Este estudio examina el impacto de la enseñanza basada en problemas (EBP) en la autoeficacia en programación entre estudiantes que no son de Ciencias de la Computación. Basado en la teoría social cognitiva, la investigación investiga cómo la EBP influye en la satisfacción de aprendizaje y el éxito del proyecto en comparación con métricas tradicionales. Este estudio empleó un enfoque de métodos mixtos, combinando el análisis cuantitativo del rendimiento estudiantil y las medidas de autoeficacia con retroalimentación cualitativa de portafolios de aprendizaje e informes de proyectos. Los hallazgos indican que la autoeficacia en programación es un predictor más fuerte de la satisfacción de aprendizaje y el éxito del proyecto que las métricas de rendimiento tradicionales como las calificaciones. Para los programadores novatos, la EBP mejora efectivamente la autoeficacia, influyendo positivamente en la identificación de objetivos y el rendimiento. Este efecto en cascada destaca la importancia de fomentar la autoeficacia en la educación en programación para estudiantes no técnicos. El análisis cualitativo revela que la EBP contribuye al sentido de logro, motivación y satisfacción de aprendizaje de los estudiantes, animándolos a ver la programación como una herramienta práctica de resolución de problemas. Este estudio concluye que la EBP ofrece un enfoque efectivo para mejorar la educación interdisciplinaria y STEAM, recomendando que los educadores se centren en construir la autoeficacia a través de enfoques basados en problemas y centrados en el aprendiz.