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	Revista Ensayos Pedagógicos Vol. 20, Nº 2. Julio-diciembre, 2025 e-ISNN: 2215-3330 / ISSN: 1659-0104 LICENCIA: (CC BY NC ND)

Recibido: 21 de mayo de 2025. Aprobado: 28 de octubre de 2025

http://doi.org/10.15359/rep.20-2.16

José-Luis Hernández-Marín1

Universidad Veracruzana

Veracruz, México

josehernandez05@uv.mx

María-Isabel Jiménez-Campos2

Universidad Veracruzana

Veracruz, México

isabjimenez@uv.mx

Verónica Jiménez-Campos3

Universidad Veracruzana

Veracruz, México

vjimenez@uv.mx

Introducción

¿Qué implica enseñar y aprender música en la era digital?

La emergencia sanitaria global generada por el coronavirus (SARS-CoV-2) en el 2020 impulsó la migración súbita de la docencia musical, de la presencia a entornos virtuales. Este fenómeno desarticuló los paradigmas pedagógicos tradicionales, exigió una adaptación urgente e inmediata a las soluciones tecnológicas disponibles (Kivi et al., 2021). Específicamente, dicha transición forzada evidenció déficits estructurales críticos, tales como la profundización de la brecha digital, la insuficiente preparación institucional del profesorado y la necesidad imperante de redefinir las prioridades curriculares en el sistema educativo (Speker, 2021).

En este estudio, el concepto de tecnologías digitales se concibe en un sentido amplio; abarca herramientas emergentes, inmersivas y lúdicas. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), esta noción trasciende las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) convencionales, incorpora innovaciones con potencial transformador (Soletic y Kelly, 2022). La idea se enmarca en un enfoque constructivista que contempla las tecnologías como instrumentos destinados al desarrollo de competencias musicales, entendidas como la integración de conocimientos, habilidades y actitudes en contextos reales (Rodríguez, 2020).

En la última década, la educación musical ha presenciado una notable expansión de recursos digitales. Sin embargo, persiste una asimetría estructural: mientras la disponibilidad tecnológica crece, su integración pedagógica en los niveles obligatorios (infantil, primaria y secundaria) continúa siendo fragmentaria y escasamente documentada (Cuervo et al., 2022). La evidencia científica se concentra en la educación superior (Marín-Suelves et al., 2022), lo que genera un vacío de conocimiento sobre la práctica digital en la enseñanza musical básica.

Precisamente, el carácter disperso de la literatura justifica elegir una revisión de alcance, método idóneo para sistematizar una evidencia aún fragmentada. Tal enfoque resulta pertinente a la hora de identificar tendencias, describir líneas pedagógicas y reconocer vacíos investigativos. Del mismo modo, el método adoptado dialoga con las concepciones directa e interpretativa de la educación musical, centradas en la reproducción técnica y el dominio procedimental (Torrado et al., 2005).

Este estudio tiene como objetivo mapear y caracterizar las tendencias de investigación sobre el uso de tecnologías digitales en la educación musical obligatoria, publicada entre el 2020 y 2024. El análisis se orienta por la siguiente pregunta de investigación: ¿cuáles son las principales tendencias y características de la investigación sobre el uso de tecnologías digitales en la enseñanza y el aprendizaje musical con docentes y estudiantes de educación infantil, primaria y secundaria, según la evidencia científica publicada entre el 2020 y 2024?

Método

El presente estudio se configuró como una revisión de alcance (scoping review), cuyo diseño y reporte se adhirieron rigurosamente a las directrices PRISMA-ScR (Tricco et al., 2018). Dicha elección se justifica por la heterogeneidad de la evidencia existente; el objetivo principal es mapear la amplitud y naturaleza de las investigaciones sobre tecnologías digitales en la educación musical obligatoria, en lugar de evaluar la calidad o los efectos de intervenciones específicas, propósito central de las revisiones sistemáticas. El diseño exploratorio y descriptivo resulta pertinente ante la dispersión y heterogeneidad de los trabajos.

Para garantizar el rigor y la sistematicidad del proceso, se adoptó el marco metodológico de cinco etapas propuesto por Arksey y O’Malley (2005). Asimismo, con el fin de asegurar la máxima transparencia y reproducibilidad, el protocolo completo de la indagación fue registrado previamente en el Open Science Framework (OSF), donde puede ser consultado públicamente (https://osf.io/53z96).

Identificación de la pregunta de revisión

La pregunta central de la revisión se formuló con base en el formato CPC (concepto, población y contexto), propuesto por Peters et al. (2015) para chequeos de alcance (Tabla 1). El enfoque metodológico empleado facilitó la delimitación de los componentes analíticos y aseguró la coherencia entre el objetivo del trabajo y las fases de búsqueda, selección y síntesis de la evidencia. Así, se garantizó que el proceso fuera consistente con la naturaleza exploratoria y descriptiva de la revisión.

Tabla 1
Estructura de la pregunta de revisión bajo el formato CPC
para revisión de alcance

Elemento	Significado	Descripción
C (concepto)	Fenómeno central o tema de estudio.	Uso de tecnologías digitales en educación musical.
P (población)	Sujetos o grupos de interés.	Docentes y estudiantes de educación infantil, primaria y secundaria.
C (contexto)	Entorno o situación donde ocurre.	Educación musical obligatoria (ámbito formal, 2020-2024).

Nota: Elaboración propia.

Identificación de estudios relevantes

Se diseñó una estrategia de búsqueda bibliográfica reproducible y transparente en seis bases de datos internacionales: Scopus, ERIC, Education Research Complete, Web of Science, Redalyc y Dialnet. Estas plataformas integran literatura académica internacional y regional; destacan los repositorios latinoamericanos Redalyc y Dialnet, especializados en la producción científica iberoamericana.

El proceso de selección bibliográfica se delimitó de enero de 2020 a diciembre de 2024. Esta ventana temporal tuvo como objetivo capturar la producción científica inmediatamente posterior a la pandemia y las innovaciones tecnológicas emergentes en educación musical. Para asegurar el rigor, únicamente se consideraron artículos investigativos revisados por pares, provenientes de revistas con idiomas de publicación en español o inglés.

La muestra final integra una sólida distribución geográfica, con representación de cuatro continentes. Se incluyen estudios de Europa (España, Finlandia, Serbia, Rumanía, Alemania), Asia (China, Taiwán, Corea del Sur, Turquía), Oceanía (Australia, Nueva Zelanda) y América (Estados Unidos, Ecuador). Esta heterogeneidad contextual resulta esencial para establecer una perspectiva que efectúa una comparación robusta en el campo de la didáctica musical.

Para optimizar la identificación de las fuentes, se emplearon operadores booleanos (AND, OR) y se ajustaron las cadenas de consulta a la sintaxis de cada base de datos. Adicionalmente, se realizaron sondeos complementarios en Google Scholar y referencias cruzadas, mediante términos como “tecnologías musicales escolares” o “music technology in schools”.

Ejemplo de cadena aplicada en Scopus:

•(“digital technology” OR “educational technology” OR “music technology” OR “computer assisted instruction”) AND (“music education” OR “music learning” OR “music pedagogy”) AND (“primary education” OR “secondary education” OR “compulsory education” OR “K-12”) AND PUBYEAR > 2019 AND PUBYEAR < 2025

Selección de estudios

El cribado de fuentes se rigió por criterios de inclusión y exclusión específicos (Tabla 2), definidos a partir del marco CPC (concepto, población, contexto). La muestra final incluyó únicamente trabajos empíricos (cuantitativos, cualitativos o mixtos) que abordaran el uso pedagógico de las tecnologías digitales para el desarrollo de competencias musicales en la enseñanza obligatoria.

En contraparte, se descartaron revisiones teóricas, ensayos, informes técnicos y documentos centrados exclusivamente en aspectos tecnológicos, sin un vínculo pedagógico explícito. En último término, solo se consideraron publicaciones en español e inglés con acceso al documento completo.

Tabla 2
Criterios de inclusión y exclusión en la selección de artículos

Criterios	Inclusión	Exclusión
Tipo de estudio	Estudios empíricos (cuantitativos, cualitativos o mixtos) publicados en revistas científicas arbitradas.	Revisiones teóricas, ensayos, informes técnicos, editoriales o tesis.
Periodo de publicación	Enero 2020 - diciembre 2024.	Publicaciones fuera de este rango temporal.
Idioma	Español o inglés.	Otros idiomas.
Acceso al texto completo	Artículos disponibles en texto completo, en bases académicas reconocidas.	Publicaciones sin acceso completo o con solo resumen.
Población y nivel educativo	Docentes o estudiantes de educación infantil, primaria o secundaria.	Estudios en educación superior o contextos no obligatorios.
Tipo de tecnología	Tecnologías aplicadas directamente a la enseñanza y aprendizaje musical (software musical, apps educativas, DAW, plataformas digitales, inteligencia artificial, recursos multimedia, etc.).	Tecnologías con fines administrativos o de gestión educativa, sin función pedagógica musical.
Contenido temático	Uso, implementación o impacto de tecnologías digitales en enseñanza y aprendizaje musical.	Tecnologías en otras áreas artísticas o sin relación con la música.

Nota: El periodo 2020-2024 se seleccionó para reflejar innovaciones tecnológicas postpandemia y los idiomas español e inglés se eligieron por su predominancia en la literatura educativa accesible. Elaboración propia.

Protocolo PRISMA-ScR

El proceso de selección de estudios siguió rigurosamente las directrices PRISMA-ScR, cuyo diagrama de flujo se detalla en la Figura 1. La búsqueda inicial identificó 209 registros, que se depuraron hasta obtener 138 artículos únicos tras la eliminación de 71 duplicados. Una vez completada esta fase, se procedió al cribado por título y resumen, del que resultó una preselección de 32 documentos. Finalmente, la evaluación a texto completo consolidó la muestra final de 22 estudios para la síntesis cualitativa. Con el fin de asegurar la fiabilidad del proceso, dos revisores independientes ejecutaron cada etapa, alcanzaron un acuerdo interevaluador del 92 % (κ de Fleiss = 0.85) y resolvieron las discrepancias por consenso.

Figura 1
Diagrama de flujo de la selección de artículos

Nota: Adaptado del diagrama PRISMA. Fuente: Moher et al. (2009).

Extracción y sistematización de datos

Para recopilar la información, se diseñó una plantilla estructurada que se orientó a sistematizar los hallazgos de forma coherente con los objetivos de la revisión. En ella se registraron variables clave: año de publicación, país de origen, nivel educativo (infantil, primaria, secundaria), tipo de tecnología digital, competencia musical (escucha, interpretación, creación), metodología (cuantitativa, cualitativa, mixta) y principales conclusiones.

Esta fase fue ejecutada de manera independiente por dos revisores, para asegurar la fiabilidad de los resultados. Posteriormente, sus anotaciones fueron comparadas y conciliadas hasta garantizar la total consistencia y precisión informativa. La matriz final fue depositada en el repositorio Open Science Framework (OSF), bajo los principios de ciencia abierta (disponible en: https://osf.io/gq6w9). El OSF asegura el almacenamiento seguro de datos, su acceso público y su preservación a largo plazo, en línea con los más altos estándares de transparencia científica.

La matriz categorial sirvió como base analítica para identificar patrones, vacíos temáticos y enfoques emergentes. Es importante reiterar que, en consonancia con los objetivos de una revisión de alcance, no se llevó a cabo una evaluación formal de la calidad metodológica de las fuentes, ya que el propósito central era mapear la evidencia disponible y no ponderar la robustez de sus diseños.

Recopilación, resumen y reporte de los resultados

El tratamiento de los datos se realizó mediante un análisis temático-descriptivo; se adaptó la propuesta metodológica de Braun y Clarke (2006) a las especificidades de una revisión de alcance. Para gestionar la información, se empleó la plataforma Rayyan, herramienta que facilitó organizar referencias, eliminar duplicados y codificar, inicialmente, los estudios. A partir de este proceso, los hallazgos fueron estructurados y sintetizados en cinco ejes temáticos, los cuales se exponen en el apartado de desarrollo y se ilustran con tablas y figuras que facilitan su comprensión.

Desarrollo

Panorama general de la evidencia

Se identificaron 22 publicaciones entre el 2020 y 2024, con un incremento sostenido de la producción científica a partir de 2022 (Figura 2). En la distribución geográfica (Figura 3), Europa concentra el 62 % de los artículos (España, Serbia, Finlandia, Rumanía, Alemania y Turquía), seguida de Asia con el 16 % (China, Taiwán y Corea del Sur), así como de América y Oceanía con el 11 % (Estados Unidos, Ecuador, Australia y Nueva Zelanda). España lidera la investigación en este campo; representa más de una cuarta parte del total de estudios revisados. El idioma predominante fue el inglés (77 %), seguido del español (23 %).

Figura 2
Tendencia temporal de publicaciones (2020-2024)

Nota: Elaboración propia.

Figura 3
Distribución porcentual de los estudios por continente (2020-2024)

Nota: Elaboración propia.

En términos de diseño metodológico (Tabla 3), predominaron el enfoque mixto (36 %) y cuantitativo (36 %), seguidos del cualitativo (27 %). Los diseños más frecuentes fueron el empírico-descriptivo (32 %) y el cuasiexperimental (14 %). En los instrumentos de recolección, destacaron los cuestionarios o encuestas (55 %) y las entrevistas o grupos focales (41 %), mientras que la validación de instrumentos se ejecutó, principalmente, mediante juicio de expertos (32 %) y análisis de confiabilidad estadística (27 %).

Tabla 3
Características metodológicas de los estudios revisados

Variables	Categorías
Enfoque metodológico	Mixto, cuantitativo y cualitativo.
Diseño del estudio	Empírico o descriptivo, cuasiexperimental, investigación-acción, estudio de caso, secuencial explicativo, fenomenológico o interpretativo, experimental y participativo o de diseño*.
Instrumentos de recolección	Cuestionario o encuesta, entrevista o grupo focal, observación o registro audiovisual y prueba de rendimiento o conocimiento.
Validación de instrumentos	Jueces expertos, coeficientes de confiabilidad estadística (alfa de Cronbach, Kappa, KR-20), triangulación o revisión por pares y ausencia de reporte en algunos casos.
Confiabilidad	Reportada mediante procedimientos estadísticos o interevaluadores, o no reportada.

Nota: Elaboración propia, con base en los 22 estudios revisados (2020-2024). *Indica estudios con diseño híbrido (estudio de caso-secuencial y fenomenológico-secuencial).

Condiciones educativas y de implementación

En cuanto a las características contextuales, muestras y condiciones de implementación (Tabla 4), la mayoría de los trabajos se desarrolló en educación primaria (32 %) y secundaria (27 %), con muestras medianas (32 %) y predominantemente compuestas por estudiantes (55 %), seguidos de docentes (36 %) y algunos casos mixtos (9 %).

Prevalecieron los contextos urbanos (36 %) y virtuales (18 %), mientras que un 14 % combinó entornos híbridos. Solo un 27 % de los documentos reportó capacitación previa para el profesorado y la mitad no lo especificó. Respecto a la duración de las intervenciones, se observaron experiencias de mediano plazo (23 %) y corto plazo (18 %), con un 50 % de investigaciones no experimentales que no definieron temporalidad.

Las principales barreras incluyeron limitaciones tecnológicas (41 %), falta de formación docente (32 %), muestras reducidas o tiempo limitado (23 %) y problemas de motivación estudiantil (18 %). También se destacaron factores estructurales como la pandemia de COVID-19, la brecha digital y las dificultades idiomáticas o de acceso a software musical.

Tabla 4
Características contextuales y condiciones de implementación de los estudios

Variables	Categorías
Nivel educativo	Primaria, secundaria, educación mixta o universitaria, educación infantil / preescolar, no reportado.
Tamaño y tipo de muestra	Muestras pequeñas (< 50 participantes), medianas (51-150) y grandes (> 150); predominio de estudiantes y docentes, con algunos estudios mixtos (docentes-estudiantes).
Contexto educativo	Urbano, virtual / en línea, mixto (urbano-rural o híbrido), escolar, universitario, no reportado.
Capacitación docente previa	Sí, no, parcial/autodidacta, no reportada.
Duración de la intervención	Corto plazo (1-2 meses), mediano plazo (3-6 meses), largo plazo (más de 6 meses), no aplica / no reportado.
Barreras o dificultades	Limitaciones tecnológicas e infraestructura, falta de formación docente, muestras pequeñas o tiempo limitado, problemas de motivación o participación estudiantil, factores contextuales (pandemia, desigualdad, idioma).

Nota: Elaboración propia, con base en los 22 estudios revisados (2020-2024). Las categorías “mixta o universitaria” incluyen investigaciones centradas en docentes en formación o profesorado en ejercicio, en instituciones de educación superior. Las cifras entre paréntesis indican el número de estudios por categoría.

Tecnologías musicales educativas identificadas

Se identificaron 48 tecnologías digitales diseñadas específicamente para la educación musical, organizadas según su frecuencia y función educativa. Las estaciones de trabajo de audio digital (DAW por sus siglas en inglés), principalmente GarageBand (50 %), Soundtrap (32 %) y BandLab (27 %), fueron las más representadas, seguidas por los programas de notación musical como MuseScore (36 %) y Sibelius (18 %). En menor medida, se documentaron plataformas interactivas (SmartMusic, Chrome Music Lab) y entornos de programación sonora (Sonic Pi). La Tabla 5 sintetiza las tecnologías más frecuentes y sus funciones educativas principales, mientras que la Figura 4 presenta su distribución porcentual. Las 48 tecnologías mencionadas, incluidas las de menor frecuencia, se describen en detalle, en el Apéndice.

Tabla 5
Principales tecnologías digitales aplicadas a la educación musical y su función educativa

Tecnología identificada	Categoría	Función educativa
GarageBand	DAW	Composición y grabación musical.
Soundtrap	DAW	Creación colaborativa y grabación multipista.
BandLab	DAW	Producción y edición musical.
MuseScore	Notación musical	Escritura y lectura de partituras.
Sibelius	Notación musical	Composición y aprendizaje desde partitura.
Smart Music	Plataforma interactiva	Práctica y evaluación musical guiada.
Ableton Live	DAW profesional	Mezcla y manipulación sonora.
Chrome Music Lab	Herramienta web educativa	Exploración sonora y aprendizaje de teoría musical.
Sonic Pi	Programación musical	Creación de audio con código y comprensión teórica.

Nota: La tabla muestra únicamente las tecnologías digitales diseñadas, en específico, para la educación musical, identificadas en 22 estudios empíricos publicados entre el 2020 y 2024. Se presentan aquellas con mayor frecuencia de uso y con evidencia de aplicación pedagógica documentada. Elaboración propia.

Figura 4
Distribución porcentual de las tecnologías musicales identificadas (2020-2024)

Nota: Se muestran los porcentajes de estudios (n = 22) que reportan cada tecnología musical con dos o más menciones. Las herramientas de baja frecuencia se incluyen en el Apéndice, que detalla el total de 48 tecnologías identificadas. Elaboración propia.

Metodologías activas y su implementación en la educación musical digital

El análisis de 22 estudios revela una diversidad de metodologías activas aplicadas a la enseñanza musical en distintos niveles educativos, las cuales se orientan, prioritariamente, al desarrollo de la autonomía, la creatividad y la competencia digital. La Figura 5 sintetiza la frecuencia de aparición y las formas mediante las que se implementa cada enfoque. Los hallazgos comprueban una tendencia hacia la integración de estrategias tecnológicas, colaborativas y experienciales en la práctica docente.

La gamificación (o aprendizaje lúdico), empleada en nueve estudios, es otro enfoque relevante. Su objetivo es vincular el juego con el aprendizaje musical, por medio de videojuegos educativos (NoteWorks, Rhythm Cat) y aplicaciones interactivas (Quizizz, MIDI-Musical). Estas herramientas refuerzan la motivación y la práctica auditiva, rítmica e instrumental. En algunos casos, los proyectos adoptan el enfoque de Design Thinking para favorecer la empatía, la ideación y la experimentación creativa. Así, la gamificación contribuye a alfabetizar musicalmente y a desarrollar el pensamiento crítico en entornos digitales.

El aprendizaje cooperativo (o colaborativo) es una estrategia transversal que potencia interactuar socialmente y construir, de manera colectiva, el conocimiento. Se implementa en tareas grupales de composición e interpretación, y en el uso de plataformas colaborativas (Soundtrap, BandLab). Estos recursos permiten la cocreación de materiales en tiempo real, hecho que fomenta la comunicación y la autorregulación.

El aula invertida (Flipped Classroom) es un modelo metodológico que redistribuye las actividades de aprendizaje. Combina sesiones asincrónicas (centradas en la revisión de materiales teóricos en plataformas como Google Classroom) y sincrónicas (dedicadas a la aplicación práctica). Este formato promueve la responsabilidad individual y se complementa con gamificación, para mantener ambientes motivacionales.

En conjunto, las metodologías analizadas muestran una tendencia convergente hacia la enseñanza musical centrada en el estudiante, en la cual la tecnología actúa como catalizador de la creatividad, la colaboración y el pensamiento reflexivo. Las estrategias identificadas no solo amplían las posibilidades didácticas del aula, sino que, asimismo, redefinen el papel docente como mediador del aprendizaje significativo en contextos digitales.

Figura 5
Distribución porcentual de las metodologías activas identificadas (2020-2024)

Nota: Los porcentajes indican la presencia relativa de cada metodología en los 22 estudios analizados, según su mención explícita en las fuentes. Elaboración propia.

Competencias musicales desarrolladas

El análisis identificó tres áreas principales en el uso de tecnologías digitales en la educación musical: creación, interpretación y escucha. Esta clasificación se alinea con el modelo de Swanwick (1999), que concibe la competencia musical a partir de tres vertientes interrelacionadas: la escucha (atención activa a los sonidos), la interpretación (ejecución vocal o instrumental) y la creación (invención o improvisación).

La distribución de los hallazgos (Figura 6) mostró un claro predominio de la creación (46 %), mientras que las otras dos categorías (interpretativa y de escucha) representaron un 27 %, respectivamente. Cada una de estas competencias se relaciona con prácticas y criterios de evaluación específicos, lo que evidencia cómo la tecnología puede apoyar tanto la expresión artística como la reflexión crítica sobre la propia práctica (Tabla 6).

El área de creación reflejó el uso de la tecnología como medio para producir y experimentar. Entre las herramientas más frecuentes figuran las estaciones de trabajo de audio digital (BandLab, GarageBand y Sonic Pi), empleadas para fomentar la composición e improvisación (Bănut y Albulescu, 2024; Cuenca-Rodríguez et al., 2024; Partti et al., 2023; Pierard y Lines, 2022). Asimismo, se reportó haber incorporado tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial generativa (Suno AI), para crear acompañamientos (Gisbert y Vela, 2024; Vázquez-Sánchez, 2024).

El segundo eje, el interpretativo, agrupó investigaciones orientadas al desarrollo técnico y expresivo de la ejecución mediante herramientas tecnológicas. En esta área, destacaron aplicaciones móviles interactivas (NoteWorks, Rhythm Cat, Kids Piano) y dispositivos tanto hápticos como táctiles (Music Glove, iPad), además de plataformas híbridas o virtuales para la práctica instrumental a distancia (Calderón-Garrido y Gustems-Carnicer, 2021; Danso et al., 2024; Merrick y Joseph, 2023; Uludag y Satir, 2023). Estas tecnologías permitieron registrar, reproducir y analizar la ejecución del alumnado, lo que facilita retroalimentar y evaluar comparativamente, pre- y postintervención.

La escucha, por su parte, se centró en el desarrollo de la apreciación y el análisis auditivo, mediante tecnologías de percepción sonora. Los estudios revisados destacaron la implementación de entornos interactivos (Gong y Wang, 2023; Mitrevski et al., 2024) y software de entrenamiento auditivo (Auralia, EarMaster), para fortalecer la discriminación de ritmo, tono y timbre (Jeremić et al., 2020). Además, se reportó la incorporación de realidad aumentada y recursos multisensoriales, con el propósito de favorecer la comprensión musical inclusiva (Lee y Lin, 2023; Muntean, 2023).

Figura 6
Frecuencia de competencias musicales desarrolladas

Nota: Elaboración propia, a partir de los 22 estudios revisados (2020-2024).

Tabla 6
Competencias musicales y su desarrollo mediante tecnologías digitales

Competencia	Indicadores observados	Actividades tecnológicas	Criterios de evaluación
Creativa	Crea obras musicales originales con medios digitales.	Composición en DAW (BandLab, GarageBand, Sonic Pi). Proyectos colaborativos o videojuegos musicales.	Originalidad y coherencia. Uso adecuado de herramientas. Reflexión del proceso creativo.
Interpretativa	Ejecuta repertorios con precisión y expresividad, usando TIC.	Práctica instrumental con apps. Interpretación en entornos virtuales o híbridos.	Precisión y control técnico. Expresividad. Comparación pre- y postpráctica.
Auditiva	Analiza y valora elementos sonoros en contextos digitales.	Audiciones interactivas. Software de entrenamiento auditivo.	Identificación de ritmo, timbre y melodía. Análisis crítico de obras. Valoración reflexiva mediante rúbricas o diarios.

Nota: Elaboración propia, a partir de los 22 estudios revisados (2020-2024).

Discusiones

La literatura reciente evidencia vacíos relevantes: uno de cada dos estudios omite el análisis del contexto socioeconómico, lo que restringe la comprensión integral del fenómeno. A ello se suman limitaciones estructurales, entre ellas, la insuficiente formación docente, agravada por la carencia de tiempo y recursos (Garrison, 2024; Shin y Jung, 2024). En consecuencia, la mayoría del profesorado carece de programas de capacitación sistemática o de comunidades de práctica consolidadas (Emo, 2024; Skinner, 2023). Este déficit formativo reduce la colaboración e incide de manera directa en la disponibilidad de recursos metodológicos (Calderón-Garrido y Gustems-Carnicer, 2021).

A diferencia de lo esperado, la prevalencia de herramientas de creación musical revela una orientación pedagógica centrada en la producción sonora, pero también evidencia una carencia en estrategias de escucha crítica y evaluación auditiva, lo que restringe el desarrollo integral de la competencia musical. Aunque este hallazgo difiere de lo señalado por Partti et al. (2023), quienes destacan la importancia de la interpretación, los resultados sugieren que la alfabetización musical digital continúa y privilegia la producción sonora, mientras que la escucha crítica y la interpretación permanecen en un segundo plano (Jeremić et al., 2020; Lee y Lin, 2023).

Las metodologías activas fortalecen la autonomía estudiantil mediante la exploración sonora (Cremades-Andreu y Campollo-Urkiza, 2023; Emo, 2024; Ng et al., 2022; Vázquez-Sánchez, 2024). Estas estrategias favorecen la reconfiguración de los procesos formativos musicales, mediada por tecnologías digitales (Muntean, 2023; Pierard y Lines, 2022). A pesar de este potencial, diversos autores advierten que dicho progreso exige un acompañamiento docente continuo (Mitrevski et al., 2024; Partti et al., 2023), para garantizar que la digitalización se materialice en prácticas pedagógicas con propósito formativo y no en un uso meramente instrumental.

El análisis desarrollado confirma evidencias previas y documenta el papel transformador de recursos tecnológicos específicos. Freitas (2023) señala que herramientas como MuseScore o Audacity potencian el aprendizaje significativo, aunque persisten resistencias docentes y limitaciones formativas. En una línea más reciente, Gisbert (2025) examina la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la educación musical. Sus hallazgos muestran que la IA puede enriquecer la enseñanza, al personalizar procesos de composición, análisis y reconocimiento auditivo; sin embargo, la autora subraya que la mediación docente sigue siendo irremplazable.

Conclusiones

Esta revisión de alcance cumplió su objetivo de mapear y caracterizar la producción científica publicada entre 2020 y 2024, sobre el uso de tecnologías digitales en la educación musical obligatoria. A partir de este análisis, los resultados revelan cuatro tendencias principales: (1) un predominio de tecnologías centradas en la creación musical frente a aquellas orientadas a la interpretación y la escucha; (2) una concentración geográfica de la investigación en Europa (particularmente en España), lo que refleja una distribución desigual; (3) un aumento significativo de publicaciones a partir de 2023, fenómeno que tanto Ma y Wang (2025) como Váradi et al. (2024) vinculan con la pandemia de SARS-CoV-2; y (4) una escasez notoria de estudios en educación infantil, atribuida por Digby (2020) a la falta de preparación y de confianza del profesorado, para integrar recursos digitales musicales en este nivel.

La evidencia sintetizada sugiere tres líneas de acción: i) diseñar secuencias que balanceen creación, interpretación y escucha con instrumentos de evaluación específicos para la competencia auditiva; ii) establecer programas de desarrollo profesional situados y continuos que acompañen la integración tecnológica en contexto; iii) definir criterios pedagógicos y éticos para IA generativa en el aula. Estas orientaciones derivan de los patrones empíricos observados y son transferibles con cautela a contextos afines, dada la naturaleza alcanzada por esta revisión.

Los resultados confirman una idea central: la digitalización no es un fin en sí mismo, sino una oportunidad para reconfigurar la educación musical como práctica crítica, inclusiva y reflexiva. Sin embargo, estos hallazgos deben interpretarse como aproximaciones analíticas y contextuales, no como evidencias de causalidad. Ofrecen una visión integradora que, lejos de generalizar, propone un punto de partida para consolidar un campo emergente: la intersección entre tecnologías digitales y educación musical.

Apéndice

Tecnologías musicales digitales en los estudios revisados

Tecnología	Categoría	Función educativa	Tipo de acceso	Compatibilidad
1. GarageBand	DAW	Creación, grabación y práctica instrumental	Gratuito	macOS/iOS
2. MuseScore	Software libre de notación musical	Creación y análisis de partituras	Código abierto	Windows/ macOS/Linux
3. Sibelius	Software de notación musical	Lectura, escritura y arreglo de partituras	Freemium/comercial	Windows/macOS
4. Soundtrap	DAW	Creación y grabación colaborativa de canciones	Freemium	Navegador web
5. BandLab	DAW	Producción y grabación colaborativa	Gratuita	Web/Android/ iOS
6. Finale	Software de notación musical	Escritura y edición avanzada de partituras	Comercial	Windows/macOS
7. Smart Music	Plataforma interactiva de práctica	Evaluación auditiva e interpretativa	Suscripción	Web/Windows/ macOS
8. MIDI / Music Glove / Tun Bun	Controladores y videojuegos musicales	Entrenamiento motor, reconocimiento auditivo	Mixto	Hardware/Android
9. Walkband	DAW	Creación de secuencias y acompañamientos	Gratuita	Android
10. Ableton Live	DAW profesional	Composición y manipulación sonora	Comercial	Windows/macOS
11. Chrome Music Lab	Herramienta interactiva de teoría musical	Exploración sonora, ritmo y melodía	Gratuita	Web
12. Virtual Piano	Simulador instrumental en línea	Práctica de notas y acompañamiento	Gratuita	Web
13. Solfeg.io	Aplicación educativa de música	Entrenamiento de lectura y solfeo	Freemium	Web/iOS/Android
14. Auralia	Entrenamiento auditivo	Percepción auditiva, dictados, ritmo	Comercial	Windows/macOS
15. (MusicFX, MusicLM, MusicGEN, SUNO AI)	Generadores con IA	Creación automática de música	Freemium	Web
16. Noteflight	Notación musical en línea	Composición y lectura de partituras	Freemium	Web
17. Practica Musica	Entrenamiento auditivo y teoría	Ejercicios rítmicos y melódicos	Comercial	Windows/macOS
18. Sonic Pi	Programación musical	Creación sonora mediante código	Código abierto	Windows/macOS/Linux
19. FL Studio	DAW profesional	Producción y mezcla musical	Comercial	Windows/macOS
20. Teoria	Plataforma interactiva	Ejercicios de teoría y análisis musical	Gratuita	Web
21. MusicTheory.net	Plataforma de teoría musical	Lecciones y ejercicios interactivos	Gratuita	Web
22. EarMaster	Entrenamiento auditivo	Entrenamiento de oído y ritmo	Comercial	Windows/macOS
23. Drum Bits	Herramienta de ritmo digital	Creación de patrones rítmicos	Gratuita	Web
24. VirtualDrumset	Simulador de batería	Ejercicios rítmicos y coordinación	Gratuita	Web
25. Solfy	App de solfeo	Lectura rítmica y entonación	Gratuita	Android/iOS
26. Maestro	App de teoría musical	Ejercicios de lectura y notación	Gratuita	Android
27. Looper XPress	App de creación musical	Creación y repetición de bucles rítmicos	Gratuita	Android
28. Theory Lessons	App educativa	Enseñanza teórica y armónica	Comercial	iOS
29. Good Ear	Entrenamiento auditivo	Identificación de intervalos	Gratuita	iOS
30. Rhythm Trainer	App de ritmo	Ejercicios de percepción y pulso	Gratuita	Android
31. Metronome Online	Herramienta de metrónomo	Regulación de tempo	Gratuita	Web
32. Rhythm Teacher	App móvil	Entrenamiento rítmico y lectura	Gratuita	Android
33. Music Beats	Juego educativo de ritmo	Coordinación motora y métrica	Gratuita	Android
34. Master Ear Training	Entrenamiento auditivo	Discriminación tonal y melódica	Comercial	Windows/macOS
35. Learn to Sing	App vocal	Afinación y entonación	Gratuita	Android/iOS
36. HD Piano App	App de piano interactivo	Aprendizaje instrumental	Freemium	Web/iOS/Android
37. Band in a Box	Software de acompañamiento	Generación automática de bases musicales	Comercial	Windows/macOS
38. Musico Academy	Software generativo	Creación musical automatizada	Comercial	Web
39. Perfect Pianist	App de práctica instrumental	Ejecución y afinación	Gratuita	Android
40. KDE Minuet	Entrenamiento musical libre	Práctica auditiva y teoría	Código abierto	Linux
41. New York Philharmonic Kidzone	Portal educativo	Conocimiento de compositores y obras	Gratuita	Web
42. Upoznajmuziku	Recurso interactivo	Introducción a la música clásica	Gratuita	Web
43. NoteWorks	App educativa	Aprendizaje de notas y ubicación en pentagrama	Freemium	iOS/Android
44. Rhythm Cat	Juego educativo	Lectura rítmica gamificada	Gratuita	iOS/Android
45. Kids Piano	App para niños	Ejecución melódica básica	Gratuita	Android
46. Yousician	Plataforma de aprendizaje musical	Práctica instrumental interactiva	Freemium	Web/Android/iOS
47. Sound Forge	Editor de audio	Edición y mezcla sonora	Comercial	Windows
48. Audacity	Editor de audio	Grabación y edición básica	Código abierto	Windows/macOS/ Linux

Nota: Se incluyen únicamente tecnologías diseñadas, específicamente, para la enseñanza musical. No se contemplan las plataformas educativas de uso general, las cuales, aunque con frecuencia, se emplean como apoyo en clases de música, no fueron desarrolladas con dicho fin. Elaboración propia.