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arbitrada por especialistas en el área, bajo la
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producciones tipo: Artículo Científico en las
diferentes modalidades cualitativas y cuantitativas,
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investigación orientada al tratamiento y
profundización de la información de los campos de
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Tipo de Publicación: Articulo Científico
Recibido: 18/04/2026
Aceptado: 19/05/2026
Publicado: 23/05/2026
Código Único AV: e731
Páginas: 1(1138-1166)
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.20355814
Autores:
Percy Dario Mazuelos-Soldevilla
Ingeniero Comercial
Maestro en Contabilidad, Tributación y Auditoria
https://orcid.org/0000-0001-9678-3326
E-mail: percy.mazuelos.s@uni.pe
Afiliación: Universidad Nacional de Ingeniería
País: República del Perú
Yermmy Vasquez Salis
Licenciada en Educación
Doctor en Medio Ambiente y Desarrollo
Sostenible
https://orcid.org/0009-0002-3249-2057
E-mail: yvasquezs@unheval.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional Hermilio
Valdizán de Huánuco
País: República del Perú
Pablo Enrique Mazuelos-Soldevilla
Ingeniero Industrial
https://orcid.org/0000-0002-7856-8785
E-mail: pabmazueloss@upt.pe
Afiliación: Universidad Privada de Tacna
País: República del Perú
Sonia Maribel Rimachi Gongora
Licenciada en Educación
Maestro en Ciencias de la Educación, mención en
Gestión Educacional
https://orcid.org/0000-0002-7165-6491
E-mail: sonia.rimachi@unmsm.edu.pe
Afiliación: Universidad Nacional Mayor de San
Marcos
País: República del Perú
Resumen
La transformación digital de la educación superior ha intensificado la necesidad de
desarrollar competencias digitales en estudiantes universitarios, especialmente en
contextos donde la programación tradicional representa una barrera técnica y pedagógica.
En este escenario, las plataformas no-code, low-code y los entornos visuales de
programación emergen como alternativas para democratizar la creación de soluciones
digitales, aunque la solidez metodológica de la evidencia sobre su impacto requiere
evaluación crítica. El objetivo de este artículo fue evaluar la calidad metodológica de los
estudios empíricos que reportaron el uso de plataformas no-code en contextos de
enseñanza-aprendizaje universitario, mediante instrumentos estandarizados de valoración
crítica, con el fin de determinar el nivel de evidencia disponible sobre su impacto en
competencias digitales. Se desarrolló una revisión sistemática de la literatura científica,
siguiendo criterios explícitos de búsqueda, selección, inclusión, exclusión y extracción de
datos, orientados a identificar estudios empíricos publicados en revistas revisadas por
pares. Los estudios aceptados fueron organizados en tres matrices analíticas:
características metodológicas, calidad metodológica e impacto en competencias digitales.
Los resultados evidenciaron que estas plataformas se asocian con mejoras en pensamiento
computacional, motivación, autoconfianza, rendimiento académico, comprensión de
conceptos de programación y resolución de problemas digitales. Sin embargo, también se
identificó heterogeneidad en los diseños, uso de muestras reducidas, predominio de
mediciones indirectas y escasa aplicación de instrumentos estandarizados para evaluar
competencias digitales. Se concluye que las plataformas no-code poseen potencial
pedagógico relevante en educación superior, pero la evidencia disponible es moderada y
requiere investigaciones rigurosas, longitudinales y comparativas para consolidar su
validez educativa.
Palabras Clave
Plataformas no-code, competencias digitales,
educación superior, calidad metodológica,
programación visual.
Abstract
The digital transformation of higher education has intensified the need to develop digital
competencies among university students, particularly in contexts where traditional
programming represents both a technical and pedagogical barrier. In this scenario, no-
code platforms, low-code platforms, and visual programming environments have emerged
as alternatives for democratizing the creation of digital solutions, although the
methodological robustness of the evidence regarding their impact requires critical
assessment. The objective of this article was to evaluate the methodological quality of
empirical studies reporting the use of no-code platforms in university teaching-learning
contexts, through standardized critical appraisal instruments, in order to determine the
level of available evidence on their impact on digital competencies. A systematic review
of the scientific literature was conducted, following explicit criteria for search, selection,
inclusion, exclusion, and data extraction, aimed at identifying empirical studies published
in peer-reviewed journals. The included studies were organized into three analytical
matrices: methodological characteristics, methodological quality, and impact on digital
competencies. The results showed that these platforms were associated with
improvements in computational thinking, motivation, self-confidence, academic
performance, understanding of programming concepts, and digital problem-solving.
However, heterogeneity in research designs, small sample sizes, predominance of indirect
measurements, and limited use of standardized instruments to assess digital competencies
were also identified. It is concluded that no-code platforms have relevant pedagogical
potential in higher education; however, the available evidence remains moderate and
requires rigorous, longitudinal, and comparative studies to strengthen their educational
validity.
Keywords
No-code platforms, digital competencies, higher education,
methodological quality, visual programming
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Introducción
La transformación digital de la educación
superior constituye un fenómeno estructural que ha
reconfigurado, de manera profunda, los procesos de
enseñanza-aprendizaje en las instituciones
universitarias a nivel global. No se trata solo de
incorporar tecnologías en el aula, sino de asumir que
la universidad actual se mueve en un entorno
distinto, más dinámico, exigente y atravesado por
herramientas digitales. Benavides et al., (2022)
señalaron que las instituciones de educación
superior han sido influenciadas por el avance
tecnológico asociado con la Revolución Industrial
4.0, lo que las ha llevado a enfrentar procesos de
transformación digital en distintas dimensiones,
especialmente en el ámbito de la docencia. Sin
embargo, la verdad es que dicha transformación no
siempre ha seguido una ruta institucional clara; en
muchos casos, ha respondido a iniciativas
individuales, múltiples, separadas y poco
articuladas mediante políticas universitarias
sostenidas.
En este escenario de digitalización acelerada,
las competencias digitales han adquirido un carácter
transversal e ineludible en la formación
universitaria. Hoy, un estudiante no solo necesita
acceder a una plataforma virtual o manejar recursos
básicos en línea; también requiere comprender,
crear, evaluar y desenvolverse con criterio en
entornos digitales cada vez más complejos.
Domínguez et al., (2024) identificaron las
competencias digitales como una de las once
competencias esenciales para el éxito académico de
los estudiantes universitarios en modalidades
virtuales, al subrayar que quienes participan en
entornos digitalizados enfrentan desafíos que
demandan habilidades tecnológicas específicas, las
cuales trascienden las exigencias propias de la
presencialidad tradicional.
Dentro de este ecosistema tecnológico en
expansión, las plataformas de programación no-
code, entendidas como herramientas que permiten
desarrollar aplicaciones y soluciones digitales
mediante interfaces visuales sin necesidad de
escribir código fuente, han emergido como una
alternativa con evidente potencial democratizador
para el desarrollo de competencias digitales en
estudiantes de diversas disciplinas. Y es que su valor
no se limita al campo informático; por el contrario,
estas plataformas pueden permitir que estudiantes
de educación, derecho, administración, salud o
ciencias sociales diseñen soluciones digitales sin
depender necesariamente de conocimientos
avanzados de programación.
En esa línea, Mayorga-Solórzano & Carmona
(2024) confirmaron la relación entre el aprendizaje
técnico digital y el uso de herramientas de creación
visual en la enseñanza superior, evidenciando que
las actividades de producción digital contribuyen a
la formación técnico-creativa e integral del
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individuo. Este antecedente fundamenta
teóricamente la pertinencia de investigar
herramientas de desarrollo simplificado, como las
plataformas no-code, en contextos pedagógicos
universitarios.
La evaluación de la calidad metodológica de
los estudios empíricos constituye un pilar
fundamental en la investigación basada en
evidencia. En el ámbito educativo, la aplicación de
instrumentos estandarizados de valoración crítica
permite determinar la robustez y confiabilidad de
los hallazgos reportados, lo cual resulta clave para
orientar tanto la toma de decisiones institucionales
como la formulación de futuras líneas de
investigación.
Cabrera et al., (2024) emplearon la escala JBI
Critical Appraisal Checklist en una metasíntesis
sobre estrategias educativas en educación superior
latinoamericana, demostrando que la evaluación
sistemática de la calidad metodológica resulta
indispensable para consolidar evidencia confiable
en el campo educativo. Asimismo, Faure-Carvallo
et al., (2024) aplicaron criterios rigurosos de
inclusión y exclusión en una revisión sistemática
sobre educación mediática e informacional en la
formación universitaria del profesorado, en la cual
analizaron tanto características bibliométricas como
categorías emergentes en una muestra de 41
artículos. Este procedimiento subraya la
importancia de contar con protocolos
metodológicos transparentes, ordenados y
replicables, capaces de garantizar la validez de las
síntesis de evidencia.
La investigación reciente sobre tecnologías
educativas y competencias digitales en educación
superior ha generado un corpus creciente de
evidencia, aunque todavía presenta notables
asimetrías temáticas. Cajamarca-Correa et al.,
(2024) realizaron una revisión bibliográfica sobre
nuevas tendencias en el uso de recursos y
herramientas de tecnología educativa para la
educación universitaria. Sus hallazgos evidenciaron
que tecnologías emergentes como el e-learning, la
realidad virtual, la inteligencia artificial y la
analítica del aprendizaje están mejorando la
accesibilidad y la calidad de la educación.
No obstante, también identificaron desafíos
significativos, como la infraestructura insuficiente y
la falta de formación continua de los docentes. A
pesar de la amplitud de dicha revisión, las
plataformas no-code no figuraron entre las
tecnologías analizadas. Esta ausencia resulta
relevante, pues evidencia que, aunque estas
herramientas comienzan a ganar espacio en el
mundo profesional y tecnológico, todavía tienen una
visibilidad limitada en el panorama investigativo
educativo.
En el ámbito de la medición de competencias
digitales, Zumárraga-Espinosa et al., (2024)
realizaron un análisis psicométrico de la escala de
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Alfabetismo de Nuevos Medios en 761 estudiantes
universitarios ecuatorianos. Los resultados
confirmaron un modelo de cuatro factores con alta
confiabilidad, con valores omega entre .86 y .92,
valores alfa entre .89 y .93, e índices de ajuste
aceptables, como χ²/gl = 3.84, CFI = .91 y RMSEA
= .06. Este estudio contribuye al conocimiento
actual al proporcionar instrumentos validados para
medir competencias digitales en contextos
latinoamericanos.
Sin embargo, no aborda el impacto de
tecnologías específicas, como las plataformas no-
code, en dichas competencias. En otras palabras,
permite medir con mayor precisión el nivel de
alfabetismo digital, pero no explica todavía cómo
determinadas herramientas pueden fortalecerlo en
experiencias formativas concretas.
Por su parte, García et al., (2025) investigaron
el impacto del diseño de juegos digitales sobre
patrimonio en las competencias digitales de 103
estudiantes del Grado en Educación Primaria de la
Universidad de Granada, mediante un método mixto
con evaluaciones pretest y postest. Los resultados
mostraron un aumento significativo en la
autopercepción de competencias digitales artísticas
y técnicas tras la intervención, aunque no se
observaron cambios en las competencias digitales
académicas.
Este hallazgo demuestra que las actividades
de creación digital pueden mejorar dimensiones
específicas de la competencia digital. Además,
ofrece una pista importante para futuras
investigaciones: cuando el estudiante deja de ser
solo consumidor de tecnología y pasa a producir
contenidos, prototipos o soluciones digitales, sus
competencias pueden fortalecerse de manera más
concreta. Por ello, este antecedente resulta
especialmente útil para fundamentar estudios sobre
el potencial de las plataformas no-code como
herramientas pedagógicas orientadas al desarrollo
de competencias técnicas y creativas.
Complementariamente, Llamuca et al., (2024)
evaluaron el impacto de la plataforma Moodle en la
formación técnica profesional pospandemia
mediante una revisión sistemática con criterios
PRISMA. Los autores concluyeron que esta
plataforma facilita el aprendizaje activo,
colaborativo y autónomo cuando se implementa en
un marco institucional que apoya la innovación
tecnológica. Sin embargo, también identificaron
desafíos persistentes, como la insuficiente
capacitación docente y las barreras de acceso a la
tecnología.
Estos hallazgos pueden resultar pertinentes
para analizar la potencial adopción de plataformas
no-code en contextos universitarios, ya que toda
innovación tecnológica, por prometedora que
parezca, requiere condiciones institucionales,
acompañamiento docente y acceso adecuado para
lograr un impacto real en el aprendizaje.
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A pesar del crecimiento sostenido de la
investigación sobre tecnologías educativas en
educación superior, se identifican vacíos
significativos que comprometen la comprensión
integral del fenómeno y justifican la necesidad de
una revisión sistemática focalizada. En primer
lugar, existe una ausencia prácticamente total de
estudios empíricos que aborden específicamente el
uso de plataformas no-code como herramientas
pedagógicas en contextos universitarios.
Mújica (2023) examinó las tendencias en
prácticas docentes emergentes en educación
superior durante el período 2018-2022 y encontró
una predominancia de enfoques centrados en el
estudiante, como el aprendizaje basado en
proyectos, el aprendizaje invertido y el aprendizaje
colaborativo. Sin embargo, no registró la
incorporación de plataformas no-code entre las
tecnologías educativas emergentes documentadas.
Esta omisión resulta particularmente
significativa, considerando que las plataformas no-
code representan una tendencia consolidada en el
ámbito del desarrollo de software profesional, pero
todavía muestran una presencia débil en la
investigación educativa. Dicho de otro modo, existe
una distancia visible entre lo que ya ocurre en
ciertos entornos productivos y lo que la literatura
académica ha logrado estudiar en el campo
universitario.
En segundo lugar, Mendoza (2023) realizó
una revisión sistemática sobre herramientas
digitales en entornos educativos de formación
universitaria, a partir de la selección de 40 artículos
provenientes de múltiples bases de datos. Sus
resultados indicaron que el empleo de herramientas
digitales en la universidad constituye un mecanismo
de considerable beneficio para favorecer
aprendizajes significativos e inmediatos.
Asimismo, enfatizó que el uso de
herramientas digitales por parte del estudiantado
universitario debe trascender una dimensión
meramente instrumental. No obstante, a pesar de la
amplitud de esta revisión, las plataformas no-code
no aparecieron entre las herramientas analizadas.
Este dato confirma su limitada presencia en la
literatura científica educativa y evidencia un vacío
que impide evaluar su potencial pedagógico con
base en evidencia consolidada. Además, deja abierta
una pregunta importante: si estas plataformas
permiten crear soluciones digitales de manera
accesible, ¿por qué todavía no han sido estudiadas
con mayor profundidad en la educación superior?
En tercer lugar, Colombo-Ruano & González
(2024) realizaron una revisión sistemática siguiendo
el método PRISMA en las bases de datos Scopus y
Web of Science. Sus hallazgos evidenciaron que la
heterogeneidad en la operacionalización del
constructo “competencias digitales” dificulta la
comparabilidad entre estudios y la consolidación de
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evidencia robusta. Esta dispersión conceptual y
metodológica, sumada a la ausencia de marcos
pedagógicos específicos para la integración de
herramientas no-code en el currículo universitario,
configura un escenario que exige una evaluación
crítica de la calidad metodológica de los escasos
estudios disponibles.
En efecto, no basta con afirmar que una
herramienta digital mejora las competencias de los
estudiantes; es necesario examinar con qué diseño
metodológico se llegó a esa conclusión, qué
instrumentos se utilizaron, qué dimensiones fueron
medidas y qué tan confiables resultan los hallazgos
reportados.
Los vacíos identificados justifican la
necesidad de una revisión sistemática que consolide,
evalúe críticamente y sintetice la evidencia
disponible sobre el uso de plataformas no-code en la
enseñanza-aprendizaje universitaria y su relación
con el desarrollo de competencias digitales. Una
revisión sistemática constituye el enfoque
metodológico más adecuado para este propósito,
dado que permite realizar una búsqueda
estructurada y replicable en múltiples bases de
datos, aplicar criterios explícitos de inclusión y
exclusión, evaluar rigurosamente la calidad
metodológica de los estudios seleccionados
mediante instrumentos estandarizados y sintetizar
de manera transparente los hallazgos obtenidos
(Cabrera et al., 2024). Además, este tipo de revisión
permite ordenar un campo todavía disperso,
identificar con mayor claridad qué se sabe, qué
permanece incierto y qué aspectos requieren
investigaciones más rigurosas.
La adopción de las directrices PRISMA,
ampliamente utilizadas en revisiones sistemáticas
del área educativa (Colombo-Ruano & González,
2024; Faure-Carvallo et al., 2024), garantiza la
replicabilidad y el rigor metodológico del proceso,
permitiendo determinar con mayor precisión la
robustez de la evidencia existente. En un tema
emergente como las plataformas no-code, este rigor
resulta especialmente importante, porque evita que
la discusión se apoye solo en expectativas
tecnológicas o discursos de innovación. Por el
contrario, permite valorar la evidencia disponible
con criterios claros, verificables y
metodológicamente consistentes.
En consecuencia, el presente artículo tuvo
como objetivo evaluar la calidad metodológica de
los estudios empíricos que reportaron el uso de
plataformas no-code en contextos de enseñanza-
aprendizaje universitario, mediante la aplicación de
instrumentos estandarizados de valoración crítica,
con la finalidad de determinar el nivel de evidencia
disponible sobre su impacto en el desarrollo de
competencias digitales.
Metodología
La presente investigación se fundamentó en
una revisión sistemática de la literatura científica,
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desarrollada bajo las directrices de la declaración
PRISMA 2020 (Preferred Reporting Items for
Systematic Reviews and Meta-Analyses),
reconocida como un estándar metodológico de
referencia para asegurar la transparencia, la
replicabilidad y el rigor en los procesos de
identificación, selección, evaluación y síntesis de la
evidencia científica. La aplicación de este enfoque
permitió ordenar el procedimiento de revisión de
manera clara y verificable, evitando decisiones
arbitrarias y fortaleciendo la confiabilidad de los
resultados obtenidos.
Con el propósito de orientar la búsqueda,
selección y análisis de los estudios, se formularon
tres preguntas de investigación que articulan el
objetivo general de la revisión: PI1: ¿Cuáles son las
características metodológicas (diseño, muestra,
instrumentos y variables) de los estudios empíricos
que reportan el uso de plataformas no-code y low-
code en contextos de enseñanza-aprendizaje en
educación superior? PI2: ¿Cuál es el nivel de calidad
metodológica de dichos estudios, evaluado
mediante instrumentos estandarizados de valoración
crítica? PI3: ¿Qué evidencia existe sobre el impacto
de las plataformas no-code en el desarrollo de
competencias digitales en estudiantes universitarios,
y cuáles son las limitaciones y vacíos identificados
en dicha evidencia?
Se seleccionó Scopus como base de datos
exclusiva para la ejecución de la búsqueda
sistemática. Esta decisión no fue casual; respondió
a criterios de pertinencia metodológica y disciplinar
directamente vinculados con el objeto de estudio. En
primer lugar, Scopus constituye una de las bases de
datos más amplias de literatura revisada por pares a
nivel mundial, con una cobertura multidisciplinar
que integra áreas como las ciencias sociales, la
educación, la tecnología educativa y la informática,
campos que convergen de manera natural en la
presente revisión.
En segundo lugar, ofrece herramientas
avanzadas de búsqueda, filtrado y exportación que
facilitan la trazabilidad del proceso y permiten que
otros investigadores puedan replicar la estrategia
aplicada. Además, su estructura permite organizar
con mayor claridad los registros identificados,
depurados y seleccionados, aspecto fundamental en
una revisión sistemática desarrollada bajo criterios
PRISMA. En tercer lugar, diversas revisiones
sistemáticas de referencia en el campo de las
competencias digitales y la tecnología educativa en
educación superior han empleado Scopus como
fuente principal o exclusiva de consulta, lo que
refuerza su idoneidad para este tipo de estudios.
La fórmula booleana diseñada para la
búsqueda en Scopus fue la siguiente: ( ( "no-code"
OR "no code" OR "low-code" OR "low code"
OR "visual programming" OR "citizen develop" OR
"codeless" OR "LCNC" OR "app builder" ) AND (
"higher education" OR "university" OR
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"undergraduate" OR "college" OR "tertiary
education" ) AND ( "digital competenc" OR "digital
skill" OR "digital literacy" OR "teaching" OR
"learning" OR "pedagog" OR "curriculum" ) ).
Tabla 1. Criterios de inclusión y exclusión
Criterios de inclusión
Criterios de exclusión
Artículos redactados en inglés o español.
Documentos duplicados entre los registros de búsqueda.
Investigaciones empíricas con enfoque cuantitativo,
cualitativo o mixto, publicadas en revistas científicas
indexadas y revisadas por pares.
Publicaciones no científicas, literatura gris, informes técnicos,
tesis no publicadas en revistas indexadas, editoriales, notas
breves y actas de conferencias.
Estudios con acceso al texto completo, para permitir la
evaluación metodológica y extracción de datos.
Estudios sin acceso al texto completo que impidan la
evaluación integral de la información.
Estudios relacionados con el uso de plataformas no-code, low-
code o de desarrollo visual simplificado en procesos de
enseñanza-aprendizaje.
Artículos sin relación directa con el objetivo de investigación
o centrados solo en aspectos técnicos, sin componente
educativo.
Investigaciones desarrolladas en educación superior, con
estudiantes, docentes o programas académicos universitarios o
terciarios.
Estudios realizados en niveles educativos distintos al
universitario, como educación primaria, secundaria o
formación profesional no terciaria.
Estudios que aborden competencias digitales, habilidades
tecnológicas o resultados de aprendizaje asociados al uso de
plataformas no-code o similares.
Revisiones teóricas, ensayos conceptuales o estudios
bibliométricos sin componente empírico.
Artículos con descripción del diseño metodológico,
participantes y resultados verificables.
Estudios que no presenten información metodológica
suficiente, participantes identificables o resultados
verificables.
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Figura 1. Identificación de estudios que utilizan el método prismático
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Resultados
Autor
Diseño metodológico
Muestra
Plataforma no-
code/low-code o
visual
Instrumentos
Variables o dimensiones
Agirbas, 2022
Estudio de caso educativo
con componente aplicado y
evaluación estadística de
actitudes.
Estudiantes de pregrado
de arquitectura.
Grasshopper.
Observación, discusiones
individuales, cuestionario y
SPSS.
Pensamiento paramétrico,
diseño digital, actitud y
fabricación digital.
DeLozier &
Shey, 2023
Estudio empírico preliminar
con juego serio y lenguaje
visual personalizado.
95 estudiantes
universitarios con poca o
ninguna experiencia
previa.
Lenguaje gráfico
basado en Google
Blockly.
Registro de finalización,
intentos, tiempo y experiencia
previa.
Resolución de problemas
paralelos, sincronización y
coordinación.
João et al.,
2019
Actividad pedagógica de
análisis cruzado con matriz
multidimensional.
11 estudiantes-docentes
de Maestría en Enseñanza
de Informática.
26 aplicaciones
visuales y block-
based.
Matriz de análisis, exposición
final y validación docente.
Tipología, conceptos
enseñables, requisitos técnicos
y adecuación pedagógica.
Özyurt &
Özyurt, 2020
Investigación basada en
diseño y estudio de caso
cualitativo.
12 estudiantes de
Ingeniería de Software.
Microsoft Visual
Studio con C# para
aplicaciones
Windows Forms.
Entrevista semiestructurada y
análisis de contenido.
Autoconfianza, resolución de
problemas, experiencia
profesional y aprendizaje
visual.
Rabello-
Mestre &
Otondo, 2021
Diseño curricular y
experiencia pedagógica
basada en proyectos
creativos.
16 estudiantes de segundo
año de Ingeniería
Acústica.
Pure Data.
Observación pedagógica,
evaluación formativa,
proyectos finales y
presentación tipo póster.
Creatividad aplicada,
pensamiento computacional,
metacognición y diseño de
instrumentos digitales.
Sundberg &
Holmström,
2024
Estudio de caso educativo y
propuesta de enseñanza
basada en principios
instruccionales.
Curso de maestría “AI for
Business” en Umeå
University.
Plataforma no-code
AI.
Observaciones, interacción
con estudiantes, tarea basada
en caso y marco
instruccional.
Comprensión del flujo de
machine learning,
entrenamiento de modelos y
aprendizaje práctico sin
codificación.
Varol, 2026
Estudio de caso pedagógico
descriptivo sobre diseño e
implementación de curso.
Curso de posgrado en
analítica de datos en
programas de baja carga
computacional.
Alteryx Designer
2025.2.
Artefactos del curso,
proyectos estudiantiles,
observaciones instruccionales
y ejercicios en video.
Razonamiento analítico,
interpretación de datos,
compromiso y solución de
problemas reales.
Tabla 2. Características metodológicas de los estudios
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Revista Aula Virtual, ISSN: 2665-0398; Periodicidad: Continua
Volumen: 7, Número: 14, Año: 2026 (Enero 2026 - Junio 2026)
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Autor
Tipo de estudio
Instrumento o estrategia
de evaluación
Fortalezas metodológicas
Debilidades metodológicas
Riesgo de
sesgo
Nivel de
calidad
metodológica
Aydin &
Aktaş, 2020
Investigación
educativa aplicada
con evaluación de
experiencia de
usuario.
User Experience
Questionnaire —UEQ—.
Usa instrumento estandarizado;
compara ecosistemas digitales.
No mide directamente
competencias digitales; no
establece causalidad.
Moderado.
Calidad media.
Chin et al.,
2024
Estudio de caso con
herramienta visual
gamificada para
OOP.
Pruebas de desempeño y
retroalimentación.
Herramienta basada en bloques;
gamificación y retroalimentación
visual.
Muestra pequeña; sin grupo
control robusto.
Alto.
Calidad baja-
media.
Gómez-Macías
et al., s. f.
Experiencia
pedagógica inicial
con IDE web
basado en bloques.
Comparación cualitativa
con IDE tradicional.
Curso de posgrado real; Blockly y
generación automática de Solidity.
Evidencia preliminar.
Moderado-
alto.
Calidad baja-
media.
Hossain &
Zaman, 2023
Estudio de usuario
mixto sobre
programación
visual colaborativa.
Creativity Support Index,
cuestionario, entrevista y
tiempos.
Condición de control y
comparación entre colaboración
síncrona/asíncrona.
Muestra reducida.
Moderado.
Calidad media.
Liao, 2023
Estudio piloto con
enfoque inclusivo
en estadística.
Observaciones,
autopercepción y
comentarios cualitativos.
Contexto universitario real;
conecta Scratch con R.
No experimental; sin grupo
control.
Moderado-
alto.
Calidad baja-
media.
Matook et al.,
2025
Estudio cuantitativo
basado en
aprendizaje
experiencial
aplicado a low-
code.
Encuesta a gran escala y
análisis de factores de
aprendizaje experiencial.
Muestra de 443 estudiantes; curso
universitario real de low-code.
Autorreportado; no mide
desempeño técnico directo.
Moderado.
Calidad media-
alta.
Spangenberger
et al., 2025
Estudio
experimental pre-
post de prueba de
concepto sobre
desarrollo de juegos
serios.
Medición de autoeficacia,
valores proambientales,
comprensión y reflexión
crítica.
Diseño pre-post; intervención de
tres meses; dos universidades
alemanas; marco SGDIA basado
en ADDIE.
La programación visual
aparece como medio, no
como variable central.
Moderado.
Calidad media.
Wiechetek,
2020
Estudio evaluativo
descriptivo
Encuesta aplicada a 119
estudiantes polacos de
Muestra amplia para un curso de
estudiantes no informáticos;
No presenta grupo control;
no mide desempeño
Moderado-
alto.
Calidad baja-
media.
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Autor
Tipo de estudio
Instrumento o estrategia
de evaluación
Fortalezas metodológicas
Debilidades metodológicas
Riesgo de
sesgo
Nivel de
calidad
metodológica
mediante encuesta
sobre curso de
VBA con elementos
de Scratch.
maestría en logística;
análisis de opiniones
estudiantiles y
observación del autor.
contexto universitario real; aborda
estudiantes de negocios/logística
sin experiencia previa; evalúa
utilidad percibida, facilidad de uso
y motivación hacia programación.
mediante prueba objetiva;
depende de opiniones y
autopercepción; el uso de
Scratch parece introductorio
y complementario al curso de
VBA.
Tabla 3. Calidad metodológica de la evidencia
Autor
Plataforma
evaluada
Competencia o resultado
formativo asociado
Evidencia de impacto
Resultado principal
Limitaciones
Vacíos
identificados
Al-Tahat,
2019
Alice 2.
Desempeño en
programación, actitud y
comprensión de OOP.
Cuasi experimental con
grupo control y
experimental.
Mejor desempeño y
actitud en el grupo
experimental.
Muestra limitada;
no usa escala de
competencias
digitales.
Falta evidencia
longitudinal.
Cardenas-
Cobo et al.,
2019
Scratch +
CARAMBA.
Aprendizaje de CS1,
desempeño y tasa de
aprobación.
Diseño equivalente
pretest-postest con 88
estudiantes.
CARAMBA superó a
Scratch solo y enseñanza
tradicional.
Se concentra en
CS1.
Falta evaluar
transferencia y
sostenibilidad.
García Perez-
Schofield &
Ortin, 2019
Pooi.
Comprensión del modelo
OOP basado en prototipos.
Taller con pretest y
postest.
Mejora percibida en
comprensión OOP.
Muestra pequeña;
sin grupo control.
Falta medición
objetiva.
Hijón-Neira et
al., 2023
TPACK
PrimaryCode VEE
con Scratch y Java.
Pensamiento
computacional y conceptos
de programación.
Experimento con 23
estudiantes universitarios
de formación docente.
Mejora significativa en
Scratch, especialmente en
bucles.
Muestra pequeña;
intervención
breve.
Falta validar modelo
de recomendación
con IA.
Mafukidze et
al., 2024
Herramientas no-
code/visuales para
ciencia de datos,
principalmente
Orange.
Programación aplicada a
ciencia de datos,
motivación y comprensión
conceptual.
50 estudiantes de cuarto
año; grupo control y
experimental.
El grupo experimental se
benefició del uso de
programación visual/no-
code.
Contexto
institucional
específico.
Falta replicación y
seguimiento
longitudinal.
Paredes-
Velasco et al.,
2022
TutoApp +
metodología
TutoLearning.
Rendimiento en
programación visual,
bucles, condicionales,
satisfacción y emociones.
Pretest-postest con 57
estudiantes; grupo control
y experimental.
Mejora significativa en
rendimiento,
especialmente en bucles
y condicionales.
TutoApp es app de
apoyo, no
plataforma no-
code estricta.
Falta evaluar
transferencia y
controlar ansiedad.
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Autor
Plataforma
evaluada
Competencia o resultado
formativo asociado
Evidencia de impacto
Resultado principal
Limitaciones
Vacíos
identificados
Paucar-
Curasma et
al., 2025
mBlock, Arduino,
sensores, actuadores
y kit STEM.
Competencias
investigativas,
pensamiento crítico,
solución de problemas y
uso tecnológico.
Cuasi experimental con
pretest-postest; 98
estudiantes de ingeniería
y enfermería.
Desarrollo significativo
de competencias
investigativas,
especialmente en revisión
de solución.
El foco principal
no es competencia
digital de
programación.
Falta aislar el efecto
específico de
mBlock.
Sáez-López et
al., 2020
Scratch.
Conceptos
computacionales, actitudes
hacia programación,
motivación, aprendizaje
activo e innovación
pedagógica.
Diseño mixto
preexperimental con
pretest-postest; 79 futuros
docentes.
Mejoras significativas en
conceptos
computacionales y
opiniones favorables
sobre Scratch.
Sin grupo control;
muestra
intencional.
Falta replicar con
diseño experimental
y seguimiento
longitudinal.
Saygıner &
Tüzün, 2023
Scratch frente a
Small Basic.
Logro en programación,
pensamiento lógico y
motivación.
Diseño experimental
pretest-postest con grupo
control; 60 estudiantes
universitarios sin
experiencia previa.
Scratch favoreció
pensamiento lógico y
motivación, pero no
produjo diferencia
significativa en logro de
programación.
No mide
competencias
digitales amplias.
Falta evaluar
transferencia y
persistencia de
motivación.
Shanmugam
et al., 2019
App Inventor dentro
del módulo M-CT.
Motivación para aprender
pensamiento
computacional.
Diseño cuasi
experimental con grupo
control no equivalente;
91 estudiantes de
administración.
El módulo M-CT integró
desarrollo de
aplicaciones móviles
mediante App Inventor.
Variable principal
es motivación, no
desempeño
programador.
Falta evaluar
producción técnica
de apps y
transferencia.
Topalli &
Cagiltay, 2018
Scratch mediante
proyectos de juegos
basados en
problemas reales.
Habilidades de
programación, desempeño
en proyectos de ingeniería
y resolución de problemas.
Estudio experimental
longitudinal con
seguimiento de cuatro
años.
La incorporación de
proyectos con Scratch se
asoció con mejor
desempeño en proyectos
de graduación.
Efecto influido por
otros cursos
posteriores.
Falta aislar efecto
específico de
Scratch frente al
aprendizaje basado
en proyectos.
Villagómez-
Palacios et al.,
2026
Unity Visual
Scripting frente a
C# con MonoGame.
Habilidades de
programación, física
aplicada a videojuegos,
motivación, autoconfianza,
colaboración y
rendimiento académico.
Diseño cuasiexperimental
en curso universitario con
22 estudiantes.
Incremento significativo
en motivación,
autoconfianza y
calificaciones al usar
programación visual.
Muestra pequeña;
contexto de
videojuegos.
Falta replicar con
muestras mayores y
otros cursos.
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Autor
Plataforma
evaluada
Competencia o resultado
formativo asociado
Evidencia de impacto
Resultado principal
Limitaciones
Vacíos
identificados
Vinueza-
Morales et al.,
2025
ALICE frente a
Java.
Competencias de
programación, rendimiento
académico, resolución de
problemas, confianza y
percepción de facilidad de
uso.
Estudio cuasi
experimental con 42
estudiantes de Ingeniería
de Software.
Mejora promedio de 15
puntos en el grupo
experimental y
percepción favorable de
ALICE.
Medición centrada
en calificaciones y
cuestionarios de
percepción.
Falta evaluar
transferencia hacia
Java a largo plazo.
Tabla 4. Impacto en competencias digitales
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Discusión de resultados
Los resultados de esta revisión sistemática
permiten sostener que la evidencia científica sobre
el uso de plataformas no-code, low-code y entornos
visuales de programación en educación superior se
encuentra todavía en una fase de consolidación
inicial. Los hallazgos son, en general, favorables,
pero también muestran una realidad menos
uniforme de lo que podría parecer a primera vista:
los estudios disponibles presentan enfoques, diseños
e instrumentos bastante diversos.
En relación con el objetivo del estudio,
orientado a evaluar la calidad metodológica de las
investigaciones empíricas que reportaron el uso de
estas plataformas en contextos universitarios, los
resultados evidencian que existe un cuerpo de
literatura relevante sobre su potencial para fortalecer
habilidades de programación, pensamiento
computacional, motivación, autoconfianza,
razonamiento analítico y resolución de problemas.
Sin embargo, también quedó claro que la mayoría
de investigaciones no mide las competencias
digitales en sentido amplio mediante instrumentos
estandarizados, sino que evalúa resultados
formativos asociados, como rendimiento
académico, actitudes hacia la programación,
comprensión de conceptos computacionales,
motivación o desempeño en proyectos.
Un primer resultado relevante fue la
considerable diversidad metodológica de los
estudios incluidos. En la matriz metodológica se
identificaron estudios de caso, investigaciones
basadas en diseño, experiencias pedagógicas
descriptivas, intervenciones con enfoque mixto y
estudios aplicados en cursos universitarios
específicos. Esta variedad muestra que las
plataformas no-code y visuales han comenzado a
incorporarse en diferentes áreas de formación, como
arquitectura, ingeniería, ciencia de datos,
informática, acústica, inteligencia artificial y
analítica de datos.
Este hallazgo converge con lo reportado por
Sundberg & Holmström (2024), quienes sostuvieron
que las plataformas no-code AI permiten introducir
contenidos de machine learning en programas no
técnicos, reduciendo la barrera de entrada que suele
asociarse con la programación tradicional. De
manera similar, Varol (2026) mostró que Alteryx
puede estructurar un curso de analítica de datos para
estudiantes con baja formación computacional,
desplazando el énfasis desde la sintaxis hacia el
razonamiento analítico y la interpretación de datos.
Esta coincidencia sugiere que las plataformas no-
code no cumplen solo una función instrumental;
también pueden abrir la puerta a experiencias de
creación digital en disciplinas que, por mucho
tiempo, estuvieron alejadas de la programación.
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No obstante, los estudios de caracterización
metodológica también dejaron ver una limitación
importante: varias investigaciones describen
experiencias pedagógicas innovadoras, pero no
siempre incorporan diseños evaluativos robustos.
Agirbas (2022), por ejemplo, caracterizó el uso de
Grasshopper en arquitectura para introducir
pensamiento paramétrico y diseño digital, mientras
que Rabello-Mestre & Otondo (2021)
documentaron el uso de Pure Data en ingeniería
acústica para fomentar creatividad aplicada y
pensamiento computacional. Ambos estudios
resultan valiosos porque permiten comprender
cómo se integran las herramientas visuales en la
educación superior. Sin embargo, su aporte se ubica
más en la descripción curricular que en la medición
causal del impacto.
Este mismo patrón se observa en Özyurt &
Özyurt (2020), cuyo estudio basado en diseño
permitió analizar la experiencia de aprendizaje en
un curso de programación visual, aunque con una
muestra reducida y sin grupo de comparación. Por
ello, la literatura parece haber avanzado en
documentar experiencias relevantes, pero todavía
necesita fortalecer la evaluación empírica de sus
resultados.
Un segundo resultado central se relaciona con
la calidad metodológica de la evidencia. Los
estudios incluidos en la matriz de calidad revelaron
niveles que oscilaron entre calidad baja-media y
media-alta. La evidencia de mayor solidez se
observó en investigaciones con muestras amplias,
fundamentación teórica explícita o instrumentos de
evaluación claramente identificables. Matook et al.,
(2025), por ejemplo, destacaron por trabajar con una
muestra de 443 estudiantes en un curso universitario
de desarrollo low-code, analizando factores de
aprendizaje experiencial vinculados con la reflexión
metacognitiva.
Este estudio representa una contribución
metodológica importante porque aborda la
formación de citizen developers desde un enfoque
cuantitativo más estructurado. Aun así, incluso en
este caso, la medición se centró en autorreportes y
no en pruebas objetivas de desempeño técnico, lo
que limita la posibilidad de afirmar con precisión el
nivel real de competencia digital alcanzado.
En comparación con otros estudios, la calidad
metodológica fue más limitada en investigaciones
con muestras pequeñas, ausencia de grupo control o
dependencia de percepciones estudiantiles. Chin et
al., (2024), Gómez-Macías et al., (s. f.) y Liao
(2023) aportaron evidencia sobre herramientas
basadas en bloques, IDE visuales y transiciones de
Scratch a R, pero sus diseños se apoyaron
principalmente en experiencias piloto,
retroalimentación cualitativa o autopercepción.
Estos resultados coinciden con las
limitaciones advertidas por Colombo-Ruano &
González (2024) respecto a la heterogeneidad en la
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operacionalización de las competencias digitales, ya
que la falta de instrumentos comunes dificulta
comparar estudios y consolidar evidencia robusta.
Asimismo, esta necesidad de instrumentos
estandarizados se vincula con lo planteado por
Cabrera et al., (2024), quienes resaltaron la
importancia de aplicar listas de valoración crítica
para fortalecer la confiabilidad de las síntesis
educativas. En ese sentido, la presente revisión
confirma que la evaluación metodológica no puede
limitarse a constatar si los resultados son positivos;
debe examinar cómo fueron producidos, con qué
instrumentos, bajo qué condiciones y con qué nivel
de control metodológico.
Un tercer resultado se vincula con el impacto
de las plataformas no-code y visuales sobre
competencias digitales o resultados formativos
asociados. La evidencia más consistente se
concentró en PI3, donde trece estudios reportaron
efectos positivos, especialmente en programación
inicial, pensamiento computacional, motivación,
autoconfianza y desempeño académico.
Al-Tahat (2019) mostró que Alice 2 mejoró el
desempeño y la actitud hacia la programación en
estudiantes universitarios. Este hallazgo converge
con Vinueza-Morales et al., (2025), quienes
compararon ALICE frente a Java y reportaron una
mejora promedio de 15 puntos en el grupo
experimental, además de una percepción favorable
sobre la facilidad de uso del entorno visual. Ambos
estudios coinciden en que los lenguajes visuales
reducen las barreras sintácticas y permiten que los
estudiantes concentren su atención en la lógica de
programación. Esta similitud puede explicarse
porque ALICE combina visualización,
manipulación de objetos y retroalimentación
inmediata, elementos que disminuyen la carga
cognitiva inicial en estudiantes con poca experiencia
previa.
Los estudios basados en Scratch también
mostraron resultados relevantes. Cardenas-Cobo et
al., (2019) reportaron que la integración de Scratch
con CARAMBA mejoró el aprendizaje de
conceptos de programación y la tasa de aprobación
frente al uso de Scratch sin recomendación y frente
a la enseñanza tradicional. Sáez-López et al., (2020)
encontraron mejoras significativas en conceptos
computacionales y actitudes hacia la programación
en futuros docentes.
Por su parte, Saygıner & Tüzün (2023)
realizaron una comparación más rigurosa entre
Scratch y Small Basic, encontrando que Scratch
favoreció el pensamiento lógico y la motivación,
aunque no produjo diferencias significativas en el
logro de programación. Esta divergencia es
especialmente importante. Mientras algunos
estudios atribuyen mejoras académicas directas al
uso de Scratch, Saygıner & Tüzün (2023) sugirieron
que el beneficio puede ser más evidente en
dimensiones cognitivas y motivacionales que en el
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rendimiento técnico inmediato. Una posible
explicación es que Scratch facilita el ingreso al
razonamiento computacional, pero no garantiza por
sí solo el dominio profundo de estructuras de
programación si no se acompaña de actividades de
transferencia hacia lenguajes textuales o problemas
de mayor complejidad.
Topalli & Cagiltay (2018) aportaron una
evidencia distinta y metodológicamente relevante,
al seguir a estudiantes de ingeniería durante cuatro
años y observar que quienes participaron en un
curso introductorio enriquecido con proyectos de
juegos en Scratch tuvieron mejor desempeño
posterior en proyectos de graduación.
Este resultado amplía la interpretación de los
efectos de Scratch, pues sugiere que el impacto
puede manifestarse no solo en resultados
inmediatos, sino también en trayectorias formativas
posteriores. Sin embargo, este hallazgo debe leerse
con cautela, ya que el efecto observado pudo estar
influido por otros cursos, experiencias académicas o
competencias desarrolladas durante la carrera. Aun
así, el estudio converge con Paredes-Velasco et al.,
(2022), quienes evidenciaron mejoras en el
rendimiento académico al utilizar TutoApp y
aprendizaje por enseñanza para abordar
programación visual, especialmente en bucles y
condicionales. Ambos trabajos refuerzan la idea de
que la programación visual puede ser más efectiva
cuando se integra con metodologías activas, como
el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje
por enseñanza o el desarrollo de juegos.
La evidencia también mostró que las
plataformas visuales pueden tener valor en áreas no
estrictamente informáticas. Shanmugam et al.,
(2019) emplearon App Inventor en estudiantes de
administración para fortalecer la motivación hacia el
pensamiento computacional, mientras que
Mafukidze et al., (2024) utilizaron herramientas no-
code para ciencia de datos en estudiantes no
informáticos.
Estos resultados convergen con Varol (2026)
y Sundberg & Holmström (2024), quienes
defendieron la pertinencia de herramientas no-code
en programas con baja carga computacional. En
conjunto, estos estudios muestran que las
plataformas no-code pueden democratizar el acceso
a competencias digitales aplicadas, especialmente
en estudiantes que no poseen experiencia previa en
programación. No obstante, la evidencia todavía se
concentra más en motivación, percepción y
desempeño inmediato que en competencias digitales
integrales, como creación crítica de soluciones
digitales, alfabetización algorítmica, evaluación de
sistemas, seguridad, ética digital o transferencia
interdisciplinaria.
Los estudios más recientes sobre Unity Visual
Scripting, ALICE y mBlock también refuerzan el
potencial de estas plataformas en contextos
universitarios. Villagómez-Palacios et al., (2026)
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reportaron mejoras en motivación, autoconfianza y
calificaciones al comparar Unity Visual Scripting
con C# y MonoGame en un curso de física para
videojuegos. Vinueza-Morales et al., (2025)
evidenciaron mejores resultados con ALICE frente
a Java. Paucar-Curasma et al., (2025), por su parte,
mostraron que mBlock, Arduino y recursos STEM
contribuyeron al desarrollo de competencias
investigativas en estudiantes de ingeniería y
enfermería.
Aunque estos tres estudios coinciden en
señalar efectos positivos de las herramientas
visuales, difieren en la naturaleza de los resultados
evaluados. Mientras Villagómez-Palacios et al.,
(2026) y Vinueza-Morales et al., (2025) se
aproximan directamente al aprendizaje de
programación, Paucar-Curasma et al., (2025) evalúa
competencias investigativas y solución de
problemas, por lo que su evidencia debe
considerarse complementaria antes que
directamente equivalente. Esta diferencia confirma
que no todos los estudios sobre herramientas
visuales deben interpretarse como evidencia
homogénea sobre competencias digitales.
En conjunto, la discusión de los resultados
permite afirmar que el nivel de evidencia disponible
es prometedor, pero todavía no concluyente. La
mayoría de estudios reporta efectos positivos,
aunque la fuerza de dichos efectos depende del
diseño metodológico, el tamaño muestral, la
existencia de grupo control, la duración de la
intervención y el tipo de instrumento utilizado. La
evidencia más sólida se encuentra en estudios
cuasiexperimentales o experimentales, como los de
Al-Tahat (2019), Saygıner & Tüzün (2023),
Paredes-Velasco et al., (2022), Topalli & Cagiltay
(2018), Villagómez-Palacios et al., (2026) y
Vinueza-Morales et al., (2025).
En cambio, la evidencia más débil proviene de
estudios de caso, experiencias piloto o
investigaciones centradas en autopercepción. Esta
diferencia resulta clave para el objetivo de la
revisión, porque permite sostener que el impacto de
las plataformas no-code sobre competencias
digitales no debe asumirse de manera uniforme; por
el contrario, debe valorarse según la calidad
metodológica de cada estudio.
La presente revisión presenta varias
limitaciones que deben considerarse al interpretar
sus resultados. En primer lugar, la búsqueda se
realizó exclusivamente en Scopus. Aunque esta base
de datos ofrece una cobertura multidisciplinar
amplia y permite acceder a literatura revisada por
pares, esta decisión pudo haber excluido estudios
relevantes indexados en Web of Science, ERIC,
IEEE Xplore, ACM Digital Library, SciELO u otras
bases especializadas en educación, informática y
tecnología educativa. Esta limitación puede afectar
la exhaustividad del corpus y reducir la
representación de investigaciones regionales o
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estudios publicados en revistas no incluidas en
Scopus.
En segundo lugar, el campo de estudio
presenta una marcada heterogeneidad conceptual.
Los estudios incluidos emplearon denominaciones
diversas, como no-code, low-code, visual
programming, block-based programming, visual
scripting, no-code AI o plataformas drag-and-drop.
Aunque estas herramientas comparten la reducción
de barreras sintácticas y el uso de interfaces
visuales, no todas poseen el mismo nivel de
abstracción, finalidad pedagógica o complejidad
técnica. Esta diversidad, aunque enriquecedora,
dificulta la comparación directa entre estudios y
exige interpretar los hallazgos con prudencia.
En tercer lugar, no todos los estudios incluidos
midieron competencias digitales de manera directa.
En varios casos se evaluaron variables asociadas,
como rendimiento académico, motivación,
pensamiento lógico, autoconfianza, percepción de
facilidad de uso o desempeño en proyectos. Si bien
estos indicadores guardan relación con el desarrollo
de competencias digitales, no equivalen
necesariamente a una medición integral del
constructo. Esta limitación reduce la precisión con
la que puede afirmarse que las plataformas no-code
desarrollan competencias digitales en sentido
amplio.
En cuarto lugar, la calidad metodológica de
los estudios fue desigual. Varias investigaciones
utilizaron muestras pequeñas, diseños
preexperimentales, estudios de caso o instrumentos
basados en autopercepción. Además, algunas
intervenciones carecieron de grupo control,
seguimiento longitudinal o pruebas objetivas de
desempeño. Estas debilidades metodológicas
incrementan el riesgo de sesgo y limitan la
generalización de los resultados.
En quinto lugar, se identificó una limitada
evaluación de la transferencia del aprendizaje.
Pocos estudios examinaron si las habilidades
adquiridas mediante plataformas visuales se
trasladan posteriormente a lenguajes textuales,
desarrollo de soluciones reales, pensamiento
algorítmico avanzado o contextos profesionales.
Esta limitación es relevante porque una plataforma
no-code puede facilitar el aprendizaje inicial, pero
su valor educativo depende también de su capacidad
para sostener aprendizajes transferibles.
En sexto lugar, la revisión incluyó estudios
desarrollados en áreas disciplinares muy diversas.
Esta amplitud permitió observar la transversalidad
de las plataformas no-code, pero también introdujo
variabilidad contextual. Los efectos observados en
arquitectura, ingeniería, ciencia de datos, formación
docente, videojuegos o administración no
necesariamente son equivalentes, ya que cada
disciplina posee demandas cognitivas, pedagógicas
y tecnológicas distintas.
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A partir de los resultados y limitaciones
identificadas, futuras investigaciones deberían
avanzar hacia diseños metodológicos más robustos.
Se recomienda desarrollar estudios experimentales
o cuasiexperimentales con grupos control
equivalentes, asignación aleatoria cuando sea
posible y mediciones pretest-postest claramente
definidas. Este tipo de diseño permitiría estimar con
mayor precisión el efecto específico de las
plataformas no-code sobre el desarrollo de
competencias digitales.
También se recomienda utilizar instrumentos
estandarizados y validados para medir competencias
digitales. Las investigaciones futuras no deberían
limitarse a calificaciones, satisfacción o percepción
de facilidad de uso. Sería conveniente incorporar
escalas psicométricamente validadas, rúbricas de
desempeño digital, pruebas de pensamiento
computacional, análisis de productos digitales y
evaluación de transferencia. Esta recomendación
permitiría superar la dispersión conceptual
identificada en la literatura y producir evidencia más
comparable entre estudios.
Otra línea necesaria consiste en estudiar la
transferencia desde plataformas visuales hacia
lenguajes textuales o entornos profesionales. Si bien
herramientas como Scratch, ALICE, Unity Visual
Scripting, App Inventor u Orange reducen barreras
iniciales, todavía se requiere evidencia sobre su
capacidad para facilitar aprendizajes posteriores
más complejos. Futuros estudios podrían comparar
trayectorias de estudiantes que inician con
plataformas no-code frente a quienes aprenden
directamente con lenguajes textuales, evaluando no
solo resultados inmediatos, sino también desempeño
a mediano y largo plazo.
Asimismo, se recomienda ampliar la
investigación en estudiantes no informáticos. La
evidencia revisada sugiere que las plataformas no-
code pueden ser especialmente valiosas para
disciplinas con baja carga computacional, como
administración, educación, salud, ciencias sociales
o gestión. Sin embargo, todavía se requieren más
estudios que evalúen cómo estas herramientas
fortalecen competencias digitales aplicadas en
problemas propios de cada campo profesional.
Futuras investigaciones deberían incorporar
análisis longitudinales. La mayoría de los estudios
revisados evaluó efectos inmediatos o de corto
plazo, por lo que se desconoce si las mejoras en
motivación, autoconfianza, pensamiento lógico o
desempeño se sostienen en el tiempo. El
seguimiento longitudinal permitiría identificar si las
plataformas no-code producen aprendizajes
duraderos o si sus efectos disminuyen después de la
intervención.
También resulta necesario aislar el efecto de
la plataforma frente al efecto de la metodología
pedagógica. Muchos estudios combinaron
herramientas no-code con aprendizaje basado en
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proyectos, gamificación, aprendizaje por enseñanza,
resolución de problemas o trabajo colaborativo.
Aunque estas combinaciones son pedagógicamente
valiosas, dificultan determinar si el efecto
observado proviene de la plataforma, de la
metodología o de la interacción entre ambas.
Diseños factoriales o comparativos podrían aportar
mayor claridad al respecto.
Finalmente, se recomienda fortalecer la
evaluación crítica de la calidad metodológica en
futuras revisiones sistemáticas. La aplicación de
instrumentos como JBI Critical Appraisal Checklist,
CASP, MMAT u otras herramientas estandarizadas
permitiría clasificar con mayor precisión la solidez
de la evidencia disponible. Esto contribuiría a
construir un mapa más confiable del campo y a
diferenciar entre estudios exploratorios, evidencia
preliminar y evidencia empírica fuerte.
En suma, esta revisión demuestra que las
plataformas no-code y visuales poseen un potencial
significativo para apoyar el desarrollo de
competencias digitales en educación superior,
especialmente porque reducen barreras sintácticas,
aumentan la motivación, favorecen la comprensión
de conceptos computacionales y facilitan
experiencias de creación digital. Sin embargo, el
nivel de evidencia disponible todavía debe
considerarse moderado y en proceso de
consolidación, debido a la heterogeneidad
conceptual, la variabilidad metodológica y la
limitada medición directa de competencias digitales.
Por ello, el aporte central de esta revisión no radica
únicamente en confirmar efectos positivos, sino en
precisar bajo qué condiciones metodológicas dichos
efectos pueden considerarse confiables.
Conclusiones
La presente revisión sistemática permitió
identificar que la evidencia científica sobre el
impacto de las plataformas no-code, low-code y los
entornos de programación visual en el desarrollo de
competencias digitales en estudiantes de educación
superior resulta, en términos generales, favorable.
Sin embargo, también es cierto que se trata de una
evidencia todavía metodológicamente heterogénea,
con diferencias importantes en los diseños,
instrumentos, muestras y formas de medición
utilizadas.
Los hallazgos más relevantes muestran que
estas plataformas contribuyeron principalmente a
fortalecer el pensamiento computacional, la
motivación hacia la programación, la autoconfianza,
el rendimiento académico en tareas introductorias
de programación, la comprensión de conceptos
computacionales y la resolución de problemas
digitales. Los estudios con mayor fuerza empírica se
concentraron en intervenciones con herramientas
como Scratch, ALICE, App Inventor, Unity Visual
Scripting, Orange, mBlock y CARAMBA,
especialmente cuando fueron aplicadas mediante
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diseños cuasiexperimentales, esquemas pretest-
postest o comparaciones con lenguajes textuales.
No obstante, se observó un aspecto que no
puede pasarse por alto: muchos estudios evaluaron
resultados vinculados con las competencias
digitales, pero no siempre midieron dichas
competencias mediante escalas estandarizadas o
instrumentos psicométricamente validados. En ese
sentido, el principal aporte de este artículo radicó en
ordenar críticamente un campo emergente,
diferenciando entre evidencia descriptiva, evidencia
metodológicamente moderada y evidencia empírica
de mayor solidez.
En respuesta al objetivo de investigación, se
concluyó que la calidad metodológica de los
estudios empíricos sobre plataformas no-code en
contextos universitarios presentó un nivel variable.
Algunos trabajos ofrecieron diseños más robustos,
con grupo control, seguimiento temporal, muestras
amplias o comparación entre entornos visuales y
textuales, como ocurrió en los estudios de Saygıner
& Tüzün (2023), Topalli & Cagiltay (2018),
Paredes-Velasco et al., (2022), Vinueza-Morales et
al., (2025) y Villagómez-Palacios et al., (2026).
Sin embargo, otros estudios se apoyaron en
muestras reducidas, estudios de caso, diseños
preexperimentales, observaciones docentes o
autopercepciones estudiantiles, lo que limita la
posibilidad de generalizar sus hallazgos. Por tanto,
la evidencia disponible permite sostener que las
plataformas no-code y visuales poseen un potencial
pedagógico significativo para fortalecer
competencias digitales en la educación superior.
Aun así, dicho potencial debe interpretarse con
prudencia, ya que persisten sesgos metodológicos,
mediciones indirectas y una escasa evaluación
longitudinal de los aprendizajes.
Este estudio correspondió a un artículo de
revisión sistemática, desarrollado con base en
criterios explícitos de búsqueda, inclusión,
exclusión, extracción y valoración crítica de la
evidencia. La aplicación de este enfoque permitió
identificar, seleccionar y analizar estudios empíricos
publicados en revistas científicas, organizando los
resultados en tres dimensiones centrales:
características metodológicas, calidad metodológica
de la evidencia e impacto en competencias digitales.
En consecuencia, las conclusiones no
derivaron de una intervención directa realizada por
los autores, sino de la síntesis crítica de
investigaciones previas. Este aspecto resulta
importante, porque permite ofrecer una visión
integrada del estado actual del conocimiento sobre
las plataformas no-code en la enseñanza-
aprendizaje universitaria, sin perder de vista las
fortalezas y debilidades de la evidencia disponible.
Como reflexión final, los resultados sugieren
que las plataformas no-code pueden desempeñar un
papel relevante en la democratización del
aprendizaje digital universitario, especialmente en
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estudiantes sin formación previa en programación o
pertenecientes a disciplinas no informáticas. La
razón es clara: estas herramientas reducen ciertas
barreras técnicas y permiten que el estudiantado se
acerque a la creación de soluciones digitales de una
manera más visual, práctica y accesible. Sin
embargo, futuras investigaciones deberán avanzar
hacia diseños experimentales más rigurosos,
muestras más amplias, instrumentos estandarizados
de medición de competencias digitales y estudios
longitudinales que permitan evaluar la transferencia
del aprendizaje hacia lenguajes textuales, proyectos
reales o contextos profesionales.
Asimismo, se recomienda diferenciar con
mayor precisión el efecto de la plataforma frente al
efecto de la metodología pedagógica utilizada,
debido a que muchas intervenciones combinaron
herramientas no-code con aprendizaje basado en
proyectos, gamificación, aprendizaje colaborativo o
resolución de problemas. En conjunto, esta revisión
evidenció que el campo posee un alto potencial de
desarrollo, pero todavía requiere mayor precisión
conceptual y metodológica para consolidar una base
de evidencia suficientemente robusta.
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