Volumen 14, Número 2, Abril - Junio, 2026, Páginas 47 al 61DOI: https://doi.org/10.37787/at77xr55ARTÍCULO ORIGINAL Herramientas digitales, competencias digitales y su relación con el rendimiento académico en ecuaciones diferenciales de estudiantes en Ingeniería Digital tools, digital competencies and heir relationship to Engineering students’ academic performance in differential equationsEnny Román , Oscar Larios *, Hayde Vásquez y Fernando Llatas RESUMENEl uso de herramientas digitales especializadas ha cobrado mayor relevancia en la enseñanza de las matemáticas universitarias; sin embargo, la evidencia sobre su relación con las competencias digitales y el rendimiento académico continúa siendo heterogénea. En este contexto, el presente estudio analizó la asociación entre estas variables en estudiantes del curso de Ecuaciones Diferenciales de la Universidad Nacional de Jaén. Desarrollándose una investigación con enfoque cuantitativo, alcance correlacional y diseño no experimental de corte transversal, en la que participaron 33 estudiantes. La información se obtuvo mediante cuestionarios previamente validados con una consistencia interna superior a 0.95 (alfa ordinal) y se analizó mediante el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados evidenciaron una relación positiva moderada y estadísticamente significativa entre el uso de herramientas digitales y el rendimiento académico (ρ = 0.533; p = 0.001), mientras que las competencias digitales no mostraron una asociación significativa con el rendimiento académico (ρ = 0.122; p = 0.498). Aunque la mayoría de los estudiantes alcanzó un nivel bueno de competencias digitales, el desempeño académico presentó una mayor asociación con el empleo de herramientas digitales especializadas. Se concluye que la incorporación sistemática de estos recursos puede contribuir al aprendizaje de las matemáticas en estudiantes de ingeniería.Palabras clave: Competencias digitales; herramientas digitales; rendimiento académico; educación superior; ecuaciones diferenciales.ABSTRACTThe use of specialized digital tools has become increasingly important in university mathematics education; however, the evidence regarding their relationship with digital competencies and academic performance remains mixed. In this context, the present study analyzed the association between these variables among students in the Differential Equations course at the National University of Jaén. The study employed a quantitative approach with a correlational scope and a non-experimental cross-sectional design, involving 33 students. Data were collected using previously validated questionnaires with an internal consistency coefficient greater than 0.95 (ordinal alpha) and analyzed using Spearman’s correlation coefficient. The results showed a moderate and statistically significant positive relationship between the use of digital tools and academic performance (ρ = 0.533; p = 0.001), while digital competencies did not show a significant association with academic performance (ρ = 0.122; p = 0.498). Although most students achieved a good level of digital competencies, academic performance was more strongly associated with the use of specialized digital tools. It is concluded that the systematic incorporation of these resources can contribute to mathematics learning among engineering students.Keywords: digital tools; digital competencies; academic performance; differential equations; engineering education.* Autor para correspondenciaINTRODUCCIÓNLa incorporación de tecnologías digitales en la educación superior ha experimentado un crecimiento importante durante los últimos años, generando cambios en los procesos de enseñanza y aprendizaje y favoreciendo la utilización de recursos tecnológicos que contribuyen al desarrollo de competencias académicas y profesionales (UNESCO, 2023). En las carreras de ingeniería, donde la formación matemática constituye uno de los ejes fundamentales del proceso formativo, las herramientas digitales especializadas, como GeoGebra y MATLAB, han adquirido una importancia creciente debido a que facilitan la visualización, modelación y resolución de problemas matemáticos complejos (Ziatdinov & Jr., 2022). Diversas investigaciones han estudiado el aporte de las herramientas digitales en la enseñanza de las matemáticas, encontrando resultados favorables en distintos niveles de formación. Entre los principales beneficios se encuentra una mejor comprensión de conceptos abstractos, debido a que estas herramientas permiten representar de manera gráfica procesos que, mediante procedimientos tradicionales, suelen presentar mayor dificultad para los estudiantes. De igual manera, se ha reportado que el empleo de GeoGebra y MATLAB favorece una participación más activa durante el proceso de aprendizaje y facilita la resolución de problemas en asignaturas como Ecuaciones Diferenciales (Monroy Andrade, 2024; Ulloa & Alcalá, 2025).En las universidades públicas peruanas, el análisis de estas variables adquiere especial importancia debido a que el proceso de transformación digital aún enfrenta limitaciones relacionadas con la disponibilidad de infraestructura tecnológica, el acceso a recursos digitales y la capacitación docente. En consecuencia, tanto el uso de herramientas digitales como el desarrollo de competencias digitales constituyen aspectos que pueden contribuir al fortalecimiento del aprendizaje y del rendimiento académico en asignaturas con elevado nivel de razonamiento matemático (UNESCO, 2023; CEPAL, 2025).Los resultados reportados por la literatura no son completamente coincidentes. Mientras algunos estudios encontraron que las herramientas digitales y las competencias digitales mantienen una relación favorable con el rendimiento académico de los estudiantes de ingeniería (Ulloa & Alcalá, 2025; Velastegui Hernández et al., 2024), otras investigaciones no identificaron asociaciones estadísticamente significativas entre las competencias digitales generales y el rendimiento académico (Luzuriaga Jaramillo et al., 2023). En el caso peruano también se observan diferencias. Ramírez Romero et al. (2022) reportaron una relación positiva entre ambas variables; sin embargo, Valenzuela (2022) concluyó que las competencias digitales, evaluadas de manera general, no constituyen un predictor significativo del rendimiento académico.A pesar del incremento de investigaciones sobre competencias digitales en la educación superior, los resultados aún muestran diferencias respecto a la relación entre las competencias digitales, el uso de herramientas digitales y el rendimiento académico. Mientras algunos estudios reportan asociaciones positivas entre estas variables, otros no encuentran evidencias estadísticas suficientes para confirmar dicha relación. Estas diferencias permiten suponer que la influencia de las competencias digitales puede variar según el contexto educativo, el tipo de competencias evaluadas y las características propias de las asignaturas. Asimismo, la mayoría de estas investigaciones se ha desarrollado en contextos distintos al de las universidades públicas peruanas, donde las condiciones de acceso tecnológico, infraestructura y formación digital presentan características particulares (Luzuriaga Jaramillo et al., 2023; Velastegui Hernández et al., 2024; Ulloa & Alcalá, 2025).En concordancia con el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4 (ODS 4), orientado a garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad, el presente estudio aporta evidencia empírica sobre la relación entre las herramientas digitales, las competencias digitales y el rendimiento académico en estudiantes de ingeniería de una universidad pública peruana (UNESCO, 2023). En ese sentido, el objetivo general del estudio fue analizar la relación entre las herramientas digitales, las competencias digitales y el rendimiento académico en el curso de Ecuaciones Diferenciales de estudiantes de Ingeniería de la Universidad Nacional de Jaén.MATERIALES Y MÉTODOS Diseño del estudioSe realizó una investigación con enfoque cuantitativo, de alcance correlacional y diseño no experimental de corte transversal, debido a que las variables fueron observadas en su contexto natural sin manipulación deliberada y medidas en un único momento temporal ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {"citationID":"foTbMnHc","properties":{"unsorted":false,"formattedCitation":"(Tamayo y Tamayo, 2001)","plainCitation":"(Tamayo y Tamayo, 2001)","noteIndex":0},"citationItems":[{"id":1415,"uris":["http://zotero.org/users/5793883/items/LZLF67T8"],"itemData":{"id":1415,"type":"book","ISBN":"978-968-18-5872-8","language":"es","note":"Google-Books-ID: BhymmEqkkJwC","number-of-pages":"444","publisher":"Editorial Limusa","source":"Google Books","title":"El proceso de la investigación científica","author":[{"family":"Tamayo y Tamayo","given":"Mario"}],"issued":{"date-parts":[["2001"]]}}}],"schema":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json"} (Tamayo y Tamayo, 2001) Participantes5573825139720549049La población estuvo conformada por los estudiantes matriculados en el curso de Ecuaciones Diferenciales del cuarto ciclo de las escuelas profesionales de Ingeniería de la Universidad Nacional de Jaén durante el semestre académico 2025-II. Se empleó un muestreo no probabilístico por conveniencia, debido a que los participantes fueron seleccionados según criterios de accesibilidad y disponibilidad durante el periodo de recolección de datos. Se incluyeron únicamente los estudiantes matriculados que aceptaron participar voluntariamente y completaron íntegramente los instrumentos de investigación. La muestra final estuvo constituida por 33 estudiantes.VariablesLas variables analizadas fueron: herramientas digitales especializadas para el aprendizaje de las matemáticas, entendidas como el conjunto de recursos tecnológicos, aplicaciones y la integración sistemática de herramientas digitales especializadas directamente vinculadas con los contenidos disciplinares, utilizados por los estudiantes para apoyar el aprendizaje y la resolución de problemas académicos, particularmente en el curso de Ecuaciones Diferenciales (Gonzales, 2022); competencias digitales, definidas como las habilidades, conocimientos y actitudes que permiten utilizar las tecnologías digitales de forma crítica, segura y eficiente para el aprendizaje, evaluadas mediante las dimensiones del marco DIGCOMP ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {"citationID":"ddgyeQbv","properties":{"unsorted":false,"formattedCitation":"(Aristizabal Llorente & Cruz Iglesias, 2018)","plainCitation":"(Aristizabal Llorente & Cruz Iglesias, 2018)","noteIndex":0},"citationItems":[{"id":1417,"uris":["http://zotero.org/users/5793883/items/LU7XG6YU"],"itemData":{"id":1417,"type":"article-journal","abstract":"La competencia digital es considerada clave para alcanzar la ciudadanía digital. Este trabajo muestra como se trabaja dicha competencia en la formación inicial del profesorado de educación infantil. El diseño de la experiencia se apoya en dos ejes principales; por una parte, en la propuesta de Porfolio para la Competencia Digital del profesorado aprobada por la Secretaría de Educación de Extremadura en el 2015, que adapta al ámbito educativo las competencias propuestas por el proyecto europeo DIGCOMP; por otra, en los principios del aprendizaje situado y aprendizaje basado en problemas (ABP). Se muestran algunos ejemplos del trabajo realizado por el alumnado relacionados con la adquisición de las competencias digitales\nDigital competence is considered key to achieving digital citizenship. This workshows how this competence is developped in the initial training for teacher of early childhoodeducation The experience design is based on two main axes: the proposed Porfolio for DigitalCompetence of teachers approved by the Department of Education of Extremadura in 2015,adapting the competences proposed by the European project DIGCOMP to the educationfield and the principles of situated learning and problem-based learning (PBL). Someexamples of student work related to the acquisition of digital skills are shown.","container-title":"Pixel-Bit: Revista de medios y educación","ISSN":"1133-8482","issue":"52","language":"spa","page":"97-110","publisher":"Secretariado de Recursos Audiovisuales y Nuevas Tecnologías","section":"Pixel-Bit. Revista de medios y educación","source":"dialnet.unirioja.es","title":"Desarrollo de la competencia digital en la formación inicial del profesorado de Educación Infantil","URL":"https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6551558","author":[{"family":"Aristizabal Llorente","given":"Pilar"},{"family":"Cruz Iglesias","given":"Esther"}],"accessed":{"date-parts":[["2026",6,25]]},"issued":{"date-parts":[["2018"]]}}}],"schema":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json"} (Aristizabal Llorente & Cruz Iglesias, 2018); y rendimiento académico, operacionalizado mediante la calificación final obtenida por los estudiantes en el curso, de acuerdo con la escala oficial de evaluación de la Universidad Nacional de Jaén ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {"citationID":"nd1hbvBQ","properties":{"formattedCitation":"(Briones Cagua & M\\uc0\\u233{}lendez Jara, 2021)","plainCitation":"(Briones Cagua & Mélendez Jara, 2021)","noteIndex":0},"citationItems":[{"id":733,"uris":["http://zotero.org/users/5793883/items/LFRNCNN6"],"itemData":{"id":733,"type":"article-journal","abstract":"ReHuSo Vol. 6 N°2 (Mayo-Agosto 2021)","DOI":"10.5281/zenodo.5512828","source":"Zenodo","title":"Clima familiar y rendimiento académico en adolescentes de Lima, Perú","URL":"https://zenodo.org/records/5512828","author":[{"family":"Briones Cagua","given":"Wilson"},{"family":"Mélendez Jara","given":"Carmen Magali"}],"accessed":{"date-parts":[["2026",1,23]]},"issued":{"date-parts":[["2021",5,1]]}}}],"schema":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json"} (Briones Cagua & Mélendez Jara, 2021).InstrumentosPara la recolección de datos se emplearon dos cuestionarios adaptados. Las competencias digitales se evaluaron mediante el cuestionario CDEES, adaptado de Valenzuela (2022), compuesto por 31 ítems tipo Likert de cinco categorías de respuesta (1 = nunca a 5 = siempre), organizados en seis dimensiones del marco DIGCOMP. Las herramientas digitales se evaluaron mediante un cuestionario adaptado de ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {"citationID":"1VT66G16","properties":{"formattedCitation":"(Gonzales Pe\\uc0\\u241{}a, 2022)","plainCitation":"(Gonzales Peña, 2022)","dontUpdate":true,"noteIndex":0},"citationItems":[{"id":431,"uris":["http://zotero.org/users/5793883/items/9CKV23F6"],"itemData":{"id":431,"type":"thesis","publisher":"Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle","publisher-place":"Perú","title":"Herramientas digitales y rendimiento académico en estudiantes del ciclo intermedio del Centro de Educación Básica Alternativa Abraham Valdelomar Marcona – Ica - 2021","URL":"https://repositorio.une.edu.pe/entities/publication/e373af9c-e7b3-49d9-a8b7-440b79dc0dd6","author":[{"family":"Gonzales Peña","given":"Mirtha Gladys"}],"issued":{"date-parts":[["2022"]]}}}],"schema":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json"} Gonzales (2022), integrado por 20 ítems tipo Likert distribuidos en cuatro dimensiones: instrumental, cognitiva, comunicativa y axiológica. Ambos instrumentos fueron sometidos a un proceso de adaptación contextual para su aplicación en estudiantes de ingeniería de la Universidad Nacional de Jaén y evidenciaron una excelente consistencia interna mediante el coeficiente alfa ordinal (α > 0.95).Procedimiento5527696106714850050La recolección de datos se realizó de forma presencial, utilizando un formulario electrónico elaborado en Google Forms. Antes de la encuesta, se informó a los estudiantes sobre los objetivos de la investigación, su participación fue de manera voluntaria. Posteriormente, los participantes completaron los cuestionarios en un único momento bajo supervisión del equipo investigador además mantiene la confidencialidad de la información recopiladaAnálisis estadísticoEl análisis de los datos se realizó mediante los programas Jamovi y SPSS versión 26. Previamente se evaluó la distribución mediante la prueba de normalidad de Shapiro–Wilk. Debido a que las variables herramientas digitales y rendimiento académico no presentaron distribución normal, se emplearon procedimientos estadísticos no paramétricos. La consistencia interna de los instrumentos se estimó mediante el coeficiente alfa ordinal. Para contrastar las hipótesis de investigación se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman (ρ), adoptándose un nivel de significancia estadística de α = 0.05.Consideraciones éticasLa investigación se desarrolló conforme a los principios éticos aplicables a estudios observacionales de riesgo mínimo. La participación de los estudiantes fue voluntaria y la información obtenida se procesó de manera anónima y confidencial, utilizándose exclusivamente con fines académicos y científicos. No se recolectó información que permitiera identificar a los participantes y el estudio no implicó procedimientos que representaran riesgos físicos, psicológicos o sociales.RESULTADOSLa Tabla 1 resultados de normalidad de Shapiro–Wilk. Las puntuaciones correspondientes a herramientas digitales (W = 0.929; p = 0.033) y rendimiento académico (W = 0.891; p = 0.003) no siguieron una distribución normal, mientras que competencias digitales presentó una distribución compatible con la normalidad (W = 0.963; p = 0.304). En consecuencia, para el contraste de hipótesis se empleó el coeficiente de correlación de Spearman.Tabla SEQ Tabla \* ARABIC 1 Prueba de normalidad para las variables de estudioVariables  Shapiro-WilkEstadísticoglSig.Competencias digitales0.963330.304Herramientas digitales0.929330.033Calificación final ponderada0.891330.003554539349554551051La Tabla 2 muestra que el 66.7 % de los estudiantes presentó niveles de competencias digitales entre bueno y muy bueno, mientras que el 18.2 % se ubicó en el nivel deficiente.Tabla 2Distribución de frecuencias para el nivel de competencias digitales FrecuenciaPorcentajeDeficiente618.2Regular515.2Bueno1545.5Muy bueno721.2Total33100.0La Tabla 3 muestra que las mayores proporciones de nivel deficiente se observaron en búsqueda de información (39.4 %), comunicación y colaboración (39.4 %) y pensamiento crítico (36.4 %), mientras que alfabetización tecnológica, ciudadanía digital y creatividad e innovación presentaron mayores porcentajes en los niveles bueno y muy bueno.Tabla 3Distribución de las puntuaciones de las dimensiones de las competencias digitales DeficienteRegularBuenoMuy buenoTotalfi% fi% fi% fi% Fi% Alfabetización tecnológica515.2%1030.3%1339.4%515.2%33100.0%Búsqueda de la información1339.4%927.3%618.2%515.2%33100.0%Pensamiento crítico1236.4%824.2%927.3%412.1%33100.0%comunicación colaboración1339.4%618.2%824.2%618.2%33100.0%Ciudadanía digital1030.3%515.2%1339.4%515.2%33100.0%Creatividad e innovación824.2%824.2%1236.4%515.2%33100.0%Nivel de uso de herramientas digitales en los estudiantes del IV ciclo del curso de ecuaciones diferenciales.La Tabla 4 evidencia que el nivel de uso de herramientas digitales fue predominantemente bueno (48.5 %), seguido del nivel regular (36.4 %).556309250091252052Tabla 4 Distribución de las puntuaciones para las herramientas digitales Categorías FrecuenciaPorcentajeMala515.2Regular1236.4Buena1648.5Total33100.0La Tabla 5 muestra que en las dimensiones de herramientas digitales predominó el nivel bueno, especialmente en la dimensión cognitiva (60.6 %) e instrumental (54.5 %), mientras que la dimensión axiológica concentró el mayor porcentaje de valoraciones negativas (42.4 %).Tabla 5Distribución de las puntuaciones de las dimensiones de las herramientas digitales MalaRegularBuenaTotalfi% fi% fi% fi% Instrumental824.2%721.2%1854.5%33100.0%Cognitiva618.2%721.2%2060.6%33100.0%Comunicación1236.4%39.1%1854.5%33100.0%Axiológica1442.4%26.1%1751.5%33100.0%Nivel de rendimiento académico de los estudiantes en el curso de ecuaciones diferenciales.La Tabla 6 muestra que el 57.6 % de los estudiantes se ubicó en el nivel "En proceso", mientras que el 30.3 % permaneció en el nivel "En inicio". Solo el 12.1 % alcanzó los niveles de logro esperado o destacado.Tabla 6Distribución según las calificaciones de los estudiantes  FrecuenciaPorcentajeEn inicio (D)1030.3Proceso (C)1957.6Logro (B)39.1Logro destacado (A)13.0Total33100.05551292116153853053La Figura 1 muestra el histograma de frecuencias para las calificaciones, podemos observar que la curva de densidad indica que la concentración de estudiantes está en el rango medio a bajo (inicio – en proceso). La Figura 2, el diagrama de caja muestra la variabilidad del grupo ya que se muestra un outlier. Se identificó un valor atípico superior, lo que evidencia heterogeneidad en las calificaciones atípicas, mientras que la amplitud del RIQ sugiere heterogeneidad en el aprendizaje. 364871012065Figura 2Diagrama de caja de las calificaciones00Figura 2Diagrama de caja de las calificacionesleft53340Figura 1Histograma de frecuencias para las calificaciones00Figura 1Histograma de frecuencias para las calificaciones3773805125730001485908255Relación entre el uso de herramientas digitales, y el nivel competencia digitales y el rendimiento académico, en estudiantes del IV ciclo de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Jaén, semestre 2025-II.La Tabla 7 presenta la matriz de correlación de Spearman entre las variables de estudio. No se encontró una relación significativa entre competencias digitales y rendimiento académico (ρ = 0.122; p = 0.498), ni entre competencias digitales y herramientas digitales (ρ = −0.065; p = 0.720). En contraste, se identificó una correlación positiva moderada y significativa entre herramientas digitales y rendimiento académico (ρ = 0.533; p = 0.001), lo que indica que un mayor uso de herramientas digitales se asoció con mejores calificaciones en el curso de Ecuaciones Diferenciales.552769648374754054Tabla 7Matriz de correlación de Spearman entre competencias digitales, herramientas digitales y rendimiento académico Competencias digitalesHerramientas digitalesCalificación final ponderadaRho de SpearmanCompetencias digitalesCoeficiente de correlación1.000-0.0650.122Sig. (bilateral)0.7200.498N333333Herramientas digitalesCoeficiente de correlación-0.0651.000,533**Sig. (bilateral)0.7200.001N333333Calificación final ponderadaCoeficiente de correlación0.122,533**1.000Sig. (bilateral)0.4980.001N333333Nota: **. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).DISCUSIÓNComo principal resultado del estudio se identificó una correlación positiva moderada y significativa en las variables herramientas digitales y el rendimiento académico en el curso de Ecuaciones Diferenciales. Entonces este el resultado obtenido tiene relación con investigaciones similares en las que reportan efectos favorables en el uso de herramientas digitales sobre el aprendizaje de las matemáticas y el desempeño académico en estudiantes universitarios (Monroy Andrade, 2024; Ulloa & Alcalá, 2025; Velastegui Hernández et al., 2024).5538470352093255055También los resultados obtenidos determinan que el uso de herramientas digitales constituye una variable importante durante el aprendizaje de las matemáticas. Desde el enfoque constructivista, podemos indicar que estas herramientas favorecen la construcción activa del conocimiento dado que brindan a los estudiantes la oportunidad de representar gráficamente conceptos, realizar simulaciones y explorar modelos matemáticos, que, mediante procedimientos tradicionales, les resultarían difíciles de comprender. Por eso podemos mencionar que una herramienta como el GeoGebra en el desarrollo de las actividades académicas facilita procesos de aprendizaje ya que les permite realizar visualizaciones, modelación y representación dinámica que contribuyen a una mejor comprensión y resolución de problemas matemáticos (Ziatdinov & Jr., 2022). De igual manera, Tixi Cujilema et al. (2023) señalaron que el empleo de este tipo de recursos favorece el aprendizaje de contenidos abstractos porque permite realizar actividades más interactivas. Desde el enfoque sociocultural de Vygotsky, estas herramientas también pueden entenderse como instrumentos intermediarios que fortalecen la interacción entre estudiantes, para la resolución de problemas y la construcción compartida del conocimiento (Méndez Cabrita et al., 2024).Respecto a la variable competencias digitales, los resultados mostraron un comportamiento diferente. Dado que no se encontró una relación estadísticamente significativa con el rendimiento académico (ρ = 0.122), resultado que coincide con lo investigado por Luzuriaga Jaramillo et al. (2023) y Valenzuela De La Cruz (2022). Una posible interpretación del resultado es que el dominio de competencias digitales no necesariamente responde a las exigencias propias de asignaturas como Ecuaciones Diferenciales, donde el aprendizaje depende de la capacidad que se tiene para resolver problemas específicos y además de utilizar estas herramientas para resolver contenidos de la asignatura. En ese sentido, el marco DIGCOMP plantea que las competencias digitales deben desarrollarse en función de contextos concretos de aprendizaje y de resolución de problemas (Aristizabal Llorente & Cruz Iglesias, 2018). Cabe mencionar que, aunque el 66.7 % de los estudiantes presentaron un nivel general bueno de competencias digitales, también se determinó que existen debilidades en aspectos como el pensamiento crítico y la búsqueda de información especializada. Estos resultados permiten determinar que el rendimiento académico depende, en mayor medida, del uso adecuado de herramientas digitales especializadas (García Valcárcel & Tejedor Tejedor, 2017; Valenzuela De La Cruz, 2022).Al analizar las competencias digitales también se determinó que los estudiantes presentan mejores resultados en las dimensiones instrumentales contrario en aquellas relacionadas con competencias de orden superior. Esta diferencia se podría inferir que la ausencia de correlación con el rendimiento académico, considerando el pensamiento crítico, la búsqueda - evaluación de información y la resolución de problemas constituyen habilidades necesarias e importantes para el aprendizaje de las matemáticas en la educación superior (López, 2023; Salguero Alcala et al., 2024). En este mismo sentido, tanto la OECD (2025) como la UNESCO (2019) mencionan la importancia de promover las competencias digitales que no limitándolas solamente al manejo técnico de estas herramientas, sino que se debe cultivar el uso crítico, responsable y contextualizado de estos recursos digitales.5551293146240556056Además, estos resultados permiten identificar dos aspectos que con frecuencia son analizados de manera conjunta en la literatura: las competencias digitales y el uso de herramientas digitales. En esta investigación fueron las herramientas digitales empleadas durante el aprendizaje de las matemáticas las que mostraron una asociación más significativa con el rendimiento académico. Este resultado aporta evidencia suficiente para realizar propuestas institucionales de manera que se pueda incorporar de manera sistemática el uso de herramientas digitales especializadas, sin descuidar el fortalecimiento de sus competencias que respalden el aprendizaje en distintos contextos académicos.Entonces desde el punto de vista académico, estos resultados son importantes porque respaldan la necesidad de fomentar y fortalecer el uso de herramientas digitales especializadas en la enseñanza del curso Ecuaciones Diferenciales. Además, justifica la importancia de desarrollar competencias de orden superior, específicamente aquellas que estén relacionadas con el desarrollo del pensamiento crítico, la búsqueda de información y la resolución de problemas, debido a que constituyen habilidades necesarias que favorece aprendizaje autónomo.Finalmente, determinamos que los resultados deben interpretarse considerando algunas limitaciones del estudio. 1) El tamaño de la muestra (n = 33) dado que es pequeña nos limita para poder generalizar los resultados a otras poblaciones con las mismas características por otro lado el diseño transversal únicamente permitió establecer asociaciones entre las variables, mas no relaciones de causalidad (Tamayo y Tamayo, 2001). Por ello, recomendamos para futuras investigaciones considerar una muestra más grande además, desarrollar estudios longitudinales o cuasi experimentales incorporando indicadores que permitan evaluar el uso pedagógico de las herramientas digitales y como estas se relacionan las competencias digitales en escenarios de resolución de problemas matemáticos, asimismo se debe considerar las brechas de acceso tecnológico descritas por la CEPAL (2025) y los desafíos de la educación mediada por tecnologías señalados por Velásquez Avila et al. (2021).CONCLUSIONESLos resultados permiten concluir que el uso de herramientas digitales mantiene una relación positiva y estadísticamente significativa con el rendimiento académico en el curso de Ecuaciones Diferenciales. Esto pone de manifiesto que el empleo de herramientas digitales especializadas, como GeoGebra y MATLAB, constituye un recurso de apoyo para el aprendizaje de contenidos matemáticos complejos y se encuentra asociado con un mejor rendimiento académico de los estudiantes de ingeniería.5557192161052457057En relación con las competencias digitales generales, no se encontró una relación con el rendimiento académico. Este resultado permite considerar que el dominio de habilidades digitales, aunque necesario para desenvolverse en entornos tecnológicos, no resulta suficiente para mejorar el rendimiento en asignaturas de alta exigencia cognitiva cuando dichas competencias no se orientan a las necesidades específicas de la disciplina ni a la resolución de problemas propios del curso.Por otra parte, el estudio permitió identificar que la mayoría de los estudiantes presentó un nivel general bueno de competencias digitales; sin embargo, se observaron debilidades en competencias de orden superior, principalmente en el pensamiento crítico y la búsqueda de información especializada. Estos aspectos representan una oportunidad para fortalecer la formación de los estudiantes y complementar el uso de herramientas digitales especializadas dentro del proceso de enseñanza y aprendizaje.Asimismo, uno de los principales aportes de esta investigación consiste en evidenciar que las herramientas digitales especializadas empleadas durante el aprendizaje de las matemáticas presentan una asociación más estrecha con el rendimiento académico que las competencias digitales generales. Esta diferencia aporta evidencia que contribuye a distinguir ambos constructos y proporciona información útil para orientar la planificación de estrategias pedagógicas y curriculares en la formación de ingenieros.Finalmente, se recomienda que las instituciones de educación superior continúen promoviendo la incorporación de herramientas digitales especializadas en la enseñanza de las matemáticas, acompañándola del fortalecimiento de competencias digitales de orden superior. Del mismo modo, futuras investigaciones podrían desarrollar estudios con muestras más amplias, diseños longitudinales o cuasi experimentales e incorporar indicadores que permitan evaluar el uso de las competencias digitales en contextos específicos de resolución de problemas matemáticos.REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ADDIN ZOTERO_BIBL {"uncited":[],"omitted":[["http://zotero.org/users/5793883/items/LTRYSHBA"]],"custom":[]} CSL_BIBLIOGRAPHY Acosta Faneite, S. F. (2025). Competencias tecnológicas y el desempeño académico de los estudiantes universitarios. Revista Digital de Investigación y Postgrado, 6, 111-123. https://www.redalyc.org/journal/7485/748581385006/html/Aristizabal Llorente, P., & Cruz Iglesias, E. (2018). Desarrollo de la competencia digital en la formación inicial del profesorado de Educación Infantil. Pixel-Bit: Revista de medios y educación, (52), 97-110. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=65515585557193133261958058Briones Cagua, W., & Mélendez Jara, C. M. 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