Ciencia y Educación  
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)  
Vol. 7 No. 6.1  
Edición Especial VI 2026  
ESTRATEGIA DIDÁCTICA BASADA EN SCRATCH PARA LA ENSEÑANZA DE  
PROGRAMACIÓN EN LA ASIGNATURA DE ROBÓTICA  
DIDACTIC STRATEGY BASED ON SCRATCH FOR TEACHING PROGRAMMING IN  
THE ROBOTICS COURSE  
Autores: ¹Stefany Dayanna López Quezada, ²Verónica Alexandra Muñoz Chang, ³Roberto  
Carlos Herrera Albarracin y 4Raúl López Fernández.  
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0005-5901-2000  
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0008-2603-5304  
3ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-4573-4425  
4ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-5316-2300  
¹E-mail de contacto: slopezq@ube.edu.ec  
²E-mail de contacto: vamunoz@ube.edu.ec  
³E-mail de contacto: roberto.herrera@utc.edu.ec  
4E-mail de contacto: rlopezf@ube.edu.ec  
Afiliación: 1*2*4*Universidad Bolivariana del Ecuador, (Ecuador). 3*Universidad Técnica de Cotopaxi, (Ecuador).  
Artículo recibido: 27 de Junio del 2026.  
Artículo revisado: 29 de Junio del 2026.  
Artículo aprobado: 29 de Junio del 2026.  
¹Ingeniera en Telecomunicaciones, egresada de la Escuela Superior Politécnica del Litoral, (ESPOL), (Ecuador), con 2 años de experiencia en  
el sector de las telecomunicaciones. Maestrante de la Maestría en Educación con mención en Pedagogía en Entornos Digitales de la  
Universidad Bolivariana del Ecuador (UBE) (Ecuador).  
²Licenciada en Ciencias de la Educación, mención Comercio y Administración, egresada de la Universidad Técnica de Babahoyo (UTB)  
(Ecuador), con 3 años de experiencia en el ámbito educativo. Maestrante de la Maestría en Educación con mención en Pedagogía en  
Entornos Digitales de la Universidad Bolivariana del Ecuador (UBE) (Ecuador).  
³Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales, egresado de la Universidad Técnica de Cotopaxi (Ecuador). Magíster en Gestión de  
la Producción y Magíster en Docencia Universitaria, egresado de la Universidad Técnica de Cotopaxi (Ecuador), con 18 años de  
experiencia en docencia universitaria. Profesor Titular Agregado 1 en la Universidad Técnica de Cotopaxi.  
4Doctor con título válido para el ejercicio de la docencia, investigación y gestión en la educación superior. Docente Investigador a tiempo  
completo en la Universidad Bolivariana del Ecuador (UBE), Ecuador. Con experiencia en docencia, investigación y gestión académica en  
educación superior.  
Resumen  
académico, con un aumento de la calificación  
inicial de 5,60/10 puntos en el pretest a 8,97/10  
puntos en el postest presentando un incremento  
de rendimiento de 33.6%. Por otra parte, en la  
escala Likert se obtuvo un aumento de la media  
en la mayoría de sus ítems, destacando una  
mejora descriptiva en aspectos como la  
perseverancia al pasar de 91,16 % a 100 %, con  
un crecimiento del 8,84% de aceptación. Se  
concluyó que implementar Scratch en conjunto  
a las metodologías apropiadas facilitaron la  
optimización del aprendizaje y motivación  
hacia la programación; sin embargo, esta  
interpretación debe realizarse con cautela,  
debido a las limitaciones propias del diseño de  
la investigación, específicamente por la  
ausencia de un grupo de control.  
El presente trabajo tuvo como objetivo general  
analizar el impacto de una estrategia didáctica  
basada en Scratch en el desarrollo del  
pensamiento computacional y la motivación  
relacionadas con la programación en los  
estudiantes de octavo grado de la asignatura de  
Robótica-HC. El estudio se desarrolló desde un  
enfoque cuantitativo de tipo pre-experimental  
mediante la aplicación de un pretest-postest. Se  
trabajó  
con  
una  
muestra  
de  
tipo  
no  
probabilística por conveniencia compuesta por  
34 estudiantes. Para la recolección de  
información se optó por un instrumento  
compuesto por prueba objetiva de 9 ítems de  
opción múltiple y una escala tipo Likert  
construida como una matriz de 5 niveles de  
respuesta. Posteriormente, se implementó una  
estrategia didáctica basada en Scratch durante  
11 semanas. Como resultado, en la prueba  
objetiva, se validó mejorías en el rendimiento  
Palabras  
computacional,  
Motivación, Robótica educativa.  
clave:  
Scratch,  
Pensamiento  
Aprendizaje  
virtual,  
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Abstract  
probabilístico por conveniência, composta por  
34 alunos. Para a recolha de informação, optou-  
se por um instrumento composto por um teste  
objetivo de 9 itens de escolha múltipla e uma  
escala do tipo Likert, construída como uma  
matriz de 5 níveis de resposta. Posteriormente,  
foi implementada uma estratégia didática  
baseada no Scratch durante 11 semanas. Como  
resultado, no teste objetivo, foram validados  
melhoramentos no desempenho académico,  
com um aumento da classificação inicial de  
5,60/10 pontos no pré-teste para 8,97/10 pontos  
no pós-teste, apresentando um aumento de  
desempenho de 33,6%. Por outro lado, na escala  
de Likert, obteve-se um aumento da média na  
maioria dos seus itens, destacando-se uma  
melhoria descritiva em aspetos como a  
perseverança, passando de 91,16 % para 100 %,  
com um crescimento de 8,84 % na aceitação.  
Concluiu-se que a implementação do Scratch,  
em conjunta com as metodologias adequadas,  
facilitou a otimização da aprendizagem e a  
motivação para a programação; no entanto, esta  
interpretação deve ser feita com cautela, devido  
The overall objective of this study was to  
analyze the impact of a Scratch-based teaching  
strategy on the development of computational  
thinking  
and  
motivation  
related  
to  
programming among eighth-grade students in  
the Robotics-HC course. The study employed a  
quantitative, pre-experimental pretest-posttest  
design.  
A
non-probabilistic  
convenience  
sample of 34 students participated in the study.  
Data  
consisting  
collection  
of  
utilized  
9-item  
an  
instrument  
a
multiple-choice  
objective test and a Likert-type scale structured  
as a 5-point response matrix. Subsequently, a  
teaching strategy based on Scratch was  
implemented over 11 weeks. As a result, the  
objective test validated improvements in  
academic performance, with an increase in the  
initial score from 5.60/10 points on the pretest  
to 8.97/10 points on the posttest, representing a  
33.6% increase in performance. Furthermore,  
on the Likert scale, an increase in the mean was  
observed for most items, with a notable  
improvement in aspects such as perseverance,  
rising from 91.16% to 100%, representing an  
8.84% increase in acceptance. It was concluded  
that implementing Scratch in conjunction with  
appropriate methodologies helped optimize  
learning and motivation toward programming;  
however, this interpretation should be viewed  
with caution due to the inherent limitations of  
the research design, specifically the absence of  
a control group.  
às  
limitações  
inerentes  
ao  
desenho  
da  
investigação, nomeadamente pela ausência de  
um grupo de controlo.  
Palavras-chave:  
computacional,  
Scratch,  
Aprendizagem  
Pensamento  
virtual,  
Motivação, Robótica educacional.  
Introducción  
Las tecnologías emergentes y su aplicación  
representan una gran influencia en las  
actividades desarrolladas en diversos ámbitos  
desde el académico hasta el profesional en los  
que se desenvuelve la sociedad contemporánea,  
destacando principalmente en el componente  
educativo las tecnologías de la información y la  
comunicación (TIC) (Vásquez, 2024). Estas  
tecnologías participan como catalizadoras en  
los procesos de enseñanza-aprendizaje, no  
únicamente al facilitar el acceso a la  
información, sino también al promover el  
desarrollo de habilidades cognitivas y digitales  
que se adapten a las necesidades tecnológicas  
actuales y se encuentren en consonancia con la  
Keywords:  
Scratch,  
Computational  
thinking, Virtual learning, Motivation,  
Educational robotics.  
Sumário  
O presente trabalho teve como objetivo geral  
analisar o impacto de uma estratégia didática  
baseada no Scratch no desenvolvimento do  
pensamento computacional e da motivação  
relacionados com a programação em alunos do  
8.º ano da disciplina de Robótica-HC. O estudo  
foi desenvolvido a partir de uma abordagem  
quantitativa de tipo pré-experimental, através  
da aplicação de um pré-teste e pós-teste.  
Trabalhou-se com uma amostra de tipo não  
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aplicación de las denominadas tecnologías del  
de las principales autoridades para responsables  
políticos, analistas económicos y organismos  
multilaterales, la cual advierte que uno de los  
mayores riesgos es la brecha de creación. Es  
decir, que progresivamente los niños podrían  
volverse usuarios pasivos de la tecnología y no  
en entes activos capaces de diseñar nuevas  
ideas. Por esta razón, el organismo ha  
actualizado sus marcos de evaluación para  
incluir el PC como habilidades básicas a la par  
de la lectura y la aritmética, advirtiendo que los  
infantes con limitado desarrollo de abstracción  
lógica en la educación temprana podrían quedar  
rezagados en el “Pilar 4 de la Educación para el  
Desarrollo Sostenible”, limitando su acceso a  
los empleos de la “Cuarta Revolución  
Industrial” (Bers et al., 2022). Desde distintas  
perspectivas, estos aportes coinciden al señalar  
que, si bien antes la brecha digital era por acceso  
a dispositivos, ahora es por habilidades.  
Aprendizaje y del Conocimiento (TAC), que  
buscan orientar las herramientas digitales hacia  
un uso formativo y pedagógico (Santiago y  
Garvich, 2024). Este cambio de paradigma,  
consolidado por la incorporación de las TIC en  
los procesos formativos como estrategia para  
optimizar la calidad académica y fomentar  
entornos de aprendizaje dinámicos, inclusivos e  
innovadores, es uno de los requerimientos  
principales que se busca alcanzar en las  
prácticas  
pedagógicas  
(Rodríguez,  
2022).  
Asimismo, la integración de las TAC en los  
distintos niveles de educación ha posibilitado la  
formación de estudiantes con habilidades como  
la  
investigación  
crítica,  
el  
aprendizaje  
autónomo y el trabajo en equipo (Robalino et  
al., 2024).  
Sin embargo, autores como Kuz y Ariste (2022)  
argumentan que uno de los desafíos más  
significativos en esta transición educativa, es  
precisamente, abordar de manera práctica la  
Por otro lado, se advierten también las  
consecuencias de no fomentar un modelo de  
procesamiento sistemático desde la infancia.  
Papadakis (2021) sostiene que los niños corren  
el riesgo de desarrollar “ansiedad tecnológica”.  
Asimismo, menciona que la ausencia de esta  
lógica algorítmica afecta su confianza en la  
resolución de problemas técnicos; por lo tanto,  
ignorar estas habilidades de resolución de  
problemas podría comprometer su capacidad de  
entender estructuras sistémicas complejas en el  
futuro. Autores como Alp y Bulunuz (2023)  
exponen que los retos a los que se enfrentan los  
estudiantes al aprender programación no solo se  
deben a su capacidad individual, sino también a  
cómo se presenta esta destreza dentro del  
sistema educativo. Una encuesta por muestreo a  
conveniencia realizada a 96 alumnos de quinto  
curso de escuelas públicas de Bursa, Turquía,  
reveló que, antes de implementar estrategias  
didáctica  
del  
pensamiento  
computacional  
(desde ahora lo denominaremos PC) desde un  
punto de vista aplicado a la realidad curricular  
y a todas las dimensiones que implica. Una de  
estas dimensiones es la capacidad de programar,  
es decir, crear algoritmos y determinar el código  
que pueda ser compilado en un lenguaje de  
computadora. Además, sostienen que la  
programación en edades tempranas favorece al  
desarrollo del PC. En este sentido, estas  
dimensiones sirven como base para evaluar el  
aprendizaje de la programación en los  
estudiantes y son necesarios para formar sus  
competencias con el saber-hacer, desarrollando  
sus habilidades de análisis crítico para  
desenvolverse con éxito en el mundo moderno  
que se encuentra fuertemente influenciado por  
las tecnologías digitales. Esto coincide con lo  
expuesto por la OCDE (Organisation  
for  
educativas  
específicas, los  
habilidades  
alumnos  
básicas de  
Economic Co-operation and Development), una  
demostraban  
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razonamiento, análisis de datos y elaboración de  
la sintaxis computacional y la lógica de  
resolución de problemas, el estudiante queda  
desarmado ante las exigencias de un currículo  
orientado a la innovación.  
conclusiones lógicas en relación con tareas de  
programación y razonamiento lógico. En el  
contexto  
Latinoamericano,  
existen  
investigaciones que subrayan una escasez de  
propuestas didácticas sistemáticas orientadas al  
desarrollo del PC mediante lenguajes de  
programación, como es el caso de Cerón (2023)  
que manifiesta además como la inclusión de  
estos tópicos en los planes de estudio suele ser  
en los ciclos superiores y poco adaptada al nivel  
académico. A esto se suma el aspecto abstracto  
de los contenidos y la prevalencia de  
En conjunto, estos antecedentes evidencian que  
la enseñanza de la programación en niveles  
básicos requiere estrategias didácticas activas,  
contextualizadas y ajustadas al desarrollo  
cognitivo del estudiante. De ahí que Kuz &  
Ariste (2022) señalen que “las TIC, en  
particular los programas computacionales con  
orientación lúdica para la enseñanza de la  
programación son de gran utilidad como  
estrategias académicas, dado que tienen en  
cuenta aspectos vinculados al entorno y a la  
ingeniería de software educativo” (p.118). En  
este sentido, los autores mencionan que  
recursos educativos como Scratch, Lightbot,  
PilasEngine, Pilas Bloques, Turtle Art y  
metodologías  
tradicionales  
centradas  
donde  
en  
el  
ejercicios descontextualizados,  
estudiante no es capaz de asimilar estos  
conceptos asociarlos la realidad,  
y
a
disminuyendo su interés por estas actividades.  
A nivel nacional, Barahona et al. (2022) señala  
como se han implementado estrategias para la  
enseñanza-aprendizaje de asignaturas como  
Blockly  
acompañar, a través de elementos pedagógicos,  
didácticos lúdicos, la enseñanza de  
sirven  
como  
alternativas  
para  
programación  
incluyendo  
herramientas  
y
informáticas basadas en la teoría de juegos en  
los programas educativos del primer y segundo  
año de educación general básica (EGB) y su  
programación. Entre estos recursos, destaca  
Scratch, el cual es un software gratuito de  
programación basado en bloques, desarrollado  
aporte  
para  
mejorar  
la  
comprensión,  
por  
(Massachusetts  
organización sin fines de lucro.  
la  
Fundación  
Scratch  
y
el  
MIT  
razonamiento lógico y resolución de problemas  
numéricos, iterativos o cíclicos, condicionales y  
de control. Los autores subrayan que el empleo  
Institute  
of  
Technology),  
predominante  
de  
enfoques  
educativos  
La aplicación de este programa destaca por su  
efectividad en la estimulación cognitiva en  
tradicionales genera esta falta de motivación y  
comprensión de los temas, creando barreras  
para desarrollar las habilidades esenciales en  
programación. De esta manera, manifiestan que  
es posible arraigar varias consecuencias en los  
estudiantes al no trabajar en actividades que  
promuevan la abstracción del pensamiento  
crítico para mitigar la falta de consciencia  
digital, por ejemplo, la percepción de la  
programación como una actividad complicada y  
niños,  
recomendado  
por  
currículos  
internacionales como K12 CS, INTEF España,  
entre otros. Es visual, intuitivo, disminuye la  
frustración inicial en los estudiantes que se  
adentran en los nuevos conceptos de robótica y  
programación, además permite trabajar en  
modalidades como el aprendizaje basado en  
proyectos (ABP) (Scratch MIT Education,  
2025). En este marco, el presente estudio  
aborda una problemática educativa particular  
que requiere especial atención dentro del  
distante, disminuyendo su  
interés  
y
participación en las clases. Sin este dominio de  
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contexto  
previamente  
mencionado:  
los  
obstante, la planificación se orienta al desarrollo  
de destrezas siguiendo los lineamientos  
oficiales de la institución educativa y el  
Ministerio de Educación. Facilitando la  
estudiantes de octavo de EGB presentan  
dificultades en la comprensión y abstracción de  
los contenidos de la asignatura de Robótica. El  
plan de estudios de esta materia tiene como  
incorporación de herramientas tecnológicas y  
estrategias didácticas acordes al material de  
estudio y herramientas disponibles, lo que  
permite integrar y abordar de manera formal la  
programación dentro de la asignatura de  
Robótica. La relevancia de la implementación  
de una estrategia didáctica efectiva radica en su  
enfoque en entornos lúdicos para fomentar el  
aprendizaje activo, estimulando la creatividad y  
potenciando las habilidades digitales.  
objetivo  
desarrollar  
tanto  
destrezas  
manipulativas como cognitivas, donde la  
programación forma parte de esta última; sin  
embargo, los alumnos presentan gran dificultad  
en las unidades donde se busca abordar  
contenidos  
de  
programación  
básica,  
principalmente en temas como secuencias  
lógicas, estructuras algorítmicas básicas y  
resolución de problemas, percibiendo estas  
actividades altamente complejas y poco  
interesantes para su nivel académico.  
Metodológicamente, esta investigación adopta  
un  
enfoque  
cuantitativo  
de  
tipo  
pre-  
Con base en la revisión bibliográfica, se  
experimental mediante la aplicación de un  
pretest - postest a un grupo de estudiantes de  
octavo grado EGB perteneciente a una  
institución educativa de la ciudad de Guayaquil.  
Este tipo de investigación se caracteriza porque  
la variable independiente cuenta con un solo  
grupo de experimentación, el cual recibe la  
intervención que el investigador requiera  
aplicar (Ramos, 2021). En otras palabras,  
coincide con el diseño metodológico propuesto,  
debido a que se trabajó con un único grupo de  
evidencia  
la  
necesidad  
de  
continuar  
introduciendo metodologías activas basadas en  
las TIC, especialmente en los niveles básicos de  
educación. Dávila Quintaz & Yépez Moreno  
(2024) concuerdan en que estas estrategias no  
solamente tienen como enfoque mejorar la  
educación técnica, sino más bien el de  
transformar la percepción que tienen los  
estudiantes de las diferentes áreas de estudio  
asociados a las áreas STEAM, entre ellas la  
programación y robótica, convirtiendo la  
educación en una experiencia interactiva y  
estimulante. A pesar de estos antecedentes,  
persiste la necesidad de adaptar estas estrategias  
a contextos escolares específicos y niveles  
básicos de educación. Aún son limitados los  
estudios que analicen el efecto de una estrategia  
didáctica basada principalmente con el software  
Scratch en estudiantes de octavo grado de EGB  
estudiantes  
antes  
y
después  
de  
la  
implementación de la estrategia didáctica. En  
atención a esta problemática, el estudio tiene  
como objetivo analizar una estrategia didáctica  
basada en Scratch para la enseñanza de la  
programación en estudiantes de octavo grado en  
la asignatura de Robótica HCD, con el fin de  
mejorar el aprendizaje de la programación y la  
motivación hacia esta disciplina.  
dentro  
de  
la  
asignatura  
de  
Robótica,  
particularmente en el contexto ecuatoriano y en  
poblaciones escolares de entre 12 y 14 años. El  
presente estudio resulta pertinente y viable, ya  
que la asignatura de Robótica es de carácter  
optativo y cuenta con un currículo flexible; no  
Materiales y Métodos  
El presente trabajo se desarrolló bajo un  
enfoque cuantitativo, basado en el análisis y la  
medición de datos numéricos donde la  
información se obtuvo a través de cuestionarios,  
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experimentos controlados y el análisis de datos  
estrategia  
didáctica.  
Como  
criterio  
de  
secundarios que se someterán a procesos  
estadísticos (Faneite, 2023). Se evaluó el PC y  
la motivación hacia la programación con apoyo  
de una estrategia didáctica basada en Scratch a  
través de la aplicación de una prueba pretest-  
postest. Desde el punto de vista epistemológico,  
la investigación se sustentó en el enfoque  
constructivista de Jean Piaget, el cual concibe el  
aprendizaje como un proceso en que los infantes  
pueden generar sus propias hipótesis a través de  
la asimilación de su interacción con el entorno  
externo y también son capaces de acomodar  
esas hipótesis en su realidad (Remache y  
Guartan, 2023). Asimismo, se consideró los  
aportes del aprendizaje significativo de David  
Ausubel el cual sostiene que el aprendizaje se  
produce cuando los nuevos saberes se combinan  
con los ya existentes, lo cual da lugar a un  
aprendizaje duradero (Choez et al., 2021).  
exclusión, se consideró a los estudiantes de  
otros paralelos, debido a que la asignatura  
estaba a cargo de otro docente y, por tanto, no  
se garantizaban condiciones equivalentes de  
intervención y seguimiento para el diseño  
pretest–postest. Asimismo, se obtuvo el  
consentimiento  
informado  
de  
padres  
y
representantes, garantizando la participación en  
las actividades a desarrollarse en esta unidad y  
se protegió la confidencialidad de los datos  
recopilados en las pruebas prestest-postest. La  
presente  
investigación  
se  
estructuró  
considerando como variable principal la  
siguiente (Tabla 1):  
Tabla  
1.  
Operacionalización  
Variable  
Dependiente.  
Variable  
Fundamento  
Guía  
metodológica de  
Pensamiento  
Computacional  
para docentes  
(Jaramillo, 2023)  
Dimensión  
Ítems Técnica  
Algoritmo /  
Secuencias  
P1–  
P3  
Pretest–  
Postest  
(9  
ítems)  
Prueba  
objetiva  
PC  
Patrones /  
Repetición  
(bucles)  
relacionado  
con  
programación  
P4–  
P7  
En cuanto al diseño, se basó en un tipo pre-  
experimental, caracterizado por realizar una  
intervención a un único grupo (Ramos-Galarza,  
2021). La muestra de tipo no probabilística por  
Abstracción /  
Condicionales  
P8–  
P10  
Fuente: Elaboración propia.  
conveniencia  
estuvo  
compuesta  
por  
34  
Asimismo, se estableció la relación entre la  
variable independiente las variables  
estudiantes, distribuidos entre niñas y niños de  
entre 12 a 13 años del octavo grado de EGB  
paralelo A de una Institución Educativa  
Particular de la ciudad de Guayaquil. González  
(2021) manifiesta que bajo este muestreo se  
permite al investigador elegir de manera  
arbitraria, de acuerdo con su conveniencia,  
cuántos participantes puede haber en el estudio.  
y
dependientes, tal como se presenta en la Tabla  
2
Tabla  
2.  
Operacionalización  
Variables  
Independientes  
Variable  
Fundamento  
Dimensión  
Ítems  
Técnica  
Expectativa  
de éxito  
L2,  
L5  
Teoría  
Expectativa–  
Valor (EVT)  
(Wang & Xue,  
2022)  
L1,  
L6,  
L7  
Cuestionario  
Likert  
Motivación  
hacia la  
programación  
Interés  
Este trabajo se construyó con los discentes que  
cumplieron con los siguientes criterios de  
inclusión: (a) estudiantes matriculados en  
Octavo año de EGB, paralelo A en la  
institución; (b) estudiantes inscritos en el curso  
Utilidad  
Costo  
L4  
L3  
Fuente: Elaboración propia.  
de  
Robótica  
HCD;  
(c)  
estudiantes  
La elaboración de los instrumentos de  
recolección de datos se basó en la propuesta  
pertenecientes a grupo con equipamiento  
tecnológico suficiente para la aplicación de la  
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metodológica de Hernández-Nieto previamente  
grado de motivación hacia la disciplina de  
programación a través de un formulario digital  
(Microsoft Forms) alojado en Google sites, con  
una duración aproximada de 15 minutos, bajo  
las mismas instrucciones para todos los  
participantes. Las herramientas tecnológicas  
empleadas durante el periodo pedagógico  
incluyeron el uso del software de programación  
visual Scratch, la plataforma Google Sites como  
repositorio de contenidos para el aprendizaje  
autónomo y el aula virtual de la institución para  
la entrega de actividades.  
validado en contextos educativos (Sánchez,  
2021) y se alineó con los requerimientos  
propuestos en el Currículo Nacional de  
Educación para el PC (Jaramillo, 2023). Este  
marco define seis dimensiones fundamentales  
del PC: descomposición, patrones, abstracción,  
algoritmos, evaluación y revisión, detección de  
errores; cada una asociada a una habilidad  
cognitiva específica para la resolución de  
problemas. En función de estos lineamientos se  
diseñó un cuestionario pretest-postest que  
evaluó de manera integral el PC.  
La planificación de cada clase se estructuró en  
una sesión previa de aprendizaje autónomo,  
aproximadamente de 15 minutos, que incluyó la  
revisión de material didáctico introductorio al  
nuevo tema con apoyo de recursos digitales  
compartidos en el repositorio en modalidad e-  
learning. Posterior a la sesión autónoma se  
realizó una intervención presencial semanal de  
45 minutos aproximadamente, donde se abordó  
el contenido acorde a la destreza que se requiere  
alcanzar bajo un enfoque de aprendizaje basado  
en proyectos (ABP) orientadas al desarrollo de  
mini-proyectos. Según Herrera et al. (2023) el  
ABP organiza el proceso de enseñanza no en  
torno a unidades de contenido definidas, sino  
más bien a un proyecto que trata sobre una  
situación, desafío o problema importante para el  
estudiante.  
Este instrumento constó de una prueba objetiva  
de 9 ítems de opción múltiple con una única  
respuesta correcta valorada en 1 o 1.5 y 0 para  
las respuestas incorrectas, divido en 3  
secciones,  
secuencias/algoritmos,  
patrones/  
repeticiones,  
condicionales/decisiones  
(si…entonces), acorde al contenido de la  
asignatura en la unidad 3. A partir de esta  
codificación se obtuvieron como indicadores el  
puntaje por dimensión y el puntaje total de PC,  
con un rango de 0 a 10 puntos. También formó  
parte del instrumento una escala tipo Likert,  
enfocada en medir el interés, autoeficacia,  
persistencia  
y
actitudes/percepción  
del  
estudiante hacia los componentes de la  
asignatura de Robótica y la abstracción de la  
lógica computacional. Construida como una  
matriz de 7 reactivos positivos y 5 niveles de  
respuesta desde “Totalmente en desacuerdo”  
hasta “Totalmente de acuerdo”. A partir de la  
cual se obtuvo como indicadores el puntaje por  
ítem y el puntaje promedio global de  
motivación e interés. Este cuestionario integral  
se aplicó en las dos instancias de investigación,  
con la finalidad de establecer comparaciones  
cuantitativas sobre los efectos del aprendizaje  
con Scratch. En una primera fase, se aplicó el  
cuestionario pretest a los estudiantes para  
identificar el nivel inicial de conocimientos y el  
Para concluir la clase presencial, se incorporó  
una actividad gamificada como evaluación  
formativa  
para  
valorar  
los  
(2024)  
un método  
aprendizajes  
adquiridos.  
Sánchez  
como  
presenta  
que  
la  
gamificación  
es  
especialmente atractivo para tratar habilidades  
difíciles en el contexto escolar destacando su  
capacidad de aumentar la motivación del  
estudiante y su implicación en las actividades en  
clases. Por último, las sesiones finales se  
destinaron al desarrollo de un proyecto que  
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reunió  
las  
destrezas  
y
conocimientos  
Resultados y Discusión  
adquiridos, finalizando con un total de 11  
semanas de planificación escolar para el  
desarrollo e implementación de la estrategia (  
Tabla 3).  
Para el análisis de los datos, mediante el  
software SPPS se realizó una validación  
estadística  
de  
los  
componentes  
que  
constituyeron al instrumento de medición. En  
la primera etapa se validó, a través de una  
prueba de normalidad, el modelo estadístico  
aplicado y se plantearon las hipótesis para todo  
el instrumento: Ho: Los datos del pretest y  
postest tienen una distribución normal. Ha: Los  
datos del prestet y postest no tienen una  
distribución normal.  
Tabla 3. Cronograma de clases.  
Semanas  
Semana 1  
Semana 2  
Semana 3  
Semana 4  
Semana 5  
Semana 6  
Semana 7  
Semanas  
Semana 8  
Semana 9  
Contenidos  
Introducción a Scratch y diagnóstico inicial.  
Movimiento de personajes, eventos y secuencias básicas.  
Sprite, escenario, coordenadas X/Y y control con teclado.  
Condicionales: toma de decisiones con “si” y “si no”.  
Bucles y repeticiones: repetir, por siempre y repetir hasta.  
Variables: puntaje, vidas y temporizador.  
Mensajes (broadcast) y pantallas del juego.  
Contenidos  
Se tomó como referencia el nivel de  
significancia (alfa) 5% y de confianza 95% y al  
ser N<50, se aplicó la prueba estadística  
Shapiro-Wilk. Los resultados obtenidos se  
pueden observar en la Tabla 4 que corresponde  
a las pruebas de normalidad pretest y postest  
después de tabular y trabajar. Posteriormente, se  
definieron los criterios de decisión para el  
análisis de normalidad: Si p<0,05 rechazamos  
la Ho y acepto la Ha. Si p>=0,05 aceptamos la  
Ho y rechazamos la Ha. Se obtuvo valores de  
significancia estadística p para cada una de las  
pruebas. En el caso del prestet p=,240>0.05, por  
lo tanto, no se rechazó normalidad; sin  
embargo, en el postest se obtuvo que  
p=,001<0.05, por consiguiente, se rechazó  
normalidad.  
Proyecto ABP: diseño de la pista de carrera.  
Proyecto ABP: construcción, pruebas y depuración.  
Proyecto ABP: construcción, pruebas, depuración y  
preparación de la socialización.  
Semana 10  
Semana 11  
Socialización del proyecto final y postest.  
Fuente: Elaboración propia  
Al finalizar la intervención, se aplicó el  
cuestionario inicial como postest, manteniendo  
la misma estructura, tipo de preguntas, escala de  
medición y condiciones de aplicación, con el fin  
de comparar los resultados obtenidos después  
de la implementación de la estrategia didáctica.  
Una vez culminada la fase de recolección de  
data, se aplicó métodos estadísticos en el  
software SPSS con el objetivo de determinar  
valores de significancia y cambios relevantes  
entre los promedios obtenidos antes y después  
de la intervención.  
Tabla 4. Prueba de normalidad.  
Pruebas de normalidad  
Kolmogorov-Smirnova  
Shapiro-Wilk  
Gl  
Estadístico  
,116  
,235  
gl  
34  
34  
Sig.  
,200*  
<,001  
Estadístico  
,960  
,859  
Sig.  
,240  
pre_total  
post_total  
34  
34  
<,001  
a. Corrección de significación de Lilliefors  
*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.  
Fuente: Elaboración propia.  
Matemáticamente, la prueba trabaja sobre la  
media de las diferencias, no sobre cada  
medición aislada. por lo tanto, se calculó la  
normalidad trabajando con una única variable  
(Tabla 5): Prom_Test = postest – pretest. Dado  
que el estudio corresponde a un diseño pretest-  
postest con mediciones emparejadas, se evaluó  
la normalidad de la variable diferencia entre  
ambas mediciones mediante la prueba de  
Shapiro-Wilk. Al no encontrarse desviaciones  
estadísticamente significativas de la normalidad  
(p = ,081>0,05), no se rechaza la hipótesis nula  
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de normalidad, concluyendo que los datos  
tienen una distribución normal y es posible  
aplicar la prueba t de Student para muestras  
relacionadas o pareadas.  
Tabla 5. Prueba de normalidad de la diferencia entre postest y pretest objetivo.  
Pruebas de normalidad  
Kolmogorov-Smirnova  
Shapiro-Wilk  
Estadístico  
,193  
gl  
Sig.  
,002  
Estadístico  
,944  
gl  
Sig.  
,081  
Prom_Test  
34  
34  
a. Corrección de significación de Lilliefors  
Fuente: Elaboración propia.  
La prueba T para muestras relacionadas student  
se fundamenta en que los datos presenten una  
distribución aproximadamente normal. Esta  
dos muestras (Hernández & González, 2024).  
Se obtuvo la variación de las medias en las dos  
instancias de investigación, los estudiantes  
pasaron de una media de 5,60/10 puntos en el  
pretest a una media de 8,97/10 puntos en el  
postest, con un incremento de rendimiento de  
3,3677 puntos (Tabla 6).  
técnica,  
permite  
comparar  
muestras  
y/o  
establecer diferencias entre las medias de las  
muestras. Es considerada como una prueba  
paramétrica utilizada para determinar la  
existencia de una diferencia significativa entre  
Tabla 6. Estadísticos descriptivos del pretest y postest objetivo.  
Estadísticas de muestras emparejadas  
Media  
8,9706  
N
34  
Desv. estándar  
,86988  
Media de error estándar  
,14918  
POST_TEST  
PRE_TEST  
Par 1  
5,6029  
34  
1,68676  
,28928  
Fuente: Elaboración propia  
en las diferentes instancias. Mientras más  
positivo sea el valor del estadístico de la prueba  
t, la diferencia de las medias será mayor y no  
producto del azar, obteniendo de este análisis t  
(33) = 9,667 y p < 0,001, al comparar este  
resultado con el nivel de significancia  
establecido (α = 0,05), se rechazó la hipótesis  
nula, por lo tanto, se concluye que la estrategia  
didáctica basada en Scratch produjo una mejora  
significativa en el desempeño de los estudiantes  
en las preguntas objetivas.  
En la Tabla 7 se observan los resultados de la  
prueba t de Student para muestras relacionadas  
en  
donde  
se  
evidenció  
una  
diferencia  
estadísticamente significativa entre el pretest y  
el postest. El resultado de la media fue positivo,  
asimismo, con un 95% de IC, los límites de  
mejora real de los estudiantes estuvieron entre  
2,66 y 4,08 puntos, por lo tanto, existió una  
mejora consistente en las calificaciones finales  
Tabla 7. Prueba t de Student para muestras relacionadas entre pretest y postest objetivo.  
Prueba de muestras emparejadas  
Diferencias emparejadas  
T
Gl  
Significación  
P de un factor  
Media  
95% de intervalo de confianza de la diferencia (IC)  
Inferior  
2,65892  
Superior  
4,07638  
POST_TEST - PRE_TEST  
3,36765  
9,667  
33  
0,000  
Fuente: Elaboración propia.  
Mediante una prueba de estimación d de Cohen  
se pudo validar el tamaño del efecto, es decir.  
que tan distante es la diferencia entre los  
resultados pre-test y post-test. Las pautas  
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generales para interpretar el tamaño del efecto  
son las siguientes (National University  
que esa diferencia tuvo una magnitud educativa  
alta. Y con un 95% de confianza, el verdadero  
tamaño del efecto ronda entre 1,131 y 2,17, por  
lo que, incluso en el intervalo inferior sigue  
siendo mayor a 0,80 demostrando que, en el  
escenario más bajo, el efecto sigue siendo  
grande.  
Academic, 2026): 0,2 = efecto pequeño, 0,5 =  
efecto moderado, 0,8 = efecto grande. Se  
obtuvo un valor de estimación puntual d de  
Cohen igual a 1,658, por lo tanto, se demostró  
que la estrategia didáctica basada en Scratch no  
solo produjo una diferencia significativa, sino  
Tabla 8. Tamaño del efecto de la diferencia entre pretest y postest objetivo.  
Tamaños de efecto de muestras emparejadas  
Standardizera  
Estimación de puntos  
Intervalo de confianza al 95%  
Inferior  
Superior  
Par 1  
POST_TEST -  
PRE_TEST  
d de Cohen  
2,03123  
2,07890  
1,658  
1,620  
1,131  
1,105  
2,174  
2,124  
corrección de Hedges  
a. El denominador utilizado en la estimación de tamaños del efecto.  
La d de Cohen utiliza la desviación estándar de muestra de la diferencia de medias.  
La corrección de Hedges utiliza la desviación estándar de muestra de la diferencia de medias, más un factor de corrección.  
Fuente: Elaboración propia.  
La escala Likert tiene  
una  
naturaleza  
pasos e instrucciones, la seguridad para explicar  
procedimientos y el interés por continuar  
aprendiendo programación y robótica (Tabla  
9). En relación con la mediana, los ítems L3 y  
L6 pasaron de 3,00 en el pretest a 4,00 en el  
postest. Asimismo, el ítem L7 mantuvo una  
mediana de 5,00 en ambas mediciones, lo cual  
refleja un alto interés de los estudiantes por  
seguir aprendiendo programación y robótica.  
Respecto al cálculo de la desviación estándar, se  
observó una disminución en varios ítems,  
especialmente en L1, L3, L5, L6 y L7, por lo  
que se concluye que las respuestas del postest  
fueron más homogéneas y presentaron poca  
dispersión, concentrándose en su mayoría en  
valoraciones positivas.  
multidimensional, por lo que se optó por un  
análisis individual. es decir, como escala  
unidimensional. Se analizaron los resultados  
obtenidos en las pruebas Likert a través del  
software SPSS una vez tabulados las respuestas  
de 34 estudiantes, sin presencia de datos  
perdidos en ninguno de los ítems evaluados. En  
cuanto a las medias, se validó una tendencia  
favorable después de la intervención, los  
mayores incrementos se presentaron en L3, que  
pasó de 3,38 en el pretest a 3,68 en el postest;  
L6, que aumentó de 3,12 a 3,41; L5 pasó de 3,41  
a 3,62; y L7, que incrementó de 4,56 a 4,74.  
Estos  
resultados  
sugieren  
una  
mejora  
descriptiva en aspectos relacionados con la  
perseverancia ante errores, la organización de  
Tabla 9. Estadísticos descriptivos de los ítems de la escala Likert en el pretest y postest.  
L1_Pr  
e
L2_Pr  
e
L3_Pr  
e
L4_Pr  
e
L5_Pr  
e
L6_Pr  
e
L7_Pr  
e
L1_Po  
st  
L2_Po  
st  
L3_Po  
st  
L4_Po  
st  
L5_Po  
st  
L6_Po  
st  
L7_Po  
st  
Valid  
Missin  
g
34  
34  
34  
34  
34  
34  
34  
34  
34  
34  
34  
34  
34  
34  
N
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Mean  
Median  
4.00  
4.00  
3.50  
4.00  
3.38  
3.00  
3.85  
4.00  
3.41  
4.00  
3.12  
3.00  
4.56  
5.00  
4.06  
4.00  
3.44  
3.00  
3.68  
4.00  
3.74  
4.00  
3.62  
4.00  
3.41  
4.00  
4.74  
5.00  
Std.  
.651  
.826  
.853  
.657  
1.048  
1.008  
.613  
.239  
.561  
.638  
.898  
.739  
.821  
.448  
Fuente: Elaboración propia.  
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Se constató un incremento porcentual en las  
respuestas de índole “De acuerdo”  
de la programación permiten el fortalecimiento  
del PC en los estudiantes de educación básica.  
En relación con la escala Likert, varios de los  
y
“Totalmente de acuerdo” en varios de los ítems  
de la escala, destacando principalmente L1, con  
una diferencia de +8,82%; L3, con un  
incremento de +26,47%; L6, con un aumento de  
+11,76% y L7, con un aumento porcentual de  
+5,88%. Sin embargo, tambien se validó un  
decremento en los ítems L2 y L4 con -11,76%  
y -8,82% respectivamente. Estos resultados  
sugieren una tendencia positiva en dimensiones  
como la motivación, el interés y la autoeficacia  
en la mayoría de sus dimensiones (Tabla 10).  
componentes  
evaluados  
presentaron  
una  
tendencia descriptiva favorable como son los  
ítems vinculados con la perseverancia ante  
errores, organización de pasos e instrucciones,  
seguridad para explicar procedimientos e  
interés  
por  
continuar  
aprendiendo  
programación y robótica.  
Estos resultados son relevantes dado que si  
bien es cierto se alcanzaron los puntajes  
requeridos en las evaluaciones con enfoque  
cognitivo, era necesario para la efectividad de  
Tabla 10. Porcentaje de estudiantes en acuerdo  
antes y después de la intervención.  
Ítem  
L1  
L2  
L3  
L4  
L5  
L6  
L7  
Acuerdo pretest  
Acuerdo postest  
100,00%  
41,18%  
Diferencia  
+8,82%  
-11,76%  
+26,47%  
-8,82%  
91,18%  
la  
estrategia,  
evaluar  
y
comprobar  
la  
52,94%  
disposición del estudiante para asimilar estos  
contenidos abstractos. Además, los resultados  
obtenidos brindaron una visión clara de cómo la  
estrategia con Scratch favoreció a la mayoría  
de las dimensiones evaluadas, mismas que  
constituyen la teoría expectativa-valor de Wang  
y Xue (2022) demostrando que la motivación  
académica se vincula tanto con la expectativa de  
logro como con el valor percibido de la  
actividad.  
38,24%  
64,71%  
76,47%  
67,65%  
61,76%  
64,71%  
+2,95%  
+11,76%  
+5,88%  
44,12%  
55,88%  
94,12%  
100,00%  
Fuente: Elaboración propia.  
Se evidenció una mejora significativa en los  
resultados obtenidos en la primera parte del  
instrumento correspondiente a la prueba  
objetiva, en relación con los contenidos de  
programación, luego de la aplicación de la  
estrategia didáctica basada en Scratch. En el  
pretest se obtuvo una media de 5,60 mientras  
que, en el postest se presentó́ un incremento de  
3,37 puntos, con un total de 8,97 como media  
estimada. Asimismo, como resultado de las  
pruebas T student para muestras emparejadas,  
se confirmó́ que este incremento fue estadística  
y académicamente significativo, con un tamaño  
de efecto grande. Estos resultados coinciden  
con Rodríguez (2022) quien plantea que la  
implementación de metodologías educativas  
mediadas por herramientas tecnológicas, como  
Scratch, y la enseñanza de los conceptos básicos  
En síntesis, la estrategia didáctica basada en  
Scratch mostró resultados favorables para la  
enseñanza de programación en la asignatura de  
Robótica y la motivación hacia esta disciplina.  
En la prueba objetiva, el aumento en el  
rendimiento académico representa un avance  
en  
el  
aprendizaje  
de  
contenidos  
de  
programación, mientras que la escala Likert  
mostró una tendencia positiva en la motivación  
de los discentes por continuar aprendiendo.  
Estos hallazgos permiten considerar a Scratch  
como  
una  
herramienta  
pertinente  
para  
fortalecer el aprendizaje de la programación y  
el PC en estudiantes de Educación General  
Básica.  
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obtuvieron medias favorables en todos los ítems  
Conclusiones  
de evaluación pasando de una media 5,60 sobre  
10 en el prestest a una media de 8.97 en el  
postest con un incremento general de 3.36  
puntos equivalente a un 33,6% de crecimiento  
en el rendimiento académico. Como en la escala  
De los resultados, discusión y análisis  
presentados, se pueden obtener las siguientes  
conclusiones, sobre la implementación de la  
estrategia didáctica basada em Scratch: 1) se  
consiguió analizar el impacto de una estrategia  
didáctica basada en Scratch en el desarrollo del  
PC y la motivación relacionado con la  
programación en los estudiantes de octavo  
grado EGB de la asignatura de robótica,  
mediante la implementación de actividades  
interactivas, demostrando un aumento del  
rendimiento académico significativo; 2) la  
técnica utilizada para diagnosticar el nivel de  
conocimiento de los estudiantes en relación  
hacia la programación, que estuvo constituida  
por una sección de preguntas y una escala  
Likert, permitieron medir los conocimientos y  
saberes previos a la implementación de la  
estrategia con la finalidad de plantear una guía  
para el diseño del programa de estudio enfocado  
al nivel académico en esa instancia de la  
evaluación; 3) las actividades y metodologías,  
tanto ABP como e-learning, permitieron que los  
estudiantes se involucran de forma activa en el  
Likert donde se obtuvo un incremento de la  
media en la mayoría de sus ítems, destacando  
una mejora descriptiva principalmente en los  
aspectos relacionados con la perseverancia ante  
errores, organización de espacios, seguridad  
para explicar procedimientos y el interés por  
continuar  
aprendiendo  
programación  
y
robótica. Estos resultados nos permitieron  
demostrar que implementar Scratch en conjunto  
a las metodologías apropiadas, permitieron  
fortalecer la motivación de los estudiantes hacia  
esta disciplina y optimizar la educación  
enfocada a áreas de estudio relacionadas a la  
robótica y programación.  
Agradecimientos  
Expreso mi más sincero agradecimiento a mi  
compañera de trabajo por su colaboración  
durante el desarrollo de esta investigación.  
Asimismo, agradezco profundamente a mi  
familia y a mi pareja por su apoyo constante,  
proceso  
de  
enseñanza-aprendizaje  
de  
la  
programación en la asignatura de Robótica-HC.  
Se evidenció en los estudiantes una mayor  
recepción y comprensión de los contenidos de  
programación, al relacionar los conceptos  
teóricos con situaciones prácticas y visuales  
propias del entorno de Scratch. Además, las  
comprensión  
y
motivación,  
para alcanzar  
que  
esta  
fueron  
meta  
fundamentales  
académica. De manera especial, extiendo mi  
gratitud a mi tutor por su orientación,  
acompañamiento y valiosas aportaciones, las  
actividades  
propuestas  
promovieron  
la  
cuales  
contribuyeron  
significativamente  
al  
motivación y la participación del estudiantado,  
fortaleciendo el aprendizaje de estos conceptos,  
que suelen considerarse abstractos, en un  
contexto dinámico, interactivo y acorde con su  
nivel académico; 4) se evidenció en la  
evaluación de los instrumentos de recolección  
de datos, un aumento del rendimiento  
académico y la motivación de los alumnos.  
Tanto como en las preguntas objetivas donde se  
desarrollo y culminación exitosa de este trabajo.  
De igual forma expresamos agradecimiento  
sincero a mi compañera de trabajo por su  
compromiso, colaboración y apoyo durante el  
desarrollo de esta investigación. A mis hijos,  
por ser mi mayor inspiración y motivación para  
alcanzar esta meta académica.  
Página 718  
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Vol. 7 No. 6.1  
Edición Especial VI 2026  
distintos tipos de muestreo no probabilístico.  
Revista Cubana de Medicina General  
Integral, 37(3). (La referencia está incompleta  
y aparece un DOI que no corresponde al  
artículo).  
https://doi.org/https://doi.org/10.56712/latam.  
v5i2.1914 (Este DOI está fuera de lugar;  
corresponde a otra referencia).  
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Página 719  
Ciencia y Educación  
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)  
Vol. 7 No. 6.1  
Edición Especial VI 2026  
Esta obra está bajo una licencia de Creative  
Commons Reconocimiento-No Comercial 4.0  
Internacional. Copyright © Stefany Dayanna  
López Quezada, Verónica Alexandra Muñoz  
Chang, Roberto Carlos Herrera Albarracin y  
Raúl López Fernández.  
Declaraciones éticas y editoriales del artículo  
Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)  
Stefany Dayanna López Quezada: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, desarrollo del proceso investigativo, análisis formal de  
los datos, redacción del borrador original del manuscrito, revisión crítica del contenido científico y supervisión general del estudio.  
Verónica Alexandra Muñoz Chang: curación y organización de los datos, participación en la recolección de información, validación de los resultados  
obtenidos y elaboración de representaciones gráficas y visualización de los datos.  
Roberto Carlos Herrera Albarracin: provisión de recursos académicos y materiales para el desarrollo del estudio, apoyo en la administración del  
proyecto investigativo y revisión editorial del manuscrito antes de su publicación.  
Raul López Fernández: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, desarrollo del proceso investigativo, análisis formal de los datos,  
redacción del borrador original del manuscrito, revisión crítica del contenido científico y supervisión general del estudio.  
Declaración de conflicto de intereses  
Los autores declaran que no existe conflicto de intereses en relación con la investigación presentada, la autoría del manuscrito ni la publicación del  
presente artículo.  
Declaración de financiamiento  
La presente investigación no recibió financiamiento específico de agencias públicas, comerciales o de organizaciones sin fines de lucro. En caso de  
existir financiamiento institucional o externo, este deberá ser declarado explícitamente por los autores en esta sección.  
Declaración del editor  
El editor responsable certifica que el proceso editorial del presente artículo se desarrolló conforme a los principios de integridad científica, transparencia  
y buenas prácticas editoriales. El manuscrito fue sometido a un proceso de evaluación mediante revisión por pares doble ciego, garantizando la  
confidencialidad de la identidad de los autores y revisores durante todo el proceso de dictamen académico. Asimismo, el editor declara que el artículo  
cumple con los criterios científicos, metodológicos y éticos establecidos por la revista.  
Declaración de los revisores  
Los revisores externos que participaron en la evaluación del presente manuscrito declaran haber realizado el proceso de revisión de manera objetiva,  
independiente y confidencial. Asimismo, manifiestan que no mantienen conflictos de interés con los autores ni con la investigación evaluada, y que sus  
observaciones y recomendaciones se fundamentan exclusivamente en criterios científicos, metodológicos y académicos.  
Declaración ética de la investigación  
Los autores declaran que la investigación se desarrolló respetando los principios éticos de la investigación científica, garantizando la confidencialidad  
de los datos y el respeto a los participantes del estudio. En los casos en que la investigación involucre seres humanos, los procedimientos deben ajustarse  
a los principios éticos establecidos en la Declaración de Helsinki y a las normativas institucionales correspondientes.  
Declaración sobre el uso de inteligencia artificial  
Los autores declaran que el uso de herramientas de inteligencia artificial, en caso de haberse utilizado durante el proceso de investigación o redacción  
del manuscrito, se realizó únicamente como apoyo técnico para mejorar la claridad del lenguaje o el análisis de información, manteniendo siempre la  
responsabilidad intelectual sobre el contenido del artículo. Las herramientas de inteligencia artificial no fueron utilizadas como autoras del manuscrito  
ni sustituyen la responsabilidad académica de los investigadores.  
Disponibilidad de datos  
Los datos que respaldan los resultados de esta investigación estarán disponibles previa solicitud razonable al autor de correspondencia, respetando las  
normas éticas y de confidencialidad establecidas por la investigación.  
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