Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 6 No. 6.1
Edición Especial II 2025
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ANALIZAR LA INFLUENCIA DE LAS TIC EN EL APRENDIZAJE DE FUNCIONES EN
BACHILLERATO, MEDIANTE UN MODELO MATEMÁTICO PROCESADO EN PYTHON
ANALYZING THE INFLUENCE OF ICT ON FUNCTION LEARNING IN HIGH SCHOOL,
USING A MATHEMATICAL MODEL PROCESSED IN PYTHON
Autores: ¹Carlos Alejandro Mantilla Tenorio y ²Ciro Diego Radicelli García.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0007-6938-171X
²ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-9188-0514
¹E-mail de contacto: alejandro.mantilla@unach.edu.ec
²E-mail de contacto: cradicelli@unach.edu.ec
Afiliación: ¹*2*Universidad Nacional de Chimborazo, (Ecuador).
Artículo recibido: 12 de mes del año
Artículo revisado: 13 de mes del año
Artículo aprobado: 14 de julio del 2025
¹Ingeniero Electromecánico egresado de la Universidad de las Fuerzas Armadas, (Ecuador) con 7 años de experiencia laboral. Magíster
en Pedagogía de las Ciencias Experimentales con mención en Matemática y Física egresado de la Pontificia Universidad Católica del
Ecuador, (Ecuador). Maestrante de la Maestría en Matemática Aplicada de la Universidad Nacional de Chimborazo, (Ecuador).
²Ingeniero en Sistemas Informáticos de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, (Ecuador) con 20 años de experiencia laboral.
Magíster en Interconectividad de Redes de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, (Ecuador). Máster Universitario en
Tecnologías, Sistemas y Redes de Comunicaciones de la Universidad Politécnica de Valencia, (España). Doctor dentro del Programa en
Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Valencia, (España).
Resumen
El presente artículo analiza la influencia de las
Tecnologías de la Información y la
Comunicación (TIC) en el aprendizaje de
funciones matemáticas en estudiantes de
bachillerato, a partir de un modelo matemático
desarrollado y procesado en Python. Mediante
un enfoque cuantitativo cuasiexperimental, se
aplicó una intervención educativa en dos
grupos de estudiantes: uno experimental que
empleó herramientas TIC como GeoGebra,
Desmos y cuadernos interactivos en Khan
Academy, y otro grupo de control que recibió
clases tradicionales. La evaluación previa y
posterior permitió identificar diferencias
significativas en el rendimiento. Se construyó
un modelo de regresión y se aplicó un análisis
de varianza para contrastar los resultados. Los
hallazgos evidencian que el uso de TIC tiene un
efecto positivo y estadísticamente significativo
en el aprendizaje de funciones, con una mejora
media en el postest de 0.82 puntos en el grupo
experimental en comparación con el grupo de
control (p = 0.002). El modelo de regresión
indicó que la variable "grupo experimental"
predice significativamente los resultados
(coeficiente = 0.815), y el análisis ANOVA
corroboró diferencias significativas entre los
grupos (F = 9.88, p = 0.002). Se concluye que
la incorporación de TIC potencia la
comprensión gráfica y algebraica de las
funciones y mejora el rendimiento académico.
Palabras clave: TIC, Funciones,
Aprendizaje, Modelo matemático, Python.
Abstract
This article analyzes the influence of
Information and Communication Technologies
(ICT) on the learning of mathematical
functions in high school students, based on a
mathematical model developed and processed
in Python. Using a quasi-experimental
quantitative approach, an educational
intervention was applied in two groups of
students: one experimental group that used ICT
tools such as GeoGebra, Desmos and
interactive notebooks at Khan Academy, and
another control group that received traditional
classes. Prior and subsequent evaluation
identified significant differences in
performance. A regression model was
constructed and a variance analysis applied to
compare the results. The findings show that the
use of ICT has a positive and statistically
significant effect on function learning, with an
average postest improvement of 0.82 points in
the experimental group compared to the control
group (p = 0.002). The regression model
indicated that the variable "experimental
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group" predicts significantly the results
(coefficient = 0.815), and the ANOVA analysis
corroborated significant differences between
the groups (F = 9.88, p = 0.002). It is concluded
that the incorporation of ICT enhances the
graphical and algebraic understanding of
functions and improves academic performance.
Keywords: TIC, Functions, Learning,
Mathematical model, Python.
Sumário
O presente artigo analisa a influência das
Tecnologias da Informação e da Comunicação
(TIC) na aprendizagem de funções
matemáticas em estudantes do bacharelado, a
partir de um modelo matemático desenvolvido
e processado em Python. Por meio de uma
abordagem cuasiexperimental, foi aplicada
uma intervenção educativa em dois grupos de
estudantes: um experimental que empregou
ferramentas TIC como GeoGebra, Desmos e
cadernos interativos na Khan Academy, e outro
grupo de controle que recebeu aulas
tradicionais. A avaliação prévia e posterior
permitiu identificar diferenças significativas no
desempenho. Um modelo de regressão foi
construído e uma análise de variância foi
aplicada para contrastar os resultados. Os
achados evidenciam que o uso de TIC tem um
efeito positivo e estatisticamente significante
na aprendizagem de funções, com uma melhora
média no pós-teste de 0,82 pontos no grupo
experimental em comparação ao grupo
controle (p = 0,002). O modelo de regressão
indicou que a variável "grupo experimental"
prediz significativamente os resultados
(coeficiente = 0,815), e a análise ANOVA
corroborou diferenças significativas entre os
grupos (F = 9,88, p = 0,002). Conclui-se que a
incorporação de TIC potencia a compreensão
gráfica e algébrica das funções e melhora o
desempenho acadêmico.
Palavras-chave: TIC, Funções,
Aprendizagem, Modelo natemático, Python.
Introducción
En las últimas dos décadas, el desarrollo
acelerado de las Tecnologías de la Información
y la Comunicación (TIC) ha transformado
profundamente los escenarios educativos. En
particular, la enseñanza de la matemática ha
encontrado en estas tecnologías una posibilidad
de dinamizar procesos de enseñanza-
aprendizaje, promoviendo entornos
interactivos, visuales y exploratorios que
superan las limitaciones de los métodos
tradicionales (Andrade, 2024). El uso de la
tecnología en el ámbito educativo no debe
limitarse a su dimensión instrumental, sino
concebirse como una mediación cultural que
transforma los procesos formativos mediante la
introducción de nuevas formas de
representación y comunicación del
conocimiento (Rojas et al., 2023). Además, el
estudio de funciones, tema central del currículo
de bachillerato, presenta dificultades
persistentes entre los estudiantes,
principalmente en su representación gráfica,
interpretación algebraica y vinculación con
situaciones reales (Reyes et al., 2023). Diversos
estudios han documentado el potencial de
herramientas TIC, como GeoGebra, Desmos,
los notebooks interactivos de Python (utilizando
Google Colab), Matlab Online o Khan
Academy para abordar estas dificultades. No
obstante, persiste la necesidad de fundamentar
con evidencia empírica cuál es la magnitud de
su impacto en el rendimiento académico. El uso
de las TIC ha transformado radicalmente la
manera en que se accede procesa y transmite el
conocimiento, este se ha vinculado con la
atención a problemáticas como la escasa
motivación del estudiantado y las deficiencias
en los conocimientos fundamentales de
matemáticas (Hernández et al., 2023).
En el ámbito educativo, estas herramientas han
permitido el desarrollo de nuevas metodologías
pedagógicas centradas en el estudiante, que
buscan fomentar la autonomía, la creatividad y
el pensamiento crítico. Particularmente en la
enseñanza de las matemáticas, tradicionalmente
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considerada una de las áreas de mayor
complejidad para los estudiantes de nivel
medio, las TIC ofrecen una oportunidad
significativa para superar barreras cognitivas y
afectivas mediante recursos interactivos,
simulaciones dinámicas, visualizaciones
gráficas y plataformas colaborativas (Ricce et
al., 2021). Esta transformación, sin embargo, no
es homogénea ni exenta de desafíos, ya que
depende de factores institucionales,
pedagógicos y tecnológicos, así como de la
formación docente y de la actitud de los
estudiantes frente al cambio. En este contexto,
el estudio del impacto real de las TIC sobre el
aprendizaje de conceptos matemáticos clave,
como las funciones, cobra una relevancia
especial, ya que estas constituyen un eje
estructural del currículo de bachillerato y una
base fundamental para estudios superiores en
ciencias aplicadas, ingeniería y tecnología. Por
tanto, comprender cómo las TIC inciden en la
comprensión y aplicación de funciones es un
imperativo educativo y científico (Paragua et
al., 2021).
Además, el aprendizaje de funciones
matemáticas constituye una habilidad esencial
en la formación matemática del estudiante de
bachillerato. Las funciones permiten modelar
situaciones reales, interpretar fenómenos
físicos, representar relaciones algebraicas y
resolver problemas de variada complejidad en
disciplinas como la física, la economía y la
informática (Campo y García, 2021). Su estudio
aporta en el desarrollo de una comprensión
intuitiva de los conceptos, al permitir visualizar
gráficamente la relación entre variables y
facilitar la interpretación de fenómenos del
entorno real (Portilla, 2014). Sin embargo, a
pesar de su importancia, múltiples
investigaciones educativas han demostrado que
los estudiantes presentan dificultades
persistentes en su comprensión, análisis y
aplicación. Estas dificultades incluyen la
interpretación de gráficas, la manipulación de
expresiones algebraicas, la identificación de
propiedades de funciones y el tránsito entre
distintos registros de representación (Quijano et
al., 2023). Frente a este panorama, las TIC
emergen como un recurso valioso para abordar
dichas limitaciones, permitiendo el uso de
software dinámico como GeoGebra,
plataformas de evaluación adaptativa,
simuladores interactivos y materiales digitales
que promueven el aprendizaje visual y
exploratorio. No obstante, la implementación de
los recursos mencionados no garantiza por sí
misma la mejora del rendimiento académico,
por lo que se requiere un diseño pedagógico
intencional, una secuencia didáctica adecuada y
un acompañamiento que potencie su
efectividad. En este sentido, surge la necesidad
de investigar empíricamente si el uso de TIC en
el aula, aplicado de manera sistemática, puede
generar un impacto significativo y medible en
el aprendizaje de funciones en el nivel de
bachillerato.
Diversos estudios internacionales y regionales
han aportado evidencia sobre los beneficios del
uso de las TIC en el aprendizaje de las
matemáticas. Investigaciones realizadas en
contextos escolares de América Latina, Europa
y Asia coinciden en señalar que los estudiantes
que utilizan recursos tecnológicos adecuados
muestran una mayor motivación, una mejora en
el rendimiento académico y una disposición
más favorable hacia las matemáticas, como
menciona González y Granera (2021) en su
investigación “La implementación de EVA
permite darle un rol más protagónico al
estudiante mismo en la construcción del
conocimiento, permitiendo que no sólo sea el
docente el dueño absoluto de la información”.
Por otra parte, Feliciano y Cuevas (2021)
mencionan que “El uso de la herramienta
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tecnológica permitió que el estudiante se haya
centrado en el planteamiento más que en el
trabajo rutinario”. De igual manera Barrios y
Delgado (2021) concluyen “que los grupos que
tienen acceso a las Tecnologías de la
Información y Comunicación en el aula de
clases, potencializan sus conocimientos y
habilidades, mejorando no solo su desempeño
sino su actitud de trabajo dentro y fuera de la
escuela”. En particular, herramientas como los
graficadores, los entornos de álgebra
computacional, las aplicaciones móviles
educativas y los videos interactivos han
demostrado facilitar la apropiación de
conceptos abstractos como las funciones. A
pesar de ello, aún existe una brecha significativa
entre la teoría y la práctica en los sistemas
educativos de países como Ecuador, donde la
incorporación de las TIC en el aula está
condicionada por factores como la
disponibilidad de infraestructura, la
capacitación docente, la conectividad y las
políticas institucionales.
Además, se ha identificado que muchos
docentes tienden a replicar métodos
tradicionales a través de medios digitales, sin
aprovechar plenamente el potencial
transformador de la tecnología, en algunos
casos les representa como un desafío, ya que no
han desarrollado las competencias necesarias
para implementar estrategias didácticas que
integren el uso de tecnologías (Bravo y
Quezada, 2021). Por consiguiente, resulta
fundamental desarrollar investigaciones
contextualmente pertinentes que evalúen la
efectividad de las TIC no solo desde una
perspectiva tecnológica, sino también
pedagógica, cognitiva y didáctica. La presente
investigación se inscribe en este marco de
problemáticas y oportunidades, con el objetivo
de analizar la influencia del uso de TIC en el
aprendizaje de funciones en estudiantes de
bachillerato, desde un enfoque cuantitativo y
con base en un modelo matemático desarrollado
y procesado mediante herramientas de análisis
en Python. Esta elección metodológica
responde a la necesidad de generar evidencia
empírica robusta que permita evaluar el impacto
de la intervención tecnológica de manera
objetiva, considerando las diferencias de
rendimiento académico entre un grupo control,
que sigue una enseñanza convencional, y un
grupo experimental, que emplea recursos TIC
diseñados para la comprensión de funciones. La
aplicación de métodos estadísticos y modelos
de regresión permitirá establecer relaciones
entre las variables involucradas y ofrecer
conclusiones respaldadas por datos
cuantificables. Por su parte, la utilización de
Python como lenguaje de programación
potencia la replicabilidad, transparencia y
eficiencia del análisis, al ser una herramienta
ampliamente validada en la comunidad
científica. De esta manera, se busca no solo
demostrar si existe una mejora significativa en
el aprendizaje de funciones mediante el uso de
TIC, sino también aportar al diseño de
estrategias didácticas basadas en evidencia que
puedan ser escaladas y adaptadas a otros
contextos educativos.
Además, la función matemática, como concepto
central de la educación media, requiere ser
enseñada de manera que los estudiantes puedan
comprenderla desde múltiples perspectivas:
algebraica, gráfica, numérica y verbal. La
riqueza de las TIC radica precisamente en su
capacidad para integrar estas representaciones
en entornos visuales, manipulativos e
interactivos que favorecen la construcción del
conocimiento. Este tipo de experiencias es
difícil de replicar en la enseñanza tradicional,
donde el docente suele ser el único proveedor
de conocimiento y los estudiantes tienen un rol
pasivo. La integración de las TIC favorece,
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además, el aprendizaje activo y la resolución de
problemas, alineándose con las metodologías
constructivistas que proponen que el estudiante
aprenda haciendo, explorando y reflexionando.
Desde el punto de vista curricular, el Ministerio
de Educación de Ecuador ha incorporado en los
últimos años iniciativas orientadas a fortalecer
el uso de las TIC en el sistema educativo (Bravo
y Quezada, 2021), en consonancia con los
lineamientos de organismos internacionales
como la UNESCO (UNESCO, 2024). Estas
políticas promueven la formación digital
docente, la dotación de infraestructura
tecnológica y el desarrollo de competencias
digitales en los estudiantes. No obstante, la
implementación de estas estrategias aún
enfrenta limitaciones en términos de cobertura,
calidad y sostenibilidad. En el caso específico
de la asignatura de Matemáticas, si bien existen
orientaciones generales para el uso de
tecnologías digitales, hace falta un cuerpo de
investigaciones que evidencie cómo estas
herramientas pueden integrarse eficazmente en
los contenidos priorizados del currículo, tales
como la enseñanza de funciones.
La investigación aquí planteada busca
contribuir a este vacío mediante un análisis
riguroso que articule las variables pedagógicas
y tecnológicas, evaluando con datos reales si el
uso intencionado de TIC mejora la comprensión
de funciones en comparación con métodos
convencionales. Este aporte es esencial para
guiar futuras decisiones educativas informadas
por la evidencia y no solo por el entusiasmo
tecnológico. A través de este enfoque
multidisciplinario, que combina la pedagogía, la
estadística y la informática, se intenta responder
a las exigencias de una educación basada en la
evidencia y a los desafíos del siglo XXI, donde
el desarrollo de competencias matemáticas y
digitales se presenta como una condición
indispensable para la formación de ciudadanos
críticos, creativos y preparados para enfrentar
los retos del futuro. El presente artículo, por
tanto, se plantea como una contribución
científica orientada no solo a validar
empíricamente el uso de las TIC en la
enseñanza de funciones, sino también a generar
un referente para futuras investigaciones,
políticas educativas y prácticas pedagógicas que
busquen mejorar la calidad de la educación
matemática en contextos latinoamericanos.
Materiales y Métodos
El diseño de esta investigación considera
principios metodológicos que garantizan la
validez interna y externa del estudio, tales como
la selección aleatoria de los grupos de
intervención, la aplicación de instrumentos
estandarizados de evaluación (pretest y postest),
y el uso de análisis estadísticos multivariados
para interpretar los resultados. En este sentido,
la utilización de Python como entorno de
análisis permite aplicar modelos de regresión,
pruebas de hipótesis y análisis de varianza con
alta precisión, facilitando además la
visualización y comunicación de los resultados.
A diferencia de enfoques cualitativos, que
privilegian la interpretación de fenómenos
educativos a través de narrativas y experiencias,
este estudio opta por una aproximación
cuantitativa que permite establecer
correlaciones, diferencias significativas y
niveles de impacto entre las variables
observadas. De esta forma, se busca generar
conocimientos transferibles que puedan ser
aplicados en otros contextos con características
similares. En consecuencia, la validez de los
hallazgos no dependerá únicamente del
contexto particular en el que se realice el
estudio, sino de la solidez del diseño
experimental y del rigor estadístico con que se
analicen los datos.
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A partir de lo expuesto, la presente
investigación se enmarcó en un enfoque
cuantitativo, con un diseño cuasiexperimental
que incluyó la aplicación de un pretest y un
postest a dos grupos de estudiantes de primer
año de Bachillerato de la Unidad Educativa
Primero de Abril, ubicada en la ciudad de
Latacunga. Actualmente, la institución cuenta
con doce paralelos en este nivel educativo,
distribuidos en las jornadas matutina y
vespertina, con un promedio de 35 estudiantes
por paralelo. Mediante un muestreo por
conveniencia, se seleccionó una muestra de 140
estudiantes, distribuidos equitativamente entre
un grupo de control (que recibió clases
mediante metodologías tradicionales) y un
grupo experimental (que participó en clases
apoyadas con TIC). Los instrumentos utilizados
fueron dos pruebas estandarizadas de funciones
(pretest y postest) construidas con base en los
criterios de evaluación del currículo nacional.
Para el grupo experimental se utilizaron
recursos como: GeoGebra, para construcción
gráfica interactiva. Desmos, para visualización
y manipulación de funciones. Python, para
modelado y exploración algebraica-dinámica.
Matlab, para realizar operaciones con
funciones.
El uso de herramientas como GeoGebra,
Desmos y Python en la enseñanza de funciones
responde a la necesidad de facilitar la
comprensión conceptual y visual de uno de los
temas más abstractos y fundamentales en el
currículo de Matemáticas (Cabrera Jara et al.,
2025). MATLAB permite representar funciones
complejas, analizar su comportamiento
dinámico y resolver problemas de modelado
con alta precisión numérica, lo cual es ideal para
estudiantes de niveles avanzados o con interés
en aplicaciones científicas (Cruz y
Villavicencio, 2025). Python, con sus
bibliotecas como NumPy, Matplotlib y SymPy,
ofrece una plataforma flexible y abierta para
simular, analizar y visualizar funciones, lo que
favorece el desarrollo de habilidades
computacionales junto con el razonamiento
matemático (Alayo et al., 2021). Estas
herramientas no solo permiten un aprendizaje
más interactivo y personalizado, sino que
también promueven el pensamiento lógico, la
resolución de problemas y la autonomía en el
aprendizaje, en consonancia con los enfoques
pedagógicos centrados en el estudiante y el uso
de tecnologías educativas con propósito
didáctico. El análisis de datos se realizó en
Python utilizando bibliotecas como pandas,
NumPy, matplotlib y statsmodels. Se aplicó un
modelo de regresión lineal para determinar el
peso del uso de TIC en la mejora del
rendimiento, y un análisis de varianza
(ANOVA) para identificar diferencias
estadísticamente significativas entre los grupos.
Resultados y Discusión
Los datos se analizaron utilizando Python con
librerías como Pandas, NumPy, Matplotlib,
Seaborn, SciPy y Statsmodels, como se muestra
en el siguiente código:
# Paso 1: Importar librerías necesarias
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm
from scipy import stats
El código, a continuación, muestra el cómo se
determinó la Estadística descriptiva por grupo
(media, desviación estándar, percentiles).
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# Paso 3: Revisión y limpieza de datos
print("Primeras filas del dataset:")
print(df.head())
print("\nVerificación de valores nulos:")
print(df.isnull().sum())
# Eliminar filas con valores nulos (si los
hubiera)
df = df.dropna()
# Paso 4: Estadísticas descriptivas por grupo
print("\nEstadísticas descriptivas por grupo:")
print(df.columns)
print(df.groupby('grupo')[['pretest',
'postest']].describe())
Para la visualización mediante diagramas de
caja se procesó mediante el siguiente código:
# Paso 5: Visualización de mejoras con boxplot
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='grupo', y='postest', data=df,
palette='Set2')
plt.title('Comparación de resultados del postest
por grupo')
plt.xlabel('Grupo')
plt.ylabel('Puntaje del postest')
plt.grid(True)
plt.show()
El modelo de regresión lineal OLS, donde la
variable dependiente fue el postest y la
independiente fue el grupo se aplicó mediante
la siguiente codificación:
# Paso 8: Modelo de regresión lineal para
analizar influencia del grupo
X = sm.add_constant(df['grupo_dummy'])
y = df['postest']
modelo = sm.OLS(y, X).fit()
print("\nResumen del modelo de regresión:")
print(modelo.summary())
El siguiente código se usó para determinar el
ANOVA de un factor para establecer la
significancia de las diferencias entre grupos.
# Paso 9: Análisis ANOVA para comparar los
grupos
grupo_control = df[df['grupo'] ==
'control']['postest']
grupo_experimental = df[df['grupo'] ==
'experimental']['postest']
anova = stats.f_oneway(grupo_control,
grupo_experimental)
print("\nResultado del ANOVA:")
print(f"F = {anova.statistic:.2f}, p =
{anova.pvalue:.4f}")
if anova.pvalue < 0.05:
print("Conclusión: Existen diferencias
estadísticamente significativas entre los
grupos.")
else:
print("Conclusión: No hay diferencias
significativas entre los grupos.")
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Análisis descriptivo
Los resultados obtenidos reflejan una mejora
general en los puntajes del postest respecto al
pretest en ambos grupos. No obstante, la
magnitud de la mejora fue mayor en el grupo
experimental.:
Tabla 1. Análisis descriptivo de los Pretest y
Postest
Grupo
Pretest (Media
± DE)
Postest (Media ±
DE)
Control
6.00 ± 2.82
8.01 ± 1.80
Experimental
6.11 ± 2.25
8.82 ± 1.21
Fuente: elaboración propia
Ambos grupos partieron de niveles de
conocimiento similares, con una ligera ventaja
del grupo experimental en el pretest (+0.11
puntos). Sin embargo, al finalizar el proceso
formativo, el grupo experimental obtuvo un
promedio superior en el postest en casi un punto
completo más que el grupo control,
acompañado de una menor dispersión, lo que
evidencia una mejora más homogénea en su
rendimiento. El diagrama de caja del postest,
que se muestra en la Figura 1, mostró mayor
concentración de puntajes altos en el grupo
experimental, con un sesgo positivo claro hacia
la calificación máxima. Se observó una menor
variabilidad en sus resultados, lo cual puede
atribuirse a una mejor comprensión y
apropiación del contenido.
Figura 1: Diagrama de caja comparación de
resultados del postest por grupo
El modelo OLS (Figura 2) arrojó un coeficiente
positivo significativo (β = 0.815, p = 0.002),
indicando que pertenecer al grupo experimental
se asoció con un incremento promedio de 0.815
puntos en el postest, tras controlar el efecto del
grupo.
Figura 2: Resumen del modelo de regresión
Este resultado, aunque con un R² moderado
(6.7%), es estadísticamente significativo, lo que
valida la hipótesis de que el uso de TIC influye
positivamente en el aprendizaje de funciones
matemáticas. El test ANOVA mostró un valor
de F = 9.88, con p = 0.002, confirmando la
existencia de diferencias estadísticamente
significativas entre los grupos respecto a sus
puntajes finales.
Conclusiones
Las TIC, cuando se integran pedagógicamente
en la enseñanza de funciones matemáticas,
potencian el aprendizaje de los estudiantes,
tanto en comprensión conceptual como en el
desarrollo de habilidades analíticas y gráficas.
Además, los estudiantes expuestos a
herramientas digitales como Desmos, Python,
MATLAB y GeoGebra mostraron un mejor
desempeño en comparación con aquellos que
aprendieron mediante métodos tradicionales,
con una diferencia significativa de
aproximadamente 0.82 puntos en el puntaje del
postest. La intervención permitió una mejora no
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solo en el rendimiento promedio, sino también
en la homogeneidad de los resultados, como se
evidencia por la menor dispersión de datos en el
grupo experimental. La metodología basada en
el uso de software matemático facilitó la
visualización dinámica, la experimentación
simbólica-numérica, y el autoaprendizaje
asistido, aspectos fundamentales para un
aprendizaje más significativo. Los resultados
estadísticos (modelo OLS y ANOVA) aportan
evidencia empírica robusta para afirmar que la
incorporación de las TIC representa una
estrategia efectiva y viable para mejorar la
enseñanza de las matemáticas en el bachillerato
ecuatoriano. Para esto, es necesario la
capacitación docente en el uso didáctico de las
herramientas digitales mencionadas, así como
su inclusión dentro de los recursos oficiales del
currículo nacional.
Agradecimientos
Este es un texto para reconocimientos a las
personas y entidades que han colaborado en la
investigación. Si su trabajo ha sido financiado
por algún organismo o institución, mencione el
nombre y el número de la financiación.
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