Nivel de logro de la resolución de problemas
con Matemática Realista en estudiantes de secundaria
Level of achievement in problem-solving with Realistic Mathematics
in secondary school students
Recibido: 17/06/2025 - Aceptado: 17/11/2025
Wilmer Luis Amao Llaulli
https://orcid.org/0000-0001-9331-0574
WAMAOLL@ucvvirtuall.edu.pe
Universidad César Vallejo. Lima, Perú
Norma Celia Pino Soto
https://orcid.org/0009-0001-6186-262X
npinos@ucvirtual.edu.pe
Universidad César Vallejo. Lima, Perú
Resumen
La investigación tuvo como objetivo identificar el nivel de logro en la competencia de resolución de problemas
matemáticos, bajo el enfoque de la Educación Matemática Realista (EMR), en estudiantes de segundo grado de
secundaria. Se adoptó un enfoque cuantitativo, descriptivo y un diseño no experimental. La muestra estuvo
constituida por 122 estudiantes de ambos sexos de una institución educativa pública, a quienes se aplicó un test
conformado por dos cuadernillos con problemas matemáticos contextualizados en situaciones reales. Los
resultados evidenciaron que la mayoría de los escolares no alcanzan un nivel satisfactorio en la competencia
evaluada. Predominó el nivel de proceso con un 42.6% (52 estudiantes), seguido del nivel de inicio con un 36.1%
(44 estudiantes) y, finalmente, el nivel logrado con un 21.3% (26 estudiantes). Asimismo, no se encontraron
diferencias significativas en el desempeño matemático según el género. Se concluye que existen limitaciones
preocupantes en las habilidades matemáticas contextualizadas de los estudiantes, lo que resalta la necesidad de
mejorar la práctica docente. Se recomienda implementar metodologías activas centradas en la perspectiva de
resolución de problemas con el enfoque de la Educación Matemática Realista para favorecer un aprendizaje
significativo y efectivo.
Palabras clave: competencias matemáticas, resolución de problemas, Matemática Realista.
Abstract
The research aimed to identify the level of achievement in mathematical problem-solving skills, using the Realistic
Mathematics Education (RME) approach, among second-year secondary school students. A quantitative,
descriptive, and non-experimental design was adopted. The sample consisted of 122 students of both sexes from
a public educational institution, who were administered a test comprised of two booklets with mathematical
problems contextualized in real-life situations. The results showed that the majority of students did not reach a
satisfactory level in the assessed skill. The developing level predominated at 42.6% (52 students), followed by the
beginning level at 36.1% (44 students), and finally, the achieved level at 21.3% (26 students). Furthermore, no
significant differences were found in mathematical performance according to gender. The study concludes that
there are concerning limitations in students' contextualized mathematical skills, highlighting the need to improve
teaching practices. It is recommended to implement active methodologies focused on problem-solving, using the
Realistic Mathematics Education approach, to foster meaningful and effective learning.
Keywords: mathematical competencies, problem-solving, Realistic Mathematics.
Introducción
Aprender matemáticas consiste en desarrollar en los escolares competencias cognitivas fundamentales,
tales como el pensamiento lógico, la conceptualización, la interpretación y, de manera primordial, la resolución de
problemas (Aceves & Vargas, 2024). Por esta razón, se sostiene que la competencia matemática es clave para
2
fortalecer el razonamiento y el pensamiento crítico (Osorio-Álzate et al., 2024). Además, permite comprender y
dar solución a situaciones problemáticas en las que se debe alcanzar un objetivo sin una respuesta inmediata o
evidente (Paniagua-Esquivel, 2022). En este sentido, la resolución de problemas matemáticos fomenta un
aprendizaje activo y creativo, ya que potencia habilidades como la toma de decisiones, la argumentación y la
comunicación (Leyva et al., 2024; Rodríguez-Nieto et al., 2025). No obstante, Leyva et al. (2024) destacan que la
autonomía en el aprendizaje se favorece en contextos significativos; mientras que Rodríguez-Nieto et al. (2025)
subrayan la importancia de establecer conexiones cognitivas dentro de situaciones reales, lo cual resalta la
relevancia de metodologías como la Educación Matemática Realista (EMR).
Actualmente, la sociedad demanda personas que tengan éxito tanto en la escuela como en su vida
cotidiana, capaces de demostrar dominio en procedimientos, habilidades y comprensión conceptual; en suma,
ser competentes en matemáticas (Costado, 2023). En consecuencia, la perspectiva orientada a la resolución de
problemas destaca la necesidad de que los escolares formulen, reconozcan y solucionen desafíos cotidianos para
formar ciudadanos competentes (Rodríguez-Nieto et al., 2025). Según el diseño curricular peruano (MINEDU,
2016), estas situaciones se clasifican en cuatro categorías: regularidad, equivalencia y cambio; cantidad; forma,
movimiento y localización; y gestión de datos e incertidumbre (More & Cunya, 2025).
En este contexto, la educación matemática enfrenta grandes retos para fortalecer la habilidad de resolver
problemas de manera significativa y eficaz (Benítez Pérez et al., 2023). Sin embargo, esta competencia aún no
alcanza los niveles deseados en muchos estudiantes (OECD, 2023). Diversos estudios vinculan el bajo
rendimiento en esta área a factores pedagógicos como el uso constante de métodos tradicionales, la falta de
contextualización del conocimiento y la escasa capacitación docente en educación matemática (Yupanqui, 2023;
Costado, 2023). Tales deficiencias dificultan la formación de una comprensión profunda y funcional acorde con la
modernidad educativa (Vélez et al., 2024).
Esta problemática se refleja en evaluaciones internacionales: el informe PISA reveló una caída global en
el rendimiento matemático de 496 a 480 puntos entre 2018 y 2022, y en Perú, una baja de 400 a 391 puntos,
indicando un preocupante descenso en las habilidades de los estudiantes de 15 años (OECD, 2023). Asimismo,
la evaluación nacional ENLA 2023 mostró que el 88,8% de estudiantes de segundo grado de secundaria no
alcanzan el nivel logrado en la competencia de resolución de problemas con cantidades (More & Cunya, 2025).
En este escenario, el enfoque para resolver problemas de naturaleza matemática ha sido fortalecido por
la Educación Matemática Realista, que cada vez gana mayor relevancia en la investigación educativa y se
consolida como una metodología que potencia el desarrollo de habilidades matemáticas en escolares de nivel
secundario. Esta propuesta metodológica se fundamenta en las investigaciones y aportes de Freudenthal, quien
no solo promueve la asimilación de ideas matemáticas, sino que también enfatiza la conexión con lo cotidiano y
vivencial mediante el aprendizaje colaborativo y el pensamiento crítico, incrementando así el interés de los
estudiantes hacia las matemáticas (Dinglasan et al., 2023).
Es esencial reflexionar sobre las formas de enseñar y aprender matemática. En este sentido, la EMR se
presenta como una propuesta didáctica necesaria, que promueve una enseñanza vinculada a la realidad y
centrada en la reinvención guiada de conceptos matemáticos basada en contextos significativos para los
estudiantes (Gallego & Pérez, 2013; Bressan et al., 2016). De este modo, la matematización se convierte en un
proceso clave para comprender y organizar el mundo a través de la matemática, partiendo de la realidad (Jácome
et al., 2022).
Por otro lado, diversas investigaciones recientes confirman que el currículo vigente puede transformarse
mediante la EMR, enfatizando la construcción constante de contenidos y saberes a partir de situaciones
contextualizadas y cercanas a los escolares (Listyaningrum et al., 2025). Esto coincide con propuestas
pedagógicas internacionales que promueven una educación matemática basada en proyectos, el aprendizaje
basado en problemas (ABP) y la gamificación; metodologías que favorecen el desarrollo de capacidades
matemáticas aplicables a la vida cotidiana (Arias-Albuja et al., 2025; Poma et al., 2020).
Desde esta perspectiva, la EMR fomenta la matematización horizontal y vertical (Cuevas-Vallejo et al.,
2023), donde la matemática se organiza y enriquece progresivamente a través de diversos niveles: situacional,
referencial, general y formal (Jácome et al., 2022). Además, su teoría se sustenta en seis fundamentos
interconectados: actividad, realidad, reinvención guiada, niveles de formalización, interacción e interconexión
(Gallego & Pérez, 2013). Estos principios orientan la educación matemática para todos, considerando las
experiencias personales, promoviendo el trabajo colaborativo, la comprensión progresiva y el uso práctico del
saber matemático (González-Polo & Castañeda, 2023).
Simultáneamente, la implementación integral de la EMR junto con herramientas digitales y juegos
interactivos potencia su impacto, favoreciendo un aprendizaje más inclusivo, contextualizado y adaptado a las
necesidades actuales (Da, 2023). Sin embargo, persisten importantes retos, como la continuidad de la enseñanza
3
tradicional conductista centrada en la memorización, la necesidad de un currículo pertinente y la capacitación
continua docente, que limitan el pleno aprovechamiento de este enfoque (Choirudin et al., 2025).
A pesar de que autores como Dinglasan et al. (2023) y Koerunnisa et al. (2024) reconocen la efectividad
de la EMR para fortalecer la autonomía del aprendiz, otros como Choirudin et al. (2025) advierten sobre las
dificultades derivadas de enfoques conductistas persistentes. Esta discrepancia subraya la importancia de
analizar cómo estas restricciones se manifiestan en la educación secundaria en Perú, donde la brecha entre
teoría e implementación es particularmente amplia.
Por ello, el consenso entre investigadores es la necesidad urgente de transformar las prácticas
pedagógicas para revertir los resultados preocupantes de las evaluaciones internacionales y nacionales,
apostando por metodologías activas centradas en los aprendizajes y fundamentadas en evidencias medibles
(Díaz & Gastello, 2025). En ese sentido, se ha demostrado que la EMR y las metodologías activas, cuando se
integran en programas de capacitación docente y políticas educativas, generan avances significativos en el
aprendizaje matemático y aumentan la motivación, como se evidencia en diversas realidades latinoamericanas y
globales (Amanda et al., 2023).
En consecuencia, la mejora de las competencias matemáticas y el desarrollo del pensamiento crítico y
reflexivo son resultados directos de la aplicación adecuada de metodologías activas. Estas metodologías
fomentan habilidades y capacidades esenciales para enfrentar con éxito los retos propios del siglo XXI (Abbas et
al., 2025). Por ello, el objetivo del estudio es determinar el nivel de competencia en la resolución de problemas
matemáticos de los escolares de segundo grado de secundaria en una escuela pública, con un enfoque en la
Educación Matemática Realista. A partir de este propósito, se plantean las preguntas: ¿qué niveles de logro
alcanzan los estudiantes en las competencias matemáticas establecidas por el Currículo Nacional de la Educación
Básica (CNEB)? De acuerdo con ello, se formulan dos hipótesis principales: (H1) los estudiantes presentan
niveles de logro significativamente diferentes en las cuatro competencias matemáticas; y (H2) el género influye
como factor determinante en su desempeño matemático.
Esta investigación es relevante en los ámbitos teórico, metodológico y social, ya que responde a una
necesidad urgente del sistema educativo peruano: comprender y fortalecer las competencias matemáticas desde
un enfoque que vincule la escuela con la realidad cotidiana. Evaluar el nivel de logro de los escolares desde la
perspectiva de la EMR proporciona evidencia empírica sobre la efectividad de este enfoque para favorecer un
aprendizaje significativo y contextualizado, especialmente en un contexto donde las evaluaciones nacionales e
internacionales evidencian una tendencia a la baja en el rendimiento matemático.
Desde el punto de vista teórico, el análisis aporta a la discusión vigente sobre la enseñanza de las
matemáticas mediante la resolución de problemas, integrando los principios de la EMR con las competencias
definidas en el CNEB. Esto permite reinterpretar los procesos de aprendizaje como experiencias activas que
promueven nuevas formas de entender y aplicar el conocimiento matemático en situaciones cotidianas.
Metodológicamente, el estudio ofrece un referente empírico sólido al utilizar una herramienta
contextualizada ajustada a los principios de la EMR, lo que posibilita evaluar con precisión el rendimiento real de
los escolares en las cuatro competencias matemáticas. Los resultados constituyen una base útil para futuras
investigaciones comparativas o longitudinales que busquen evaluar el impacto de las metodologías activas en el
desarrollo del pensamiento matemático.
Finalmente, la importancia social de esta investigación radica en que sus hallazgos orientan las
decisiones pedagógicas y las políticas educativas hacia el diseño e implementación de estrategias didácticas
contextualizadas, creativas y realistas. Además, las evidencias obtenidas serán fundamentales para generar
programas de capacitación docente que fortalezcan la capacidad de los docentes para promover el pensamiento
crítico, reflexivo y lógico, en sintonía con las demandas del siglo XXI. En resumen, esta investigación no solo
diagnostica una situación preocupante, sino que también contribuye activamente a la transformación de la
educación matemática, impulsando un aprendizaje más justo, significativo y conectado con la vida real.
A pesar de los avances en la implementación de la EMR en diversos contextos internacionales, aún existe
una carencia de evidencia empírica que demuestre su impacto en el nivel de logro para resolver problemas en
estudiantes de secundaria en Perú. Los estudios previos se han centrado principalmente en niveles iniciales o en
enfoques cualitativos descriptivos, sin ofrecer datos cuantitativos claros sobre los niveles específicos de
rendimiento en cada competencia matemática del CNEB. Por lo tanto, este estudio aporta una evidencia nueva y
valiosa a nivel nacional al establecer una línea de base diagnóstica sobre el desempeño en las cuatro
competencias matemáticas desde la perspectiva de la EMR.
4
Metodología
Para los fines de esta investigación, se adoptó un método cuantitativo con enfoque descriptivo y diseño
no experimental, cuyo propósito es examinar y detallar el nivel de desempeño en la resolución de problemas
matemáticos desde la perspectiva de la Educación Matemática Realista, sin influir en las variables propias del
estudio (Hernández & Fernández, 2014). Este enfoque metodológico permite un análisis objetivo y detallado del
rendimiento de los estudiantes en contextos educativos reales.
La población estuvo constituida por estudiantes de segundo grado de secundaria de una institución
educativa pública peruana, con edades comprendidas entre 12 y 14 años, de ambos sexos. La muestra fue de
tipo no probabilístico e intencional, integrada por 122 estudiantes que realizaron simultáneamente los dos
cuadernillos correspondientes a la Evaluación Diagnóstica 2025 en el área de matemática. La edad media de la
muestra fue de 13.5 años (DE = 0.8), con un 51.6% de mujeres (n = 63) y un 48.4% de varones (n = 59). Según
reportes oficiales de la Dirección Regional de Educación, todos eran egresados de una institución pública de Lima
Metropolitana y presentaban un rendimiento académico previo en matemática considerado dentro del promedio
institucional. La selección se basó en un muestreo no probabilístico por conveniencia, con un margen de error del
5% y un nivel de confianza del 95%, tomando en cuenta la accesibilidad de los estudiantes durante la aplicación.
La Evaluación Diagnóstica Regional 2025 se fundamentó en el "Test de Resolución de Problemas con
Enfoque de Matemática Realista", elaborado por la Dirección Regional de Educación Lima Metropolitana
(DRELM, 2025). Este instrumento consta de dos cuadernillos, cada uno con 23 ítems contextualizados en
situaciones concretas y alineados con las cuatro competencias matemáticas establecidas en el Currículo Nacional
de Educación Básica. Fue validado por un equipo de expertos en educación matemática, alcanzando una
concordancia de V de Aiken superior a 0.85. La confiabilidad del instrumento se verificó mediante el coeficiente
alfa de Cronbach, con un resultado de 0.89, indicativo de una alta consistencia interna.
Los ítems se organizaron conforme a las cuatro competencias específicas del currículo: resolución de
problemas de cantidad; regularidad, equivalencia y cambio; forma, movimiento y localización; y gestión de datos
e incertidumbre. Los niveles de logro se clasificaron en tres categorías: inicio, proceso y logrado (DRELM, 2025).
El análisis de datos se llevó a cabo mediante estadística descriptiva, utilizando frecuencias absolutas y
porcentajes para representar cada nivel de logro por competencia. Los datos fueron procesados mediante el
software Microsoft Excel 365 y los resultados se presentan en cinco tablas detalladas, facilitando la interpretación
clara y sistemática del desempeño de los estudiantes.
Esta metodología, centrada en un instrumento contextualizado y validado, permitió evaluar con precisión
el rendimiento real de los estudiantes desde la perspectiva de la EMR, aportando evidencia empírica relevante
para la mejora de la enseñanza de las matemáticas en el nivel secundario.
Resultados
El análisis descriptivo de los datos recogidos en la Evaluación Diagnóstica Regional 2025 revela que el
42.6% de los estudiantes se ubicó en el nivel proceso, mientras que el 36.1% se situó en el nivel inicio, y solo un
21.3% logró el nivel considerado como logrado. La media de aciertos fue de 27.4 sobre un total de 46 ítems, con
una desviación estándar (DE) de 9.8, y un rango que va desde un mínimo de 8 hasta un máximo de 43 aciertos,
lo que refleja una considerable variabilidad en el desempeño académico entre los escolares evaluados. El
coeficiente de asimetría fue de -0.34, indicando una ligera concentración de las puntuaciones hacia los valores
más altos, sugiriendo que, aunque son pocos, algunos estudiantes presentan un rendimiento significativamente
superior.
Para complementar el análisis general, se presenta a continuación un desglose diferencial de los
resultados por competencia matemática y otras variables relevantes, con el propósito de identificar patrones
específicos de desempeño y áreas que requieren intervención pedagógica. Este análisis diferencial es
fundamental para orientar estrategias educativas focalizadas y diseñar intervenciones que respondan a las
necesidades particulares detectadas en el estudiantado.
Tabla 1
Estadística descriptiva general del rendimiento
Estadístico
valor
interpretación
N
122
Media de aciertos
27.4/46 (59%)
Nivel proceso
5
Desviación estándar
9.8
Alta variabilidad
Rango
8-43
Amplia dispersión
Asimetría
-0.34
ligera inclinación negativa
La muestra estuvo conformada por 122 estudiantes (n = 122), y el rendimiento se expresó como el número
de aciertos obtenidos sobre un total de 46 ítems evaluados. Se observó una distribución con asimetría negativa,
lo que indica una leve concentración de puntuaciones por encima de la media. Esto sugiere que un grupo reducido
de estudiantes obtuvo calificaciones superiores al promedio general.
Tabla 2
Distribución de niveles de logro
Nivel
frecuencia
porcentaje
características
Inicio (<50%)
44
36.1%
Requiere apoyo intensivo
Proceso (50-79%)
52
42.6%
Necesitan refuerzo focalizado
Logrado (≥ 80%)
26
21.3%
Consolidación de aprendizajes
La distribución de los 122 participantes entre los niveles de logro evidencia que la mayoría (78.7%) se
ubican en los niveles de inicio o proceso, lo que sugiere la necesidad de implementar intervenciones pedagógicas
diferenciadas y focalizadas.
Tabla 3
Desempeño por competencias matemáticas
Competencia
% Acierto
IC 95%
Cantidad
58.3%
[56.1; 60.5]
Regularidad equivalencia y cambio
61.1%
[59.0; 63.2]
Forma y movimiento y localización
55.4%
[53.0; 57.8]
Gestión de datos e incertidumbre
63.2%
[61.2; 65.2]
Todas las competencias se encuentran en el nivel “proceso” (con un porcentaje de aciertos entre 50 y
79%). En particular, la competencia de “Gestión de datos e incertidumbre” alcanzó el porcentaje más alto con un
63.2%. Sin embargo, los intervalos de confianza al 95% (IC 95%) indican que las diferencias observadas entre
las competencias no son estadísticamente significativas, sugiriendo que el desempeño es homogéneo entre las
diferentes áreas evaluadas.
Tabla 4
Distribución porcentual de los niveles de los niveles de logro por competencia matemática (n=122)
Competencia matemática
Logrado
Proceso
Inicio
Resuelve problemas de Cantidad
45.1%
39.3%
15.1%
Resuelve problemas de Regularidad Equivalen y Cambio
31.1%
50.8%
18%
Resuelve problemas de Forma Movimiento y Localización
36.1%
41.8%
22.1%
Resuelve problemas de Gestión de Datos e Incertidumbre
28.7%
23%
48.4%
Se observa una marcada variabilidad en el rendimiento entre las competencias evaluadas. Mientras que
la competencia de “Cantidad” presentó el mayor porcentaje de estudiantes en el nivel logrado, con un 45.1%, la
competencia de “Gestión de datos e incertidumbre” mostró que casi la mitad de los estudiantes (48.4%) se
ubicaron en el nivel inicial. Estos datos sugieren que existen áreas críticas que requieren atención prioritaria
mediante intervenciones pedagógicas específicas.
6
Mediante una prueba t para muestras independientes, no se encontraron diferencias estadísticamente
significativas entre el rendimiento de varones (M=26.8, DE=9.9) y mujeres M=27.9, DE=9.7), t (120) = 0.61,
p=0.542 t (120) =0.61, p=0542. El tamaño del efecto calculado mediante la d de cohen fue de (d=0.11), lo que
indica que el género no es un factor determinante en el desempeño matemático en esta muestra bajo el enfoque
de Matemática Realista.
Tabla 5
Comparación por género (prueba t-Student)
Genero
n
media
De
t
p
d cohen
Varones
56
26.8
9.9
0.61
0.542
0.11
Mujeres
66
27.9
9.7
No existe diferencia estadísticamente significativa en el rendimiento matemático entre varones y mujeres,
con un valor t(120) = 0.61, p = 0.542 y un tamaño del efecto pequeño (d = 0.11). Esto indica que ambos géneros
tienen un desempeño similar en las competencias evaluadas, lo cual sugiere equidad en las oportunidades de
aprendizaje matemático en este contexto específico.
Discusión
Los resultados obtenidos muestran que en las cuatro competencias matemáticas evaluadas, un 78.7%
de los escolares no alcanzan el nivel satisfactorio. De acuerdo con Yupanqui (2023) y Osorio-Alzate et al. (2024),
este bajo rendimiento puede explicarse por la persistencia en el uso de métodos tradicionales de enseñanza,
centrados en la memorización y la repetición algorítmica, lo que limita la capacidad de los estudiantes para
transferir lo aprendido a situaciones reales. Por otro lado, la aplicación de estrategias que fomenten la
matematización horizontal, es decir, la vinculación entre problemas reales y modelos matemáticos, se ve
dificultada por la falta de capacitación docente en metodologías innovadoras como la Educación Matemática
Realista.
En cuanto a las competencias evaluadas, la que presentó mejores resultados relativos fue la de
"resolución de problemas de cantidad", con un 45.1% de estudiantes ubicados en el nivel logrado. Esto se atribuye
a la familiaridad de los escolares con cálculos aritméticos y operaciones con números enteros y racionales en
contextos cotidianos, dado que estos contenidos se trabajan ampliamente en la educación primaria, por lo que
les resultan más conocidos (More & Cunya, 2025; MINEDU, 2016). Sin embargo, es importante señalar que este
desempeño aún no es óptimo, ya que la mayoría de estudiantes se encuentran en niveles básicos.
Desde la perspectiva de la EMR, los bajos niveles de logro en competencias como la gestión de datos e
incertidumbre —donde el 48.4% de los estudiantes se ubicaron en el nivel de inicio— evidencian una limitada
matematización horizontal, reflejando dificultades para transformar situaciones reales en modelos matemáticos.
Asimismo, la escasa presencia de estudiantes en niveles logrados indica un desarrollo insuficiente en la
matematización vertical, concepto que se refiere a la estructuración y formalización progresiva de los conceptos
matemáticos por parte de los escolares (Cuevas-Vallejo et al., 2023; Jácome et al., 2023). La EMR sostiene que
ambos procesos son esenciales para un aprendizaje matemático significativo, una realidad que lamentablemente
no se observa en la práctica docente actual.
Por otro lado, la ausencia de diferencias significativas por género en el rendimiento matemático constituye
un hallazgo positivo y alentador, sugiriendo equidad en las oportunidades de aprendizaje entre varones y mujeres
bajo el enfoque de la EMR. Este resultado desafía estereotipos culturales tradicionales que atribuyen diferencias
innatas en habilidades matemáticas según el género.
En relación con la aplicación de metodologías activas, Choirudin et al. (2025) advierten que, en contextos
donde prevalece la enseñanza tradicional, estas estrategias enfrentan resistencias importantes. Sin embargo,
Poma et al. (2020) reportan avances sustanciales en la resolución de problemas mediada por el aprendizaje
basado en problemas. Por otro lado, Dinglasan et al. (2023) destacan la efectividad de la EMR en contextos
donde los docentes están adecuadamente capacitados. Por ende, no basta con implementar metodologías
activas de manera aislada; resulta imprescindible una transformación pedagógica integral que adopte
sistemáticamente los principios de la EMR.
Finalmente, es importante señalar que el diseño no experimental y transversal de este estudio limita la
posibilidad de establecer relaciones de causalidad. Además, la especificidad del contexto y la naturaleza no
probabilística del muestreo restringen la generalización de los hallazgos. Para ampliar el conocimiento sobre el
7
impacto de la EMR, se recomienda explorar en futuras investigaciones la relación con variables socioemocionales
y metacognitivas.
Conclusiones
Los resultados indican que, en estudiantes de segundo grado de secundaria, el nivel de logro en la
resolución de problemas bajo un enfoque de Matemática Realista es insuficiente. La mayoría se sitúa en el nivel
proceso para las competencias de regularidad, equivalencia y cambio (50.85%), así como de forma, movimiento
y localización (41.8%). Aunque la competencia de cantidad alcanza un 45.1% de estudiantes en el nivel logrado,
la competencia más crítica es la gestión de datos e incertidumbre, donde el 48.4% de los escolares permanece
en el nivel inicio. La ausencia de diferencias por género refleja una equidad en las oportunidades de aprendizaje
dentro de este enfoque pedagógico.
Desde una perspectiva teórica, estos hallazgos evidencian una aplicación limitada de los principios de la
Educación Matemática Realista (EMR), en particular respecto a la matematización horizontal —la traducción de
situaciones reales a esquemas matemáticos— y la matematización vertical —la formalización gradual de
conceptos matemáticos— (Cuevas-Vallejo et al., 2023; Jácome et al., 2022). Esta brecha se atribuye parcialmente
a la desconexión entre el currículo oficial y la práctica docente, que aún se basa en métodos tradicionales.
En consecuencia, se recomienda llevar a cabo las siguientes acciones:
1. Implementar programas de formación profesional para docentes, centrados en la EMR y en métodos
activos como el aprendizaje basado en problemas.
2. Incorporar secuencias pedagógicas contextualizadas que fomenten tanto la matematización vertical
como horizontal, especialmente en la resolución de problemas relacionados con la gestión de datos
e incertidumbre.
3. Revisar y adaptar los materiales curriculares para asegurar que estén alineados con enfoques
realistas y críticos acordes con las demandas del siglo XXI (González-Polo & Castañeda, 2023;
Poma et al., 2020).
Finalmente, los estudios futuros deberían explorar cómo la EMR influye en variables socioemocionales,
tales como la motivación y la autoeficacia, así como en aspectos metacognitivos como la autorregulación y el
razonamiento crítico, idealmente mediante diseños experimentales o longitudinales que permitan determinar
relaciones causales. Además, se sugiere extender la investigación a otros contextos educativos peruanos para
validar y ampliar estos hallazgos.
Referencias
Abbas, S., Sumathi, M., Riyasdeen, S., & Dinesh Kumar, A. (2025). Contemporary techniques in math education.
TULSI Global Publishing House.
https://www.researchgate.net/publication/391369291_Contemporary_Techniques_in_Math_Education
Aceves Aldrete, C. E., & Vargas Alejo, V. (2024). Uso de GeoGebra y registros de representación en problemas
contextualizados para el aprendizaje de sistemas de ecuaciones lineales 2x2. RIDE Revista
Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo
Educativo, 15(29). https://doi.org/10.23913/ride.v15i29.2042
Amanda, F. F., Sumitro, S. B., Lestari, S. R. ., & Ibrohim, I. (2024). Enhancing critical thinking and problem solving
skills by complexity science-problem based learning model. Multidisciplinary Journal of Educational
Research, 14(1), 96–114. https://doi.org/10.17583/remie.9409
Arias-Albuja, M., Coronel-Sánchez, M., & Logacho-Morocho, L. (2025). Aprendizaje activo a través de proyectos
en matemáticas: una estrategia para la implementación efectiva del diseño curricular. Cátedra, 8(2), 181–
195. https://doi.org/10.29166/catedra.v8i2.8011
Benítez Pérez, A. A., García Rodríguez, M. L., & Flores Cervantes, C. (2023). Acercamiento a la comprensión de
textos en la resolución de problemas en matemáticas considerando los procesos inductivos y deductivos:
el caso de Bobby. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 13(26).
https://doi.org/10.23913/ride.v13i26.1423
Bressan, A. M., Gallego, M. F., Pérez, S., & Zolkower, B. (2016). Educación matemática realista: Bases
teóricas. Educación, 63, 1–11.
8
Choirudin, C., Lubis, M., & Masuwd, M. A. (2025). Enhancing high school students’ mathematical problem-solving
skills through interactive media: A classroom action research approach. Journal of Teaching and Learning
Mathematics, 2(2), 104–121. https://doi.org/10.22219/jtlm.v2i2.31685
Costado Dios, M. T. (2023). Una experiencia de formación para futuros maestros de educación primaria:
Implementación de una actividad de geometría y de medida. Educación Matemática, 35(1), 255–
278. https://doi.org/10.24844/em3501.10
Cuevas-Vallejo, A., Islas-Ortiz, E., & Orozco-Santiago, J. (2023). Promover el razonamiento proporcional mediante
la tecnología digital. Apertura, 15(1), 84–101. https://doi.org/10.32870/Ap.v15n1.2344
Da, N. T. (2023). The effect of realistic mathematics education on the problem-solving competency of high school
students through learning calculus topics. Contemporary Mathematics and Science Education, 4(1),
ep23013. https://doi.org/10.30935/conmaths/13041
Díaz, L. Y., & Gastello, W. (2025). Competencia matemática en educación secundaria: Revisión
sistemática. Revista ESPACIOS, 46(04), 121-128. https://doi.org/10.48082/espacios-a25v46n04p12
Dinglasan, J. K. L., Caraan, D. R. C., & Ching, D. A. (2023). Effectiveness of realistic mathematics education
approach on problem-solving skills of students. International Journal of Educational Management and
Development Studies, 4(2), 64–87. https://doi.org/10.53378/352980
Dirección Regional de Educación Lima Metropolitana. (2025, March 5). Evaluación diagnóstica regional – 2025,
cuadernillos 1 y 2 matemática – 2° secundaria [Conjunto de datos disponible en repositorio
institucional]. https://drive.google.com/drive/folders/1vzc06NkdL1oJSHebSh_smA66RLVu052k
Dirección Regional de Educación Lima Metropolitana [DRELM]. (2025, April 26). Resultados de la evaluación
diagnóstica 2025 – primaria y secundaria [Conjunto de datos no publicados; archivos obtenidos vía
solicitud institucional]. https://mundoie.drelm.gob.pe/
Gallego, M., & Pérez, S. (2013). Aportes «realistas» a la educación matemática. Desde la Patagonia. Difundiendo
saberes, 10(16), 12–19. https://desdelapatagonia.uncoma.edu.ar/wp-
content/uploads/2016/07/Gallego_Perez_enseñanza_matematica_DLP_Vol10N16_2013.pdf
González-Polo, R. I., & Castañeda, A. (2023). Aprender funciones como un proceso de matematización
progresiva: estudiantes de secundaria enfrentado una secuencia didáctica de caída libre. Revista
Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 26(2), 147–175.
https://doi.org/10.12802/relime.23.2621
Hernández Sampieri, R., & Fernández-Collado, C. F. (2014). Metodología de la investigación (6a ed.). McGraw-
Hill Education.
Jácome Anaya, I. J., Fiallo Leal, J. E., & Parada Rico, S. E. (2022). Un acercamiento al teorema fundamental del
cálculo a través de la matemática realista. Educación Matemática, 34(1), 280–
305. https://doi.org/10.24844/EM3401.10
Koerunnisa, K., Rianto, R., Novita, S. D., Nurasih, Z., Abdullah, A., Aliah, A., Fallo, H., & Rasilah, R. (2024). The
influence of a realistic mathematical approach on student learning in elementary schools. Journal of
Mathematics Instruction, Social Research and Opinion, 4(1), 105–
114. https://doi.org/10.58421/misro.v4i1.282
Leyva, M., Salvador, F., & Machado, M. (2024). La resolución de problemas de la matemática superior con enfoque
agroecológico: Una práctica profesional necesaria. EduSol, 24(87), 12–
22. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1729-80912024000200012&lng=es&tlng=es
Listyaningrum, P., Retnawati, H., Harun, & Ibda, H. (2025). Realistic mathematics education in digital era
elementary schools: A systematic literature review. International Journal on Advanced Science,
Engineering and Information Technology, 15(1), 67–74. https://doi.org/10.18517/ijaseit.15.1.20123
Ministerio de Educación [MINEDU]. (2016). Programa curricular de educación
secundaria. https://eactivanet.com/admin/uploads/4226_Upload_Material_Programa%20Curricular%20d
e%20Educación%20Secundaria.pdf
More Calle, A., & Cunya Moreno, Z. V. (2025). Estrategias para desarrollar la competencia de resolución de
problemas de cantidad: Una revisión sistemática. Aula Virtual, 6(13), 184–
197. https://doi.org/10.5281/zenodo.15126766
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico [OECD]. (2023). PISA 2022 results (Volume I): The
state of learning and equity in education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/53f23881-en
Osorio-Álzate, E., Aroca-Ramirez, D., Medina-Naranjo, E., Tovar-Torres, C., & Perico-Granados, N. (2024).
Resolución de problemas matemáticos mediados por un videojuego educativo. Novasinergia Revista
Digital de Ciencia, Ingeniería y Tecnología, 7(2), 115–137. https://doi.org/10.37135/ns.01.14.07
9
Paniagua-Esquivel, C. (2022). Resolución colaborativa de problemas de tríadas de niñas y niños de preescolar,
mediada por un videojuego. Psicogente, 26(49). https://doi.org/10.17081/psico.26.49.5694
Poma Casquero, M. D. R., Isase Camara, V. E., Gomez Torres, E. R., & Menacho Rivera, A. S. (2020). Método
ABP en la resolución de problemas de gestión de datos e incertidumbre en una institución educativa
pública, 2020. CIID Journal, 1(1), 332–345. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/8528319.pdf
Rodríguez-Nieto, C. A., Olivero-Acuña, R. R., Ocampo-Medina, D. E., Domínguez-Barceló, S. J., & García-García,
J. (2025). Niveles de conocimiento aritmético de estudiantes de educación primaria activados al resolver
problemas aditivos: Un análisis desde las conexiones matemáticas. Bolema: Boletim de Educação
Matemática, 39, e230228. https://doi.org/10.1590/1980-4415v39a230228
Vélez Basurto, E. X., Bucarán Intriago, C., & García Murillo, G. (2024). Khan Academy como estrategia digital
para el desarrollo del pensamiento matemático. Revista San Gregorio, 1(58), 40–
45. https://doi.org/10.36097/rsan.v1i58.2739
Yupanqui Valverde, Y. N. (2023). Estrategias didácticas para la resolución de problemas matemáticos en alumnos
de educación básica regular. Horizontes. Revista de Investigación en Ciencias de la
Educación, 7(30). https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v7i30.638
CONTRIBUCIÓN DE LA AUTORÍA
1. Conceptualización: Wilmer Luis Amao Llaulli
2. Curación de datos: Wilmer Luis Amao Llaulli
3. Análisis formal: Wilmer Luis Amao Llaulli
4. Investigación: Wilmer Luis Amao Llaulli
5. Metodología: Wilmer Luis Amao Llaulli
6. Dirección del proyecto: Norma Celia Pino Soto
7. Validación: Norma Celia Pino Soto
8. Redacción: Norma Celia Pino Soto