Rendimiento comparativo y patrones de dificultad en matemática en estudiantes de rendimiento alto y promedio

Autores/as

  • Isabella Beatriz Urdaneta Pérez Universidad Metropolitana, Caracas, Venezuela
  • Alejandra Del Cielo Abreu Reyes Universidad Metropolitana, Caracas, Venezuela
  • Gabriel Gessen Drastrup Universidad Metropolitana, Caracas, Venezuela

DOI:

https://doi.org/10.55560/arete.2026.24.12.15

Palabras clave:

Rendimiento Matemático, Educación de Calidad, Competencia matemática, Resolución de Problemas, Talento Académico, Disparidad Socioeconómica

Resumen

La enseñanza de las matemáticas es fundamental para desarrollar el pensamiento lógico de los estudiantes, repercutiendo en su comprensión del entorno y formación como ciudadanos. Sin embargo, la adquisición de estas competencias e implicaciones es un tema poco estudiado en América Latina y Venezuela. Este estudio tuvo como objetivo analizar el rendimiento comparativo entre estudiantes con alto rendimiento y rendimiento promedio en la Olimpiada Recreativa de Matemáticas (ORM) 2024. A partir de una participación nacional de 43.787 estudiantes, se analizó una muestra depurada de 27.010 alumnos de 3.º a 6.º. El análisis descriptivo mostró que el Grupo de alto rendimiento provenía principalmente de escuelas privadas, mientras que el ANOVA de medidas repetidas y las comparaciones post hoc revelaron diferencias significativas en el rendimiento entre las competencias y componentes. La resolución de problemas (PRP) se presentó como la más difícil, mientras que el componente geométrico-métrico (GM) mostró el rendimiento más bajo en 5.º y 6.º. Aunque los estudiantes de alto rendimiento mostraron mayor homogeneidad, ambos grupos exhibieron dificultades estructurales en PRP y GM. Estos resultados resaltan la importancia de intervenciones tempranas basadas en evidencia para fortalecer el razonamiento y reducir las disparidades socioeconómicas.

Biografía del autor/a

Isabella Beatriz Urdaneta Pérez, Universidad Metropolitana, Caracas, Venezuela

Máster en metodología de la investigación para las ciencias del comportamiento y la salud. Licenciada en psicología. Doctoranda en psicología, escuela internacional de doctorado, Universidad Nacional de Educación A Distancia (UNED), Madrid, España. Profesora a tiempo completo del departamento de ciencias del comportamiento, Universidad Metropolitana, Caracas, Venezuela.

Alejandra Del Cielo Abreu Reyes, Universidad Metropolitana, Caracas, Venezuela

Economista empresarial, Universidad Metropolitana. Profesora a tiempo completo del departamento de matemáticas, facultad de ciencias, Universidad Metropolitana, Venezuela. Especialista en datos para el Centro de Innovación, Calidad Educativa e Inteligencia de la Universidad Metropolitana, en colaboración con la Fundación Motores Por La Paz, Caracas, Venezuela.

 

Gabriel Gessen Drastrup, Universidad Metropolitana, Caracas, Venezuela

Licenciado en matemáticas industriales. Profesor a tiempo parcial del departamento de matemáticas, facultad de ciencias, Universidad Metropolitana, Venezuela. Especialista en datos para el Centro de Innovación, Calidad Educativa e Inteligencia de la Universidad Metropolitana, en colaboración con la Fundación Motores Por La Paz, Caracas, Venezuela.

 

Citas

Alfaro-Ureña, D., Ortega A., B., y Lozano, B. (2022). Aplicación del análisis de varianza para comparar el aprendizaje de los estudiantes en tres modalidades: Virtual sincrónica, virtual asincrónica y presencial. Revista Científica Guacamaya, 7(1), 60–72.

Brizuela-Barrero, L. O. (2012). El proceso de identificación y estimulación de los estudiantes con talento matemático en el segundo ciclo de la enseñanza primaria. Varona. Revista Científico-Metodológica, (54), 45–51.

Cedillo Arce, J. M., Quizphe Quizphe, J. K., y De La Rosa Illescas, L. S. (2025). El pensamiento lógico matemático en la educación. Una revisión sistemática. RECIMUNDO, 9(2), 750–767. https://doi.org/10.26820/recimundo/9.(2).abril.2025.750-767

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.

Frantz, D. de S. F. da S., y Bisognin, V. (2022). Enseñanza de geometría en los últimos años en educación primaria: Un problema sistémico. ReducarMais, 6, 1–16. https://doi.org/10.15536/reducarmais.6.2022.2648

Gagné, F. (1985). Giftedness and talent: Reexamining a reexamination of the definitions. Gifted Child Quarterly, 29(3), 103–112. https://doi.org/10.1177/001698628502900302

Gagné, F. (2020). Differentiating giftedness from talent: The DMGT perspective on talent development. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003088790

Greenhouse, S. W., y Geisser, S. (1959). On methods in the analysis of profile data. Psychometrika, 24(2), 95–112. https://doi.org/10.1007/BF02289823

Hickendorff, M., McMullen, J., y Verschaffel, L. (2022). Mathematical flexibility: Theoretical, methodological, and educational considerations. Journal of Numerical Cognition, 8(3), 326–334. https://doi.org/10.5964/jnc.10085

Howell, D. C. (2013). Statistical methods for psychology (8th ed.). Wadsworth Cengage Learning.

Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación. (2017). Guía de orientación Saber 3°, 5° y 9° (Versión 2017).

Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación. (2019). Marco de referencia de matemáticas Saber 3°, 5° y 9°.

Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación. (2020). Diseño de armado para pruebas estandarizadas: Usos y metodologías.

Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación. (2021). Modelos psicométricos en la medición de habilidades educativas (Saber al Detalle, Edición 8).

Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación. (2022). Guía de orientación Saber 11 2022-1.

Isaacs, J. (2021). The problem with data-driven decision making in education. The Journal of Educational Thought (JET) / Revue de La Pensée Éducative, 54(1), 77–98.

Jordan, N. C., Kaplan, D., Ramineni, C., y Locuniak, M. N. (2009). Early math matters: Kindergarten number competence and later mathematics outcomes. Developmental Psychology, 45(3), 850–867. https://doi.org/10.1037/a0014939

Ligero Lasa, J. A. (2015). Usos y críticas de los test estandarizados en los sistemas educativos. Àmbits, (43). https://www.ambitsaaf.cat

Macfadyen, L. P., Dawson, S., Pardo, A., y Gašević, D. (2014). Embracing big data in complex educational systems: The learning analytics imperative and the policy challenge. Research & Practice in Assessment, 9, 17–28.

Martínez López, Y. de los Á., y Mayorga, L. P. (2020). Dificultades en torno al proceso de enseñanza y aprendizaje de la matemática. Mérito: Revista de Educación, 2(6), 94–107.

Miguel, A., y Moya, A. (2012). Conceptos generales del alumno con altas capacidades. Fundación Pryconsa.

Molina Ibarra, C. A. (2019). La lectura como factor para mejorar el rendimiento académico. Revista Redipe, 8(9), 116–122.

Montoya, J. (2010). Evolución de los resultados de las pruebas ICFES y Saber en las áreas de matemática y lenguaje en Risaralda. Revista Académica e Institucional Páginas de la UCPR, (88), 97–111.

Morales Aguilera, S. M., Alban Alcívar, J. A., Pineda Procel, J. H., Cañar Cuenca, J. Y., y Jiménez Ordóñez, H. D. (2024). Identificación de talento matemático en niños y niñas de 10 a 12 años de edad en dos escuelas públicas de la ciudad de Machala, provincia de El Oro. SAGA: Revista Científica Multidisciplinar, 1(4), 76–86.

National Council of Teachers of Mathematics. (2003). Principios y estándares para la educación matemática (M. Fernández Reyes, Trad.). Sociedad Andaluza de Educación Matemática Thales.

Nieto, J. H. (2005). Olimpiadas matemáticas: El arte de resolver problemas. Los Libros del Nacional.

OCDE. (2023). PISA 2022 results (Volume I): The state of learning and equity in education. OECD Publishing.

Ojeda Ramírez, M. M., Ortega Guerrero, J. C., y López Salas, A. A. (2024). La metodología estadística en el proceso de investigación. Universidad Veracruzana.

PISA. (2019). Programa Internacional para la Evaluación de los Estudiantes PISA 2018: Informe nacional. Ministerio de Educación de la República Dominicana.

Rico, L. (2007). La competencia matemática en PISA. PNA, 1(2), 47–66.

Santaló, L. (1991). Olimpíadas matemáticas. Revista de Educación Matemática, 6(3).

Santos-Trigo, L. M. (1992). Resolución de problemas; el trabajo de Alan Schoenfeld: Una propuesta a considerar en el aprendizaje de las matemáticas. Educación Matemática, 4(2), 16–24. http://revista-educacion-matematica.org.mx/descargas/vol4/vol4-2/vol4-2-2.pdf

Santos-Trigo, L. M. (2024). Problem solving in mathematics education: Tracing its foundations and current research-practice trends. ZDM – Mathematics Education, 56(2), 211–222. https://doi.org/10.1007/s11858-024-01578-8

Schmidt, W. H., Cogan, L., y Houang, R. (2017). The role of opportunity to learn in teacher knowledge, curriculum content, and student achievement: An international context. Educational Researcher, 46(4), 198–211.

Shaunessy, E., Karnes, F. A., y Cobb, Y. (2004). Assessing potentially gifted students from lower socioeconomic status with nonverbal measures of intelligence. Perceptual and Motor Skills, 98(3, Pt. 2), 1129–1138. https://doi.org/10.2466/pms.98.3c.1129-1138

Siegel, S., y Castellan, N. J. (1988). Nonparametric statistics for the behavioral sciences (2nd ed.). McGraw-Hill.

Sverdlick, I., Austral, R., y Rodríguez Moyano, I. (2023). Evaluaciones estandarizadas: Críticas y contrapuntos a las lógicas hegemónicas a partir de una experiencia reciente en la provincia de Buenos Aires. Jornal de Políticas Educacionais, 17(2). https://doi.org/10.5380/jpe.v17i2.92257

Universidad Católica Andrés Bello. (2023). SECEL 2023/2024: Informe de resultados en matemáticas. Estudiantes de 6.º grado a 5.º año de bachillerato.

Urdaneta, I., Niño, L., Trabucco, J., y Calatayud, L. (2021). Olimpiada Recreativa de Matemática 2019: Un diagnóstico inicial de la educación primaria de Venezuela. En Jornadas Internacionales de Investigación y Práctica Docente en Alta Capacidad Matemática (pp. 181–192). Universidad de La Rioja.

Vásquez, C., Piñeiro, J. L., y García-Alonso, I. (2022). What challenges does the 21st century impose on the knowledge of primary school teachers who teach mathematics? An analysis from a Latin American perspective. Mathematics, 10(3), 391. https://doi.org/10.3390/math10030391

Verschaffel, L., Schukajlow, S., y Van Dooren, W. (2019). Word problems in mathematics education: A survey. ZDM Mathematics Education, 51, 1–16. https://doi.org/10.1007/s11858-019-01118-9

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Publicado

15-10-2026

Cómo citar

Urdaneta Pérez, I. B., Abreu Reyes, A. D. C., & Gessen Drastrup, G. (2026). Rendimiento comparativo y patrones de dificultad en matemática en estudiantes de rendimiento alto y promedio. Areté, Revista Digital Del Doctorado En Educación, 12(24), 1–19. https://doi.org/10.55560/arete.2026.24.12.15

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