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Uso de la tecnología en la evaluación diagnostica de
competencias matemáticas
Use of technology in the diagnostic assessment of mathematical
skills
Cerezo-Cedeño, Betzabeth Silvana
1
Paspuel-Chuga, Blanca Nelly
2
https://orcid.org/0009-0004-9884-657X
https://orcid.org/0009-0001-6522-3112
silvanacerezo1985@gmail.com
bnpaspuel@utn.edu.ec
Investigador Independiente, Ecuador.
Investigador Independiente, Ecuador.
Rodriguez-Moreano, Richard Patricio
3
Allán-Baño, Gladys Marian
4
https://orcid.org/0009-0007-7073-4631
https://orcid.org/0009-0000-2450-0569
pato1287@hotmail.es
gladys.allan@educacion.gob.ec
Investigador Independiente, Ecuador.
Investigador Independiente, Ecuador.
Silva-Soque, Sandra Soraya
3
https://orcid.org/0009-0007-2036-4679
sandysorayasilva@gmail.com
Investigador Independiente, Ecuador.
Autor de correspondencia
1
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/n4/101
Resumen: El artículo examina el potencial de las tecnologías
digitales para mejorar la evaluación diagnóstica de
competencias matemáticas, ante las limitaciones de los
enfoques tradicionales que dificultan la detección temprana de
vacíos conceptuales y procedimentales. Emplea una revisión
exploratoria y crítica de literatura (2015–2025), con búsquedas
sistemáticas y criterios de pertinencia, actualidad y rigor,
organizando los hallazgos en torno a tipos de tecnologías,
fundamentos pedagógicos, evidencias de efectividad y
desafíos de implementación. Los resultados indican mayor
precisión del diagnóstico individualizado mediante pruebas
adaptativas y análisis de ítems (TRI/DCM), disponibilidad de
retroalimentación inmediata que habilita ajustes
instruccionales en tiempo real, y diversificación de
instrumentos (ítems interactivos, simulaciones y evaluaciones
basadas en juegos) capaces de capturar procesos cognitivos,
además de límites prácticos: brechas de infraestructura,
necesidad de bancos de ítems calibrados, formación docente
para interpretar datos, y riesgos de validez y sesgos de
equidad. Se concluye que la tecnología potencia el diagnóstico
y la toma de decisiones pedagógicas si se integra con diseño
didáctico sólido, desarrollo profesional docente y políticas
institucionales de inclusión y sostenibilidad, complementando
no sustituyendo enfoques cualitativos.
Palabras clave: evaluación diagnóstica; competencias
matemáticas; tecnología educativa; evaluación adaptativa;
retroalimentación formativa.
Artículo Científico
Received: 02/Oct/2025
Accepted: 16/Oct/2025
Published: 30/Oct/2025
Cita: Cerezo-Cedeño, B. S., Paspuel-
Chuga, B. N., Rodriguez-Moreano, R. P.,
Allán-Baño, G. M., & Silva-Soque, S. S.
(2025). Uso de la tecnología en la
evaluación diagnostica de competencias
matemáticas. Revista Científica Ciencia Y
Método, 3(4), 149-
161. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v3/
n4/101
Revista Científica Ciencia y Método (RCyM)
https://revistacym.com
revistacym@editorialgrupo-aea.com
info@editoriagrupo-aea.com
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Internacional.
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Artículo Científico
Abstract:
The article examines the potential of digital technologies to improve the diagnostic
assessment of mathematical skills, given the limitations of traditional approaches that
hinder the early detection of conceptual and procedural gaps. It employs an exploratory
and critical review of the literature (2015–2025), with systematic searches and criteria
of relevance, timeliness, and rigor, organizing the findings around types of
technologies, pedagogical foundations, evidence of effectiveness, and implementation
challenges. The results indicate greater accuracy of individualized diagnosis through
adaptive testing and item analysis (TRI/DCM), availability of immediate feedback that
enables real-time instructional adjustments, and diversification of instruments
(interactive items, simulations, and game-based assessments) capable of capturing
cognitive processes, as well as practical limitations: infrastructure gaps, the need for
calibrated item banks, teacher training to interpret data, and risks of validity and equity
biases. It is concluded that technology enhances diagnosis and pedagogical decision-
making if it is integrated with solid instructional design, teacher professional
development, and institutional policies of inclusion and sustainability, complementing
not replacing qualitative approaches.
Keywords: diagnostic assessment; mathematical skills; educational technology;
adaptive assessment; formative feedback.
1. Introducción
A lo largo de las últimas décadas, la educación matemática ha enfrentado desafíos
persistentes vinculados con las deficiencias en el diagnóstico temprano de lagunas
conceptuales y procedimentales. En muchos contextos escolares, la evaluación
diagnóstica tradicional basada en pruebas escritas estandarizadas y en juicios
cualitativos del docente ha resultado insuficiente para identificar con precisión las
competencias matemáticas no desarrolladas en los estudiantes, lo cual conduce a la
enseñanza “a ciegas” y al refuerzo genérico, más que a intervenciones focalizadas.
En este escenario emerge una tensión: ¿cómo aprovechar la tecnología para mejorar
la evaluación diagnóstica de competencias matemáticas de modo que sea más
precisa, eficiente y orientada a la retroalimentación formativa?
Las implicaciones de un diagnóstico impreciso o tardío son múltiples. En primer lugar,
los estudiantes progresan con vacíos conceptuales que se consolidan y se vuelven
más difíciles de revertir en cursos posteriores. En segundo lugar, los docentes pierden
tiempo y recursos en actividades remediales poco efectivas, ya que no cuentan con
información suficiente sobre las dificultades específicas de cada alumno. En tercer
lugar, la falta de diagnóstico diferencial limita la personalización del aprendizaje, lo
que puede afectar la motivación y el rendimiento. Además, desde un punto de vista
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Artículo Científico
institucional, la toma de decisiones pedagógicas basada en datos agregados (y
defectuosos) limita la calidad de las políticas educativas y el diseño curricular.
En este contexto, la tecnología entendida como plataformas digitales, algoritmos
adaptativos, sistemas de análisis de ítems y retroalimentación automatizada aparece
como una prometedora herramienta de transformación. En estudios recientes, se ha
observado que la inclusión de tecnologías en la evaluación puede aumentar la
sensibilidad diagnóstica de instrumentos matemáticos (Weigand et al., 2024) al
permitir calibraciones dinámicas, análisis estadísticos inmediatos y presentación
interactiva de resultados. Por ejemplo, las evaluaciones adaptativas en matemáticas
han sido empleadas para personalizar la prueba de diagnóstico según el nivel de
competencia del estudiante (Alfageh et al., 2024) y para generar perfiles de
aprendizaje individualizados. Asimismo, herramientas digitales permiten el análisis
automatizado de ítems por ejemplo, mediante el uso de modelos cognitivos o del
análisis de ítems clásicos para identificar patrones de error frecuentes (Akveld et al.,
2023). Estas posibilidades tecnológicas, en contraste con métodos tradicionales,
incrementan la viabilidad de una evaluación diagnóstica más precisa, ágil y escalable.
Sin embargo, la sola disponibilidad tecnológica no asegura el éxito del diagnóstico
digital. Es necesaria una justificación clara: primero, porque la tecnología ofrece
ventajas de escalabilidad y rapidez que reducen la carga de trabajo docente; segundo,
porque facilita la retroalimentación inmediataun requisito clave en evaluación
formativay soporta intervenciones pedagógicas en tiempo real; tercero, porque al
proveer datos desagregados permite decisiones instruccionales informadas,
centradas en necesidades puntuales de aprendizaje. Desde la viabilidad, los avances
recientes en infraestructura educativa (acceso a dispositivos, conectividad,
plataformas educativas nacionales) y el desarrollo de software educativo con licencias
asequibles hacen plausible su implementación en distintos contextos, incluso en
regiones con recursos limitados. Además, los esfuerzos de capacitación docente en
tecnologías y análisis de datos educativos han generado competencias en los
profesores para asumir tales innovaciones.
En este marco, el objetivo central de este artículo de revisión es analizar críticamente
la literatura existente sobre el “uso de la tecnología en la evaluación diagnóstica de
competencias matemáticas”, identificando los principales enfoques metodológicos,
evidencias de efectividad, desafíos y vacíos para futuras investigaciones. En concreto,
se pretende:
1. Describir las principales tecnologías y plataformas digitales utilizadas para la
evaluación diagnóstica en matemáticas (por ejemplo, sistemas adaptativos,
análisis de ítems, retroalimentación automatizada).
2. Evaluar las evidencias empíricas sobre la precisión diagnóstica, el impacto en
el aprendizaje y la utilidad para la enseñanza.
3. Identificar los desafíos tecnológicos, pedagógicos y éticos que limitan su
implementación.
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Artículo Científico
4. Señalar líneas futuras de investigación y recomendaciones para su aplicación
efectiva en contextos educativos diversos.
Este objetivo es viable dentro del formato de una revisión bibliográfica rigurosa, dado
que la literatura relevante se ha expandido en los últimos años, con estudios recientes
que analizan la transformación digital en evaluación matemática (Weigand et al., 2024;
Akveld et al., 2023; Alfageh et al., 2024). Al sistematizar esta evidencia, el artículo
contribuirá al campo educativo proporcionando un panorama integrado y
recomendaciones prácticas para investigadores, diseñadores de evaluación y
gestores educativos interesados en modernizar el diagnóstico de competencias
matemáticas mediante tecnología.
2. Materiales y métodos
El presente artículo adopta una metodología de carácter exploratorio, sustentada en
una revisión bibliográfica sistemática y crítica de literatura científica especializada en
el uso de tecnologías aplicadas a la evaluación diagnóstica de competencias
matemáticas. Este enfoque metodológico se justifica por la necesidad de identificar,
describir y analizar los aportes conceptuales, avances tecnológicos, prácticas
educativas y desafíos emergentes en este campo, sin intervenir directamente en
contextos escolares ni aplicar instrumentos empíricos.
El proceso de revisión se desarrolló a partir de una búsqueda exhaustiva de fuentes
primarias y secundarias publicadas entre los años 2015 y 2025, priorizando
investigaciones académicas relacionadas con la educación matemática, la tecnología
educativa y la evaluación formativa. La selección de documentos se realizó con base
en criterios de pertinencia temática, actualidad, rigurosidad metodológica y relevancia
para los objetivos del estudio. Para ello, se emplearon descriptores combinados como:
evaluación diagnóstica, competencias matemáticas, tecnología educativa, evaluación
adaptativa, herramientas digitales y retroalimentación automatizada, en español e
inglés.
Los textos seleccionados fueron analizados mediante una lectura intensiva y una
codificación temática que permitió identificar patrones, categorías y ejes recurrentes
en la literatura. Esta estrategia permitió organizar los hallazgos en torno a cuatro
dimensiones principales: tipos de tecnologías utilizadas, fundamentos pedagógicos de
la evaluación diagnóstica digital, evidencias de efectividad en contextos educativos
diversos, y desafíos operativos o éticos relacionados con su implementación.
Asimismo, se adoptó un enfoque integrador y comparativo para valorar los distintos
enfoques metodológicos utilizados por los autores, así como los contextos educativos
en los que se aplicaron las tecnologías revisadas. Este procedimiento permitió no solo
sintetizar el estado del arte, sino también visibilizar vacíos de investigación,
controversias conceptuales y potenciales líneas futuras de indagación.
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En coherencia con los propósitos exploratorios del estudio, no se buscó establecer
relaciones causales ni realizar inferencias generalizables, sino más bien construir una
base argumentativa sólida y actualizada que contribuya a la comprensión del
fenómeno desde una perspectiva interdisciplinar. Por tanto, la revisión bibliográfica
operó como una herramienta de indagación crítica y reflexiva, orientada a sistematizar
conocimientos dispersos, identificar buenas prácticas y sugerir recomendaciones para
investigadores, docentes y diseñadores de políticas educativas interesados en
mejorar los procesos de evaluación diagnóstica mediante el uso de tecnologías.
3. Resultados
3.1. Potencial transformador de la tecnología en la evaluación diagnóstica de
competencias matemáticas
3.1.1 Mejora en la precisión del diagnóstico individualizado
La adopción de herramientas tecnológicas transforma radicalmente el modo en que
podemos estimar las competencias matemáticas de los alumnos, al permitir modelos
de evaluación más sensibles, adaptativos y personalizados. A diferencia de las
pruebas convencionales, cuyos ítems fijos pueden generar efectos de piso o techo
(esto es, dificultades para discriminar entre bajos y muy altos niveles de desempeño),
los sistemas digitales adaptativos ajustan la dificultad de cada pregunta conforme el
estudiante responde correctamente o incorrectamente. De ese modo, la prueba
“aprende” junto con el estudiante, ubicándolo con mayor exactitud en su nivel real de
conocimiento.
Por ejemplo, Akveld y Kinnear (2023) aplicaron análisis de ítems mediante teoría de
respuesta al ítem (TRI) para perfeccionar diagnósticos matemáticos universitarios. Su
estudio comparó versiones de pruebas diagnósticas y ajustó aquellos ítems con
parámetros problemáticos (poca discriminación, sesgo local), de forma que el
instrumento final produjo estimaciones más informativas de la capacidad matemática
de los participantes (Akveld & Kinnear, 2023). Al eliminar ítems poco útiles o mal
calibrados, el diagnóstico resultante capturó con más fidelidad las diferencias entre
estudiantes.
De manera complementaria, los modelos de clasificación diagnóstica (Diagnostic
Classification Models, DCM) y variantes modernas introducen un enfoque más
granular: en lugar de medir “una competencia global en matemáticas”, pueden
identificar subhabilidades o rasgos latentes específicos por ejemplo, dominio del
álgebra, comprensión geométrica o estrategias de resolución y clasificar al estudiante
según cúmulos de fortalezas y debilidades. Un modelo recientemente propuesto
combina propiedades del modelo logístico de un parámetro con características
diagnósticas, generando retroalimentación accionable sobre las competencias
dominadas o no por el alumno (Madison, Wind, Maas, Yamaguchi & Haab, 2023).
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Así, la tecnología no solo permite evaluar con mayor precisión el nivel general de
competencia, sino que descompone ese nivel en componentes más finos y útiles para
la intervención pedagógica.
3.1.2 Facilitación de la retroalimentación formativa en tiempo real
Una de las ventajas más significativas de los diagnósticos digitales es su capacidad
para ofrecer retroalimentación inmediata y personalizada, algo prácticamente
imposible en procesos manuales tradicionales. Cuando el alumno responde un ítem,
el sistema puede mostrar en instantes sugerencias, explicaciones, consignas
alternativas o errores comunes, instruyendo al estudiante sobre su paso equivocado
antes de continuar a nuevos ejercicios (Aguas-Diaz, 2025).
Esto tiene implicaciones profundas para la enseñanza: transforma la evaluación
diagnóstica en una herramienta formativa activa, no solo en un instrumento de
medición estático. Como señalan Alfageh, York, Hodge-Zickerman y Xie (2024) en un
estudio de caso con docentes de primaria, el uso de evaluaciones adaptativas permitió
que los maestros ajustaran sus clases casi en tiempo real, agrupando estudiantes
según sus debilidades detectadas y dirigiendo recursos pedagógicos más focalizados
(Alfageh et al., 2024). Esa retroalimentación inmediata favorece que los errores no se
acumulen como obstáculos invisibles al docente, sino que se hagan evidentes al
momento.
La retroalimentación automática también permite adaptar la ruta del diagnóstico: si un
alumno comete errores en una rama del contenido, el sistema puede introducir ítems
de refuerzo de manera progresiva o reorientar el formato de preguntas para clarificar
conceptos subyacentes. En efecto, la combinación de sistemas adaptativos y
retroalimentación contextual convierte al diagnóstico en una conversación entre el
estudiante y la plataforma, en la que cada respuesta informa el camino siguiente.
3.1.3 Diversificación de los instrumentos evaluativos
La tecnología no solo mejora la precisión y velocidad del diagnóstico, sino que abre
un abanico de posibilidades en el diseño de instrumentos de evaluación mucho más
diversos y ricos. En lugar de limitarse a pruebas escritas o selección múltiple, los
diagnósticos digitales pueden incorporar tareas interactivas, simulaciones,
visualizaciones dinámicas, manipulación gráfica, juegos educativos o escenarios
multietápicos. Por ejemplo, en el contexto de game-based assessment, los
estudiantes interactúan con entornos lúdicos que registran datos de su
comportamiento: rutas, tiempos, decisiones tomadas, acciones omitidas. Estas trazas
ofrecen información profunda sobre procesos cognitivos, no solo resultados correctos
o incorrectos (Gómez, Ruipérez-Valiente y García Clemente, 2022). Así, un
diagnóstico puede observar si el alumno explora una estrategia óptima o si abandona
caminos más difíciles, con indicios de falta de persistencia, intuiciones incorrectas o
dificultades estratégicas (Guagchinga-Chicaiza, 2025).
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Otro ejemplo es el uso de ítems interactivos en geometría digital: el estudiante puede
arrastrar vértices, construir polígonos, modificar ángulos y observar medidas
dinámicamente, mientras la plataforma monitorea las acciones intermedias, las
correcciones hechas y las decisiones tomadas. Esto permite diagnosticar no solo el
resultado final de la figura, sino el método empleado, el ajuste progresivo, los ensayos
fallidos o correcciones realizadas (Cajamarca-Correa et al., 2024).
Además, los diagnósticos digitales permiten combinar diferentes tipos de ítems
(mixtos), integrar multimedia (videos, animaciones, audios), permitir múltiples rutas de
resolución e incluir pistas progresivas o niveles de ayuda contextuales. Esta diversidad
no solo enriquece la experiencia del estudiante, sino que permite que el diagnóstico
capture dimensiones del pensamiento matemático que las pruebas tradicionales no
pueden registrar. Incluso existe una vertiente híbrida entre diagnóstico y enseñanza,
como los tutores inteligentes (Intelligent Tutoring Systems), que diagnostican y, a
continuación, proponen actividades, pistas y ayudas de forma adaptativa. En ese
modelo, el diagnóstico no queda detenido al final de la prueba, sino que orienta el
siguiente paso de la enseñanza, combinando evaluación y aprendizaje en un mismo
ecosistema (Arias-Macias, 2025).
3.1.4 Limitaciones prácticas en su implementación en contextos escolares
Pese a su promesa, la implementación real de evaluaciones diagnósticas tecnológicas
en escuelas enfrenta numerosas barreras que deben ser consideradas con rigor. En
primer lugar, los requerimientos técnicos son exigentes: dispositivos adecuados
(tablets, computadoras, pizarras digitales), conectividad estable y de alta calidad,
sistemas operativos compatibles, mantenimiento de hardware y software, respaldo de
datos y soporte técnico constante (Rodriguez-Ayala et al., 2024). En escenarios con
recursos limitados, esos requisitos pueden resultar prohibitivos.
Una segunda barrera es el desarrollo de bancos de ítems calibrados: cada pregunta
utilizada en un sistema adaptativo debe haber sido validada estadísticamente (por
ejemplo, mediante TRI o modelos diagnósticos) con muestras representativas. La
introducción de nuevos ítems exige pruebas piloto, calibración constante y monitoreo
de su validez. Ese ciclo implica inversión de tiempo, expertos en medición y gestión
de ítems, lo que puede obstaculizar la sostenibilidad del sistema.
Un tercer obstáculo es el factor humano: los docentes necesitan formación no solo
tecnológica, sino interpretativa. Aunque las plataformas entregan reportes
sofisticados, los maestros deben saber leer esos datos, traducirlos a decisiones
pedagógicas significativas y ajustar su planificación en consecuencia. En el estudio
de Alfageh et al. (2024), algunos profesores manifestaron que, aunque valoraban las
evaluaciones adaptativas, tenían dificultades para incorporar los resultados en su
enseñanza diaria debido al desconocimiento del análisis de datos y la falta de
familiaridad con las herramientas digitales (Alfageh et al., 2024).
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Cuarto, existe el problema de la validez de los ítems digitales: no todos los procesos
de razonamiento pueden capturarse mediante interacciones en pantalla. Algunas
tareas requieren escritura libre, explicaciones extensas o razonamientos discursivos
que no se prestan fácilmente al entorno digital. Complementar los diagnósticos
digitales con instrumentos tradicionales para ciertas dimensiones del pensamiento
matemático.Finalmente, emergen cuestiones de equidad y sesgo. No todos los
estudiantes tienen la misma familiaridad con la tecnología o acceso estable a
dispositivos personales, lo cual puede sesgar los resultados diagnósticos hacia
aquellos con mayor destreza digital (Cajamarca-Correa et al., 2024).
Además, los diagnósticos digitales suelen desarrollarse en contextos culturales
específicos; su aplicación sin adaptación en otras regiones puede incurrir en sesgos
lingüísticos, culturales o de contenido.En conjunto, estas limitaciones indican que el
potencial tecnológico puede verse mitigado si no se aborda con una implementación
consciente, equitativa y contextualizada en la siguiente tabla 1 se demuestra la
incorporación de tecnologías digitales en los procesos de evaluación diagnóstica ha
sido reconocida como una innovación con alto potencial para mejorar la precisión, la
personalización y la retroalimentación educativa (Torres-Roberto, 2024).
Tabla 1
Barreras en la implementación de evaluaciones diagnósticas tecnológicas en el
contexto escolar
N.º
Barreras para la
implementación
Descripción detallada
Consideraciones principales
1
Limitaciones técnicas y
de infraestructura
Requieren equipos adecuados (tablets,
computadoras, pizarras digitales),
conectividad estable, sistemas
operativos compatibles, mantenimiento
y soporte técnico continuo.
En contextos con recursos
limitados, estos requerimientos
resultan costosos y dificultan la
adopción sostenida del sistema.
2
Desarrollo de bancos de
ítems calibrados
Cada pregunta debe validarse
mediante modelos estadísticos (como
TRI) con muestras representativas. Se
exige calibración constante, pruebas
piloto y gestión de ítems.
Supone alta inversión de tiempo,
recursos humanos
especializados y sostenibilidad
institucional.
3
Capacitación docente y
factor humano
Los docentes necesitan competencias
tecnológicas e interpretativas para
analizar los reportes y aplicar los
resultados al aula.
La falta de formación en análisis
de datos y herramientas
digitales limita el impacto
pedagógico.
4
Validez de los ítems
digitales
No todos los razonamientos
matemáticos pueden medirse con
tareas digitales, ya que algunas
requieren escritura libre o
explicaciones discursivas.
Es necesario combinar
instrumentos digitales y
tradicionales para lograr una
evaluación integral.
5
Equidad y sesgos
culturales o tecnológicos
Desigual acceso a dispositivos y
familiaridad tecnológica puede
distorsionar los resultados. Además,
los ítems pueden reflejar sesgos
culturales o lingüísticos.
Se requiere adaptación
contextual de los diagnósticos y
políticas de equidad tecnológica.
Nota: La tabla siguiente resume las principales barreras que dificultan la implementación de
evaluaciones diagnósticas tecnológicas en las escuelas, destacando sus causas, implicaciones y la
necesidad de estrategias equitativas y contextualizadas para garantizar su efectividad (Autores, 2025).
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Artículo Científico
4. Discusión
La revisión realizada permite sostener que la incorporación de tecnologías digitales
en la evaluación diagnóstica de competencias matemáticas representa una
transformación profunda tanto en los métodos evaluativos como en la concepción
misma del diagnóstico educativo. Esta transformación se refleja en múltiples
dimensiones del proceso formativo, desde la precisión en la identificación de
habilidades específicas hasta la personalización de la retroalimentación que se ofrece
a los estudiantes. En contraste con las prácticas tradicionales de evaluación, en las
que el diagnóstico suele limitarse a una medición puntual del rendimiento, los entornos
digitales permiten observar con mayor nitidez los procesos subyacentes del
pensamiento matemático, abriendo nuevas posibilidades para la intervención
pedagógica oportuna y diferenciada (Martín Rodríguez et al., 2016).
En primera instancia, la posibilidad de generar diagnósticos altamente individualizados
permite una evaluación más ajustada a las características de cada estudiante. La
adaptabilidad de los sistemas digitales posibilita que las pruebas se estructuren
dinámicamente en función de las respuestas que el estudiante proporciona,
permitiendo identificar no solo el nivel global de competencia, sino también patrones
de error, lagunas conceptuales y estilos de resolución (Vimos-Buenaño et al., 2024).
Esta capacidad diagnóstica refinada es especialmente relevante en contextos
heterogéneos, donde las diferencias entre los estudiantes no solo son cuantitativas,
sino cualitativas en cuanto a la forma en que comprenden y aplican los conceptos
matemáticos (Zúñiga-Meléndez et al., 2020).
Otro aspecto de gran valor es la facilitación de la retroalimentación formativa en tiempo
real. La velocidad con la que los sistemas digitales procesan y devuelven los
resultados permite que el estudiante reciba información inmediata sobre sus aciertos
y errores, lo que favorece la reflexión metacognitiva y la autorregulación del
aprendizaje (Tamayo-Verdezoto et al., 2025). Esta retroalimentación puede tomar
diversas formas, desde comentarios automatizados hasta sugerencias de refuerzo
adaptadas al perfil del alumno, contribuyendo a una experiencia educativa más
dinámica, interactiva y centrada en el estudiante. En este sentido, el diagnóstico deja
de ser un proceso externo al aprendizaje para convertirse en una parte integral de él,
en la medida en que orienta el avance del estudiante a lo largo de su trayectoria
formativa (Ortiz Alzate et al., 2016).
Asimismo, la tecnología permite diversificar los formatos evaluativos disponibles,
superando los esquemas rígidos de los exámenes convencionales. Mediante el uso
de simulaciones interactivas, tareas abiertas, manipulaciones gráficas y entornos
virtuales, es posible diseñar instrumentos de evaluación que capturen múltiples
dimensiones del conocimiento matemático, incluyendo la capacidad de aplicar
conceptos en contextos reales, el razonamiento lógico y la estrategia de resolución.
Esta diversidad metodológica no solo amplía las posibilidades de exploración
diagnóstica, sino que también favorece una mayor motivación del estudiante al
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Artículo Científico
enfrentarse a tareas más significativas, desafiantes y contextualizadas (Weigand et
al., 2024).
No obstante, el despliegue efectivo de estas tecnologías en contextos educativos
reales exige un conjunto de condiciones estructurales, institucionales y formativas
que, en muchos casos, aún no se encuentran garantizadas. Uno de los principales
obstáculos es la desigualdad en el acceso a los recursos tecnológicos, lo que puede
limitar la implementación de sistemas diagnósticos digitales en escuelas con carencias
de infraestructura, conectividad o personal especializado. Esta brecha no solo
compromete la viabilidad técnica de las herramientas, sino que también plantea serios
riesgos de exclusión para aquellos estudiantes que no disponen de las condiciones
necesarias para beneficiarse de ellas en igualdad de oportunidades (Ulloa Rosario,
2024).
Por otro lado, la complejidad técnica de los sistemas digitales de evaluación requiere
que los docentes desarrollen nuevas competencias profesionales, especialmente en
el ámbito de la interpretación de datos, la toma de decisiones pedagógicas basadas
en evidencia y el diseño de estrategias didácticas diferenciadas. Si bien la tecnología
puede automatizar procesos de análisis, la mediación docente continúa siendo
esencial para traducir los resultados diagnósticos en intervenciones efectivas,
pertinentes y contextualizadas. En ausencia de esta mediación crítica, existe el riesgo
de que los datos generados por los sistemas sean subutilizados, malinterpretados o
aplicados de manera mecánica (Madison et al., 2023).
Finalmente, debe reconocerse que, pese a su sofisticación, las herramientas digitales
no son neutras ni infalibles. La validez de los diagnósticos generados depende de
múltiples factores, entre ellos, la calidad del diseño de los ítems, la adecuación cultural
y lingüística del contenido, y la sensibilidad del sistema para captar los diversos estilos
de pensamiento de los estudiantes. Algunos aspectos del razonamiento matemático,
como la creatividad en la resolución de problemas o la argumentación escrita, pueden
escapar a los modelos de análisis automatizados, por lo que la evaluación digital debe
ser concebida como complementaria y no sustitutiva de otros enfoques más
cualitativos y humanizados (Ketterlin-Geller & Yovanoff, 2009).
En definitiva, la discusión pone de manifiesto que la tecnología tiene un enorme
potencial para enriquecer la evaluación diagnóstica en matemáticas, pero su eficacia
no es automática ni universal. Depende, en gran medida, de su integración coherente
con las prácticas pedagógicas, de la formación y empoderamiento del profesorado, y
de la creación de condiciones institucionales que garanticen su implementación
equitativa y sostenible. Convertir ese potencial en una realidad transformadora exige
una mirada sistémica, crítica y comprometida con la mejora de la calidad y la equidad
educativa (Drijvers, 2018).
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Artículo Científico
5. Conclusiones
El análisis realizado permite concluir que la tecnología aplicada a la evaluación
diagnóstica de competencias matemáticas constituye una herramienta de gran
potencial para transformar la práctica evaluativa y contribuir a la mejora de los
procesos de enseñanza y aprendizaje. Su capacidad para generar diagnósticos
individualizados con alta precisión, ofrecer retroalimentación inmediata, diversificar los
formatos evaluativos y facilitar la toma de decisiones pedagógicas fundamentadas, la
posiciona como un recurso valioso en entornos educativos cada vez más
heterogéneos y exigentes.
Esta transformación, sin embargo, no está exenta de condiciones ni desafíos. La
efectividad de las herramientas tecnológicas depende, en gran medida, de su diseño
pedagógico, de la calidad de los contenidos evaluativos y de la capacidad de los
docentes para interpretar y aplicar los resultados diagnósticos de manera pertinente.
La tecnología por sí sola no garantiza una mejora en los aprendizajes si no se inserta
dentro de un enfoque educativo que priorice la comprensión profunda, la equidad y la
intervención oportuna.
Asimismo, se reconoce que la implementación de estas herramientas enfrenta
barreras estructurales relevantes, como la desigualdad en el acceso a dispositivos y
conectividad, la escasez de formación específica del profesorado y la necesidad de
una infraestructura institucional que respalde el uso sostenido y contextualizado de
las plataformas digitales. Estos factores, si no son adecuadamente abordados,
pueden limitar el impacto positivo de la tecnología y contribuir a ampliar brechas
preexistentes en lugar de reducirlas.
En síntesis, la incorporación de tecnología en la evaluación diagnóstica no debe ser
concebida como una solución aislada, sino como parte de una estrategia integral de
mejora educativa. Su valor reside en la posibilidad de acompañar a los estudiantes en
su proceso formativo, identificando con mayor precisión sus necesidades y
fortaleciendo la respuesta pedagógica. Avanzar en esta dirección requiere un
compromiso coordinado entre innovación, formación docente, desarrollo de políticas
inclusivas y sostenibilidad institucional. Solo así será posible aprovechar plenamente
las oportunidades que ofrece la tecnología para construir una evaluación más justa,
precisa y formativa.
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
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Artículo Científico
Referencias Bibliográficas
Aguas-Diaz, C. J. (2025). Impacto de la inversión estatal en la educación técnica de
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