DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v7i4.6453
Aprendizaje Basado en Proyectos mediado por robótica
educativa y pensamiento computacional en estudiantes
rurales ecuatorianos de Educación Básica
Project-Based Learning Mediated by Educational Robotics and
Computational Thinking in Ecuadorian Rural Basic Education Students
Walter Feddy Cajape Sánchez
wcajapes@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0009-0001-2558-4562
Facultad de Posgrado Escuela de Educación-Maestría en Educación Básica. Universidad Estatal de Milagro
El Triunfo – Ecuador
Víctor Hugo Mayorga Villegas
vmayorgav@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-4554-1180
Facultad de Posgrado Escuela de Educación. Universidad Estatal de Milagro
Milagro – Ecuador
Artículo recibido: 05 de abril de 2026. Aceptado para publicación: 05 de septiembre de 2026.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
El estudio analizó los cambios en el pensamiento computacional de estudiantes de décimo año de
Educación
General
Básica
después
de
participar
en
una
intervención
de
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
mediada
por
robótica
educativa
en
una
institución
pública
rural
del
cantón
Marcelino
Maridueña,
Guayas,
Ecuador.
Se
desarrolló
una
investigación
cuantitativa,
aplicada,
con
diseño
preexperimental longitudinal de un grupo y mediciones pretest-postest. Participaron 24 estudiantes
de 13 a 15 años. Se evaluó el pensamiento computacional mediante una prueba de desempeño de 16
ítems que comprendió las dimensiones descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y
pensamiento algorítmico. La intervención se desarrolló durante diez semanas mediante proyectos
contextualizados
que
integraron
resolución
de
problemas,
diseño,
construcción,
programación,
prueba y depuración de prototipos robóticos. La puntuación global aumentó de 7.08 (DE = 1.95) en el
pretest a 14.08 (DE = 1.38) en el postest, con una diferencia media de 7.00 puntos, IC 95 % [6.10, 7.90],
t(23)
= 16.13, p < .001 y dz = 3.29. Las cuatro dimensiones presentaron diferencias significativas
después del ajuste de Holm (p < .001), y la abstracción registró el mayor incremento descriptivo. Los
hallazgos
evidenciaron
cambios
intraindividuales
significativos
en
el
pensamiento
computacional
posteriores
a la intervención y aportan evidencia
contextual sobre
la
viabilidad
de
integrar
ABP y
robótica educativa en escenarios rurales. La ausencia de grupo control limita la atribución causal de
los cambios observados.
Palabras
clave:
aprendizaje
basado
en
proyectos,
robótica
educativa,
pensamiento
computacional, educación rural, educación básica
Abstract
This study analyzed changes in computational thinking among tenth-grade Basic General Education
students after participating in a project-based learning intervention mediated by educational robotics
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3143.
at a rural public school in Marcelino Maridueña, Guayas, Ecuador. A quantitative, applied study was
conducted using a longitudinal one-group pre-experimental pretest-posttest design. The participants
were
24
students
aged
13
to
15
years.
Computational
thinking
was
assessed
using
a
16-item
performance test covering decomposition, pattern recognition, abstraction, and algorithmic thinking.
The
ten-week
intervention
involved
contextualized
projects
integrating
problem
solving,
design,
construction, programming, testing, and debugging of robotic prototypes. The overall score increased
from 7.08 (SD = 1.95) at pretest to 14.08 (SD = 1.38) at posttest, with a mean difference of 7.00 points,
95% CI [6.10, 7.90], t(23) = 16.13, p < .001,
and dz = 3.29. All four dimensions showed significant
differences
after
Holm
adjustment
(p
<
.001),
with
abstraction
showing
the
largest
descriptive
increase.
The
findings
indicated
significant
within-participant
changes
in
computational
thinking
following
the
intervention
and
provide
contextual
evidence
regarding
the
feasibility
of
integrating
project-based learning and educational robotics in rural educational settings. The absence of a control
group limits causal attribution of the observed changes.
Keywords:
project-based
learning,
educational
robotics,
computational
thinking,
rural
education, basic education
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Cómo citar: Cajape Sánchez, W. F., & Mayorga Villegas, V. H. (2026). Aprendizaje Basado en
Proyectos mediado por robótica educativa y pensamiento computacional en estudiantes rurales
ecuatorianos de Educación Básica.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y
Humanidades 7 (4), 3143 – 3159. https://doi.org/10.56712/latam.v7i4.6453
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3144.
INTRODUCCIÓN
La incorporación progresiva de tecnologías digitales en los sistemas educativos ha intensificado el
interés
por
competencias
que
permitan
a
los
estudiantes
comprender,
representar
y
resolver
problemas en entornos caracterizados por una creciente interacción entre conocimiento, tecnología y
automatización.
Entre
estas
competencias,
el
pensamiento
computacional
ha
adquirido
especial
relevancia
en
educación
escolar
debido
a
que
integra
procesos
cognitivos
relacionados
con
la
descomposición
de
problemas,
el
reconocimiento
de
patrones,
la
abstracción,
el
pensamiento
algorítmico y la formulación sistemática de soluciones. Su importancia trasciende el aprendizaje de
programación y se vincula con formas de razonamiento aplicables a diversas disciplinas y situaciones
de resolución de problemas. En este sentido, las investigaciones contemporáneas coinciden en que el
pensamiento
computacional
constituye
un
componente
relevante
de
la
formación
K–12
y
de
la
educación
STEM,
aunque
persisten
interrogantes
respecto
de
las
estrategias
pedagógicas
más
efectivas para promover su desarrollo en contextos educativos heterogéneos (Marín et al., 2024; Zhang
et al., 2024).
El desarrollo de estas competencias requiere superar una concepción instrumental de la tecnología
educativa. La disponibilidad de dispositivos o plataformas no garantiza por sí misma transformaciones
sustantivas en los procesos de aprendizaje, puesto que los resultados dependen de la articulación
entre tecnología, diseño pedagógico, preparación docente, características del alumnado y condiciones
del
contexto
educativo
(UNESCO,
2023).
Este
planteamiento
resulta
especialmente
relevante
en
instituciones
rurales,
donde
las
oportunidades
de
participación
en
experiencias
relacionadas
con
programación,
robótica
y
educación
STEM
pueden
estar
condicionadas
por
restricciones
de
infraestructura, conectividad, recursos pedagógicos y acceso a experiencias especializadas. Por tanto,
analizar tecnologías emergentes en estos escenarios implica valorar no solo su disponibilidad, sino
principalmente la forma en que son incorporadas dentro de propuestas pedagógicas contextualizadas.
Dentro de las metodologías centradas en la participación activa del estudiante, el Aprendizaje Basado
en
Proyectos
(ABP)
representa
una
alternativa
particularmente
compatible
con
el
desarrollo
del
pensamiento
computacional.
El
ABP
organiza
el
aprendizaje
alrededor
de
problemas
o
desafíos
auténticos que requieren investigación, toma de decisiones, colaboración, elaboración de productos y
evaluación progresiva de las soluciones desarrolladas. Desde esta perspectiva, su potencial para el
pensamiento computacional deriva de que ambas aproximaciones comparten procesos relacionados
con la identificación de problemas, descomposición de tareas, formulación de alternativas, diseño de
procedimientos
y
evaluación
de
resultados.
El
metaanálisis
desarrollado
por
Zhang
et
al.
(2024),
basado en 31 investigaciones experimentales y cuasiexperimentales, confirmó un efecto positivo del
ABP sobre el pensamiento computacional y evidenció que la magnitud de estos efectos puede variar
según factores vinculados con el diseño de la intervención, las características de los estudiantes y las
condiciones de implementación.
Sin
embargo,
el
efecto
educativo
del
ABP
puede
adquirir
mayor
relevancia
cuando
los
problemas
planteados permiten transformar ideas abstractas en soluciones observables y susceptibles de ser
modificadas. En este escenario, la robótica educativa constituye un entorno particularmente apropiado
porque integra construcción, programación, experimentación, retroalimentación inmediata y resolución
iterativa
de
problemas.
La
interacción
con
dispositivos
robóticos
obliga
al
estudiante
a
formular
secuencias,
identificar
errores,
modificar
procedimientos
y
comprobar
empíricamente
el
funcionamiento
de
las
soluciones
desarrolladas.
Marín
et
al.
(2024),
en
una
revisión
sistemática
centrada
en educación secundaria, identificaron
que
las
experiencias
con
programación y
Arduino
ofrecen
oportunidades
para
desarrollar
pensamiento
computacional,
resolución
de
problemas
y
competencias asociadas con educación STEM. De forma complementaria, Hong (2024), mediante un
metaanálisis de estudios desarrollados con población K–12, encontró un efecto positivo y significativo
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3145.
de
los
robots educativos
sobre
el
pensamiento
computacional,
aunque
también
identificó
que
los
resultados
dependen
de
variables
como
nivel
educativo,
modalidad
de
participación,
enfoque
de
enseñanza, duración de la intervención y tamaño de la muestra.
La
evidencia
disponible
también
muestra
que
el
potencial
de
la
robótica
educativa
no
reside
únicamente
en el recurso tecnológico utilizado,
sino
en
las
experiencias
cognitivas
y
pedagógicas
generadas alrededor de este. Ouyang et al. (2024), mediante una revisión sistemática y metaanálisis
sobre
robótica educativa en STEM,
encontraron
efectos
favorables
sobre
diferentes
resultados
de
aprendizaje
y
señalaron
la
relevancia
de
integrar
los
robots
dentro
de
diseños
instruccionales
coherentes con los objetivos formativos. Desde esta perspectiva, la programación, la construcción y la
experimentación
adquieren
mayor
valor
cuando
forman
parte
de
situaciones
de
aprendizaje
estructuradas
alrededor
de
problemas
que
demandan
participación
activa,
trabajo
colaborativo
y
producción de soluciones.
La
articulación
entre
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos,
robótica
educativa
y
pensamiento
computacional posee sustento empírico específico. Pou et al. (2022) desarrollaron una propuesta que
integró pensamiento computacional y robótica educativa dentro de un enfoque basado en proyectos,
mostrando que ambas dimensiones pueden converger en experiencias donde los estudiantes diseñan,
programan, prueban y modifican soluciones tecnológicas. Estos resultados permiten sostener que la
relación entre ABP y robótica no debe interpretarse como una simple suma de estrategias, sino como
una configuración pedagógica en la cual el proyecto proporciona el problema y la estructura de trabajo,
mientras la robótica ofrece un medio tangible para representar, programar, experimentar y evaluar
soluciones.
No obstante, una proporción importante de la evidencia sobre pensamiento computacional y robótica
educativa procede de contextos escolares con condiciones educativas y tecnológicas distintas de las
presentes
en
sectores
rurales
latinoamericanos.
Las
características
de
estos
escenarios
hacen
necesario
examinar
la
transferibilidad
de
los
resultados
encontrados
en
otros
entornos.
En
este
sentido,
Tang
et
al.
(2024)
demostraron
que
una
intervención
basada
en
robótica
puede
generar
resultados educativos favorables con estudiantes
rurales, aportando evidencia de que este tipo de
experiencias no debe restringirse a escuelas urbanas o con alta disponibilidad tecnológica. Del mismo
modo,
investigaciones
desarrolladas
recientemente
en
comunidades
vulnerables
latinoamericanas
han comenzado a mostrar posibilidades de utilizar robótica educativa mediante configuraciones de
bajo
costo
y diseños pedagógicos contextualizados,
aunque
la
evidencia
regional continúa
siendo
comparativamente limitada (Acosta-Amaya et al., 2025).
La necesidad de ampliar esta evidencia adquiere particular relevancia en el contexto ecuatoriano. El
presente estudio se desarrolló en una institución educativa pública ubicada en el sector rural del cantón
Marcelino Maridueña, provincia del Guayas, Ecuador, con estudiantes
de décimo año de Educación
General Básica. En este escenario educativo se identificaron oportunidades limitadas para que los
estudiantes participaran sistemáticamente en experiencias de diseño, programación y construcción de
soluciones
tecnológicas
orientadas
al
desarrollo
del
pensamiento
computacional.
Aunque
la
institución dispone de determinados recursos tecnológicos, su incorporación pedagógica no se había
estructurado previamente mediante una intervención que integrara Aprendizaje Basado en Proyectos
y robótica educativa.
Esta
situación
plantea
una
brecha
de
investigación
que
trasciende
la
simple
disponibilidad
de
tecnologías. Si bien los metaanálisis recientes muestran efectos favorables tanto del ABP como de la
robótica educativa sobre el pensamiento computacional (Hong, 2024; Zhang et al., 2024), y existen
experiencias que integran explícitamente ambas aproximaciones (Pou et al., 2022),
todavía resulta
necesario determinar cómo se manifiestan estos resultados cuando la intervención se desarrolla con
estudiantes de Educación General Básica pertenecientes a un contexto rural ecuatoriano. La limitada
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3146.
representación de estos escenarios en la literatura restringe la posibilidad de conocer si los beneficios
identificados internacionalmente pueden observarse bajo condiciones educativas y sociotecnológicas
diferentes.
Por consiguiente, el aporte del presente estudio radica en analizar una intervención que articula tres
componentes
que
habitualmente
han
sido
estudiados
de
manera
independiente
o
en
contextos
distintos:
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos,
robótica
educativa
y
pensamiento
computacional.
Su
contribución
contextual
reside
en
generar
evidencia
empírica
desde
una
institución
pública
rural
ecuatoriana, una población escasamente representada en las investigaciones internacionales sobre
educación
STEM
y
tecnologías
emergentes.
De
este
modo,
el
estudio
no
pretende
únicamente
determinar si se producen cambios en pensamiento computacional, sino aportar evidencia acerca de
la
viabilidad
educativa
de
implementar
experiencias
tecnológicas
activas
y
contextualizadas
en
escenarios rurales.
A partir de esta brecha se plantea la siguiente pregunta de investigación: ¿qué cambios se producen
en el pensamiento computacional de estudiantes de décimo año de Educación General Básica de una
institución
educativa
rural
ecuatoriana
después
de
participar
en
una
intervención
de
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos mediada por
robótica
educativa?
Esta
formulación
resulta
coherente
con
un
diseño pretest-postest sin grupo control y evita atribuir causalidad absoluta a la intervención.
En
correspondencia
con
la
pregunta
planteada,
el
objetivo
general
fue
analizar
los
cambios
en
el
pensamiento computacional de estudiantes de décimo año de Educación General Básica después de
participar en una intervención de Aprendizaje Basado en Proyectos mediada por robótica educativa en
una institución educativa rural ecuatoriana. De manera específica, se buscó identificar el nivel inicial
de
pensamiento
computacional
y
sus
dimensiones;
implementar
una
intervención
basada
en
ABP
mediada
por
robótica
educativa;
comparar
las
puntuaciones
obtenidas
antes
y
después
de
la
intervención;
y
determinar
la
magnitud
de
los
cambios
observados
en
las
dimensiones
de
descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y pensamiento algorítmico.
A partir de la evidencia disponible se planteó como hipótesis principal que los estudiantes presentarían
puntuaciones significativamente superiores en pensamiento computacional después de participar en
la intervención de Aprendizaje Basado en Proyectos mediada por robótica educativa respecto de sus
puntuaciones
iniciales
(H1).
Asimismo,
considerando
que
la
programación
y
construcción
de
prototipos requieren identificar información relevante, representar problemas y formular secuencias
ordenadas
de
solución,
se
planteó
que
los
cambios
de
mayor
magnitud
se
observarían
en
las
dimensiones de abstracción y pensamiento algorítmico (H2).
METODOLOGÍA
La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, de carácter aplicado, mediante un diseño
preexperimental longitudinal de un solo grupo con mediciones pretest y postest. Este diseño permitió
examinar los cambios intraindividuales en el pensamiento computacional de estudiantes de décimo
año de Educación General Básica antes y después de participar en una intervención de Aprendizaje
Basado en Proyectos (ABP) mediada por robótica educativa. La elección de un diseño de grupo único
respondió a las características organizativas de la institución educativa y a la imposibilidad de realizar
asignación
aleatoria
o
conformar
un
grupo
de
comparación
equivalente.
En
consecuencia,
las
diferencias entre ambas mediciones fueron interpretadas como cambios observados después de la
intervención y no como evidencia de causalidad exclusiva, considerando las amenazas a la validez
interna inherentes a los diseños sin grupo control.
El estudio
se desarrolló en una institución educativa
pública
ubicada
en
el sector
rural
del cantón
Marcelino
Maridueña,
provincia
del
Guayas,
Ecuador,
durante
el
período
lectivo
2026–2027.
La
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3147.
población accesible estuvo constituida por los estudiantes matriculados en décimo año de Educación
General Básica. Debido al reducido número de participantes disponibles y al interés de incorporar a
toda la población accesible, se trabajó con un muestreo no probabilístico de tipo censal, obteniéndose
una muestra analítica de 24 estudiantes con edades comprendidas entre 13 y 15 años. Los criterios de
inclusión
fueron
encontrarse
legalmente
matriculado
en
décimo
año,
disponer
del
consentimiento
informado del representante legal, expresar asentimiento para participar y completar las mediciones
pretest y postest. Se consideraron criterios de exclusión la ausencia en alguna de las dos evaluaciones
o una participación insuficiente durante la intervención que imposibilitara una exposición adecuada a
las actividades programadas. No se establecieron criterios de selección relacionados con experiencia
previa en programación o robótica, con la finalidad de conservar la heterogeneidad natural del grupo.
La intervención educativa constituyó la condición pedagógica del estudio y articuló los principios del
Aprendizaje Basado en Proyectos con actividades de robótica educativa. El ABP se operacionalizó
como
una
secuencia
de
aprendizaje
centrada
en
problemas
contextualizados
que
demandaron
investigación, planificación, trabajo colaborativo, construcción de productos, evaluación de soluciones
y
comunicación
de
resultados.
La
robótica
educativa
funcionó
como
medio
tecnológico
para
materializar
las
soluciones
planteadas
mediante
procesos
de
diseño,
construcción,
programación,
experimentación y depuración de prototipos. Esta articulación se fundamentó en la compatibilidad
existente entre ABP, construcción de artefactos y pensamiento computacional, debido a
que estos
enfoques
demandan
que
los
estudiantes
descompongan
problemas,
identifiquen
regularidades,
representen
información
relevante
y
organicen
secuencias
de
acciones
orientadas
a
alcanzar
una
solución (Pou et al., 2022; Zhang et al., 2024).
El
resultado
principal
fue
el
pensamiento
computacional,
conceptualizado
como
el
conjunto
de
procesos
cognitivos
utilizados
para
formular,
representar
y
resolver
problemas
mediante
procedimientos
sistemáticos.
Su
operacionalización
comprendió
cuatro
dimensiones:
descomposición,
reconocimiento
de
patrones,
abstracción
y
pensamiento
algorítmico.
La
descomposición correspondió a la capacidad para dividir problemas complejos en componentes más
simples y manejables; el reconocimiento de patrones implicó identificar regularidades, semejanzas y
relaciones entre datos o situaciones; la abstracción comprendió la identificación de la información
esencial y la exclusión de elementos irrelevantes; y el pensamiento algorítmico se relacionó con la
construcción
de
secuencias
lógicas
y
ordenadas
de
acciones
para
alcanzar
una
solución.
Estas
dimensiones
han
sido
reconocidas
en
modelos
contemporáneos
de
evaluación
del
pensamiento
computacional y resultan especialmente pertinentes para analizar experiencias educativas vinculadas
con programación y robótica.
Para evaluar el pensamiento computacional se empleó una prueba de desempeño constituida por 16
problemas, distribuidos equitativamente entre las cuatro dimensiones establecidas: cuatro ítems de
descomposición,
cuatro
de
reconocimiento
de
patrones,
cuatro
de
abstracción
y
cuatro
de
pensamiento algorítmico. A diferencia de una escala de autopercepción, la prueba requirió que los
estudiantes
resolvieran
situaciones
problemáticas,
permitiendo
obtener
evidencia
directa
de
su
desempeño en los procesos cognitivos evaluados. Cada respuesta fue calificada mediante criterios
previamente establecidos, asignándose un punto a la solución correcta y cero puntos a la respuesta
incorrecta. En consecuencia, cada dimensión presentó un rango de 0 a 4 puntos y la puntuación global
osciló
entre
0
y
16,
donde
puntuaciones
superiores
representaron
un
mayor
desempeño
en
pensamiento computacional.
La selección y estructuración de la prueba se fundamentó en investigaciones contemporáneas que
reconocen
la
descomposición,
el
reconocimiento
de
patrones,
la
abstracción
y
el
pensamiento
algorítmico
como
componentes
centrales
del
pensamiento
computacional.
Debido
a
las
características socioculturales y educativas de la población participante, se realizó una adaptación
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3148.
lingüística y contextual de las situaciones planteadas, procurando conservar la demanda cognitiva de
los problemas originales. Las modificaciones se limitaron a expresiones lingüísticas, instrucciones y
elementos contextuales que pudieran dificultar la comprensión por razones diferentes al constructo
evaluado.
La versión adaptada del instrumento fue sometida a validación de contenido mediante juicio de cinco
expertos
con
experiencia
en
investigación
educativa,
tecnología
educativa,
pensamiento
computacional y/o robótica educativa. Los especialistas evaluaron la suficiencia, claridad, coherencia
y
relevancia de los reactivos respecto de
las
dimensiones
establecidas. Las
observaciones
fueron
analizadas antes de elaborar la versión definitiva y se efectuaron los ajustes necesarios sin modificar
la
competencia
cognitiva
evaluada
por
cada
problema.
Para
fortalecer
la
evidencia
de
validez
de
contenido, las valoraciones de los expertos se sintetizaron mediante un índice de acuerdo apropiado,
reportándose posteriormente los coeficientes obtenidos para los reactivos y el instrumento global.
Antes
de
la
aplicación
definitiva
se
efectuó
una
prueba
piloto
con
estudiantes
de
características
académicas semejantes a la población objetivo
que
no
formaron
parte
de
la
muestra analítica.
El
pilotaje
permitió
evaluar
la
comprensión
de
las
instrucciones,
claridad
de
los
problemas,
funcionamiento de las alternativas de respuesta, tiempo requerido para completar la prueba y posibles
dificultades derivadas de la adaptación contextual. La fiabilidad de las puntuaciones fue estimada a
partir de los datos empíricos. Debido al carácter dicotómico de los reactivos, se priorizó el coeficiente
Kuder-Richardson 20 (KR-20) para estimar la consistencia interna de la puntuación global; de manera
complementaria, se estimó omega de McDonald cuando las características de los datos permitieron
su cálculo. Los coeficientes obtenidos fueron interpretados como evidencia de fiabilidad específica de
las
puntuaciones
generadas
en
la
población
estudiada
y
no
como
propiedades
invariables
del
instrumento.
La
intervención
pedagógica
se
desarrolló
durante
diez
semanas
consecutivas.
Inicialmente,
los
estudiantes participaron en actividades de familiarización con los componentes básicos de robótica y
los
principios
necesarios
para
desarrollar
los
proyectos.
Posteriormente,
organizados
en
equipos
colaborativos,
abordaron
situaciones
problemáticas
relacionadas
con
su
entorno,
analizaron
sus
componentes
y
formularon
alternativas
susceptibles
de
ser
representadas
mediante
soluciones
robóticas. El proceso de trabajo siguió una secuencia de identificación y delimitación del problema,
descomposición en subtareas, búsqueda de regularidades, selección de información relevante, diseño
de la solución, construcción del prototipo, programación, prueba, identificación de errores, depuración,
reformulación y comunicación de resultados. Esta secuencia procuró activar explícitamente los cuatro
componentes del pensamiento computacional evaluados por el instrumento.
Durante la intervención, el docente asumió un rol de mediador, proporcionando orientación, preguntas
de andamiaje y retroalimentación durante el desarrollo de los proyectos, sin sustituir las decisiones
adoptadas
por los estudiantes. El error
fue
incorporado
como
parte
del proceso
de
resolución
de
problemas mediante ciclos sucesivos de prueba y depuración. El trabajo colaborativo permitió discutir
alternativas,
contrastar
procedimientos
y
justificar
las
decisiones
adoptadas
durante
el
diseño
y
programación de los prototipos. Al finalizar
los
proyectos,
los
equipos
presentaron
las
soluciones
desarrolladas y explicaron el procedimiento seguido desde la identificación inicial del problema hasta
la obtención del producto final.
Con
el
propósito
de
favorecer
la
fidelidad
de
implementación,
las
actividades
siguieron
una
planificación previamente establecida para todos los participantes. Se mantuvieron constantes los
objetivos
de
aprendizaje,
las
etapas
del
ABP,
los
criterios
de
acompañamiento
docente
y
las
oportunidades
de
interacción
con
los
recursos
de
robótica
educativa.
Asimismo,
se
registró
la
asistencia y participación en las sesiones con la finalidad de documentar el grado de exposición a la
intervención. La robótica no se presentó como una actividad tecnológica aislada, sino como un recurso
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integrado en proyectos orientados a la resolución de problemas, diferenciando así la intervención de
prácticas centradas exclusivamente en la manipulación instrumental de dispositivos.
El
procedimiento
se
organizó
en
cuatro
fases.
En
la
primera
se
gestionaron
las
autorizaciones
institucionales, el consentimiento informado de los representantes legales y el asentimiento de los
estudiantes. Posteriormente se administró la prueba de pensamiento computacional como pretest
bajo condiciones estandarizadas. La segunda fase comprendió la familiarización con la dinámica del
ABP
y
los
recursos
de
robótica
educativa.
Durante
la
tercera
fase
se
desarrolló
la
intervención
pedagógica durante las diez semanas programadas. Finalmente, una vez concluida la intervención, se
aplicó
la
misma
prueba
como
postest,
manteniendo
instrucciones,
criterios
de
puntuación
y
condiciones
equivalentes
a
las
establecidas
en
la
medición
inicial.
Los
resultados
de
ambas
aplicaciones
fueron
vinculados
mediante
códigos
alfanuméricos
para
posibilitar
comparaciones
intraindividuales preservando el anonimato.
El análisis estadístico consideró al estudiante como unidad de análisis. Inicialmente se realizó una depuración
de
la
base
de
datos
para
identificar
registros
incompletos,
errores
de
codificación
y
valores
atípicos.
Posteriormente se calcularon estadísticos descriptivos para la puntuación global y las cuatro dimensiones del
pensamiento computacional en ambas mediciones, incluyendo media, desviación estándar, mediana, rango
intercuartílico,
mínimo
y
máximo.
Para
cada participante
se
calculó
posteriormente
una
puntuación
de
cambio mediante la diferencia entre postest y pretest (Δ = postest − pretest), tanto para la puntuación global
como para cada dimensión.
Debido al diseño de medidas repetidas y al
tamaño de la muestra, la selección del procedimiento
inferencial se realizó considerando la distribución de las puntuaciones de cambio. La normalidad de
las
diferencias
pretest-postest
se
examinó
mediante
la
prueba
de
Shapiro-Wilk
y
la
inspección
de
gráficos
Q-Q.
Cuando
las
puntuaciones
de
diferencia
mostraron
una
distribución
compatible
con
normalidad, se empleó la prueba t de Student para muestras relacionadas; cuando este supuesto no
se cumplió, se utilizó la prueba de rangos con signo de Wilcoxon como alternativa no paramétrica.
Todas las pruebas fueron bilaterales y se estableció un nivel de significación de α = .05.
La
significación
estadística
se
complementó
con
estimaciones
de
magnitud
del
cambio.
Para
las
comparaciones paramétricas pareadas se calculó Cohen's dz a partir de la media y desviación estándar
de las diferencias individuales, mientras que para las comparaciones no paramétricas se utilizó una
medida
de
tamaño
del
efecto
compatible
con
la
prueba
de
Wilcoxon.
Se
estimaron
intervalos
de
confianza del 95 % para las diferencias observadas y, cuando fue estadísticamente viable, para los
tamaños
del efecto. De esta manera,
la
interpretación
de
los
resultados
consideró
conjuntamente
significación estadística, precisión de las estimaciones y relevancia práctica de los cambios, evitando
depender exclusivamente de los valores de p.
El análisis principal correspondió a la comparación de la puntuación global pretest-postest, mientras
que las comparaciones de las cuatro dimensiones se consideraron análisis secundarios destinados a
identificar el perfil de cambio producido durante la intervención. Para estos análisis dimensionales se
consideró el riesgo de inflación del error Tipo I derivado de comparaciones múltiples, aplicándose un
procedimiento
de
ajuste
cuando
correspondió.
Asimismo,
se
realizó
un
análisis
de
sensibilidad
mediante pruebas no paramétricas cuando las características de los datos así lo aconsejaron, con el
propósito de examinar la robustez de los resultados obtenidos.
Dada
la
ausencia
de
un
grupo
control,
los
resultados
fueron
interpretados
como
cambios
intraindividuales
temporalmente
asociados
con
la
intervención
y
no
como
estimaciones
causales
puras de su efecto. Se consideraron explícitamente amenazas potenciales a la validez interna, entre
ellas maduración, historia, efecto de prueba y familiarización con el instrumento. Por esta razón, la
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3150.
magnitud de las diferencias, sus intervalos de confianza y la consistencia del patrón encontrado entre
las diferentes dimensiones constituyeron elementos centrales para valorar los resultados. Los análisis
estadísticos
fueron
realizados
mediante
IBM
SPSS
Statistics
versión
29,
reportándose
tamaño
muestral, estadísticos descriptivos, estadísticos de contraste, grados de libertad cuando correspondió,
valores de p, intervalos de confianza y tamaños del efecto.
La investigación se desarrolló respetando los principios éticos aplicables a estudios educativos con
menores
de
edad.
La
participación
fue
voluntaria
y
requirió
consentimiento
informado
de
los
representantes legales y asentimiento de los estudiantes. Se informó a los participantes sobre los
objetivos y procedimientos del estudio, la confidencialidad de la información y su derecho a retirarse
sin consecuencias académicas. Los registros fueron anonimizados mediante códigos alfanuméricos
y utilizados exclusivamente con fines científicos. La intervención no implicó procedimientos invasivos,
privación de experiencias educativas ni modificación de las calificaciones académicas regulares de los
participantes. Los resultados fueron procesados y comunicados de forma agregada, preservando la
identidad de los estudiantes y de la institución educativa.
RESULTADOS
Se analizaron los registros completos de 24 estudiantes de décimo año de Educación General Básica
que
participaron
en
las
mediciones
pretest
y
postest.
No
se
identificaron
datos
perdidos
en
las
variables
analizadas.
La
puntuación
global
de
pensamiento
computacional,
establecida
como
resultado
primario,
presentó
un
rango
teórico
de
0
a
16
puntos.
Los
resultados
secundarios
correspondieron a las dimensiones de descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y
pensamiento
algorítmico,
cada
una
con
un
rango
de
0
a
4
puntos.
Los
análisis
inferenciales
se
realizaron
sobre
datos
pareados,
considerando
las
diferencias
intraindividuales
entre
ambas
mediciones.
Tabla 1
Estadísticos descriptivos del pensamiento computacional en pretest
|
Dimensión
|
Pretest M
(DE)
|
Postest M
(DE)
|
Pretest %
máximo
|
Postest %
máximo
|
Cambio
medio
|
|
Descomposición
|
1.75 (1.11)
|
3.21 (0.88)
|
43.75 %
|
80.21 %
|
+1.46
|
|
Reconocimiento de
patrones
|
1.83 (1.20)
|
3.58 (0.65)
|
45.83 %
|
89.58 %
|
+1.75
|
|
Abstracción
|
1.50 (0.72)
|
3.67 (0.56)
|
37.50 %
|
91.67 %
|
+2.17
|
|
Pensamiento algorítmico
|
2.00 (0.78)
|
3.63 (0.49)
|
50.00 %
|
90.63 %
|
+1.63
|
|
Pensamiento
computacional global
|
7.08 (1.95)
|
14.08
(1.38)
|
44.27 %
|
88.02 %
|
+7.00
|
Nota:
M
=
media;
DE
=
desviación
estándar.
Las
dimensiones
presentan
un
rango
de
0–4
y
la
puntuación global de 0–16.
Fuente:
elaboración propia.
La Tabla 1 muestra puntuaciones postest superiores a las obtenidas en el pretest en el resultado global
y en las cuatro dimensiones. La puntuación global aumentó de M = 7.08 (DE = 1.95) a M = 14.08 (DE =
1.38), lo que representa una diferencia media de 7.00 puntos y un desplazamiento del 44.27 % al 88.02
% de la puntuación máxima posible. Entre las dimensiones, la mayor diferencia absoluta correspondió
a abstracción (Δ = +2.17), seguida de reconocimiento de patrones (Δ = +1.75), pensamiento algorítmico
(Δ = +1.63) y descomposición (Δ = +1.46).
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Tabla 2
Normalidad de las diferencias pretest-postest y selección de la prueba inferencial
|
Resultado
|
p de Shapiro-
Wilk
|
Criterio
|
Contraste
seleccionado
|
|
Descomposición
|
.200
|
Compatible con
normalidad
|
t pareada
|
|
Reconocimiento de patrones
|
.075
|
Compatible con
normalidad
|
t pareada
|
|
Abstracción
|
.006
|
No compatible con
normalidad
|
Wilcoxon
|
|
Pensamiento algorítmico
|
.008
|
No compatible con
normalidad
|
Wilcoxon
|
|
Pensamiento computacional
global
|
.199
|
Compatible con
normalidad
|
t pareada
|
Nota:
La normalidad se examinó sobre las diferencias individuales Δ = postest − pretest.
Fuente:
elaboración propia.
El análisis de las diferencias mostró distribuciones compatibles con normalidad para la puntuación
global,
descomposición
y
reconocimiento
de
patrones
(p
>
.05).
En
consecuencia,
estas
comparaciones se realizaron mediante la prueba t para muestras relacionadas. Por el contrario, las
diferencias de abstracción (p = .006) y pensamiento algorítmico (p = .008) mostraron desviaciones
significativas de la normalidad, por lo que se analizaron mediante la prueba de rangos con signo de
Wilcoxon.
Tabla 3
Comparación pretest-postest de la puntuación global de pensamiento computacional.
|
Pretest M (DE)
|
Postest M (DE)
|
ΔM
|
IC 95 % de Δ
|
t(gl)
|
p
|
Cohen's dz
|
|
7.08 (1.95)
|
14.08 (1.38)
|
7.00
|
[6.10, 7.90]
|
16.13 (23)
|
< .001
|
3.29
|
Nota:
ΔM = diferencia media postest − pretest; IC = intervalo de confianza.
Fuente:
elaboración propia.
La puntuación global de pensamiento computacional fue
significativamente
superior
en el postest
respecto del pretest, t(23) = 16.13, p < .001, con una diferencia media de 7.00 puntos, IC 95 % [6.10,
7.90].
El
intervalo
de
confianza
no
incluyó
cero
y
mostró
una
dirección
consistente
a
favor
de
la
medición
posterior.
La
magnitud
estandarizada
de
la
diferencia
fue
elevada
(dz
=
3.29).
Estos
resultados
respaldaron
H1,
según
la
cual
las
puntuaciones
de
pensamiento
computacional
serían
superiores después de la intervención.
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Tabla 4
Comparación inferencial de las dimensiones del pensamiento computacional
|
Dimensión
|
Pretest
M (DE)
|
Postest
M (DE)
|
Δ
|
Prueba
|
Estadístico
|
p
ajustada
Holm
|
Tamaño
del
efecto
|
|
Descomposición
|
1.75
(1.11)
|
3.21
(0.88)
|
+1.46
|
t
pareada
|
t = 5.05
|
< .001
|
dz = 1.03
|
|
Reconocimiento
de patrones
|
1.83
(1.20)
|
3.58
(0.65)
|
+1.75
|
t
pareada
|
t = 5.90
|
< .001
|
dz = 1.21
|
|
Abstracción
|
1.50
(0.72)
|
3.67
(0.56)
|
+2.17
|
Wilcoxon
|
W = 0.00
|
< .001
|
rrb = 1.00
|
|
Pensamiento
algorítmico
|
2.00
(0.78)
|
3.63
(0.49)
|
+1.63
|
Wilcoxon
|
W = 0.00
|
< .001
|
rrb = 1.00
|
Nota:
Δ = diferencia media postest − pretest; dz = Cohen's dz; rrb = correlación biserial por rangos. Los valores
de
p
correspondientes
a
los
cuatro
resultados
secundarios
fueron
ajustados
mediante
el
procedimiento
secuencial de Holm.
Fuente:
elaboración propia.
Las
cuatro
dimensiones
presentaron
diferencias
significativas
entre
las
mediciones
después
de
controlar las comparaciones múltiples mediante el procedimiento de Holm (p ajustada
< .001). En
descomposición se observó una diferencia de 1.46 puntos, t(23) = 5.05, p < .001, dz = 1.03, mientras
que reconocimiento de patrones presentó una diferencia de 1.75 puntos, t(23) = 5.90, p < .001, dz =
1.21. Ambas comparaciones mostraron magnitudes estandarizadas elevadas.
En
las
dimensiones que no cumplieron el supuesto
de
normalidad,
la
prueba
de
Wilcoxon
mostró
diferencias
significativas
tanto
en
abstracción
(W
=
0.00,
p
ajustada
<
.001,
rrb
=
1.00)
como
en
pensamiento algorítmico (W = 0.00, p ajustada < .001, rrb = 1.00). La abstracción presentó además la
mayor diferencia descriptiva entre las cuatro dimensiones (Δ = +2.17), mientras que el pensamiento
algorítmico
aumentó 1.63 puntos. La dirección
de
los
rangos
fue
predominantemente
favorable
al
postest en ambas dimensiones.
En
conjunto,
los
resultados
evidenciaron
un
patrón
consistente
de
incremento
en
el
pensamiento
computacional
después
de
la
intervención,
tanto
en
la
puntuación
global
como
en
sus
cuatro
dimensiones.
Las
diferencias
observadas
fueron
estadísticamente
significativas
y
conservaron
su
robustez tras el ajuste por comparaciones múltiples, destacándose especialmente la abstracción por
presentar el mayor incremento descriptivo. No obstante, los hallazgos deben interpretarse dentro de
los límites propios de un diseño preexperimental de grupo único; por ello, constituyen evidencia de
cambios intraindividuales temporalmente asociados con el Aprendizaje Basado en Proyectos mediado
por robótica educativa, sin atribuir causalidad exclusiva a la intervención.
DISCUSIÓN
Los
resultados
del
estudio
evidenciaron
diferencias
consistentes
entre
las
mediciones
pretest
y
postest del pensamiento computacional en estudiantes de décimo año de Educación General Básica
de
un
contexto
rural
ecuatoriano.
La
puntuación
global
aumentó
de
7.08
a
14.08
puntos
y
la
comparación
pareada
mostró
una
diferencia
estadísticamente
significativa,
acompañada
de
una
magnitud estandarizada elevada. En términos generales, este patrón coincide con la literatura reciente
que
identifica
efectos
favorables
de
las
metodologías
activas
y
de
la
robótica
educativa
sobre
el
desarrollo
del
pensamiento
computacional.
Zhang
et
al.
(2024),
mediante
un
metaanálisis
de
31
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3153.
estudios experimentales y cuasiexperimentales, concluyeron que el Aprendizaje Basado en Proyectos
(ABP) favorece significativamente el pensamiento computacional, aunque la magnitud de los efectos
varía en función de las características de las intervenciones y de los participantes. En este sentido, los
resultados obtenidos amplían esta evidencia hacia un escenario todavía escasamente representado:
estudiantes de Educación General Básica pertenecientes a una institución pública rural ecuatoriana.
La magnitud del cambio global observada en el presente estudio debe, sin embargo, interpretarse con
especial
prudencia.
El
valor
de
Cohen's
dz
=
3.29
supera
ampliamente
los
tamaños
promedio
comunicados en metaanálisis recientes sobre robótica educativa. Por ejemplo, Hong (2024) encontró,
a partir de 27 estudios experimentales y cuasiexperimentales con población K–12, un efecto global
positivo de los robots educativos sobre el pensamiento computacional de SMD = 0.558, además de
identificar
diferencias
relacionadas
con el
nivel
educativo,
modalidad
de
enseñanza,
participación,
duración de la intervención y tamaño muestral. De forma convergente, otros metaanálisis recientes
sitúan
los
efectos
promedio
de
la
robótica
educativa
sobre
competencias
STEM
y
pensamiento
computacional
en
magnitudes
moderadas,
aunque
con
considerable
heterogeneidad
entre
investigaciones (Ouyang et al., 2024). Por tanto, el elevado efecto encontrado en esta investigación no
debería interpretarse como evidencia de superioridad de la intervención respecto de otros programas,
sino considerando conjuntamente el reducido tamaño de la muestra, el diseño de grupo único, las
características del instrumento y la posible proximidad entre las competencias ejercitadas durante la
intervención y las evaluadas en el postest.
El análisis dimensional aporta información adicional para comprender la naturaleza de los cambios
observados. Las
cuatro dimensiones evaluadas
presentaron
diferencias
significativas
después
del
ajuste de Holm, lo que indica que el patrón no se concentró en un único componente del pensamiento
computacional.
Este
resultado
resulta
congruente
con
la
naturaleza
multidimensional
de
las
experiencias de robótica educativa, en las cuales los estudiantes deben analizar problemas, identificar
regularidades, seleccionar información relevante, formular secuencias de acciones, probar soluciones
y corregir errores. La evidencia metaanalítica disponible respalda esta interpretación general, puesto
que el aprendizaje apoyado por robótica muestra efectos favorables sobre diferentes componentes del
pensamiento computacional, aunque estos efectos no necesariamente presentan la misma magnitud
en todas sus manifestaciones (Hong, 2024).
Particularmente relevante fue el comportamiento de la abstracción, que presentó el mayor incremento
descriptivo
de
las
cuatro
dimensiones,
pasando
de
1.50
a
3.67
puntos.
Este
resultado
puede
interpretarse a partir de las demandas cognitivas inherentes al proceso de diseño y programación de
soluciones robóticas. Para construir una solución funcional, los estudiantes necesitan identificar los
componentes esenciales de una situación problemática, diferenciar información relevante de aquella
que no contribuye directamente a la solución y representar el problema de una manera susceptible de
ser operacionalizada. Desde esta perspectiva, la robótica puede actuar como un entorno tangible en el
que procesos abstractos de resolución de problemas se traducen en decisiones concretas de diseño y
programación.
La
revisión
sistemática
de
Marín-Marín
et
al.
(2024)
muestra
precisamente
que
la
utilización de programación y Arduino en educación secundaria se ha vinculado con experiencias de
resolución de problemas, programación, experimentación e integración interdisciplinaria, aunque los
autores
también
advierten
que
la
complejidad
de
determinadas
actividades
puede
constituir
una
dificultad para los estudiantes.
El
pensamiento
algorítmico
presentó
igualmente
una
diferencia
significativa
y
una
dirección
consistente
favorable
al
postest.
Este
hallazgo
posee
especial
pertinencia
para
una
intervención
mediada
por
robótica educativa, dado que
programar
el comportamiento
de
un
prototipo
requiere
formular secuencias ordenadas de instrucciones, anticipar resultados, comprobar su funcionamiento
y modificar los procedimientos cuando el resultado obtenido difiere del esperado. En este sentido, la
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3154.
combinación
entre
programación
y
manipulación
de
dispositivos
físicos
puede
proporcionar
retroalimentación
inmediata
sobre
la
validez
de
los
algoritmos
formulados.
Los
resultados
son
coherentes con la revisión de Marín-Marín et al. (2024), quienes identificaron la programación como
uno
de
los
principales
usos
educativos
de
Arduino
en
educación
secundaria
y
destacaron
su
incorporación en proyectos interdisciplinarios STEM/STEAM.
No
obstante,
los
resultados
proporcionan
apoyo
parcial
a
la
segunda
hipótesis.
Aunque
se
había
planteado que abstracción y pensamiento algorítmico presentarían los cambios de mayor magnitud, la
abstracción
registró
efectivamente
el
incremento
absoluto
más
elevado
(+2.17),
mientras
que
el
segundo mayor cambio correspondió al reconocimiento de patrones (+1.75), ligeramente superior al
pensamiento algorítmico (+1.63). Este resultado es relevante porque evita interpretar el desarrollo del
pensamiento computacional como un proceso uniforme o completamente anticipable. La resolución
de
proyectos
robóticos
expone
simultáneamente
al
estudiante
a
regularidades
en
estructuras
de
programación, comportamientos repetitivos de los dispositivos y relaciones entre entradas, procesos
y
respuestas,
lo
que
podría
contribuir
al
fortalecimiento
del
reconocimiento
de
patrones.
En
consecuencia, los datos sugieren que la integración entre ABP y robótica puede activar de manera
interrelacionada diferentes procesos del pensamiento computacional, en lugar de producir efectos
exclusivamente concentrados en aquellas dimensiones directamente vinculadas con la programación.
La combinación pedagógica utilizada constituye otro aspecto relevante para interpretar los resultados.
La robótica no fue implementada como una actividad tecnológica aislada, sino integrada dentro de una
estructura de Aprendizaje Basado en Proyectos. Valls Pou et al. (2022) sostienen que el pensamiento
computacional y la robótica educativa pueden articularse dentro del ABP, especialmente cuando los
estudiantes
desarrollan
proyectos
contextualizados
que
demandan
construcción,
programación
y
resolución
progresiva
de
problemas.
Esta
integración
resulta
conceptualmente
cercana
a
la
intervención analizada, en la que los estudiantes avanzaron desde la identificación del problema hasta
el
diseño,
construcción,
programación,
prueba
y
depuración
de
prototipos.
Por
tanto,
el
patrón
encontrado podría estar relacionado no únicamente con la presencia de robots, sino con la arquitectura
pedagógica
dentro
de
la
cual
fueron
utilizados,
cuestión
que
también
ha
sido
destacada
por
investigaciones
que
señalan
que
los
efectos
de
la
robótica
dependen
de
las
condiciones
instruccionales y de implementación (Hong, 2024; Ouyang et al., 2024).
Desde
esta
perspectiva,
los
resultados
permiten
cuestionar
una
interpretación
tecnocéntrica
de
la
innovación educativa. La mejora observada no debería atribuirse simplemente a la incorporación de
dispositivos
robóticos,
sino
analizarse
en
relación
con
una
experiencia
que
combinó
problemas
contextualizados, colaboración, programación, construcción de productos y ciclos iterativos de prueba
y corrección. La evidencia acumulada indica precisamente que los efectos de la robótica educativa
están condicionados por variables pedagógicas y contextuales y no únicamente por la presencia del
recurso
tecnológico
(Hong,
2024;
Ouyang
et
al.,
2024).
En
consecuencia,
para
futuras
implementaciones resulta más pertinente preguntar cómo se integra pedagógicamente la robótica que
limitar el análisis a determinar si una institución dispone o no de estos recursos.
El contexto rural constituye, además, una contribución relevante del estudio. Gran parte de la literatura
sobre robótica y pensamiento computacional se ha desarrollado en contextos educativos distintos de
las instituciones rurales latinoamericanas. Tang et al. (2024) estudiaron una intervención basada en
robótica
con
estudiantes
rurales
y
mostraron
que
la
integración
de
contenidos
de
ciencias
de
la
computación en experiencias educativas puede favorecer variables relevantes para la participación de
estos estudiantes en el área, particularmente la autoeficacia en ciencias de la computación. Aunque el
constructo evaluado por dichos autores difiere del pensamiento computacional medido en la presente
investigación,
ambos
estudios
convergen
en
mostrar
la
viabilidad
de
desarrollar
experiencias
educativas vinculadas con robótica en poblaciones rurales, cuestionando la idea implícita de que estas
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3155.
innovaciones
requieren
necesariamente
contextos
urbanos
o
escenarios
de
alta
disponibilidad
tecnológica.
La
especificidad
del
contexto
impide,
sin
embargo,
asumir
que
los
resultados
son
directamente
generalizables al conjunto de estudiantes rurales ecuatorianos. La muestra estuvo constituida por 24
estudiantes
pertenecientes
a
una
sola
institución
y
no
fue
seleccionada
probabilísticamente.
Esta
característica
constituye
simultáneamente
una
limitación
y
una
aportación
contextual:
restringe
la
validez
externa,
pero
proporciona
evidencia
situada
sobre
una
población
poco
representada
en
la
investigación internacional. Por ello, más que plantear generalizaciones poblacionales amplias, los
resultados deben entenderse como evidencia preliminar que justifica ampliar la investigación hacia
otras instituciones rurales, provincias y configuraciones sociotecnológicas.
Las características del diseño también requieren cautela respecto de la validez interna. La ausencia de
un
grupo
de
comparación
impide
descartar
explicaciones
alternativas
como
maduración,
historia,
efecto de prueba o familiarización con el instrumento. Por consiguiente, aunque las diferencias pretest-
postest
fueron
estadísticamente
significativas
y
presentaron
magnitudes
elevadas,
no
es
posible
atribuirlas
exclusivamente
a
la
intervención.
Esta
limitación
adquiere
especial
importancia
ante
el
tamaño del efecto global observado. Futuros estudios deberían incorporar grupos de comparación
equivalentes, asignación aleatoria cuando resulte viable o diseños cuasiexperimentales con múltiples
instituciones,
además
de
mediciones
de
seguimiento
que
permitan
establecer
si
las
diferencias
persisten después de finalizada la intervención.
Otra consideración se relaciona con la medición. El empleo de una prueba de desempeño representa
una fortaleza frente a instrumentos basados exclusivamente en autopercepción, porque exige resolver
situaciones asociadas con componentes específicos del pensamiento computacional. No obstante, la
proximidad entre las actividades desarrolladas durante las diez semanas y las habilidades examinadas
podría
haber
favorecido
parte
del
rendimiento
posterior.
Futuras
investigaciones
deberían
complementar estas medidas con problemas de transferencia —es decir, situaciones diferentes de las
practicadas durante la intervención— para determinar si los aprendizajes adquiridos se generalizan
hacia contextos y problemas novedosos. Asimismo, resultaría pertinente incorporar indicadores de
fidelidad
de
implementación
y
análisis
cualitativos
de
los
procesos
de
diseño,
programación
y
depuración desarrollados por los equipos.
En conjunto, el estudio aporta evidencia preliminar favorable sobre la integración del ABP y la robótica
educativa
como
configuración
pedagógica
para
promover
el
pensamiento
computacional
en
un
contexto rural ecuatoriano. Los resultados convergen con metaanálisis recientes que reportan efectos
positivos del ABP sobre el pensamiento computacional y de la robótica educativa sobre competencias
computacionales y STEM (Hong, 2024; Ouyang et al., 2024; Zhang et al., 2024), al tiempo que extienden
esta discusión hacia una población rural latinoamericana escasamente representada. Sin embargo, la
contribución principal no radica en sostener que la tecnología, por sí misma, explica las diferencias
encontradas,
sino
en
mostrar
que
la
robótica
integrada
dentro
de
proyectos
contextualizados,
colaborativos
e
iterativos
constituye
una
vía
pedagógica
plausible
para
generar
oportunidades
de
desarrollo
del
pensamiento
computacional
en
escenarios
rurales.
Esta
interpretación
deberá
confirmarse mediante investigaciones con muestras más amplias, grupos de comparación y medidas
longitudinales.
CONCLUSIONES
Los
resultados
evidenciaron
cambios
estadísticamente
significativos
en
el
pensamiento
computacional de los estudiantes de décimo año de Educación General Básica después de participar
en
una
intervención
de
Aprendizaje
Basado
en
Proyectos
mediada
por
robótica
educativa.
Las
puntuaciones posteriores fueron superiores tanto en el resultado global como en las dimensiones de
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ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3156.
descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y pensamiento algorítmico, con magnitudes
de cambio relevantes. En consecuencia, los hallazgos respaldaron la primera hipótesis y mostraron
que
el
cambio
observado
no
estuvo
circunscrito
a
un
único
componente
del
pensamiento
computacional.
El comportamiento de las dimensiones reveló,
además,
un
desarrollo
diferenciado. La abstracción
presentó el mayor incremento descriptivo, seguida del reconocimiento de patrones, el pensamiento
algorítmico y la descomposición. Por consiguiente, la segunda hipótesis recibió apoyo parcial, dado
que
la
abstracción mostró el mayor
cambio
previsto,
mientras
que
el reconocimiento
de
patrones
superó al pensamiento algorítmico en la magnitud absoluta de la diferencia. Este resultado aporta
evidencia
sobre
el
carácter
multidimensional
del
pensamiento
computacional
y
sugiere
que
las
experiencias educativas que integran resolución de problemas, construcción y programación pueden
involucrar simultáneamente diferentes procesos cognitivos.
La principal contribución del estudio reside en aportar evidencia situada sobre la implementación del
ABP mediado por robótica educativa en un contexto rural ecuatoriano, escenario todavía escasamente
representado en la literatura internacional sobre pensamiento computacional y educación STEM. Los
hallazgos
muestran
que
es
viable
desarrollar
experiencias
pedagógicas
que
articulen
proyectos
contextualizados, colaboración, diseño, programación y construcción de prototipos con estudiantes de
Educación General Básica en instituciones rurales. Desde esta perspectiva, la innovación no radica
únicamente
en
incorporar
dispositivos
robóticos,
sino
en
integrarlos
dentro
de
una
estructura
pedagógica orientada a la resolución activa y contextualizada de problemas.
Los hallazgos deben interpretarse considerando las características del diseño. La ausencia de un grupo
de comparación, el tamaño reducido de la muestra y la participación de una única institución impiden
atribuir
los
cambios
exclusivamente
a
la
intervención
y
restringen
su
generalización
a
otras
poblaciones. Por
ello, los resultados constituyen
evidencia
preliminar
de
cambios
intraindividuales
temporalmente asociados con la experiencia educativa, antes que una estimación causal definitiva de
su
efectividad.
Futuras
investigaciones
deberían
contrastar
estos
resultados
mediante
diseños
cuasiexperimentales
con
grupos
de
comparación,
muestras
rurales
más
amplias
y
diversas
y
mediciones de seguimiento que permitan examinar la permanencia y transferencia del pensamiento
computacional.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, septiembre, 2026, Volumen VII, Número 4 p 3157.
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