Revista de Ciencias Sociales (RCS)

Vol. XXXII, Número Especial 13, Enero-Junio 2026. pp. 18-37

FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431

Como citar: Echeverría-Guzmán, A. Y., George-Reyes, C. E., Mérida, E. J., y Tolozano-Lapierre, G. N. (2026). Pensamiento complejo y emprendimiento científico en entornos digitales de aprendizaje: Caso de la plataforma OpenEdR4C. Revista De Ciencias Sociales, XXXII(Número Especial 13), 18-37.

Pensamiento complejo y emprendimiento científico en entornos digitales de aprendizaje: Caso de la plataforma OpenEdR4C

Echeverría-Guzmán, Angel Yasmil*

George-Reyes, Carlos Enrique**

Mérida Córdova, Ennio Jesús***

Tolozano-Lapierre, Gabriela Nicole****

Resumen

El estudio analizó el impacto de la plataforma OpenEdR4C en el desarrollo de pensamiento complejo vinculadas al emprendimiento científico (pensamiento sistémico, científico, crítico e innovador) en estudiantes universitarios de España y América Latina. La metodología utilizada fue de tipo cuantitativo con un diseño cuasiexperimental, aplicado a un muestreo no probabilístico por conveniencia de 932 estudiantes universitarios de cinco países (México, Bolivia, Ecuador, España y Guatemala). Se utilizó el cuestionario ecomplexity con escala Likert de cinco puntos para medir la autopercepción de las habilidades. Los principales resultados mostraron que la intervención formativa generó una alta percepción de competencia en las cuatro dimensiones del pensamiento complejo post-intervención, con una fuerte concentración de puntajes en el rango de 3.0 a 4.0. Además, se confirmó una interdependencia entre el pensamiento Crítico e Innovador (r = 0.789). Como conclusión general, el estudio valido la efectividad de la plataforma OpenEdR4C para fomentar las habilidades de emprendimiento científico basadas en el pensamiento complejo, pero destaca la necesidad de adaptar las estrategias pedagógicas y digitales a los factores contextuales y culturales para maximizar el beneficio en todos los entornos educativos .

Palabras clave: Pensamiento complejo; emprendimiento científico; plataforma de aprendizaje; pensamiento crítico; entornos digitales.

* Doctor en Ciencias de la Educación. Docente Investigador en la Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán, Guayas, Ecuador. E-mail: ayecheverriag@ube.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0009-0009-5797-3317

** Doctor en Ciencias de la Educación. Docente Investigador en la Universidad Bolivariana del Ecuador, Duran, Guayas, Ecuador. Investigador adscrito al GIEE de Innovación Educativa de la Escuela de Humanidades y Educación en el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Monterrey, Nuevo León, México. E-mail: cgeorge@tec.mx ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2529-9155

*** Magister en Ciencias de la Educación Superior. Docente Investigador en la Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán, Guayas, Ecuador. E-mail: ejmeridac@ube.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5091-5522

**** Magister en Educación Especial Integral. Directora de Educación Continua en la Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán, Guayas, Ecuador. E-mail: gtolozano@ube.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0009-0007-7302-5224

Recibido: 2026-01-05 • Aceptado: 2026-03-25 

Complex thinking and scientific entrepreneurship in digital learning environments: The case of the OpenEdR4C platform

Abstract

The study analyzed the impact of the OpenEdR4C platform on the development of complex thinking skills related to scientific entrepreneurship (systemic, scientific, critical, and innovative thinking) in university students from Spain and Latin America. The methodology employed was quantitative with a quasi-experimental design, applied to a non-probabilistic convenience sample of 932 university students from five countries (Mexico, Bolivia, Ecuador, Spain, and Guatemala). The eComplexity questionnaire, using a five-point Likert scale, was used to measure self-perception of skills. The main results showed that the training intervention generated a high perception of competence in all four dimensions of complex thinking post-intervention, with a strong concentration of scores in the 3.0 to 4.0 range. Furthermore, an interdependence between critical and innovative thinking was confirmed (r = 0.789). In conclusion, the study validated the effectiveness of the OpenEdR4C platform in fostering scientific entrepreneurship skills based on complex thinking but highlighted the need to adapt pedagogical and digital strategies to contextual and cultural factors to maximize the benefit in all educational environments.

Keywords: Complex thinking; scientific entrepreneurship; learning platform; critical thinking; digital environments.

Introducción

El emprendimiento ha emergido como una de las competencias más valoradas en el mundo contemporáneo puesto que se considera que es una herramienta clave para abordar los desafíos sociales y tecnológicos que enfrentan las sociedades modernas (García-González y Ramírez-Montoya, 2019; Cantillo et al., 2021; Calanchez et al., 2022; Gálvez-Gamboa et al., 2024). En un contexto marcado por la complejidad y el cambio acelerado, fomentar el espíritu emprendedor se ha convertido en una prioridad tanto para las instituciones educativas como para organizaciones e incluso gobiernos (Echeverría, 2018).

Sin embargo, el emprendimiento exitoso no depende únicamente de la creatividad o la capacidad de identificar oportunidades; requiere habilidades cognitivas avanzadas, enmarcadas en el pensamiento complejo, este tipo de pensamiento integra dimensiones como el pensamiento sistémico, científico, crítico e innovador, que en conjunto permiten a los individuos comprender problemas, formular hipótesis y evaluar soluciones de manera rigurosa (George-Reyes, López-Caudana, Ramírez-Montoya y Ruiz-Ramírez, 2023; Pedraja-Rejas y Rodríguez, 2023; Rodríguez et al., 2024).

El pensamiento complejo, por lo tanto, no solo es fundamental para el éxito empresarial, sino también para la construcción de un futuro sostenible y equitativo (Ibarra-Vazquez et al., 2023). En este contexto, las plataformas digitales han demostrado ser recursos valiosos para agilizar el aprendizaje y potenciar habilidades cognitivas relacionadas con el pensamiento complejo (Vazquez-Parra et al., 2025). Esto se refleja como un acápite de la responsabilidad social de las universidades (Echeverría et al., 2024) puesto que, al combinar teoría y práctica, las plataformas no solo facilitan el acceso al conocimiento, sino que también promueven un aprendizaje activo y significativo.

Además, es importante considerar que el pensamiento complejo no se desarrolla de manera uniforme en todos los individuos, factores como el contexto educativo, las oportunidades de aprendizaje previas y las condiciones socioeconómicas pueden influir en la forma en que los estudiantes asimilan y aplican estas habilidades (Ramírez-Montoya et al., 2021). Esto plantea la necesidad de investigar cómo las plataformas digitales pueden adaptarse para atender las necesidades específicas de diferentes grupos de aprendices, maximizando su impacto en el desarrollo del pensamiento complejo.

Por lo anterior, esta investigación tuvo como propósito analizar el impacto de una plataforma de emprendimiento llamada OpenEdR4C, que sirvió para vincular el desarrollo de habilidades de pensamiento complejo con el emprendimiento científico en estudiantes universitarios de España y América Latina, con base en esta premisa, surgió la siguiente pregunta de investigación: ¿En qué medida la plataforma OpenEdR4C influye en el desarrollo de las habilidades de pensamiento complejo asociadas al emprendimiento científico entre estudiantes universitarios de España y América Latina?

1. Fundamentación teórica

1.1. El pensamiento complejo como catalizador del aprendizaje

El pensamiento complejo, concebido desde una perspectiva sistémica y epistemológica, integra múltiples dimensiones del conocimiento al considerar de manera holística las interacciones entre objetos, personas y su entorno, lo que permite una comprensión profunda de la realidad y orienta la manera en que los individuos enfrentan la incertidumbre a través del aprendizaje y la educación (Castillo-Martínez y Ramírez-Montoya, 2021; Baena-Rojas et al., 2022; Morin, 2025).

En el escenario de la educación superior es necesario fomentar el razonamiento para la complejidad con el fin de fortalecer capacidades orientadas a la resolución de los desafíos emergentes derivados de las nuevas dinámicas digitales, sociales, ambientales y económicas (Suárez-Brito et al., 2022; Castillo-Martínez et al., 2023). De esta forma, el pensamiento complejo se posiciona como una competencia transversal, clave para enfrentar los retos del siglo XXI.

Su enfoque integrador promueve la articulación de múltiples disciplinas y perspectivas, subrayando la importancia de la interrelación, la diversidad y la incertidumbre inherentes a los problemas contemporáneos (Vásquez y Viguri, 2020; Tobón y Luna-Nemecio, 2021). Incorporar esta visión en los procesos formativos permite desarrollar una comprensión crítica y transformadora de los fenómenos sociales, culturales y científicos, favoreciendo un aprendizaje significativo y contextualizado, que son clave para desarrollar competencias de razonamiento y fortalecer habilidades científicas necesarias para crear soluciones innovadoras ante los desafíos globales (Vázquez-Parra et al., 2025).

En esta línea, Ramírez-Montoya et al. (2022) definen al pensamiento complejo como una mega-competencia conformada por cuatro meta-competencias interrelacionadas: Pensamiento crítico, sistémico, científico e innovador, que actúan de manera sinérgica para potenciar la resolución de problemas complejos, tanto en contextos educativos como sociales. En este sentido, el pensamiento crítico es entendido como la capacidad de evaluar y analizar información obtenida a través de diferentes fuentes para tomar decisiones informadas y emitir juicios lógicos sobre situaciones o problemas (Alsaleh, 2020; Cárdenas-Oliveros et al., 2022; Villa et al., 2025). El pensamiento sistémico, permite identificar elementos y relaciones en sistemas complejos, favoreciendo una comprensión integral de los fenómenos y evitando el reduccionismo al considerar la realidad de manera interconectada (Talanquer et al., 2020).

Por otra parte, el pensamiento innovador se enfoca en la generación de soluciones creativas a múltiples perspectivas y problemas frente a un entorno cambiante de manera responsable (Romero-Rodríguez et al., 2023); mientas que el pensamiento científico, integra razonamiento lógico, analítico y sistemático para formular y evaluar soluciones basadas en evidencia, utilizando métodos objetivos y validados para abordar problemas en un contexto de transformación digital y competitividad global (Suryansyah et al., 2021).

1.2. Emprendimiento y pensamiento complejo

El ser humano ha manifestado históricamente una naturaleza innovadora impulsada por la necesidad de responder a desafíos emergentes, lo que ha dado lugar a notables avances científicos, tecnológicos, económicos y sociales. En este marco, el emprendimiento se consolida como una estrategia fundamental para fomentar entornos que promuevan el desarrollo integral de las personas y la generación de conocimiento mediante el aprovechamiento de nuevas oportunidades (Niebles et al., 2020). Este se concibe como un proceso dinámico y transformador, ampliamente reconocido por su papel esencial en el fortalecimiento del desarrollo económico y social (Alourhzal et al., 2021). A través de la innovación, la creación de empleo y la reconfiguración de los mercados globales, el emprendimiento contribuye de manera significativa al bienestar y progreso de la sociedad (Akimova et al., 2020; Albhirat et al., 2023).

No obstante, el éxito emprendedor no se limita a factores económicos o administrativos, sino que también exige el dominio de habilidades cognitivas avanzadas (Albhirat et al., 2023). En particular, es fundamental la capacidad para enfrentar la incertidumbre, analizar la información de manera crítica y tomar decisiones estratégicas informadas (Beiwei et al., 2022). Desde esta perspectiva, el emprendimiento debe entenderse no solo como una actividad económica, sino como un proceso formativo y reflexivo que permite a los individuos responder de manera creativa y estratégica a los desafíos contemporáneos (Niebles et al., 2020).

De esta forma, el pensamiento complejo se reconoce como una competencia esencial en la formación emprendedora (Palomares-Montero et al., 2019). Su enfoque integrador permite articular múltiples perspectivas y comprender las interrelaciones entre factores económicos, tecnológicos, sociales y ambientales, aspectos clave para abordar problemas contemporáneos desde una visión sistémica y adaptativa (Tobón y Luna-Nemecio, 2021; Morin, 2025).

Al involucrar procesos cognitivos, habilidades y actitudes, el emprendimiento orientado al cambio social se complementa con el pensamiento complejo, el cual fortalece la toma de decisiones y la resolución de problemas (Vázquez-Parra et al., 2022). Esta sinergia permite a los individuos reconocer su capacidad más allá del conocimiento técnico, y diseñar proyectos de emprendimiento social más pertinentes, sostenibles y conectados con la realidad (Bhatia y Levina, 2020; Vázquez-Parra et al., 2022).

Dentro del marco del pensamiento complejo, el pensamiento sistémico resulta clave para interpretar el emprendimiento como un fenómeno inserto en redes complejas de interacción social, económica y cultural (Chalmers, 2021). Este enfoque permite analizar cómo factores como las políticas públicas, el acceso a financiamiento, las redes de apoyo, la infraestructura y las dinámicas culturales, inciden en la actividad emprendedora, más allá de las capacidades individuales del emprendedor (Ibarra-Vázquez et al., 2023). Asimismo, facilita la comprensión del emprendimiento como parte de un ecosistema dinámico y diverso, permitiendo clasificar sus tipologías, identificar oportunidades, enfrentar restricciones y aprovechar sinergias entre actores clave (Vázquez-Parra et al., 2025).

El pensamiento científico, sustentado en la observación, la experimentación y el análisis de datos, ofrece un marco riguroso para validar ideas, analizar mercados y comprender necesidades reales (Blankesteijn et al., 2021). Es decir, fortalece los procesos emprendedores al promover una definición precisa de los problemas, una recolección y análisis de datos sistemáticos, y una evaluación de resultados basada en evidencia (Bahena-Álvarez et al., 2019; Alourhzal et al., 2021). Por otra parte, el pensamiento crítico constituye una competencia esencial para los emprendedores al permitir la evaluación objetiva de ideas, la identificación de riesgos y la minimización de sesgos en la toma de decisiones (Cruz-Sandoval et al., 2022).

Esta habilidad favorece el análisis profundo de problemas complejos y la exploración de soluciones innovadoras (Vázquez-Parra et al., 2025). Además, fortalece el desarrollo metacognitivo, puesto que permite cuestionar supuestos y tomar decisiones basadas en información confiable, lo que promueve modelos de negocio más sustentables e innovadores (Beiwei et al., 2020). Finalmente, el pensamiento innovador es un componente fundamental del emprendimiento, puesto que impulsa la generación de ideas, productos y servicios originales (Alourhzal et al., 2021). Esta capacidad permite identificar nichos de mercado, ofrecer soluciones únicas y responder de forma proactiva a los cambios del entorno (Cruz-Sandoval et al., 2023; Romero-Rodríguez et al., 2023).

La innovación fomenta una cultura emprendedora dentro de las organizaciones, promoviendo la colaboración, la mejora continua y el compromiso con soluciones sostenibles. Además, fortalece el ecosistema emprendedor local al inspirar a otros actores y facilitar la respuesta a problemáticas sociales y ambientales mediante el uso de tecnologías emergentes (Bhatia y Levina, 2020; Vázquez-Parra et al., 2025).

1.3. Plataformas digitales mediadoras del aprendizaje

El pensamiento complejo puede ser fortalecido mediante el uso de plataformas digitales (González-Pérez y Ramírez-Montoya, 2022) puesto que el desarrollo de competencias en la educación superior depende de la interacción entre los procesos cognitivos del estudiante y su entorno sociocultural (Ramírez-Montoya et al., 2024). Asimismo, los recursos abiertos, herramientas de colaboración y sistemas de análisis de datos que facilitan el acceso, la gestión y la personalización del conocimiento (Mavlutova et al., 2023; Castillo-Martínez et al., 2023).

Esta sinergia permite un aprendizaje más flexible, colaborativo y adaptativo, en los que la tecnología impulsa la innovación pedagógica y responde a los desafíos de la era digital (George-Reyes, López-Caudana y Ramírez-Montoya, 2023). En este contexto, las tendencias educativas favorecen la incorporación de tecnologías inmersivas en escenarios de aprendizaje híbrido (Rocha et al., 2022; Pacheco-Velázquez et al., 2023), lo que requiere el diseño de modelos pedagógicos basados en realidades extendidas que potencien la resolución de problemas reales y el desarrollo de competencias disciplinares, digitales (González-Pérez et al., 2022).

Asimismo, la implementación de sistemas de evaluación continua y el análisis sistemático de datos contribuyen al fortalecimiento tanto del rendimiento académico como de la práctica docente (George-Reyes, Ruiz-Ramírez et al., 2023; Mavlutova et al., 2023). En este sentido, los sistemas de gestión del aprendizaje adquieren un papel estratégico al generar información valiosa para la toma de decisiones pedagógicas. No obstante, su efectividad depende de un diseño instruccional sólido que potencie la construcción colectiva del conocimiento, especialmente en contextos colaborativos internacionales orientados a la creatividad, la innovación y el desarrollo de competencias interculturales (Sanabria-Z et al., 2023; Romero-Rodríguez et al., 2023).

2. Metodología

Este estudio consideró un método cuantitativo y un diseño cuasiexperimental en donde se aplicó la intervención formativa a un muestreo intencional durante los meses junio-noviembre de 2024.

2.1. Participantes

Participaron 932 estudiantes universitarios de cinco países. El muestreo fue no probabilístico por conveniencia. Todos los estudiantes participaron en talleres formativos sincrónicos llamados “Emprendimiento Científico para el Futuro de la Educación”, previamente los estudiantes conocieron los contenidos y las actividades por realizar ingresando y registrándose a la plataforma abierta digital y auto gestionable OpenEDR4C (https://openedr4c.world), enfocada en la enseñanza del emprendimiento científico, social y tecnológico. En la Tabla 1, puede observarse la conformación muestral.

Tabla 1

Conformación de los participantes

País

Femenino

Masculino

Prefiero no decirlo

Total de participantes

Bolivia

47

41

1

89

Ecuador

17

12

0

29

España

49

15

0

64

Guatemala

77

52

0

129

México

277

337

7

621

Total

467

457

8

932

Fuente: Elaboración propia, 2025.

Toda la información proporcionada por los participantes fue recopilada con su consentimiento (https://comiteinstitucionaletica.tec.mx/es/formatos). La implementación fue reglamentada y aprobada por el Comité de Ética del Tecnológico de Monterrey-IFE-2024-001 y supervisada por el grupo de investigación interdisciplinario R4C-IRG: Scaling Complex Thinking for All. Toda la información recuperada fue protegida de acuerdo con los criterios establecidos en la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares vigente en México.

2.2. Instrumento

Se utilizó el cuestionario ecomplexity (Castillo-Martínez et al., 2023), el cual fue diseñado para medir las habilidades del emprendimiento científico tomando como base el desarrollo del pensamiento sistémico (PS), critico (PCR), científico (PC) e innovador (PI). Emplea una escala Likert de cuatro puntos con las siguientes opciones de respuesta: 1) totalmente en desacuerdo, 2) en desacuerdo, 3) de acuerdo, y 4) totalmente de acuerdo. En el Cuadro 1, pueden observarse los ítems que componen el instrumento.

Cuadro 1

Instrumento usado para medir el impacto de la intervención formativa

Categoría

Cuestión

Ítem

Sistémico

Q1

Tengo la capacidad de encontrar asociaciones entre las variables, condiciones y restricciones en un proyecto.

Q2

Identifico datos de mi disciplina y de otras áreas que contribuyen a resolver problemas.

Q3

Participo en proyectos que se tienen que resolver utilizando perspectivas inter/multidisciplinarias.

Q4

Organizo información para resolver problemas.

Q5

Me agrada conocer perspectivas diferentes de un problema.

Q6

Me inclino por estrategias para comprender las partes y el todo de un problema.

Científico

Q7

Tengo la capacidad de identificar los componentes esenciales de un problema para formular una pregunta de investigación.

Q8

Conozco la estructura y los formatos para elaborar reportes de investigación que se utilizan en mi área o disciplina.

Q9

Identifico la estructura de un artículo de investigación que se maneja en mi área o disciplina.

Q10

Identifico los elementos para formular una pregunta de investigación.

Q11

Diseño instrumentos de investigación coherentes con el método de investigación utilizado.

Q12

Formulo y pruebo hipótesis de investigación.

Crítico

Q13

Me inclino a usar datos científicos para analizar problemas de investigación.

Q14

Tengo la capacidad para analizar críticamente problemas desde diferentes perspectivas.

Q15

Identifico la fundamentación de juicios propios y ajenos para reconocer argumentos falsos.

Q16

Autoevalúo el nivel de avance y logro de mis metas para hacer los ajustes necesarios.

Q17

Utilizo razonamientos basados en el conocimiento científico para emitir juicios ante un problema.

Q18

Me aseguro de revisar los lineamientos éticos de los proyectos en los que participo.

Innovador

Q19

Tengo la capacidad de identificar las variables de diversas disciplinas, que pueden ayudar a responder preguntas.

Q20

Aplico soluciones innovadoras a diversas problemáticas.

Q21

Soluciono problemas interpretando datos de diferentes disciplinas.

Q22

Analizo problemas de investigación contemplando el contexto para crear soluciones.

Fuente: Castillo-Martínez et al. (2024).

3. Resultados y discusión

3.1. Análisis descriptivo

a. Habilidad de emprendimiento científico (promedio) por país

El primer análisis consistió en medir las habilidades de emprendimiento científico por país, en la Figura I se muestra la distribución de los puntajes promedio, en cuanto a México, el box plot muestra una distribución amplia de puntajes, con la mayoría de los datos concentrados en el rango de 2.5 a 3.5. El centro de la caja (mediana) se encuentra aproximadamente entre 3 y 3.5. Existe una considerable variabilidad en los puntajes de México, con datos que van desde valores bajos de 1.33 hasta valores máximos de 4.

Fuente: Elaboración propia, 2025.

Figura I: Habilidad de emprendimiento científico, promedio, por país

Guatemala en cambio, presenta un rango de puntajes ligeramente inferior al de México, con su mediana situada aproximadamente entre 2.5 y 3.0. Al igual que México, se observa una dispersión significativa de los datos, abarcando desde puntajes muy bajos (0.42 y 0.67) hasta el valor máximo de 4 en instituciones de Guatemala. España, muestra los puntajes promedio más bajos entre todos los países, con una mediana alrededor de 2.0 y 2.5. La dispersión es menor en comparación con México y Guatemala, lo que indica que la mayoría de los encuestados tienen un nivel similar de habilidades, pero en un rango más bajo.

En cuanto a Ecuador, el mismo exhibe una alta concentración de puntajes elevados, con su mediana superando los 3.0, e incluso mostrando muchos participantes con el puntaje máximo de 4. Sin embargo, también se pueden identificar algunos valores atípicos muy bajos, lo que indica que, a pesar de un alto promedio general, hay casos con habilidades significativamente menores. Por su parte Bolivia, se destaca por presentar los puntajes promedio más altos y consistentes de todos los países. La caja está en la parte superior del gráfico, con su mediana probablemente por encima de 3.0, y con una gran cantidad de puntos de datos cercanos a 4, aunque también se registran algunos puntajes más bajos como 1.17 o 1.5. La agrupación de puntos en la parte superior de la escala sugiere un nivel generalmente elevado y homogéneo de habilidades de emprendimiento científico.

b. Frecuencias por país x género (n y % por país)

El segundo análisis fue de frecuencias por país x género (n y % por país) tal como lo indica la Tabla 2, donde se revela una participación mayoritaria del género femenino en cuatro de los cinco países (España, Guatemala, Ecuador y Bolivia). En estos países, el género Femenino superó consistentemente al Masculino en términos de frecuencia absoluta y porcentaje de fila, siendo España el país con la brecha más amplia a favor de las mujeres (76,6%). La única excepción a esta tendencia es México, que presenta una mayoría de participación masculina. México cuenta con 337 participantes de género Masculino (54,3% del total de México), superando a los 277 participantes de género Femenino (44,6%). La categoría de respuesta “Prefiero no decirlo” es marginal en la muestra, apareciendo solo en Bolivia y México con una frecuencia idéntica del 1,1% en cada caso.

Tabla 2

Frecuencias por país x género

País

Femenino n

Femenino % fila

Masculino n

Masculino % fila

Prefiero no decirlo

n

Prefiero no decirlo

% fila

Bolivia

47

52,8

41

46,1

1

1,1

Ecuador

17

58,6

12

41,4

0

0,0

España

49

76,6

15

23,4

0

0,0

Guatemala

77

59,7

52

40,3

0

0,0

México

277

44,6

337

54,3

7

1,1

Fuente: Elaboración propia, 2025.

c. Mediana y RIC por país y habilidad

En el tercer análisis que se muestra en la Tabla 3, se revelan patrones distintivos tanto en la tendencia central (Mediana) como en la dispersión (Rango Intercuartílico o RIC) de las puntuaciones de autopercepción de las cuatro habilidades evaluadas (pensamiento científico, crítico, innovador y sistémico) en los cinco países participantes. En cuanto al análisis de la Tendencia Central (Medianas) se tiene que México (con el mayor número de participantes, n=621) y Ecuador (con la muestra más pequeña, n=29) muestran consistentemente las medianas más altas, o empatan en ellas, a lo largo de las cuatro habilidades.

Tabla 3

Mediana y RIC por país y habilidad

Habilidad

País

count

Mediana

Q1

Q3

RIC

CIENTÍFICO

México

621

3.0

2.67

3.5

0.83

Guatemala

129

2.83

2.5

3.17

0.67

Bolivia

89

2.83

2.67

3.17

0.5

España

64

2.5

2.17

2.83

0.67

Ecuador

29

2.83

2.83

4.0

1.17

CRITICO

México

621

3.17

2.83

3.67

0.83

Guatemala

129

3.0

2.5

3.33

0.83

Bolivia

89

3.0

2.67

3.5

0.83

España

64

2.83

2.5

3.04

0.54

Ecuador

29

3.0

3.0

4.0

1.0

INNOVADOR

México

621

3.0

2.75

3.75

1.0

Guatemala

129

3.0

2.5

3.25

0.75

Bolivia

89

3.0

2.5

3.25

0.75

España

64

2.75

2.25

3.0

0.75

Ecuador

29

3.0

2.75

4.0

1.25

SISTÉMICO

México

621

3.33

3.0

3.67

0.67

Guatemala

129

3.17

2.83

3.67

0.83

Bolivia

89

3.17

3.0

3.5

0.5

España

64

3.0

2.79

3.17

0.38

Ecuador

29

3.0

3.0

4.0

1.0

Fuente: Elaboración propia, 2025.

El pensamiento sistémico registró la mediana más alta del estudio, alcanzando 3.33 en México. Le sigue el crítico, con una mediana de 3.17 también en México. Otros países con altas medianas en pensamiento sistémico son Guatemala y Bolivia, ambos con una mediana de 3.17. En el extremo inferior, España (n=64) registra consistentemente las medianas más bajas o empata por ellas en todas las habilidades. Su mediana más baja se encuentra en la habilidad Científico, con 2.5. Las medianas para el pensamiento crítico, innovador y sistémico, tienden a ser más altas (3.0 o superior) en México, Guatemala, Bolivia y Ecuador; mientras que las medianas en España se sitúan por debajo de 3.0 en todas las dimensiones, excepto Sistémico (3.0).

En el análisis de la Dispersión, el Rango Intercuartílico (RIC), que mide la dispersión del 50% central de los datos, revela grandes diferencias en la uniformidad de las respuestas entre países. España y Bolivia, presentan la menor variabilidad en sus puntuaciones. España, tiene el RIC más bajo en pensamiento sistémico (0.37), lo que indica que la mitad de su muestra dio respuestas muy cercanas a la mediana (3.0). De manera similar, Bolivia tiene un RIC de 0.5 en sistémico y científico, lo que también sugiere una alta consistencia en la percepción de estas habilidades.

Por otra parte, Ecuador exhibe la mayor variabilidad en tres de las cuatro competencias. El RIC más amplio se observa en la habilidad Innovador (1.25) y Científico (1.17) en Ecuador. Este alto grado de dispersión en Ecuador se debe a que, aunque su mediana es competitiva (3.0 en crítico, innovador y sistémico), el rango intercuartílico va desde puntuaciones en Q1 (2.83 para científico, 2.75 para innovador) hasta el valor máximo de 4.0 en Q3 en pensamiento científico, crítico, innovador y sistémico. Esta dispersión se correlaciona con la presencia de puntuaciones tanto muy bajas (como 1.0, 1.25, 1.5) como muy altas (4.0). En contraste, México, a pesar de su gran tamaño muestral, mantiene una dispersión moderada (RIC de 0.83 en científico, 0.83 en crítico, 1.0 en innovador y 0.67 en sistémico).

d. Dispersión de habilidades Post Intervención

Se realizó un análisis de dispersión post intervención, en la Figura II se muestran los puntajes individuales. Cada punto azul representa el puntaje de un participante; mientras que la línea horizontal naranja indica la media o mediana de los puntajes para cada país. Los puntos rojos sobre la línea naranja resaltan los puntajes máximos o de alto desempeño. Bolivia, muestra una alta concentración de puntos en la parte superior de la escala, especialmente entre 3.0 y 4.0. La línea naranja, que representa el promedio, se sitúa en un nivel elevado (visualmente cerca de 3.5), lo que indica un fuerte desempeño general en la habilidad compuesta post-intervención.

Fuente: Elaboración propia, 2025.

Figura II: Dispersión de Habilidades Post Intervención

Los puntos rojos destacan el alto número de participantes que lograron el puntaje máximo de 4.0. Ecuador por su parte, presenta una distribución de puntajes muy similar a la de Bolivia, con una gran cantidad de puntos agrupados en el rango superior (entre 3.0 y 4.0), y su línea naranja de promedio es también muy alta. Al igual que Bolivia, se observan muchos puntos rojos en 4.0, lo que denota un elevado número de participantes con el máximo desempeño. México exhibe una densidad muy alta de puntos, con una concentración significativa en la parte superior de la escala, especialmente entre 3.0 y 4.0. Su línea de promedio (naranja) es elevada, comparable a la de Bolivia y Ecuador.

En cuanto a Guatemala, la Figura II muestra una distribución de puntos más dispersa que los países anteriores, pero aún con una tendencia hacia puntajes altos. La línea naranja de promedio se encuentra en un nivel intermedio-alto (visualmente alrededor de 3.0), más bajo que México, Ecuador y Bolivia. Se observan tanto puntos cercanos a 4.0 como una cantidad notable de puntos en el rango medio y bajo (por debajo de 2.0), lo que indica una mayor heterogeneidad en el desempeño. España, en cambio, presenta el rango de puntajes más bajo en promedio para la habilidad compuesta post-intervención. Su línea naranja de promedio se ubica notablemente más abajo que los demás países (visualmente alrededor de 2.7). La mayoría de los puntos se concentran en el rango de 2.0 a 3.5, y aunque hay algunos puntos cercanos a 4.0, la densidad en este rango es menor. También se aprecian puntos dispersos en los valores más bajos.

e. Curva de densidad por dimensión

Posteriormente, se elaboró un gráfico de “Curvas de densidad por dimensión”, tal como lo muestra el Gráfico I, todas las curvas muestran una fuerte concentración de puntajes en el rango alto, con los picos principales situados aproximadamente entre 3.0 y 3.5. Esto indica que la mayoría de los participantes perciben sus habilidades en estas dimensiones como buenas o muy buenas. Todas las curvas también exhiben una “cola” o un segundo punto de concentración significativo hacia el puntaje máximo de 4.0, lo que sugiere una cantidad considerable de participantes con niveles muy altos de estas habilidades.

Fuente: Elaboración propia, 2025.

Gráfico I: Curva de densidad por dimensión

Las curvas para pensamiento sistémico (azul) y científico (naranja) son las que alcanzan las densidades más altas en sus picos principales (alrededor de 3.0-3.2). Esto implica que hay una mayor proporción de participantes con puntajes concentrados en este rango para estas dos habilidades. Ambas curvas también mantienen una densidad robusta en el extremo superior de la escala, cerca de 4.0. Las curvas para pensamiento crítico (verde) e innovador (rojo) siguen un patrón muy similar entre sí, con picos de densidad ligeramente menores que para el pensamiento sistémico y científico, aunque sus picos principales también se sitúan en el rango de 3.0-3.5.

De igual forma, hay que considerar que todas las curvas demuestran que, si bien hay una preponderancia de puntajes altos, también existe una distribución que abarca todo el rango de 0 a 4, aunque con menor densidad en los extremos inferiores. Esto indica que, aunque el promedio y la concentración están en el lado alto, hay participantes con una variedad de niveles de habilidad en todas las dimensiones.

3.2. Análisis inferencial

a. Anova de un Factor Kruskal–Wallis

Se realizó el análisis inferencial que se muestra en la Tabla 4, se utilizó una prueba no paramétrica para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas en la autopercepción del pensamiento complejo, los resultados de la prueba de Kruskal-Wallis revelan que existe una diferencia altamente significativa (p < 0.001) en la distribución de las puntuaciones de autopercepción para todas y cada una de las cuatro competencias evaluadas: Pensamiento sistémico: \chi^2 = 20.8 con p < 0.001; Pensamiento científico: \chi^2 = 52.9 con p < 0.001; Pensamiento crítico: \chi^2 = 45.7 con p < 0.001; y, Pensamiento innovador: \chi^2 = 68.4 con p < 0.001.

Tabla 4

Anova de un Factor Kruskal–Wallis

Competencias de pensamiento complejo

χ²

gl

p

ε²

SISTÉMICO

20.8

4

< 0.001

0.0223

CIENTÍFICO

52.9

4

< 0.001

0.0568

CRITICO

45.7

4

< 0.001

0.0490

INNOVADOR

68.4

4

< 0.001

0.0734

Fuente: Elaboración propia, 2025.

Lo anterior significa que la autopercepción de las competencias es dependiente del país de residencia del participante. Las diferencias observadas en las puntuaciones medias y medianas entre países (como se ha visto previamente, con México y Ecuador generalmente en la parte superior y España en la base) no son aleatorias, sino que representan disparidades reales en la forma en que los estudiantes de diferentes países evalúan sus propias competencias.

Para evaluar la magnitud de estas diferencias, se utilizó el tamaño del efecto Epsilon Cuadrado (\varepsilon^2). Si bien todas las diferencias son significativas, la fuerza de la disparidad varía considerablemente entre habilidades:

1. La habilidad con la mayor diferencia entre países se encuentra en el pensamiento innovador, con un tamaño del efecto de \varepsilon^2 = 0.0734. Esto sugiere que la percepción de la habilidad para aplicar soluciones innovadoras presenta la mayor variabilidad o polarización a nivel de país.

2. Le siguen el pensamiento científico (\varepsilon^2 = 0.0568) y Crítico (\varepsilon^2 = 0.0490). Los datos recopilados contextualizan esta variabilidad al mostrar amplios rangos de puntuación en competencias como pensamiento científico, incluso dentro de una misma institución o país.

3. La habilidad con la menor diferencia entre países es el pensamiento sistémico, con un \varepsilon^2 = 0.0223. Aunque la diferencia es estadísticamente significativa, es la más homogénea a través de los países, sugiriendo que, a pesar de las variaciones, la capacidad de encontrar asociaciones y organizar información es percibida de manera más consistente en el grupo de naciones estudiadas.

b. Comparaciones dos a dos Dwass-Steel-Critchlow-Fligner

En la Tabla 5, se observa el análisis de una prueba post-hoc que compara directamente los pares de países para identificar qué medianas son significativamente diferentes. Los resultados se presentan con el estadístico W y el valor p asociado, donde valores p < 0.05 (o, en el contexto de este análisis, aquellos etiquetados como < 0.001 o cerca de 0.01) indican una diferencia significativa en la distribución de puntuaciones.

Tabla 5

Comparaciones dos a dos Dwass-Steel-Critchlow-Fligner

Sistémico

Científico

Critico

Innovador

PAÍSES

W

p

W

p

W

p

W

p

Bolivia

Ecuador

0.2859

1.000

1.285

0.894

1.4933

0.829

1.98

0.629

Bolivia

España

- 4.8195

0.006

-5.784

< 0.001

- 4.3964

0.016

-3.67

0.071

Bolivia

Guatemala

- 1.6750

0.761

-1.438

0.848

- 2.1474

0.551

1.08

0.940

Bolivia

México

0.8368

0.976

3.367

0.121

3.2504

0.146

6.47

< .001

Ecuador

España

- 2.7140

0.307

-4.274

0.021

- 3.8013

0.056

-4.04

0.035

Ecuador

Guatemala

- 1.4219

0.853

-2.114

0.566

- 2.5454

0.374

-1.32

0.884

Ecuador

México

- 0.0809

1.000

0.100

1.000

- 0.0987

1.000

1.14

0.928

España

Guatemala

2.8071

0.274

4.520

0.012

2.1905

0.531

4.67

0.009

España

México

5.8939

< 0.001

9.098

< 0.001

7.8135

< 0.001

9.57

< 0.001

Guatemala

México

3.2422

0.147

5.400

0.001

6.1529

< 0.001

5.83

< 0.001

Fuente: Elaboración propia, 2025.

La competencia de pensamiento sistémico, que mide la capacidad de encontrar asociaciones y organizar información, muestra diferencias significativas solamente en una comparación clave: España vs. México (W = 5.8939, p < 0.001). Esto significa que la autopercepción de los participantes españoles es significativamente menor que la de los mexicanos, lo cual es coherente con los análisis previos que señalaron que España tenía las medianas más bajas y México las más altas. Ninguna otra comparación de Sistémico alcanzó significancia con Bolivia (vs. Ecuador p=1.000; vs. Guatemala p=0.761; vs. México p=0.976) o Ecuador (vs. Guatemala p=0.853; vs. México p=1.000).

El pensamiento crítico, que se centra en la capacidad de análisis y emisión de juicios, se observa una mayor dispersión de la significancia, aunque no generalizada: España, muestra una diferencia estadísticamente significativa en la percepción crítica con respecto a México (W = 7.8135, p < 0.001); mientras que no se observan diferencias relevantes con Guatemala (W = 2.1905, p = 0.531). Esto sugiere que las percepciones críticas de España y Guatemala son comparables, pero ambas difieren del patrón observado en México. Existe una diferencia altamente significativa entre Guatemala y México (W = 6.1529, p < 0.001), indicando que la autopercepción crítica es notablemente diferente entre estos dos países. Ecuador vs. España presenta una significancia marginal (W = -3.8013, p = 0.056).

Para el pensamiento científico e innovador existen mayores disparidades, científico e innovador muestran las diferencias más amplias y frecuentes entre los países, lo cual se alinea con el mayor tamaño del efecto (\varepsilon^2) encontrado en el análisis Kruskal-Wallis previo innovador.

Para pensamiento científico relacionada con la formulación de preguntas de investigación y el uso de textos científicos: México se diferencia significativamente de España (W = 9.098, p < 0.001) y de Guatemala (W = 5.400, p = 0.001). España también se diferencia de Ecuador (W = -4.274, p = 0.021) y de Guatemala (W = 4.520, p = 0.012). Las puntuaciones de España son consistentemente más bajas, lo cual se ve respaldado por los datos recopilados, donde se observan puntuaciones Científicas extremadamente bajas en la Universidad de Cantabria, como 0.75 y 1.42. No se encontraron diferencias significativas entre Bolivia y ningún otro país para la habilidad Científico.

Para la habilidad Innovador (aplicación de soluciones innovadoras y solución de problemas interpretando datos de diferentes disciplinas): México, presenta diferencias significativas con España (W = 9.57, p < 0.001) y Guatemala (W = 5.83, p < 0.001). México también es significativamente diferente de Bolivia (W = 6.47, p < 0.001). España, muestra una diferencia significativa con Ecuador (W = -4.04, p = 0.035) y Guatemala (W = 4.67, p = 0.009).

En este estudio, el primer hallazgo evidencia que las cuatro dimensiones del pensamiento complejo (científico, sistémico, crítico e innovador) mantienen una interdependencia estructural que configura una red cognitiva integrada para el emprendimiento científico. Los resultados de la Figura I, muestran una distribución equilibrada en los niveles altos de autovaloración, lo que confirma que los participantes perciben el conocimiento como un sistema articulado y no fragmentado. Lo anterior respalda los hallazgos de Tobón y Luna-Nemecio (2021); y, Ramírez-Montoya et al. (2022), que sostienen que las competencias del pensamiento complejo son interdependientes y que su integración posibilita procesos de innovación educativa y científica sostenibles.

De igual forma, el análisis de la Tabla 1 revela una composición equilibrada entre los países participantes, con predominio de mujeres en la mayoría de los contextos, lo que demuestra una tendencia hacia la inclusión y la participación activa en entornos de innovación educativa. Este dato empírico respalda la premisa de que la diversidad cognitiva y de género amplía los enfoques de aprendizaje y promueve la equidad en la construcción del conocimiento. Ramírez-Montoya et al. (2022); y, Echeverría et al. (2024), coinciden en que los ecosistemas de aprendizaje inclusivos fortalecen la responsabilidad social universitaria y la innovación educativa.

En cuanto a la correlación entre las dimensiones del pensamiento complejo, los resultados de la Figura II, muestran una correlación positiva y significativa entre el pensamiento crítico y el pensamiento innovador (r = 0.789), lo que indica que la capacidad analítica impulsa la creatividad aplicada. Este vínculo empírico refuerza la idea de que la crítica fundamentada es el punto de partida para la innovación responsable. Alsaleh (2020); y, Cruz-Sandoval et al. (2022), explican que el pensamiento crítico fortalece la capacidad de evaluación ética y la toma de decisiones informada, generando las condiciones cognitivas para la creatividad transformadora. En consecuencia, el hallazgo revela que la innovación científica no surge del azar, sino del diálogo constante entre el análisis racional y la imaginación propositiva, pilares del pensamiento complejo.

Por otra parte, el Gráfico I muestra una distribución concentrada en los niveles altos de autovaloración (3.0 – 4.0) en todas las dimensiones, destacando el pensamiento sistémico como la competencia con mayor homogeneidad. Este comportamiento empírico indica que los participantes desarrollan una comprensión estructural del conocimiento, reconociendo las conexiones entre los distintos dominios del saber. Esto coincide con las aportaciones tempranas de Chalmers (2021); y, Morin (2025), que sostienen que la visión sistémica es la base de la comprensión compleja, puesto que permite percibir la realidad como una red de interdependencias.

También se demostró en la Tabla 3, que el pensamiento científico presenta diferencias moderadas entre países, con México registrando las medianas más altas. Este resultado empírico evidencia que el razonamiento científico se potencia cuando se vincula con metodologías activas y entornos digitales. Suryansyah et al. (2021); y, George-Reyes, López-Caudana, Ramírez-Montoya y Ruiz-Ramírez (2023), destacan que el uso de plataformas tecnológicas fortalece la alfabetización investigativa y la experimentación controlada, componentes esenciales del emprendimiento científico. Lo anterior sugiere que el pensamiento científico, cuando se articula con recursos digitales, no solo mejora la precisión metodológica, sino que amplía la capacidad reflexiva del investigador ante la complejidad del conocimiento.

Asimismo, se comprobó que el pensamiento sistémico es la competencia con menor dispersión (ε2=0.0223\varepsilon^2 = 0.0223ε2=0.0223), lo que confirma su carácter transversal y estable en los distintos contextos analizados. Esta consistencia empírica demuestra que la comprensión de sistemas y relaciones es un componente cognitivo que trasciende las fronteras culturales tal como lo mencionan Castillo-Martínez y Ramírez-Montoya (2021); y, Baena-Rojas et al. (2022), quienes señalan que la educación para la complejidad promueve estructuras cognitivas integradoras y flexibles.

En concordancia con lo anterior, los resultados de la Tabla 5 evidencian diferencias significativas en el pensamiento crítico entre España y México (W = 7.8135, p < 0.001) y entre Guatemala y México (W = 6.1529, p < 0.001). Estas variaciones empíricas revelan la influencia del contexto educativo y cultural en la autopercepción crítica. Ramírez-Montoya et al. (2024); y, Vázquez-Parra et al. (2025), coinciden en que la formación para la complejidad requiere prácticas reflexivas, debates argumentativos y evaluación continua del propio pensamiento.

Finalmente, los resultados mostrados sintetizan la imbricación entre pensamiento complejo y emprendimiento científico como un sistema autorregulado de aprendizaje que integra creatividad, reflexión y responsabilidad social. Este modelo, derivado de la convergencia empírica de las dimensiones, muestra cómo la inteligencia colectiva se traduce en acción innovadora. Mavlutova et al. (2023); y, George-Reyes, Ruiz-Ramírez et al. (2023), destacan que los sistemas de gestión del aprendizaje fortalecen la construcción colectiva del conocimiento cuando se sustentan en un diseño instruccional sólido.

Conclusiones

El objetivo principal de este estudio fue evaluar el impacto de la plataforma digital OpenEdR4C en el desarrollo de habilidades de emprendimiento científico desde el enfoque del pensamiento complejo (sistémico, científico, crítico e innovador) entre estudiantes universitarios de México, Bolivia, Ecuador, España y Guatemala. En función de este objetivo, las conclusiones del estudio se pueden sintetizar en los siguientes puntos.

Efectividad General de OpenEdR4C: la intervención formativa mediada por la plataforma OpenEdR4C tuvo un impacto positivo y extendido en la percepción de las habilidades de emprendimiento científico basadas en el pensamiento complejo. Los participantes, en general, percibieron altos niveles de competencia en las dimensiones Sistémico, Científico, Crítico e Innovador post-intervención, con una fuerte concentración de puntajes altos y un pico significativo en la máxima puntuación (4.0). Desempeño Diferenciado por País: se observaron diferencias significativas en el desarrollo de estas habilidades entre los países.

En cuanto a la interdependencia de las meta-competencias del pensamiento complejo: se confirmó una fuerte correlación entre el pensamiento crítico e innovador (r = 0.789), lo que subraya su interdependencia y la naturaleza sinérgica de estas meta-competencias dentro del pensamiento complejo. El pensamiento crítico fue identificado como el más influyente en países como México y Guatemala. Predictibilidad de las Habilidades: las dimensiones sistémica, científica, crítica e innovadora, fueron identificadas como predictores claves del desempeño en las habilidades de emprendimiento científico, superando incluso el efecto del país de origen. Esto valida el constructo del pensamiento complejo como una “mega-competencia” fundamental para el desarrollo integral en diversos contextos educativos.

En cuanto a las limitaciones identificadas en este estudio, se pueden sintetizar las siguientes: Medición de habilidades percibidas: la investigación se basó en la percepción de las habilidades por parte de los estudiantes a través de un cuestionario. Aunque el instrumento fue validado, la autopercepción puede no siempre coincidir con el nivel objetivo de las habilidades. Desequilibrio muestral por país: el número de participantes varió significativamente entre países (ej. 29 de Ecuador frente a 621 de México), lo que podría afectar la representatividad de los hallazgos para los países con menor participación y la potencia estadística en las comparaciones.

En relación con los factores contextuales no controlados, si bien se discute la influencia de factores como las condiciones socioeconómicas, oportunidades de aprendizaje previas, sistemas educativos o contexto cultural, el diseño del estudio no permitió un control o una medición explícita de estos factores para explicar completamente las diferencias observadas entre países.

En función de lo anteriormente expuesto, los investigadores brindan las siguientes recomendaciones; Adaptación contextual de plataformas, por lo cual es crucial adaptar el diseño y el contenido de las plataformas digitales como OpenEdR4C a las necesidades específicas de los usuarios y los contextos educativos y culturales de cada región. Esto podría implicar la personalización de los materiales, los ejemplos o las metodologías pedagógicas. Reforzamiento de habilidades en países con menor desempeño: para países como España y Guatemala, se recomienda implementar estrategias pedagógicas complementarias que refuercen la preparación previa de los estudiantes en habilidades básicas y promuevan un mayor compromiso con las meta-competencias del pensamiento complejo.

Asimismo, énfasis en el pensamiento crítico, dado que el pensamiento crítico fue identificado como el más influyente, se recomienda integrar activamente su desarrollo en los currículos y actividades formativas relacionadas con el emprendimiento científico, especialmente en países como México y Guatemala donde su influencia es destacada.

Para expandir el conocimiento en esta área, se sugieren las siguientes líneas de investigación futuras: Exploración de factores contextuales, es decir, investigar en profundidad los factores contextuales (socioeconómicos, culturales, pedagógicos y de sistemas educativos) que influyen en la asimilación y el desarrollo de las habilidades de emprendimiento científico en diferentes regiones. Esto podría incluir estudios cualitativos.

Otra línea de investigación puede ser adaptación y evaluación de la plataforma, que conlleve a desarrollar y evaluar adaptaciones específicas de la plataforma OpenEdR4C para diferentes contextos culturales y educativos, midiendo su efectividad en la reducción de las brechas de desempeño observadas. Asimismo, explorar cómo el perfil del estudiante (ej. nivel educativo, disciplina, experiencia previa) y el diseño instruccional específico de la plataforma influyen en los resultados del aprendizaje de las habilidades de pensamiento complejo.

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