Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

649 lecturas a la nube y construir un breve script en Python para graficarlas en tiempo real. Finalmente, en impresión 3D, un diseño en Fusion 360 y el accionamiento por motor DC funcionaban salvo por un acople sin perforación y un pulsador sin cablear; se debía calcular el diámetro exacto del hueco y conectar el pulsador para cerrar el circuito. Cada reto fue acompañado de una guía contextual y una rúbrica de desempeño que premiaba la comprensión del principio técnico, la calidad de la solución y la comunicación entre pares. Los resultados fueron notorios. En la cohorte de enseñanza media el 75 % logró un prototipo totalmente funcional dentro del tiempo asignado; en primer año universitario la cifra ascendió al 95 %. El tiempo promedio hasta el “primer encendido” fue de 53 minutos en secundaria y de 25 en la universidad, lo que confirma la viabilidad de la dinámica evento-rápido. Más allá del logro técnico, se registraron incrementos cualitativos en competencias blandas reportadas por los estudiantes: los grupos mejoraron en la confianza para pedir ayuda al equipo y además, en la habilidad de explicar código a sus pares. Las entrevistas cualitativas revelaron metáforas recurrentes; muchos describieron la sesión como “un efecto WoW tecnológico”, reflejando la mezcla de juego y desafío intelectual. El profesorado señaló que el éxito temprano liberó tiempo para profundizar en fundamentos que, en un curso tradicional, quedarían relegados por la inevitabilidad de los errores de integración inicial. Desde la perspectiva pedagógica, el puzzle demostró ser un andamiaje liviano altamente efectivo. Al reducir drásticamente la zona de desconocimiento, se invirtió la energía cognitiva de los estudiantes en la pieza que sintetiza el concepto clave, en lugar de dispersarla entre múltiples frentes de frustración. Este hallazgo corrobora las predicciones de la teoría de la carga cognitiva: al minimizar las demandas extrínsecas innecesarias se optimizan los recursos mentales disponibles para la comprensión significativa. Paralelamente, el incremento de la motivación observada sugiere que la pieza faltante actúa como un “micro-maestro motivador”: la maquinaria existente guía la intuición estudiantil y proporciona feedback inmediato cuando la modificación es correcta. El estudio, sin embargo, no está exento de limitaciones. La intervención fue realizada en entornos bien dotados de equipamiento; en contextos con menos recursos habría que adaptar las piezas faltantes a simuladores virtuales o kits de bajo costo. Otro punto pendiente es medir la retención de conocimiento a mediano plazo; un aprendizaje muy asistido podría no consolidarse si no se refuerza en experiencias posteriores más abiertas. También convendría comparar de forma controlada el puzzle con ejemplos completos y lineales para aislar el efecto específico del carácter “acertijo”. En síntesis, el formato Puzzle-Based Learning se presenta como estrategia eficaz y motivadora para introducir robótica, IoT e impresión 3D en estudiantes sin bagaje técnico previo. La metáfora de la “pieza que falta” resulta fácil de comunicar, puede escalarse mediante bibliotecas de prototipos parcialmente construidos y es integrable sin fricciones en planes de estudio que aspiren a la Industria 4.0. Quedan abiertas varias líneas de investigación: explorar variantes de dificultad y de tamaño de la pieza faltante, evaluar la transferencia del aprendizaje a cursos posteriores y testar la metodología en distintas disciplinas propias de la ingeniería para comprobar su universalidad metodológica. Con ello, se configura un itinerario pedagógico que, desde la enseñanza media, acompaña al estudiante hasta proyectos profesionales