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Acceso a tecnología y nivel socioeconómico digital
como factores del rendimiento en pruebas PISA
Technology access and digital socioeconomic status as factors of
performance in PISA assessments
Montaño-Flores, Dolores
1
Toledo-Delgado, Marjorie Paola
2
https://orcid.org/0000-0002-6373-8139
https://orcid.org/0009-0005-5187-5979
dolores.montano.flores@utelvt.edu.ec
marjorie.toledo@educacion.gob.ec
Universidad Técnica Luis Vargas Torres de
Esmeraldas, Ecuador.
Ministerio de Educación, Ecuador.
Gruezo-Realpe, Mariela Stephany
3
Quiñonez-Cabeza, Betty Maribel
4
https://orcid.org/0000-0002-5929-4336
https://orcid.org/0000-0002-3964-2153
mariela.gruezo.realpe@utelvt.edu.ec
betty.quinonez@utelvt.edu.ec
Universidad Técnica Luis Vargas Torres de
Esmeraldas, Ecuador.
Universidad Técnica Luis Vargas Torres de
Esmeraldas, Ecuador.
Autor de correspondencia
1
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v4/n2/212
Resumen: La expansión de las tecnologías digitales ha
incrementado el interés por comprender cómo el acceso a
tecnología y el nivel socioeconómico digital influyen en el
rendimiento académico de los estudiantes. El objetivo de este
estudio fue analizar la literatura científica relacionada con
estas variables y su asociación con los resultados obtenidos
en evaluaciones internacionales de aprendizaje. La
investigación se desarrolló mediante una revisión sistemática
de literatura basada en directrices internacionales y
complementada con análisis bibliométrico. La búsqueda se
realizó en cinco bases de datos académicas, identificando 613
registros. La aplicación de criterios de inclusión y exclusión
permitió seleccionar 25 estudios para la síntesis cualitativa.
Los resultados evidenciaron que las variables tecnológicas
estuvieron presentes en el 72,0 % de las investigaciones
revisadas, mientras que las condiciones socioeconómicas
aparecieron en el 76,0 %. La brecha digital fue abordada en el
68,0 % de los estudios, consolidándose como una de las
principales líneas de investigación. La evidencia muestra que
el acceso a recursos digitales favorece el rendimiento
académico cuando se encuentra acompañado por
competencias digitales y condiciones socioeconómicas
favorables. Las desigualdades observadas responden a la
interacción entre factores tecnológicos, familiares y
educativos. La revisión concluye que el rendimiento
académico depende de relaciones multidimensionales que
trascienden la simple disponibilidad de infraestructura
tecnológica y recursos digitales.
Palabras clave: tecnología; digitalización; desigualdad;
rendimiento; alfabetización; PISA.
Artículo Científico
Received: 21/Abr/2026
Accepted: 18/May/2026
Published: 10/Jun/2026
Cita: Montaño-Flores, D., Toledo-Delgado, M.
P., Gruezo-Realpe, M. S., & Quiñonez-
Cabeza, B. M. (2026). Acceso a tecnología y
nivel socioeconómico digital como factores del
rendimiento en pruebas PISA. Revista
Científica Ciencia Y Método, 4(2), 547-
562. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v4/n2
/212
Revista Científica Ciencia y Método (RCyM)
https://revistacym.com
revistacym@editorialgrupo-aea.com
info@editoriagrupo-aea.com
© 2026. Este artículo es un documento de
acceso abierto distribuido bajo los términos y
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Internacional.
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Artículo Científico
Abstract:
The expansion of digital technologies has increased interest in understanding how
technology access and digital socioeconomic status influence students’ academic
performance. This study analyzed the scientific literature addressing these factors and
their relationship with learning outcomes in international educational assessments. A
systematic literature review was conducted following international reporting guidelines
and complemented with bibliometric analysis. The search was carried out in five
academic databases and identified 613 records. After applying inclusion and exclusion
criteria, 25 studies were selected for qualitative synthesis. The findings revealed that
technology-related variables were present in 72.0% of the reviewed studies, whereas
socioeconomic conditions appeared in 76.0%. Digital divide issues were examined in
68.0% of the publications, highlighting their relevance within current educational
research. The evidence indicates that access to digital resources contributes positively
to academic achievement when accompanied by adequate digital literacy and
favorable socioeconomic conditions. The reviewed studies consistently show that
educational inequalities are shaped by the interaction of technological, family, and
school-related factors. Bibliometric results identified strong thematic connections
among digital access, socioeconomic status, educational inequality, and academic
achievement. The review concludes that student performance depends on
multidimensional relationships that extend beyond the mere availability of
technological infrastructure. These findings support the need for integrated educational
policies that address both digital opportunities and socioeconomic disparities to
improve learning outcomes effectively.
Keywords: technology; digitalization; inequality; achievement; literacy; PISA.
1. Introducción
La transformación digital ha modificado de manera significativa los procesos de
enseñanza y aprendizaje en los sistemas educativos contemporáneos. El acceso a
internet, la disponibilidad de dispositivos tecnológicos y el desarrollo de competencias
digitales se han convertido en recursos fundamentales para la participación
académica de los estudiantes. A pesar de los avances observados durante las últimas
décadas, las oportunidades de acceso y uso de las tecnologías continúan
distribuyéndose de manera desigual entre distintos grupos sociales. La Organización
de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura estima que millones
de estudiantes aún enfrentan limitaciones relacionadas con conectividad,
infraestructura tecnológica y alfabetización digital, situación que repercute
directamente en sus oportunidades de aprendizaje (UNESCO, 2023).
Las investigaciones recientes han ampliado el análisis de la brecha digital más allá de
la disponibilidad de dispositivos o acceso a internet. El concepto de nivel
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Artículo Científico
socioeconómico digital incorpora factores asociados a recursos familiares,
competencias tecnológicas, calidad de conectividad y oportunidades de interacción
con entornos digitales (Paino et al., 2026). Han (2026) sostiene que las desigualdades
socioeconómicas continúan condicionando las prácticas digitales de los estudiantes y
sus posibilidades de beneficiarse de las tecnologías educativas. Esta perspectiva
permite comprender que las diferencias observadas en los resultados académicos
responden a procesos complejos donde interactúan factores económicos, sociales y
tecnológicos (Van, 2020; Poutong & Wung, 2026).
La evaluación de estas desigualdades ha adquirido especial relevancia a partir de los
resultados obtenidos en las pruebas del Programa para la Evaluación Internacional de
los Estudiantes. Los informes más recientes evidencian diferencias persistentes en
lectura, matemáticas y ciencias entre estudiantes pertenecientes a distintos contextos
socioeconómicos (Page et al., 2021). Diversos estudios han identificado que el acceso
a recursos tecnológicos y las competencias digitales contribuyen a explicar una parte
importante de estas brechas de rendimiento. Örnek y Afari (2026) encontraron que la
participación en actividades relacionadas con tecnologías de la información mantiene
una asociación positiva con los resultados obtenidos en matemáticas y ciencias.
Hallazgos similares han sido reportados en investigaciones que examinan el papel de
la alfabetización digital sobre el desempeño académico (Caponera et al., 2026).
La expansión de las tecnologías digitales durante la pandemia intensificó el interés
académico por comprender cómo las condiciones tecnológicas de los hogares influyen
sobre los procesos educativos. La educación remota puso en evidencia diferencias
significativas en acceso a internet, disponibilidad de dispositivos y capacidades para
participar en entornos virtuales de aprendizaje. Bianchi y Cabrera (2026) identificaron
que las desigualdades digitales afectan con mayor intensidad a estudiantes
procedentes de contextos rurales y grupos socialmente vulnerables. Esta situación
reforzó la necesidad de examinar la relación entre acceso tecnológico, condiciones
socioeconómicas y resultados educativos desde enfoques integrados.
La producción científica sobre brecha digital y rendimiento académico ha
experimentado un crecimiento sostenido durante los últimos años. Sin embargo, gran
parte de la evidencia disponible se encuentra dispersa entre investigaciones centradas
en acceso tecnológico, alfabetización digital, desigualdad social o desempeño
académico, dificultando una comprensión integral del fenómeno. La limitada
articulación entre estas dimensiones restringe la identificación de tendencias, vacíos
de investigación y factores explicativos comunes dentro de la literatura especializada.
El presente estudio tiene como objetivo analizar la literatura científica relacionada con
el acceso a tecnología y el nivel socioeconómico digital como factores asociados al
rendimiento académico en las pruebas PISA. La investigación se desarrolla mediante
una revisión sistemática de literatura basada en las directrices PRISMA 2020 y
complementada con análisis bibliométrico, con el propósito de identificar tendencias
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de investigación, relaciones conceptuales y vacíos de conocimiento presentes en este
campo de estudio.
2. Materiales y métodos
La investigación se desarrolló mediante una revisión sistemática de literatura
orientada a examinar la relación entre el acceso a tecnología, el nivel socioeconómico
digital y el rendimiento académico en evaluaciones internacionales de aprendizaje. El
estudio adoptó un enfoque cualitativo de carácter documental, complementado con
análisis bibliométrico para identificar tendencias temáticas, relaciones conceptuales y
áreas emergentes dentro del campo de investigación. La revisión siguió las directrices
establecidas por la declaración PRISMA 2020, con el propósito de garantizar
transparencia, trazabilidad y rigor en la selección de la evidencia científica.
La búsqueda bibliográfica se efectuó entre enero y febrero de 2026 en las bases de
datos Scopus, Web of Science, Google Scholar, Scielo y Redalyc. La selección de
estas fuentes respondió a su cobertura de investigaciones relacionadas con
educación, tecnologías digitales, desigualdad social, alfabetización digital y
rendimiento académico. La consulta se realizó en inglés y español para ampliar el
alcance de recuperación documental y reducir posibles sesgos asociados al idioma.
La estrategia de búsqueda utilizó operadores booleanos AND y OR para combinar los
conceptos centrales del estudio. Entre las ecuaciones empleadas se incluyeron:
("digital divide" AND "academic achievement" AND PISA), ("technology access" AND
"socioeconomic status" AND PISA), ("digital literacy" AND "student performance"),
("digital inequality" AND "learning outcomes"), ("digital capital" AND education) y
("information and communication technology" AND academic achievement). Estas
combinaciones permitieron recuperar investigaciones relacionadas con acceso
tecnológico, brecha digital, capital digital, nivel socioeconómico y desempeño
estudiantil.
Los criterios de inclusión contemplaron artículos científicos revisados por pares,
publicados entre 2018 y 2026, redactados en inglés o español, disponibles en texto
completo y vinculados directamente con acceso a tecnología, desigualdad digital,
competencias digitales, nivel socioeconómico o rendimiento académico medido
mediante pruebas internacionales. Los criterios de exclusión descartaron documentos
duplicados, literatura gris, capítulos de libro, actas de congresos, tesis y publicaciones
que abordaban tecnologías educativas sin relacionarlas con variables de desempeño
académico o condiciones socioeconómicas.
El proceso de identificación permitió recuperar 613 registros iniciales. La revisión de
títulos, resúmenes y palabras clave condujo a la exclusión de documentos que no
guardaban relación directa con el objetivo del estudio. Posteriormente, los artículos
potencialmente relevantes fueron sometidos a evaluación de texto completo para
verificar su pertinencia temática y metodológica. La aplicación de los criterios de
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elegibilidad permitió obtener una muestra final de 25 investigaciones científicas para
la síntesis cualitativa.
Tabla 1
Proceso de selección de estudios según base de datos
Base de
datos
Registros
identificados
Registros
excluidos
Registros
evaluados
Estudios
incluidos
Scopus
214
183
31
9
Web of
Science
168
145
23
7
Google
Scholar
154
136
18
5
Scielo
42
35
7
2
Redalyc
35
30
5
2
Total
613
529
84
25
Nota: Elaboración propia a partir del proceso de búsqueda y selección documental conforme a las
directrices PRISMA 2020 (Autores, 2026).
Figura 1
Diagrama de flujo PRISMA 2020 para la selección de estudios
Nota: La búsqueda bibliográfica recuperó 613 registros procedentes de Scopus, Web of Science,
Google Scholar, Scielo y Redalyc. La aplicación de los criterios de inclusión y exclusión permitió
seleccionar 25 estudios para la síntesis cualitativa (Autores, 2026).
La información extraída de los estudios seleccionados se organizó mediante una
matriz de análisis que registró autoría, año de publicación, país de estudio, nivel
educativo, variables analizadas, metodología empleada y principales hallazgos. Este
procedimiento facilitó la identificación de patrones recurrentes, relaciones
conceptuales y vacíos de investigación presentes en la literatura especializada.
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El análisis bibliométrico se desarrolló mediante el software VOSviewer versión 1.6.20
utilizando la técnica de coocurrencia de palabras clave. La visualización de redes
permitió identificar las principales estructuras temáticas presentes en la producción
científica relacionada con acceso a tecnología, nivel socioeconómico digital y
rendimiento académico. Los mapas obtenidos facilitaron la identificación de
agrupaciones conceptuales y relaciones entre variables frecuentemente estudiadas
dentro del campo de investigación.
Figura 2
Mapa de coocurrencia de palabras clave generado mediante VOSviewer
Nota: Mapa de coocurrencia de palabras clave elaborado mediante VOSviewer versión 1.6.20. El
tamaño de los nodos representa la frecuencia de aparición de los términos y los colores identifican los
principales clústeres temáticos (Autores, 2026).
La red de coocurrencia permitió identificar cuatro agrupaciones temáticas
predominantes. La primera se relaciona con procesos educativos, enseñanza,
tecnologías digitales y aprendizaje. La segunda agrupa conceptos asociados a brecha
digital, alfabetización digital, competencias digitales y nivel socioeconómico. La
tercera concentra términos vinculados con rendimiento académico, matemáticas,
lectura y logro educativo. La cuarta incorpora elementos relacionados con acceso a
internet, contexto escolar y factores asociados al aprendizaje durante y después de la
pandemia. Estas agrupaciones sirvieron como base para la organización de los
resultados y la interpretación de las tendencias identificadas en la literatura científica.
La síntesis de la evidencia se estructuró en cuatro categorías analíticas: acceso a
tecnología, nivel socioeconómico digital, rendimiento académico en evaluaciones
internacionales y brecha digital educativa. La agrupación temática permitió examinar
las relaciones existentes entre estas dimensiones e identificar los principales factores
asociados al desempeño estudiantil reportados por la literatura científica reciente.
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3. Resultados
La revisión sistemática y el análisis bibliométrico permitieron identificar las principales
tendencias de investigación relacionadas con acceso a tecnología, nivel
socioeconómico digital y rendimiento académico. El análisis de coocurrencia de
palabras clave realizado sobre los 613 registros recuperados evidenció la existencia
de núcleos temáticos consolidados en torno a brecha digital, tecnologías de la
información, desigualdad educativa y desempeño estudiantil. La síntesis cualitativa de
los estudios seleccionados permitió examinar la forma en que estas dimensiones se
relacionan con los resultados obtenidos por los estudiantes en evaluaciones
internacionales de aprendizaje, particularmente en las pruebas PISA.
3.1. Caracterización de los estudios incluidos
La aplicación de los criterios de inclusión y exclusión permitió seleccionar 25
investigaciones científicas publicadas entre 2018 y 2026. La distribución temporal
evidencia un crecimiento sostenido de la producción académica durante los últimos
años, especialmente a partir de 2020, período en el que el debate sobre acceso digital,
conectividad y desigualdad educativa adquirió mayor relevancia como consecuencia
de las transformaciones educativas derivadas de la pandemia.
Tabla 2
Distribución de estudios por período de publicación
Período
Frecuencia
Porcentaje
2018–2019
3
12,0 %
2020–2021
5
20,0 %
2022–2023
6
24,0 %
2024–2025
4
16,0 %
2026
7
28,0 %
Total
25
100,0 %
Nota: Elaboración a partir de los estudios incluidos en la revisión sistemática (Autores, 2026).
La distribución geográfica muestra una concentración de investigaciones
desarrolladas en Europa, Asia y países pertenecientes a la Organización para la
Cooperación y el Desarrollo Económicos. América Latina presenta una participación
menor dentro de la producción científica identificada, situación que evidencia la
necesidad de fortalecer investigaciones contextualizadas en la región.
Tabla 3
Distribución de estudios según contexto geográfico
Región
Frecuencia
Porcentaje
Europa
10
40,0 %
Asia
7
28,0 %
América Latina
4
16,0 %
América del Norte
2
8,0 %
Estudios multinacionales
2
8,0 %
Total
25
100,0 %
Nota: Elaboración a partir de los estudios incluidos en la revisión sistemática (Autores, 2026).
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3.2. Estructura temática de la producción científica
El análisis de coocurrencia de palabras clave identificó cuatro agrupaciones temáticas
principales dentro de la literatura científica analizada. La Figura 2 muestra una
estructura de investigación caracterizada por una elevada interconexión entre
variables tecnológicas, factores socioeconómicos y resultados educativos. Los
términos con mayor frecuencia de aparición corresponden a educación, estudiantes,
rendimiento académico, brecha digital, tecnologías de la información y pruebas PISA,
lo que evidencia la consolidación de estos conceptos como ejes articuladores del
campo de estudio.
La primera agrupación temática se relaciona con procesos de enseñanza, aprendizaje
y tecnologías digitales. Los términos predominantes incluyen enseñanza, sistemas de
aprendizaje, aprendizaje en línea, tecnologías digitales y educación superior. La
proximidad observada entre estos conceptos refleja el interés de la literatura por
analizar cómo la incorporación de recursos tecnológicos modifica las oportunidades
educativas y los procesos de aprendizaje.
La segunda agrupación concentra conceptos asociados a brecha digital,
alfabetización digital, competencias digitales y nivel socioeconómico. La presencia de
términos como digital divide, digital literacy, digital skills, socioeconomic status y PISA
evidencia una línea de investigación orientada a comprender las desigualdades
existentes en el acceso, uso y aprovechamiento de las tecnologías digitales.
La tercera agrupación reúne conceptos vinculados con rendimiento académico y
resultados educativos. Academic achievement, mathematics, literacy, achievement y
educational outcomes aparecen conectados con variables relacionadas con acceso
tecnológico y condiciones familiares. La estructura observada indica que el
desempeño estudiantil constituye una de las principales variables dependientes
examinadas por la literatura especializada.
La cuarta agrupación incorpora términos relacionados con acceso a internet, contexto
escolar y efectos derivados de la pandemia. Conceptos como internet, school,
learning, covid-19 e internet access muestran que una parte importante de la
producción científica reciente ha analizado el papel de la conectividad digital en
escenarios de educación remota y recuperación educativa.
3.3. Acceso a tecnología y rendimiento académico
El acceso a tecnología constituye una de las variables más recurrentes dentro de los
estudios revisados. Dieciocho de las veinticinco investigaciones analizadas (72,0 %)
identifican relaciones positivas entre disponibilidad de dispositivos digitales, acceso a
internet y resultados académicos. La evidencia muestra que los estudiantes con
mayores niveles de conectividad presentan mejores desempeños en lectura,
matemáticas y ciencias, especialmente cuando el acceso tecnológico se combina con
prácticas educativas orientadas al aprendizaje.
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Artículo Científico
Los hallazgos indican que la simple disponibilidad de recursos tecnológicos no
garantiza mejoras automáticas en el rendimiento académico. Los estudios revisados
destacan que la frecuencia de uso, la calidad de la conectividad y el propósito
educativo asociado al empleo de las tecnologías condicionan los resultados obtenidos
por los estudiantes. Esta tendencia resulta particularmente visible en investigaciones
basadas en datos de PISA, donde la relación entre acceso digital y desempeño
académico aparece mediada por factores familiares y escolares (Örnek & Afari, 2026).
Tabla 4
Frecuencia de variables tecnológicas identificadas en los estudios revisados
Variable
Frecuencia
Porcentaje
Acceso a internet
20
80,0 %
Dispositivos digitales
18
72,0 %
Alfabetización digital
16
64,0 %
Competencias digitales
14
56,0 %
Uso educativo de TIC
13
52,0 %
Nota: Un mismo estudio puede incorporar más de una variable tecnológica (Autores, 2026).
3.4. Nivel socioeconómico digital y desempeño estudiantil
El nivel socioeconómico digital emergió como uno de los factores explicativos más
consistentes dentro de la literatura revisada. Diecinueve estudios (76,0 %)
identificaron asociaciones significativas entre condiciones socioeconómicas
familiares, acceso a recursos digitales y resultados académicos. La evidencia muestra
que las desigualdades económicas continúan condicionando las oportunidades de
acceso a tecnologías, el desarrollo de competencias digitales y la participación en
entornos de aprendizaje mediados por tecnología.
Los estudios basados en datos de PISA evidencian que las diferencias en rendimiento
académico no dependen exclusivamente de factores individuales, sino también de las
condiciones materiales y digitales presentes en los hogares. La disponibilidad de
dispositivos, la calidad de la conexión a internet y el acompañamiento familiar
aparecen como variables recurrentes asociadas a mejores resultados educativos.
La presencia simultánea de variables tecnológicas y socioeconómicas dentro de la
mayoría de las investigaciones sugiere que ambas dimensiones operan de forma
complementaria. Este comportamiento evidencia que el acceso a tecnología no puede
analizarse de manera aislada del contexto socioeconómico en el que se desarrollan
los estudiantes.
3.5. Brecha digital y desigualdades educativas
La brecha digital se consolidó como una de las líneas de investigación más recurrentes
dentro de la literatura analizada. Diecisiete de los veinticinco estudios incluidos (68,0
%) abordaron explícitamente las desigualdades existentes en el acceso, uso y
aprovechamiento de las tecnologías digitales. La frecuencia observada evidencia que
la investigación reciente ha desplazado progresivamente su atención desde la
disponibilidad de dispositivos hacia las condiciones que determinan la capacidad de
los estudiantes para beneficiarse de los recursos tecnológicos. Bianchi y Cabrera
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Artículo Científico
(2026) identificaron que las diferencias entre estudiantes de contextos rurales y
urbanos continúan asociándose a desigualdades digitales y socioeconómicas que
influyen sobre los resultados educativos. Hallazgos similares fueron reportados en
estudiantes españoles, donde la disposición hacia las tecnologías y las oportunidades
de acceso mostraron diferencias significativas entre grupos sociales (Sales-Ferrús et
al., 2026).
La evidencia revisada muestra que las desigualdades digitales no se limitan a la
conectividad o disponibilidad de equipos tecnológicos. Las competencias digitales, la
alfabetización tecnológica y las oportunidades de uso educativo aparecen como
factores que amplifican o reducen las diferencias de aprendizaje entre estudiantes.
Senkbeil (2026) encontró que las características tecnológicas de los hogares y las
estrategias de mediación parental explican una parte importante de las disparidades
observadas en alfabetización digital. Esta tendencia coincide con investigaciones que
identifican una relación directa entre condiciones digitales desfavorables y mayor
probabilidad de bajo rendimiento académico (Delprato, 2026).
La interacción entre brecha digital y nivel socioeconómico constituye uno de los
hallazgos más consistentes de la literatura especializada. Los estudios revisados
muestran que las desigualdades económicas condicionan simultáneamente el acceso
a recursos tecnológicos, el desarrollo de competencias digitales y las oportunidades
de aprendizaje mediadas por tecnología. Han (2026) evidenció que las diferencias
socioeconómicas continúan influyendo en las prácticas digitales y en los resultados
educativos observados entre estudiantes de países pertenecientes a la Organización
para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. Esta convergencia de factores
sugiere que la brecha digital representa una manifestación adicional de desigualdades
estructurales presentes en los sistemas educativos.
3.6. Tendencias y vacíos de investigación
La síntesis de la literatura permitió identificar tendencias consistentes en la producción
científica reciente. El crecimiento de investigaciones centradas en acceso a
tecnología, alfabetización digital y desempeño académico evidencia una expansión
progresiva del campo de estudio. Una proporción importante de los trabajos
publicados durante los últimos años ha utilizado bases de datos internacionales,
particularmente las pruebas PISA, para examinar la relación entre condiciones
socioeconómicas y resultados educativos. Örnek y Afari (2026) emplearon datos de
PISA 2022 para analizar el impacto de la participación en tecnologías de la información
sobre el rendimiento en matemáticas y ciencias, reflejando una tendencia creciente
hacia el uso de grandes bases de datos comparativas.
La producción científica también muestra un interés creciente por comprender el papel
de las competencias digitales como mecanismo mediador entre acceso tecnológico y
logro académico. Caponera et al. (2026) identificaron que la alfabetización digital
constituye uno de los predictores más relevantes del rendimiento matemático en
estudiantes escolares. Resultados similares fueron observados por Wang et al.
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Artículo Científico
(2026), quienes encontraron que la interacción entre alfabetización digital, capital
social y condiciones socioeconómicas influye en las trayectorias educativas
posteriores. La convergencia de estos hallazgos evidencia una ampliación del enfoque
tradicional centrado exclusivamente en infraestructura tecnológica.
Tabla 5
Principales brechas de investigación identificadas
Brecha identificada
Evidencia observada
Implicación
Escasa evidencia
latinoamericana
Participación limitada de
estudios regionales
Incrementar investigaciones
contextualizadas
Predominio de estudios
cuantitativos
Baja presencia de enfoques
mixtos y cualitativos
Profundizar mecanismos
explicativos
Limitado análisis longitudinal
Predominan diseños
transversales
Evaluar efectos de largo plazo
Escasa integración entre capital
digital y rendimiento
Variables analizadas de forma
independiente
Fortalecer modelos explicativos
integrados
Poca atención a contextos
rurales
Concentración en entornos
urbanos
Ampliar evidencia sobre
desigualdades territoriales
Nota: Elaboración a partir de la síntesis temática de los estudios incluidos (Autores, 2026).
La distribución geográfica de la literatura revela una concentración significativa de
investigaciones desarrolladas en Europa, Asia y países pertenecientes a la
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. América Latina
presenta una representación considerablemente menor, situación que limita la
comprensión de los efectos de la desigualdad digital en contextos caracterizados por
mayores brechas económicas y tecnológicas. La limitada presencia de estudios
longitudinales y enfoques mixtos también restringe el conocimiento sobre la evolución
de estas desigualdades a través del tiempo. Las brechas identificadas evidencian la
necesidad de fortalecer investigaciones que examinen de manera integrada el acceso
tecnológico, el nivel socioeconómico digital y el rendimiento académico en distintos
contextos educativos.
4. Discusión
La revisión sistemática evidenció que el acceso a tecnología estuvo presente en el
72,0 % de los estudios analizados, mientras que las variables asociadas al nivel
socioeconómico digital aparecieron en el 76,0 % de las investigaciones incluidas. Esta
frecuencia refleja que la literatura reciente interpreta el rendimiento académico como
el resultado de una interacción entre condiciones tecnológicas y contextos
socioeconómicos (Ning et al., 2026). Han (2026) identificó que las desigualdades en
las prácticas digitales continúan asociándose a diferencias significativas en los
resultados educativos observados entre estudiantes de distintos grupos sociales. La
recurrencia de estas variables sugiere que las brechas tecnológicas constituyen una
manifestación de desigualdades estructurales que trascienden la disponibilidad de
dispositivos o conectividad (Hemtasin et al., 2026).
La relación entre acceso a tecnología y rendimiento académico fue identificada en
dieciocho de los veinticinco estudios revisados (72,0 %). Esta tendencia muestra que
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Artículo Científico
la disponibilidad de recursos digitales mantiene una asociación positiva con los
resultados obtenidos en lectura, matemáticas y ciencias; sin embargo, la evidencia
recopilada indica que dicho efecto depende de factores complementarios vinculados
con competencias digitales y uso educativo de la tecnología. Örnek y Afari (2026)
encontraron que la participación activa en actividades digitales favorece el desempeño
en matemáticas y ciencias, mientras que Caponera et al. (2026) señalaron que la
alfabetización digital constituye uno de los predictores más consistentes del
rendimiento académico. La convergencia de estos hallazgos evidencia que el impacto
de la tecnología se encuentra condicionado por la capacidad de los estudiantes para
transformar los recursos digitales en oportunidades efectivas de aprendizaje.
Las condiciones socioeconómicas estuvieron presentes en diecinueve investigaciones
(76,0 %), convirtiéndose en la categoría con mayor frecuencia dentro de la revisión.
La persistencia de esta variable en la mayoría de los estudios refleja que las
diferencias en rendimiento académico continúan estrechamente vinculadas con las
oportunidades educativas disponibles en los hogares (Goaill et al., 2026). Wang et al.
(2026) sostienen que la interacción entre alfabetización digital, capital social y
recursos familiares amplifica las diferencias observadas entre estudiantes. Esta
situación permite interpretar que las desigualdades tecnológicas y socioeconómicas
operan de forma complementaria, reforzando ventajas y desventajas acumulativas a
lo largo de la trayectoria educativa (Dönmez et al., 2026).
La brecha digital ocupa una posición transversal dentro de los estudios revisados
porque conecta factores tecnológicos, sociales y educativos. Bianchi y Cabrera (2026)
identificaron que los estudiantes procedentes de contextos rurales presentan mayores
limitaciones de acceso y aprovechamiento tecnológico en comparación con aquellos
ubicados en entornos urbanos. La persistencia de estas diferencias evidencia que las
políticas orientadas únicamente a ampliar cobertura tecnológica no necesariamente
reducen las desigualdades educativas. El desafío actual no se limita a garantizar
acceso, sino a generar condiciones que permitan transformar dicho acceso en
experiencias efectivas de aprendizaje (Chen & Chen, 2026).
La estructura temática identificada mediante el análisis bibliométrico refuerza esta
interpretación (Tang et al., 2026). La proximidad observada entre conceptos como
digital divide, socioeconomic status, academic achievement y PISA evidencia que la
comunidad científica ha comenzado a abordar estas variables desde perspectivas
integradas. Esta tendencia representa un avance respecto a investigaciones
anteriores que analizaban de manera independiente los efectos de la tecnología o del
contexto socioeconómico (Rohatgi & Hatlevik, 2026). La interacción identificada entre
los distintos clústeres sugiere que los modelos explicativos del rendimiento académico
requieren incorporar simultáneamente factores tecnológicos, familiares y escolares
(Coşkun & Göktaş, 2026).
La limitada presencia de investigaciones desarrolladas en América Latina constituye
uno de los hallazgos más relevantes de la revisión. La concentración de estudios en
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Europa y Asia restringe la comprensión de fenómenos asociados a conectividad,
desigualdad y desempeño académico en contextos caracterizados por mayores
brechas estructurales. Delprato (2026) señala que los estudiantes latinoamericanos
con bajo rendimiento presentan condiciones de vulnerabilidad asociadas a múltiples
factores acumulativos. Esta situación revela la necesidad de fortalecer investigaciones
regionales que permitan examinar cómo interactúan el acceso tecnológico y el nivel
socioeconómico digital en sistemas educativos con características distintas a las
predominantes en la literatura internacional (Abao & Alcantara, 2026).
La evidencia analizada permite sostener que el rendimiento académico no depende
exclusivamente del acceso a recursos tecnológicos ni únicamente de las condiciones
socioeconómicas de los estudiantes. Los resultados muestran una relación
multidimensional en la que conectividad, alfabetización digital, apoyo familiar y
contexto educativo interactúan de manera simultánea. Esta interpretación amplía la
comprensión tradicional de la brecha digital y orienta futuras investigaciones hacia
modelos integrados capaces de explicar con mayor precisión las desigualdades
observadas en las evaluaciones internacionales de aprendizaje (Alzaabi et al., 2026).
5. Conclusiones
El acceso a tecnología y el nivel socioeconómico digital constituyen los factores más
recurrentes dentro de la literatura científica analizada. Las variables tecnológicas
estuvieron presentes en el 72,0 % de los estudios revisados, mientras que las
condiciones socioeconómicas aparecieron en el 76,0 %. Esta frecuencia evidencia
que el rendimiento académico en evaluaciones internacionales no puede explicarse
únicamente a partir de capacidades individuales, sino también por las oportunidades
de acceso, uso y aprovechamiento de recursos digitales disponibles para los
estudiantes.
La relación entre acceso tecnológico y desempeño académico mostró una asociación
positiva en la mayoría de las investigaciones analizadas. La evidencia recopilada
indica que la disponibilidad de dispositivos, conectividad y recursos digitales favorece
los resultados en lectura, matemáticas y ciencias cuando se encuentra acompañada
de competencias digitales adecuadas. El impacto educativo de la tecnología depende
de la capacidad de los estudiantes para transformar estos recursos en oportunidades
efectivas de aprendizaje, lo que amplía la comprensión tradicional centrada
exclusivamente en infraestructura tecnológica.
Las condiciones socioeconómicas continúan desempeñando un papel determinante
en la configuración de las oportunidades educativas. Los estudios revisados muestran
que las diferencias en recursos familiares, alfabetización digital y acceso a tecnologías
generan ventajas acumulativas que influyen sobre el rendimiento académico. La
interacción identificada entre variables tecnológicas y socioeconómicas evidencia que
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Artículo Científico
ambas dimensiones operan de forma complementaria en la explicación de las
desigualdades observadas en las pruebas PISA.
La brecha digital se consolidó como una categoría transversal dentro de la producción
científica reciente. La literatura muestra que las desigualdades digitales no se limitan
al acceso a internet o dispositivos, sino que también incluyen diferencias relacionadas
con competencias digitales, calidad de uso y oportunidades educativas. Esta situación
explica por qué estudiantes con niveles similares de acceso tecnológico pueden
presentar resultados académicos significativamente distintos.
La limitada presencia de investigaciones desarrolladas en América Latina representa
una de las principales brechas identificadas en la revisión. La concentración de
estudios en Europa y Asia restringe la comprensión de los efectos que el nivel
socioeconómico digital produce en contextos caracterizados por mayores
desigualdades estructurales. El fortalecimiento de investigaciones regionales permitirá
comprender con mayor precisión cómo interactúan las condiciones socioeconómicas,
las competencias digitales y el acceso tecnológico en el rendimiento académico de los
estudiantes.
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
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