DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v7i1.5262
Revisión sistemática de la Modelación
Matemática y la Gamificación: Un enfoque integrador para la Enseñanza en la
Educación Secundaria
Systematic Re=
view
of Mathematical Modeling and Gamification: An Integrative Approach to Teach=
ing
in Secondary Education
Yuri Maria Peña Aparicio
https://orcid.org/0009-0006-4379-8966
Universidad
Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología – UME=
CIT
Panamá
Luis Fernando
Cardona Palacio
https://orcid.org/0000-0002-6526-9508
Universidad
Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología – UME=
CIT
Artículo recibido: 26 de septiembre de
2025. Aceptado para publicación: 31 de enero de 2026.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
Este artículo analiza la contribución de integrar la modelación
matemática y la gamificación en el fortalecimiento de los procesos de
formulación, tratamiento y resolución de problemas en los estudiantes de la
básica secundaria. Por lo tanto, fue posible el desarrollo de una revisión
sistemática de la literatura a partir del método PRISMA, con búsqueda en la
base de datos Scopus mediante los descriptores
educación, matemática, modelación, gamificación y problemas, considerando la
literatura publicada entre 2020 y 2025.
La búsqueda inicial contempló 2.540 documentos, luego tras la depura=
ción
por criterios de elegibilidad y pertinencia temática, se seleccionaron 24
estudios para un análisis temático comparativo. De acuerdo con los resultad=
os,
se pudo identificar vacíos en la escasa articulación conceptual y empírica
entre la didáctica de la modelación matemática y la gamificación en básica
secundaria, dado que se reportaron pocos avances por fases del ciclo de
modelación. También, se visibilizaron vacíos en la falta de estandarización=
en
las mediciones de los instrumentos de recolección de información, al igual =
que
una heterogeneidad en la duración y el contexto de las intervenciones, lo q=
ue
dificultó comparar efectos y aislar componentes explicativos. Al respecto se
pudo concluir que la integración de modelación y gamificación puede estruct=
urar
el aprendizaje en misiones y hacer trazables decisiones y evidencias del
proceso, recomendando el uso de rúbricas y criterios de validación por fases
para apoyar el seguimiento y la evaluación.
Palabras clave: modelación matemática, gamificación, resolución de problemas, educa=
ción
secundaria
Abstract
This article examines the contribution of integrating mathematical
modelling and gamification to strengthening the processes of problem
formulation, processing, and solving among lower secondary school students.=
A
systematic review was conducted using the PRISMA method, with a search in t=
he
Scopus database employing the descriptors education, mathematics, modelling,
gamification, and problems, and considering literature published between 20=
20
and 2025. The initial search identified 2,540 documents; after applying
eligibility criteria and thematic relevance filters, 24 studies were select=
ed
for comparative thematic analysis. The results revealed gaps in the limited
conceptual and empirical articulation between the didactics of mathematical
modelling and gamification in lower secondary education, as only a few adva=
nces
were reported by phases of the modelling cycle. The review also highlighted
shortcomings related to the lack of standardization in measurement instrume=
nts
for data collection, as well as heterogeneity in the duration and context of
the interventions, which hindered the comparison of effects and the isolati=
on
of explanatory components. It is concluded that integrating modelling and
gamification can structure learning into missions, making decisions and
evidence generated throughout the process more traceable. Accordingly, the =
use
of rubrics and phase-based validation criteria is recommended to support
monitoring and assessment.
Keywords: mathematical modeling, gamification, problem
solving, secondary education
<= o:p>
<= o:p>
<= o:p>
<= o:p>
<= o:p>
<= o:p>
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<= o:p>
<= o:p>
<= o:p>
Todo el contenido de LATAM Revista Latinoamerica=
na
de Ciencias Sociales y Humanidades, publicado en este sitio está disponibles
bajo Licencia Creative Commons.=
C=
ómo
citar: Peña Aparicio, Y. M., &
Cardona Palacio, L. F. (2026). Revisión sistemática de la Modelación Matemá=
tica
y la Gamificación: Un enfoque integrador para la Enseñanza en la Educación
Secundaria. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanid=
ades
7 (1), 378 – 401. https://doi.org/10.56712/latam.v7i1.=
5262
INTRODUCCIÓN
El aprendizaje de las matemáticas es un proceso
continuo que contribuye al desarrollo cognitivo, la resolución de problemas=
y
la inserción crítica en una sociedad, por lo que se constituye en un pilar
esencial en la educación (Bernardino-Fernández, et al. 2025). De esta maner=
a,
se resalta el hecho de que el dominio de las matemáticas va más allá de la
realización de cálculos, sino que es una herramienta de especial importancia
para la comprensión del mundo que nos rodea, por lo que, la estimulación y
fortalecimiento de habilidades matemáticas deben ser cultivadas en el proce=
so
educativo, a fin de fomentar la comprensión conceptual y la aplicación prác=
tica
de los conocimientos matemáticos en diversas situaciones de la vida real
(Tello-Arévalo et al., 2025).
Partiendo de lo anterior, la enseñanza de las matemáticas debe constituirse en una acción que moviliza el pensamiento lóg= ico y crítico de los estudiantes, de manera que estos puedan dotar de sentido y significado el objeto de conocimiento. En esta línea, Pólya (1963) citado p= or Barrera-Mora et al. (2021) expone que los educandos aprenden matemáticas cu= ando se les enseña a pensar matemáticamente y a resolver problemas, proceso que = se da cuando se comprende la situación real, se traza un plan de posible soluc= ión, se ejecuta y, por último, se analiza el resultado. Asimismo, los autores Patiño-Contreras et al. (2021) argumentan que la resolución de problemas en matemáticas se constituye en uno de los procesos de mayor relevancia, en la medida que permite el desarrollo del pensamiento crítico y lógico, además de despertar el interés por los estudiantes hacia el objeto de conocimiento. <= o:p>
En este sentido, el desarrollo de la competenc=
ia
de resolución de problemas conlleva a que los estudiantes comprendan y cono=
zcan
la aplicabilidad de conceptos matemáticos (Patiño-Contreras et al., 2021). =
Por
lo tanto, se hace necesario que desde el aula de clase se abordan problemas
reales del contexto de los estudiantes, brindando así la oportunidad de
observar y leer el fenómeno, explorar sus posibles soluciones, plantear un =
plan
de solución y ejecutarlo mediante el uso de conceptos matemáticos. De este
modo, el contexto es un ambiente de aprendizaje en el que se pueden consoli=
dar
conocimientos matemáticos a partir de la interacción y experimentación (Día=
z y
Careaga, 2021). Del mismo modo, los autores Alsina et al. (2021) reconocen =
que
la implementación del contexto en las clases de matemática se constituye en=
una
herramienta para establecer una conexión entre las matemáticas aprendidas e=
n el
aula de clase con situaciones del entorno.
En la misma dirección, Angulo-Vergara (2019)
reconoce la importancia de tener presente el contexto cercano de los
estudiantes en el proceso de aprendizaje de las matemáticas, como factor de
asimilación de conceptos, ya que conlleva a motivar y mantener el interés p=
or
esta área del conocimiento. De esta manera, se reconoce que las actividades
matemáticas cobran sentido cuando los conceptos aprendidos en el aula de cl=
ase
son llevados al contexto real de los estudiantes mediante la resolución de
problemas, potenciando así la capacidad de análisis y la creatividad, gener=
ando
una comprensión más profunda y significativa de las matemáticas. No obstant=
e,
Alvis-Puentes et al. (2019) exponen que las dificultades académicas que sue=
len
presentar los estudiantes en el área de matemáticas pueden estar relacionada
con la poca cercanía que esta tiene con las situaciones reales, dado que, l=
os
temas abordados en el aula de clase, carecen de sentido al no encontrarle
aplicabilidad y relación con el contexto. En este orden de ideas, Villa-Och=
oa
et al. (2022) resaltan la importancia de vincular los conocimientos previam=
ente
adquiridos con el entorno inmediato de los educandos, de manera que se
comprendan los conceptos matemáticos y se resuelva el problema.
Por consiguiente, se aprende matemáticas hacie=
ndo
matemáticas, cuando el estudiante logra conectar los conceptos abordados en=
el
aula de clase en la resolución de situaciones reales, entonces dotan de sen=
tido
y significado el objeto de conocimiento, construyendo un aprendizaje
significativo y permanente. Al respecto, la modelación matemática se presen=
ta
como un proceso general para abordar la teoría matemática y la realidad del
estudiante, en este sentido, Villa-Ochoa et al. (2022) la define como “la
resolución de problemas del mundo real con el fin de comprender y explicar =
una
situación, un fenómeno o para controlar y anticipar los comportamientos de =
las
variables estudiadas bajo las condiciones en que se modelaron” (p.68). Desde esta mirada, el proceso de modelación
matemática se convierte en una estrategia que permite la creación o usos de
modelos matemáticos mediante planteamientos de problemas en contexto,
posibilitando así el fomento y fortalecimiento de competencias propias del
área, como también, la promoción de mayor interés por las matemáticas (Zaldivar-Rojas et al., 2017).
En este punto, se destaca que el aprendizaje de
las matemáticas se logra cuando los estudiantes son enfrentados a situacion=
es
reales del contexto, en el cual, se debe reconocer e identificar el problema
planteado, establecer las posibles rutas de solución, llevarlo a un mundo
matemático, matematizar, llegar a una solución del problema y luego present=
ar
(Blum y Borromeo-Ferri, 2009). Por lo tanto, se deja claro que la modelació=
n es
un proceso general de vital importancia en la enseñanza y aprendizaje de las
matemáticas, el cual abarca la formulación, tratamiento y resolución de
problemas, un puente para dotar de sentido al objeto de conocimiento. De
acuerdo con lo mencionado, la figura 1 muestra cómo la modelación matemátic=
a se
relaciona directamente con el componente de formulación, tratamiento y
resolución de problemas.
Figura 1
Ciclo de Modela=
ción
Matemática en la Resolución de Problemas
Nota: La figura muestra el ciclo de modelaci=
ón
matemática desde el enfoque de Blum y Borromeo-Ferri (2009) y como este se
relaciona con los procesos de formulación, tratamiento y resolución de
problemas.
Fuente: elaboración propia.
De acuerdo a la información presentada en la
figura 1, se reconoce que la importancia de la modelación matemática radica=
en
mejorar la capacidad abstracta de los estudiantes, de modo que conlleven a
construir una versión simplificada y abstracta de la realidad (Sáez et al.
2021). Al respecto, la gamificación se convierte en una estrategia didáctica
que permite trasladar procesos de modelación a entornos lúdicos e interacti=
vos,
creando así entornos de aprendizajes donde se logre la formulación, tratami=
ento
y resolución de problemas. Por lo tanto, la implementación de estrategias <=
span
class=3DSpellE>gamificadas dentro del aula de clase promueve el
aprendizaje de los estudiantes, a partir de entornos interactivos que les
permita construir su propio conocimiento, incrementando la motivación, el
trabajo colaborativo, el desarrollo de habilidades de resolución de problem=
as,
al tiempo que conecta el objeto de conocimiento con situaciones del context=
o Corchuelo-Rodriguez (2018). Por consiguiente, la
combinación de la modelación matemática y la gamificación se perfila como u=
na
alternativa pedagógica pertinente y necesaria para transformar la enseñanza=
de
las matemáticas en los niveles de básica secundaria.
Sin embargo, es posible apreciar que en muchos
contextos educativos de básica secundaria persisten prácticas educativas
tradicionales centradas en la memorización de procedimientos y ecuaciones, =
así
como también el uso rutinario y sin sentido de ejercicios y problemas
matemáticos que no conllevan a la comprensión y reflexión del objeto de
conocimiento. Esta situación limita el proceso formativo de los estudiantes=
, en
la medida que no se desarrollan habilidades para comprender y resolver
problemas del contexto en el que tengan que hacer uso de conceptos matemáti=
cos,
por lo tanto, no se valora el potencial formativo y didáctico de estrategias
como la modelación matemática y la gamificación. En este sentido, se plantea la siguiente
pregunta: ¿de qué manera la integración de la modelación matemática y la
gamificación contribuye al desarrollo de la resolución de problemas matemát=
icos
en estudiantes de educación básica secundaria?, al respecto el objetivo se
centra en analizar la contribución que puede generar la integración de la
modelación matemática y la gamificación en el desarrollo de habilidades de
resolución de problemas en estudiantes de educación básica secundaria.
METODOLOGÍA
En este trabajo se empleó una revisión sistemá=
tica
de la literatura a partir del método PRISMA (Preferred=
Reporting Items
En este marco, la revisión de la literatura
científica se realizó exclusivamente en la base de datos Scopus
por su amplia cobertura de revistas científicas arbitradas y su reconocimie=
nto
internacional en el ámbito de la educación y la didáctica de las matemática=
s.
Al respecto, se utilizó el campo TITLE-ABS-KEY
(título, resumen y palabras clave), con operadores booleanos y truncamientos
para maximizar la recuperación. En este sentido, se generó una búsqueda
estructurada de las siguientes palabras clave: educati=
on,
mathematics, modeling, gamification and problems,
igualmente combinados mediante el operador booleano AND, con el fin de
delimitar los resultados y recuperar únicamente aquellos estudios que abord=
an
de manera conjunta estos enfoques. La
búsqueda se realizó el 12 de julio de 2025, y las actualizaciones se
desarrollaron el 20 de noviembre de 2025.
Criterios de elegibilidad
Para la selección de los estudios se estableci=
eron
criterios explícitos de inclusión y exclusión, definidos previamente al pro=
ceso
de cribado:
Criterios de inclusión
<=
span
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span
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span
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span
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span
style=3D'mso-list:Ignore'>●
Nota: La figura muestra el proceso de búsqueda y selección de los estudi=
os
por medio de la metodología PRISMA aplicado a la literatura.
Fuente: elaboración propia.
De acuerdo con la figura 2, se logra observar =
que
fue posible la selección de 24 artículos, con los cuales se realizó un anál=
isis
temático – comparativo en dos fases. En la primera, se construyó una matriz=
de
extracción con categorías a priori en el que se resalta el objetivo,
metodología, resultados, hallazgos y conclusiones. En la segunda fase, se
establecieron categorías de análisis a partir de la investigación que se vi=
ene
adelantando, y a partir de ellas, analizar la relación con los artículos
previamente identificados.
En este marco de referencia, la metodología pr=
isma
permitió visibilizar limitaciones recurrentes: escasez de estudios
longitudinales que capten la estabilidad de los aprendizajes; tamaños
muestrales reducidos sin análisis de potencia; reportes incompletos de vali=
dez
y confiabilidad de instrumentos; y una baja explicitación de criterios para
juzgar la calidad de los modelos construidos por el alumnado. Finalmente, se
recomienda que futuros trabajos incorporan diseños mixtos con seguimiento
temporal, métricas comparables y reportes detallados de contexto e
implementación, de modo que sea posible atribuir con mayor validez los efec=
tos
observados a las prácticas de modelación y a la configuración de las
comunidades de aprendizaje.
RESULTADOS
El análisis temático de la literatura, organiz=
ado
rigurosamente con los lineamientos PRISMA, ha confirmado una base empírica
extensa sobre la modelación matemática y la gamificación en los contextos
escolares. No obstante, al contrastar esta producción con el objetivo de es=
te
artículo se identificaron dos limitaciones centrales y transversales a los
documentos revisados.
Como primero se encuentra la escasa articulaci=
ón
conceptual y empírica, ya que existe una marcada escasez de estudios que de
forma explícita integran la didáctica de la modelación matemática con la
gamificación en el nivel de secundaria, y que además reporten resultados co=
n la
formulación, tratamiento y resolución de problemas, lo que impide determinar
los avances específicos de cada fase del ciclo de modelación matemática. Co=
mo
segundo, se pudo observar una falta de estandarización en las mediciones e
instrumentos, así como en la duración y el contexto de las intervenciones, =
esta
disparidad dificulta de manera crítica la comparación de efecto y capacidad=
de
aislar qué componentes explican las mejoras observadas limitando la
transferibilidad de los hallazgos.
Bajo estos límites, el análisis cualitativo en
profundidad de los 24 estudios incluidos se centró en identificar puntos de
convergencia, tensiones y aportes concretos para el diseño didáctico. =
Propósito y enfoque de las investigaciones&nbs=
p;
La divergencia en los propósitos de investigac=
ión
define la naturaleza de las intervenciones y los instrumentos de medición:
En la línea de la modelación matemática, los trabajos prioriza la descripción y la intervención=
en
procesos complejos tales como la formulación, resolución y validación que h=
acen
parte de la construcción de modelos matemáticos aplicados a tareas auténtic=
as.
Los propósitos convergen en el enfoque de elevar la demanda cognitiva,
desplazando el foco de aula desde la mera ejecución algorítmica hacia la to=
ma
de decisiones, la justificación y la crítica. La modelación matemática por
naturaleza exige que el estudiante active el control metacognitivo para
planificar y monitorear su resolución.
En la línea de gamificación, la intención
primordial es sostener el esfuerzo, la motivación y la persistencia en el
trabajo, haciendo visible el progreso mediante elementos como misión, retos,
niveles, insignia con sentido y retroalimentación inmediata. Aquí el énfasi=
s se
ubica en la autorregulación efectiva, por lo tanto, cuando se reportan resu=
ltados
positivos, suele ser una consecuencia de la claridad de las metas y de la
retroalimentación oportuna, y no tanto el componente lúdico
superficial. En la línea integrada modelación matemática más gamificac=
ión
en los estudios incipientes, el propósito se articula en clave de doble
ganancia complementaria, ya que la gamificación funciona como arquitectura
móvil motivacional que envuelve y estructura el ciclo de modelación.
De este modo, la modelación matemática provee =
las
actividades intelectuales complejas de modelar y argumentar, mientras que la
gamificación define la parte motivacional y organizativa de la estructura de
progresiones de misiones. Esta complementariedad permite ordenar la práctic=
a,
hace visible las decisiones de modelación y genera evidencias de aprendizaj=
e.
Análisis metodológico
La revisión muestra un campo con maduración
metodológica evidente en la variedad de diseños cualitativos para la
comprensión de procesos experimentales.
Sin embargo, esta diversidad es también la fuente de heterogeneidad
mencionada, la duración de las intervenciones es desigual en semanas o en
cursos completos y la fidelidad de la implementación. Al respecto, el detal=
le
de que mecánicas de gamificación emplearon en los procesos de
intervención, el tiempo de implementación y la cantidad no siempre se docum=
enta
con la minuciosidad requerida.
En el plano de estudios de modelación matemáti=
ca
que emplean rúbricas y protocolos para observar las fases del ciclo, aunque=
son
robustas, la nomenclatura de formulación, tratamiento y resolución de probl=
emas
a menudo está implícita los trabajos de gamificación, en cambio, se apoyan =
en
escalas de motivación y en métricas de avance insignia de desbloquear nivel=
es
alcanzados con menores énfasis en criterios de tipo cognitivo.
Por lo tanto, la zona de oportunidad para este
artículo consiste en modular ambos dominios que permita integrar rúbricas
detalladas dentro de las misiones calificadas, al proponer instrumentos
comunes, rúbricas de subcompetencias, minu=
tos de
validación, registro de retroalimentación, el diseño contribuye a subsanar =
el
vacío de estandarización en la literatura, aumentando la trazabilidad entre=
el
diagnóstico y la intervención y los resultados específicos.
DISCUSIÓN
Esta revisión sistemática realizada bajo la
metodología PRISMA permitió organizar la evidencia en seis categorías de
análisis vinculadas con el propósito de este trabajo investigativo: Modelo
matemático, actividades gamificadas, estrategia
didáctica, formulación de problemas, tratamiento de problemas y resolución =
de
problemas, además, el nivel educativo focalizando especialmente a los de bá=
sica
secundaria. Este arreglo ofrece una lectura comparativa coherente para cada
artículo, ya que, se rastrea cómo dialoga con cada categoría y que tan comp=
leto
es el recorrido del problema matemático cuando se integra la modelación
matemática con la gamificación.
En la tabla 2 se visualizan las categorías de
análisis que suscitaron de la revisión de los artículos a partir de la
metodología PRISMA. En este sentido, se establecieron las siguientes
categorías: Modelo matemático con un porcentaje del 25 % respecto a las otr=
as
categorías; asimismo, se identificó la categoría de actividades gamificadas que se presentó en un total de 14 artícul=
os que
corresponde a un 58%; de igual forma se destaca la estrategia didáctica, con
una incidencia en 20 artículos representando un 83% de los mismos. De igual
forma, se contemplan las categorías de formulación, tratamiento y resolució=
n de
problemas, con porcentajes del 33%, 41% Y 70.8% respectivamente, por último=
, se
presenta la categoría de estudiantes de básica secundaria indicando que, de=
24
artículos previamente identificados, solo 15 (62.5%) fueron desarrollados en
atención a la básica secundaria.
Ahora bien, en la revisión de los artículos fue
posible que identificar que el 17% de los documentos tienen en común solo d=
os
categorías de análisis, asimismo, el 42% que corresponde a 10 artículos tie=
nen
presente 3 categorías, el 13%, 17%, 4% y el 8% solo coincidieron en 4, 5, 6=
, y
7 categorías respectivamente, evidenciando así una heterogeneidad marcada e=
n la
manera como los estudios articulan la modelación matemática, la gamificació=
n y
las fases del trabajo con problemas.
Tabla 2
Comparación de análisis de los diferentes estu=
dios
recopilados a partir de la metodología PRISMA
|
N° |
Categorías /autores |
Modelo matemático |
Actividades gamificadas=
|
Estrategia didáctica |
Formulación de problemas |
Tratamiento de problemas |
Resolución de problemas |
Estudiantes de básica secundaria |
|
1 |
Abylkassymova, Duisebayeva, <=
span
class=3DSpellE>Tuyakov, Ardabayeva |
|
X |
X |
|
|
X |
|
|
2 |
Acero-Apaza,
Zamata-Choque, & Cutipa-Laqui (2025). |
X |
|
X |
|
|
X |
|
|
3 |
Asigigan & Samur (20=
21). |
|
X |
X |
|
|
X |
|
|
4 |
Bayaga (2024) |
X |
X |
X |
|
|
X |
X |
|
5 |
Bringula, Enverzo, Gonza=
les
& Rodrigo (2023). |
X |
X |
X |
|
|
X |
|
|
6 |
Çetin, Erümit, Nabiyev & Karal, (2023). |
|
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
7 |
Cirneanu y Moldoveanu (202=
4). |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
8 |
Cordero,
Jordán, Murillo-Arcila, y Sanabria-Codesal (2022). |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
9 |
Das, Ganesh Kondamudi, Dawood Babakerkhell, Pal, Roy & <=
span
class=3DGramE>Funilkul (2024) |
|
X |
X |
|
|
|
|
|
10 |
Ergene & Karaboğaz
(2024) |
|
|
X |
|
|
X |
X |
|
11 |
Fajri, Marini & Suyono
(2025) |
X |
|
|
|
X |
X |
X |
|
12 |
Hendrayana & Mutaqin (=
2025). |
|
|
|
X |
X |
X |
X |
|
13 |
Jarrah, Wardat, Fidalgo & Ali (2025). |
|
X |
X |
|
|
|
X |
|
14 |
Martínez-Gómez
& Nicolalde (2025) |
|
|
|
X |
X |
X |
|
|
15 |
Ratinho & Martins (2023). |
|
X |
X |
|
|
|
X |
|
16 |
Sager, Sherard,
Milton, Walkington & Petrosino (2023). |
|
X |
X |
|
|
|
X |
|
17 |
Sarifah, R=
ohmaniar, Marini, &=
amp;
Sagita (2022). |
|
X |
X |
|
|
|
|
|
18 |
Shadbad, Bahr, Luse & Hamm=
er
(2023). |
|
X |
X |
|
|
|
|
|
19 |
Widodo, S. A., et al. (2020). |
|
|
|
|
X |
X |
X |
|
20 |
Wijaya, et al. (2022). |
|
X |
X |
|
|
|
|
|
21 |
Wahyuni et al. (2025) |
|
|
X |
|
|
X |
X |
|
22 |
Soboleva, Sabirova, Babieva, Sergeeva &=
Torkunova (2021). |
|
|
X |
X |
X |
X |
X |
|
23 |
Soboleva, Zhumakulov, |
|
|
X |
X |
X |
X |
X |
|
24 |
Soboleva, Suvorova, Bocharov & Bocharova
(2022). |
|
|
X |
X |
X |
X |
X |
Nota: Se presentan las categorías que emergen del proceso investigativo y la relación con los 24 estudios identificados.<= o:p>
Fuente: elaboración propia.
A partir de la información presentada en la ta=
bla
2, se puede desarrollar una lectura ampliada y cualitativa por categorías, =
en
la cual se presenta lo expresado por los diferentes autores, derivando
implicaciones prácticas para el diseño modelación matemática y gamificación=
que
este proceso investigativo propone con pertinencia para desarrollar en la e=
ducación
de los estudiantes de básica secundaria.
Modelación matemática
En los documentos revisados, la modelación
matemática se configura como un componente estructurante del trabajo matemá=
tico
en aula, en la medida en que exige explicitar variables, relaciones y
supuestos. Por ello, la enseñanza debe ofrecer bases que permitan planifica=
r,
ejecutar con sentido y culminar en procesos de validación. Desde este punto,
los autores Acero-Apaza et al. (2025) insisten en que conocer los elementos=
y
las fases del modelo antes de iniciar su desarrollo puede contribuir de man=
era
efectiva en la toma de decisiones, evitando ejecutar acciones sin asidero. =
Por
lo tanto, cuando en un proceso de modelado se hace visible la estrategia, el
tránsito desde la situación, construcción de modelo y solución, se vuelve
rastreable, desde esta mirada, Cordero et al (2022) muestran que la clase c=
obra
sentido y significado cuando el modelo no es una palabra de cierre, sino el
andamiaje que organiza la discusión sobre la situación real y más diferentes
formas de comprenderlo, interpretarlo y validarlo.
En convergencia a esto, B=
ayaga
(2024) presenta la modelación matemática como un núcleo de práctica, en cua=
l no
consiste en coleccionar respuestas, sino defender la idoneidad del modelo
frente al contexto. Por su parte, otros estudios como los de Cirneanu y Moldoveanu (20=
24) y Çetin et al. (2023), exponen que la coherencia
representacional se constituye en parte fundamental de la modelación
matemática, de esta manera es posible que los estudiantes logren comprender=
de
manera visual el objeto de conocimiento, ya que, sin modelo explícito la
argumentación carecería de sentido; con modelo defendible, la clase deja de
girar en torno al “número” y comienza a discutir decisiones.
Al respecto, las actividades de modelación que
emplearon los autores se concretaron en actividades donde los estudiantes
debían comprender una situación, construir un modelo, producir y contrastar=
los
resultados y posterior a ello, argumentar la idoneidad del modelo. De igual
forma, se reportan diseños tipo juego que vuelven tangible la modelación. En
este sentido, se emplearon entornos digitales que registran interacción y
apoyan el análisis de procesos, así como también, sistemas de apoyo tipo
tutoría inteligente. En cuanto al =
tipo
de evidencia, esta categoría se sustenta en estudios empíricos de aula
(intervenciones y análisis de procesos) y en algunos trabajos de síntesis, =
lo
cual explica la combinación entre aportes conceptuales y descripciones de
implementación.
Actividades Gamificadas
Desde la revisión de los artículos seleccionad=
os, gamificar consiste en diseñar condiciones que manteng=
an la
planificación, el monitoreo y la validación en tareas de alta demanda, desde
esta mirada, Asigigan y Sa=
mur
(2021) argumentan que las misiones y niveles adquieren un sentido educativo
cuando los estudiantes saben que evidencia le permite avanzar en el proceso.
Asimismo, Ratinho y Martins (2023) contemplan q=
ue las
insignias valen en la medida que estén ancladas a evidencias cognitivas,
premiando la manera como se conecta con las representaciones o como se
justifica una decisión.
En dirección a lo anterior, los autores Shadbad et al. (2023) hacen especial énfasis en que la
retroalimentación puntual puede cambiar las perspectivas o puntos de vistas=
de
los estudiantes en tiempo real, reduciendo así la incertidumbre durante el
proceso de ejecución, comprendiendo así que la idea no es acertar sino mejo=
rar
(Ergene y Karaboğaz,
2024). Por lo tanto, visibilizar el progreso en los niveles sostiene la
persistencia ante los problemas no rutinarios, ayudando a leer el avance por
cada fase (Wahyuni et al., 2025).
En los artículos previamente revisados es prec=
iso
observar que la gamificación no se reduce a simplemente jugar, sino a hacer
visible y sostenido el esfuerzo a partir de misiones, retos, niveles e
insignias con sentido y retroalimentación al instante. En este sentido, las
experiencias gamificadas más frecuentes aparece=
n en
los siguientes formatos: misiones y retos por niveles, en la que se desarro=
llan
progresiones de actividades que organizan el trabajo matemático; tareas
complejas con ranking e insignias, son actividades que apoyan a la
autosuficiencia y desempeño en entornos virtuales: mic=
rojuegos,
se emplearon como una propuesta para presentar los contenidos matemáticos de
una manera lúdica y que requerían de un equilibrio contenido—jugabilidad; y=
las
narrativas interactivas, se emplearon como una forma de personalizar el
aprendizaje a partir de un avance guiado.
En este marco de referencia, la gamificación se
apoyó en tecnologias que permitieron registrar =
el
progreso, asignar recompensas y dar retroalimentación, tales como Kahoot, mecánicas como leaderboa=
rds
y badges para sostener tareas complejas, asimis=
mo, se
mencionan enfoques de novelas/cuentos interactivos y herramientas tipo AXMA Story como soporte d=
e autonomía
y ritmo propio. De este modo, la
implementación de la gamificación se dio a partir del establecimiento de re=
glas
claras de avance basadas en evidencia más la retroalimentación oportuna. En
términos metodológicos, los hallazgos de esta categoría provienen
principalmente de intervenciones en aula y evaluaciones de implementación (=
con
mediciones de motivación/desempeño), complementadas por estudios de síntesis
que sistematizan mecánicas frecuentes.
Formulación, tratamiento y resolución de problemas
En lo que respecta a la formulación de problem=
as,
varios autores exponen que se considera el eslabón más frágil en el aula si
este proceso no se exige explícitamente, al respecto, =
Fajri
et al. (2025) mencionan que, si la formulación no se desarrolla de manera
minuciosa, es decir, no se tienen en cuenta las variables, las relaciones e=
ntre
ellas y los supuestos que puedan emerger, el plan se diluye y la ejecución =
se
vuelve mecánica. Del mismo modo, Çetin et al. (=
2023)
exponen la necesidad de pedir evidencias antes de operar, dado que esto pue=
de
permitir la coherencia del tratamiento y dar sentido al contraste final.
El tratamiento del problema, se entiende como =
la
ejecución del plan con monitoreo de consistencia que conlleva a plantear
posibles modelos de la situación real, en este orden de ideas, Cirneanu y Moldoveanu (20=
24)
argumentan que la ejecución cobra sentido en la medida en que responde a la
hipótesis operativa del modelo. Ahora bien, en contextos gamificados,
Asigigan y Samur (2=
021)
señalan que la retroalimentación inmediata orienta correcciones sin esperar=
al
cierre, comprobando cada paso que sigue del modelo.
Contribuciones de los artículos al campo de
estudio
Teniendo en cuenta que este artículo se enmarc=
a en
establecer la articulación entre los procesos de modelación matemática y la
gamificación, de modo que se pueda fortalecer los procesos de formulación,
tratamiento y resolución de problemas, se plantea en la siguiente tabla, las
contribuciones de los artículos previamente seleccionados por el estudio, en
tal sentido, se resaltan los aportes más relevantes de cada investigación, =
en
términos conceptuales, metodológicos y empíricos.
Tabla 3
Tabla de contribuciones al campo de estudio
|
N° |
Autores |
Contribuciones al campo de estudio |
|
1 |
Abylkassymova, Duisebayeva, <=
span
class=3DSpellE>Tuyakov, Ardabayeva |
El
estudio aporta evidencias sobre las mejoras en la resolución de problemas=
y
aumento en la motivación y participación de los estudiantes a partir del
aprendizaje basado en juegos digitales, resaltando la necesidad de formac=
ión
docente de matemáticas en la implementación de recursos tecnológicos. |
|
2 |
Acero-Apaza,
Zamata-Choque, & Cutipa-Laqui (2025). |
Los
autores destacan la importancia de la modelización de las matemáticas y c=
ómo
ésta impacta el aprendizaje de los estudiantes en la parte de resolución =
de
problemas, el pensamiento crítico y la comprensión conceptual. |
|
3 |
Asigigan & Samur (20=
21). |
Los
autores exponen que las actividades STEM gamificadas despierta el interés y motivación de los
estudiantes, ya que. al integrar la diversión y la competencia, se apoya =
los
procesos de formulación y resolución de problemas. |
|
4 |
Bayaga (2024) |
Se
resalta que las actividades gamificadas integ=
radas
con la inteligencia artificial, conllevan a mejoras en el rendimiento
académico de los estudiantes. |
|
5 |
Bringula, Enverzo, Gonza=
les
& Rodrigo (2023). |
Los
autores argumentan que el juego visto desde la parte académica se constit=
uye
en una oportunidad para fortalecer los procesos de resolución de problema=
s, y
movilizar los aprendizajes de los estudiantes hacia aspectos significativ=
os. |
|
6 |
Çetin, Erümit, Nabiyev & Karal, (2023). |
El
estudio resalta que la gamificación puede mejorar significativamente los
procesos de resolución de problemas, lo cual promueve habilidades matemát=
icas
y no matemáticas en los estudiantes. |
|
7 |
Cirneanu y Moldoveanu (2=
024). |
Los
autores proponen una metodología para integrar las tecnologías digitales
mediadas por modelos matemáticos, ya que constituye mejoras en la motivac=
ión
y compromiso de los estudiantes. |
|
8 |
Cordero,
Jordán, Murillo-Arcila, y Sanabria-Codesal (2022). |
Aporta
un diseño didáctico tipo juego (temática medieval) que facilita modelar,
aplicar algoritmos e interpretar soluciones; evidencia aumento de motivac=
ión
e interés y muestra cómo “lo lúdico” puede hacer tangible la modelización=
|
|
9 |
Das, Ganesh Kondamudi, Dawood Babakerkhell, Pal, Roy & <=
span
class=3DGramE>Funilkul (2024) |
El
estudio porta un modelo de adopción/intención de uso: utilidad percibida y
actitud predicen intención; muestra que la gamificación mejora la actitud
hacia el metaverso, orientando el diseño e implementación de entornos
inmersivos |
|
10 |
Ergene & Karaboğaz
(2024) |
Contribuye
evidencia de que el aula invertida mejora rendimiento y calidad de
estrategias (más correctas, menos incorrectas) en proporcionalidad; amplí=
a el
campo con un enfoque pedagógico complementario a la gamificación para
fortalecer razonamiento matemático |
|
11 |
Fajri, Marini & Suyono
(2025) |
Mapea
el desarrollo del campo (tendencias, colaboración, temas), y señala vacío=
s:
necesidad de más investigación aplicada y extensión a secundaria/superior;
aporta base para justificar nuevas agendas de investigación en modelizaci=
ón. |
|
12 |
Hendrayana & Mutaqin (=
2025). |
Los
autores muestran que el ABP integrando el andamiaje posibilita el desarro=
llo
de competencias de resolución de problemas en los estudiantes, en la medi=
da
que estos tienen la oportunidad de adquirir herramientas para analizar y
comprender problemas complejos. |
|
13 |
Jarrah, Wardat, Fidalgo & Ali (2025). |
El
estudio demuestra que la gamificación es una herramienta que puede motivar
los procesos formativos de los estudiantes, cuando se emplea de manera
coherente con los objetivos de aprendizaje que se desean alcanzar. |
|
14 |
Martínez-Gómez
& Nicolalde (2025) |
Los
autores aportan un modelo didáctico en el que resaltan la importancia de =
los
recursos tecnológicos en la enseñanza de las matemáticas, posibilitando el
desarrollo de problemas en cualquier momento. |
|
15 |
Ratinho & Martins (2023). |
El
estudio plantea retos de diseño centrados en la motivación de los
estudiantes, por lo tanto, abordan la gamificación como eje de motivación=
y
de rendimiento académico. |
|
16 |
Sager, Sherard,
Milton, Walkington & Petrosino (2023). |
Este
estudio expone una mirada crítica entre el juego y el aprendizaje, resalt=
ando
la importancia de equilibrar estos conceptos de manera se logre un
aprendizaje significativo. |
|
17 |
Sarifah, Rohmaniar, Mar=
ini,
& Sagita (2022). |
Los
autores construyen un marco metodológico en el que destaca la importancia=
de
integrar los conceptos de contenidos y jugabilidad, de manera que genere
conocimiento efectivo y no solo el interés de los estudiantes por aprende=
r. |
|
18 |
Shadbad, Bahr, Luse & Hamm=
er
(2023). |
Evidencia
que leaderboards + badge=
s
incrementan autoeficacia y rendimiento en tareas complejas; amplía la
evidencia de gamificación más allá de matemáticas “puras” hacia entornos
virtuales de aprendizaje. |
|
19 |
Widodo, S. A., et al. (2020). |
Los autores aportan una comprensión so=
bre
cómo mejorar representaciones del problema y el razonamiento lógico. |
|
20 |
Wijaya, et al. (2022). |
Este
estudio contribuye al campo de la implementación, al mostrar estrategias =
que
demuestran el escalamiento real de gamificación/micr=
ojuegos
en secundaria. |
|
21 |
Wahyuni et al. (2025) |
Los autores ponen en evidencia que la
enseñanza asistida por GeoGebra mejora el pensamiento creativo y contribu=
ye a
justificar tecnologías dinámicas como soporte para habilidades de orden
superior. |
|
22 |
Soboleva, Sabirova, Babieva, Sergeeva &=
Torkunova (2021). |
Aporta
un modelo de aprendizaje personalizado que mejora autonomía/motivación y
desarrolla pensamiento crítico, flexibilidad y resolución de problemas;
señala el reto de producir suficientes recursos narrativos para el curríc=
ulo. |
|
23 |
Soboleva, Zhumakulov, |
Profundiza
en características del modelo y su evaluación comparada: muestra que nove=
las
interactivas favorecen pensamiento crítico/flexibilidad/resolución y mejo=
ran
calidad del aprendizaje a ritmo propio; destaca necesidad de desarrollo
continuo de contenidos. |
|
24 |
Soboleva, Suvorova, Bocharov & Bocharova
(2022). |
Aporta
un enfoque narrativo-personalizado para elevar resultados educativos y
competencias clave (pensamiento crítico, flexibilidad, resolución), con
soporte de AXMA Story;
conecta la propuesta con demandas del contexto socio-económico y formación
matemática. |
Nota: Se presentan las contribuciones de los=
24
estudios identificados.
Fuente: elaboración propia.
Integración de la modelación matemática con la
gamificación en la resolución de problemas
Enseñar matemáticas consiste en lograr que los
estudiantes desarrollen una serie de competencias y habilidades que les per=
mita
analizar el entorno en el que se desenvuelven, en este sentido, cuando se
conoce el concepto matemático, se comprende y se establecen múltiples
representaciones, relaciones y usos de dichos conceptos matemáticos, se pue=
de
decir que si hubo aprendizaje. En =
este
marco de referencia, las instituciones educativas y sobre todo los docentes
tienen la tarea de implementar estrategias y metodologías que conlleven a la
construcción de aprendizajes significativos y permanentes en la población
estudiantil.
Al respecto, la modelación matemática se
constituye como una estrategia que favorece el aprendizaje de las matemátic=
as
en la medida en que brinda herramientas para establecer una conexión entre =
los
conceptos matemáticos abordados en clase con fenómenos del contexto real (S=
áez
et al. 202). En esta línea, Blum y Borromeo-Ferri (2009) definen la modelac=
ión
como un proceso cíclico, compuesto por fases y subprocesos, los cuales deben
ser desarrollados para avanzar en el ciclo. Los autores exponen que el cicl=
o de
modelación se emplea como una estrategia didáctica de aula de clase, donde
docentes como estudiantes participan en la transición de un mundo real a un
mundo matemático, en el que se necesita planteamientos, identificación de
información, trabajo matemático e interpretación de resultados (Villa-Ochoa=
et
al. 2022). Por tanto, cuando se incorporan actividades de modelación
matemática, se favorece el desarrollo de competencias como la resolución de
problemas, el razonamiento, la comunicación matemática y el pensamiento
crítico, en la medida que se contextualizan los conceptos matemáticos abord=
ados
en clase, contribuyendo así en la construcción de un aprendizaje significat=
ivo
y permanente (Bernardino-Fernández et al. 2025).
En lo que respecta a la gamificación, esta sur=
ge
como una estrategia didáctica e innovadora que incorpora elementos propios =
del
juego en contextos educativos, tales como la retroalimentación continua, los
retos progresivos, los puntos y las recompensas, aumentan el interés y la
participación de los estudiantes, así como su deseo por involucrarse en el
desarrollo de las tareas y la comprensión de los contenidos matemáticos (
Figura 3
Gamificación +
Modelación matemática en las competencias
Nota: La figura muestra la manera como se
alinean los procesos de planeamiento, tratamiento y resolución de problemas,
con el ciclo de modelación matemática y los elementos de la gamificación.
Fuente: elaboración propia.
La figura 3 muestra la manera como los element=
os
de la gamificación la narrativa, retos y misiones, niveles, recompensas,
retroalimentación y trabajo colaborativo se convierten en una estrategia pa=
ra
dinamizar los fases y subproceso de la modelación matemática, en este senti=
do,
es posible contextualizar el problema del mundo dentro de una narrativa
significativa, presentar los problemas como retos o misiones a resolver y
estructurar el avance el ciclo a través de niveles progresivos de complejid=
ad (Shadbad et al. 2023). De este modo, la competencia de
formulación de problemas se ve favorecida a partir de la identificación de
objetivos claros y desafiantes, el tratamiento del problema de dinamiza
mediante el uso de estrategias diversas, y la resolución se enriquece a tra=
vés
de la interpretación, validación y reflexión sobre los resultados obtenidos=
.
De este modo, la retroalimentación constante y=
las
recompensas simbólicas asociadas a la gamificación favorecen la reflexión
metacognitiva y la validación de los modelos matemáticos construidos, aspec=
tos
fundamentales del proceso de modelación. El trabajo colaborativo, por su pa=
rte,
posibilita el intercambio de ideas, la argumentación matemática y la
construcción colectiva del conocimiento, elementos clave en la resolución de
problemas complejos (Shadbad et al. 2023)
Limitaciones y retos
Para el desarrollo de este artículo fue posibl=
e la
revisión de 24 artículos de la base de datos Scopus,
En este sentido, se pudo identificar que las investigaciones realizadas
presentaron varias limitaciones que deben ser consideradas al aplicar
estrategias de modelación matemática mediadas por actividades gamificadas en la educación secundaria.
En este sentido, una de las limitaciones
presentadas en el desarrollo de los estudios, fue la dificultad para
generalizar los resultados, dado que, la mayoría de las investigaciones se
desarrollaron en contextos específicos, con población reducida y en diferen=
tes
niveles educativos (básica primaria, educación secundaria y estudios
superiores) lo que restringe la aplicabilidad de los hallazgos a la realida=
d de
los estudiantes de secundaria (Fajri et al. 202=
5). De
igual forma, se destaca que otra de las limitaciones más frecuentes se cent=
ra
en los diseños metodológicos empleados, ya que en diversos trabajos se
evidencia la ausencia de grupos de control o el uso de diseños con pre-test y post-test en u=
n solo
grupo, lo que, de cierta manera afecta la validez interna de los resultados,
dado que no permite establecer con certeza que los cambios observados se da=
ba
únicamente a la intervención gamificada o el pr=
oceso
de modelación matemática (Sager et al. 2023). Del mismo modo, se destaca que
las intervenciones de los trabajos previamente revisados, tuvieron una dura=
ción
entre seis y ocho semanas, lo que dificulta la evaluación y sostenibilidad =
de
los efectos en la motivación, el pensamiento crítico y las habilidades de
resolución de problemas a largo plazo (Shadbad =
et al.
2023)
Asimismo, otro aspecto limitante es la depende=
ncia
tecnológica, ya que, algunos estudios acentúan que la implementación de
actividades gamificadas para el desarrollo de la
modelación matemática requieren de una infraestructura adecuada, lo que se
constituye en un obstáculo en contextos rurales, donde el acceso a equipos y
conectividad puede ser limitado (Wijaya et al. =
2022).
En concordancia, se destaca la formación docente como otro limitante, puesto
que, si bien, los estudios resaltan la importancia de integrar tecnologías y
metodologías activas en enseñanza y aprendizaje de las matemáticas, fue pos=
ible
identificar que los docentes en ejercicio y en formación suelen presentar
dificultades para aplicar estas herramientas de manera efectiva en el aula =
de
clase, situación que podría obstaculizar la implementación exitosa de estas
estrategias (Abylkassymova et al. 2025).
En lo que respecta a los retos, se resalta la
necesidad de adaptar las propuestas curriculares y metodológicas al context=
o de
la educación secundaria, en este sentido, se resalta que algunos estudios se
desarrollaron en entornos universitarios, por lo que, al trasladarlos a niv=
eles
de educación básica implica establecer ajustes tanto en el nivel cognitivo =
y en
las condiciones socioeducativas locales de los estudiantes (Ratinho
y Martins, 2023).
Ahora bien, los estudios previamente revisados
destacan que el éxito de las estrategias implementadas depende del diseño
pedagógico de las actividades gamificadas, el c=
ual se
enmarca en crear experiencias que además de resultar motivadoras y atractiv=
as
para los estudiantes, también conduzca a un aprendizaje significativo, el c=
ual
favorezca la resolución de problemas, la comprensión conceptual y la
transferencia de habilidades a otros contextos académicos y del entorno cer=
cano
(Sager et al. 2023).
CONCLUSIONES
El aprendizaje de las matemáticas se constituy=
e en
un proceso esencial en el desenvolvimiento escolar, personal y social de to=
do
ser humano, dado que les permite el desarrollo del pensamiento crítico, lóg=
ico
y cognitivo. Desde esta perspectiva, el proceso de modelación matemática
integrada con actividades de gamificación, se convierte en una oportunidad
pedagógica pertinente para estudiantes de la básica secundaria, en la medida
que permite organizar el aprendizaje en misiones, visibilizar las decisiones
del estudiante y generar evidencias trazables a lo largo del ciclo de
modelación. Por lo tanto, la gamificación incorpora elementos de motivación=
y
recompensa que potencian la participación de los estudiantes. Mientras que =
la
modelación matemática proporciona el marco cognitivo para formular, tratar y
resolver problemas del contexto cercano de los educandos.
Este artículo propone una integración de la
modelación matemática y la gamificación, de modo que se transforme la maner=
a de
enseñar matemáticas. Al respecto, esta integración conlleva a relacionar los
elementos de la gamificación (la narrativa, retos y misiones, niveles,
recompensas, retroalimentación y trabajo colaborativo) con los subprocesos =
del
ciclo de modelación matemática (comprensión, simplificación, matematización,
trabajo matemática, validación y presentación) de modo que los componentes
lúdicos e interactivos de la gamificación, dinamicen el proceso estructuran=
te
de la modelación, y de este modo, se desarrolle y fortalezca las competenci=
as
de formulación, tratamiento y formulación de problemas. En esta línea de
argumentación, la integración de la modelación matemática con actividades de
gamificación, no solo debe considerarse como una estrategia didáctica, sino
como un camino hacia la educación transformadora que fomente la creatividad=
, el
pensamiento crítico y la capacidad de adaptarse a un mundo de constante cam=
bio.
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Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción,
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