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¿Qué revela el rastro que deja un alumno cuando aprende en pantalla?

Todo lo que se discute a partir de PISA son resultados: cuántos puntos obtiene cada país, cada comunidad, cada tipo de alumnado. PISA 2025 permite por primera vez algo distinto. Su nuevo dominio digital, Learning in the Digital World, no se limita a puntuar respuestas: mientras el alumno se pelea con una herramienta que acaba de conocer, el sistema registra cuánto tarda en hacer el primer movimiento, cuántas acciones hace y cuánto dura cada tarea. Eso permite observar el aprendizaje mientras ocurre, y no solo su resultado. Este informe usa ese rastro, no la nota, para preguntar cómo trabajan los alumnos españoles. Con 9.634 alumnos con información de proceso, tres respuestas: el rastro añade capacidad de predicción incluso en comunidades que el modelo no ha visto; lo que anticipa aplicar bien lo aprendido no es dedicar más tiempo sino repartirlo de otra manera; y la forma de trabajar se distribuye de manera desigual según el origen social. Galicia trabaja con un estilo reconociblemente más rápido y directo que el resto de España, aunque eso no cambie la relación entre proceso y resultado.

Edición: PISA 2025, dominio Learning in the Digital World Ámbito: España, 17 comunidades autónomas más Ceuta y Melilla, con foco en Galicia Muestra: 29.966 alumnos con contexto, 9.634 con información de proceso Elaboración: GaeliKA Innovación S.L., análisis propio sobre microdatos

Cómo leer este informe
Qué es el dominio digital de PISA 2025. Learning in the Digital World evalúa algo distinto de Matemáticas, Lectura o Ciencias: la capacidad de aprender y resolver problemas con herramientas computacionales que el alumno no conocía de antemano. Cada unidad de la prueba se organiza en tres fases, aprender, aplicar y demostrar, y el sistema guarda un registro de la actividad en cada una.

Qué son los datos de proceso. No son grabaciones ni secuencias de clics. El fichero público publica, tarea a tarea, indicadores agregados: número de acciones, tiempo hasta la primera acción y duración total. De esas 192 métricas publicadas se han construido 23 indicadores agregados, de los que este informe utiliza ocho. Cada métrica se estandariza dentro de su propia tarea antes de promediarse, de modo que el indicador refleje la forma de trabajar del alumno y no la dificultad o la duración de la tarea que le tocó.

Cómo se leen las cifras. Todos los indicadores están expresados en desviaciones típicas, así que un valor de 0,10 significa una décima parte de la variación típica entre alumnos. Los márgenes de error se calculan con los 80 pesos replicados del diseño muestral de PISA (BRR con ajuste de Fay). Todo lo que sigue son asociaciones observadas, no efectos causales: describen qué formas de trabajar van acompañadas de qué resultados, no qué ocurriría si se cambiase la forma de trabajar de un alumno.

Síntesis

El rastro dice cosas que la nota no dice

Por qué este informe. Las evaluaciones internacionales se usan para decidir, y hasta ahora solo ofrecían resultados: se sabía cuánto acertaba cada alumno, no cómo había trabajado para acertarlo. Los datos de proceso de PISA 2025 abren una puerta distinta, porque permiten observar el aprendizaje mientras ocurre y comprobar que, a igual competencia medida, hay maneras de trabajar que se reparten de forma desigual. Es una información que el debate público sobre PISA todavía no ha incorporado, y que dice cosas distintas de las que dicen las tablas de resultados. También obliga a una cautela desde el primer párrafo: la tentación inmediata será convertir estos patrones en consejos, y eso es precisamente lo que el dato no autoriza.

La idea que ordena este análisis es sencilla. Dos alumnos pueden terminar una tarea digital con la misma puntuación habiendo trabajado de maneras completamente distintas: uno leyendo la pantalla un buen rato antes de tocar nada y el otro probando desde el primer segundo. Hasta ahora, la evaluación internacional solo veía el resultado. Con los datos de proceso de PISA 2025 se puede ver también el camino, y ese camino contiene información propia.

Los tres resultados principales apuntan en la misma dirección. El rastro de trabajo mejora la predicción del rendimiento incluso en comunidades autónomas que el modelo no ha visto nunca. Dentro de ese rastro, lo que se asocia con aplicar mejor lo aprendido no es la cantidad de tiempo sino su reparto. Y esa forma de trabajar no se distribuye al azar: varía con el origen socioeconómico y, de manera bastante más marcada, entre territorios.

Alumnos con información de proceso9.634de los 29.966 españoles de la muestra; el dominio digital se aplica a una parte del alumnado

Indicadores de proceso construidos23a partir de 192 métricas publicadas tarea a tarea; ocho se usan en este informe

Predicción del rendimiento digital0,78 a 0,81mejora al añadir el rastro de trabajo, en comunidades no vistas por el modelo

Lo que más se asocia con aplicar bien+0,11desviaciones típicas por la proporción de tiempo dedicada a mirar antes de actuar

Diferencia gallega más marcada-0,20desviaciones típicas en el tiempo que tardan en hacer el primer movimiento: empiezan antes

Gradiente socioeconómico-0,06desviaciones típicas de tiempo total por cada unidad de nivel socioeconómico

Cuatro conclusiones. (1) El proceso aporta información propia: añadirlo mejora la predicción del rendimiento digital y la del rendimiento en la fase de aplicar, en validaciones que dejan comunidades autónomas enteras fuera del entrenamiento. (2) Más tiempo no es mejor: entre alumnos que habían aprendido lo mismo, quienes necesitaron más tiempo y más acciones durante la fase de aprender rinden algo peor al aplicar. (3) Lo que se sostiene es el reparto del tiempo, no su cantidad: cuando todos los rasgos entran a la vez en el mismo modelo, la señal del tiempo total se desvanece y permanece la proporción dedicada a observar antes de actuar. (4) Las formas de trabajar tienen sesgo social y territorial: a igualdad de rendimiento tradicional, el alumnado de mayor nivel socioeconómico resuelve con menos tiempo y menos acciones, y el alumnado gallego empieza antes y tarda menos que el del resto de España.

1. El dato nuevo

Qué registra la prueba mientras el alumno aprende

El dominio digital de PISA 2025 no pregunta lo que el alumno ya sabe, sino cómo se maneja ante una herramienta que acaba de descubrir. Cada unidad tiene un nombre casi de videojuego (una pinza de reciclaje, una aplicación de fitness, una cápsula de plantas) y una estructura común en tres fases: primero se aprende a usar la herramienta, después se aplica a un problema nuevo y al final se demuestra lo aprendido. Durante todo el recorrido, el sistema anota el rastro de trabajo.

Figura 1. El rastro que deja una tarea digital. Esquema de lo que el sistema registra en cada unidad de la prueba: la fase en la que ocurre, el momento del primer movimiento, el número de acciones y la duración total. A partir de esos registros se construyen los indicadores de estilo de trabajo. Elaboración de GaeliKA sobre la documentación del dominio digital de PISA 2025.

Ese rastro no es una película de la sesión. El fichero público no permite reconstruir el orden exacto de los clics: lo que publica son resúmenes por tarea. De ellos salen los ocho indicadores que este informe utiliza, tres registrados en la fase de aprender, tres en la de aplicar y dos que describen el estilo de trabajo en su conjunto.

Indicador	Qué mide	Dónde se mide
Acciones	Cuántas veces actúa el alumno sobre la herramienta: prueba un valor, mueve un control, ejecuta.	Aprender y aplicar
Tiempo hasta la primera acción	Cuánto tarda en hacer el primer movimiento desde que la tarea aparece en pantalla.	Aprender y aplicar
Tiempo total	Cuánto dura la tarea de principio a fin.	Aprender y aplicar
Proporción del tiempo antes de actuar	Qué parte del tiempo total transcurre antes del primer movimiento. Es una medida de reparto, no de duración.	Conjunto de la prueba
Ritmo de acciones	Cuántas acciones realiza por unidad de tiempo.	Conjunto de la prueba

Tabla 1. Los ocho indicadores de proceso. Los tres primeros se calculan por separado en la fase de aprender y en la de aplicar, lo que da seis indicadores; los dos últimos se calculan sobre el conjunto. Ninguno mide aciertos: describen cómo se trabaja, no cuánto se sabe. También se calcularon las tendencias a lo largo de las sucesivas tareas de la fase de aprender, para ver si el alumno se acelera o se frena a medida que avanza, pero ninguna de ellas muestra asociación apreciable con el resultado.

2. La prueba de utilidad

¿Dice el rastro algo que la puntuación no diga?

Antes de interpretar nada conviene comprobar si el rastro sirve para algo. La prueba aplicada es exigente: se entrena un modelo con unas comunidades autónomas y se le pide que prediga a los alumnos de las comunidades que no ha visto. Si lo que aporta el proceso fuese un artefacto local, esa capacidad se vendría abajo al cambiar de territorio.

Figura 2. El rastro mejora la predicción, también fuera de su territorio. Proporción de la variación explicada al predecir alumnos de comunidades autónomas que el modelo no ha visto durante el entrenamiento. A la izquierda, el rendimiento en la prueba digital; a la derecha, el rendimiento en la fase de aplicar, partiendo de un modelo que ya incluye el rendimiento durante la fase de aprender. Las mejoras son modestas, pero se mantienen al cambiar de territorio.

No se viene abajo. Predecir el rendimiento en la prueba digital a partir del nivel socioeconómico y del rendimiento tradicional ya funciona bastante bien, y aun así añadir los indicadores de proceso mejora el resultado. En la segunda comparación, más exigente porque el modelo base ya incluye lo bien que le fue al alumno durante la fase de aprender, la mejora es pequeña pero sigue estando: el comportamiento observado mientras aprendía contiene información sobre lo que hará después que no está recogida por lo que acertó mientras aprendía.

Merece la pena contrastar este resultado con el del informe anterior sobre rendimiento ajustado. Allí, las características institucionales de los centros (clima escolar, equipamiento, ratios, formación del profesorado) no predecían nada fuera de su territorio de entrenamiento: el modelo funcionaba peor que limitarse a decir que todos los centros rinden como la media. Aquí, en cambio, el comportamiento individual observado durante la prueba sí viaja de una comunidad a otra. Es una diferencia interesante entre lo que PISA puede decir del funcionamiento de las instituciones y lo que puede decir de la forma de trabajar de las personas.

3. De aprender a aplicar

Más tiempo no es mejor, y el reparto importa más que la cantidad

La pregunta más interesante que permite este diseño es si la forma de trabajar mientras se aprende anticipa lo que ocurre después, cuando hay que aplicar lo aprendido a un problema nuevo. El modelo compara alumnos que partían de la misma posición: mismo rendimiento durante la fase de aprender, mismo rendimiento en las pruebas tradicionales, mismo nivel socioeconómico y mismo territorio. Sobre esa base, mide qué añade cada rasgo del proceso.

Figura 3. Qué anticipa aplicar bien lo aprendido. Asociación entre cada rasgo del trabajo durante la fase de aprender y el rendimiento posterior en la fase de aplicar, a igualdad de rendimiento durante el aprendizaje, rendimiento tradicional, nivel socioeconómico y territorio. En azul oscuro, las asociaciones que superan la corrección más exigente por comparaciones múltiples; en azul claro, las que solo superan la más permisiva.

El resultado más claro y más contraintuitivo es el primero: entre alumnos que habían aprendido lo mismo, los que necesitaron más tiempo y más acciones para llegar ahí rinden algo peor al aplicar. La magnitud no es despreciable, en torno a una décima de desviación típica por cada desviación típica de tiempo adicional. Una lectura razonable, y explícitamente no demostrada, es que ese tiempo extra refleja una comprensión más trabajosa que se paga después, cuando hay que trasladar lo aprendido a una situación distinta. Pero el dato no distingue entre tardar por explorar a fondo y tardar por ir perdido, y esa distinción es justo la que haría falta para sacar conclusiones pedagógicas.

En sentido contrario aparece la proporción del tiempo dedicada a observar antes de actuar, que se asocia con mejores resultados posteriores. Nótese que no es lo mismo que tardar mucho: es qué parte del tiempo propio se consume antes del primer movimiento. Y hay dos señales más débiles, que pasan la corrección más permisiva por comparaciones múltiples pero no la más exigente: un ritmo de acciones más alto acompaña a mejores resultados, y una latencia absoluta más larga acompaña a resultados ligeramente peores.

Figura 4. Qué sobrevive cuando compiten entre sí. Los mismos rasgos, estimados a la vez en un único modelo junto con el número de acciones y las tendencias a lo largo de la fase de aprender. La señal del tiempo total desaparece y permanece la del reparto del tiempo.

La comprobación decisiva llega al meter todos los rasgos a la vez en el mismo modelo, en lugar de examinarlos uno por uno. Ahí, la señal del tiempo total se desvanece y lo que permanece es la estructura del tiempo: la proporción dedicada a observar antes de actuar sigue sumando y la latencia absoluta sigue restando. Conviene no forzar la interpretación de estos dos coeficientes, porque conviven en el mismo modelo y miden cosas relacionadas. Lo que sí sostiene el análisis es la conclusión de nivel superior: lo relevante no es el reloj sino el reparto, y cualquier recomendación del tipo "dedicad más tiempo" se queda sin apoyo en estos datos.

4. Quién trabaja de qué manera

La misma tarea, estilos de trabajo distintos

Si la forma de trabajar importa, la siguiente pregunta es quién trabaja de cada manera. El gráfico siguiente responde a la vez a dos comparaciones, siempre a igualdad de rendimiento tradicional: cuánto cambia cada indicador por cada unidad de nivel socioeconómico y cuánto se separa Galicia del resto de España.

Figura 5. Quién trabaja de qué manera. En azul, cuánto varía cada indicador por cada unidad del índice de nivel socioeconómico; en naranja, cuánto se separa Galicia del resto de España. Ambas estimaciones controlan el rendimiento tradicional y se expresan en desviaciones típicas del indicador, de modo que son comparables entre sí. Las barras son márgenes del 95 % calculados con los pesos replicados del diseño muestral.

El origen social: diferencias pequeñas pero sistemáticas

A igualdad de rendimiento en las pruebas tradicionales, el alumnado de mayor nivel socioeconómico resuelve las tareas digitales con menos tiempo y menos acciones, tanto al aprender como al aplicar, y dedica una proporción algo mayor de ese tiempo a observar antes de actuar, con un ritmo de acciones más alto. Las magnitudes son modestas, entre tres y seis centésimas de desviación típica por unidad de nivel socioeconómico, pero son consistentes en indicadores distintos y estadísticamente claras.

El interés de este resultado no está en su tamaño sino en su naturaleza. La brecha digital se suele discutir en términos de acceso a dispositivos y conectividad. Esto apunta a otra cosa: a igual competencia medida, hay diferencias sociales en la manera de enfrentarse a una herramienta desconocida. Es un indicio compatible con la idea de que saber aprender con herramientas digitales es en sí mismo un recurso desigualmente repartido, aunque probarlo requeriría un diseño que estos datos no permiten.

Galicia: el mismo destino por un camino más rápido

Las diferencias gallegas son bastante mayores que el gradiente social, y tienen una forma reconocible. El alumnado gallego hace prácticamente el mismo número de acciones que el del resto de España, pero tarda notablemente menos en empezar y consume menos tiempo total, sobre todo en la fase de aprender. También dedica una proporción menor de su tiempo a observar antes de actuar. Dicho de forma llana: un estilo más directo, con menos deliberación previa y menos minutos por tarea, con la misma cantidad de intervenciones sobre la herramienta.

Ahora bien, ese estilo no cambia las reglas del juego. Ninguna de las interacciones entre los procesos y el hecho de estudiar en Galicia resulta apreciable: la relación entre cómo se trabaja y cómo se aplica después es la misma en Galicia que en el resto del país. Y en el modelo de transferencia, una vez que se sabe cómo le fue al alumno durante la fase de aprender, ni el origen socioeconómico ni el territorio añaden nada a la predicción de la fase de aplicar. Lo que varía entre territorios es la distribución de los estilos, no su rendimiento.

5. Perfiles

Dos formas mayoritarias de encarar la pantalla

Los ocho indicadores se pueden resumir en unos pocos perfiles de trabajo. Antes de agruparlos, cada indicador se compara con lo que cabría esperar del alumno dado su nivel de rendimiento, de modo que los perfiles no acaben separando simplemente a quienes saben más de quienes saben menos. Lo que queda es una división bastante limpia en dos mitades, más un grupo residual muy pequeño.

Perfil	% del alumnado con perfil	Qué lo caracteriza
Dedican más tiempo del esperable	49,7 %	Más tiempo total del previsible para su nivel de rendimiento, tanto al aprender como al aplicar.
Dedican menos tiempo del esperable	49,2 %	Menos tiempo total del previsible en las dos fases.
Tardan en empezar y luego van muy rápido	1,1 %	Proporción de tiempo previa a la primera acción muy alta seguida de un ritmo de acciones muy alto. Solo 103 alumnos: no admite conclusiones.

Tabla 2. Los tres perfiles de trabajo. Porcentajes ponderados sobre el alumnado con información de proceso y perfil asignado, no sobre el total de la muestra española. Las etiquetas son descriptivas y no son categorías oficiales de la OCDE: resumen los rasgos más extremos de cada grupo respecto a lo esperable para su nivel de rendimiento.

Figura 6. Cómo se reparten los perfiles. Composición de perfiles de trabajo en Galicia y en el resto de España, y por grupos de nivel socioeconómico del alumnado (cuartil inferior, cuartiles centrales y cuartil superior). Los perfiles se definen respecto a lo esperable para el nivel de rendimiento de cada alumno, no en términos absolutos: dedicar menos tiempo del esperable no significa dedicar poco tiempo.

La mezcla de perfiles es coherente con los resultados anteriores, y esa coherencia es en sí misma un argumento a favor de que los patrones no son ruido. Galicia tiene bastante más alumnado en el perfil de menos tiempo del esperable que el resto de España, lo que es otra manera de ver el estilo rápido descrito en el apartado anterior. Y el alumnado de nivel socioeconómico bajo se concentra más en el perfil de más tiempo del esperable, mientras que el de nivel alto se inclina hacia el de menos tiempo, exactamente en la dirección del gradiente socioeconómico medido indicador a indicador.

6. Alcance

Lo que este análisis no puede decir

Asociaciones, no causas. Todo lo anterior describe qué formas de trabajar acompañan a qué resultados. No permite afirmar que cambiar la forma de trabajar de un alumno cambiaría su rendimiento, ni convertir ninguno de estos coeficientes en una recomendación pedagógica.
Solo una parte del alumnado. El dominio digital se aplica a un subconjunto de los alumnos evaluados: 9.634 de los 29.966 españoles tienen información de proceso, y cada tarea concreta la registra para alrededor de uno de cada diez. Los resultados describen a ese subconjunto.
El rastro depende de la tarea. Un indicador solo existe si la tarea ofrecía la oportunidad de observar ese comportamiento. Que no se registre una conducta no significa que el alumno no la necesitase o no la tuviese.
No hay secuencia de clics. El fichero público ofrece resúmenes por tarea, no el orden exacto de las acciones, así que no es posible reconstruir con rigor la estrategia paso a paso de nadie.
Los perfiles son una simplificación. Los patrones de trabajo son continuos y la separación entre grupos es débil. Los tres perfiles son una forma cómoda de resumir, no tipos de alumno que existan como tales.
Las etiquetas de las variables son interpretaciones. La identificación de qué mide cada métrica del fichero se ha hecho a partir de sus descripciones publicadas y es auditable, pero antes de un uso académico conviene contrastarla con la documentación técnica de la OCDE.

Para terminar

Conclusiones

El camino contiene información, no solo el resultado. El rastro de trabajo mejora la predicción del rendimiento digital y la de la transferencia a tareas nuevas, en validaciones que dejan comunidades enteras fuera. Es una capacidad que las evaluaciones tradicionales no tienen.
Dedicar más tiempo no anticipa aplicar mejor. Entre alumnos que habían aprendido lo mismo, quienes lo hicieron con más tiempo y más acciones rinden algo peor después. Es un resultado sólido y, a la vez, fácil de malinterpretar: no dice que ir rápido sea bueno.
Lo que se sostiene es el reparto del tiempo. Cuando todos los rasgos compiten en el mismo modelo, la cantidad total de tiempo deja de importar y permanece la proporción dedicada a observar antes de actuar.
Las formas de trabajar tienen distribución social. A igualdad de competencia medida, el nivel socioeconómico se asocia a maneras distintas de enfrentarse a una herramienta desconocida. La brecha digital relevante puede estar menos en el acceso y más en el saber aprender con lo digital.
Galicia trabaja distinto, no mejor ni peor. Su alumnado empieza antes y tarda menos, con el mismo número de acciones. La relación entre proceso y resultado es idéntica a la del resto del país: lo que cambia es la distribución de estilos.

Qué habilita todo esto. No una lista de consejos. Convertir estos patrones en recomendaciones de aula (dedicad más tiempo, planificad antes de actuar) es exactamente lo que el dato no autoriza, porque describe asociaciones entre formas de trabajar y resultados, no lo que ocurriría al cambiar la forma de trabajar de alguien. Lo que sí habilita es una agenda de trabajo concreta: replicar estos indicadores en las evaluaciones de diagnóstico autonómicas, que ya son digitales y podrían registrar lo mismo; observar en aula qué hay detrás de un estilo rápido y de uno deliberativo; y comprobar si esas maneras de enfrentarse a una herramienta desconocida se pueden enseñar, que es la pregunta con verdaderas consecuencias de política educativa.

Fuentes

OCDE. PISA 2025 Database, ficheros de uso público de alumnado (CY09_MS_STU_PUF), del dominio digital (CY09_MS_LDW_PUF) y de datos de proceso (CY09_MS_COG_PROCESS_PUF).
OCDE. PISA 2025 Assessment and Analytical Framework, marco del dominio Learning in the Digital World.
OCDE. PISA Data Analysis Manual, tratamiento de los pesos replicados BRR con ajuste de Fay.
GaeliKA Innovación. Trazabilidad del análisis: mapeo de variables de proceso e indicadores agregados, disponible a petición.