Hoy la OCDE publicó los resultados de PISA 2025, y el titular es difícil de suavizar: entre los países de la OCDE, el desempeño promedio de los adolescentes de 15 años en lectura, matemáticas y ciencias es el más bajo que se ha registrado desde que existe la prueba, en una edición que evaluó a 91 países y economías. En lectura, la caída promedio de la OCDE desde 2022 es de 14 puntos. Uno de cada cinco estudiantes de la OCDE tiene bajo desempeño en lectura, matemáticas y ciencias a la vez — hace tres años era el 16%. The Economist lo resumió esta semana con una pregunta incómoda: ¿se están volviendo menos brillantes los adolescentes?
La explicación fácil no alcanza. La pandemia costó aprendizaje, pero, como señala la misma revista, el deterioro empezó antes: en los países que han participado de forma consistente, los resultados — sobre todo en lectura — tocaron techo alrededor del 2012 y desde entonces vienen bajando. Las aulas reabrieron hace años. El aprendizaje no volvió.
Costa Rica: estables en un mundo que retrocede
Aquí entre nos, la lectura local de los resultados fue más amable de lo que los números merecen. Costa Rica obtuvo 416 puntos en lectura (415 en 2022), 387 en matemáticas (385) y 424 en ciencias (411). Solo la mejora en ciencias es estadísticamente significativa; en lectura y matemáticas, en la práctica, no nos movimos. La brecha con el promedio de la OCDE se achicó — de 61 a 45 puntos en lectura, de 87 a 76 en matemáticas — pero conviene decirlo sin adornos: no es que nosotros subimos, es que los demás bajaron.
El dato que debería quitarle el sueño a cualquier director: el 47% de los estudiantes costarricenses evaluados no alcanza el Nivel 2 de lectura — el que la OCDE considera el piso de competencia para participar plenamente en la sociedad. En la OCDE, ese porcentaje es del 31%. Y en matemáticas, donde seguimos 76 puntos por debajo del promedio, la situación es peor.
Que en la región nos haya ido "menos mal" que a vecinos que sí cayeron este ciclo — Argentina en las tres áreas, México en matemáticas — es un consuelo estadístico, no un logro educativo. Casi la mitad de los estudiantes evaluados llega a los 15 años sin poder leer un texto de mediana complejidad y sacar conclusiones propias.
La conclusión equivocada que ya se está tomando
Cuando los resultados caen, la reacción instintiva de muchas instituciones es "volver a lo básico". Suena sensato: más horas de lectura, más matemáticas, menos "extras". Y en la lista de extras aparecen con frecuencia la educación tecnológica, la programación, la robótica, los laboratorios STEM y las certificaciones. En época de presupuestos ajustados es la línea más fácil de recortar: es visible, tiene costo directo, y nadie protesta en una junta por defender el club de robótica.
Es un error — no porque toda educación tecnológica funcione, sino porque recortarla sin distinguir entre lo que funciona y lo que no es una decisión tomada a ciegas. La posición que la evidencia sí respalda es otra: oponerse al recorte indiscriminado y exigirle a cada programa pruebas de lo que promete. Estas son las cinco razones, con la evidencia a favor y, donde corresponde, la evidencia en contra.
1. Distracción digital y educación tecnológica no son lo mismo
The Economist enumera entre las causas probables del deterioro las distracciones digitales, el ausentismo persistente, la caída de la lectura recreativa y el desorden en las aulas. Tiene razón en señalar las pantallas. Pero un adolescente que pasa cinco horas al día consumiendo videos cortos y uno que pasa dos horas a la semana programando un robot están haciendo cosas opuestas. Uno consume; el otro construye, sostiene la atención, tolera la frustración y razona hasta que el código funcione.
La consecuencia práctica: recortar la educación tecnológica formal no reduce por sí solo el tiempo de pantalla; elimina una de las pocas partes del día digital del estudiante que estaba estructurada y orientada a producir algo. Es como responder a la comida chatarra eliminando la clase de cocina.
2. La programación puede apoyar las habilidades matemáticas: qué dice la evidencia
Un meta-análisis de 105 estudios y 539 tamaños de efecto, publicado en el Journal of Educational Psychology, encontró que aprender a programar produce un efecto de transferencia moderado hacia habilidades distintas de la programación misma (g = 0,47), y que las habilidades matemáticas, el pensamiento creativo y la metacognición están entre las que más se benefician. Dos matices que un director debería conocer: los efectos son menores cuando el grupo de comparación recibe otra actividad estructurada en lugar de nada, y en lectura no se encontró ningún beneficio estadísticamente significativo.
La consecuencia práctica: lo que se puede afirmar con respaldo es que la programación puede apoyar el razonamiento matemático — justo el área donde Costa Rica está 76 puntos por debajo de la OCDE — y que el resultado depende del programa y de con qué se compara. La integración con la comprensión lectora es un objetivo de diseño que vale la pena perseguir y medir, no un resultado que se pueda prometer de entrada.
3. La robótica produce pensamiento computacional medible — también en América Latina — y se asocia con interés sostenido por STEM
La objeción habitual es que la evidencia viene de países ricos. Ya no. El Banco Interamericano de Desarrollo evaluó con un ensayo aleatorizado el programa de robótica Irûmi en escuelas públicas de Paraguay: el pensamiento computacional de los estudiantes de segundo grado mejoró 0,09 desviaciones estándar, junto con sus actitudes hacia la tecnología. El efecto es pequeño, pero es causal, latinoamericano y se logró con recursos limitados.
Sobre el largo plazo, un estudio de diez años de la Universidad Brandeis, que comenzó con 822 participantes de programas de robótica competitiva (FIRST) y 451 estudiantes de comparación de perfil académico similar, encontró que, entre quienes ya habían declarado carrera universitaria al cuarto año, el 83% de los participantes eligió un campo STEM frente al 61% del grupo de comparación; en ingeniería y computación, 61% contra 26%. La participación era voluntaria, así que parte de esa brecha puede reflejar quiénes se apuntan y no solo lo que el programa hace: es una asociación, no una prueba causal.
La consecuencia práctica: conviene ser honestos con lo que la evidencia no dice. Los estudios citados no demuestran que estos programas reduzcan el ausentismo — el entusiasmo no equivale a asistencia. Lo que sí hay son ganancias medibles en pensamiento computacional y una asociación consistente con el interés STEM. Eso justifica no recortar a ciegas; no justifica financiar cualquier programa sin mirar su costo, sus resultados y las alternativas.
4. Los sistemas que resisten invierten en docentes y en estándares — y un contraejemplo que obliga a evaluar
The Economist destaca dos modelos que aguantan la marea: Asia Oriental, con su inversión sostenida en calidad docente, y Reino Unido, con exámenes rigurosos y rendición de cuentas. Ninguno dice "menos tecnología"; dicen mejores docentes y estándares verificables.
Y aquí viene el contraejemplo que cualquier defensor honesto tiene que poner sobre la mesa. En Inglaterra, la Education Endowment Foundation evaluó ScratchMaths — un programa de programación diseñado explícitamente para mejorar matemáticas — con 6.232 estudiantes en 110 escuelas. El pensamiento computacional mejoró; el rendimiento en matemáticas no mejoró respecto al grupo de control, y ni siquiera las escuelas que implementaron el programa de forma más completa obtuvieron mejores resultados en matemáticas. La evaluación no explica por qué. Lo que sí deja claro es que un programa puede lograr lo que mide directamente y fallar en lo que promete transferir — y que el diseño, la formación docente y la evaluación son variables que hay que examinar, no dar por resueltas.
La consecuencia práctica: exíjale a cada programa evidencia de lo que promete, y ajuste la medición a la promesa. Una certificación demuestra la competencia que evalúa — y solo esa; no demuestra que mejoró la lectura, las matemáticas o la asistencia, y eso requiere sus propias mediciones. La respuesta a un programa que no entrega es rediseñarlo o cambiarlo, no borrar la línea entera del presupuesto.
5. El costo de recortar hoy se paga en la era de la IA
La revista cierra con la consecuencia de largo plazo: un menor desempeño educativo afecta los ingresos futuros, el crecimiento económico y — esto es lo nuevo — la capacidad de los jóvenes para adaptarse a la inteligencia artificial. Tenemos una generación que ya llega más débil en lectura y matemáticas, y la propuesta es quitarle además la formación en las herramientas con las que va a trabajar toda su vida: sin lo básico de hoy y sin lo básico de mañana. Un detalle revelador: PISA 2025 evaluó por primera vez la resolución de problemas computacionales. La propia OCDE ya no considera el pensamiento computacional un "extra".
La consecuencia práctica: la carga de la prueba debería pesar sobre quien recorta tanto como sobre quien gasta. ¿Qué evidencia hay de que eliminar el programa de tecnología mejora la lectura o las matemáticas? No conocemos ninguna. Recortar sin esa evidencia es tan un acto de fe como comprar sin ella.
Qué hacer en lugar de recortar
Nada de lo anterior defiende "más pantallas" ni comprar tecnología por comprarla. Tres decisiones para el próximo año. Primero, definir por escrito para qué existe la educación tecnológica en la institución y qué resultados concretos se espera de ella. Segundo, invertir en el docente antes que en el dispositivo. Tercero, medir cada promesa con el instrumento que le corresponde — certificaciones para competencias técnicas, evaluaciones propias para cualquier efecto sobre lectura, matemáticas o asistencia — y estar dispuesto a cambiar el programa que no entregue.
Reabrir las aulas no bastó. Recortar a ciegas lo que sí tiene evidencia a favor tampoco va a bastar. La generación PISA 2025 no necesita menos educación tecnológica; necesita que la tomemos tan en serio como la lectura y las matemáticas — con la misma exigencia, la misma formación docente y la misma evaluación.
¿Está planificando el 2027 y la pregunta del presupuesto tecnológico está sobre la mesa? Antes de decidir, vale la pena conversar sobre qué resultados debería exigirle a esa inversión y cómo medirlos. Conversemos.
Fuentes consultadas: OCDE, comunicado de resultados PISA 2025 (8 de setiembre, 2026) · PISA 2025 Results, Volume I · "Are teenagers growing dimmer?", The Economist (8 de setiembre, 2026) · La Nación: resultados de Costa Rica · Semanario Universidad: casi la mitad bajo el nivel básico · Infobae: resultados en América Latina · Scherer, Siddiq & Sánchez Viveros (2019), "The Cognitive Benefits of Learning Computer Programming: A Meta-Analysis of Transfer Effects", Journal of Educational Psychology · Näslund-Hadley et al., BID, evaluación experimental del programa Irûmi (Paraguay) · Brandeis University, FIRST Longitudinal Study, informe final a 10 años · Education Endowment Foundation, evaluación de ScratchMaths.