En los resultados publicados el 8 de septiembre de 2026, PISA 2025 empezó a informar una evaluación inédita de resolución computacional de problemas. La idea no es comprobar si el estudiante memorizó un lenguaje de programación. El foco está en observar si puede aprender y resolver problemas en un entorno digital usando herramientas computacionales, poner a prueba hipótesis, interpretar datos, construir representaciones ejecutables y corregir soluciones cuando no funcionan.
Según el Volumen I de los resultados de PISA 2025 de la OCDE, la escala mide la capacidad de avanzar hacia un objetivo y construir soluciones funcionales con herramientas como la modelización y la programación. El marco de evaluación de PISA 2025 organiza la competencia en tres prácticas oficiales: realizar experimentos, analizar datos y construir y depurar artefactos computacionales. La autorregulación aparece como un componente de apoyo: mantener el compromiso, supervisar el progreso, adaptar estrategias y evaluar el propio desempeño.
Qué significa “resolución computacional de problemas” en PISA
En PISA 2025, resolver un problema computacionalmente significa usar un entorno digital para representar un sistema, actuar sobre él y aprender de lo que sucede. El estudiante puede manipular una simulación, montar un modelo, organizar un flujo o combinar bloques de programación. Lo importante es transformar una pregunta en acciones que puedan ejecutarse, observarse y revisarse.
Esto acerca la evaluación a situaciones en las que la solución no cabe en una única respuesta de opción múltiple. El estudiante necesita avanzar a lo largo de una secuencia: comprender el objetivo, experimentar, observar resultados, ajustar una representación y decidir si la solución ya es adecuada. Por eso, la OCDE describe el proceso como iterativo y autorregulado.
Las tres prácticas que el examen busca medir
| Práctica oficial | Qué hace el estudiante | Qué evidencia puede producir la tarea |
|---|---|---|
| Realizar experimentos | Usa modelos, simulaciones u otras herramientas para generar datos; formula hipótesis y prueba variables de manera controlada. | Qué parámetros cambió, en qué orden, cuántos intentos realizó y si la prueba aisló la variable relevante. |
| Analizar datos | Interpreta datos para concluir cómo se relacionan las partes de un sistema y para predecir cambios. | Lectura de gráficos y tablas, comparación de resultados, identificación de patrones y elección de una conclusión compatible con los datos. |
| Construir y depurar artefactos computacionales | Descompone el problema, crea una representación ejecutable y ajusta algoritmos o modelos. | Bloques, conexiones y parámetros añadidos; uso de repeticiones o condiciones; correcciones después de fallos; calidad del modelo o programa final. |
1. Experimentar y analizar: aprender del comportamiento del sistema
Ejemplo creado para este artículo: imagine una simulación del consumo de agua en una escuela. El estudiante puede cambiar por separado el número de alumnos, el caudal de los grifos y el tiempo de uso. Una buena estrategia no es cambiar todo a la vez, sino formular una hipótesis —por ejemplo, “¿reducir el tiempo de uso tendrá un efecto mayor que reducir el caudal?”—, probar escenarios comparables y después leer los datos producidos.
En este tipo de tarea aparecen dos prácticas conectadas. Realizar experimentos implica decidir qué variar y qué controlar; analizar datos implica usar la salida de la simulación para sostener una conclusión o una predicción. La evaluación puede registrar no solo la respuesta final, sino también acciones realizadas durante el proceso, como experimentos ejecutados, cambios en el artefacto y solicitudes de retroalimentación.
2. Modelizar: convertir relaciones en una representación ejecutable
Ejemplo creado para este artículo: suponga que el estudiante recibe información sobre una pequeña red de transporte: la cantidad de autobuses afecta al tiempo de espera, pero más autobuses también elevan el costo. Debe montar un modelo que represente esas relaciones, ejecutar escenarios y comprobar si la salida tiene sentido frente a los datos proporcionados.
“Modelizar” es central en la experiencia, pero hay un matiz importante: la modelización no aparece como una cuarta práctica oficial independiente. En el marco de la OCDE, los modelos y las herramientas de modelización son medios con los que el estudiante realiza experimentos, analiza datos y construye o depura un artefacto. Entre las herramientas previstas están la programación por bloques, los mapas conceptuales ejecutables, los diagramas de flujo y las simulaciones.
3. Construir y depurar: hacer que la solución funcione y corregirla
Ejemplo creado para este artículo: en un entorno de programación por bloques, el estudiante necesita crear una regla para que un robot recoja objetos en una cuadrícula. La primera versión funciona en algunos casos, pero falla cuando encuentra un obstáculo. El estudiante debe identificar la causa, cambiar una condición, probar de nuevo y eliminar pasos redundantes.
La OCDE relaciona esta práctica con la descomposición y la abstracción, la identificación de patrones, el uso de estructuras de control —como repeticiones y condicionales—, la creación de representaciones que una computadora pueda ejecutar y la adaptación o depuración de algoritmos y modelos. Por tanto, acertar a la primera es solo una posibilidad; detectar y corregir el error también es evidencia de la habilidad.
Qué formato de tarea aparece en la evaluación
Cada unidad del dominio digital está estructurada como un pequeño módulo de aprendizaje. El marco final describe unidades de 30 minutos, organizadas en una progresión común:
- Intro + Show: presentación del contexto y del objetivo, seguida de cuatro o cinco ítems breves sobre conocimientos previos relevantes;
- Learn: tutorial guiado y después tres o cuatro tareas interactivas, con ejemplos resueltos y retroalimentación;
- Reflect: preguntas breves de autoinforme sobre confianza, dificultad, interés y evaluación del propio desempeño;
- Apply: una o dos tareas más abiertas y complejas en las que el estudiante aplica las prácticas aprendidas;
- Reflect final: una nueva reflexión sobre desempeño, esfuerzo y estado afectivo.
El diseño rotativo de PISA permite que las unidades utilicen herramientas diferentes. El marco cita, por ejemplo, un entorno basado en simulación en una unidad y un entorno de programación por bloques en otra. Por eso, la escala no depende de un único software ni de una sola forma de programar.
Un ejemplo oficial ayuda a visualizar la lógica
En el material publicado por la OCDE, la unidad “Conservation” utiliza un ecosistema como contexto. En etapas más sencillas, el estudiante completa un modelo, conecta variables y compara la salida del modelo con datos observados. En una etapa de aplicación, necesita construir un modelo de otro ecosistema, ejecutarlo para generar datos y comprobar si esos datos reproducen de forma adecuada el comportamiento real.
En otra subtarea, el estudiante añade una variable relacionada con la tasa de pesca, prueba distintos valores e identifica el mayor valor compatible con la supervivencia del coral. La misma actividad reúne las tres prácticas: construir/depurar el modelo, experimentar con distintas tasas y analizar los datos resultantes. El material de ítems liberados por la OCDE muestra cómo ciencia, datos y herramientas digitales pueden integrarse en una sola tarea.
Qué papel tiene la autorregulación
La evaluación también observa cómo el estudiante gestiona su propio proceso. El modelo de competencia incluye tres dimensiones de autorregulación: mantener la motivación y el compromiso con la tarea, supervisar el progreso y adaptar estrategias y evaluar el desempeño. La tarea ofrece recursos como tutoriales, ejemplos, retroalimentación y soluciones anotadas; utilizarlos de manera pertinente puede revelar cómo el estudiante responde a las dificultades y ajusta su enfoque.
Es importante no confundir esto con “puntos extra por comportamiento”. En el marco de evaluación, los indicadores específicos de autorregulación se utilizan para contextualizar el desempeño en la escala de resolución computacional de problemas y no contribuyen directamente a la puntuación de las tareas. La OCDE combina autoinformes con datos del proceso de respuesta para estudiar estos patrones.
¿El examen mide programación?
Mide programación como una de las herramientas posibles, pero no se reduce a la programación. El estudiante puede trabajar con bloques, modelos, diagramas de flujo o simulaciones. Lo que está en juego es poder construir una solución ejecutable, producir evidencias mediante experimentación, interpretar los resultados y revisar la estrategia.
Esto también explica por qué el dominio no es simplemente una extensión de matemáticas o ciencias. Los resultados de PISA 2025 muestran correlaciones fuertes con esas áreas, pero la OCDE afirma que la evaluación fue diseñada para captar un conjunto de competencias relacionado, aunque no reducible, a los dominios tradicionales. Una diferencia destacada es que el alumno puede aprender con recursos y retroalimentación durante la propia evaluación.
Cómo reconocer una tarea típica de resolución computacional
Una tarea de este dominio suele pedir algo más que seleccionar una respuesta ya preparada. Hay un sistema que explorar, una representación que construir o modificar y un objetivo que exige ciclos de prueba y revisión. Para reconocer la habilidad evaluada, pregunte:
- ¿es necesario generar datos cambiando variables o ejecutando una simulación?
- ¿es necesario interpretar esos datos para llegar a una conclusión o hacer una predicción?
- ¿es necesario construir, completar o corregir un modelo, algoritmo o flujo?
- ¿hay oportunidad de usar retroalimentación, revisar la estrategia y volver a intentarlo?
Ese conjunto resume el valor del nuevo dominio: PISA 2025 no observa solo si el estudiante conoce conceptos digitales, sino si puede usar herramientas computacionales para aprender, probar ideas y producir una solución funcional. Para los detalles metodológicos, la referencia principal es el PISA 2025 Assessment and Analytical Framework; para los resultados publicados el 8 de septiembre de 2026, consulte el Volumen I de PISA 2025 y las preguntas frecuentes de la OCDE sobre PISA.
