;
https://orcid.org/0000-0002-9198-007X; lucia.zhinin@istcarloscisneros.edu.ec
4
Instituto Superior Universitario Carlos Cisneros; Ecuador, Riobamba;
https://orcid.org/0000-0003-3327-5150; martin.zavala@istcarloscisneros.edu.ec
1
Autor Correspondencia
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n2/285
Resumen: La educación rural ecuatoriana afronta retos en el aprendizaje de matemáticas, agravados por la
brecha digital y metodologías tradicionales, existiendo un vacío en la literatura sobre cómo la efectividad de
la gamificación varía según el grado escolar. El presente estudio tuvo como objetivo comparar el impacto de
una intervención con gamificación y maquetas electrónicas en el rendimiento matemático entre estudiantes
de quinto y sexto grado en un contexto rural. Se realizó un estudio cuantitativo con diseño cuasiexperimental
en la Unidad Educativa San Andrés (Chimborazo, Ecuador), con 69 estudiantes distribuidos en cuatro grupos:
quinto control (n=17), quinto experimental (n=15), sexto control (n=21) y sexto experimental (n=16). La
intervención de seis meses incluyó Kahoot, Quizizz y maquetas electrónicas, aplicándose la prueba de
Kruskal-Wallis para comparar las calificaciones finales. Los resultados mostraron que los grupos
experimentales superaron a sus controles en ambos grados: quinto (8,44 vs. 7,85, diferencia 0,59 puntos) y
sexto (8,42 vs. 8,05, diferencia 0,37 puntos). La prueba global evidenció diferencias significativas entre los
cuatro grupos (H=8,569; gl=3; p=0,036), aunque las comparaciones por pares con ajuste Bonferroni no
alcanzaron significancia. Se concluye que la gamificación y las maquetas electrónicas generan una tendencia
favorable en el aprendizaje matemático, con mayor impacto en quinto grado, evidenciando que la efectividad
está modulada por el desarrollo cognitivo, lo que sugiere la necesidad de intervenciones diferenciadas según
el grado escolar en contextos rurales.
Palabras clave: gamificación; tecnología educativa; educación rural; enseñanza de matemáticas; aprendizaje
diferenciado.
Abstract: Rural education in Ecuador faces challenges in mathematics learning, exacerbated by the digital
divide and traditional methodologies, with a gap in the literature on how the effectiveness of gamification varies
by grade level. This study aimed to compare the impact of an intervention using gamification and electronic
models on mathematics achievement between fifth and sixth grade students in a rural context. A quantitative
study with a quasi-experimental design was conducted at Unidad Educativa San Andrés (Chimborazo,
Ecuador), involving 69 students distributed into four groups: fifth control (n=17), fifth experimental (n=15), sixth
control (n=21), and sixth experimental (n=16). The six-month intervention included Kahoot, Quizizz, and
electronic models, applying the Kruskal-Wallis test to compare final grades. Results showed that experimental
groups outperformed their controls in both grades: fifth (8.44 vs. 7.85, difference 0.59 points) and sixth (8.42
vs. 8.05, difference 0.37 points). The global test revealed significant differences among the four groups
(H=8.569; df=3; p=0.036), although pairwise comparisons with Bonferroni adjustment did not reach
significance. It is concluded that gamification and electronic models generate a favorable trend in mathematics
learning, with greater impact in fifth grade, demonstrating that effectiveness is modulated by cognitive
development, suggesting the need for grade-differentiated interventions in rural contexts.
Keywords: gamification; educational technology; rural education; mathematics teaching; differentiated
learning
Cita: Arias-Portalanza, D. C.,
Márquez-Zurita, M. F., Zhinín-
Orozco, L. P., & Zavala-
Angamarca, M. M. (2026).
Gamificación y tecnología:
Impacto diferenciado en el
aprendizaje matemático de quinto
y sexto de primaria en contexto
rural. Innova Science Journal,
4(2), 456-469.
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v
4/n2/285
Recibido: 20/11/2025
Aceptado: 16/04/2026
Publicado: 30/04/2026
Copyright: © 2026 por los
autores. Este artículo es un
artículo de acceso abierto
distribuido bajo los términos y
condiciones de la Licencia
Creative Commons, Atribución-
NoComercial 4.0 Internacional. (CC
BY-NC).
(https://creativecommons.org/lice
nses/by-nc/4.0/)
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Artículo Científico
1. Introducción
La formación de competencias matemáticas constituye la base fundamental para el
desarrollo del pensamiento crítico y la capacidad de resolución de problemas, (Rojas et
al., 2025) habilidades que se consideran indispensables para el desenvolvimiento
académico, profesional y social en el siglo XXI (Gallegos Chicaiza et al., 2024). A pesar
de esta importancia universal, el aprendizaje de esta disciplina afronta retos persistentes
a nivel global, caracterizados por una marcada desmotivación estudiantil y una brecha
significativa entre los conceptos abstractos impartidos en el aula y su aplicación en la
realidad cotidiana (Vargas-Vera et al., 2024). Ante este escenario, la comunidad
científica y educativa ha volcado sus esfuerzos hacia la exploración de estrategias
innovadoras que transformen la praxis pedagógica; en este sentido, el uso de
tecnologías digitales y la gamificación han emergido como mediadores eficaces que no
solo mejoran el rendimiento académico, sino que potencian el compromiso cognitivo de
los estudiantes al ofrecer entornos de aprendizaje más dinámicos y significativos
(Moreno Avitia et al., 2025).
Esta problemática global se manifiesta en América Latina, una región donde las brechas
en la calidad educativa y el acceso inequitativo a recursos pedagógicos continúan
siendo obstáculos estructurales para el aprendizaje de las matemáticas. Según los
resultados del Estudio Regional Comparativo y Explicativo (ERCE), gran parte de los
estudiantes de la región no logran superar los niveles básicos de desempeño en esta
disciplina, una tendencia que se agrava en contextos de vulnerabilidad socioeconómica
(UNESCO, 2021). En el caso específico de Ecuador, el panorama es alarmante: de
acuerdo con los informes del Instituto Nacional de Evaluación Educativa (INEVAL,
2025), el 69.9% de los estudiantes de Básica Media no alcanza el nivel de logro mínimo
de competencia, con un promedio nacional estancado en 683 puntos sobre 1000. Esta
crisis educativa se ve profundizada por una persistente brecha digital que trasciende el
simple acceso a dispositivos, condicionando severamente la calidad de la información y
las experiencias de aprendizaje en los sectores rurales (De la Cruz-Veliz et al., 2024).
En estos entornos, la carencia de conectividad y de recursos didácticos innovadores no
solo limita el desarrollo de habilidades lógico-matemáticas, sino que perpetúa un ciclo
de desigualdad técnica y pedagógica que afecta desproporcionadamente a las
comunidades más alejadas de los centros urbanos (Ganchozo-Loor et al., 2024).
Frente a este escenario de exclusión, la innovación tecnológica y la aplicación de
metodologías activas, específicamente la gamificación, han emergido como respuestas
pedagógicas con un alto potencial transformador. La gamificación, definida como la
integración de elementos y dinámicas propias del diseño de juegos en entornos
educativos, busca potenciar la motivación intrínseca y el compromiso cognitivo del
estudiante (Moreta-López et al., 2025). Al combinar estos recursos digitales con
elementos tangibles como la robótica o la electrónica básica, se crea un entorno de
aprendizaje activo que fortalece tanto la comprensión conceptual como la disposición
afectiva hacia la asignatura (Sullivan & Bers, 2016; Pimentel et al., 2024).
A pesar de la profusa evidencia sobre las bondades de la gamificación, persiste un vacío
en la literatura científica respecto a cómo su efectividad fluctúa en función de la madurez
cognitiva y el nivel de desarrollo de los estudiantes dentro de la Educación Básica Media.
Esta omisión es crítica, pues ignora las transiciones evolutivas descritas en la teoría del
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Artículo Científico
desarrollo cognitivo de Jean Piaget; mientras que los estudiantes de quinto año (9-10
años) se encuentran consolidando las operaciones concretas y requieren de la
manipulación física y el soporte visual para aprehender conceptos matemáticos, los de
sexto año (10-11 años) inician un tránsito hacia el pensamiento formal, poseyendo una
mayor capacidad de abstracción (Piaget, 2001). Esta distinción madurativa sugiere que
el impacto de herramientas como las maquetas electrónicas o las plataformas digitales
no es uniforme. A esto se suma el "efecto novedad" (novelty effect), un fenómeno
ampliamente documentado en la literatura sobre gamificación, que sugiere que el
impacto inicial de las estrategias lúdicas tiende a disminuir con el tiempo a medida que
los estudiantes se familiarizan con la herramienta.
Rodrigues et al. (2022), en un estudio longitudinal con 756 estudiantes, evidenciaron
que el efecto de la gamificación comenzaba a decrecer después de cuatro semanas de
intervención, aunque se observaba una recuperación parcial entre las semanas seis y
diez, configurando un patrón en forma de "U" . Este hallazgo resulta relevante para el
contexto escolar, pues sugiere que la respuesta emocional y el compromiso hacia una
tecnología podrían erosionarse más rápidamente en grados superiores si la estrategia
no se alinea con sus crecientes expectativas de complejidad y autonomía. Por tanto,
resulta imperativo investigar si la innovación tecnológica actúa con la misma intensidad
como mediador del aprendizaje en diferentes cohortes generacionales dentro del mismo
ciclo educativo, o si, por el contrario, su éxito está condicionado por la etapa del
desarrollo en la que se encuentra el aprendiz.
Investigaciones recientes comienzan a arrojar luz sobre la compleja interacción entre la
tecnología y el nivel escolar, sugiriendo que el impacto de la innovación no es un valor
uniforme a lo largo del ciclo educativo. Según una revisión sistemática de Mendoza-
Cedeño et al. (2025), aunque las estrategias de gamificación y el uso de recursos
digitales mejoran significativamente el aprendizaje en Educación Básica Media, su
efectividad está condicionada por la capacidad de estas herramientas para facilitar la
comprensión de conceptos abstractos según el grado. En esta línea, se ha observado
que en los niveles superiores de primaria, el impacto de los recursos tecnológicos puede
verse limitado si no evolucionan hacia enfoques más desafiantes que trasciendan la
repetición mecánica y el formato básico de preguntas y respuestas (Maguiña-Huerta y
Padilla-Caballero, 2025).
Este fenómeno se vincula con la necesidad de ofrecer un "techo" de complejidad
adecuado; mientras que en los primeros grados la lúdica fomenta la motivación inicial,
en grados superiores la tecnología debe integrarse como un andamiaje para el
pensamiento profundo y la resolución de problemas (Guzmán-Rivera et al., 2020). Por
tanto, la evidencia acumulada sugiere que la efectividad de la innovación tecnológica
está modulada por una tríada crítica: el desarrollo evolutivo del niño, la complejidad de
los contenidos curriculares y la arquitectura pedagógica de la herramienta, factores que
determinan si la tecnología realmente impulsa el desempeño matemático o se limita a
un entusiasmo superficial (Pinargote y Murillo, 2025).
En el caso particular de la educación rural ecuatoriana, estas dinámicas de aprendizaje
se ven condicionadas por desafíos estructurales que agudizan la brecha pedagógica.
En el caso particular de la educación rural ecuatoriana, estas dinámicas de aprendizaje
se ven condicionadas por desafíos estructurales que agudizan la brecha pedagógica.
(Ruano-Gordon et al., 2026) sostienen que el desarrollo del pensamiento lógico-
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numérico requiere de una mediación pedagógica que trascienda lo tradicional,
sugiriendo que las deficiencias en el desempeño suelen estar ligadas a una enseñanza
descontextualizada de las nociones básicas. En instituciones como la Unidad Educativa
San Andrés, se ha evidenciado que, aunque la gamificación y las maquetas electrónicas
mejoran la motivación y participación activa, factores como la brecha digital y la duración
de la intervención pueden limitar el impacto cuantitativo en el rendimiento académico de
los grados superiores (Arias-Portalanza et al., 2026). Comprender cómo responden los
estudiantes de quinto y sexto año de básica ante estímulos tecnológicos y maquetas
electrónicas no es solo una cuestión académica, sino una necesidad pragmática para
optimizar las intervenciones educativas en sectores vulnerables. Por tanto, este estudio
se justifica al aportar evidencia empírica desde un contexto poco explorado, permitiendo
determinar si la inversión en tecnología educativa debe ser diferenciada para maximizar
el rendimiento académico en la ruralidad.
Bajo este marco analítico, el presente estudio tiene como objetivo comparar la
efectividad de una intervención educativa basada en gamificación y maquetas
electrónicas en el rendimiento académico de matemáticas entre estudiantes de quinto y
sexto año de Educación General Básica Media en un contexto rural ecuatoriano. Se
plantea como hipótesis que el efecto de la intervención gamificada con uso de
herramientas tecnológicas sobre el rendimiento en matemáticas será significativamente
mayor en los estudiantes de quinto grado en comparación con los de sexto grado,
debido a un mejor alineamiento entre las estrategias lúdico-manipulativas y las
necesidades cognitivas propias de esta etapa de desarrollo concreto. El valor de esta
investigación radica en que sus hallazgos permitirán transitar hacia un diseño más
diferenciado y eficaz de las intervenciones tecnológicas en la educación básica,
especialmente en contextos vulnerables. Al identificar qué niveles educativos responden
con mayor vigor a estas herramientas, se optimizarán los esfuerzos institucionales por
reducir la brecha digital y mejorar el aprendizaje matemático, garantizando que la
innovación pedagógica no sea solo un recurso accesorio, sino un motor de equidad
educativa.
2. Materiales y Métodos
2.1 Enfoque y tipo de investigación
El presente estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, dado que buscó medir y
comparar el efecto de una intervención educativa en el rendimiento académico en
matemáticas a través de datos numéricos (calificaciones finales). El tipo de investigación
es aplicada, ya que se centró en la resolución de un problema concreto del contexto
educativo rural: la mejora del aprendizaje matemático mediante metodologías activas y
herramientas tecnológicas. Adicionalmente, presentó un alcance comparativo, pues su
propósito fue contrastar los resultados de la intervención entre dos niveles de
escolaridad (quinto y sexto de básica) dentro de un mismo contexto educativo.
2.2 Diseño de la investigación
Se empleó un diseño cuasiexperimental con grupo de control no equivalente. Se trabajó
con grupos intactos preexistentes (paralelos A y B en cada grado), sin aleatorización en
la asignación, dado que los grupos ya estaban conformados por la institución educativa.
El diseño corresponde a un modelo factorial 2 × 2, donde el primer factor es el grupo de
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investigación (control vs. experimental) y el segundo factor es el grado escolar (quinto
vs. sexto). Este diseño permitió evaluar tanto el efecto principal de la intervención como
su posible interacción con el nivel de escolaridad.
2.3 Contexto y participantes
La investigación se llevó a cabo en la Unidad Educativa San Andrés, ubicada en la
parroquia San Andrés, cantón Guano, provincia de Chimborazo, Ecuador. Esta
institución es de carácter público y rural, caracterizándose por sus limitaciones
tecnológicas, escasa conectividad a internet, infraestructura básica y recursos
didácticos restringidos, lo que la convierte en un escenario representativo de la realidad
educativa rural ecuatoriana.
Los participantes fueron estudiantes de los niveles de quinto y sexto año de Educación
General Básica Media. En cada grado existen dos paralelos (A y B), conformados como
grupos intactos por la institución, los cuales fueron asignados de la siguiente manera:
Quinto grado A: Grupo experimental (intervención con gamificación y tecnología)
Quinto grado B: Grupo control (metodología tradicional)
Sexto grado A: Grupo control (metodología tradicional)
Sexto grado B: Grupo experimental (intervención con gamificación y tecnología)
2.4 Muestra
Se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia, considerando la totalidad de
estudiantes matriculados en los paralelos de quinto y sexto año, dado que representan
la población accesible del nivel. La muestra final quedó conformada por 69 estudiantes,
distribuidos en cuatro grupos como se indica en la tabla 1:
Tabla 1
Muestra de los estudiantes distribuida en 4 grupos
N
Descripción
17
Estudiantes de quinto grado, paralelo B, que continuaron con metodología
tradicional
15
Estudiantes de quinto grado, paralelo A, que participaron en la intervención
tecnológica
21
Estudiantes de sexto grado, paralelo A, que continuaron con metodología
tradicional
16
Estudiantes de sexto grado, paralelo B, que participaron en la intervención
tecnológica
69
Nota. Elaborado por los autores
2.5 Intervención pedagógica
La intervención tuvo una duración de seis meses y se implementó en los grupos
experimentales de quinto y sexto año. Mientras que los grupos de control continuaron
con la metodología tradicional basada en clases expositivas, ejercicios en pizarra y
deberes escritos, los grupos experimentales participaron en sesiones activas semanales
que integraron herramientas tecnológicas y estrategias de gamificación.
Las principales herramientas utilizadas fueron:
Kahoot y Quizizz: Plataformas digitales para el desarrollo de actividades de
gamificación en contenidos de suma, resta, multiplicación, división y fracciones.
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Estas herramientas permitieron la retroalimentación inmediata y la práctica
adaptativa.
Maquetas electrónicas interactivas: Elaboradas con materiales reciclados y
componentes electrónicos básicos (LEDs, cables, baterías, interruptores). Entre
ellas se incluyeron:
Ruleta fraccionaria electrónica: para la comprensión de fracciones
Tabla electrónica de multiplicación: con retroalimentación visual mediante LEDs
Carritos electrónicos: para el aprendizaje de la división a partir de medición de
tiempo y distancia
Aplicaciones interactivas: Para el refuerzo de operaciones básicas mediante
plataformas digitales, adaptadas al ritmo de aprendizaje de cada estudiante.
La intervención se estructuró en tres fases:
1. Fase diagnóstica: Evaluación inicial del rendimiento previo en matemáticas e
identificación de los recursos tecnológicos disponibles en la institución y en los
hogares de los estudiantes.
2. Fase de implementación: Desarrollo de sesiones activas semanales durante
seis meses, integrando las herramientas tecnológicas mencionadas con los
contenidos curriculares específicos de cada grado.
3. Fase de evaluación: Recolección de las calificaciones finales de matemáticas
al término del periodo lectivo para todos los estudiantes participantes.
2.6 Variables
Variable independiente: Metodología de enseñanza, con dos niveles:
Metodología tradicional (grupo de control)
Metodología activa con gamificación y maquetas electrónicas (grupo
experimental)
Variable dependiente: Rendimiento académico en la asignatura de matemáticas,
operacionalizado a través de las calificaciones finales obtenidas en el periodo
lectivo, expresadas en una escala de 0 a 10 puntos, donde 7 representa el
puntaje mínimo de aprobación según la normativa educativa ecuatoriana.
Variable moderadora: Grado escolar, con dos niveles:
Quinto año de Educación General Básica Media
Sexto año de Educación General Básica Media
2.7 Instrumentos de recolección de datos
El único instrumento de recolección de datos fueron las calificaciones finales de los
estudiantes en la asignatura de matemáticas, correspondientes al periodo lectivo en el
que se desarrolló la intervención. Estas calificaciones fueron obtenidas de los registros
oficiales de la Unidad Educativa San Andrés y reflejan el promedio acumulado del año
escolar. Las calificaciones se expresan en una escala numérica de 0 a 10 puntos, con
un decimal de precisión.
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2.8 Procedimiento
El procedimiento se desarrolló en las siguientes etapas:
1. Autorización institucional: Se solicitó y obtuvo el permiso de las autoridades
de la Unidad Educativa San Andrés para realizar la investigación, asegurando la
confidencialidad de los datos de los estudiantes.
2. Conformación de grupos: Se identificaron los paralelos existentes en quinto y
sexto grado. Se asignó como grupo experimental al paralelo A de quinto y al
paralelo B de sexto; como grupo control al paralelo B de quinto y al paralelo A
de sexto. Esta asignación respondió a la organización preexistente de la
institución, sin intervención de los investigadores.
3. Intervención: Durante seis meses, los grupos experimentales participaron en
sesiones semanales con gamificación y maquetas electrónicas, mientras que los
grupos de control continuaron con la metodología tradicional impartida por los
mismos docentes.
4. Recolección de calificaciones: Al finalizar el periodo lectivo, se recopilaron las
calificaciones finales de matemáticas de todos los estudiantes de los cuatro
grupos, directamente de los registros oficiales de la institución.
5. Organización de datos: Se construyó una base de datos en hoja de cálculo,
organizando la información en cuatro columnas: identificador del estudiante,
grado escolar (5 o 6), grupo de investigación (control o experimental) y
calificación final.
6. Análisis estadístico: Los datos fueron importados al software estadístico IBM
SPSS Statistics 27 para su procesamiento y análisis.
2.9 Análisis de datos
El análisis estadístico se realizó en el software IBM SPSS Statistics 27 siguiendo el
siguiente procedimiento:
Análisis descriptivo: Se calcularon medidas de tendencia central (media,
mediana) y de dispersión (desviación estándar, mínimos y máximos) para cada
uno de los cuatro grupos: Quinto Control, Quinto Experimental, Sexto Control y
Sexto Experimental.
Prueba de normalidad: Para verificar el supuesto de normalidad en la distribución
de las calificaciones de cada grupo, se aplicó la prueba de Shapiro-Wilk, dado
que el tamaño muestral de algunos grupos es inferior a 50. Se consideró un nivel
de significación de α = 0.05.
Prueba de comparación: Dado que los resultados de la prueba de normalidad
evidenciaron que el grupo Sexto Control no cumplió con el supuesto de
normalidad (Shapiro-Wilk, p = 0,002), se optó por una prueba no paramétrica.
Se aplicó la prueba de Kruskal-Wallis, que permite comparar las medianas de
más de dos grupos independientes. Posteriormente, se realizaron
comparaciones por pares con ajuste de Bonferroni para identificar entre qué
grupos específicos existían diferencias significativas.
Se consideró un nivel de significación estadística de α = 0.05 para todas las pruebas.
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3. Resultados
A continuación, se presentan los resultados del análisis estadístico realizado para
comparar el rendimiento académico en matemáticas entre los grupos de control y
experimental de quinto y sexto grado, tras la implementación de una intervención
basada en gamificación y maquetas electrónicas durante seis meses.
3.1 Análisis descriptivo
Se recopilaron las calificaciones finales de matemáticas de los 69 estudiantes
participantes, distribuidos en cuatro grupos: Quinto Control (n = 17), Quinto
Experimental (n = 15), Sexto Control (n = 21) y Sexto Experimental (n = 16). La Tabla 2
presenta los estadísticos descriptivos para cada grupo.
Tabla 2
Estadísticos descriptivos de las calificaciones finales en matemáticas por grado
y grupo
Grupo
n
Media
Mediana
Desviación
estándar
Mínimo
Máximo
Quinto Control
17
7,85
7,80
0,42
7,07
8,90
Quinto
Experimental
15
8,44
8,45
0,39
7,80
9,10
Sexto Control
21
8,05
8,10
0,42
7,30
8,90
Sexto
Experimental
16
8,42
8,45
0,39
7,80
9,29
Total
69
8,17
8,05
0,80
7,02
10,00
Nota. Las calificaciones se expresan en una escala de 0 a 10 puntos. Fuente: Elaborado por los
autores
Como se observa en la Tabla 2, los grupos experimentales obtuvieron medias
superiores en comparación con sus respectivos grupos de control. En quinto grado, el
grupo experimental (M = 8,44) superó al grupo control (M = 7,85) en 0,59 puntos. En
sexto grado, el grupo experimental (M = 8,42) superó al grupo control (M = 8,05) en 0,37
puntos. La diferencia más pronunciada se observó en quinto grado.
3.2 Prueba de normalidad (Shapiro-Wilk)
Para determinar si los datos cumplían con el supuesto de normalidad necesario para
aplicar pruebas paramétricas, se realizó la prueba de Shapiro-Wilk en cada uno de los
cuatro grupos. Los resultados se presentan en la Tabla 3.
Tabla 3
Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk por grupo
Grupo
n
Estadístico W
gl
Sig. (p)
Quinto Control
17
0,901
17
0,072
Quinto Experimental
15
0,953
15
0,579
Sexto Control
21
0,830
21
0,002
Sexto Experimental
16
0,955
16
0,567
Nota. Se considera que los datos se distribuyen normalmente cuando p > 0,05. Fuente:
Elaboración propia con SPSS.
Los resultados evidencian que el grupo Sexto Control no cumplió con el supuesto de
normalidad (p = 0,002), mientras que los tres grupos restantes presentaron
distribuciones normales (p > 0,05). Dado que uno de los grupos violó el supuesto de
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normalidad, se optó por utilizar una prueba no paramétrica para la comparación entre
los cuatro grupos.
3.3 Prueba de Kruskal-Wallis
Se aplicó la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis para comparar las distribuciones
de las calificaciones finales entre los cuatro grupos independientes. Los resultados se
presentan en la Tabla 4.
Tabla 4
Prueba de Kruskal-Wallis para la comparación de calificaciones entre grupos
Estadístico
Valor
H (estadístico de prueba)
8,569
Grados de libertad (gl)
3
Sig. asintótica (p-valor)
0,036
Nota. Las estadísticas de prueba se ajustan para empates. Fuente: Elaboración propia con
SPSS.
Los resultados muestran diferencias estadísticamente significativas entre los cuatro
grupos (H = 8,569; gl = 3; p = 0,036). Esto indica que la distribución de las calificaciones
no es homogénea entre los grupos de quinto y sexto grado, tanto en sus versiones
control como experimental.
3.4 Comparaciones por pares (Post hoc con ajuste Bonferroni)
Para identificar entre qué grupos específicos existían diferencias significativas, se
realizaron comparaciones por pares con ajuste de Bonferroni para controlar el error tipo
I debido a múltiples comparaciones. Los resultados se presentan en la Tabla 5.
Tabla 5
Comparaciones por pares entre grupos (Kruskal-Wallis con ajuste Bonferroni)
Comparación
Diferencia de
rangos promedio
Error
estándar
Estadístico de
prueba
p-
valor
p-valor
ajustado
Quinto Control vs. Sexto
Control
-3,071
6,545
-0,469
0,639
1,000
Quinto Control vs. Quinto
Experimental
-15,667
7,107
-2,205
0,027
0,165
Quinto Control vs. Sexto
Experimental
-15,781
6,988
-2,258
0,024
0,143
Sexto Control vs. Quinto
Experimental
12,595
6,782
1,857
0,063
0,380
Sexto Control vs. Sexto
Experimental
-12,710
6,657
-1,909
0,056
0,337
Quinto Experimental vs.
Sexto Experimental
-0,115
7,210
-0,016
0,987
1,000
Nota. Se muestran las significaciones asintóticas (pruebas bilaterales). Los valores de
significación se han ajustado mediante la corrección de Bonferroni para múltiples pruebas.
Fuente: Elaboración propia con SPSS.
A pesar de que la prueba global de Kruskal-Wallis arrojó diferencias significativas (p =
0,036), ninguna de las comparaciones por pares alcanzó significancia estadística
después del ajuste Bonferroni (p > 0,05 en todos los casos). Sin embargo, es importante
destacar que las comparaciones entre Quinto Control y los grupos experimentales (tanto
Quinto como Sexto Experimental) presentaron diferencias marginales antes del ajuste
(p = 0,027 y p = 0,024, respectivamente).
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3.5 Representación gráfica de los resultados
La Figura 1 presenta el gráfico de caja y bigotes (boxplot) que muestra la distribución de
las calificaciones finales en matemáticas para cada uno de los cuatro grupos.
Figura 1
Distribución de calificaciones finales en matemáticas por grupo
Nota. Figura elaborada con IBM SPSS Statistics 27.
Las cajas representan el rango intercuartil (RIC), las líneas horizontales dentro de
cada caja representan la mediana, y los bigotes se extienden hasta los valores mínimo
y máximo. Se observa que:
Los grupos experimentales (Quinto Experimental y Sexto Experimental)
presentan medianas más elevadas que sus respectivos grupos de control.
El grupo Quinto Control muestra la mayor dispersión en el rango inferior de
calificaciones.
El grupo Quinto Experimental presenta la distribución más homogénea, con un
rango intercuartil más estrecho.
4. Discusión
Los resultados evidencian una tendencia positiva de la gamificación y las maquetas
electrónicas en el aprendizaje matemático, particularmente en quinto grado, donde la
diferencia entre el grupo experimental y control fue de 0,59 puntos frente a 0,37 puntos
en sexto grado. Estos hallazgos coinciden con lo reportado por Moreno Avitia et al.
(2025) y Sullivan y Bers (2016) sobre el potencial de la tecnología como mediador
cognitivo, aunque la magnitud del efecto observado es menor a la documentada en
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contextos con mayores recursos, lo que refleja el impacto de la brecha digital estructural
en entornos rurales (De la Cruz-Veliz et al., 2024; Ganchozo-Loor et al., 2024). La mayor
efectividad en quinto grado se explica desde la teoría del desarrollo cognitivo de Piaget
(2001), pues los estudiantes de esta edad (9-10 años) se encuentran consolidando
operaciones concretas y requieren de la manipulación física que proporcionan las
maquetas electrónicas, mientras que los de sexto grado (10-11 años), con mayor
capacidad de abstracción, demandan herramientas que ofrezcan un mayor nivel de
complejidad y desafío cognitivo (Maguiña-Huerta y Padilla-Caballero, 2025; Guzmán-
Rivera et al., 2020). A esto se suma el "efecto novedad" documentado por Rodrigues et
al. (2022), que explicaría el desgaste más acelerado del interés en sexto grado tras seis
meses de intervención. Aunque la prueba global de Kruskal-Wallis mostró diferencias
significativas entre los cuatro grupos (p = 0,036), las comparaciones por pares con ajuste
Bonferroni no alcanzaron significancia estadística, lo que se atribuye al tamaño muestral
reducido (n = 69) y a la heterogeneidad en la distribución de los datos, particularmente
en el grupo Sexto Control que incumplió el supuesto de normalidad. Estos hallazgos
subrayan la necesidad de diferenciar las intervenciones tecnológicas según el grado
escolar, considerando que los estudiantes de quinto grado responden favorablemente a
estrategias lúdico-manipulativas, mientras que los de sexto grado requieren
herramientas que trasciendan la repetición mecánica (Mendoza-Cedeño et al., 2025).
Entre las limitaciones del estudio se encuentran el tamaño muestral reducido, la
ausencia de mediciones de variables mediadoras como la motivación o la actitud hacia
las matemáticas, y la especificidad del contexto rural ecuatoriano que limita la
generalización de los hallazgos. Futuras investigaciones deberían orientarse hacia
estudios longitudinales que evalúen la sostenibilidad de los efectos, diseños mixtos que
incorporen métodos cualitativos para comprender las percepciones de los estudiantes,
y la replicación en otras instituciones rurales para validar la consistencia de los
resultados.
5. Conclusiones
El presente estudio tuvo como objetivo comparar la efectividad de una intervención
educativa basada en gamificación y maquetas electrónicas en el rendimiento académico
de matemáticas entre estudiantes de quinto y sexto año de Educación General Básica
Media en un contexto rural ecuatoriano. Los resultados alcanzados permiten concluir
que la innovación tecnológica aplicada mediante metodologías activas genera una
tendencia favorable en el aprendizaje matemático, aunque con matices diferenciados
según el grado escolar.
En primer lugar, se confirma que la implementación de herramientas como Kahoot,
Quizizz y maquetas electrónicas contribuye a mejorar el rendimiento académico,
evidenciándose que los grupos experimentales superaron a sus respectivos grupos de
control tanto en quinto como en sexto grado. Este hallazgo valida el potencial de estas
estrategias como mediadores cognitivos en contextos rurales, donde las limitaciones
tecnológicas y de conectividad representan desafíos estructurales que deben ser
considerados en el diseño de intervenciones educativas.
En segundo lugar, se demuestra que el impacto de la intervención no es uniforme entre
los niveles educativos, siendo más pronunciado en quinto grado (diferencia de 0,59
puntos) que en sexto grado (diferencia de 0,37 puntos). Esta diferencia sustenta la
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hipótesis planteada, al evidenciar que los estudiantes de quinto grado, quienes se
encuentran en una etapa de consolidación de operaciones concretas, responden de
manera más favorable a estrategias lúdico-manipulativas como las maquetas
electrónicas, mientras que los de sexto grado, con mayor capacidad de abstracción,
demandan herramientas que ofrezcan un mayor nivel de complejidad cognitiva y desafío
intelectual.
En tercer lugar, aunque la prueba global de Kruskal-Wallis reveló diferencias
estadísticamente significativas entre los cuatro grupos (p = 0,036), las comparaciones
por pares no alcanzaron significancia tras el ajuste Bonferroni, lo que refleja la
importancia de considerar el tamaño muestral y la potencia estadística en la
interpretación de los resultados. Esta limitación metodológica no invalida la tendencia
positiva observada, pero subraya la necesidad de ampliar la muestra en futuras
investigaciones para consolidar la evidencia empírica.
El aporte principal de esta investigación a la ciencia educativa radica en haber
identificado que la efectividad de la gamificación y la tecnología educativa está
modulada por el nivel de desarrollo cognitivo de los estudiantes. En contextos rurales,
donde los recursos son limitados, esta diferenciación es crucial para optimizar las
inversiones en innovación pedagógica, evitando enfoques homogéneos que no
consideran las particularidades evolutivas de los aprendices. La evidencia generada
contribuye a cerrar el vacío existente en la literatura sobre cómo fluctúa el impacto de
las herramientas tecnológicas en función del grado escolar dentro de la Educación
Básica Media.
Desde una perspectiva práctica, los hallazgos orientan hacia el diseño de intervenciones
diferenciadas: para quinto grado, se recomienda priorizar estrategias lúdico-
manipulativas que aprovechen la necesidad de soporte concreto; para sexto grado, se
sugiere incorporar herramientas que ofrezcan un "techo" de complejidad más elevado,
como entornos de programación o plataformas que integren resolución de problemas
avanzados, alineadas con su creciente capacidad de abstracción.
Finalmente, el estudio reafirma que la innovación tecnológica en la educación rural
ecuatoriana constituye una vía prometedora hacia una enseñanza más inclusiva y
equitativa, capaz de reducir la brecha digital y potenciar el aprendizaje matemático. No
obstante, su éxito no depende únicamente de la disponibilidad de herramientas, sino de
una implementación sostenida que considere la formación docente, la duración de la
intervención y, fundamentalmente, las características evolutivas y curriculares de los
estudiantes a quienes va dirigida.
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CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.