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El Design Thinking como metodología didáctica para el desarrollo del
pensamiento crítico en el aprendizaje de las matemáticas y las ciencias
experimentales

Design Thinking as a pedagogical methodology for developing critical
thinking in the learning of mathematics and experimental sciences

Eddy Alexander Carrión Bravo

https://orcid.org/0009-0000-4621-1776

Universidad Técnica Particular de Loja, Ecuador.

ecarrionuyn@gmail.com

Resumen:
El presente artículo analiza cómo el Design
Thinking, entendido como una metodología de enseñanza
centrada
en
las
necesidades
del
estudiante,
facilita
el
aprendizaje
de
las
matemáticas
y
de
las
ciencias
experimentales para el desarrollo del pensamiento crítico.
El objetivo general consistió en analizar de qué manera
esta
metodología
contribuye
al
fortalecimiento
de
las
competencias
de
razonamiento
matemático en entornos
educativos
mediados
por
tecnología.
Se
empleó
un
método sintético-hermenéutico, mediante la revisión y el
análisis interpretativo de investigaciones publicadas entre
2020
y
2024
en
bases
de
datos
académicas
indexadas,
organizadas
mediante
mapas
mentales
y
diagramas
de
árbol. Los resultados evidencian que el Design Thinking
se estructura en cinco fases iterativas empatizar, definir,
idear,
prototipar
y
evaluar,
que
permiten
al
docente
diseñar
experiencias
de
aprendizaje
adaptadas
a
las
necesidades
cognitivas
del
alumnado.
Asimismo,
se
identificó
que
herramientas
tecnológicas
como
GeoGebra,
Symbolab,
Moodle
y
Kahoot
potencian
la
aplicación práctica de esta metodología en la enseñanza
de conceptos matemáticos. Los hallazgos sugieren que la
implementación
del
Design
Thinking
incrementa
la
motivación, la creatividad y el rendimiento académico del
estudiantado, aunque persisten limitaciones asociadas a la
disponibilidad tecnológica y a la formación docente.

Palabras
clave:
innovación
educativa,
prototipado
didáctico, tecnologías del aprendizaje, aprendizaje basado
en retos, creatividad docente.

Abstract:
This
article
analyzes
how
Design
Thinking,
understood
as
a
user-centered
teaching
methodology,
facilitates the learning of mathematics and experimental
sciences
to
strengthen
students'
critical
thinking.
The
general objective was to analyze how this methodology
contributes to reasoning competences within technology-
mediated
educational
settings.
A
synthetic-hermeneutic
method was applied through the review and interpretive
analysis of studies published between 2020 and 2024 in
indexed
academic
databases,
organized
through
mind
maps and
tree
diagrams.
The results
show
that
Design
Thinking
is
structured
around
five
iterative
phases
-
empathize, define, ideate, prototype, and test- that allow
teachers
to
design
learning
experiences
adapted
to
students'
cognitive
needs.
Likewise,
technological
tools
such as GeoGebra, Symbolab, Moodle, and Kahoot were
identified
as
facilitators
of
the
practical
application
of
this
methodology
in
the
teaching
of
mathematical
concepts.
Findings
suggest
that
the
implementation
of
Design
Thinking
increases
motivation,
creativity,
and
academic
performance
among
students,
although
limitations
remain
regarding
technological
availability
and teacher training.

Keywords:
educational
innovation,
pedagogical
prototyping,
learning
technologies,
challenge-based
learning, teaching creativity.

Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026
Vol. 3 Núm. 1 (2026)-pp:44-59
Revista Multidisciplinaria
Ciencia Kawsay
Cítese: Carrión Bravo, E. A. (2026). El Design Thinking
como
metodología
didáctica
para
el
desarrollo
del
pensamiento
crítico
en
el
aprendizaje
de
las
matemáticas
y
las
ciencias
experimentales.
Ciencia
Kawsay, 3
(1), 44-59.
Recibido: 5/01/2026
Aceptado: 10/04/2026
Publicado: 15/04/2026

INTRODUCCIÓN

La
educación
contemporánea
atraviesa
un
proceso
de
transformación
acelerada,
impulsado principalmente por la incorporación de tecnologías digitales en el aula. Las
metodologías de enseñanza tradicionales, centradas en la transmisión unidireccional de
contenidos,
evidencian
limitaciones
para
responder
a
las
necesidades
cognitivas
y
motivacionales del estudiantado actual. En particular, la pandemia derivada de la COVID-
19 obligó a las instituciones educativas a adaptar sus procesos formativos a entornos
virtuales, lo que aceleró la incorporación de metodologías más flexibles y centradas en el
usuario (Kozik
et al.,
2022). Como resultado de esta transición, ha emergido un interés
creciente por metodologías activas que integren la creatividad, la iteración y la resolución
de
problemas
complejos
en
el
proceso
de
enseñanza-aprendizaje.
Entre
estas
metodologías destaca el Design Thinking, también denominado pensamiento de diseño,
cuya aplicación educativa constituye el objeto central de este artículo.

El Design Thinking se define como un proceso de resolución de problemas centrado
en el ser humano, que integra la empatía, la creatividad y el razonamiento analítico para
generar
soluciones
innovadoras
(Mount
et
al.,
2020).
A
diferencia
de
los
métodos
tradicionales de enseñanza, que suelen seguir una secuencia lineal y rígida, el Design
Thinking se sustenta en principios constructivistas que reconocen al estudiante como
agente
activo
de
su
propio
aprendizaje
(Pande
y
Bharathi,
2020).
Debido
a
esta
característica,
la
metodología
permite
a
los
docentes
rediseñar
continuamente
sus
estrategias
didácticas
en
función
de
la
retroalimentación
obtenida
durante
el
proceso
formativo. En este sentido, su aplicación resulta particularmente pertinente en asignaturas
que
exigen
un
alto
nivel
de
abstracción,
como
las
matemáticas
y
las
ciencias
experimentales.
De
ahí
que
numerosas
instituciones
de
educación
superior
hayan
comenzado a incorporar esta metodología como eje transversal de innovación curricular
(Latorre
et al.,
2020).

La enseñanza de las matemáticas plantea desafíos particulares debido a la naturaleza
abstracta de sus conceptos y a la diversidad de estilos de aprendizaje presentes en el aula.
Frente
a
esta
problemática,
la
incorporación
de
herramientas
tecnológicas
como
GeoGebra
ha
demostrado
ampliar
las
posibilidades
de
visualización
y
manipulación
dinámica
de
contenidos
matemáticos
y
científicos
(Ziatdinov
y
Valles,
2022).
Sin
embargo, la sola disposición de recursos tecnológicos no garantiza una mejora en los
aprendizajes si estos no se articulan dentro de una metodología pedagógica coherente.
Por tal motivo, el Design Thinking se presenta como un marco metodológico capaz de
integrar dichas herramientas dentro de un proceso didáctico estructurado y centrado en
las
necesidades
del
estudiantado.
Esta
integración
adquiere
especial
relevancia
en
contextos
educativos
latinoamericanos,
donde
la
brecha
tecnológica
y
la
formación
docente
en
metodologías
activas
todavía
son
incipientes
(Guaman-Quintanilla
et
al.,
2022). A partir de esta problemática se plantea la necesidad de sistematizar la evidencia
científica disponible sobre el tema.

El objetivo general de este artículo
consiste en
analizar cómo
el Design Thinking
facilita
el
aprendizaje
de
las
matemáticas
y
de
las
ciencias
experimentales
para
el

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

fortalecimiento del pensamiento crítico del estudiantado. Este objetivo se deriva de un
trabajo de titulación de pregrado desarrollado en la Universidad Técnica Particular de
Loja,
cuyo
propósito
fue
examinar
la
pertinencia
de
esta
metodología
en
el
contexto
educativo ecuatoriano.

La revisión de la literatura especializada evidencia un vacío relativo en estudios que
analicen
específicamente
la
aplicación
del
Design
Thinking
en
la
enseñanza
de
las
ciencias exactas dentro de contextos latinoamericanos. Si bien existen investigaciones
consolidadas sobre su implementación en educación superior (McLaughlin
et al.,
2022)
y en disciplinas específicas como la psicología (Tsai, 2021), su aplicación en la enseñanza
de
las
matemáticas
de
niveles
básico
y
medio
permanece
poco
documentada.
En
consecuencia, este artículo contribuye a la sistematización del conocimiento disponible
sobre el tema, articulando evidencia internacional con las particularidades del sistema
educativo ecuatoriano. De igual modo, se espera que los hallazgos presentados sirvan de
referencia
para
futuras
investigaciones
empíricas
que
evalúen
la
implementación
del
Design Thinking en aulas de matemáticas y ciencias experimentales.

ESTADO DEL ARTE

Definición y fundamentos conceptuales del Design Thinking

El Design Thinking constituye una metodología de resolución de problemas complejos
que se originó en el campo del diseño industrial y que, posteriormente, se extendió a
ámbitos como la gestión empresarial y la educación. Se sustenta en la premisa de que las
soluciones más efectivas surgen de la comprensión profunda de las necesidades humanas,
antes que de la aplicación mecánica de procedimientos técnicos preestablecidos (Mount
et al.,
2020). Esta orientación centrada en el usuario diferencia al Design Thinking de las
metodologías
de
enseñanza
tradicionales,
las
cuales
priorizan
la
transmisión
de
contenidos curriculares sobre las particularidades cognitivas del estudiantado. De acuerdo
con Pande y Bharathi (2020), sus fundamentos teóricos se articulan estrechamente con el
constructivismo, en la medida en que ambos enfoques conciben el aprendizaje como un
proceso
activo
de
construcción
de
significados.
Por
consiguiente,
el
pensamiento
de
diseño no debe entenderse únicamente como un conjunto de técnicas creativas, sino como
una postura epistemológica frente al proceso de enseñanza-aprendizaje. Esta concepción
constituye la base conceptual sobre la cual se analizan, en los siguientes apartados, las
fases y las herramientas que integran esta metodología.

Una de las características distintivas del Design Thinking es su naturaleza iterativa y
no lineal, que permite al diseñador, o al docente en el contexto educativo, regresar a etapas
previas del proceso tantas veces como sea necesario. Según Guaman-Quintanilla
et al.
(2022), esta flexibilidad estructural favorece el desarrollo de habilidades de resolución de
problemas y de creatividad entre los estudiantes universitarios que participan en cursos
diseñados bajo este enfoque. En su estudio, realizado con 910 estudiantes de distintas
disciplinas,
se
evidenció
una
mejora
sostenida
en
las
percepciones
de
autoeficacia
creativa
a
lo
largo
del
semestre
académico.
Este
hallazgo
resulta
relevante
porque
demuestra que los beneficios del Design Thinking no se limitan a una fase específica del
proceso
formativo,
sino
que
se
consolidan
progresivamente
durante
su
aplicación

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

continua. En este sentido, la iteración se configura como un principio pedagógico que
legitima
el
error
como
parte
constitutiva
del
aprendizaje,
en
contraposición
con
los
modelos educativos tradicionales que penalizan la equivocación. A partir de esta lógica
iterativa se derivan las cinco fases que estructuran el proceso, las cuales se describen en
el siguiente apartado.

Cabe destacar que el vínculo entre el Design Thinking y el pensamiento crítico ha sido
documentado ampliamente en el contexto de la educación superior. Latorre
et al.
(2020)
sostienen que la aplicación de esta metodología en asignaturas universitarias favorece el
desarrollo simultáneo de la creatividad y del pensamiento crítico, en la medida en que
exige a los estudiantes justificar y argumentar sus decisiones de diseño frente a sus pares.
En particular, los autores señalan que este proceso argumentativo constante fortalece la
capacidad de análisis y de evaluación crítica de soluciones alternativas. Este hallazgo
resulta especialmente pertinente para la enseñanza de las matemáticas, disciplina en la
que
la
argumentación
lógica
constituye
una
competencia
central.
De
ahí
que
el
pensamiento de diseño no solo aporte estrategias didácticas novedosas, sino que también
contribuya directamente al objetivo general planteado en este artículo, relacionado con el
fortalecimiento del pensamiento crítico del alumnado.

Fases del Design Thinking en el proceso educativo

El
proceso
de
Design
Thinking
se
estructura
convencionalmente
en
cinco
fases
iterativas
que,
aunque
presentan
variaciones
terminológicas
entre
distintos
autores,
coinciden
sustancialmente
en
su
secuencia
lógica
(Figura
1).
Dichas
fases
no
deben
interpretarse como una secuencia rígida, sino como un ciclo flexible que el docente puede
recorrer
en
cualquier
dirección
según
las
necesidades
identificadas
en
el
aula.
A
continuación, se describe brevemente cada una de ellas:

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Figura 1. Fases del pensamiento de diseño

Como
se
observa
en
la
Figura
1,
cada
fase
se
vincula
con
un
proceso
cognitivo
específico de descubrimiento, interpretación, oportunidad, experimentación y evolución,
lo que evidencia la progresión lógica del método desde la identificación del problema
hasta su solución evaluada. Öztürk (2021) documenta la aplicación de esta secuencia en
la enseñanza de las ciencias STEM en niveles de educación básica, donde los docentes
reportaron
una
mayor
claridad
en
la
planificación
curricular
al
seguir
estas
fases
de
manera
sistemática.
Asimismo,
la
naturaleza
cíclica
del
proceso
permite
que
los
resultados
obtenidos
en
la
fase
de
evaluación
retroalimenten
nuevamente
la
fase
de
empatía,
generando
así
ciclos
de
mejora
continua
en
la
planificación
docente.
Esta
característica resulta particularmente valiosa para la enseñanza de las matemáticas, dado
que los errores de comprensión detectados en la evaluación pueden reincorporarse al
diseño de nuevas estrategias didácticas. En síntesis, las fases del Design Thinking ofrecen
una estructura metodológica replicable que puede adaptarse a distintos niveles educativos
y contenidos curriculares.

Técnicas metodológicas asociadas a cada fase

Cada
una
de
las
fases
descritas
anteriormente
se
operacionaliza
mediante
técnicas
específicas de recolección y de análisis de información, tal como se muestra en la Figura
2. Alvao
et al.
(2020) documentan el uso de actividades lúdicas, como el juego de captura
de ideas, para fortalecer la fase de idear en contextos de educación formal, evidenciando
mejoras en la participación estudiantil. De manera similar, Kozik
et al.
(2022) identifican
que las técnicas de pensamiento visual y los mapas mentales facilitan la fase de definición
del problema en entornos de digitalización educativa acelerada. Estas técnicas comparten
la característica de fomentar la participación activa del estudiante en la construcción de
su propio proceso de aprendizaje. En consecuencia, la selección adecuada de técnicas por
fase constituye un factor determinante para el éxito de la implementación del Design
Thinking en el aula.

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Figura 2. Técnicas asociadas a las fases del pensamiento de diseño

Como se evidencia en la Figura 2, las técnicas se distribuyen de manera heterogénea
entre las cinco fases, encontrándose una mayor concentración de herramientas en las fases
de
empatizar
y
prototipar.
Esta
distribución
sugiere
que
dichas
fases
concentran
una
mayor
demanda
de
recursos
metodológicos,
posiblemente
debido
a
su
carácter
exploratorio y creativo. En contraste, la fase de definir presenta un número más reducido
de técnicas, lo que podría constituir una limitación metodológica señalada por algunos
autores. No obstante, la disponibilidad de múltiples técnicas por fase permite al docente
seleccionar aquellas que mejor se adapten al contexto y a los recursos disponibles en su
institución educativa. De esta manera, la flexibilidad técnica del Design Thinking refuerza
su viabilidad de aplicación en escenarios educativos con distintos niveles de recursos
tecnológicos.

Herramientas tecnológicas para la enseñanza de las matemáticas y las ciencias
experimentales

La implementación efectiva del Design Thinking en la enseñanza de las matemáticas
requiere de la incorporación de herramientas tecnológicas que faciliten la visualización y
la
manipulación
de
conceptos
abstractos.
En
este
sentido,
Ziatdinov
y Valles
(2022)
destacan que la plataforma GeoGebra integra funciones de modelado, visualización y
programación
que
permiten
a
los
estudiantes
explorar
dinámicamente
contenidos
de
álgebra, geometría y cálculo. Esta integración multifuncional posiciona a GeoGebra como
una
herramienta
especialmente
compatible
con
la
fase
de
prototipado
del
Design
Thinking,
en
la
medida
en
que
permite
construir
representaciones
interactivas
de
soluciones
matemáticas.
De
manera
complementaria,
plataformas
como
Symbolab
ofrecen
retroalimentación
inmediata
sobre
los
procedimientos
de
resolución
de
problemas, lo que favorece la fase de evaluación del proceso. Por tanto, la selección de
herramientas
tecnológicas
debe
responder
a
las
exigencias
específicas
de
cada
fase
metodológica, más que a criterios de disponibilidad institucional.

En el ámbito de la gestión de contenidos y de la comunicación educativa, plataformas
como Moodle y Canvas permiten organizar los recursos didácticos generados durante el
proceso de Design Thinking, mientras que herramientas como Zoom facilitan las sesiones
sincrónicas necesarias para la fase de empatía. Shahrasbi
et al.
(2021) documentan, en un
protocolo de enseñanza orientado al desarrollo de aplicaciones móviles, que la integración

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

de herramientas digitales dentro de un proceso de Design Thinking estructurado mejora
significativamente
la
comprensión
de
conceptos
técnicos
complejos
por
parte
de
los
estudiantes.
Estos
hallazgos
resultan
extrapolables
a
la
enseñanza
de
las
ciencias
experimentales, donde los laboratorios virtuales cumplen una función similar a la de los
prototipos físicos en el diseño industrial. Asimismo, Yedra
et al.
(2021) evidencian que el
desarrollo
de
aplicaciones
móviles
didácticas,
diseñadas
bajo
la
metodología
Design
Thinking,
mejora
el
desempeño
académico
de
niños
con
necesidades
educativas
especiales,
lo
que
confirma
la
adaptabilidad
de
esta
metodología
a
poblaciones
estudiantiles
diversas.
En
consecuencia,
las
herramientas
tecnológicas
no
deben
concebirse como elementos aislados, sino como componentes integrados dentro de las
distintas fases del proceso de diseño pedagógico.

Finalmente,
herramientas
evaluativas
como
Kahoot
y
Quizizz
permiten
operacionalizar
la
fase
de
evaluación
del
Design
Thinking
mediante
mecanismos
gamificados
de
retroalimentación
inmediata.
Cui
et
al.
(2023)
demuestran
que
la
integración del pensamiento computacional
con el aprendizaje matemático basado
en
problemas
incrementa
las
oportunidades
de
aprendizaje
cuando
se
combina
con
estrategias de retroalimentación estructurada. Este hallazgo refuerza la idea de que la fase
evaluativa del Design Thinking no debe limitarse a la calificación sumativa, sino que debe
orientarse hacia la mejora continua del prototipo pedagógico. De este modo, se completa
el panorama de herramientas tecnológicas disponibles para la implementación integral
del Design Thinking en la enseñanza de las matemáticas y las ciencias experimentales.

METODOLOGÍA

La presente investigación se enmarca en un enfoque cualitativo de tipo documental,
orientado a la sistematización e interpretación de la evidencia científica disponible sobre
el
Design
Thinking
en
la
educación
matemática.
Se
aplicó
un
método
sintético-
hermenéutico, el cual combina la síntesis de información proveniente de múltiples fuentes
con la interpretación crítica de sus significados. Este método resulta pertinente cuando el
propósito investigativo consiste en comprender un fenómeno educativo complejo a partir
de
evidencia
previamente
publicada,
más
que
en
generar
datos
primarios
mediante
instrumentos de campo.

La búsqueda de información se realizó en bases de datos académicas indexadas, entre
las cuales se incluyen Scopus, Web of Science, SciELO, Redalyc y Google Académico,
utilizando descriptores en español e inglés tales como Design Thinking, pensamiento de
diseño,
matemáticas,
ciencias
experimentales
y
pensamiento
crítico.
Se
establecieron
como criterios de inclusión que los estudios estuvieran publicados entre los años 2020 y
2024,
que
abordaran
explícitamente
la
aplicación
del
Design
Thinking
en
contextos
educativos
y
que
contaran
con
acceso
abierto
o
disponibilidad
institucional.
Se
excluyeron aquellos documentos que abordaran el Design Thinking exclusivamente en
contextos empresariales sin vinculación con procesos de enseñanza-aprendizaje. Como
resultado de este proceso de selección, se conformó un corpus documental de quince
investigaciones, cuya caracterización se presenta en la Tabla 1. Este corpus constituyó la
base empírica sobre la cual se desarrolló el análisis interpretativo posterior.

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

Para
la
organización
de
la
información
recopilada
se
emplearon
técnicas
de
representación
gráfica,
tales
como
mapas
mentales
y
diagramas
de
árbol,
los
cuales
permitieron identificar relaciones conceptuales entre las fases del Design Thinking, las
técnicas
asociadas
y
los
beneficios
reportados
en
la
literatura.
De
manera
complementaria, se utilizó un gestor de referencias bibliográficas para la organización y
la verificación de las fuentes citadas a lo largo del artículo. El procedimiento de análisis
se desarrolló en tres etapas secuenciales: en primer lugar, la lectura exploratoria de los
documentos seleccionados; posteriormente, la codificación temática de los hallazgos en
función de las fases del Design Thinking; y, finalmente, la triangulación interpretativa de
los resultados con el objetivo general de la investigación. Este procedimiento garantiza la
replicabilidad del análisis desarrollado, en la medida en que los criterios de búsqueda,
selección
y
codificación
quedan
explícitamente
documentados.
A
continuación,
se
presenta la caracterización del corpus documental analizado (Tabla 1).

Tabla 1. Corpus documental analizado sobre Design Thinking en educación (2020-
2024)

Autor(es) y
año

País

Enfoque
metodológico

Muestra

Hallazgo principal

Alvao
et al.
(2020)

Colombia

Cualitativo,
actividad lúdica

Estudiantes de
educación
formal

Las actividades
lúdicas fortalecen la
fase de idear

Pande y
Bharathi
(2020)

India

Teórico-
conceptual

No aplica

Fundamenta el DT en
el constructivismo

Mount
et al.
(2020)

Australia

Teórico-
conceptual

No aplica

El DT favorece la
resolución de
problemas complejos

Latorre
et
al.
(2020)

España

Cuantitativo

Estudiantes
universitarios

El DT incrementa
creatividad y
pensamiento crítico

Shahrasbi
et
al.
(2021)

Estados
Unidos

Cualitativo,
protocolo
docente

Estudiantes de
sistemas de
información

La integración
tecnológica mejora la
comprensión técnica

Yedra
et al.
(2021)

Ecuador

Estudio de caso

Niños con
síndrome de
Down

Mejora el desempeño
académico mediante
apps móviles

Öztürk
(2021)

Turquía

Revisión
documental

Educación
básica STEM

El DT clarifica la
planificación
curricular

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

Tsai (2021)

Taiwán

Cualitativo

Estudiantes de
psicología

Desarrolla habilidades
integrativas

Guaman-
Quintanilla
et al.
(2022)

Ecuador /
Bélgica

Cuantitativo
longitudinal

910 estudiantes
universitarios

Mejora sostenida en
creatividad y
resolución de
problemas

McLaughlin
et al.
(2022)

Estados
Unidos

Cualitativo
multicaso

Cuatro
universidades

Aumenta la
resolución de
problemas complejos

Kozik
et al.
(2022)

Ucrania

Analítico-
descriptivo

Estudiantes de
educación
superior

El DT impulsa la
creatividad en la
digitalización

Fowler
et
al.
(2023)

Australia

Revisión
bibliométrica

Investigación
basada en
diseño

Los prototipos
curriculares impactan
la práctica docente

Cui
et al.
(2023)

China /
Hong
Kong

Cuasiexperimen
tal

Estudiantes de
primaria

El pensamiento
computacional
potencia el
aprendizaje
matemático

Ziatdinov y
Valles
(2022)

Corea del
Sur / EE.
UU.

Analítico-
descriptivo

No aplica

GeoGebra potencia la
visualización de
contenidos STEM

Romero
Caballero
et
al.
(2024)

Colombia

Cuantitativo
institucional

5186
estudiantes
universitarios

El aprendizaje basado
en retos mejora el
desempeño
académico

Nota: Elaboración propia a partir del corpus documental revisado entre 2020 y 2024.

Como
se
observa
en
la
Tabla
1,
el
corpus
documental
analizado
incluye
estudios
desarrollados en contextos geográficos diversos, entre los que destacan Ecuador, Estados
Unidos, Ucrania y Colombia, lo que evidencia el carácter internacional del fenómeno
estudiado. En términos metodológicos, predominan los diseños cualitativos y mixtos,
aunque también se identificaron estudios cuantitativos con muestras amplias, como el
desarrollado por Guaman-Quintanilla
et al.
(2022) con 910 participantes. Esta diversidad
metodológica fortalece la validez del análisis interpretativo desarrollado, en la medida en
que permite contrastar hallazgos obtenidos mediante distintos abordajes investigativos.
De igual modo, la heterogeneidad de los niveles educativos abordados desde la educación
básica hasta la educación superior permite generalizar de manera prudente los hallazgos
hacia distintos contextos de aplicación.

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Beneficios evidenciados del Design Thinking en el aprendizaje de conceptos
matemáticos

El
análisis
del
corpus
documental
evidencia
que
la
implementación
del
Design
Thinking
genera
beneficios
consistentes
en
el
rendimiento
académico
y
en
la
participación estudiantil, particularmente en asignaturas de alta exigencia cognitiva como
las
matemáticas.
McLaughlin
et
al.
(2022),
en
un
estudio
desarrollado
en
cuatro
universidades
estadounidenses,
documentan
que
los
estudiantes
expuestos
a
esta
metodología reportan una mayor capacidad de resolución de problemas complejos en
comparación con métodos de enseñanza tradicionales. De manera similar, Tsai (2021)
evidencia que la integración del Design Thinking en un curso universitario permite el
desarrollo de habilidades integrativas, tales como la capacidad de sintetizar información
proveniente de distintas fuentes disciplinares. Estos hallazgos sugieren que los beneficios
de
la
metodología
trascienden
el
ámbito
disciplinar
específico,
lo
que
respalda
su
pertinencia para la enseñanza de las ciencias exactas. En consecuencia, se puede afirmar
que el Design Thinking constituye una estrategia pedagógica transferible entre distintas
áreas del conocimiento.

En el ámbito específico de la educación matemática, Fowler
et al.
(2023) señalan que
la investigación basada en diseño enfoque estrechamente vinculado al Design Thinking-
ha permitido el desarrollo de prototipos curriculares con impacto real en las prácticas
docentes cotidianas. Los autores destacan, sin embargo, que la escalabilidad de estos
prototipos
hacia
contextos
institucionales
amplios
continúa
representando
un
desafío
pendiente. Esta limitación resulta relevante para el objetivo del presente artículo, en la
medida
en
que
evidencia
que
los
beneficios
documentados
suelen
concentrarse
en
experiencias piloto de alcance limitado. No obstante, Romero Caballero
et al.
(2024)
documentan
que
la
implementación
institucional
del
aprendizaje
basado
en
retos
combinado con el Design Thinking, en una muestra de más de cinco mil estudiantes
universitarios
colombianos,
produjo
mejoras
sostenidas
en
el
desempeño
académico
durante
varios
periodos
académicos
consecutivos.
Este
hallazgo
contrarresta
parcialmente
la
limitación
señalada
por
Fowler
et
al.
(2023),
al
demostrar
que
la
escalabilidad institucional del método es posible cuando se acompaña de una estrategia
organizacional sólida.

Al contrastar estos hallazgos con el objetivo general del presente artículo, se evidencia
que
el
Design
Thinking
efectivamente
contribuye
al
mejoramiento
del
rendimiento
académico
en
matemáticas,
particularmente
cuando
se
articula
con
una
planificación
institucional
de
mediano
plazo.
Cabe
destacar
que
ninguno
de
los
estudios
revisados
reporta efectos negativos sobre el desempeño estudiantil derivados de la implementación
de
esta
metodología.
Por
el
contrario,
los
efectos
reportados
son
consistentemente
positivos,
aunque
de
magnitud
variable
según
el
contexto
institucional
y
el
nivel
educativo analizado. De ahí que los hallazgos aquí sistematizados respalden la pertinencia
de
continuar
explorando
la
aplicación
del
Design
Thinking
en
contextos
educativos
latinoamericanos, en particular en el sistema educativo ecuatoriano.

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

Aporte de las herramientas tecnológicas identificadas por fase del proceso

El análisis del corpus documental permitió sistematizar la relación entre las cinco fases
del Design Thinking y las herramientas tecnológicas más frecuentemente asociadas a cada
una
de
ellas,
tal
como
se
presenta
en
la
Tabla
2.
Esta
sistematización
responde
directamente
al propósito de identificar las herramientas tecnológicas que facilitan la
enseñanza de las matemáticas y las ciencias experimentales.

Tabla 2
.
Herramientas tecnológicas asociadas a las fases del Design Thinking en la
enseñanza de las matemáticas

Fase del
proceso

Herramienta tecnológica

Función pedagógica principal

Empatizar

Zoom, Google Forms

Recolectar necesidades de aprendizaje
mediante encuestas y sesiones
sincrónicas

Definir

Moodle, Canvas

Organizar y delimitar el problema
didáctico a partir de los recursos
curriculares

Idear

GeoGebra, mapas mentales
digitales

Visualizar dinámicamente alternativas
de solución matemática

Prototipar

GeoGebra, aplicaciones
móviles didácticas

Construir representaciones interactivas
de la planificación de clase

Evaluar

Kahoot, Quizizz, Symbolab

Verificar el aprendizaje mediante
retroalimentación gamificada e
inmediata

Nota: Elaboración propia a partir de Ziatdinov y Valles (2022), Shahrasbi et al. (2021), Yedra
et al. (2021) y Cui et al. (2023).

Como se muestra en la Tabla 2, las herramientas tecnológicas identificadas cumplen
funciones diferenciadas según la fase del proceso en la que se emplean, lo que confirma
que su integración debe planificarse de manera intencionada y no aleatoria. En particular,
se observa que las herramientas de visualización dinámica, como GeoGebra, concentran
su mayor utilidad en las fases de idear y prototipar, mientras que las plataformas de
evaluación gamificada, como Kahoot y Quizizz, se orientan preferentemente hacia la fase
de evaluación (Ziatdinov y Valles, 2022; Cui
et al.,
2023). Esta especialización funcional
sugiere
que
la
efectividad
del
Design
Thinking
no
depende
únicamente
de
la
disponibilidad tecnológica, sino de la correspondencia entre la función de la herramienta
y
las
exigencias
cognitivas
de
cada
fase.
Shahrasbi
et
al.
(2021)
refuerzan
esta
interpretación al señalar que la integración desarticulada de herramientas digitales, sin
una
correspondencia
clara
con
las
fases
metodológicas,
reduce
significativamente
su
impacto pedagógico. En consecuencia, se recomienda que los docentes reciban formación

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

específica sobre la correspondencia entre herramientas y fases, más que una capacitación
genérica en competencias digitales.

Un
hallazgo
particularmente
relevante
para
la
enseñanza
de
las
ciencias
experimentales se deriva del estudio de Yedra
et al.
(2021), quienes documentan que el
desarrollo de una aplicación móvil didáctica, diseñada siguiendo las fases del Design
Thinking, incrementó el número de actividades resueltas correctamente por niños con
síndrome
de
Down,
incluso
en
comparación
con
métodos
de
enseñanza
previamente
empleados. Este hallazgo resulta significativo porque demuestra la adaptabilidad de la
metodología
a
poblaciones
estudiantiles
con
necesidades
educativas
especiales,
ampliando así el alcance potencial de su aplicación. De manera complementaria, este caso
evidencia que las fases de prototipado y evaluación pueden iterarse múltiples veces antes
de alcanzar una solución tecnológica satisfactoria, sin que ello constituya un fracaso del
proceso. Por el contrario, dichas iteraciones deben interpretarse como parte constitutiva
del método, en tanto reflejan su naturaleza flexible y centrada en el usuario. Este hallazgo
confirma, además, que las herramientas tecnológicas no sustituyen la mediación docente,
sino que la complementan dentro de un proceso pedagógico intencionalmente diseñado.

Influencia del Design Thinking en el pensamiento crítico, la motivación y la
creatividad

Uno de los hallazgos más consistentes en el corpus documental analizado se relaciona
con el impacto positivo del Design Thinking sobre el pensamiento crítico y la motivación
del estudiantado. Latorre
et al.
(2020) demuestran, mediante un estudio desarrollado en
el
contexto
universitario
español,
que
la
aplicación
de
esta
metodología
incrementa
significativamente la capacidad argumentativa y de evaluación crítica de soluciones entre
los
estudiantes
participantes.
De
manera
complementaria,
Guaman-Quintanilla
et
al.
(2022)
evidencian
que
estos
efectos
se
mantienen
estables
a
lo
largo
de
un
semestre
académico completo, lo que sugiere que no se trata de un efecto novedad transitorio.
Kozik
et al.
(2022) añaden que, en contextos de digitalización educativa acelerada, el
Design Thinking contribuye al desarrollo de la creatividad como respuesta adaptativa
frente
a
la
incertidumbre
tecnológica.
En
conjunto,
estos
hallazgos
respaldan
directamente el objetivo general de este artículo, relacionado con el fortalecimiento del
pensamiento crítico mediante la aplicación de esta metodología.

Cabe destacar que el desarrollo del pensamiento crítico documentado en estos estudios
no se limita a la capacidad de resolver problemas matemáticos específicos, sino que se
extiende a la capacidad de cuestionar supuestos y de proponer soluciones alternativas
frente
a
problemas
complejos,
denominados
en
la
literatura
wicked
problems.
Esta
capacidad resulta particularmente valiosa en la enseñanza de las ciencias experimentales,
donde
los
estudiantes
deben
frecuentemente
diseñar
procedimientos
propios
para
verificar hipótesis. De ahí que el pensamiento de diseño no deba entenderse como una
técnica exclusiva de la asignatura de matemáticas, sino como una competencia transversal
aplicable
a
la
totalidad
del
currículo
de
ciencias
exactas.
Sin
embargo,
es
necesario
advertir que la magnitud de estos beneficios varía considerablemente según el nivel de
formación docente en la metodología, tal como se discute en el siguiente apartado.

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

Limitaciones y retos identificados para su implementación

A
pesar
de
los
beneficios
documentados,
el
corpus
analizado
también
evidencia
limitaciones
relevantes
para
la
implementación
del
Design
Thinking
en
contextos
educativos
con
recursos
restringidos.
Öztürk
(2021)
señala
que
la
fase
de
empatía
representa uno de los principales desafíos de la metodología, debido a que los estudiantes
de menor edad tienden a mostrarse reticentes a expresar abiertamente sus dificultades de
aprendizaje. Esta limitación coincide con lo identificado en el trabajo de titulación que
dio
origen
a
este
artículo,
donde
se
observó
que
muchos
docentes
no
consideran
sistemáticamente
las
opiniones
del
alumnado
al
momento
de
planificar
sus
clases.
Adicionalmente, Pande y Bharathi (2020) advierten que la fundamentación teórica del
Design Thinking en el ámbito educativo continúa siendo incipiente, lo que dificulta su
evaluación mediante indicadores estandarizados. Por tal motivo, se requiere una mayor
producción
de
estudios
empíricos
que
permitan
consolidar
marcos
de
evaluación
específicos para esta metodología en contextos escolares.

Otra limitación relevante identificada en
el corpus documental se relaciona con la
disponibilidad
tecnológica
desigual
entre
instituciones
educativas,
particularmente
en
contextos rurales o de bajos recursos. Mount
et al.
(2020) señalan que la aplicación del
Design Thinking mediante procesos de crowdsourcing, o colaboración masiva, requiere
de una infraestructura digital robusta que no todas las instituciones educativas poseen.
Esta brecha tecnológica podría profundizar las desigualdades educativas existentes si la
metodología
se
implementa
sin
considerar
las
particularidades
contextuales
de
cada
institución. En contraposición, Alvao
et al.
(2020) demuestran que actividades lúdicas de
bajo costo tecnológico, como el juego de captura de ideas, permiten aplicar los principios
del Design Thinking sin requerir infraestructura digital sofisticada. Este hallazgo resulta
especialmente
relevante
para
el
contexto
educativo
ecuatoriano,
en
el
cual
coexisten
instituciones con niveles de acceso tecnológico marcadamente heterogéneos.

En
síntesis,
los
hallazgos
discutidos
en
este
apartado
evidencian
que
el
Design
Thinking
constituye
una
metodología
pedagógica
con
beneficios
consistentes
para
el
aprendizaje de las matemáticas y las ciencias experimentales, aunque su implementación
exitosa
depende
de
factores
contextuales
relacionados
con
la
formación
docente
y
la
disponibilidad tecnológica institucional. Estos hallazgos permiten responder de manera
integral al objetivo general planteado al inicio de este artículo. A partir de esta discusión,
se derivan las conclusiones que se presentan en el siguiente apartado, las cuales sintetizan
los principales aportes del estudio y sus implicaciones para la práctica educativa.

CONCLUSIONES

El objetivo general de este artículo consistió en analizar cómo el Design Thinking
facilita
el
aprendizaje
de
las
matemáticas
y
de
las
ciencias
experimentales
para
el
fortalecimiento del pensamiento crítico del estudiantado. A partir del análisis sintético-
hermenéutico
desarrollado,
se
concluye
que
esta
metodología
constituye
un
marco
pedagógico flexible, estructurado en cinco fases iterativas, que permite a los docentes
diseñar
experiencias
de
aprendizaje
centradas
en
las
necesidades
cognitivas
del
alumnado. Este hallazgo confirma la pertinencia del objetivo planteado, en la medida en

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Revista Ciencia Kawsay | Vol. 03 | Núm. 01 | enero - junio | 2026

que
evidencia
una
relación
directa
entre
la
aplicación
de
la
metodología
y
el
fortalecimiento
de
competencias
de
pensamiento
crítico,
particularmente
en
lo
relacionado con la capacidad argumentativa y la resolución de problemas complejos.

Asimismo, se concluye que las herramientas tecnológicas identificadas -entre las que
destacan GeoGebra, Symbolab, Moodle, Zoom, Kahoot y Quizizz- cumplen funciones
diferenciadas
según
la
fase
del
proceso
en
la
que
se
integran,
por
lo
que
su
implementación exitosa requiere de una planificación docente intencionada. La evidencia
sistematizada
demuestra
que
la
efectividad
de
estas
herramientas
no
depende
exclusivamente
de
su
sofisticación
tecnológica,
sino
de
su
correspondencia
con
las
exigencias cognitivas de cada fase metodológica. De igual modo, se evidenció que el
Design
Thinking
presenta
una
notable
adaptabilidad
hacia
poblaciones
estudiantiles
diversas, incluyendo estudiantes con necesidades educativas especiales, lo que amplía
significativamente su potencial de aplicación en el sistema educativo.

No obstante, los beneficios documentados, la implementación del Design Thinking
enfrenta
retos
relacionados
con
la
formación
docente
en
la
metodología
y
con
la
disponibilidad
tecnológica
institucional,
particularmente
en
contextos
educativos
con
recursos limitados. Estos hallazgos sugieren que la adopción exitosa de esta metodología
requiere
de
políticas
institucionales
que
acompañen
la
capacitación
docente
con
inversiones
sostenidas
en
infraestructura
tecnológica.
En
contraposición
con
una
adopción
improvisada,
la
evidencia
respalda
una
implementación
gradual
y
contextualizada, que priorice inicialmente actividades de bajo costo tecnológico antes de
escalar hacia herramientas digitales más sofisticadas.

Finalmente, se concluye que el Design Thinking constituye una alternativa pedagógica
viable
y
pertinente
para
transformar
la
enseñanza
de
las
matemáticas
y
las
ciencias
experimentales
en
el
contexto
educativo
ecuatoriano,
aunque
su
evaluación
empírica
específica en dicho contexto permanece como una tarea pendiente. Se recomienda, por
tanto,
que
futuras
investigaciones
desarrollen
estudios
de
campo
que
evalúen
la
implementación
real
de
esta
metodología
en
instituciones
educativas
ecuatorianas,
contrastando los hallazgos aquí sistematizados con evidencia empírica primaria. De este
modo, el presente artículo constituye un punto de partida conceptual y metodológico para
investigaciones futuras orientadas a fortalecer la calidad de la enseñanza de las ciencias
exactas mediante metodologías activas centradas en el estudiante.

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