LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 235.
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4599
Impacto de la manufactura aditiva en el pensamiento
divergente de estudiantes de bachillerato: un estudio
cuasiexperimental
Impact of additive manufacturing on divergent thinking in upper-
secondary students: a quasi-experimental study
Alex Corral Verdugo
acorral@uts.edu.mx
https://orcid.org/0009-0002-7645-9857
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora
Cd. Obregón Sonora – México
Adrián Sepúlveda Romo
asepulveda@uts.edu.mx
https://orcid.org/0000-0002-7639-3512
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora
Cd. Obregón Sonora – México
Eusebio Jiménez López
ejimenezl@msn.com
https://orcid.org/0000-0001-6893-3550
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora
Cd. Obregón Sonora – México
Alberto Luna Bracamontes
aluna@uts.edu.mx
https://orcid.org/0000-0002-9758-2865
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora
Cd. Obregón Sonora – México
María del Socorro Valdez Tribolet
stribolet@uts.edu.mx
https://orcid.org/0000-0002-3716-2199
Universidad Tecnológica del Sur de Sonora
Cd. Obregón Sonora – México
Ernesto Amado Moreno
ernesto.amado.moreno@gmail.com
https://orcid.org/0009-0001-7823-8516
Centro de Estudios tecnológico Industrial y de Servicio No. 69
Cd. Obregón Sonora – México
Artículo recibido: 13 de junio de 2025. Aceptado para publicación: 01 de octubre de 2025.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
Se estimó el efecto de integrar manufactura aditiva con modelado CAD e impresión 3D en un proyecto
STEAM sobre la creatividad figural en estudiantes de bachillerato. Además, Se realizó un estudio
cuasiexperimental pre–post con grupo de comparación en un plantel público, con una muestra N =
120 alumnos, separándolos en dos grupos de 60. La creatividad se evaluó con el test TTCT Figural
Forma A de Torrance. Dos evaluadores entrenados calificaron los protocolos utilizados y se verificó
la fiabilidad entre ambos evaluadores. Como análisis principal se empleó ANCOVA, controlando la
puntuación inicial, edad y género. La intervención se asoció con un incremento estadísticamente
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ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 236.
significativo en el postest, tras el ajuste por línea base, F(1, 117) = 31.17, p < .001; η²ₚ = .21. Las
ganancias fueron mayores en el grupo experimental obteniéndose 10.6 puntos, mientras que en el
grupo de control fueron alrededor de 1.5. El pretest explicó una fracción sustantiva de la varianza del
postest cercano al 43 %. Los resultados sugieren que el prototipado y la materialización de ideas
mediante manufactura aditiva favorecen la creatividad figural en educación media superior. Se
recomienda replicar con aleatorización por conglomerados, extender a múltiples planteles y realizar
seguimientos a 6–12 meses.
Palabras clave: STEAM, manufactura aditiva, impresión 3D, TTCC creatividad figural
Abstract
The effect of integrating additive manufacturing with CAD modeling and 3D printing in a STEAM project
on figural creativity in high school students was estimated. In addition, a pre-post quasi-experimental
study with a comparison group was conducted in a public school, with a sample of N = 120 students,
separating them into two groups of 60. Creativity was assessed with the Torrance Figural TTCT Form
A test. Two trained evaluators rated the protocols used and reliability between both evaluators was
verified. The primary analysis was ANCOVA, controlling for initial score, age and gender. The
intervention was associated with a statistically significant increase in the posttest, after adjusting for
baseline, F(1, 117) = 31.17, p < .001; η²ₚ = .21. The gains were greater in the experimental group,
obtaining 10.6 points, while in the control group they were around 1.5. The pretest explained a
substantial fraction of the posttest variance, close to 43%. The results suggest that prototyping and
idea realization through additive manufacturing promote figural creativity in upper secondary
education. Replication with cluster randomization, extension to multiple campuses, and follow-up at
6–12 months are recommended.
Keywords: STEAM, additive manufacturing, 3D printing, TTCC figural creativity
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Cómo citar: Corral Verdugo, A., Sepúlveda Romo, A., Jiménez López, E., Luna Bracamontes, A., Valdez
Tribolet, M. del S., & Amado Moreno, E. (2025). Impacto de la manufactura aditiva en el pensamiento
divergente de estudiantes de bachillerato: un estudio cuasiexperimental. LATAM Revista
Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 6 (5), 235 – 247.
https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4599
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 237.
INTRODUCCIÓN
La creatividad hoy en día se entiende como una competencia estratégica dentro del aprendizaje y la
innovación educativa. Diversos estudios han demostrado que existe una relación positiva, de tamaño
moderada entre la creatividad y el rendimiento académico, con r =0.22 de acuerdo a un metaanálisis
de 120 investigaciones (Gajda, 2017).
La evidencia empírica confirma que el fomento y uso que hacemos de la creatividad en entornos
escolares, se presenta como una necesidad a la que hay que abordar de manera seria debido a que,
pruebas enfocadas a la creatividad, como lo es el Test de Pensamiento Creativo de Torrance (TTCT)
(Torrance, 2008), indican que la creatividad medida por medio de este instrumento, señal que se ha ido
disminuyendo desde finales del siglo XX. Esto no es más que una alerta sobre la necesidad que se
tiene, de generar un rediseño en los entornos de aprendizaje con el fin de estimular ideas originales y
el pensamiento profundo (Kim, 2011).
Aguilera y Ortiz-Revilla (2021) mencionan que la integración de ciencia, tecnología, ingeniería, arte y
matemáticas bajo el enfoque STEAM al currículum escolar, ha mostrado mejoras en la creatividad de
los estudiantes (Aguilera, 2021). Sin embargo, la variedad de instrumentos metodológicos, dificultan
las comparaciones directas y la generación de conclusiones sólidas. Por ello una vía particularmente
prometedora es la adición de la impresión 3D y la manufactura aditiva en espacios contemplados para
la educación STEAM, a través de herramientas de diseño en 3D e impresión 3D. Estas tecnologías
permiten que los estudiantes vivan ciclos iterativos de prototipado, ideación y evaluación, lo que
estimula su pensamiento divergente.
La literatura actual indica, que este enfoque presenta mejoras notables tanto en creatividad como
resolución de problemas (Novak, 2021). También, la evidencia empírica ha registrado el aumento en
habilidades creativas y de innovación en contextos cuasiexperimental (Chang, 2016). Para evaluar con
rigor científico estas propuestas en favor del aumento en creatividad, es necesario instrumentos los
cuales sean capaces de estar estandarizados y tener sensibilidad al cambio, por ellos Test como el de
Torrance (TTCT) en sus versiones verbal y figural, se presentan internacionalmente como una
herramienta sólida y confiable para medir distintos aspectos tales como, creatividad, fluidez,
originalidad y elaboración (Runco, 2012). Como nos indica (Alabbasi, 2022) diversos estudios meta
analíticos nos confirman la veracidad y la consistencia del Test de Torrance en su forma figural, para
la medición de creatividad y resolución de problemas (Acar, 2024).
Pese a estas evidencias, aún son muy pocos los estudios realizados en escuelas públicas de
bachillerato y habla hispana que integren la manufactura aditiva al currículo escolar. Además, casi
ninguno utiliza diseños que permitan evaluar el efecto con la solidez necesaria, es decir, con
mediciones pre y post, grupos de comparación, controles estadísticos y reportes con tamaños de
efecto e intervalos de confianza (D, 2013). Esta carencia limita la posibilidad de transferir resultados a
contextos de recursos limitados, donde la toma de decisiones educativas debe ser muy cuidadosa.
Este estudio busca aportar evidencia empírica, que sirva para evidenciar la necesidad de una
actualización curricular en los bachilleratos de escuelas públicas. Se plantea la siguiente pregunta de
investigación: ¿en qué medida el integrar manufactura aditiva y diseño 3D en un contexto STEAM
mejorará el pensamiento creativo y divergente de los estudiantes, medido mediante el Test de Torrance
en su forma figural (TTCT-Figural A) (Torrance, ¿2008) en contraste con la enseñanza habitual?
Igualmente se plantea el objetivo de estimar el efecto de una intervención STEAM con manufactura
aditiva sobre las puntuaciones del test de Torrance en su forma figural (Torrance, 1990). Para ello se
propone un diseño cuasiexperimental con medición pre y post, grupo de comparación y análisis
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ANCOVA que ajuste por el nivel inicial y otras covariables. Se reportan tamaños de efecto con intervalos
de confianza, y se aplicará un control de multiplicidad mediante el procedimiento secuencial de Holm.
De acuerdo a la literatura consultada, se considera evaluar la hipótesis que, tras los ajustes estadísticos
en el grupo estudiado conforme a la intervención planteada, mostrará valores mayores que el grupo de
control, con tamaños de efecto moderados a altos. Con ello, se conducirá en estándares actuales para
las prácticas de investigación educativa (D, 2013) (Holm, 1979) (Hedges, 2023).
METODOLOGÍA
La metodología que se empleó es del tipo cuantitativa explicativa para analizar el efecto de una
intervención STEAM con manufactura aditiva sobre la creatividad figural de estudiantes de
Mecatrónica.
Se aplicó un diseño cuasiexperimental pre-test / post-test con grupos intactos no equivalentes (control
vs experimental), a lo largo de 16 semanas (un semestre académico). Aunque la asignación de grupos
no fue aleatoria, se aplicaron controles estadísticos ANCOVA, verificando la equivalencia inicial en
variables demográficas y académicas relevantes a fin de reducir las posibles amenazas de validez
derivadas del sesgo de selección.
Tabla 1
Asignación de grupos y condición instruccional
Grupo n Grupo
Experimental 60 Proyecto STEAM de modelado CAD en SolidWorks + impresión 3D
Control 60 Instrucción técnica convencional como clase expositiva, sin modelado CAD
ni impresión 3D
Nota: Las aulas se asignaron por calendario escolar (sin aleatorización). Condición experimental:
proyecto STEAM con modelado CAD en SolidWorks e impresión 3D; condición de control: instrucción
técnica convencional sin CAD ni impresión 3D.
Fuente: elaboración propia.
Participantes
La muestra del estudio estuvo conformada por 120 estudiantes de tercer semestre del CETis 69 en
Ciudad Obregón, Sonora. La edad promedio fue de 17.4 años (± 0.8), con un intervalo de confianza del
95 % que osciló entre 17.3 y 17.6 años. En cuanto al género, el 40 % fueron mujeres y el 60 % hombres.
En lo referente al contexto socioeconómico, se observó que 58 % de los estudiantes contaban con una
beca estatal, mientras que el 42 % restante pertenecía a un nivel medio-bajo.
Para participar en el estudio se establecieron ciertos criterios. Como criterios de inclusión, se consideró
que los estudiantes estuvieran inscritos en el tercer semestre del programa de Mecatrónica, que
contarán con el consentimiento informado tanto de ellos mismos como de su tutor grupal, y que
asistieron al menos al 80 % de las sesiones presenciales. Por otro lado, se definieron criterios de
exclusión, descartando a quienes faltaran a la aplicación del pretest o del postest, así como a quienes
no entregaran los productos solicitados de manera completa (archivos en formato nativo, STEP u otro
equivalente).
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En el análisis de equivalencia inicial, se comprobó que ambos grupos eran comparables antes de la
intervención: no hubo diferencias significativas en el promedio académico (t(118) = 0.42, p = .67) ni
en el nivel socioeconómico (χ²(1, N = 120) = 1.12, p = .29).
Con respecto a la potencia muestral, se utilizó el software G*Power 3.1.9.7 (Faul, 2009). Bajo los parámetros f =
0.25, α = .05 y prueba bilateral, el análisis indicó que se necesitaban 64 participantes por grupo para alcanzar
una potencia de (1 − β) cercana al .80. Sin embargo, la muestra real incluyó 60 estudiantes por grupo, lo que
permitió mantener una potencia cercana a .78. Este valor es suficiente para detectar un efecto moderado, y en
caso de que el tamaño del efecto sea mayor (g ≥ 0.80), la potencia alcanzada sería de al menos .95. Además, el
uso de ANCOVA con la puntuación del pretest como covariable ayudó a reducir la varianza de error y a mejorar
la precisión de las estimaciones, por lo que el tamaño muestral se consideró adecuado y robusto para los fines
del estudio.
Instrumento
Tabla 2
Instrumento TTCT–Figural (Forma A): dimensiones, confiabilidad y plan de confiabilidad
Instrumento Dimensiones
evaluadas
Confiabilidad
reportada
Plan de Confiabilidad
TTCT-Figural,
Forma A (Torrance,
2008) evidencia de
validez en
población
mexicana:
(Zacatelco Ramírez,
2013)
Fluidez,
Flexibilidad,
Originalidad,
Elaboración
(según [fuente de
la adaptación en
Figuras]).
α global alrededor
de 0.88; subescalas
0.80–0.86 (valores
de Zacatelco et al.,
2013; muestra de
primaria)
Se recalcularán α de Cronbach y ω
de McDonald (total y subescalas)
con IC 95 %; se estimará
confiabilidad entre evaluadores (κ
de Cohen e ICC [2,2]); dos
evaluadores entrenados;
calibración en ≥10 % de protocolos
antes de puntuar; meta κ e
ICC[2,2] ≥ .80.
Nota: Instrumento: TTCT–Figural, Forma A (Torrance, 2008); guía de puntuación STS (Torrance, 2008)
evidencia psicométrica en población mexicana (Zacatelco Ramírez, 2013). Abreviaturas: α = alfa de
Cronbach; ω = omega de McDonald; κ = kappa de Cohen; ICC(2,2) = coeficiente de correlación
intraclase de dos vías, efectos aleatorios; IC 95 % = intervalo de confianza del 95 %.
Detalle del Instrumento y Calificación del (TTCT)
El Instrumento utilizado TTCT Figural A, evalúa la creatividad de los participantes a través de cuatro
categorías clave: Fluidez (número de ideas), flexibilidad (variedad de categorías de ideas), originalidad
(novedad de las ideas) y elaboración (detalle de las ideas). Para la fase de calificación, dos evaluadores
completaron un entrenamiento estructurado de 6 hr. Basado en el Manual TTCT-Figural y en pautas
descritas por (Garaigordobil, 2004). Después de dos rondas piloto (n = 30) se obtuvo una concordancia
inicial de κ = 0.92 (n = 30). Tras el puntaje de la ronda definitiva (n = 120) la concordancia obtenida de
forma global fue de K= 0.91, ICC (2,2) = 0.89. Además, discrepancias que fueron superiores a ± 1 DE,
se resolvieron por medio de un evaluador externo, donde un auditor independiente hizo la validación
del 10% de las muestras sin ningún hallazgo evidente y sustantivo. Las puntuaciones se transcribieron
a una hoja de cálculo verificada a doble captura y se exportaron posteriormente al software estadístico
SPSS v27 para su procesado.
Procedimiento
Pretest (sem1): aplicación TTCT- Figural A (40 min)
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Intervención (sem. 2-15) - Grupo experimental
Tabla 3
Plan de intervención STEAM con manufactura aditiva y carga horaria (semanas 2–15)
Fase Actividad Horas
Modelado CAD Diseño en 3D en SolidWorks 6
Impresión 3D Impresoras 3D Ender 3 S1 (PLA Ø 1.75 mm) 10
Proyecto STEAM Propuesta, prototipado, iteración 36
Total - 52
Nota: Las horas corresponden a las semanas 2–15 del semestre. Equipos: impresoras 3D Ender 3 S1;
filamento PLA Ø 1.75 mm. Las marcas se citan con fines descriptivos, sin aval comercial.
Fuente: Elaboración propia.
Grupo de control
El grupo de control trabajo con Contenidos tradicionales con clase expositivas, videos, etc.
La Fidelidad de la implementación se aplicó mediante observaciones externas (semanas 3, 8, usando la rúbrica
STEAM-3D la cual consta de 12 ítems. La concordancia inter evaluador (κ de cohen) fue de k ≥ 0.80, teniendo
una retroalimentación de manera formativa al docente tras cada visita. Durante la semana se aplicó una vez más
el postest TTCT – Figural A. Se proporcionó retroalimentación de resultados a los participantes
Análisis de datos
Los análisis se realizaron en SPSS v27. Previamente se evaluaron los supuestos sobre los residuales
del modelo: normalidad (Shapiro–Wilk y gráficos Q–Q) y homogeneidad de varianzas (Levene). Los
valores atípicos se definieron como ±3 DE; no se excluyeron casos y, cuando fue pertinente, se efectuó
un análisis de sensibilidad.
El análisis principal fue una ANCOVA con Post-TTCT como variable dependiente; Grupo (control vs.
experimental) y Género como factores fijos; y Pre-TTCT y Edad como covariables. La homogeneidad
de pendientes se verificó incluyendo la interacción Grupo × Pre; de no cumplirse, se contemplaba el
método (Johnson, 1936) para interpretar diferencias condicionadas al valor de la covariable. Se
emplearon sumas de cuadrados Tipo III, se estimaron medias marginales ajustadas con IC del 95 % y
se reportaron gl, F, p, η²ₚ y el ajuste global (R² y R²aj).
Como análisis descriptivos/complementarios se aplicaron pruebas t (pareadas e independientes),
usando la corrección de Welch cuando se evidenció heterocedasticidad. En las subescalas del TTCT –
Figural se controló la multiplicidad con Holm–Bonferroni (Holm, 1979). Los tamaños de efecto se
informaron como g de Hedges (para t) y η² parcial (para ANCOVA). Todas las pruebas fueron bilaterales
con α = .05.
Para datos faltantes, cuando la proporción fue < 5 % se imputó la media por grupo; si fue ≥ 5 %, se utilizó
imputación múltiple (Little, 1987) en SPSS combinando estimaciones conforme a las reglas de (Little, 1987).
RESULTADOS
El grupo experimental mostró una ganancia promedio de ΔM = 10.6 (DE = 10.2; IC 95 %: 8.0, 13.2) puntos en
creatividad figural, mientras que el grupo control presentó ΔM = 1.5 (DE = 9.7; IC 95 %: −1.0, 4.0) puntos (véase
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ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 241.
Tabla 4 y Figura 1). Este patrón preliminar sugiere un efecto positivo de la intervención STEAM con manufactura
aditiva.
Tabla 4
Estadísticos descriptivos y ganancias (Δ Post − Pre) por grupo
Grupo n Pre-TTCT, M ± DE Post-TTCT, M ± DE Δ (M ± DE) IC 95 % de Δ
Experimental 60 70.0 ± 12.0 80.6 ± 12.0 10.6 ± 10.2 8.0 – 13.2
Control 60 69.5 ± 12.0 71.0 ± 12.0 1.5 ± 9.7 -1.0 – 4.0
Nota: M = media; DE = desviación estándar; Δ = Post – Pre; IC 95 % = intervalo de confianza del 95 %.
Gráfico 1
Diagrama de cajas de la ganancia (Δ Post–Pre) por grupo
Fuente: elaboración propia.
Pruebas inferenciales
La comparación de ganancias entre grupos (varianzas no asumidas; Welch) mostró una mejora mayor
en el grupo experimental que en el control, t(117.75) = 5.01, p < .001, g = 0.91 (IC 95 %: [0.53, 1.28]).
Dentro del grupo experimental, Post (M = 80.6, DE = 12.0) superó a Pre (M = 70.0, DE = 12.0), t(59) =
8.06, p < .001, dᶻ = 1.04 (IC 95 %: [0.73, 1.36]); en el grupo control no se observaron cambios
significativos, t(59) = 1.19, p = .24, dᶻ = 0.15 (IC 95 %: [−0.10, 0.41]). Véase Tabla 5.
Tabla 5
Pruebas t y tamaños de efecto
Prueba t gl p Tamaño de
efecto
IC 95 % del tamaño
del efecto
Control vs Experimental (muestras
independientes)
5.01 117.75 < .001 Hedges g =
0.91
[0.55, 1.26]
Experimental (Pre vs. Post) 8.06 59 < .001 dᶻ = 1.04 [0.73, 1.36]
Control (Pre vs. Post) 1.19 59 .24 dᶻ = 0.15 [−0.10, 0.41]
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ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 242.
Nota: En la comparación entre grupos se utilizó la t de Welch; el tamaño del efecto se reporta como
Hedges’ g (en magnitud absoluta). En las pruebas pareadas se reporta dᶻ (t/√n). Los IC 95 % corresponden
al tamaño del efecto. M = media; DE = desviación estándar; n = 60 por grupo.
Fuente: Elaboración propia.
Análisis de Covarianza (ANCOVA)
Tras controlar Pre-TTCT, edad y género, el efecto de grupo fue significativo: F(1, 117) = 31.17, p < .001,
η²ₚ = .21. El modelo explicó R² = .51 de la varianza total (R²aj = .50). Las medias ajustadas fueron:
Experimental M = 80.44, EE = 1.18, IC 95 % [78.11, 82.77]; Control M = 71.16, EE = 1.18, IC 95 % [68.83,
73.49] (véase Tabla 6 y Figura 2).
Supuestos previos
La interacción Pre x Grupo no presentó significancia, F(1, 117) = 1.17, p = .28, lo que confirma una
homogeneidad de pendientes. La prueba Levene aplicada a los residuales no resultó con significancia
(p = .34), La normalidad de los residuos se consideró aceptable según los gráficos Q–Q y la prueba de
Shapiro–Wilk (p > .05). El tamaño del efecto del factor grupo fue medio–alto (ηp² alrededor de .21),
coherente con g = 0.91
Efecto de grupo
Después del control inicial en la puntuación, el efecto principal de grupo fue significativo, F(1, 117) =
31.17, p < .001, η²ₚ = .21. El modelo explicó el 51 % de la varianza (R² = .51; R²aj = .50). Las medias
ajustadas fueron mayores en el grupo experimental (M = 80.44, EE = 1.18, IC 95 % [78.11, 82.77]) que
en el control (M = 71.16, EE = 1.18, IC 95 % [68.83, 73.49]); la diferencia ajustada de medias
(experimental – control) fue 9.44 puntos (IC 95 % [6.08, 12.79], p < .001). Véase la Tabla 6 y la Figura 2.
Tabla 6
Resultados del análisis de covarianza (ANCOVA) sobre la Creatividad Figural (Post-TTCT) ajustada por
Pre-TTCT, y medias marginales ajustadas (± EE) con IC 95 %
Fuente gl F p η²ₚ
Grupo 1 31.17 < .001 .21
Pre (covariable) 1 88.14 < .001 .43
Error 117
Nota:Ajuste del modelo: R² = .51; R²aj = .50. η²ₚ = eta cuadrado parcial; EE = error estándar; gl = grados
de libertad.
Tabla 7
Medias ajustadas (± EE) e IC 95 %
Grupo Media ajustada EE IC 95 %
Experimental 80.44 1.18 78.11 – 82.77
Control 71.16 1.18 68.83 – 73.49
Fuente: Elaboración propia.
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ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 243.
Gráfico 2
Medias marginales ajustadas (± IC 95 %) de la creatividad figural en los grupos control y experimental,
controlando el efecto de la puntuación inicial (Pre-TTCT)
Fuente: elaboración propia.
DISCUSIÓN
Comparación con la literatura
Los resultados indican, que una intervención STEAM centrada en manufactura aditiva produce un
efecto principal positivo y significativo sobre la creatividad figural, incluso tras controlar el nivel inicial
(η²ₚ = .21). En términos metodológicos, esa magnitud se interpreta como grande cuando se reporta
como proporción de varianza explicada en diseños con covariables, de acuerdo con guías de reporte y
umbrales usados en investigación educativa (D, 2013) (Richardson, 2011). El binomio modelado 3D e
impresión 3D, funciona como catalizador para pensar, transforma visible las ideas y pensamiento,
además de permitir periodos cortos de prueba y ajuste, también hace una conexión profunda en el
aprendizaje de proyectos concretos. Por lo tanto, no es sorprendente que varios estudios reporten
mejoras en la creatividad y el rendimiento en diseño cuando estas herramientas se incorporan en el
aula (Abu Khurma, 2023) (Huang, 2022). Estudios recientes, clasifica los entrenamientos en creatividad
con efectos moderados y, al corregir sesgos, algo más reducidos pero constantes (Sio, 2024). De esta
manera un efecto de η²ₚ = .21 ajustado por pretest indica un impacto educativo significativo y muy
favorable de acuerdo a resultados obtenidos.
Implicaciones teóricas
Desde una mirada socioconstruccionista, “aprender con objetos” y pensar con las manos convierte a
los artefactos en andamios materiales que vuelven visibles las ideas, facilitan la colaboración y
favorecen la co-construcción de significado (Papert, 1991). La cognición externa plantea que las
representaciones y los artefactos disminuyen la carga cognitiva y potencian el razonamiento creativo
(Scaife, 1996). En nuestros datos, la puntuación inicial del TTCT (pre) explica alrededor del 43 % de la
varianza del post, lo que refuerza el carácter acumulativo del aprendizaje creativo y justifica el uso de
ANCOVA para estimar el efecto pedagógico neto en diseños pre–post (Van Breukelen, 2006) (Vickers,
2001).
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ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 244.
Implicaciones prácticas
Docentes: Es indispensable Iniciar con un diagnóstico TTCT el cual permita diferenciar apoyos
(tutorías, sketching, micro-prototipado, etc) e impartir retroalimentación formativa específica sobre las
dimensiones de originalidad, fluidez y elaboración (Hattie, 2007).
Currículo y evaluación: Integración de la manufactura aditiva con momentos reflexivos (bitácoras
breves) y/o rúbricas analíticas para potenciar la metacognición y autorregulación, maximizando el
efecto de la intervención.
Equidad: La implementación de talleres y/o laboratorios de manufactura aditiva, es viable en contextos
medio-bajos, si se realiza con intención de equidad (acceso, mentoría, materiales y tiempos de
máquina), como lo menciona (Vossoughi, 2016)
Limitaciones
El presente estudio contempla limitaciones que deben considerarse al interpretar los hallazgos:
Diseño cuasiexperimental: No hubo asignación aleatoria de participantes a los grupos, por lo que no
puede descartarse confusión residual (p. ej., motivación, expectativas). El ajuste por línea base
mediante ANCOVA mitiga, pero no elimina, este riesgo.
Sitio único y cohorte específica: La muestra contempla con un único plantel de bachillerato público,
con un contexto socioeconómico considerado como medio-bajo; esto restringe la validez externa para
otros planteles. Se requieren réplicas multicéntricas en otras regiones y tipos de plantel para validar la
totalidad del análisis.
Posible efecto docente y contaminación: Las clases se impartieron dentro de la misma institución; no
se modelaron efectos jerárquicos (estudiantes anidados en salón/docente) ni la contaminación entre
grupos. Futuros estudios deberían aleatorizado por conglomerados (salón/plantel) y analizar con
modelos multinivel.
Medición y evidencia psicométrica: Se utilizó TTCT-Figural A con puntuaciones crudas; la evidencia
mexicana citada para la forma Figuras procede principalmente de muestras de primaria, por lo que no
se emplearon baremos externos de edad. Aunque se reporta fiabilidad Inter evaluador elevada y
consistencia interna adecuada en este estudio, es necesario contar con baremos y validaciones
específicas para bachillerato.
Cobertura del constructo evaluado: Se evaluó solo creatividad figural (TTCT – Figural A); no se
consideraron dimensiones verbales ni medidas de producto (p. ej., rúbricas sobre prototipos) o juicio
consensuado. Esto limita la triangulación del constructo.
Seguimiento temporal. No se realizó seguimiento longitudinal; se desconoce la persistencia del efecto
más allá del postest inmediato.
Recursos y costo-efectividad. No se evaluaron de forma sistemática los costos de implementación, la
carga docente ni la dosis (horas efectivas de modelado/impresión), factores relevantes para el
escalamiento.
Líneas futuras
Ensayo controlado aleatorizado por conglomerados (salón/plantel), con potencia planificada y bloques
por NSE/sexo, para reducir sesgos y contaminación.
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ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 245.
Estudios multicéntricos en diferentes regiones y modalidades (público/privado; urbano/rural) con
modelos multinivel (estudiante - salón - plantel).
Seguimiento ampliado, sugerido de 6 y 12 meses (como mínimo) para estimar durabilidad y
trayectorias.
Psicometría específica para bachillerato: baremos locales por edad, invarianza por género/NSE y
calibración de criterios.
Implementación y escalamiento: medir fidelidad, dosis-respuesta (tiempo de máquina, iteraciones), y
costo-efectividad usando marcos de implementación (p. ej., RE-AIM).
CONCLUSIÓN
Cuando las y los estudiantes diseñan y fabrican sus ideas con modelado e impresión 3D dentro de un
proyecto STEAM, su creatividad figural mejora de forma clara. Esa mejora se mantiene incluso
considerando de dónde partían, su edad y su género; en términos técnicos, el efecto fue medio-alto
(η²ₚ= .21).
Un dato que conviene subrayar es que el punto de partida importa mucho. Aproximadamente el 43 %
del desempeño final se explica por la puntuación inicial. ¿Qué implica esto en el aula? Diagnóstico al
inicio, nivelación para quienes lo necesiten y ciclos de prototipado con retroalimentación y pequeños
momentos de reflexión, es simple y realmente funciona.
En lo metodológico, el estudio fue transparente: controlamos covariables, revisamos supuestos y
reportamos tamaños de efecto; además, el TTCT-Figural A se calificó con evaluadores entrenados. En
práctica, la intervención funcionó en una escuela pública de nivel socioeconómico considerada medio-
bajo, lo que demuestra la viabilidad si se realiza con enfoque de equidad.
Por supuesto, hay límites, es un diseño cuasiexperimental en un solo plantel, medimos solamente
creatividad figural y no se realizó un seguimiento estructurado. El siguiente paso es aleatorizar por
salones o planteles, replicar en más contextos, ampliar las medidas (verbales y de producto con
rúbricas/juicio consensuado) y dar seguimiento a 6–12 meses. Con ello podremos confirmar, precisar
y escalar el impacto de la manufactura aditiva en programas STEAM.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 246.
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