Revisión sistemática sobre la instrucción y el aprendizaje de matemática en educación secundaria y universitaria

Autores/as

  • Joaquim Valls Morató Autor/a

DOI:

https://doi.org/10.59758/rcci.2026.4.e63

Palabras clave:

Enseñanza de las matemáticas, Memoria de trabajo, Métodos de enseñanza, Ansiedad matemática

Resumen

Introducción: la instrucción de las matemáticas representa un desafío constante debido a la elevada carga cognitiva que implica el procesamiento de conceptos abstractos. La limitada memoria de trabajo dificulta la comprensión durante las sesiones presenciales, especialmente cuando no se emplean estrategias instruccionales adecuadas. Objetivo: esta revisión sistemática tiene como propósito analizar la interrelación entre carga cognitiva, memoria de trabajo, ansiedad matemática y métodos de instrucción de las matemáticas en educación superior. Método: se ha seguido el protocolo PRISMA realizando búsquedas en tres bases de datos académicas (Web of Science, Scopus y ERIC). Se aplicaron criterios PICO ajustados para seleccionar 25 estudios empíricos publicados entre 2020 y 2025. Resultados: los hallazgos muestran que la gestión adecuada de la carga cognitiva potencia el rendimiento académico al optimizar la utilización de la memoria de trabajo. Además, se evidencia el papel modulador de la ansiedad matemática sobre el funcionamiento de esta. Conclusiones: la integración de enfoques pedagógicos basados en principios cognitivos mejora la comprensión matemática, favorece la consolidación en la memoria y reduce la carga cognitiva innecesaria. Se destaca la importancia de formar al profesorado en estrategias de gestión cognitiva y de atender a los factores afectivos.

 

 

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

Ali M., M. (2021). Predictive validity of cognitive load patterns in mathematical problem-solving stereotypical thinking in the inferential statistics course among psychology department students. Bioscience Biotechnology Research Communications, 14(2), 635-645. https://n9.cl/72chk

Alloway, T. P. & Alloway, R. G. (2014). Understanding working memory. Publicaciones SAGE. https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/understanding-working-memory/book241272

Baddeley, A. D. (2012). Working memory: Theories, models, and controversies. Annual Review of Psychology, 63, 1–29. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-120710-100422

Barbieri, C. A.; Miller-Cotto, D.; Clerjuste, S. N. & Chawla, K. (2023). A meta-analysis of the worked examples effect on mathematics performance. Educational Psychology Review, 35(1), 11–43. https://doi.org/10.1007/s10648-023-09745-1

Cowan, N. (2008). What are the differences between long-term, short-term, and working memory? Progress in Brain Research, 169, 323–338. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(07)00020-9

Cruz S., A. (2022). Revisión de metodologías de enseñanza en la asignatura de matemáticas y el papel del docente en su implementación [Trabajo de Máster, Universidad Europea de Madrid]. http://hdl.handle.net/20.500.12880/2878

Dehaene, S. (2016). El cerebro matemático. Siglo XXI Editores. https://www.sigloventiuno.com/libro/el-cerebro-matematico

de Mooij, S. M.; Kirkham, N. Z.; Raijmakers, M. E.; van der Maas, H. L. & Dumontheil, I. (2020). Should online math learning environments be tailored to individuals’ cognitive profiles? Journal of Experimental Child Psychology, 191, 104730. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2019.104730

Ei, W. Y. & Oo, C. Z. (2023). Effects of a working memory training program on secondary school students' mathematics achievement. Mathematics Teaching Research Journal, 15(5), 177–192. https://n9.cl/5w7xo

Fehringer, B. C. & Was, C. A. (2022). The relation between working memory and mathematics performance among students in math-intensive STEM programs. Intelligence, 92, 101649. https://doi.org/10.1016/j.intell.2022.101649

Feng, T. (2024). The impact of cloud technology and the MatLab app on the academic performance and cognitive load of further mathematics students. Education and Information Technologies, 29(11), 13577–13593. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12183-1

Finell, J.; Sammallahti, E.; Korhonen, J.; Eklöf, H. & Jonsson, B. (2021). Working memory and its mediating role on the relationship of math anxiety and math performance: A meta-analysis. Frontiers in Psychology, 12, 798090. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.798090

Gathercole, S. E. & Alloway, T. P. (2008). Working memory and learning: A practical guide for teachers. SAGE Publications. https://us.sagepub.com/en-us/nam/working-memory-and-learning/book233160

Gupta, R. (2020). Cognitive load in solving mathematics problems: Validating the role of motivation and the interaction among prior knowledge, worked examples, and task difficulty. International Journal of Educational and Pedagogical Sciences, 14(12), 1171–1176.

https://zenodo.org/record/3882033

Gupta, U. & Zheng, R. Z. (2020). Cognitive load in solving mathematics problems: Validating the role of motivation and the interaction among prior knowledge, worked examples, and task difficulty. European Journal of STEM Education, 5(1), 5. https://doi.org/10.20897/ejsteme/9256

Gutiérrez-Guillén, E. S.; Chaparro-Sánchez, R. y Soto-Bañuelos, E. (2023). Revisión sistemática de las matemáticas en el NMS y el uso de la tecnología para mejora en los índices de reprobación. Memorias de la Décima Tercera Conferencia Iberoamericana de Complejidad, Informática y Cibernética (CICIC 2023). Universidad Autónoma de Querétaro, 61-65. https://doi.org/10.54808/CICIC2023.01.61

Kahsay, G. (2021). The effect of blended learning on mathematics cognitive demand and cognitive load in learning calculus of several variables at universities in Tigray, Ethiopia. Education and Information Technologies, 26, 5207–5225. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10534-3

Kertil, M. (2020). Covariational reasoning of prospective mathematics teachers: How do dynamic animations affect? Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 11(2), 312–342. https://doi.org/10.16949/turkbilmat.640094

Kuntze, S. & Dreher, A. (2021). Comparing a digital and a non-digital embodied learning intervention in geometry: Can technology facilitate? ZDM – Mathematics Education, 53, 1455–1467. https://doi.org/10.1007/s11858-021-01292-w

Lee, H. M. & Ayres, P. (2024). The worked-example effect and a mastery approach goal orientation. Education Sciences, 14(6), 597. https://doi.org/10.3390/educsci14060597

Liljedahl, P. (2021). Remembering learning mathematics – we can run but we can't hide. ZDM – Mathematics Education, 53, 1423–1432. https://doi.org/10.1007/s11858-021-01275-x

López-Aymes, G.; García-Sánchez, J. N.; Pérez-Ara, M. A. & Hernández-Torrano, D. (2021). Cognitive and attitudinal factors involved in mathematical performance in high school students. Frontiers in Psychology, 12, 726520. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.726520

Martínez R., E. Y. (2023). Relación entre la memoria de trabajo y el desempeño en matemáticas. Ciencia Latina, 7(2), 8468-8482. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i2.5969

Moraga, J. y Cartes-Velásquez, R. (2015). Pautas de chequeo, parte II: QUOROM y PRISMA. Revista Chilena de Cirugía, 67(3), 325–330. https://doi.org/10.4067/S0718-40262015000300015

Mubark, M. M.; Al-Shannaq, Y. A. & Leppavirta, J. (2020). Comparing math anxiety of scientific faculties students as related to achievement, and some variables. International Journal of Instruction, 13(2), 849–864. https://doi.org/10.29333/iji.2020.13257a

Nacar, S. & Yaman, H. (2021). Evolution of pre-service mathematics teachers' spatial visualisation skills during a cognitive load theory-based education. Journal of Education and Training Studies, 9(1), 10–18. https://doi.org/10.11114/jets.v9i1.5082

Nguyen, M.; Gillies, R. M. & Renshaw, P. (2021). Checkpoints for online mathematics students with learning challenges. Australasian Journal of Educational Technology, 37(1), 64–77. https://doi.org/10.14742/ajet.6172

Paas, F. A. & Sweller, J. (2003). Cognitive Load Theory and Instructional Design: Recent Developments. Educational Psychologist, 38(1), 1-4. https://doi.org/10.1207/S15326985EP3801_1

Paas, F. G. & van Merriënboer, J. J. G. (1994). Variability of worked examples and transfer of geometrical problem-solving skills: A cognitive-load approach. Journal of Educational Psychology, 86(1), 122–133. https://doi.org/10.1037/0022-0663.86.1.122

Page, M. J.; McKenzie, J. E.; Bossuyt, P. M.; Boutron, I.; Hoffmann, T. C.; Mulrow, C. D.; Shamseer, L.; Tetzlaff, J. M.; Akl, E. A.; Brennan, S. E.; Chou, R.; Glanville, J.; Grimshaw, J. M.; Hróbjartsson, A.; Lalu, M. M.; Li, T.; Loder, E. W.; Mayo-Wilson, E.; McDonald, S. … Moher, D. (2021). Declaración PRISMA 2020: Una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Revista Española de Cardiología, 74(9), 790–799. https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016

Passolunghi, M. C. & Caviola, S. (2021). Working memory and mathematical learning disability: A review of evidence and implications for teaching. Frontiers in Psychology, 12, 637999. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.637999

Pelegrina, S.; Justicia-Galiano, M. J.; Martín-Puga, M. E. & Linares, R. (2020). Math anxiety and working memory updating: Difficulties in retrieving numerical information from working memory. Frontiers in Psychology, 11, 669. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00669

Puma, J. E.; Mendoza, J. A. y Cárdenas, V. C. (2024). Memoria de trabajo en los aprendizajes: Una revisión sistemática. Horizontes. Revista de Investigación en Ciencias de la Educación, 8(32), 464–472. https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v8i32.737

Reinhold, F.; Strohmaier, A.; Finger-Collazos, Z. & Reiss, K. (2021). Considering teachers’ beliefs, motivation, and emotions regarding teaching mathematics with digital tools: The effect of an in-service teacher training. Frontiers in Education, 6, 1-12. https://doi.org/10.3389/feduc.2021.723869

Ronney, R. R. & Abu M. A. (2024). Working memory and mathematics performance. Asian Pendidikan, 4(2), 16–22. https://doi.org/10.53797/aspen.v4i2.3.2024

Ruiz, J.; Caballero, J. E. A. P. y Panduro-Ramírez, J. (2021). Una revisión sistemática sobre el aprendizaje remoto de la matemática. Espirales Revista Multidisciplinaria de Investigación, 5(37), 63–83. https://doi.org/10.31876/er.v5i37.793

Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257–285. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1202_4

Sweller, J.; Ayres, P. & Kalyuga, S. (2011). Cognitive load theory. Springer.

Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G., & Paas, F. G. W. C. (2019). Cognitive architecture and instructional design: 20 years later. Educational Psychology Review, 31(2), 261–292.

https://doi.org/10.1007/s10648-019-09465-9

Sweller, J.; van Merriënboer, J. J. G. y Paas, F. (2023). Arquitectura cognitiva y diseño instruccional: 25 años después. Educational Psychology Review, 35(1), 12. https://doi.org/10.1007/s10648-022-09688-z

Tello A., S. E.; Bautista S., F. E.; Figueroa R., E. M. y Vinueza P., H. A. (2025). Aspectos cognitivos del aprendizaje y enseñanza de las matemáticas. Una revisión sistemática. RECIMUNDO, 9(1), 38–50.

https://recimundo.com/index.php/es/article/view/2475/3236

van Merriënboer, J. J. G.; Kirschner, P. A. & Kester, L. (2003). Taking the load off a learner’s mind: Instructional design for complex learning. Educational Psychologist, 38(1), 5–13. https://doi.org/10.1207/S15326985EP3801_2

van Merriënboer, J. J. G. & Sweller, J. (2005). Cognitive load theory and complex learning: Recent developments and future directions. Educational Psychology Review, 17, 147–177. https://doi.org/10.1007/s10648-005-3951-0

Verde, R. O.; Sandoval, M. B. y Pesantes, J. M. (2024). Metodologías innovadoras en la enseñanza de la matemática: Un análisis sobre la efectividad y barreras emergentes. South Florida Journal of Development, 5(9), 1–18. https://doi.org/10.46932/sfjdv5n9-044

Villamizar, G.; Araujo, T. Y. y Trujillo, W. J. (2020). Relación entre ansiedad matemática y rendimiento académico en matemáticas en estudiantes de secundaria. Ciencias Psicológicas, 14(1), e2174. https://doi.org/10.22235/cp.v14i1.2174

Zhang, L. & Li, Y. (2023). The impact of math anxiety on working memory and academic performance in high school students. Journal of Educational Psychology, 115(3), 456–472. https://doi.org/10.1037/edu0000758

Ziyan, W.; Yi, Z.; Jiumin, Y. & Yun, P. (2024). Comparing technologies in teaching training: A study on the impact of cognitive load and 360-degree videos on pre-service teachers' observations. Education and Information Technologies, 13595–13616. https://faculty.snnu.edu.cn/pizhongling/en/lwcg/123220/content/118927.htm

EM

Descargas

Publicado

2026-06-26

Número

Sección

Artículo proveniente de investigación o revisión de literatura

Categorías

Cómo citar

Revisión sistemática sobre la instrucción y el aprendizaje de matemática en educación secundaria y universitaria. (2026). Revista Científica Cuadernos De Investigación, 4, 1-23. https://doi.org/10.59758/rcci.2026.4.e63

Artículos similares

1-10 de 57

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.