Informe de la encuesta de 2024 sobre la curva de aprendizaje de la informática
En 2024, JetBrains Academy encuestó a 23 991 personas de todo el mundo, incluidos estudiantes universitarios, estudiantes en línea, entusiastas autodidactas, graduados de talleres de programación, profesionales y personas que cambiaron de carrera.
A partir de sus inspiradoras opiniones, este informe explora las tendencias actuales en la enseñanza de la informática, desde los formatos y las herramientas hasta las motivaciones, los objetivos profesionales y los desafíos.
Tanto si es educador, investigador, estudiante, profesional curioso o padre solidario, ¡anímese a participar! Comparta sus opiniones y conéctese con la comunidad de aprendizaje de la informática gracias a #JetBrainsAcademySurvey24.
Este es un informe público; su contenido solo puede utilizarse con fines no comerciales. Consulte todos los detalles aquí.
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¿Ha estudiado informática en algún formato en los últimos 12 meses?
Sí, autoeducación
Sí, en una institución de educación formal
Algo más de la mitad de los alumnos de ciencias de la informática estudian en instituciones educativas formales, y el 54 % de los alumnos formales amplían sus conocimientos a través de la autoformación.
de los encuestados que han cursado estudios formales tienen un título de licenciatura o superior.
Nivel más alto de educación formal completado
Institución de educación formal a la que asiste actualmente
Titulación cursada actualmente
Campo principal de estudio (actual o pasado)
Informática
Ingeniería de software
Otra ingeniería
Arte / Humanidades
Economía
Matemáticas
Biología / Química
Ciencias sociales
Física
Otros
de todos los estudiantes de informática tienen experiencia laboral remunerada en TI y, para el 89 % de ellos, esta es su principal fuente de ingresos. La mayoría de los encuestados trabaja en roles de ingeniería de software (76 %) y el 35 % ocupa puestos de nivel medio.
Puesto de trabajo actual+100 %
Esta pregunta solo se mostró a quienes respondieron que dependen del trabajo en informática como principal fuente de ingresos.
La industria tecnológica sigue siendo predominantemente masculina en la mayoría de los puestos, con una representación significativamente menor de mujeres y personas no binarias. Los roles técnicos básicos y los puestos de liderazgo (jefes de equipo y ejecutivos) son los que menos diversidad de género presentan, con un 88–94 % de representación masculina.
Sin embargo, algunos roles muestran una representación femenina relativamente más alta en comparación con la media del sector: Diseñadores de interfaz/experiencia de usuario (16 %), responsables de control de calidad/pruebas, analistas de negocios (14 %), instructores (13 %) y directores de productos/mercadotecnia (12 %). La representación no binaria sigue siendo limitada en todos los roles, y los promotores de los desarrolladores son quienes registran la tasa más alta, con un 6 %.
Situación laboral
Nivel de antigüedad
Salario (neto anual en USD, sin incluir bonificaciones)
¿Tiene experiencia laboral previa fuera de la informática/las TI?
Sí, trabajé/estudié en otro campo antes de pasarme a la informática/las TI
No, este es el único campo en el que he trabajado
Los encuestados más jóvenes, de entre 18 y 29 años, tienen más probabilidades de empezar a trabajar directamente en el sector tecnológico, dado que solo el 9 % de los que tienen entre 18 y 20 años y el 24 % de los que tienen entre 21 y 29 años tienen experiencia previa en otro campo. Sin embargo, el cambio de carrera es más común con la edad, dado que el 50 % de los encuestados de entre 30 y 39 años y el 59 % de los mayores de 60 afirman haber desarrollado carreras profesionales fuera del sector tecnológico.
También existen claras diferencias regionales en las trayectorias profesionales. En India y China, los que no cambian de carrera son mayoría, lo cual refleja una fuerte tendencia a entrar directamente en ciencias de la informática. Por el contrario, Argentina y Brasil registran trayectorias más diversas, en las cuales los que cambian de carrera superan en número o casi igualan a los que no cambian. En regiones como Europa, el Sudeste Asiático y Norteamérica, los que cambian de carrera representan aproximadamente un tercio de los encuestados, lo que refleja un patrón de entrada más convencional.
¿Tiene experiencia laboral previa fuera de la informática/las TI? (por región)
India
China
Alemania
Turquía
Oriente Medio, África, Asia Central
Otro país del Sudeste Asiático y Oceanía
Corea del Sur
Resto de Europa
Francia
Canadá
Ámbito profesional previo
Los encuestados respondieron a esta pregunta con respuestas de texto abierto. Se utilizó ChatGPT para automatizar el análisis y la clasificación de las respuestas en grupos temáticos.
Esta pregunta solo se mostró a los encuestados que indicaron que habían trabajado o estudiado en otro campo antes de cambiar a la informática/las TI.
La ingeniería y los campos técnicos ocupan el primer lugar entre los que se pasan a ciencias informáticas, seguidos de las finanzas y la gestión empresarial. La educación, la sanidad y las artes creativas también ocupan un lugar destacado, lo que demuestra la diversidad de orígenes profesionales que entran en este campo.
Razones para elegir una carrera tecnológica+100 %
Motivación para aprender nuevos temas de informática+100 %
Aunque la pasión por la informática impulsa la mayoría de las transiciones profesionales, casi la mitad de los encuestados destacan su amor por la resolución de problemas y la automatización de procesos como motivaciones principales. Curiosamente, el salario y las oportunidades de trabajo a distancia se sitúan ligeramente por debajo de las ambiciones creativas, como la creación de juegos o sitios web, lo que revela que este campo atrae tanto a quienes se mueven por aspiraciones como a quienes lo hacen por ventajas prácticas.
Motivación para aprender nuevos temas de informática (por región)
| No quiero aprender nuevos ámbitos de la informática | Otros | Realizar una tarea específica | Migrar a otra tecnología | Por interés | Buscar un nuevo empleo o cambiar de rol | Estar al día de las últimas tendencias | Trabajar en proyectos personales | Crecer en mi puesto actual | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| <1% | 2% | 18% | 16% | 43% | 52% | 49% | 56% | 68% | Europa del Este, Balcanes y el Cáucaso |
| <1% | 1% | 13% | 11% | 49% | 49% | 40% | 49% | 67% | Corea del Sur |
| <1% | 2% | 26% | 21% | 47% | 47% | 51% | 56% | 67% | Otro país del Sudeste Asiático y Oceanía |
| <1% | 2% | 27% | 19% | 79% | 34% | 48% | 60% | 66% | Alemania |
| – | 3% | 21% | 17% | 67% | 44% | 47% | 55% | 64% | Benelux y norte de Europa |
| 1% | 2% | 17% | 17% | 45% | 50% | 55% | 59% | 64% | India |
| <1% | 1% | 22% | 26% | 23% | 45% | 55% | 49% | 64% | Nigeria |
| <1% | 2% | 20% | 18% | 51% | 46% | 47% | 58% | 62% | Resto de Europa |
| – | <1% | 23% | 17% | 67% | 43% | 47% | 44% | 62% | China |
| – | 2% | 21% | 14% | 62% | 48% | 44% | 58% | 61% | Reino Unido |
| 1% | 2% | 22% | 16% | 58% | 54% | 45% | 65% | 61% | Estados Unidos |
| 1% | 2% | 19% | 21% | 38% | 44% | 48% | 54% | 60% | Oriente Medio, África, Asia Central |
| – | 3% | 13% | 18% | 58% | 50% | 54% | 51% | 60% | España |
| 1% | 1% | 20% | 22% | 45% | 41% | 46% | 51% | 56% | Turquía |
| <1% | 2% | 25% | 13% | 56% | 59% | 45% | 62% | 56% | Canadá |
| 2% | 1% | 15% | 19% | 42% | 41% | 28% | 39% | 55% | Federación Rusa, Bielorrusia |
| – | 3% | 16% | 21% | 52% | 64% | 42% | 57% | 54% | Brasil |
| 1% | 1% | 24% | 23% | 73% | 38% | 39% | 58% | 54% | Francia |
| 9% | 1% | 10% | 18% | 49% | 63% | 46% | 56% | 54% | México |
| <1% | 2% | 11% | 19% | 41% | 60% | 51% | 57% | 52% | América Central y del Sur |
| 4% | <1% | 14% | 19% | 43% | 40% | 31% | 38% | 50% | Ucrania |
| 3% | 1% | 12% | 13% | 58% | 34% | 42% | 31% | 48% | Japón |
| 1% | 2% | 9% | 17% | 52% | 63% | 44% | 47% | 42% | Argentina |
En Europa Occidental y América del Norte, los estudiantes se centran en sus intereses personales y en proyectos personales innovadores. Por el contrario, los estudiantes de América Latina están motivados por las oportunidades para cambiar de trabajo, lo que refleja la fluidez de los mercados laborales de la región. Asia muestra un amplio espectro de motivaciones: Corea del Sur destaca el crecimiento impulsado por la carrera, mientras que Japón registra un bajo compromiso en varias dimensiones del aprendizaje. Mientras tanto, en India y el Sudeste Asiático, los estudiantes están motivados para mantenerse al día con las tendencias, lo que refleja el dinamismo de sus crecientes ecosistemas tecnológicos.
Puesto de trabajo deseado+100 %
Esta pregunta solo se mostró a los encuestados que indicaron «buscar un nuevo empleo o cambiar de rol» como una de sus motivaciones para aprender temas de informática.
Desarrollador es la primera opción profesional en las TI, probablemente como reflejo de la versatilidad, la elevada demanda y la amplia aplicabilidad de esta función en distintos sectores, lo que la convierte en una opción óptima para las transiciones profesionales, especialmente para las personas que se inician en este campo. Una cantidad significativa también se está diversificando hacia carreras centradas en datos o DevOps, lo que demuestra el creciente atractivo de los campos especializados. Por el contrario, las funciones de control de calidad, aunque son buenas para entrar, carecen de popularidad y perspectivas a largo plazo, lo que las hace menos atractivas para las transiciones profesionales.
de los encuestados afirman que, en algún momento, han buscado trabajo en el campo de la informática/las TI.
Factores importantes a la hora de buscar trabajo en el sector de la informática/las TI
| Nada importante | Bastante poco importante | Bastante importante | Extremadamente importante | |
|---|---|---|---|---|
| 1 % | 6 % | 35 % | 58 % | Experiencia laboral |
| 1 % | 13 % | 51 % | 35 % | Familiaridad con las últimas tecnologías |
| 2 % | 16 % | 51 % | 32 % | Competencias sociales |
| 4 % | 17 % | 47 % | 31 % | Prácticas y programas cooperativos |
| 6 % | 26 % | 44 % | 25 % | Conocer personas y crear contactos |
| 5 % | 23 % | 48 % | 24 % | Proyectos de práctica |
| 7 % | 26 % | 49 % | 18 % | Diplomas universitarios |
| 6 % | 31 % | 47 % | 16 % | Referencias de compañeros |
| 9 % | 31 % | 46 % | 14 % | Certificados del sector |
| 11 % | 35 % | 42 % | 12 % | Certificados de finalización de cursos |
La experiencia laboral y los conocimientos tecnológicos actualizados son fundamentales para conseguir un empleo, pero las competencias sociales se valoran de igual manera, dado que el 83 % de los encuestados las considera importantes. Crear contactos es otro factor crucial: el 25 % lo considera fundamental y el 44 % utiliza activamente sus contactos para encontrar oportunidades profesionales. Esto subraya la necesidad de contar con sólidas competencias sociales y redes de contactos profesionales en el sector tecnológico.
Áreas de ciencias de la informática estudiadas en los últimos tres años+100 %
Junto con los lenguajes de programación, los algoritmos y las estructuras de datos, las bases de datos son una opción popular entre los estudiantes. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático siguen siendo campos populares, con un 33 % y un 34 % de estudiantes que los exploran, respectivamente.
Competencia en las áreas de informática estudiadas
| Novato / explorador | Principiante | Intermedio | Avanzado | Experto | |
|---|---|---|---|---|---|
| 4 % | 25 % | 44 % | 23 % | 5 % | Ingeniería de software |
| 6 % | 28 % | 41 % | 21 % | 5 % | Desarrollo web |
| 8 % | 29 % | 40 % | 17 % | 5 % | Gestión de producto |
| 4 % | 23 % | 47 % | 22 % | 4 % | Lenguajes de programación |
| 10 % | 33 % | 37 % | 16 % | 4 % | Interacción persona-ordenador (HCI) |
| 9 % | 33 % | 38 % | 16 % | 4 % | Gestión de proyectos |
| 9 % | 37 % | 37 % | 14 % | 3 % | Pruebas |
| 10 % | 37 % | 35 % | 15 % | 3 % | Análisis de datos |
| 15 % | 42 % | 30 % | 10 % | 3 % | Procesamiento del lenguaje natural (PLN) |
| 16 % | 40 % | 29 % | 11 % | 3 % | Visión artificial |
| 7 % | 32 % | 41 % | 16 % | 3 % | Bases de datos |
| 9 % | 36 % | 39 % | 13 % | 3 % | Redes informáticas |
| 7 % | 35 % | 38 % | 16 % | 3 % | Sistemas operativos |
| 11 % | 40 % | 34 % | 12 % | 3 % | Ciberseguridad |
| 6 % | 31 % | 46 % | 15 % | 2 % | Algoritmos y estructuras de datos |
| 17 % | 43 % | 27 % | 10 % | 2 % | Inteligencia artificial |
| 18 % | 43 % | 27 % | 10 % | 2 % | Aprendizaje automático |
| 16 % | 39 % | 30 % | 13 % | 2 % | Gráficos por ordenador |
Las mujeres tienden a valorar sus competencias técnicas en un nivel inferior, pero demuestran un fuerte impulso de crecimiento, con un 8 % más de estudiantes de sexo femenino en transición a la informática desde otros campos en comparación con sus homólogos de sexo masculino.
Temas que los estudiantes desean explorar en el próximo curso
Los encuestados respondieron a esta pregunta con respuestas de texto abierto. Se utilizó ChatGPT para automatizar el análisis y la clasificación de las respuestas en grupos temáticos.
Experiencia con formatos educativos+100 %
Los datos revelan una continua demanda por entornos de aprendizaje tradicionales, presenciales y prácticos, como la educación universitaria, los talleres y los programas de mentorías. Sin embargo, la satisfacción con estos formatos varía mucho según los grupos de edad y las regiones, lo que refleja una eficacia desigual.
Valoración de la experiencia con los formatos educativos
| Deficiente | Debe mejorar | Satisfactoria | Muy buena | Excelente | |
|---|---|---|---|---|---|
| 2 % | 5 % | 18 % | 32 % | 43 % | Prácticas |
| 1 % | 7 % | 22 % | 36 % | 34 % | Programas de mentoría y tutorías |
| 2 % | 4 % | 22 % | 42 % | 30 % | Cursos en línea de pago (MOOC) o escuelas de código |
| 2 % | 9 % | 23 % | 38 % | 29 % | Formación profesional proporcionada por un empleador |
| 1 % | 5 % | 25 % | 40 % | 29 % | Tutoriales en línea a su propio ritmo |
| 1 % | 7 % | 28 % | 36 % | 28 % | Talleres de programación, grupos de usuarios, encuentros |
| 3 % | 9 % | 29 % | 33 % | 26 % | Programas de formación profesional |
| 4 % | 8 % | 26 % | 37 % | 25 % | Formación profesional subcontratada, pagada por un empleador |
| 2 % | 7 % | 26 % | 40 % | 25 % | Sesiones intensivas de codificación |
| 2 % | 9 % | 31 % | 34 % | 24 % | Programas de intercambio |
| 1 % | 8 % | 31 % | 38 % | 21 % | Cursos en línea gratuitos (MOOC) o escuelas de código |
| 3 % | 11 % | 31 % | 36 % | 20 % | Programas universitarios en línea |
| 6 % | 14 % | 31 % | 30 % | 19 % | Educación universitaria, superior y escolar |
| 2 % | 11 % | 32 % | 36 % | 19 % | Cursos offline, escuelas de programación |
| 2 % | 10 % | 33 % | 36 % | 19 % | Talleres y seminarios |
La educación universitaria, superior y escolar, así como los tutoriales en línea a ritmo propio, son las respuestas más votadas por todas las personas encuestadas. El resto depende del grupo de edad específico y de las necesidades profesionales. Los talleres y seminarios son más populares entre el segmento de edad de 50–59 años: un 17 % de dichos estudiantes han tenido experiencia con ellos y alrededor de una cuarta parte califican su experiencia como excelente. Los programas de mentorías son muy valorados por los encuestados de 21 a 29 años, dado que el 36 % de ellos los califican como excelentes, pero la satisfacción con esta experiencia disminuye a medida que aumenta la edad. La satisfacción con la formación proporcionada por el empleador alcanza su punto álgido entre los encuestados de 18 a 20 años, con una calificación de excelente por parte del 41 % de los estudiantes. Los cursos de pago en línea y los talleres de programación atraen más a los jóvenes y a las personas en la mitad de su carrera.
Conocimiento de los MOOC y las escuelas de programación
| Nunca he oído hablar de él | Lo conozco, pero nunca lo he probado | Lo he probado, pero ya no lo uso | Lo utilizo actualmente | |
|---|---|---|---|---|
| 18% | 23% | 29% | 29% | Udemy |
| 18% | 27% | 35% | 20% | Coursera |
| 29% | 41% | 15% | 16% | JetBrains Academy |
| 38% | 26% | 25% | 10% | edX |
| 26% | 35% | 29% | 10% | Codecademy |
| 35% | 36% | 20% | 10% | LinkedIn Learning |
| 28% | 33% | 30% | 9% | Khan Academy |
| 52% | 28% | 10% | 9% | Canvas |
| 55% | 28% | 12% | 5% | DataCamp |
| 48% | 32% | 16% | 4% | Udacity |
| 67% | 18% | 11% | 4% | Pluralsight |
| 79% | 13% | 5% | 3% | Stepik |
| 85% | 8% | 4% | 3% | SWAYAM |
| 84% | 11% | 4% | 2% | JavaRush |
| 70% | 22% | 6% | 2% | The Open University |
| 78% | 16% | 5% | 1% | FutureLearn |
| 84% | 12% | 3% | 1% | Egghead |
| 90% | 7% | 2% | 1% | XuetangX |
| 92% | 6% | 2% | 1% | MiríadaX |
| 89 % | 8% | 2% | 1% | Cognitive Class |
| 87% | 9% | 3% | 1% | Platzi |
¿Sabía que…
Los usuarios de JetBrains Academy son un 24 % más propensos a calificar su experiencia con cursos de pago en línea (MOOC) o escuelas de programación como «Excelente». Descubra sus opciones de aprendizaje con JetBrains Academy.
Prácticas para dominar temas de informática+100 %
Los estudiantes que exploran la informática priorizan el aprendizaje práctico y visual, y destacan en los primeros lugares a las plataformas de programación, tutoriales en vídeo y documentación. Sin embargo, las estadísticas recientes sobre el uso de chatbots de IA y la participación en concursos de programación implican un cambio hacia enfoques interactivos y dinámicos para la resolución de problemas y el desarrollo de habilidades.
Esta combinación de recursos tradicionales y modernos sugiere que los estudiantes valoran tanto la orientación estructurada como las oportunidades de experimentación creativa.
Experiencia en programación competitiva
Amplia experiencia: compito regularmente o he competido mucho en el pasado
Experiencia moderada: he participado en algunos concursos
No me interesa: no tengo experiencia en este dominio, ni quiero competir
No tengo experiencia: soy nuevo en la codificación competitiva, pero me interesa
La mayoría de las personas encuestadas son nuevas en la programación competitiva, pero les interesa el tema, mientras que el 30 % tiene cierta experiencia y ha participado en algunos concursos o competía asiduamente en el pasado.
Recursos y comunidades preferidos para el aprendizaje de la informática+100 %
La interacción entre compañeros es un componente clave del aprendizaje de la informática. En torno a un tercio de las personas encuestadas valora los hackatones y las contribuciones de código abierto, mientras que una cuarta parte prefiere participar en comunidades de programación para aprender. Aunque predominan las plataformas y los tutoriales, las actividades colaborativas y competitivas inspiran un compromiso más profundo.
+100 %
Los estudiantes de todas las edades utilizan diversos recursos para obtener ayuda. Google es la primera opción para todas las edades, mientras que los asistentes de IA como ChatGPT son especialmente populares entre los usuarios más jóvenes, dado que dos tercios de los menores de 29 años los utilizan. Los estudiantes más jóvenes también tienden a buscar ayuda de amigos y educadores, mientras que los que tienen entre 30 y 49 años recurren a colegas. YouTube se utiliza mucho en todas las edades, mientras que los estudiantes de mayor edad prefieren los libros de texto y plataformas como Medium. En términos generales, las generaciones más jóvenes combinan el uso de la IA, el apoyo de los compañeros y los medios educativos, mientras que los grupos de mayor edad se decantan por las redes profesionales, los artículos estructurados y los libros de texto.
+100 %
| 18-20 | 21-29 | 30-39 | 40-49 | 50–59 | Mayor de 60 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 70 % | 76 % | 77 % | 75 % | 68 % | 68 % | |
| 66 % | 67 % | 55 % | 46 % | 38 % | 35 % | Un asistente basado en IA (ChatGPT u otro) |
| 58 % | 48 % | 31 % | 22 % | 13 % | 9 % | Amigos y compañeros de clase |
| 56 % | 65 % | 64% | 52 % | 37 % | 33 % | Stack Overflow |
| 53 % | 53 % | 50 % | 50 % | 43 % | 36 % | YouTube |
| 47 % | 32 % | 21 % | 20 % | 16 % | 8 % | Un educador, profesor, tutor |
| 23 % | 23 % | 27 % | 32 % | 31 % | 34 % | Libros de texto |
| 20 % | 25 % | 26 % | 27 % | 18 % | 25 % | Medios tecnológicos en línea (p. ej., Medium) |
| 19 % | 19 % | 18 % | 16 % | 24 % | 14 % | Gente en redes sociales |
| 17 % | 31 % | 36 % | 33 % | 29 % | 19 % | Compañeros de trabajo |
| 3 % | 3 % | 3 % | 4 % | 2 % | 9 % | Otros |
de los encuestados afirman utilizar asistentes de IA en su vida cotidiana.
Asistentes de IA más utilizados+100 %
Todas las respuestas con menos de un 1 % de participación se han fusionado en «Otros».
Funcionalidades más populares de los asistentes de IA para el aprendizaje de la informática+100 %
La IA ayuda a los estudiantes a superar las barreras lingüísticas. Dado que el inglés es el idioma dominante en la mayoría de los recursos de las ciencias de la informática, las regiones con idiomas diversos o con poblaciones principalmente no anglófonas dependen más de las funciones de traducción y pronunciación.
Donde más se recurre a estas funcionalidades es en el norte de Eurasia (44 %) y Turquía (45 %), seguidos de cerca por el sur y el este de Asia, América Latina y el sudeste asiático y Oceanía (en estas regiones, el porcentaje de uso de estas funcionalidades oscila entre el 40 % y el 44 %).
En cambio, los países predominantemente anglófonos, como el Reino Unido, Canadá y Estados Unidos, presentan niveles de uso mucho más bajos (13–19 %), lo que refleja menos dificultades relacionadas con los idiomas para los estudiantes.
Los aspectos más importantes para los estudiantes que eligen un curso son los proyectos y ejercicios prácticos para adquirir experiencia práctica, el acceso a recursos y materiales, los precios asequibles y la experiencia del instructor en el sector.
Diseño y contenido del curso
| Poco importante | Bastante importante | Muy importante | |
|---|---|---|---|
| 2 % | 22 % | 76 % | Proyectos y ejercicios prácticos para adquirir experiencia práctica |
| 3 % | 31 % | 66 % | Plan de estudios estructurado con temas actualizados |
| 3 % | 32 % | 65 % | Objetivos de aprendizaje claros para los alumnos |
| 7 % | 32 % | 60 % | Relevancia en el mundo real |
| 6 % | 38 % | 55 % | Capacidad de respuesta a las normas cambiantes del sector |
| 7 % | 41 % | 52 % | Simplificación de conceptos complejos para todos los niveles |
| 9 % | 44 % | 47 % | Receptividad a los comentarios de los estudiantes |
| 17 % | 40 % | 42 % | Orientación profesional |
| 20 % | 43 % | 38 % | Consideraciones éticas sobre el uso responsable de la tecnología |
| 31 % | 46 % | 24 % | Colaboración entre pares |
| 38 % | 41 % | 21 % | Ludificación (juegos de preguntas, distintivos, etc.) |
Apoyo a los estudiantes y flexibilidad
| Poco importante | Bastante importante | Muy importante | |
|---|---|---|---|
| 2 % | 25 % | 74 % | Acceso a recursos y materiales |
| 6 % | 38 % | 56 % | Flexibilidad horaria |
| 10 % | 35 % | 54 % | Opciones de estudio a distancia |
| 6 % | 45 % | 49 % | Comentarios y evaluaciones periódicamente |
| 12 % | 44 % | 44 % | Comunidad de apoyo y creación de contactos |
| 14 % | 48 % | 38 % | Servicios de asistencia técnica |
| 21 % | 41 % | 38 % | Lugar de estudio accesible |
| 24 % | 40 % | 36 % | Opciones de estudio presencial |
| 23 % | 42 % | 35 % | Entorno inclusivo |
| 19 % | 45 % | 35 % | Accesibilidad ambiental |
| 53 % | 33 % | 14 % | Prestación de servicios de guardería |
Las estudiantes de sexo femenino priorizan más la flexibilidad y el apoyo en la educación que los estudiantes de sexo masculino. Las diferencias incluyen un mayor énfasis en la flexibilidad horaria (64 % para las mujeres frente al 54 % para los hombres), las opciones de estudio a distancia (63 % frente al 53 %) y el apoyo técnico (50 % frente al 36 %). Además, el 49 % de las mujeres valoran los espacios de estudio accesibles, frente al 36 % de los hombres.
Asequibilidad
| Poco importante | Bastante importante | Muy importante | |
|---|---|---|---|
| 3 % | 32 % | 66 % | Precio asequible |
| 17 % | 48 % | 35 % | Una estructura personalizable de las tarifas que permita el pago por módulos individuales |
| 18 % | 49 % | 32 % | Opciones de empresa a empresa (B2B) disponibles para una cobertura del coste cómoda por parte de mi empleador |
Certificación y credenciales
| Poco importante | Bastante importante | Muy importante | |
|---|---|---|---|
| 19 % | 37 % | 44 % | Título universitario de enseñanza superior |
| 16 % | 41 % | 43 % | Certificación del sector |
| 21 % | 40 % | 39 % | Certificación o credenciales al finalizar el curso |
Aunque un diploma universitario fue la primera elección, todas las opciones de certificación enumeradas son valiosas para el público en general, porque validan las habilidades y los conocimientos adquiridos.
Cualificación y personalidad de los instructores
| Poco importante | Bastante importante | Muy importante | |
|---|---|---|---|
| 8 % | 37 % | 56 % | Experiencia en el sector |
| 15 % | 46 % | 39 % | Empatía |
| 20 % | 46 % | 34 % | Сarisma |
| 29 % | 41 % | 30 % | Formación académica o universitaria |
Gasto mensual en educación en línea
Menos de 25 USD
25–50 USD
51–100 USD
101–200 USD
Más de 200 USD
No gasto dinero en educación en línea
Prefiero no responder
Aproximadamente, tres cuartas partes de las personas encuestadas pagan por la educación en línea. En cuanto a los cursos actuales, los contenidos de alta calidad y bien estructurados, las prácticas y los formatos flexibles son sus tres principales razones para optar por cursos de pago. Cuando se les pregunta qué les motivaría a pagar por cursos (o cualquier otro tipo de material didáctico) en el futuro, las personas encuestadas destacan la relevancia para el trabajo/estudios, el interés personal, los contenidos especializados y la certificación.
Motivos para pagar los cursos actuales+100 %
Nota: Las personas encuestadas respondieron a esta pregunta con respuestas de texto abierto. Se utilizó ChatGPT para automatizar el análisis y la clasificación de las respuestas en grupos temáticos.
Motivos para pagar cursos futuros
Nota: Las personas encuestadas respondieron a esta pregunta con respuestas de texto abierto. Se utilizó ChatGPT para automatizar el análisis y la clasificación de las respuestas en grupos temáticos.
de los estudiantes de informática han abandonado un curso, y entre los motivos más comunes se citan la falta de interés de los contenidos, las limitaciones de tiempo y la falta de ejercicios prácticos. Los tutoriales en línea a su propio ritmo y los MOOC gratuitos son los que más se abandonan, lo cual señala la dificultad de mantener la motivación en formatos de aprendizaje menos estructurados.
Motivos para abandonar un curso o programa de aprendizaje+100 %
Tipo de curso abandonado más recientemente
Todas las respuestas con menos de un 1 % de participación se han fusionado en «Otros».
Aspectos más difíciles de estudiar informática+100 %
Los estudiantes suelen enfrentarse a obstáculos prácticos como la depuración y la elección de los recursos adecuados, así como a barreras emocionales como el síndrome del impostor y el aislamiento. Esta información evidencia la doble necesidad de una orientación clara y de entornos de aprendizaje favorables para ayudar a los estudiantes a prosperar.
Métodos para superar la frustración
Nota: Las personas encuestadas respondieron a esta pregunta con respuestas de texto abierto. Se utilizó ChatGPT para automatizar el análisis y la clasificación de las respuestas en grupos temáticos.
Las estrategias más eficaces de nuestros encuestados para superar la frustración incluyen realizar pausas y actividades físicas, así como fijarse objetivos y recordar las motivaciones iniciales. La autorreflexión y el ajuste de la mentalidad también aparecen como enfoques clave, que ayudan a las personas a superar los desafíos con una perspectiva más adaptable y positiva. Estos métodos ayudan a los estudiantes a restablecerse, recuperar la concentración y recargar energías. Sin embargo, el 18 % de las personas encuestadas sigue buscando soluciones eficaces, lo que pone de manifiesto la falta de soluciones universales para gestionar la frustración.
Cómo mantienen su productividad los estudiantes+100 %
A nivel global, dividir las tareas en pasos más pequeños es el método más popular, pero su atractivo varía según las regiones. En el Reino Unido, lo prefieren más de dos tercios de las personas encuestadas, mientras que en Japón lo prefiere menos de un tercio. El sueño, algo fundamental para lograr estudiar de forma eficaz, ocupa el segundo lugar en todo el mundo. Es especialmente valorado (por el 51 %) en Europa del Norte y del Este (incluidos los Balcanes y el Cáucaso), pero menos en América Central y del Sur (29–36 %). Cabe destacar el caso de Alemania, donde escuchar música supera a dormir lo suficiente como principal ayuda para la productividad (50 % frente al 47 %). Los estudiantes del Reino Unido, EE. UU., Brasil y Alemania prefieren hacer pausas periódicas (46–51 %), pero son menos frecuentes en Japón, Corea del Sur y China (26–34 %).
Las preferencias culturales influyen incluso en el consumo de café. En Turquía y en toda Europa del Norte y del Este (incluidos los Balcanes y el Cáucaso), es la bebida favorita del 37–41 %, pero es mucho menos popular entre los encuestados de Nigeria y China (11 % y 17 %, respectivamente).
Mientras tanto, jugar con mascotas es una estrategia a la que se recurre en América (10 % en el Norte y 14 % en el Centro y el Sur), pero casi nunca se considera una opción en Nigeria, China, Corea del Sur y Oriente Medio (1–4 %).
Aficiones de los estudiantes en su tiempo libre+100 %
de los encuestados de 21 a 29 años afirman tener entre 3 y 10 años de experiencia general en programación. Esto puede indicar que la gente está empezando a programar antes que nunca.
Experiencia total en programación (incluido el aprendizaje de la programación y la programación como hobby)
Menos de 1 año
De 1 a 2 años
De 3 a 5 años
De 6 a 10 años
De 11 a 16 años
Más de 16 años
Ninguna experiencia en codificación
Experiencia en programación profesional
Menos de 1 año
De 1 a 2 años
De 3 a 5 años
De 6 a 10 años
De 11 a 16 años
Más de 16 años
Sin experiencia profesional en codificación
Dónde escribieron los estudiantes su primera línea de código
Entorno de desarrollo integrado (IDE)
Editor de texto
Editor de código en el navegador
Interfaz de línea de comandos
No lo sé seguro
Otros
Aunque las personas encuestadas consideran que los tutoriales en línea y las plataformas de programación son la mejor opción para dominar las ciencias de la informática, el IDE sigue siendo la opción más popular para los principiantes que se inician en la programación.
Primer lenguaje de programación aprendido
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Lenguajes de programación utilizados en el último año para trabajo y aprendizaje+100 %
Python domina tanto en términos de uso durante el último año como de aprendizaje continuo, lo que refleja su amplia aplicabilidad y el continuo crecimiento de su popularidad. Aunque muchos estudiantes siguen utilizando lenguajes de uso muy extendido como Java, JavaScript y SQL, también existe un gran interés por lenguajes más recientes como Rust y Kotlin.
Los datos revelan una clara tendencia de los estudiantes a ampliar sus habilidades lingüísticas, con un enfoque destacable en lenguajes fundamentales como Python, Java y C++, junto con una creciente curiosidad por las tecnologías emergentes.
Aprendizaje de lenguajes de programación en los últimos 12 meses, nuevo y continuado+100 %
Python tiene una gran demanda en Estados Unidos, donde más de la mitad de las personas encuestadas empezaron o continuaron aprendiéndolo en el último año. El aprendizaje de Java es más popular en Corea del Sur y la India (38–39 %), pero mucho menos frecuente en Japón (15 %). JavaScript se aprende mucho en América del Sur y la India (40 % y 44 %, respectivamente), mientras que TypeScript ha experimentado una notable adopción en Alemania y Francia (22–23 %). PHP es mucho más popular en Francia que en otras regiones (16 %).
Kotlin es popular en Alemania, España, Corea del Sur y la Federación Rusa y Bielorrusia (15–18 % en cada uno).
Rust, un lenguaje de programación funcional y de sistemas, ha cobrado impulso en regiones europeas como Francia, Alemania, Benelux y el norte de Europa (15–16 %).
El aprendizaje de C++ es más popular en India, China y Ucrania (28–29 %), pero mucho menos en América Central y del Sur, España y Japón (10–12 %). Por su parte, solo el 6 % de las personas encuestadas de América Central y del Sur, incluida Argentina, están aprendiendo C, mientras que en India y Corea del Sur, estas cifras son cuatro veces superiores (26 %).
Sistemas operativos preferidos para entornos de desarrollo+100 %
Windows
Linux
macOS
Otros
La mayoría de los estudiantes prefiere ejecutar su código en un entorno local, y los entornos de desarrollo integrados (IDE) son la herramienta dominante. Las interfaces de línea de comandos y los editores de texto son las siguientes opciones más populares. Windows es el sistema operativo más utilizado para los entornos de desarrollo.
Herramientas preferidas para ejecutar código+100 %
Entorno preferido para ejecutar código+100 %
Experiencia en la instalación y configuración de entornos de desarrollo
Soy un usuario experimentado
He configurado entornos antes, pero a veces puedo tener dificultades
Tengo poca experiencia, pero nunca he tenido problemas
Puede que necesite orientación o recursos adicionales
Me resulta difícil y necesito bastante ayuda
Otros
de todos los estudiantes afirmaron utilizar un IDE con fines de aprendizaje, aunque el grado de uso puede variar.
IDE utilizados habitualmente para el trabajo y el aprendizaje+100 %
Todas las respuestas con menos de un 1 % de participación se han fusionado en «Otros».
¿Sabía que…
Los estudiantes que utilizan habitualmente JetBrains IDE tienen un 21 % más de probabilidades de haber utilizado un IDE específicamente con fines de aprendizaje en comparación con los que no utilizan JetBrains IDE. Además, los estudiantes que utilizan habitualmente JetBrains IDE califican su competencia en programación en un nivel más alto que los que no lo hacen.
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Propósitos para el uso de los IDE+100 %
Para proyectos personales o paralelos
Trabajo
Afición
Para programación colaborativa
Otros
Primer IDE utilizado
Todas las respuestas con menos de un 1 % de participación se han fusionado en «Otros».
La mayoría de los estudiantes utilizan ordenadores portátiles personales para estudiar informática y programación. Aunque los ordenadores de escritorio también se utilizan con frecuencia (el 37 % para estudiar y el 36 % para programar), los smartphones y las tablets son menos utilizados, dado que solo una cuarta parte de los encuestados utiliza el teléfono para estudiar y solo el 3 % para programar. La mayoría de los estudiantes son propietarios de sus dispositivos principales de estudio, y un porcentaje menor utiliza dispositivos proporcionados por los empleadores (7 %) o las instituciones educativas (3 %).
Dispositivos preferidos para estudiar+100 %
Portátil
Ordenador de sobremesa
Smartphone
Tablet
Otros
Dispositivos preferidos para codificar+100 %
Portátil
Ordenador de sobremesa
Smartphone
Tablet
No escribo código
Propiedad del dispositivo de estudio primario
Soy propietario de mi dispositivo de estudio
Mi empleador me proporciona el dispositivo de estudio
Comparto mi dispositivo de estudio con mi familia o las personas con quienes convivo
Mi institución educativa me proporciona el dispositivo de estudio
Lugares preferidos para estudiar
Comodidad del lugar para estudiar
| Nada cómodo | Bastante incómodo | Bastante cómodo | Muy cómodo | |
|---|---|---|---|---|
| 1 % | 4 % | 27 % | 68 % | Casa |
| 2 % | 11 % | 43 % | 44 % | Residencia o alojamiento para estudiantes |
| 2 % | 9 % | 48 % | 41 % | Biblioteca |
| 1 % | 8 % | 51 % | 40 % | Campus escolar o universitario |
| 1 % | 11 % | 53 % | 35 % | Espacio de coworking |
| 1 % | 13 % | 63 % | 22 % | Cafetería |
| 4 % | 25 % | 50 % | 22 % | Parque o espacio al aire libre |
| 8 % | 39 % | 38 % | 16 % | Transporte público (p. ej., autobús o tren) |
La mayoría de los estudiantes estudian por la tarde, y el 58 % dedica entre 3 y 16 horas por semana al aprendizaje de informática. Los datos revelan que a los estudiantes les gustaría pasar menos tiempo estudiando por las tardes y por las noches que lo que lo hacen.
Horario preferido para el estudio
Horario habitual para el estudio+100 %
Cantidad preferida de horas semanales para dedicar al aprendizaje de informática
Horas semanales dedicadas al aprendizaje de informática
Estilo de aprendizaje preferido
En solitario y de forma independiente
Combinación de diferentes estilos de estudio en función de la materia y el contenido
En pequeños grupos de compañeros o con un compañero de estudio
Con un profesor, mentor o instructor
Indeciso
Menos de un tercio de las personas encuestadas estudia de forma sistemática, mientras que algo más de la mitad no sigue un horario de estudio concreto. Los principales factores que influyen en el ritmo de sus estudios incluyen la carga de trabajo, las fechas límite, los intereses personales y otros compromisos personales, todo lo cual influye en la constancia con la que los estudiantes pueden progresar y mantener la motivación.
Ritmo de aprendizaje
Estudio de vez en cuando; cada semana dedico una cantidad de tiempo diferente a aprender
Estudio sistemáticamente, aprendiendo diferentes temas y tratando de dedicar a cada uno el mismo tiempo
Estudio mucho para un plazo concreto y vuelvo a un modo más relajado después
Otros
Factores que influyen en el ritmo de aprendizaje
Los encuestados respondieron a esta pregunta con respuestas de texto abierto. Se utilizó ChatGPT para automatizar el análisis y la clasificación de las respuestas en grupos temáticos.
Género
Grupo de edad
Género (por región)
| Prefiero no responder | No binario, cuirgénero o que no se ajusta a ningún género | Hombre | Mujer | |
|---|---|---|---|---|
| <1% | <1% | 65% | 35% | Federación Rusa, Bielorrusia |
| 1% | 1% | 69% | 28% | Argentina |
| 1% | 1% | 71% | 27% | Ucrania |
| 2% | – | 77% | 21% | Corea del Sur |
| <1% | 1% | 80% | 19% | América Central y del Sur |
| <1% | <1% | 81% | 18% | Nigeria |
| 4% | 3% | 75% | 18% | Estados Unidos |
| 1% | 1% | 81% | 16% | Brasil |
| 4% | 4% | 76% | 16% | Canadá |
| 3% | 2% | 79% | 16% | Reino Unido |
| 1% | 1% | 83% | 16% | Oriente Medio, África, Asia Central |
| 2% | 2% | 82% | 15% | España |
| 1% | 1% | 83% | 15% | Europa del Este, Balcanes y el Cáucaso |
| 1% | 1% | 84% | 14% | México |
| 1% | 1% | 86% | 13% | Benelux y norte de Europa |
| 2% | 2% | 83% | 12% | Japón |
| 3% | 1% | 83% | 12% | Francia |
| 3% | 1% | 84% | 12% | Resto de Europa |
| 2% | 1% | 86% | 11% | Alemania |
| 1% | 2% | 86% | 11% | Turquía |
| 2% | 1% | 87% | 9% | Otro país del Sudeste Asiático y Oceanía |
| 2% | 1% | 91% | 7% | India |
| 4% | 2% | 90% | 4% | China |
En la mayoría de las regiones, la mayor parte del alumnado de ciencias de la informática son estudiantes de sexo masculino (80–90 %), con la India y China en los primeros puestos de la lista. En el lado opuesto, se registró una representación femenina superior a la media en la Federación Rusa, Bielorrusia, Argentina y Ucrania.
En Francia, Alemania y el Reino Unido, las cifras se sitúan entre el 11 % y el 16 %, lo que pone de manifiesto una brecha de género persistente en Europa. Los estudiantes no binarios representan en torno al 1–2 % en la mayoría de los lugares, excepto en EE. UU. y Canadá.
Estado civil
Cantidad de hijos
de las personas encuestadas afirman hablar en casa y con los amigos un idioma distinto del que utilizan en el trabajo. El inglés, el hindi y el chino son los tres idiomas que más hablan las personas encuestadas con sus amigos y familiares.
Idiomas que se hablan en el trabajo+100 %
Todas las respuestas con menos de un 1 % de participación se han fusionado en «Otros».
Los datos indican que el inglés es el idioma dominante en el lugar de trabajo, dado que más de dos tercios de las personas encuestadas lo utilizan. El chino y el japonés son los siguientes idiomas más hablados, en representación del mercado asiático. Idiomas como el hindi, el español y el ruso ponen de relieve la diversidad global en la tecnología. Además, el 8 % de las personas encuestadas utiliza idiomas menos comunes no incluidos en nuestra encuesta, lo que indica aún más diversidad lingüística en el sector.
Idiomas que se hablan con la familia y amigos+100 %
Esta pregunta se mostró solo a las personas encuestadas que indicaron que utilizan un idioma diferente con amigos y familiares que en el trabajo.
Todas las respuestas con menos de un 1 % de participación se han fusionado en «Otros».
País / Región
Todos los países/regiones con menos del 1 % se han agrupado en «Otros».
China continental, Estados Unidos, India y Japón suman más de la mitad de los estudiantes de informática de todo el mundo, lo que refleja la fortaleza de estos importantes centros tecnológicos mundiales.
de las personas encuestadas nacieron en un país o región distintos de donde residen actualmente, y un tercio de los que se han trasladado son de la Federación Rusa, India y China. La tendencia migratoria no ha dejado de aumentar en los últimos años: el 62 % de las personas que cambiaron de país lo hicieron en la última década.
País / Región de nacimiento
Esta pregunta solo se mostró a las personas encuestadas que residen actualmente en un país o región diferente de su país o región de nacimiento.
Todos los países/regiones con menos del 1 % se han agrupado en «Otros».
Metodología
Más de 28 500 personas participaron en la Encuesta sobre la curva de aprendizaje de la informática de 2024.
Para garantizar una muestra representativa, depuramos los datos utilizando el método que se describe a continuación. El informe final se basa en las respuestas de 23 991 estudiantes de todo el mundo.
Los datos se ponderaron según varios criterios, que se detallan al final de esta sección.
Localización
Para maximizar la inclusión y dar cabida a un abanico diverso de participantes, la encuesta estaba disponible en 10 idiomas: inglés, chino, francés, alemán, japonés, coreano, portugués de Brasil, ruso, español y turco.
Reducción del sesgo en la muestra
Para reducir el sesgo, ponderamos los datos en función de la fuente de las respuestas. Priorizamos las respuestas de fuentes externas con menos probabilidades de estar sesgadas hacia la audiencia de JetBrains, como los anuncios pagados y las referencias de compañeros. Durante el proceso de ponderación, se tuvo en cuenta la fuente de cada persona encuestada de forma individual.
Llevamos a cabo tres fases de ponderación para garantizar una representación más precisa de la población mundial de estudiantes de informática.
Ajuste en función de la población de desarrolladores de cada región
Antes de llevar a cabo la encuesta, realizamos una investigación que reveló que la población de estudiantes de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) en diferentes regiones está altamente correlacionada con la cantidad de desarrolladores profesionales en estas regiones. Sobre la base de este hallazgo, decidimos utilizar la proporción de desarrolladores profesionales en cada región como estimación de la proporción de estudiantes de informática.
En la primera fase, reunimos las respuestas de distintos países y, a continuación, aplicamos nuestra distribución estimada de desarrolladores profesionales en cada país para ponderar los datos en consecuencia.
En primer lugar, recopilamos las respuestas a la encuesta de los anuncios en las redes sociales de 23 regiones, junto con las respuestas de las recomendaciones de compañeros.A continuación, ponderamos estas respuestas en función de nuestras estimaciones de la población de desarrolladores profesionales en cada región.
Esto garantizó que la distribución de las respuestas se correspondiera con la población de estudiantes de informática de cada país.
Ajuste en función de la experiencia en programación y el uso de los JetBrains IDE
La segunda fase implicó un proceso más complejo, que incluía cálculos basados en la resolución de sistemas de ecuaciones.
Utilizamos las respuestas ponderadas inicialmente para determinar la distribución de los estudiantes por nivel de experiencia en programación y su uso de los JetBrains IDE en cada región. Estas distribuciones sirvieron como constantes en nuestras ecuaciones.
A continuación, añadimos las respuestas de los estudiantes que accedieron a la encuesta a través de los canales internos de JetBrains, como nuestras cuentas en las redes sociales y el panel de investigación.
Resolución del sistema de ecuaciones lineales y desigualdades
Compusimos un sistema de ecuaciones lineales y desigualdades que describían:
- Los coeficientes de ponderación para las personas encuestadas (como ejemplo hipotético, Fiona en nuestra muestra representa, por término medio, a 180 desarrolladores de software de Francia).
- Los valores específicos de sus respuestas (por ejemplo, Pierre tiene dos años de experiencia en programación y no utiliza ningún JetBrains IDE).
- Las proporciones necesarias entre las respuestas (por ejemplo, el 22 % de los estudiantes tiene 1–2 años de experiencia en programación, etc.).
Para resolver el sistema de ecuaciones con una varianza mínima en los coeficientes de ponderación, aplicamos el método dual de Goldfarb e Idnani (1982, 1983). Este método nos permitió cotejar los coeficientes de ponderación individuales óptimos para cada uno de los 23 991 encuestados.
Persistencia de sesgos
A pesar de estas medidas, es posible que siga existiendo cierto sesgo, dado que el público fidelizado de JetBrains podría haber estado más dispuesto, en promedio, a completar la encuesta.
Por mucho que intentemos controlar la distribución de la encuesta y aplicar una ponderación inteligente, las comunidades y el ecosistema de los estudiantes evolucionan constantemente, y no se puede eliminar por completo la posibilidad de que se produzcan algunas fluctuaciones inesperadas en los datos.
Análisis de respuestas de texto abierto
En este informe, presentamos un análisis de frecuencia de varias preguntas de texto abierto que recibieron miles de respuestas. Debido al gran volumen de datos, aplicamos técnicas de procesamiento automatizado. Para automatizar la agrupación de respuestas, utilizamos modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), en concreto GPT-4o.
Limpieza de datos
- Traducción: para estandarizar el análisis, las respuestas de los distintos idiomas se tradujeron al inglés.
- Comprobación de finalización: las respuestas se filtraron por relevancia y contenido; se excluyeron las que eran irrelevantes o no trataban el tema en cuestión.
- Eliminación de contenido inapropiado: se eliminaron las respuestas con lenguaje inapropiado o contenido ofensivo para garantizar la integridad de los datos.
Tras el procedimiento de depuración de datos, las respuestas válidas oscilaron entre 4000 y 9000 por pregunta, influidas por el carácter opcional de algunas preguntas y la sensibilidad de ciertos temas.
Agrupación de respuestas
- Se utilizó GPT-4o para analizar y clasificar las respuestas en grupos temáticos. El análisis se repitió varias veces (normalmente cinco o más iteraciones por pregunta) para validar la coherencia de las agrupaciones.
- En cada iteración, se revisaron las agrupaciones para garantizar que reflejaban los temas principales de las personas encuestadas.
- Las pruebas revelaron que entre 5 y 8 grupos por pregunta lograban el mejor equilibrio entre granularidad y generalización, captando matices y preservando perspectivas únicas.
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