Aprendizaje gamificado y análisis del aprendizaje para mejorar la competencia matemática en estudiantes universitarios

Resumen

La mejora de la competencia matemática universitaria exige integrar estrategias pedagógicas activas con modelos de analítica del aprendizaje capaces de detectar perfiles de riesgo y trayectorias de participación. Este estudio piloto analiza una base de 64 estudiantes universitarios ecuatorianos mediante un cuestionario tipo Likert de 20 ítems y variables sociodemográficas asociadas. El objetivo fue explorar la estructura latente de indicadores afectivos relacionados con la disposición hacia el aprendizaje matemático en contextos gamificados y proponer un marco multivariante para orientar intervenciones educativas. Se aplicaron análisis de confiabilidad, KMO y Bartlett, Análisis de Componentes Principales (PCA), representación HJ-Biplot, clústeres K-means y jerárquicos, regresión lineal y Random Forest. La escala global mostró consistencia interna alta (alfa de Cronbach = 0.857); el KMO fue 0.623 y la prueba de Bartlett fue significativa, lo que respaldó la pertinencia del análisis factorial exploratorio. El PCA reveló una primera dimensión asociada con malestar afectivo general y una segunda dimensión vinculada con reactividad ansiosa. Los clústeres identificaron perfiles diferenciados de disposición afectiva, desde estudiantes con mayor tensión y menor disponibilidad para el aprendizaje hasta estudiantes con menor carga emocional. El enfoque HJ-Biplot facilitó la interpretación simultánea de estudiantes e ítems, mientras que Random Forest identificó los ítems más relevantes para explicar el índice de disposición afectiva. Se concluye que la gamificación debe acompañarse de analíticas afectivas para personalizar apoyos, retroalimentación y acompañamiento académico en matemáticas.