Artículo de Investigación DOI: https://doi.org/10.61154/holopraxis.v10i2.4806
Gamificación con Inteligencia Artificial en Matemática: Motivación y Aprendizaje en Básica Media.
Gamification with Artificial Intelligence in Mathematics: Motivation and Learning in Middle Basic Education.
Andrea Estefanía Chamorro-Chicoa, Saúl Omar Puente-Tipánb, Lorenzo Cevallos-Torresc, Dayron Rumbaut-Rangeld
a Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán, Ecuador. Email: aechamorroc@ube.edu.ec, Orcid: https://orcid.org/0009-0003-0226-1626
b Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán, Ecuador. Email: sopuentet@ube.edu.ec, Orcid: https://orcid.org/0009-0000-2178-0825
c Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán, Ecuador, Email: ljcevallost@ube.edu.ec, Orcid: https://orcid.org/0000-0002-7211-2891
d Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán, Ecuador, Email: drumbautr@ube.edu.ec, Orcid: https://orcid.org/0009-0001-9087-0979
RESUMEN
La enseñanza de la matemática en Educación General Básica Media enfrenta desafíos relacionados con la baja motivación y la dificultad en la comprensión de contenidos matemáticos abstractos. En este contexto, la investigación tuvo como objetivo analizar el impacto de una intervención didáctica basada en gamificación con inteligencia artificial en la motivación y el aprendizaje matemático. El estudio adoptó un enfoque mixto con diseño cuasi-experimental de pretest-postest y grupo control no equivalente. Participaron 85 estudiantes 45 experimentales y 40 de control de una institución educativa rural de la provincia de Imbabura. Para la recolección de datos se empleó una escala de estimación de siete indicadores curriculares de matemática y un cuestionario de motivación académica que se desarrolló en ocho sesiones. Los hallazgos reportados por el grupo de intervención presentaron una mejora estadísticamente significativa con relación al grupo de control en el aprendizaje fue de (η²p=0,39; d=2,48) y en motivación (η²p=0,34; d=2,20). El indicador (I.M.3.7.2) que se corresponde al contenido de geometría el cual tuvo el mayor progreso de 22%, con relación al compromiso con las actividades gamificadas fue del 91% y la retroalimentación con inteligencia artificial generativa fue del 87% siendo resultados positivos con relación al aprendizaje de la matemática.
Descriptores: Inteligencia artificial; matemática; aprendizaje. (Tesauro UNESCO)
ABSTRACT
The teaching of mathematics in Basic General Education – Middle sublevel faces challenges related to low motivation and difficulty in understanding abstract mathematical content. In this context, the research aimed to analyze the impact of a didactic intervention based on gamification with artificial intelligence on motivation and mathematical learning. The study adopted a mixed‑methods approach with a quasi‑experimental pretest‑posttest design and a non‑equivalent control group. A total of 85 students participated — 45 experimental and 40 control — from a rural educational institution in the province of Imbabura. For data collection, a seven‑indicator curricular mathematics rating scale and an academic motivation questionnaire, which were administered over eight sessions, were used. The findings reported by the intervention group showed a statistically significant improvement compared to the control group: learning effect size (η²p = 0.39; d = 2.48) and motivation effect size (η²p = 0.34; d = 2.20). Indicator I.M.3.7.2, which corresponds to geometry content, showed the greatest progress (22%). In relation to engagement with gamified activities, it reached 91%, and feedback using generative artificial intelligence reached 87%, representing positive outcomes for mathematics learning.
Descriptors: Artificial intelligence; mathematics; learning. (UNESCO Thesaurus)
Recibido: 23 de abril de 2026
Aprobado: 5 de julio de 2026
El aprendizaje de matemática dentro del subnivel de Educación General Básica Media tiene una serie de desafíos que han sido objeto de investigación dentro de la literatura académica. Entre ellos se han identificado, la falta de motivación en el aprendizaje, ansiedad que provoca la asignatura, así como la separación cognitiva y emocional en el proceso educativo por parte de los estudiantes. De ahí que investigaciones realizadas a nivel global demuestran que la matemática es una ciencia compleja que demanda de conocimientos abstractos y resulta emocionalmente desgastante para los estudiantes, lo cual repercute en la participación en EGB-Media (Ratinho, Figueiredo, Estêvão, Faísca, & Martins , 2023). La percepción de complejidad y la actitud negativa hacia el aprendizaje son producto, por un lado, de las experiencias de fracaso de los estudiantes a lo largo del proceso educativo y, de metodologías tradicionales basadas en la repetición mecánica en deterioro de la comprensión de la matemática.
Con relación a la psicología en la educación, el ámbito de la motivación es el factor que determina el rendimiento académico dentro del proceso de enseñanza-aprendizaje. Al respecto Deci y Ryan (2022), en su teoría de la autodeterminación, establecen que las personas tienen la necesidad de autonomía y de relación, las cuales son fundamentales para la motivación en el proceso de aprendizaje. De ahí que estas necesidades deban ser atendidas dentro de la práctica educativa, ya que, de no hacerlo, los estudiantes desarrollan desinterés y, por ende, deserción de la asignatura de matemática. En el ámbito de la disciplina, la actitud negativa que se desarrolla en el nivel de EGB-Media tiene repercusiones académicas y vocacionales a lo largo de la vida de los estudiantes (Li, Ma, & Shi, 2023).
El desinterés y la falta de motivación hacia el aprendizaje de las matemáticas se incrementan a medida que los estudiantes avanzan de nivel, debido a que también aumenta la dificultad, la atracción y, particularmente, los contenidos que involucran procesos de razonamiento algebraico, fracciones y proporciones (Roche Cordero, Vílchez Guerrero, & Colina Fuenmayor, 2024). Dichos contenidos generan frustración, provocan desinterés y, por ende, el abandono y la pérdida de la asignatura. (Li, Ma, & Shi, 2023). Desde el punto de vista del aprendizaje significativo, los estudiantes tienden a generar una desconexión en la que el aprendizaje no se consolida a largo plazo y, por lo tanto, es fácilmente olvidado con el paso del tiempo por parte de los estudiantes.
A ello se suma la heterogeneidad en los ritmos y estilos de aprendizaje, lo que exige estrategias didácticas capaces de diferenciar la enseñanza y ofrecer retroalimentación oportuna y pertinente (Cheung & Slavin, 2023). Las metodologías tradicionales, basadas en la clase magistral y en procesos educativos repetitivos, resultan insuficientes para atender esta diversidad, debido a que imponen un mismo ritmo y nivel de complejidad a todos los estudiantes, independientemente de los conocimientos previos que posean, de sus capacidades de procesamiento y de sus intereses. Esta homogeneización de la enseñanza contribuye a ampliar la brecha de aprendizaje y a profundizar la desmotivación, sobre todo, en aquellos estudiantes que no han logrado seguir el ritmo del aprendizaje del grupo (Hattie, 2023).
En este escenario, la literatura especializada ha identificado dos enfoques tecno-pedagógicos con una creciente relevancia empírica; la gamificación y la inteligencia artificial aplicada a la educación, que ha cobrado protagonismo investigativo (Toro, 2021). Por un lado, la gamificación se entiende como la integración estratégica de elementos, mecánicas y dinámicas propias del juego en contextos educativos, orientada a incrementar el interés, el compromiso y la perseverancia de los estudiantes frente a tareas académicas (Maat & Jutin, 2024). Los elementos que conforman la gamificación resultan pertinentes dentro del entorno educativo, ya que su dinámica que se basada en recompensas, puntos y clasificación aporta significado y sentido dentro del proceso de aprendizaje. Estas mecánicas, aprovechadas por la gamificación, generan motivación, competencia, creatividad aspectos fundamentales para la fijación del aprendizaje a largo plazo (Jaramillo Mediavilla, Basantes Andrade, Cabezas González, & Casillas Martín, 2024).
En diversas investigaciones se ha encontrado que la gamificación tiene un efecto positivo sobre la motivación, la participación y el rendimiento académico en distintos contextos educativos. Jaramillo Mediavilla et al. (2024), reportan mejoras significativas en la motivación intrínseca de los estudiantes de educación básica media cuando la gasificación se implementa en el área de matemáticas. No obstante, Maat y Jutin (2024) advierten que estos efectos no son automáticos, sino que dependen de la calidad del diseño pedagógico, la coherencia entre los elementos lúdicos y los objetivos de aprendizaje, y la adecuada contextualización cultural de las propuestas. La preocupación se fundamenta en que las actividades gamificadas que no se articulen adecuadamente con los fines educativos o carezcan de un diseño pedagógico intencionado pueden convertirse en un distractor dentro del aprendizaje.
Por su parte, la inteligencia artificial aplicada a la educación representa un campo de rápida expansión con posibilidades significativas para personalizar el proceso de enseñanza-aprendizaje. La IA se adapta a las características y necesidades colectivas e individuales del estudiante, a la vez que permite detectar dificultades, reconocer errores recurrentes y facilitar una retroalimentación especifica que mejora las experiencias de aprendizaje (Awang, Farrah, & Mahmoud, 2025). A diferencia de los recursos digitales tradicionales los cuales se caracterizan por ser rígidos y estáticos, y no ajustarse al nivel de dificultad ni a las necesidades ritmo y estilos de aprendizaje de los estudiantes, los sistemas automatizados impulsados por la inteligencia artificial generativa ofrecen una capacidad adaptativa. Por lo tanto, dicha capacidad adaptativa responde a la diversidad educativa propia del salón de clases de la EGB-Media (Cheung & Slavin, 2023).
Con el devenir de los años, la innovación educativa ha comenzado a adoptar nuevas metodologías para el aprendizaje de las matemáticas, sobre todo en el nivel de EGB-Media, las cuales están redefiniendo la forma de enseñar y aprender, ya que estas muevas didácticas utilizan las lúdica integrada con la inteligencia artificial generativa para trasformar el proceso de enseñanza aprendizaje (Chasi Ayabaca, León Buestan, Sangucho Uvillus, & Troya Santillan., 2025). Esto permite abordar los problemas de motivación de los estudiantes por la disciplina al articular la dimensión afectiva y emocional con el aprendizaje cognitivo (Farhood, Nyden, Beheshti, & Muller, 2025). La adopción de ambos enfoques mejora la asimilación de contenidos abstractos y complejos propios del nivel de educación media. Sin embargo, en la literatura especializada se han abordado de forma independiente, sin articular el impacto conjunto de la integración de la lúdica y la inteligencia artificial en el proceso motivacional y de aprendizaje de las matemáticas.
Por otra parte, investigaciones han reportado que la implementación de estos enfoques sin una adecuada planificación y carácter pedagógico especifico puede derivar en un efecto superficial o incluso negativo (Maat & Jutin, 2024). Esta observación debe tomar en cuenta en el contexto de la EGB-Media, nivel en el cual los estudiantes consolidan sus actitudes y creencias hacia el aprendizaje de las matemáticas. En este nivel, la praxis docente debe establecer una adecuada intervención pedagógica adecuada, ya que, de lo contrario, podría consolidar aún más las dificultades motivacionales prexistentes hacia las matemáticas. Por lo tanto, el diseño de una propuesta que integradora debe contar con una secuencia didáctica claramente estructurada, orientada a la consecución de objetivos educacionales acorde lo establecido en el currículo ecuatoriano y adoptado al contexto sociocultural del estudiante.
Si bien existe interés académico por investigar los dos enfoques, el lúdico y la inteligencia artificial generativa, en la literatura se han encontrado una serie de vacíos que justifican el presente estudio. Por un lado, hay estudios que han analizado por separado el efecto de la gamificación (Jaramillo Mediavilla, Basantes Andrade, Cabezas González, & Casillas Martín, 2024) y de la inteligencia artificial (Awang, Farrah, & Mahmoud, 2025), en el proceso educativo. Sin embargo, estos trabajos son casos empíricos que no evalúan el impacto de ambos enfoques dentro de un diseño didáctico para EGB Media. De igual manera, la evidencia académica disponible proviene mayoritariamente de países desarrollados, lo que configura una brecha de conocimiento en la región. En Ecuador, estudios como el de Panqueban & Huincahue (2024), abordan la problemática desde la realidad socioeconómica, cultural y del sistema educativo, pero no consideran la situación específica de los entornos rurales, caracterizados por limitaciones tecnológicas, lo que dificulta la trasferencia directa de los resultados al contexto local. Finalmente, otras investigaciones han priorizado únicamente el indicador de rendimiento académico y no en la dimensión motivacional, lo que impide obtener una visión integral sobre la estrategia en el aprendizaje de los estudiantes Ratinho, Figueiredo, Estêvão, Faísca, & Martins (2023).
Estas brechas sustentan la pertinencia de la presente investigación, la cual abarca desde el ámbito teórico hasta el práctico. Con esto se pretende contribuir al desarrollo de la literatura al abordar de forma conjunta la gamificación y la inteligencia artificial, centrada en la motivación y el aprendizaje de la matemática de Guishca Ayala, y otros (2024). En el contexto de la praxis educativa, los resultados permitirán a los docentes diseñar intervenciones pedagógicas acordes con el contexto socioeconómico y el propio sistema educativo ecuatoriano, adaptadas al ámbito rural. Finalmente, desde el ámbito social, la investigación pretende aportar a la mejora de la calidad educativa, particularmente al proceso de enseñanza-aprendizaje de la matemática del EGB Media.
A partir de los antecedentes expuestos y de los vacíos identificados en la literatura especializada, el presente estudio tiene como objetivo analizar el impacto de una intervención didáctica basada en la integración de la gamificación y la inteligencia artificial sobre la motivación y el aprendizaje de la matemática en estudiantes de EGB-Media de una institución educativa rural de la provincia de Imbabura, Ecuador.
MÉTODOS
El presente estudio se enmarcó en un paradigma pragmático, adoptando un enfoque metodológico mixto con un diseño secuencial explicativo. La fase cuantitativa consistió en un diseño cuasi-experimental longitudinal estructurado mediante mediciones de pretest y postest con un grupo control no equivalente. El tipo de investigación fue descriptivo-explicativo, ya que se orientó a determinar la relación de causalidad entre la intervención didáctica basada en gamificación con inteligencia artificial y las variables de motivación académica ye aprendizaje matemático. El propósito metodológico fue evaluar el impacto de dicha intervención sobre el nivel de aprendizaje matemático y el grado de motivación académica en los estudiantes de EGB-Media. Complementariamente, la fase cualitativa se orientó hacia la comprensión de la intervención, con el fin de triangular los datos desde la experiencia, el compromiso lúdico y la interacción de los sujetos de estudio dentro del entorno gamificado.
La investigación se realizó en una institución educativa de sostenimiento fiscal en un contexto de ruralidad de la parroquia Lita, provincia de Imbabura, Ecuador. La unidad de análisis estuvo conformada por una cohorte de 85 estudiantes matriculados en el subnivel de Educación General Básica Media de 5.º, 6.º y 7.º grado. La selección de los participantes se realizó mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia, atendiendo a la accesibilidad del investigador al campo de estudio. La muestra se conformó en grupo de control n=40 estudiantes y grupo experimental n=45, se obtuvo la autorización y consentimiento informado por parte de los padres de familia y de la institución educativa.
Los datos se recopilaron a partir de la aplicación de tres instrumentos debidamente validados: una prueba de conocimiento matemático con siete indicadores curriculares del Ministerio de Educación (2016) con una fiabilidad de Kuder-Richardson 20 (KR−20=0,82); un cuestionario de motivación académica con Alfa de Cronbach de α=0,85; y una guía de observación para medir la interacción y el compromiso lúdico en estudiantes de EGB-Media. El procedimiento metodológico se realizó en fases secuenciales. La primera fase se estableció la línea base mediante la aplicación del pretest a los ambos grupos, con el propósito de verificar la homogeneidad estadística inicial entre el grupo experimental y el grupo de control. En la segunda fase, se diseñó la secuencia didáctica gamificada con inteligencia artificial, estructurada en cuatro bloques temáticos e impartida a través de ocho sesiones de trabajo planificadas. La tercera fase correspondió a la implementación de la intervención tecno-pedagógica: el grupo experimental participó en las actividades lúdicas con andamiaje cognitivo automatizado, mientras el grupo control recibió instrucción regular con una metodología tradicional. La cuarta fase consistió en la aplicación del postest para la obtener crecimiento (deltas) de crecimiento de las dos variables dependientes.
RESULTADOS
Figura 1
Estadísticos descriptivos del pretest del grupo experimental
Nota: Elaboración propia.
La conversión a escala 0–10 se realizó mediante la fórmula: (puntuación / 7).
El análisis descriptivo del desempeño general se realizó sobre la base de la escala directa del instrumento de (0 a 7 puntos). Para facilitar la interpretación, estos valores se trasformaron a una escala estandarizada de 0 a 10 (multiplicando por 10/7). En la Figura 1 se presentan los puntajes en la escala original (0-7) donde el grupo experimental (n=45) obtuvo una media global de 5.57, que equivale a 7.96 en la escala estandarizada, lo que evidencia un impacto positivo en la intervención con la inteligencia artificial gamificada.
Al desglosar los resultados por grado en escala original, se observa que los estudiantes de 7.º grado registraron la media más alta (5.79 equivalente a 8,27 en la escala de 0-10) y la menor desviación típica (1,08). Indicando un aprendizaje homogéneo. En contraste, el 6.º grado presentó la media más baja (5.38 equivalente a 7,69) y la mayor variabilidad (1,41), lo que sugiere respuestas más heterogéneas frente a la herramienta, posiblemente atribuibles a diferencias en la adaptación a la dinámica gamificada o en los conocimientos previos.
Figura 2
Nivel de logro por indicador de evaluación
Nota: Elaboración propia.
Al evaluar el porcentaje de logro alcanzado en los distintos indicadores de evaluación los datos muestran una asimetría en el dominio de las destrezas matemáticas (Figura 2). El indicador I.M.3.2.1. destaca significativamente con un 91,1% de logro, esto evidencia que la intervención gamificación fue eficaz para consolidar esta competencia específica, frecuentemente asociada a operaciones algorítmicas o resolución directa de problemas. Por otro lado, el indicador I.M.3.7.2. representó el punto de mayor dificultad en el aprendizaje, alcanzando un 66,1% de logro. Esta diferencia estadística señala que, si bien la inteligencia artificial facilitó el aprendizaje general, determinadas competencias matemáticas que requieren un mayor nivel de abstracción conceptual un acompañamiento docente específico para alcanzar niveles de dominio equivalentes a los restantes indicadores.
Figura 3
Comparación pretest vs postest: grupo de control y experimental
Nota: Elaboración propia.
Los hallazgos con relación al diseño cuasi-experimental permitieron responder la hipótesis planteada en la investigación con relación al impacto obtenido a través de la intervención pedagogía con gamificación e inteligencia artificial (Figura 3). De los datos obtenidos en los dos grupos se encontró una línea base estadística homogénea dentro del aprendizaje (5.3 vs 5.2) y en motivación (2.9 vs 2.8) respectivamente lo que confiere validez y equivalencia a la investigación desde el punto inicial entre los grupos de estudio. Con respecto al grupo experimental se encontró un crecimiento en el aprendizaje (8.1 vs 6.0) frente al grupo de control, mientras que en el ámbito de la motivación fue (4.3 vs 3.2). Estos resultados permiten determinar que la intervención pedagógica de la gamificación y la inteligencia artificial mejoro el rendimiento académico hacia las matemáticas
Figura 4
Impacto de la intervención: Ganancia media y tamaño de efecto
Nota: Elaboración propia
La evaluación inferencial sobre el incremento en las medias corrobora que las mejoras observadas no son atribuibles al azar. Las pruebas t de Student arrojaron valores de p<0.001 en todos los grados lo que garantiza la significancia estadística de la intervención (Figura 4). El análisis del tamaño de efecto destacable aún es el análisis del tamaño del efecto mediante el estimador de Cohen refuerza este hallazgo de forma contundente. En la literatura educativa especializada, un valor superior a 0.8 se considera un efecto de magnitud grande, en el presente estudio, los valores oscilan entre 2.08 y 3.10, siendo este último registrado en el 7.º grado. Un tamaño del efecto de 3.10 indica que, tras la aplicación de la intervención gamificada con inteligencia artificial, el estudiante promedio se situó más de tres desviaciones estándar por encima de su nivel inicial lo que evidencia un impacto de alta magnitud sobre la asimilación de contenidos matemáticos en el subnivel educativo.
Figura 5
Evaluación de logro por indicador matemático: Pretest vs Postest
Nota: Elaboración propia
El análisis con relación al crecimiento porcentual entre el pretest y el postest muestran un comportamiento adaptativo de las herramientas frente a los distintos niveles de dominio inicial de los estudiantes (Figura 5). Los resultados de indicadores con un alto dominio incrementaron significa mente el nivel de logro +7 puntos porcentuales consolidando las competencias matemáticas. Por otro lado, el indicador I.M.3.7.2, con un 67% dominio por parte de los estudiantes después de la intervención registro un nivel de logro de +22 puntos porcentuales. Por lo que se concluye que la intervención pedagógica gamificada con inteligencia artificial tuvo un impacto positivo en los estudiantes.
El análisis de datos cualitativos obtenido de la observación con relación a dos categorías y cinco subcriterios lo que permitió realizar la triangulación de los resultados cuantitativos.
Tabla 1
Análisis cultivo de datos
|
Categoría |
Subcategoría |
Evidencia representativa observada |
Frecuencia aparición |
|
Compromiso lúdico |
Participación activa |
Los estudiantes mantuvieron atención continua durante las dinámicas gamificadas, solicitando repetición de actividades al finalizar la sesión |
Alta 7 de 8 sesiones |
|
Compromiso lúdico |
Competencia positiva entre pares |
Se observaron intercambios espontáneos de estrategias de resolución entre estudiantes motivados por los sistemas de puntuación |
Media 5 de 8 sesiones |
|
Interacción con retroalimentación automatizada |
Retroalimentación inmediata |
Los estudiantes revisaron los mensajes de retroalimentación del sistema antes de reintentar los ejercicios fallidos |
Alta 8 de 8 sesiones |
|
Barreras técnicas de adaptación |
Dificultades de conectividad |
Se registraron interrupciones en el flujo de las actividades asociadas a problemas de conectividad a internet en el entorno rural |
Media 4 de 8 sesiones |
|
Barreras técnicas y de adaptación |
Curva de adaptación inicial a la interfaz |
Durante las primeras dos sesiones, un grupo de estudiantes requirió orientación adicional para navegar la plataforma gamificada |
Baja 2 de 8 sesiones |
Nota: Elaboración propia.
Los resultados cualitativos, permitieron la triangulación con los resultados cuantitativos con relación a la experiencia de los estudiantes mediante la intervención pedagógica de gamificación con inteligencia artificial. La categoría de compromiso lúdico se evidencia que los estudiantes se mostraron activos y se interesaron por el aprendizaje de las matemáticas. Esto se correlaciona con el nivel de logro en el ámbito de la motivación obtenida en el postest. Con relación a la retroalimentación con IA permitió mejorar el aprendizaje en todos los indicadores que presentaban un nivel de complejidad en el progreso educativo de los estudiantes. Finalmente, en la categoría de adaptación y barreras técnicas las limitaciones técnicas propias de los entornos rurales.
DISCUSIÓN
Los resultados de la investigación evidencian que las estrategias tecno-pedagógicas que articulan los juegos con la inteligencia artificial impacta de forma positiva en la motivación y, por ende, en el aprendizaje de matemática. Se determinó un progreso aprendizaje (d=2.48) y en la motivación (d=2.20) respectivamente. Estos datos superan a resultados de diversas investigaciones que analizaron las dos variables por separado (Awang, Farrah, & Mahmoud, 2025). La diferencia con relación a los datos obtenidos responde a la hipótesis de que las intervenciones tecno-pedagógicas presenta resultados positivos tanto en el aspecto cognitivo como en el afectivo positivo. Estos resultados contribuyen al campo del conocimiento en relación con el aprendizaje de la matemática (Chasi Ayabaca, León Buestan, Sangucho Uvillus, & Troya Santillan., 2025).
En el ámbito de motivación, los resultados de la adopción de gamificación retroalimentada con inteligencia artificial mejoran la aceptación hacia la disciplina por parte de los estudiantes de EGB- Media (Ratinho, Figueiredo, Estêvão, Faísca, & Martins , 2023). Por lo tanto, la integración de estrategias lúdicos y la IA mejora el proceso de aprendizaje al reducir el estrés y ansiedad. De ahí que el componte lúdico no solo estimule el interés por las actividades, sino que fomente un entorno de aprendizaje de las matemáticas. Por otra parte, los datos del grupo de control mostraron un progreso mínimo, atribuible a la didáctica tradicional, lo que evidencia que estas metodologías no son adecuadas para fomentar el interés por las matemáticas. En consecuencia, en la praxis educativa se debe integrar un diseño pedagógico que articule la dimensión afectiva en el aprendizaje.
En cuanto al aprendizaje de la matemática, se registró un progreso significativo alto, específicamente en el indicador I.M.3.7.2, que corresponde al dominio de geometría, el cual presentó una de las mayores debilidades en los estudiantes antes de la intervención pelágicas. La inteligencia artificial combinada con gamificación permitió compensar los vacíos y complicaciones propias de los constructos abstractos de la matemática lo que se tradujo en una mejora del rendimiento académico(Hattie, 2023). Asimismo, la gamificación aplicada a la dimensión motivacional fomentó la participación, la colaboración intrínseca y, por ende, mejores resultados académicos. Por otro lado, la inteligencia artificial, al permitir la retroalimentación específica y particularizada facilitó el progreso para los estudiantes (Cheung & Slavin, 2023). Estos hallazgos coinciden con la investigación de Guishca Ayala et al. (2024), quienes afirman que las intervenciones tecno-pedagógicas aplicadas en el contexto de la enseñanza de las matemáticas contribuyen a reducir las brechas del aprendizaje entre grupos homogéneos.
Finalmente, en el ámbito de barreras tecnológicas propias de la ruralidad, se encontró que hay una alta incidencia con relación a conectividad, la cual se alinea a lo expuesto por Maat y Jutin (2024), quienes señalan que las intervenciones tecno-pedagógicas están condicionadas por la disponibilidad de infraestructura tecnológica. En el contexto de la institución educativa de la parroquia Lita, se confirmó que estas limitaciones contribuyen una de las barreras para la implementación efectiva de dichas intervenciones. Estos resultados se correlacionan con la literatura académica, donde la brecha digital es el factor que limita la innovación educativa, sobre todo en las intervenciones pedagógicas que requieren de acceso a tecnología (Panqueban & Huincahue, 2024).
Las limitaciones de la investigación se corresponden con el diseño no probabilístico lo cual delimitan la generalización de resultados a los contextos socioculturales de diferentes instituciones educativas. Por lo tanto, las limitaciones se corresponden al diseño cuasi-experimental que deben considerarse como condiciones en investigaciones con diseños longitudinales y una muestra representativa. Por lo tanto, tomando como base estos resultados se propone un diseño de una estrategia tecno-pedagógica adaptada al contexto rural para el proceso de enseñanza-aprendizaje de las matemáticas EGB-Media, considerando las competencias digitales de los docentes, la adopción secuencial de la estrategia gamificada con retroalimentación de inteligencia artificial, finalmente se debe garantizar la infraestructura tecnológica mínima requerida así como una conexión estable al servicio de internet acoplado al contexto rural.
CONCLUSIONES
Los resultados obtenidos demuestran que las intervenciones tecno-pedagógicas que integran actividades de gamificación y retroalimentación con inteligencia artificial, aplicadas en el proceso de enseñanza-aprendizaje de la matemática, tienen un impacto positivo y estadísticamente significativo tanto en el componente académico como en la motivación de los estudiantes de EGB-Media. El tamaño de efecto alcanzado (d de Cohen entre 2,08 y 3,10) superó el umbral de 0,8 considerado como un valor alto de efecto, lo que confirma la sinergia entre la intervención tecno-pedagógica y los enfoques articulados a la enseñanza de matemáticas.
El resultado más significativo fue el efecto compensación de la intervención tecno-pedagógica. El logro inicial de los estudiantes fue de 67%, y después de la aplicación se registró de 22 puntos porcentuales. Esto evidencia que la inteligencia artificial no solo refuerza el conocimiento previo de los estudiantes, sino que personaliza el aprendizaje al abordar los vacíos conceptuales complejos propios de la asignatura de matemática. Por otro lado, se redujo la dispersión de los aprendizajes del grupo experimental, debido a que la articulación y elementos lúdicos con inteligencia artificial promueve la equidad educativa, al permitir que los estudiantes progresen según su ritmo y estilo de aprendizaje en estudiantes de EGB-Media.
Desde la perspectiva de los datos cualitativos se encontró que el factor de mayor complejidad para los estudiantes de EGB-Media es el dominio del componente algebraico pero que con la intervención tecno-pedagógica mejoro el aprendizaje y la reducción de la ansiedad dentro del proceso de enseñanza aprendizaje de las matemáticas. La intervención tecno-pedagógica mejora el ámbito cognitivo debido a la capacidad lúdica y la retroalimentación con inteligencia artificial reduce las limitaciones propias de las ciencias exactas. Por lo que para investigaciones futuras es necesario que se adopte un enfoque con base a estudios longitudinales, con una muestra amplia en entornos rurales latinoamericanos.
Conflicto de interés
Los autores no tienen conflictos de interés
Financiación
Este proyecto no contó con ninguna fuente de financiación
Responsabilidades Éticas
El proyecto fue aprobado por el comité de ética de la institución.
REFERENCIAS
Awang, L., Farrah, Y., & Mahmoud, D. (2025). Current practices and future direction of artificial intelligence in mathematics education: A systematic review. International Electronic Journal of Mathematics Education, 2(20), 14. doi:https://doi.org/10.29333/iejme/16006
Chasi Ayabaca, P. J., León Buestan, M. G., Sangucho Uvillus, J. A., & Troya Santillan., C. M. (2025). Juegos educativos con IA en el aprendizaje significativo de los estudiantes de educación básica, Quito. Ciencia y Educación, 10(1), 9. doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.18143757
Cheung, A., & Slavin, R. (2023). The effectiveness of educational technology applications for enhancing mathematics achievement in K-12 classrooms: A meta-analysis. Educational Research Review, 4(5), 12. doi:https://doi.org/10.1016/j.edurev.2013.01.001
Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2022). he "what" and "why" of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 24. doi:https://selfdeterminationtheory.org/SDT/documents/2000_DeciRyan_PIWhatWhy.pdf
Farhood, H., Nyden, M., Beheshti, A., & Muller, S. (2025). Artificial intelligence‑based personalised learning in education: A systematic literature review. Discover Artificial Intelligence,, 5(231), 41. doi:https://doi.org/10.1007/s44163-025-00598-x
Guishca Ayala, L. A., Bernal Parraga, A. P., Martínez Oviedo, M. Y., Pinargote Carreño, V. G., Alcívar Vélez, V. E., Pinargote Carreño, V. L., . . . Guevara Albarracín, E. S. (2024). Integración de la inteligencia artificial en la enseñanza de matemáticas: un enfoque personalizado. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(6), 2021. doi:https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.14114
Hattie, J. (2023). Visible learning: The sequel: A synthesis of over 2,100 meta-analyses relating to achievement. Routledge. doi:https://doi.org/10.4324/9781003380542
Jaramillo Mediavilla, L., Basantes Andrade, A., Cabezas González, M., & Casillas Martín, S. (2024). Impacto de la gamificación en la motivación y el rendimiento académico: una revisión sistemática. Ciencias de la Educación, 14(6), 12. doi:https://doi.org/10.3390/educsci14060639
Li, M., Ma, S., & Shi, Y. (2023). Examining the effectiveness of gamification as a tool promoting teaching and learning in educational settings: A meta‑analysis. Frontiers in Psychology, 14(23), 17. doi:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10591086/
Maat, S., & Jutin, N. (2024). The effectiveness of gamification in teaching and learning mathematics: A systematic literature review. International Journal of Academic Research in Progressive Education and Development, 13(1), 19. doi:http://dx.doi.org/10.6007/IJARPED/v13-i1/20703
MinEduc. (2016). Currículo de los Niveles de Educación Obligatoria. Retrieved from https://educacion.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2016/08/EBG-Media.pdf
Panqueban , D., & Huincahue, J. (2024). Artificial Intelligence in Mathematics Education: A Systematic Review. Uniciencia, 38(1), 17. doi: https://doi.org/10.15359/ru.38-1.20
Ratinho, E., Figueiredo, M., Estêvão, D., Faísca, L., & Martins , C. (2023). Gamification on mathematics engagement and motivation in secondary school and higher education: A systematic review and meta‑analysis. Educational Psychology Review, 38(16), 33. doi:https://doi.org/10.1007/s10648-025-10108-1
Roche Cordero, M. C., Vílchez Guerrero, B. D., & Colina Fuenmayor, C. (2024). Papel de la tecnología en la transformación de la enseñanza de matemática a nivel universitario. METANOIA: Revista de Ciencia, Tecnología e Innovación, , 10(1), 16. doi:https://doi.org/10.61154/metanoia.v10i1.3325
Toro, J. D. (2021). La gamificación como estrategia metodológica para el mejoramiento de la convivencia escolar. HOLOPRAXIS. Revista De Ciencia, Tecnología E Innovación, 5(1), 19. doi:http://orcid.org/0000-0003-2077-3847
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