Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 816
DISEÑO UNIVERSAL PARA EL APRENDIZAJE EN LA ENSEÑANZA DE MATEMÁTICA
EN EDUCACIÓN GENERAL BÁSICA: REVISIÓN SISTEMÁTICA
UNIVERSAL DESIGN FOR LEARNING IN MATHEMATICS EDUCATION IN GENERAL
BASIC EDUCATION: A SYSTEMATIC REVIEW
Autores: ¹Hansel Francisco Camacho Vega, ²Jessenia Rosario Vela Aguilar, ³Luis Teodoro
Zambrano Rodríguez y ⁴Ivonne Narcisa Morales Coello.
¹ORCID ID: https://orcid.org/0009-0003-7386-132X
²ORCID ID: https://orcid.org/0009-0008-9928-1426
³ORCID ID: https://orcid.org/0009-0006-1073-6021
⁴ORCID ID: https://orcid.org/0009-0007-2520-3305
¹E-mail de contacto: hanselcamacho570@outlook.es
²E-mail de contacto: jesseniar.vela@docentes.educacion.edu.ec
³E-mail de contacto: luisinzr2040@gmail.com
⁴E-mail de contacto: ivonne.morales@educacion.gob.ec
Afiliación:
1*
Unidad Educativa Académica Naval Altamar, Caluma, Bolívar, (Ecuador).
2*
Unidad Educativa 11 de Octubre, Caluma,
Bolívar, (Ecuador).
3*
Autor Independiente, (Ecuador).
4*
Dirección Distrital 12d01 Baba Babahoyo Montalvo Educación, Babahoyo,
(Ecuador).
Artículo recibido: 5 de Septiembre del 2026.
Artículo revisado: 7 de Septiembre del 2026.
Artículo aprobado: 7 de Septiembre del 2026.
¹Licenciado en Pedagogía, Física y Matemática, graduado de la Universidad de Guayaquil, (Ecuador). Maestrante en Gestión Educativa,
mención en Innovación en Dirección de Centros Educativos, Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
²Magíster en Gestión Educativa, graduada de la Universidad Particular de Especialidades Espíritu Santo, (Ecuador). Licenciada en
Comunicación Social, graduada de la Universidad Técnica de Babahoyo, (Ecuador). Periodista Profesional, graduada de la Universidad
Técnica de Babahoyo, (Ecuador).
³Ingeniero en Sistemas Inteligentes, graduado de la Universidad Bolivariana del Ecuador, (Ecuador). Maestrante en Educación de
Bachillerato, mención en Matemática en la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
⁴Obstetriz , graduada de la Universidad Técnica de Babahoyo, (Ecuador). Magíster en Educación, mención en Pedagogía en Entornos
Digitales, graduada de la Universidad Bolivariana del Ecuador, (Ecuador).
Resumen
El Diseño Universal para el Aprendizaje busca
anticipar la variabilidad del alumnado y reducir
las barreras de acceso, participación y expresión.
Su efectividad en la enseñanza de Matemática en
la Educación General Básica no está
suficientemente delimitada. Así, este trabajo
tiene como objetivo analizar críticamente la
evidencia sobre la implementación del Diseño
Universal para el Aprendizaje, sus efectos en el
aprendizaje matemático, la heterogeneidad de
los resultados, las condiciones de vulnerabilidad
y su aplicabilidad. Se realizó una revisión
sistemática sin metaanálisis, conforme a
PRISMA 2020. Se buscaron estudios empíricos
revisados por pares en ERIC, Education Source,
Scopus, Web of Science Core Collection y
SciELO, publicados en español o inglés entre el
1 de enero de 2020 y el 30 de diciembre de 2025.
Dos revisores seleccionaron los estudios de
manera independiente; los hallazgos se
sintetizaron narrativamente y el riesgo de sesgo
se valoró por dominios según el diseño. Se
identificaron 608 registros y se incluyeron 15
estudios, representados en 17 publicaciones. Los
resultados mostraron una tendencia favorable en
rendimiento, competencia y resolución de
problemas; sin embargo, la diversidad de diseños
y medidas impidió estimar un efecto uniforme.
El Diseño Universal para el Aprendizaje puede
reducir barreras y favorecer el aprendizaje
matemático, pero su eficacia no puede
generalizarse. Se necesitan estudios
contextualizados y con mayor rigor
metodológico que evalúen seguimiento,
transferencia, fidelidad, mediación y equidad,
especialmente en la EGB ecuatoriana.
Palabras clave: Diseño Universal para el
Aprendizaje, Educación Matemática,
Educación Inclusiva, Enseñanza, Educación
General Básica.
Abstract
The Universal Design for Learning seeks to
anticipate learner variability and reduce barriers
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 817
to access, participation, and expression. Its
effectiveness in mathematics education within
General Basic Education remains insufficiently
defined. Thus, the objective of this study is to
critically analyze evidence on The Universal
Design for Learning implementation, its effects
on mathematics learning, result heterogeneity,
vulnerability conditions, and applicability. A
systematic review without meta-analysis was
conducted according to PRISMA 2020. Peer-
reviewed empirical studies published in Spanish
or English from January 1, 2020, to December
30, 2025, were searched in ERIC, Education
Source, Scopus, Web of Science Core
Collection, and SciELO. Two reviewers
independently selected the studies; findings were
synthesized narratively, and risk of bias was
assessed by domains appropriate to each design.
A total of 608 records were identified, and 15
studies represented in 17 publications were
included. Findings favored achievement,
competence, and problem-solving; however,
diversity in designs and measures precluded a
uniform effect estimate. Heterogeneity by grade,
domain, duration, technology, fidelity, and
vulnerability, together with small samples, lack
of randomization, and incomplete reporting,
limited the certainty of the inferences. The
Universal Design for Learning may reduce
barriers and support mathematics learning, but
its effectiveness cannot be generalized. Context-
sensitive studies with greater methodological
rigor are needed to assess follow-up, transfer,
fidelity, mediation, and equity, particularly in
Ecuadorian General Basic Education.
Keywords: Universal Design for Learning,
Mathematics Education, Inclusive Education,
General Basic Education.
Sumário
O Desenho Universal para a Aprendizagem
busca antecipar a variabilidade dos estudantes e
reduzir as barreiras de acesso, participação e
expressão. Sua efetividade no ensino de
Matemática na Educação Geral Básica (EGB)
ainda não está suficientemente delimitada. Nesse
contexto, este estudo tem como objetivo analisar
criticamente as evidências sobre a
implementação do Desenho Universal para a
Aprendizagem, seus efeitos na aprendizagem
matemática, a heterogeneidade dos resultados, as
condições de vulnerabilidade e sua
aplicabilidade. Foi realizada uma revisão
sistemática sem meta-análise, de acordo com a
declaração PRISMA 2020. Foram pesquisados
estudos empíricos revisados por pares nas bases
ERIC, Education Source, Scopus, Web of
Science Core Collection e SciELO, publicados
em espanhol ou inglês entre 1º de janeiro de 2020
e 30 de dezembro de 2025. Dois revisores
selecionaram os estudos de forma independente;
os achados foram sintetizados narrativamente, e
o risco de viés foi avaliado por domínios,
conforme o delineamento dos estudos. Foram
identificados 608 registros e incluídos 15
estudos, representados em 17 publicações. Os
resultados demonstraram uma tendência
favorável quanto ao desempenho, à competência
e à resolução de problemas; entretanto, a
diversidade dos delineamentos e das medidas
impediu a estimativa de um efeito uniforme. O
Desenho Universal para a Aprendizagem pode
reduzir barreiras e favorecer a aprendizagem
matemática, mas sua eficácia não pode ser
generalizada. São necessários estudos
contextualizados e com maior rigor
metodológico que avaliem acompanhamento,
transferência, fidelidade, mediação e equidade,
especialmente na Educação Geral Básica
equatoriana.
Palavras-chave: Desenho Universal para a
Aprendizagem, Educação Matemática,
Educação Inclusiva, Educação Geral Básica.
Introducción
El Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA)
constituye un marco de planificación curricular
orientado a anticipar la variabilidad del
alumnado y reducir, desde el diseño, las barreras
que limitan el acceso, la participación y el
progreso. Su formulación contemporánea
articula múltiples medios de compromiso,
representación, acción y expresión para
favorecer una actuación estudiantil deliberada,
reflexiva y estratégica. Esta concepción desplaza
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 818
la atención desde una supuesta deficiencia
individual hacia la interacción entre las
características del estudiante y las condiciones
del entorno educativo.
El DUA no equivale a simplificar el currículo,
disminuir las expectativas académicas ni
acumular adaptaciones individuales después de
que aparece una dificultad; tampoco es sinónimo
de digitalización. Implica diseñar objetivos,
métodos, materiales y evaluaciones flexibles
para que diferentes maneras de percibir la
información, construir significados y demostrar
el aprendizaje conduzcan hacia una meta
académica común. En Matemática, esta
flexibilidad resulta fundamental porque la
comprensión combina lenguaje natural, notación
simbólica, representaciones gráficas,
razonamiento espacial, manipulación de objetos
y argumentación (CAST, 2024; Thomas et al.,
2015).
En la Educación General Básica (EGB), la
diversidad cognitiva, lingüística, sensorial,
motriz, cultural y socioeconómica está presente
en una misma aula y se manifiesta de manera
diferente según el grado y el dominio
matemático. Un estudiante puede comprender
una relación numérica, pero encontrar obstáculos
para interpretar el enunciado verbal de un
problema. Otro puede ejecutar correctamente un
procedimiento sin lograr comunicar la estrategia
utilizada mediante la modalidad de respuesta
exigida por el docente o por el instrumento de
evaluación. También aparecen barreras cuando
la enseñanza privilegia explicaciones
exclusivamente orales, símbolos
descontextualizados, ejercicios repetitivos o
evaluaciones con una única modalidad de
producción. Ante esta situación, el DUA permite
diversificar la presentación de los conceptos,
explicitar las relaciones entre palabras, símbolos
y representaciones, incorporar apoyos graduados
y admitir diferentes formas de participación y
expresión. Estas alternativas deben conservar el
constructo matemático evaluado y evitar que la
flexibilidad modifique la competencia que se
pretende medir.
Las revisiones previas de modelos de diseño
universal y de intervenciones desarrolladas en
educación escolar ya habían advertido una
aplicación heterogénea de los principios y una
descripción insuficiente de sus componentes
(Crevecoeur et al., 2014; Rao et al., 2014). Una
revisión posterior de investigaciones desde
preescolar hasta duodécimo grado encontró
resultados potencialmente favorables en el
acceso, el compromiso y el desempeño
académico, pero también una base empírica
reducida y diseños poco comparables (Ok et al.,
2017). Por consiguiente, aunque la evidencia
disponible respalda la pertinencia educativa del
DUA, todavía existen dificultades para
determinar cuáles de sus principios fueron
aplicados, con qué intensidad y en qué
condiciones produjeron los resultados
observados.
Un estudio de caso único realizado con tres
estudiantes de secundaria que requerían apoyos
extensos identificó una relación funcional entre
una intervención matemática basada en DUA y
la adquisición de habilidades para resolver
problemas porcentuales. Este hallazgo sugiere
que la combinación de representaciones, apoyos
y formas alternativas de respuesta puede facilitar
determinados aprendizajes matemáticos. No
obstante, el tamaño reducido y las características
específicas de la muestra impiden generalizar sus
resultados al conjunto de estudiantes que cursan
la EGB (Root et al., 2020). Las síntesis
cuantitativas más amplias ofrecen una señal
favorable, aunque todavía insuficiente para
explicar lo que ocurre específicamente en la
Matemática escolar. Un metaanálisis previo y
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 819
una revisión sistemática con metaanálisis
también informaron efectos positivos, pero con
heterogeneidad elevada entre diseños,
poblaciones y resultados (Almeqdad et al., 2023;
Capp, 2017). En una síntesis posterior de 20
estudios y 50 tamaños de efecto, la mejora
académica combinada fue moderada (g = 0,43)
frente a las condiciones habituales (King et al.,
2023). Sin embargo, sus participantes abarcaron
desde preescolar hasta la adultez, diferentes
áreas curriculares y diversas modalidades de
intervención.
La amplitud de ese metaanálisis impide
interpretar el efecto combinado como una
estimación específica para estudiantes de EGB o
para resultados de aprendizaje matemático. Los
hallazgos generales tampoco permiten
determinar si la efectividad varía según el grado,
el contenido curricular, las necesidades
educativas o el principio del DUA utilizado. Por
ello, una señal global favorable no debe asumirse
automáticamente como evidencia de eficacia
uniforme en Matemática ni trasladarse sin
análisis a todas las poblaciones y contextos
escolares.
Los estudios centrados en Matemática son
prometedores, pero conservan restricciones
metodológicas importantes. En cuarto grado, una
investigación con 33 estudiantes encontró una
ventaja de la intervención sobre el rendimiento y
describió cambios favorables en la atención, la
participación y la autorregulación. No obstante,
su diseño cuasiexperimental y el tamaño
reducido de la muestra limitan la precisión de las
inferencias, la posibilidad de controlar factores
de confusión y la generalización de los
resultados (Yavuzarslan y Arslan, 2020). Más
recientemente, un estudio pretest-postest con
grupo de comparación, efectuado con 147
estudiantes de 6 a 12 años en seis centros
españoles, informó diferencias favorables en
competencia matemática y habilidades
cognitivas, particularmente en el tercer ciclo de
primaria. Sin embargo, la variación de los
materiales y las estrategias entre los diferentes
ciclos dificulta identificar los componentes
responsables de los resultados (Mampaso et al.,
2025). Estos hallazgos justifican continuar
investigando, pero no considerar el DUA como
una intervención homogénea.
La expansión de los recursos digitales y
multimodales ha renovado el interés por el DUA,
pero también ha generado una controversia
conceptual. Ofrecer una mayor cantidad de
formatos no garantiza por sí mismo una
experiencia accesible ni un aprendizaje
matemático más profundo. Una revisión
sistemática de 15 estudios sobre tecnología y
DUA en educación secundaria mostró un
predominio de recursos dirigidos a representar
contenidos y una atención menor a la
autorregulación, la autoevaluación, la
comunicación y la colaboración (Bray et al.,
2024).
Este desequilibrio puede ocasionar que
intervenciones sustancialmente diferentes
reciban la misma denominación, aunque no
compartan intensidad, duración, fidelidad ni
mecanismos de acción. Revisiones sistemáticas
recientes sobre la escolaridad formal europea y
los retos de implementación también
documentaron definiciones variables, alineación
teórica insuficiente y reporte inconsistente (Ewe
& Galvin, 2023; Zhang et al., 2024). El problema
resulta especialmente evidente en Matemática:
una revisión rápida reciente localizó solamente
seis investigaciones empíricas desarrolladas en
contextos escolares y no identificó estudios de
educación inicial (Gaunt et al., 2025). Este
resultado confirma tanto la escasez de
investigaciones como su distribución desigual
entre niveles educativos y etapas del desarrollo.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 820
Entre las principales limitaciones metodológicas
se encuentran las muestras pequeñas, la ausencia
de aleatorización, el uso de instrumentos
elaborados por los investigadores, los periodos
breves de seguimiento y el reporte incompleto de
la fidelidad de implementación. Estas
dificultades también se reiteraron en una revisión
centrada en estudiantes con discapacidad
intelectual y en otra sobre formación docente,
que señalaron muestras reducidas, aplicaciones
heterogéneas y la necesidad de diseños más
sólidos (AlRawi y AlKahtani, 2022; Rusconi y
Squillaci, 2023). También persisten
interrogantes sobre la retención y transferencia
del aprendizaje, la comparabilidad de las
evaluaciones y los efectos diferenciales según
discapacidad, dificultades de aprendizaje,
lengua, género o nivel socioeconómico. Estas
deficiencias dificultan establecer conclusiones
sólidas y reproducibles.
Otra limitación consiste en determinar si los
resultados positivos corresponden realmente al
marco DUA o a componentes aplicados
simultáneamente, como tutoría intensiva,
tecnología educativa, materiales manipulativos o
coenseñanza. La concurrencia de estos
elementos impide aislar el mecanismo
responsable del cambio y comparar
adecuadamente las intervenciones. De manera
que las investigaciones deben caracterizar con
precisión los principios implementados, la
intensidad, la duración, los apoyos utilizados y la
fidelidad con la que se desarrollaron las
actividades educativas. La aplicabilidad de esta
evidencia al contexto latinoamericano y,
particularmente, a la EGB ecuatoriana requiere
una valoración prudente. Una experiencia
chilena desarrollada mediante coenseñanza en
dos cursos de octavo año describió el DUA como
una alternativa pertinente para ampliar el acceso
al aprendizaje matemático. Sin embargo,
también señaló la necesidad de profundizar la
comprensión de sus principios antes de
convertirlo en una práctica habitual,
institucionalizada y sostenible dentro de las aulas
(Lagos, 2019).
En Ecuador, un estudio cualitativo realizado con
11 estudiantes de noveno año y siete docentes de
Matemática identificó barreras de aprendizaje y
la necesidad de incorporar estrategias
contextualizadas, tecnologías y materiales
concretos. Su principal contribución fue la
construcción de una micro planificación
inclusiva y no la estimación de un efecto causal
sobre el rendimiento (Castellanos Gómez et al.,
2021). Por ello, sus resultados deben
interpretarse como evidencia contextual y
descriptiva, diferente de la obtenida mediante
diseños experimentales o cuasiexperimentales.
Trasladar sin examen crítico los resultados
obtenidos en otros sistemas educativos podría
ocultar diferencias curriculares, culturales,
lingüísticas, docentes y materiales. La presente
revisión sistemática tuvo como objetivo integrar
y valorar críticamente la evidencia disponible
sobre el DUA en la enseñanza de Matemática en
EGB. Para ello, se caracterizaron las
poblaciones, los grados, los contenidos
matemáticos, los principios implementados, los
comparadores, los desenlaces evaluados y las
principales limitaciones conceptuales,
metodológicas y de medición de los estudios
incluidos. La revisión tiene su base en tres
interrogantes: ¿qué barreras de acceso, lenguaje,
representación, participación y expresión del
razonamiento matemático afectan a los
estudiantes de EGB y en qué subgrupos o niveles
se concentran?; ¿qué magnitud y consistencia
presentan las síntesis previas sobre el efecto del
DUA y qué proporción de esa evidencia
corresponde específicamente a Matemática
escolar?; y ¿qué limitaciones conceptuales,
metodológicas y de medición justifican una
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 821
revisión centrada en DUA y Matemática en
EGB?
La respuesta a estas preguntas permite delimitar
con mayor precisión lo que puede sostenerse
sobre el DUA en la enseñanza de Matemática.
También contribuye a valorar la transferibilidad
de los hallazgos internacionales a la realidad
educativa ecuatoriana, identificar vacíos en la
literatura y orientar futuras investigaciones. Esta
delimitación puede fundamentar intervenciones
inclusivas, contextualizadas y reproducibles sin
atribuir al DUA efectos que todavía no se han
demostrado de forma consistente. El Diseño
Universal para el Aprendizaje (DUA) se concibe
como un marco de diseño curricular anticipatorio
y no como una intervención única o un conjunto
invariable de técnicas. Su operacionalización
exige traducir sus principios en decisiones
observables relacionadas con los objetivos,
métodos, materiales, actividades y evaluaciones.
Para interpretar la evidencia, debe distinguirse
entre declarar que una intervención está basada
en DUA y demostrar cuáles componentes fueron
planificados, aplicados y utilizados
efectivamente por los estudiantes.
En la enseñanza de Matemática, una barrera
aparece cuando alguna característica del entorno
dificulta acceder al contenido, comprenderlo,
participar en la actividad o expresar el
razonamiento. Estas barreras pueden originarse
en el lenguaje del problema, la densidad
simbólica, la organización visual, las exigencias
motrices, el formato de respuesta o los
conocimientos previos requeridos. Identificarlas
no implica atribuir una deficiencia al estudiante,
sino examinar la interacción entre sus
características, las demandas matemáticas y las
condiciones de enseñanza. La reducción de
barreras tampoco supone disminuir el rigor
curricular ni eliminar la complejidad propia de la
Matemática. Una adaptación es conceptualmente
válida cuando modifica una exigencia
secundaria, como la modalidad de acceso o
respuesta, pero conserva el conocimiento o la
competencia que se pretende evaluar. Si la ayuda
altera el contenido central, proporciona
directamente la solución o sustituye el
razonamiento esperado, deja de ser una
alternativa de acceso y modifica el constructo
matemático original.
Los principios de compromiso, representación y
acción y expresión deben entenderse como
dimensiones relacionadas y no como
compartimentos independientes. El compromiso
se refiere al porqué del aprendizaje; la
representación, a las formas de acceder y atribuir
significado a la información; y la acción y
expresión, a las maneras de interactuar y
demostrar lo aprendido. Su aplicación no
consiste en asignar modalidades según supuestos
estilos de aprendizaje, sino en ofrecer opciones
pertinentes para alcanzar objetivos comunes.
El principio de compromiso puede llevarse a
cabo mediante actividades relevantes, elección
limitada entre tareas equivalentes, explicitación
de metas, niveles graduados de desafío, trabajo
colaborativo y retroalimentación formativa.
También comprende apoyos para mantener el
esfuerzo, afrontar el error y regular las
emociones asociadas con la Matemática. Su
implementación debe examinarse a través de
indicadores como inicio de la tarea, persistencia,
participación, búsqueda de ayuda, cumplimiento
de metas y percepción de autonomía. Estos
indicadores no son intercambiables. Permanecer
sentado o completar una actividad puede reflejar
obediencia, pero no necesariamente compromiso
cognitivo con el contenido matemático. De igual
manera, una valoración positiva de la
experiencia no demuestra por sí sola que se
produjo aprendizaje. Por ello, el compromiso
debe medirse combinando información
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 822
conductual, percepción del estudiante y calidad
de la participación, manteniéndolo diferenciado
del rendimiento y de la satisfacción general con
la intervención.
El principio de representación se concreta
cuando una misma relación matemática puede
examinarse mediante lenguaje verbal, símbolos,
tablas, gráficos, diagramas, modelos espaciales o
materiales manipulativos. La multiplicidad de
formatos debe favorecer la comprensión de las
conexiones entre representaciones y no limitarse
a presentar información redundante. El docente
necesita explicar cómo una cantidad, operación
o relación permanece conceptualmente
equivalente cuando cambia la forma en que se
presenta. Su puesta en práctica también incluye
aclarar vocabulario, convenciones, expresiones
matemáticas y símbolos; activar conocimientos
previos; destacar patrones; segmentar
información compleja y orientar la atención
hacia los elementos relevantes. La fidelidad de
este principio no depende solamente de cuántos
recursos se ofrecen. Debe valorarse su
correspondencia con el objetivo, el momento de
utilización, la accesibilidad, la mediación
docente y la posibilidad real de que el estudiante
transite entre representaciones.
El principio de acción y expresión comprende
diferentes formas de interacción física,
elaboración de procedimientos, comunicación
del razonamiento y construcción de productos
matemáticos. Un estudiante puede responder
mediante escritura, explicación oral,
representación gráfica, modelo concreto o
herramienta digital, siempre que esas
alternativas permitan evaluar el mismo
aprendizaje. También incorpora apoyos para
planificar, organizar información, seleccionar
estrategias, monitorear avances y revisar
respuestas antes de presentar un resultado.
La aplicación de este principio requiere
diferenciar una modalidad alternativa de
respuesta de una reducción injustificada de la
exigencia. Una calculadora, un organizador
gráfico o un material manipulativo pueden
facilitar el acceso, pero su pertinencia depende
de la competencia evaluada. Si el objetivo
consiste en comprobar cálculo mental, ciertos
apoyos alterarían el constructo; si se pretende
evaluar resolución de problemas, podrían reducir
demandas accesorias y permitir que el
razonamiento se manifieste con mayor claridad.
La tecnología puede contribuir transversalmente
a los tres principios, pero no constituye por sí
misma una intervención DUA. Los recursos
digitales pueden ampliar las opciones de acceso,
interacción, retroalimentación y producción,
aunque su valor depende del propósito
pedagógico. La literatura ha mostrado una
concentración mayor en alternativas de
representación y un desarrollo menor de
herramientas dirigidas a la autorregulación,
autoevaluación, comunicación y colaboración,
correspondientes al compromiso y la acción y
expresión (Bray et al., 2024).
Esta asimetría evidencia que ofrecer videos,
presentaciones o materiales multimedia no
garantiza una implementación integral. La
tecnología puede reproducir una enseñanza
rígida si mantiene los mismos objetivos,
secuencias y modalidades de participación. Para
considerarla parte del DUA debe responder a una
barrera identificada, ofrecer una alternativa
funcional, preservar el objetivo matemático y
permitir que el estudiante tome decisiones o
reciba apoyos que no estarían disponibles en un
formato único. Las intervenciones matemáticas
deben especificar cómo cada componente
responde a una barrera y se integra en la
secuencia didáctica. Una intervención aplicada a
problemas porcentuales con estudiantes que
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 823
requerían apoyos extensos ilustra la necesidad de
relacionar el diseño DUA con una habilidad
matemática delimitada y de examinar tanto la
adquisición como la generalización. No
obstante, la especificidad de la población obliga
a separar la plausibilidad del mecanismo de su
transferencia a otros estudiantes y contenidos
(Root et al., 2020). El primer mecanismo teórico
propuesto es la reducción de demandas
accesorias que compiten con el razonamiento
matemático. Cuando se aclara el lenguaje, se
organiza visualmente la información o se
permite una forma accesible de respuesta, el
estudiante puede concentrarse en las relaciones
numéricas, espaciales o funcionales relevantes.
Este mecanismo no elimina la complejidad
matemática, sino que procura que el desempeño
dependa principalmente del conocimiento
evaluado y no de obstáculos ajenos al objetivo
curricular.
Un segundo mecanismo es la integración entre
representaciones. Comprender Matemática exige
reconocer que una situación verbal, una
expresión simbólica, una tabla y un gráfico
pueden representar una misma estructura. Las
opciones de representación pueden favorecer
esta integración cuando el docente hace visibles
las correspondencias y guía la comparación. Si
los formatos se presentan de manera aislada o
decorativa, pueden aumentar la cantidad de
información sin mejorar la comprensión ni
facilitar la transferencia entre tareas. El tercer
mecanismo se relaciona con la agencia del
estudiante. La elección entre opciones
equivalentes puede fortalecer la percepción de
control, la relevancia de la tarea y la disposición
para participar. Sin embargo, la elección
ilimitada puede generar incertidumbre o
dispersión, especialmente cuando el alumno
todavía no identifica la estrategia más adecuada.
La agencia requiere opciones estructuradas,
metas comprensibles, criterios de éxito
explícitos y acompañamiento gradual para que
decidir forme parte del aprendizaje. La
autorregulación constituye otro mecanismo
central porque conecta el compromiso con la
acción matemática. Comprende establecer
metas, anticipar pasos, seleccionar
procedimientos, controlar el progreso, detectar
errores y modificar estrategias. Estos procesos
pueden apoyarse mediante listas de verificación,
ejemplos, preguntas metacognitivas,
retroalimentación y oportunidades de revisión.
La autorregulación debe considerarse un
mecanismo potencial y un desenlace proximal,
pero no utilizarse como sustituto automático de
la demostración del aprendizaje matemático.
La relación entre el DUA y los resultados puede
representarse como una cadena: componentes
planificados, implementación efectiva,
utilización por el estudiante, activación de
mecanismos proximales y producción de
desenlaces. Esta secuencia ayuda a evitar que
cualquier cambio favorable sea atribuido
directamente al DUA. Las estimaciones
combinadas disponibles integran intervenciones,
poblaciones y medidas diferentes, por lo que
respaldan una asociación global, pero no
permiten identificar con certeza qué principio o
mecanismo produjo el cambio (King et al.,
2023).
Los desenlaces académicos requieren
definiciones operativas diferenciadas. El
rendimiento suele expresarse mediante
puntuaciones obtenidas en pruebas o actividades
curriculares; la competencia matemática integra
conocimientos, procedimientos y aplicación; y la
resolución de problemas implica comprender la
situación, seleccionar estrategias, ejecutar
procedimientos y justificar resultados. El
razonamiento matemático, por su parte, incluye
establecer relaciones, formular argumentos,
representar generalizaciones y evaluar la validez
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 824
de una solución. También pueden medirse
participación, compromiso, actitud hacia la
Matemática, autoeficacia, autorregulación y
habilidades cognitivas. Estos resultados aportan
información sobre mecanismos o efectos
proximales, pero no deben combinarse
indiscriminadamente con el rendimiento. Una
intervención podría mejorar la participación sin
producir todavía cambios en una prueba
estandarizada, o aumentar el rendimiento
inmediato sin demostrar retención. En esta
revisión, cada medida se clasificó según el
constructo, el instrumento, el informante y el
momento de evaluación.
La coexistencia de medidas académicas y
cognitivas puede ampliar la comprensión de una
intervención, pero también dificulta comparar
estudios cuando los instrumentos y criterios de
interpretación difieren. Una investigación
reciente en educación primaria evaluó
competencia matemática y habilidades
cognitivas en estudiantes de diferentes ciclos, lo
que muestra la utilidad de examinar varios
dominios. Al mismo tiempo, evidencia la
necesidad de separar cada resultado y considerar
la variación de materiales y estrategias aplicados
entre niveles (Mampaso et al., 2025). La
medición debe distinguir efectos inmediatos,
retención y transferencia. Una prueba aplicada al
finalizar la intervención informa sobre
desempeño próximo, mientras que una
evaluación posterior permite valorar
mantenimiento. La transferencia exige tareas,
contextos o representaciones diferentes de los
utilizados durante la enseñanza. Si el
instrumento reproduce los ejercicios practicados,
un resultado favorable puede reflejar
familiaridad; si se aleja excesivamente del
contenido, podría no ser sensible al aprendizaje
que realmente se pretendía desarrollar. También
es necesario diferenciar pruebas estandarizadas,
evaluaciones curriculares e instrumentos
construidos por los investigadores. Las primeras
pueden facilitar comparaciones, pero no siempre
captan el contenido específico de la intervención.
Las segundas ofrecen mayor correspondencia
con lo enseñado, aunque pueden incrementar el
riesgo de favorecer al grupo intervenido. La
interpretación consideró la validez, la
confiabilidad, la equivalencia entre grupos, las
condiciones de aplicación y el cegamiento de
quienes calificaron las respuestas.
La fidelidad de implementación representa el
vínculo entre el marco conceptual y la
intervención ejecutada. Debe incluir adherencia
a los componentes planificados, intensidad,
duración, calidad de aplicación, participación del
alumnado y diferenciación frente a la condición
de comparación. Una intervención puede
denominarse DUA sin aplicar equilibradamente
sus principios, mientras que el grupo comparador
podría utilizar estrategias similares. Sin esta
información, el contraste entre condiciones
pierde claridad y la estimación del efecto resulta
difícil de interpretar.
La heterogeneidad puede estar relacionada con el
grado escolar, dominio matemático, duración,
diseño del estudio, utilización de tecnología,
formación docente y fidelidad. También deben
considerarse discapacidad, dificultades de
aprendizaje, lengua, género, nivel
socioeconómico y otras condiciones de
vulnerabilidad. Un promedio general puede
ocultar beneficios concentrados en ciertos
subgrupos o incluso ausencia de accesibilidad
para otros; por ello, la equidad exige examinar
distribución de efectos y no solamente
diferencias medias. El contexto docente y
curricular condiciona la viabilidad de la
implementación. La disponibilidad de
materiales, conectividad, tamaño del grupo,
tiempo de planificación, experiencia del
profesorado y organización institucional puede
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 825
modificar la manera en que se concretan las
opciones del DUA. En Ecuador, la construcción
de una microplanificación inclusiva permitió
identificar barreras y necesidades de estrategias
contextualizadas, tecnologías y materiales
concretos, aunque su diseño cualitativo no
permite estimar efectos causales sobre el
rendimiento (Castellanos Gómez et al., 2021).
Este antecedente muestra que la aplicabilidad a
la EGB ecuatoriana no debe inferirse únicamente
a partir de resultados internacionales. Es
necesario examinar correspondencia curricular,
lenguaje, prácticas evaluativas, recursos
escolares y preparación docente. Una estrategia
efectiva en un entorno con alta disponibilidad
tecnológica podría no ser viable en una escuela
con conectividad limitada. Del mismo modo, una
intervención intensiva puede producir resultados
que no sean sostenibles dentro de la carga laboral
habitual del profesorado. Persisten controversias
sobre el grado de especificidad necesario para
considerar una intervención como DUA. Una
definición demasiado amplia permite incluir
cualquier práctica flexible, mientras que una
definición excesivamente restrictiva podría
excluir adaptaciones pertinentes. También existe
el riesgo de confundir accesibilidad con
efectividad, tecnología con innovación y
satisfacción con aprendizaje. Por esta razón, la
revisión aplicó criterios operativos para
distinguir las intervenciones identificables con el
marco de aquellas que solo utilizaron su
terminología.
Este marco orientó el análisis de las preguntas
relacionadas con la operacionalización y los
mecanismos del DUA. La operacionalización se
examinó mediante los componentes de
compromiso, representación, acción y expresión,
junto con las barreras, los objetivos y las medidas
vinculadas. Los mecanismos se analizaron a
partir de la reducción de barreras, la integración
de representaciones, la agencia, el compromiso y
la autorregulación. Esta estructura evitó
atribuciones causales cuando el diseño de los
estudios solo permitía establecer asociaciones.
Para la extracción y la síntesis, cada intervención
se describió según la población, el grado, el
dominio matemático, la barrera identificada, el
principio del DUA, el componente aplicado, el
comparador, la duración, la fidelidad, el
mecanismo propuesto y el desenlace medido.
También se registraron el instrumento, el
informante, el momento de evaluación y las
condiciones contextuales. Esta organización
permitió comparar intervenciones, localizar
componentes descritos de manera insuficiente e
identificar vacíos conceptuales, metodológicos y
de medición.
Materiales y Métodos
La investigación se desarrolló como una revisión
sistemática sin metaanálisis de estudios
empíricos sobre el DUA en la enseñanza de
Matemática. Su diseño y reporte se ajustaron a la
declaración PRISMA 2020, que orientó los
criterios de elegibilidad, la búsqueda, la
selección y la exposición transparente del
proceso (Page et al., 2021). La población
comprendió estudiantes de primero a décimo de
EGB o niveles internacionales equivalentes; la
intervención debía identificarse explícitamente
como DUA y aplicarse a contenidos
matemáticos, con enseñanza habitual, otra
estrategia, línea base o ausencia de comparador,
según el diseño.
Se incluyeron artículos empíricos revisados por
pares, escritos en español o inglés y publicados
entre el 1 de enero de 2020 y el 30 de diciembre
de 2025. Los estudios debían informar barreras,
componentes o fidelidad de implementación, o
resultados de rendimiento, competencia,
razonamiento, resolución de problemas,
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 826
compromiso, actitud o autorregulación. Se
admitieron diseños experimentales,
cuasiexperimentales, de caso único,
observacionales, cualitativos y mixtos. Se
excluyeron revisiones, metaanálisis, protocolos,
editoriales, cartas y estudios sin población de
EGB, sin resultados matemáticos diferenciables
o sin una aplicación identificable del DUA.
La búsqueda se ejecutó el 30 de diciembre de
2025 en ERIC, Education Source, Scopus, Web
of Science Core Collection y SciELO, con
límites de fecha, idioma y tipo de publicación.
No se aplicó un filtro por diseño para evitar la
pérdida de evidencia pertinente. Los descriptores
controlados y los términos libres abordaron el
DUA, la Matemática, el nivel educativo, la
implementación, la fidelidad y la tecnología, con
adaptaciones para cada base. Una cadena
representativa fue: (“Universal Design for
Learning” OR UDL OR “Diseño Universal para
el Aprendizaje” OR DUA) AND (mathematics
OR math* OR matemática*) AND (“basic
education” OR “primary education” OR
“elementary school” OR “lower secondary” OR
“educación básica”).
Tras eliminar los duplicados, dos evaluadores
examinaron independientemente los títulos, los
resúmenes y los textos completos; las
discrepancias se resolvieron por consenso o
mediante un tercer evaluador. Se extrajeron país,
muestra, subgrupos, grado, dominio matemático,
diseño, intervención, comparador, principios del
DUA, barreras, tecnología, duración, fidelidad,
instrumentos, momentos de medición y
resultados. El riesgo de sesgo se valoró mediante
dominios adaptados a cada diseño: selección,
asignación, confusión, medición, datos
incompletos y reporte selectivo. La síntesis
narrativa comparó la dirección, la magnitud, la
precisión, la heterogeneidad y la transferibilidad
de los hallazgos, sin calcular un efecto
combinado; la selección se presentó en un
diagrama de flujo PRISMA.
Resultados y Discusión
El proceso de identificación, cribado y
elegibilidad se realizó conforme a la declaración
PRISMA 2020 (Page et al., 2021). Las cinco
bases de datos aportaron 608 registros y, tras
eliminar 158 duplicados, se examinaron 450
títulos y resúmenes. De los 48 informes
buscados, dos no pudieron recuperarse y 46 se
evaluaron a texto completo; 29 se excluyeron,
como se resume en la Figura 1. La síntesis final
comprendió 15 estudios, representados en 17
publicaciones.
Figura 1. Diagrama de flujo PRISMA 2020 del
proceso de identificación, cribado, elegibilidad
e inclusión de los estudios.
Fuente: Elaboración propia con base en Page et
al. (2021).
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 827
Los datos sobre la magnitud, la dirección y la
precisión del efecto del DUA en el aprendizaje
matemático procedieron de tres estudios de
intervención. La evidencia incluyó un diseño
experimental de caso único y dos investigaciones
cuasiexperimentales. Los tres estudios
informaron resultados favorables en
rendimiento, competencia o resolución de
problemas, aunque la diversidad de diseños y
medidas impidió obtener una estimación
uniforme del efecto.
Tabla 1. Resultados de los estudios de intervención sobre el aprendizaje matemático.
Estudio
Diseño y población
Resultado evaluado
Magnitud, dirección y precisión del efecto
Root et al.
(2020)
Diseño experimental de caso único con tres
estudiantes de secundaria que requerían
apoyos extensos
Resolución y generalización de
problemas porcentuales
vinculados con situaciones
cotidianas
Se identificó una relación funcional favorable en
los tres participantes; no se estimaron efectos
estandarizados ni intervalos de confianza.
Yavuzarslan y
Arslan (2020)
Estudio cuasiexperimental con 33
estudiantes de cuarto grado, distribuidos
entre intervención y enseñanza curricular
Rendimiento académico en
Matemática
Se observó una ventaja significativa de
magnitud grande para la intervención: F(1, 32)
= 17,431; p < ,001; η² = ,38.
Mampaso
Desbrow et
al. (2025)
Estudio cuasiexperimental pretest–postest
con grupo de comparación y 147
estudiantes de 6 a 12 años
Competencia matemática,
comprensión y procesamiento
espacial y verbal
Se reportaron diferencias significativas
favorables, especialmente en el tercer ciclo; no
se proporcionaron estimaciones comparables de
magnitud ni precisión.
Fuente: Elaboración propia.
Para caracterizar la heterogeneidad, se
examinaron tres estudios empíricos distintos de
los resumidos en la Tabla 1 (Castellanos et al.,
2021; Craig et al., 2024; Hunt et al., 2023). Los
estudios de Root et al. (2020), Yavuzarslan y
Arslan (2020) y Mampaso et al. (2025) no se
repitieron en esta comparación. Los tres estudios
seleccionados difirieron en los grados
examinados, el dominio matemático, la
duración, el diseño, el uso de tecnología y la
medición de la implementación.
Figura 2. Heterogeneidad de los estudios sobre DUA y Matemática.
Fuente: Elaboración propia a partir de Castellanos Gómez et al. (2021), Craig et al. (2024) y Hunt et al.
(2023).
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 828
El análisis de las condiciones de vulnerabilidad
se basó en dos estudios que no se habían
resumido en la Tabla 1 ni en la Figura 2. La
evidencia comprendió estudiantes con
dificultades de aprendizaje y con necesidades
educativas especiales, así como compañeros sin
estas necesidades. La Figura 3 presenta los
resultados informados, las ganancias
individuales y los dominios sin estimaciones
extraíbles (Hunt et al., 2025; Posligua y
Rodríguez, 2025).
En el estudio ecuatoriano de Posligua y
Rodríguez (2025) participaron 24 aulas y 372
estudiantes, de los cuales 104 presentaban
necesidades educativas especiales. Tras 16
semanas, el análisis multinivel de diferencias en
diferencias informó mejoras significativas en el
tiempo en tarea y el desempeño matemático del
alumnado con NEE, junto con beneficios
modestos para sus compañeros sin NEE y una
reducción relativa de la brecha. La fidelidad de
implementación moderó positivamente los
efectos; sin embargo, la publicación no
proporcionó estimaciones numéricas
suficientemente detalladas y comparables por
perfil. En la submuestra de nueve estudiantes
con dificultades de aprendizaje, siete presentaron
ganancias positivas en rendimiento de fracciones
y dos mostraron pérdidas.
Para los esquemas conceptuales, cinco
evidenciaron ganancias y cuatro registraron
resultados negativos. Las mejoras tendieron a
favorecer la intervención, pero el tamaño
reducido, la variabilidad individual y la ausencia
de una estimación comparativa con intervalo de
confianza impidieron establecer un efecto
diferencial concluyente (Hunt et al., 2025). No
se identificaron estimaciones de subgrupo
extraíbles y comparables según lengua, género,
nivel socioeconómico, edad o región. Esta
ausencia representa una brecha de medición y no
demuestra que el DUA carezca de efectos
diferenciales en esos dominios.
Figura 3. Variación de los resultados
matemáticos del Diseño Universal para el
Aprendizaje según condiciones de
vulnerabilidad.
Fuente: Elaboración propia a partir de Hunt et al.
(2025) y Posligua García y Rodríguez Ruiz
(2025).
Resultados y Discusión
La evidencia revisada mostró una tendencia
favorable del DUA en el rendimiento, la
competencia y la resolución de problemas
matemáticos. Estos resultados no demostraron
una eficacia uniforme, pues procedieron de
intervenciones, poblaciones y medidas
difícilmente comparables. La tendencia coincide
con síntesis anteriores que integraron niveles
educativos y áreas curriculares más amplios que
la Matemática escolar (King et al., 2023; Ok et
al., 2017). La certeza de los hallazgos estuvo
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 829
limitada principalmente por la ausencia de
aleatorización, las muestras pequeñas y el
predominio de diseños cuasiexperimentales,
correlacionales, cualitativos o de caso único.
Estas características aumentaron la posibilidad
de sesgo de selección, confusión, maduración y
diferencias iniciales entre los grupos. Incluso el
estudio con mayor muestra conservó una
naturaleza correlacional, por lo que la asociación
entre implementación y rendimiento no permitió
establecer causalidad (Craig et al., 2024).
La imprecisión fue especialmente importante en
los estudios con pocos participantes y en los
análisis de subgrupos, donde las estimaciones
pudieron ser inestables. Además, varios
informes no proporcionaron tamaños de efecto
comparables, intervalos de confianza o
descripciones completas de la fidelidad, lo que
impidió descartar reporte selectivo. Aunque la
revisión valoró el riesgo de sesgo por dominios,
la ausencia de una herramienta formal común
limitó la comparación de la calidad
metodológica entre diseños diferentes.
La evidencia sobre mantenimiento y
transferencia fue considerablemente más débil
que la relacionada con los resultados inmediatos.
La mayoría de las investigaciones evaluó el
desempeño al finalizar la intervención y no
incorporó seguimientos suficientes para
determinar si las mejoras persistieron. La
generalización a problemas porcentuales
cotidianos constituyó una señal favorable de
transferencia, pero procedió de un diseño de caso
único con alcance poblacional restringido (Root
et al., 2020).
Los cambios en compromiso, participación,
actitud y autorregulación ofrecieron mecanismos
teóricamente plausibles, pero no fueron
examinados mediante análisis de mediación. Por
ello, no pudo determinarse si estos cambios
precedieron y explicaron la mejora matemática o
si aparecieron simultáneamente como resultados
proximales. La coexistencia de videojuegos,
materiales concretos, apoyos graduados y
retroalimentación dificultó aislar el componente
responsable del efecto (Hunt et al., 2023;
Yavuzarslan & Arslan, 2020).
Esta dificultad resulta consistente con el
predominio de recursos tecnológicos orientados
a la representación y con la menor atención
concedida a la autorregulación, la comunicación
y la colaboración. En consecuencia, disponer de
múltiples formatos no garantiza que se activen la
agencia, el monitoreo estratégico o la
transferencia del aprendizaje. Para demostrar
estos mecanismos se requieren mediciones
repetidas y modelos que relacionen
implementación, utilización de los apoyos,
cambios proximales y desempeño académico
(Bray et al., 2024).
La heterogeneidad observada respondió a
diferencias en grado, dominio matemático,
duración, diseño, tecnología y fidelidad, además
de las condiciones de vulnerabilidad. Los
resultados sugirieron beneficios para estudiantes
con NEE y variabilidad individual entre
estudiantes con dificultades de aprendizaje; sin
embargo, la ausencia de estimaciones numéricas
comparables por perfil impidió establecer una
moderación consistente (Hunt et al., 2025;
Posligua Garcia & Rodríguez Ruiz, 2025).
Entre las fortalezas de la revisión se encontraron
la búsqueda en cinco bases de datos, la inclusión
de literatura en español e inglés, la evaluación
independiente y la decisión de no combinar
métricas incompatibles. Sus limitaciones
comprendieron la restricción temporal e
idiomática, la exclusión de literatura gris, dos
informes no recuperados y la imposibilidad de
valorar formalmente el sesgo de publicación. Las
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 830
investigaciones futuras deben incorporar diseños
más robustos, resultados preespecificados,
medidas validadas, fidelidad, tamaños de efecto,
seguimiento, tareas de transferencia y análisis
explícitos de mediación (Page et al., 2021).
Tabla 2. Principales resultados de la revisión.
Dimensión
analizada
Resultados principales
Interpretación
Rendimiento
matemático
Se observó una tendencia favorable del
DUA sobre el rendimiento, las
competencias y la resolución de
problemas matemáticos
El DUA presenta potencial para
favorecer el aprendizaje matemático,
pero la heterogeneidad metodológica
impide establecer una eficacia
uniforme
Calidad de la
evidencia
Predominaron diseños
cuasiexperimentales, correlacionales,
cualitativos y de caso único
La evidencia disponible permite
identificar tendencias positivas, pero
limita las inferencias causales
Fidelidad de
implementación
La medición de la fidelidad fue
desigual entre los estudios
La falta de mediciones estandarizadas
dificulta determinar si los resultados
dependen del nivel real de
implementación
Compromiso y
participación
Se encontraron cambios favorables en
participación, actitud, compromiso y
autorregulación
Constituyen posibles mecanismos
explicativos del efecto del DUA,
aunque no fueron comprobados
mediante análisis de mediación
Uso de tecnología
Los recursos digitales aparecieron con
frecuencia como apoyo para la
representación y comprensión de
contenidos
La tecnología puede favorecer el
acceso al contenido, pero su presencia
por sí sola no garantiza
autorregulación, autonomía ni
transferencia
Transferencia del
aprendizaje
La evidencia sobre transferencia y
mantenimiento fue limitada
No existe evidencia suficiente para
confirmar que las mejoras se
mantengan a largo plazo o se
generalicen a nuevas situaciones
Atención a la
diversidad
Se identificaron beneficios potenciales
para estudiantes con NEE y dificultades
de aprendizaje
El DUA puede contribuir a responder a
la variabilidad del alumnado, aunque
no fue posible establecer qué perfiles se
benefician en mayor medida
Heterogeneidad de
los estudios
Existieron diferencias importantes en
población, duración, diseño, tecnología,
dominio matemático y resultados
evaluados
La diversidad de procedimientos
justificó realizar una síntesis cualitativa
y evitar la combinación estadística de
resultados incompatibles
Limitaciones de la
evidencia
Se identificaron restricciones
relacionadas con precisión,
comparabilidad y riesgo de sesgo
Los resultados deben interpretarse con
cautela y requieren confirmación
mediante estudios con mayor rigor
metodológico
Fuente: Elaboración propia.
Los resultados de la revisión muestran que la
aplicación del Diseño Universal para el
Aprendizaje presenta una tendencia favorable
sobre el rendimiento matemático, aunque la
magnitud y consistencia de estos efectos
dependen considerablemente de las
características metodológicas de cada
investigación. En este sentido, Craig et al. (2024)
encontraron una asociación positiva entre el
nivel de implementación y el rendimiento
matemático; sin embargo, la naturaleza
correlacional de su estudio impide afirmar que el
DUA sea la causa directa de las mejoras
observadas. Este hallazgo coincide con la
síntesis realizada en la presente revisión, puesto
que la mayoría de los estudios analizados sugiere
beneficios académicos, pero existen diferencias
sustanciales en las poblaciones, los diseños, las
medidas de resultado y los procedimientos de
implementación. Por tanto, la evidencia
disponible respalda la pertinencia educativa del
DUA, aunque todavía se requieren diseños
experimentales o cuasiexperimentales más
rigurosos para establecer relaciones causales con
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 831
mayor certeza. Por otra parte, los resultados
evidencian que los beneficios del DUA pueden
estar vinculados con la integración de diversos
recursos pedagógicos y tecnológicos. Hunt et al.
(2023) reportaron mejoras en la comprensión
conceptual de las fracciones mediante una
intervención que combinó componentes del
DUA con un videojuego educativo, obteniendo
una ganancia global favorable. Este resultado
respalda la idea de que la utilización de múltiples
medios de representación, participación y apoyo
puede facilitar la comprensión matemática. No
obstante, los hallazgos de esta revisión indican
que la coexistencia de tecnología, materiales
concretos, retroalimentación y apoyos graduados
dificulta identificar cuál de estos componentes
explica específicamente los efectos observados.
En consecuencia, futuras investigaciones
deberían evaluar separadamente los
componentes del DUA y analizar si variables
como el compromiso, la autorregulación o la
participación actúan como mecanismos
mediadores entre la intervención y el
rendimiento matemático.
La transferencia y permanencia de los
aprendizajes constituyen uno de los aspectos
menos desarrollados en la literatura examinada.
Root et al. (2020) aportaron evidencia favorable
respecto a la generalización de aprendizajes
matemáticos hacia la resolución de problemas
porcentuales en contextos cotidianos; sin
embargo, sus resultados procedieron de un
diseño de caso único, lo que limita su
generalización a poblaciones educativas más
amplias. Este hallazgo resulta relevante porque
demuestra que el DUA podría trascender el
rendimiento inmediato y favorecer la aplicación
funcional de los conocimientos matemáticos,
aunque la evidencia todavía es insuficiente. En
conjunto, los resultados sugieren que el DUA
constituye una alternativa prometedora para
favorecer una enseñanza matemática más
inclusiva, pero es necesario incorporar
seguimientos longitudinales, muestras de mayor
tamaño, medidas estandarizadas de fidelidad,
tamaños de efecto comparables y evaluaciones
explícitas de transferencia para determinar con
mayor precisión la estabilidad y generalización
de sus beneficios.
Conclusiones
La revisión mostró que el DUA puede anticipar
barreras de acceso, lenguaje, representación,
participación y expresión del razonamiento
matemático en la EGB. Las intervenciones que
articularon sus tres principios informaron
resultados favorables en rendimiento,
competencia y resolución de problemas, aunque
la agencia y la autorregulación solo pudieron
considerarse mecanismos plausibles. Los efectos
variaron según el grado, el contenido, la
duración, la tecnología, la fidelidad y las
características del alumnado.
La certeza de estas conclusiones estuvo limitada
por las muestras pequeñas, la ausencia de
aleatorización, la heterogeneidad de los diseños
y medidas, y el reporte incompleto de la
fidelidad, la magnitud y la precisión de los
efectos. La evidencia se concentró en resultados
inmediatos, mientras que el mantenimiento, la
transferencia y las diferencias según lengua,
género o nivel socioeconómico permanecieron
insuficientemente estudiados. Por ello, los
hallazgos deben interpretarse como señales
favorables dependientes del contexto y no como
demostración de una eficacia uniforme.
En la EGB ecuatoriana, el DUA puede orientar
una planificación inclusiva que preserve el rigor
matemático y responda a las condiciones
curriculares, docentes, lingüísticas, tecnológicas
y materiales de cada institución. Las
investigaciones futuras deben emplear diseños
con mayor rigor metodológico, medidas
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 832
comparables, seguimiento prolongado, tareas de
transferencia y evaluaciones explícitas de
fidelidad, mediación y equidad. Estas
condiciones permitirán determinar qué
componentes funcionan, para qué estudiantes y
bajo qué circunstancias pueden implementarse
de manera sostenible y reproducible.
Referencias Bibliográficas
Almeqdad, Q., Alodat, A., Alquraan, M.,
Mohaidat, M., & Al-Makhzoomy, A. (2023).
The effectiveness of universal design for
learning: A systematic review of the literature
and meta-analysis. Cogent Education, 10(1),
Article 2218191.
https://doi.org/10.1080/2331186X.2023.2218
191
AlRawi, J., & AlKahtani, M. (2022). Universal
design for learning for educating students with
intellectual disabilities: A systematic review.
International Journal of Developmental
Disabilities, 68(6), 800–808.
https://doi.org/10.1080/20473869.2021.19005
05
Bray, A., Devitt, A., Banks, J., Sanchez Fuentes,
S., Sandoval, M., Riviou, K., Byrne, D., Flood,
M., Reale, J., & Terrenzio, S. (2024). What
next for Universal Design for Learning? A
systematic literature review of technology in
UDL implementations at second level. British
Journal of Educational Technology, 55(1),
113–138. https://doi.org/10.1111/bjet.13328
Craig, S., Smith, S., & Frey, B. (2024). Universal
design for learning: Connecting teacher
implementation to student outcomes.
International Journal of Inclusive Education,
28(11), 2458–2474.
https://doi.org/10.1080/13603116.2022.21134
59
Capp, M. (2017). The effectiveness of universal
design for learning: A meta-analysis of
literature between 2013 and 2016.
International Journal of Inclusive Education,
21(8), 791–807.
https://doi.org/10.1080/13603116.2017.13250
74
CAST. (2024). CAST Universal Design for
Learning Guidelines version 3.0.
https://udlguidelines.cast.org/
Castellanos, R., Morocho, N., Morocho, L., &
Heras, W. (2021). Enseñanza de la matemática
a través del Diseño Universal para el
Aprendizaje (DUA) en noveno año de
Educación General Básica. Ecuador. Revista
PUCE, (113), 95–120.
https://www.revistapuce.edu.ec/index.php/rev
puce/article/view/404
Craig, S, Smith, S., & Frey, B. (2024). Universal
design for learning: Connecting teacher
implementation to student outcomes.
International Journal of Inclusive Education,
28(11), 2458–2474.
https://doi.org/10.1080/13603116.2022.21134
59
Crevecoeur, Y., Sorenson, S., Mayorga, V., &
González, A. (2014). Universal Design for
Learning in K–12 educational settings: A
review of group comparison and single-subject
intervention studies. The Journal of Special
Education Apprenticeship, 3(2), 1–23.
https://doi.org/10.58729/2167-3454.1036
Ewe, L., & Galvin, T. (2023). Universal Design
for Learning across formal school structures in
Europe—A systematic review. Education
Sciences, 13(9), Article 867.
https://doi.org/10.3390/educsci13090867
Gaunt, L., Quane, K., Trewartha, B., & Porta, T.
(2025). Universal Design for Learning for
mathematics education. In S. M. Patahuddin,
L. Gaunt, D. Harris, & K. Tripet (Eds.),
Unlocking minds in mathematics education:
Proceedings of the 47th annual conference of
the Mathematics Education Research Group
of Australasia (pp. 46–49). MERGA Inc.
https://researchoutput.csu.edu.au/en/publicati
ons/universal-design-for-learning-for-
mathematics-education/
Hunt, J., Taub, M., Marino, M., Duarte, A.,
Bentley, B., Holman, K., & Kuhlman, A.
(2023). Effects of game-enhanced
supplemental fraction curriculum on student
engagement, fraction knowledge, and STEM
interest. Education Sciences, 13(7), Article
646. https://doi.org/10.3390/educsci13070646
Hunt, J. H., Taub, M., Marino, M., & Holman,
K. (2025). Examining fraction performance
and learning trajectories in students with
learning disabilities: Effects of whole-class
intervention. Education Sciences, 15(9),
Article 1234.
https://doi.org/10.3390/educsci15091234
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 833
King, M., Stefanidis, A., Evmenova, A. S., Rao,
K., Mergen, R. L., Owen, L. S., & Strimel, M.
M. (2023). Achievement of learners receiving
UDL instruction: A meta-analysis. Teaching
and Teacher Education, 122, Article 103956.
https://doi.org/10.1016/j.tate.2022.103956
Lagos, O. (2019). Diseño universal para el
aprendizaje: una experiencia innovadora en el
aula matemática de octavo año básico. Revista
de Estudios y Experiencias en Educación,
18(36), 257–267.
https://doi.org/10.21703/rexe.20191836lagos3
Mampaso, J., Ester, P., & Galán, D. (2025).
Evaluation of the implementation of Universal
Design for Learning in primary education
mathematics: Effects on mathematical
competence and cognitive skills. Journal of
Learning Styles, 18(36), 57–71.
https://doi.org/10.55777/rea.v18i36.7847
Ok, M. W., Rao, K., Bryant, B. R., &
McDougall, D. (2017). Universal Design for
Learning in pre-K to grade 12 classrooms: A
systematic review of research. Exceptionality,
25(2), 116–138.
https://doi.org/10.1080/09362835.2016.11964
50
Page, M, McKenzie, J., Bossuyt, P., Boutron, I.,
Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer,
L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E.,
Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M.,
Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder,
E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., …
Moher, D. (2021). The PRISMA 2020
statement: An updated guideline for reporting
systematic reviews. BMJ, 372, Article n71.
https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Posligua, D., & Rodríguez, M. (2025).
Educación inclusiva y DUA: adaptación de
tareas matemáticas para estudiantes con NEE
en aulas inclusivas de la Costa. Horizonte
Científico Educativo International Journal,
1(2), 55–74.
https://doi.org/10.64747/fwek3w94
Rao, K., Ok, M. W., & Bryant, B. R. (2014). A
review of research on universal design
educational models. Remedial and Special
Education, 35(3), 153–166.
https://doi.org/10.1177/0741932513518980
Root, J., Cox, S., Saunders, A., & Gilley, D.
(2020). Applying the Universal Design for
Learning framework to mathematics
instruction for learners with extensive support
needs. Remedial and Special Education, 41(4),
194–206.
https://doi.org/10.1177/0741932519887235
Rusconi, L., & Squillaci, M. (2023). Effects of a
Universal Design for Learning (UDL) training
course on the development of teachers’
competences: A systematic review. Education
Sciences, 13(5), Article 466.
https://doi.org/10.3390/educsci13050466
Thomas, C., Van, D., Scheuermann, A., & Lee,
E. (2015). Applying a Universal Design for
Learning framework to mediate the language
demands of mathematics. Reading & Writing
Quarterly, 31(3), 207–234.
https://doi.org/10.1080/10573569.2015.10309
88
Yavuzarslan, H., & Arslan, A. (2020). Usage of
Universal Design for Learning in mathematic
course. Psycho-Educational Research
Reviews, 9(3), 26–39.
https://eric.ed.gov/?id=EJ1286607
Zhang, L., Carter, R., Jr., Greene, J., & Bernacki,
M. (2024). Unraveling challenges with the
implementation of Universal Design for
Learning: A systematic literature review.
Educational Psychology Review, 36, Article
35. https://doi.org/10.1007/s10648-024-
09860-7
Esta obra está bajo una licencia de
Creative Commons Reconocimiento-No Comercial
4.0 Internacional. Copyright © Hansel Francisco
Camacho Vega, Jessenia Rosario Vela Aguilar, Luis
Teodoro Zambrano Rodríguez, Ivonne Narcisa
Morales Coello.
Ciencia y Educación
(L-ISSN: 2790-8402 E-ISSN: 2707-3378)
Vol. 7 No. 9.1
Edición Especial IX 2026
Página 834
Declaraciones éticas y editoriales del artículo
Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)
Hansel Francisco Camacho Vega: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, recopilación de información, aplicación de los
instrumentos, análisis e interpretación de los resultados, redacción del borrador original y elaboración del manuscrito.
Jessenia Rosario Vela Aguilar: supervisión y orientación metodológica del estudio, revisión crítica del contenido científico, acompañamiento durante
el proceso investigativo y revisión editorial del manuscrito.
Luis Teodoro Zambrano Rodríguez: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, recopilación de información, aplicación de los
instrumentos, análisis e interpretación de los resultados, redacción del borrador original y elaboración del manuscrito.
Ivonne Narcisa Morales Coello: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, recopilación de información, aplicación de los
instrumentos, análisis e interpretación de los resultados, redacción del borrador original y elaboración del manuscrito.
Declaración de conflicto de intereses
Las autoras declaran que no existe conflicto de intereses en relación con la investigación realizada, la autoría del manuscrito ni su posible publicación.
Declaración de financiamiento
La presente investigación no recibió financiamiento específico de organismos públicos, privados, comerciales ni de organizaciones sin fines de lucro.
El desarrollo del estudio se realizó con recursos propios de las autoras y con el apoyo institucional correspondiente.
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 las autoras y revisores durante todo el proceso de dictamen académico. 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 las autoras 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
Las autoras declaran que la investigación se desarrolló respetando los principios éticos de la investigación científica. Al tratarse de una revisión
sistemática de literatura basada exclusivamente en publicaciones científicas disponibles en fuentes académicas, no se realizó intervención directa con
seres humanos. Se respetaron los principios de integridad académica mediante la identificación y citación de las fuentes utilizadas, sin alterar los
resultados reportados por los autores originales.
Declaración sobre el uso de inteligencia artificial
Las autoras declaran que el uso de herramientas de inteligencia artificial durante el proceso de elaboración del manuscrito se limitó al apoyo técnico
para mejorar la claridad, organización y redacción del contenido. Las herramientas utilizadas no participaron como autoras ni sustituyeron el análisis,
la interpretación, la toma de decisiones ni la responsabilidad intelectual de las investigadoras. Las autoras revisaron y validaron el contenido final y
asumen plena responsabilidad sobre el manuscrito.
Disponibilidad de datos
Los datos que respaldan los resultados de la presente investigación se encuentran disponibles previa solicitud razonable a la autora de correspondencia,
respetando los principios de confidencialidad, anonimato y protección de la información de los participantes. Debido a que el estudio involucró
estudiantes y datos obtenidos en un contexto educativo, no se contempla la publicación abierta de información que permita identificar directa o
indirectamente a los participantes.