Introducción
El razonamiento matemático es uno de los aspectos más difíciles de evaluar a gran escala. Sobre el papel, los alumnos muestran sus cálculos de forma natural: hacen bocetos, tachan cosas, prueban diferentes enfoques y van avanzando paso a paso hasta llegar a la respuesta. Sin embargo, cuando las evaluaciones se realizan en línea, gran parte de ese proceso desaparece.
Se suponía que la evaluación digital de las matemáticas iba a cambiar esta situación. La promesa era que el registro digital de las respuestas nos proporcionaría datos más completos sobre cómo piensan los alumnos, más allá de si habían acertado o no la respuesta. Sin embargo, en muchos sistemas, las herramientas de que disponen los alumnos para introducir sus respuestas matemáticas han limitado, de hecho, lo que pueden expresar, lo que ha llevado a los programas a adoptar formatos de preguntas más sencillos, más fáciles de aplicar pero de los que es más difícil aprender.
Este artículo analiza por qué persiste esa brecha, cuál es su coste para los programas de evaluación y cómo las plataformas de evaluación y las herramientas modernas de introducción de datos matemáticos, como MathType de Wiris, están contribuyendo a reducirla
Cuando la interfaz se interpone
Si le pides a un alumno que resuelva una ecuación de varios pasos en un papel, cogerá un lápiz y empezará a escribir. Si le pides que haga lo mismo en pantalla, la experiencia varía en función de la plataforma: es posible que tenga que buscar en una paleta de símbolos o escribir sintaxis de LaTeX con la que no esté familiarizado.
Este tipo de fricción es fácil de subestimar desde el punto de vista del diseño, pero para los estudiantes cambia por completo la tarea. Según una investigación del proyecto Phoenix en 2025 reveló que escribir notación matemática de forma digital requiere un esfuerzo que desvía los recursos cognitivos de la comprensión conceptual. En otras palabras, en lugar de centrarse en las matemáticas, se dedican a averiguar cómo funciona la herramienta. Un estudio de 2023 reforzó el impacto de esto en el mundo real, al constatar que el propio medio de presentación —tableta frente a papel— puede afectar de forma cuantificable a las notas de los niños pequeños en las pruebas de matemáticas.
Sin embargo, el problema no es que el formato digital sea intrínsecamente peor que el papel. Es que muchas herramientas aún no se han optimizado para adaptarse a la forma natural en que las personas abordan las matemáticas. La interfaz se interpone entre el alumno y la evaluación, desviando la atención de lo que se está evaluando.
Cómo afecta esa fricción a la calidad de la evaluación
Cuando un método de introducción de datos resulta difícil de utilizar, no solo afecta a la experiencia del alumno, sino que también puede afectar a la calidad de la propia evaluación. Esto se debe a que la evaluación empieza a medir algo para lo que no fue diseñada. En términos de medición, esto se denomina «varianza irrelevante para el constructo», un concepto establecido por los investigadores en educación Haladyna y Downing en un influyente artículo de 2004. En pocas palabras, la prueba refleja la facilidad con la que los alumnos se manejan en la interfaz, y no solo su comprensión de las matemáticas.
Esto es importante a nivel del programa. Si algunos alumnos obtienen puntuaciones más bajas porque han tenido dificultades con el editor de ecuaciones y no con las matemáticas, esas puntuaciones no reflejan lo que deberían. La evaluación pierde validez y los datos que genera resultan menos útiles para la toma de decisiones.
A gran escala, este tipo de ruido se acumula. Puede distorsionar las comparaciones entre centros educativos y socavar la confianza en los resultados nacionales. Para los programas que utilizan los datos de las evaluaciones para orientar las políticas o asignar recursos, hay mucho en juego.
Por lo tanto, para los responsables de la evaluación que analizan sus herramientas actuales, la pregunta es sencilla: ¿es el método de introducción de datos lo suficientemente transparente como para no afectar a los resultados? Si los alumnos necesitan formación sobre la herramienta antes de poder demostrar lo que saben, eso es señal de que la interfaz está introduciendo ruido en los datos.
La disyuntiva de las preguntas de opción múltiple
Una forma habitual en que los programas intentan reducir ese ruido es recurriendo en mayor medida a las preguntas de opción múltiple y otros formatos de respuesta fija. Vale la pena ser claro sobre por qué tantas evaluaciones digitales de matemáticas se basan en ellos: estos formatos funcionan. Ofrecen una puntuación fiable, se adaptan bien a grandes escalas y generan datos coherentes en poblaciones numerosas. Para muchos programas, son la opción más práctica.
La contrapartida se hace evidente cuando esos formatos se convierten en el única forma en que los alumnos pueden responder. Las preguntas de opción múltiple pueden mostrar si un alumno es capaz de reconocer la respuesta correcta o de descartar las incorrectas, pero revelan mucho menos sobre cómo ha llegado ese alumno a esa respuesta. Por ejemplo, no indican si un alumno es capaz de elaborar una solución, elegir una estrategia o resolver un problema de varios pasos. Y cuando un plan de estudios de matemáticas hace hincapié en el razonamiento y la resolución de problemas, pero la evaluación solo mide la selección de respuestas, se produce un desajuste entre lo que se enseña y lo que se evalúa.
Esta tensión queda patente en las comparaciones entre la Evaluación Nacional del Progreso Educativo (NAEP) y el Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA). El PISA concede mayor importancia a las preguntas de respuesta construida y a las que requieren un razonamiento en varios pasos, mientras que la NAEP se basa más en las preguntas de opción múltiple. Ambos son programas de evaluación rigurosos, pero miden aspectos diferentes del rendimiento matemático, en parte debido a las diferencias en el formato de evaluación.
El trabajo de Downing de 2002 sobre la infrarrepresentación de constructos describía precisamente este riesgo: cuando las evaluaciones se basan en exceso en tipos de preguntas demasiado limitados, no logran captar suficientemente las habilidades y los conocimientos que pretenden medir, lo que limita la validez de las conclusiones extraídas sobre el aprendizaje de los alumnos.
Sin embargo, la cuestión no es que las preguntas de opción múltiple sean intrínsecamente malas. Si se utilizan junto con otros tipos de preguntas, pueden proporcionar una evidencia fiable y valiosa del aprendizaje de los alumnos. El reto consiste en garantizar que la evaluación en su conjunto refleje toda la gama de conocimientos y habilidades que el programa pretende evaluar.
Cómo pueden los alumnos expresar las matemáticas de forma más natural
Los elementos potenciados por la tecnología (TEI) son una de las razones por las que esta situación está empezando a cambiar. Permitir a los alumnos interactuar con las matemáticas de forma visual y dinámica facilita la comprensión del razonamiento y el proceso, además de las respuestas finales. Y el cambio también se está produciendo a nivel de los datos de entrada.
Por ejemplo, el reconocimiento de escritura manuscrita ha avanzado tanto que los alumnos pueden escribir ecuaciones con un lápiz óptico o con el dedo, y la inteligencia artificial convierte lo que escriben en una notación clara y estructurada en tiempo real. Los editores visuales de ecuaciones permiten a los alumnos crear expresiones haciendo clic o tocando la pantalla, sin necesidad de aprender sintaxis. La carga cognitiva se reduce y la atención vuelve a centrarse en el problema.
Para los alumnos más jóvenes, esto supone un cambio significativo. En lugar de tener que aprender cómo funciona un editor de ecuaciones antes de poder realizar un examen, escriben las operaciones matemáticas tal y como lo harían en un papel. Para los alumnos de más edad que trabajan con notación avanzada —integrales, matrices, fórmulas químicas—, se aplica el mismo principio. La herramienta debe adaptarse a la complejidad de la expresión sin obligar al alumno a seguir un flujo de trabajo rígido.
Mathype, de Wiris, ayuda a superar muchos de estos retos. Los alumnos pueden escribir expresiones matemáticas de forma natural sin necesidad de ratón, panel táctil, lápiz óptico ni teclado, ya que la escritura manuscrita se convierte automáticamente en notación digital estructurada. Un editor visual intuitivo elimina la necesidad de aprender una sintaxis compleja, mientras que la compatibilidad con más de 500 símbolos permite abarcar desde la aritmética de primaria y secundaria hasta las matemáticas avanzadas, la química y la notación STEM.
Al estar integrado directamente en el entorno de evaluación de TAO, MathType amplía el flujo de trabajo de evaluación en lugar de introducir una herramienta o un proceso independiente. Los alumnos pueden introducir expresiones matemáticas complejas de forma más natural, mientras que los equipos de evaluación pueden distribuir, calificar y analizar las respuestas dentro de la misma plataforma. Juntos, TAO y MathType ayudan a reducir la brecha entre la forma en que los alumnos razonan ante los problemas matemáticos y la forma en que las evaluaciones digitales recogen esa evidencia.
En general, sin embargo, el cambio más amplio que representan estas herramientas es más importante que cualquier producto concreto: cuando la introducción de datos matemáticos resulta natural, la evaluación se acerca más a medir el pensamiento matemático real.
«Nuestro objetivo con MathType es permitir que los alumnos escriban fórmulas matemáticas en pantalla con la misma naturalidad con la que lo harían con papel y lápiz; eliminamos la fricción cognitiva de la interfaz. Esto garantiza que el alumno pueda centrarse en el razonamiento matemático en lugar de en cómo introducirlo. Al facilitar a los estudiantes la exposición de su razonamiento paso a paso, MathType permite obtener una comprensión más profunda, lo que da lugar a comentarios más completos y útiles», explica Clara Abelló Gàllego, directora de producto de Wiris.
Cuando la usabilidad determina quién puede ser evaluado de forma justa
Hacer que la introducción de datos matemáticos resulte más natural no es solo una cuestión de usabilidad, sino también de equidad. Si un alumno no puede utilizar la interfaz debido a una discapacidad visual, una limitación motora o por no estar familiarizado con el método de introducción de datos, la evaluación no mide su capacidad matemática, sino su capacidad para manejar la herramienta.
Se trata de una cuestión de validez que va más allá de los métodos de introducción de datos. Las decisiones de diseño, como la compatibilidad con lectores de pantalla o el tamaño de los controles de usuario, influyen en la capacidad de los alumnos para participar de forma significativa en la evaluación. Por ejemplo, una investigación del proyecto de investigación StereoMath reveló que los editores de ecuaciones existentes imponían una elevada carga cognitiva, especialmente a los alumnos con discapacidad, mientras que los métodos de introducción de datos más naturales reducían esa carga de forma generalizada.
Las herramientas modernas de introducción de datos matemáticos están cada vez más diseñadas para hacer frente a estos retos. Por ejemplo, el acceso completo mediante el teclado permite que los alumnos que no pueden utilizar el ratón o la pantalla táctil puedan realizar todas las acciones. Por otra parte, la generación de texto alternativo basada enpermite que los lectores de pantalla puedan leer las ecuaciones, convirtiendo la notación visual en algo que se puede escuchar y comprender. En conjunto, estos avances reflejan un cambio hacia el tratamiento de la usabilidad y la accesibilidad como principios fundamentales de diseño en lugar de considerarlos aspectos secundarios.
Cómo las plataformas recopilan y utilizan datos más detallados
Sin embargo, mejorar la experiencia de los alumnos es solo la mitad del reto. La otra mitad es lo que ocurre «entre bastidores»: cómo las plataformas recogen, almacenan e interpretan los datos generados por métodos de entrada más avanzados.
Aquí es donde cobran importancia los estándares abiertos. Por ejemplo, estándares como MathML y la interoperabilidad de preguntas y pruebas (QTI) contribuyen a garantizar que el contenido matemático, las reglas de puntuación y los metadatos de las evaluaciones puedan transferirse entre diferentes plataformas sin necesidad de volver a crearlos ni reconfigurarlos.
La evaluación orientada a los procesos también se está volviendo más práctica. Un estudio de 2025 que analizaba los registros de las evaluaciones nacionales de matemáticas de 3.º de ESO en Francia reveló que los datos digitales sobre el proceso —secuencias de operaciones, patrones de revisión y tiempo dedicado a la tarea— podían revelar estrategias de resolución y conceptos erróneos que no se detectarían si solo se tuvieran en cuenta las respuestas finales.
Plataformas basadas en arquitecturas modulares basadas en estándares están mejor preparadas para este tipo de trabajo. TAO, por ejemplo, utiliza de forma nativa los estándares QTI y LTI (Learning and Test Interoperability) e integra la edición de fórmulas matemáticas directamente en el flujo de trabajo de la evaluación. Como resultado, las herramientas de introducción de datos, la lógica de puntuación y la distribución de las evaluaciones funcionan dentro de un sistema unificado sin necesidad de integraciones personalizadas.
«Los responsables de la evaluación reconocen cada vez más que la calidad de los datos que recopilan depende de la calidad de la experiencia del alumno. Nuestra colaboración con Wiris refleja un compromiso compartido por hacer que la evaluación digital de las materias STEM sea más intuitiva, accesible y eficaz. Al combinar funciones avanzadas de introducción de datos en matemáticas y ciencias con la plataforma de TAO, basada en estándares, estamos ayudando a las organizaciones a crear experiencias de evaluación que reflejen mejor el razonamiento de los alumnos y respalden el futuro del aprendizaje y la evaluación digitales». — Miguel Prieto, vicepresidente de Estrategia Corporativa de Open Assessment Technologies
Qué hay que tener en cuenta a la hora de evaluar las herramientas de apoyo a las matemáticas
Las mejores herramientas de introducción de expresiones matemáticas reducen las dificultades sin sacrificar la accesibilidad, la interoperabilidad ni la calidad de los datos recopilados. Para evaluarlas de forma eficaz, en lugar de comparar listas de características, comprueba cómo utilizan realmente los alumnos el sistema en condiciones reales de evaluación:
- Pide a los alumnos que resuelvan los ejemplos de problemas escribiendo a mano, con el teclado o mediante la pantalla táctil para ver dónde se produce la fricción.
- Organiza una sesión cronometrada con alumnos que no hayan visto la herramienta antes y toma nota de en qué puntos se atascan.
- Pide a alguien que recorra toda la evaluación utilizando únicamente un teclado y un lector de pantalla para comprobar la accesibilidad de principio a fin.
- Comprueba si las respuestas de los alumnos se pueden exportar en formatos estructurados (como MathML o LaTeX) que tus sistemas de calificación y análisis puedan leer.
- Prueba a importar y exportar un paquete de elementos de muestra para comprobar que la compatibilidad con QTI funciona en la práctica, y no solo sobre el papel.
- Prueba con los tipos de preguntas más complejos —matrices, ecuaciones químicas, demostraciones de varios pasos— para comprobar si la herramienta los gestiona correctamente.
- Pide al proveedor que te muestre cómo son los datos de los procesos —secuencias de entrada, historial de revisiones, tiempo dedicado a cada tarea— y comprueba si tu equipo realmente puede utilizarlos.
Mejora tus capacidades de evaluación matemática con TAO
La evaluación digital de las matemáticas no ha tenido dificultades porque no exista la tecnología, sino porque la fase de introducción de datos no ha avanzado al mismo ritmo que lo que los planes de estudios modernos exigen a los alumnos. La brecha entre lo que queremos medir y lo que las herramientas digitales han permitido históricamente ha sido real.
Sin embargo, esa brecha se está reduciendo. El reconocimiento de la escritura manuscrita, los editores visuales y el diseño de métodos de entrada accesibles están facilitando a los alumnos la tarea de expresar su razonamiento. Los estándares abiertos y los datos de proceso están proporcionando a los programas la infraestructura necesaria para recopilar y utilizar esa evidencia a gran escala. Los programas que consideran la entrada de datos matemáticos como una decisión de diseño estratégica —en lugar de un simple complemento— son los que están creando sistemas capaces de crecer al ritmo de sus necesidades.
Si estás listo para descubrir cómo se pueden incorporar los datos matemáticos naturales en tu programa de evaluación, la integración de TAO con MathType de Wiris ofrece reconocimiento de escritura manuscrita, edición visual y evaluación accesible de las disciplinas STEM directamente en una plataforma basada en estándares y interoperable.
Solicita una demostración para descubrir cómo TAO y MathType de Wiris permiten a los alumnos introducir notación matemática y científica de forma natural, al tiempo que proporcionan a los equipos de evaluación acceso a datos más completos y fiables sobre el aprendizaje.