Publicado Dec 26, 2016



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Marcia Mercedes Vargas Hernández

Eiliana Montero Rojas

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Resumen

El estudio examinó, por medio de un modelo de ecuaciones estructurales, posibles factores causales del rendimiento académico en cursos de Matemáticas de la Universidad Nacional de Ingeniería de Nicaragua, en una muestra estratificada por conglomerados de 713 estudiantes de segundo año distribuidos en 33 grupos de clases, con sus respectivos profesores. Además de la nota final en el curso, se incluyeron en el modelo causal, y de acuerdo con la literatura, variables de dimensiones sociodemográficas, psicosociales, institucionales y pedagógicas. Los resultados destacan tres variables del estudiante como determinantes del desempeño en el curso de Matemática: la inteligencia fluida, los hábitos de estudio y las actitudes negativas hacia las Matemáticas, resultando relevantes también los efectos indirectos en las dos primeras, y en las direcciones esperadas. Las variables del docente que mostraron efectos directos de importancia fueron edad, nivel académico y la asistencia a cursos pedagógicos promovidos por la institución.

Keywords

Higher education, Math achievement, prediction, Structural Equations Modeleducación superior, modelos de ecuaciones estructurales, predicción, rendimiento en matemática

References
Alonso-Tapia, J. (1995). Motivación y aprendizaje en el aula. Cómo enseñar a pensar . Madrid: Santillana.

Arcia, R., Porta, E., & Laguna, J.R., (2004). Análisis de factores asociados al rendimiento académico en 3º y 6º grado de primaria. Nicaragua: PREAL, UNICEF, CARE y Ministerio de Educación Cultura y Deportes (MECD). Recuperado de http://www.mined.gob.ni/pdf2005/pdf2004/Factores%20Asociados%20Nicaragua%202004.pdf

Azcárate, P. (1997). Sobre el conocimiento didáctico del contenido: dilemas y alternativa. En M. Sierra, & L. Rico (Eds.), Primer Simposio de la Sociedad Española de Investigación en Educación Matemática (pp. 25-33). Zamora: Universidad de Granada.

Baessler, J. & Schwarzer, R. (1996). Evaluación de la Autoeficacia: Adaptación española de la escala de Autoeficacia General. Ansiedad y Estrés , 2 , 1-8.

Bandura, A. (1982). Self-efficacy mechanism in human agency. American Psychologist , 37 (2), 122-147.

Barragán, C. (2008). Factores asociados al rendimiento académico de los estudiantes de educación superior utilizando un modelo multinivel: el caso de la Universidad Autónoma de Guerrero, México . (Tesis de maestría). Recuperado de http://www1.sep.ucr.ac.cr/administrator/archivos/pdf/Doct_Educacion/Tesis_Doct_Educ.2.pdf -

Blanco, L., (1997). Tipos de tareas para desarrollar el conocimiento didáctico del contenido. En M. Sierra, & L. Rico (Eds.), Primer Simposio de la Sociedad Española de Investigación en Educación Matemática (pp. 34-40). Zamora: Universidad de Granada.

Bollen, K., (2002). Latent Variables Psychology and the social sciences. Annual Review of Psychology , 53 , 605-634.

Cattell, R. B., & Cattell, A. K. S. (2001). Test de Factor g. Escala 3A . Madrid: TEA Ediciones. S. A.

Cea D´ Ancona, M.A. (2002). Análisis Multivariable. Teoría y Práctica en la Investigación Social . España: Editorial Síntesis.

Cervini, R. (2003). Relaciones entre la composición estudiantil, proceso escolar y el logro de las Matemáticas en la educación secundaria en Argentina. Un modelo de tres niveles. Revista Electrónica de Investigación Educativa , 5 (1), 72-98.

Cheung, M., & Au, K. (2005). Applications of Multilevel Structural Equation Modeling to Cross-Cultural Research. Structural Equation Modeling , 12 (4), 598-619.

Costa, P.T., & McCrae, R. (1992). NEO PI-R Personality Inventory. Spanish Big Five Inventory Manual . Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.

De Juan-Espinosa, M. (1997). Geografía de la inteligencia humana. Las aptitudes cognitivas . España: Ediciones Pirámide S. A..

De la Peza Casares, R., & García, E. (2005). Relación entre variables cognitivo-emocionales y rendimiento académico: Un estudio con universitarios. Iberpsicología , 10 (7).

Fennema, E., & Sherman, J.A (1976). Fennema-Sherman Mathematics Attitudes Scales: Instruments designed to measure attitudes toward the learning of Mathematics by females and males. Journal for Research in Mathematics Education , 7 , 324-326.

Fennema, E., & Peterson, P., (1985). Autonomous learning behavior: A possible explanation of gender-related differences in mathematics. In L.C. Wilkinson & C.B. Marret (Eds.), Gender-related differences in classroom interactions (pp. 17-35), New York: Academic Press.

Gagné, F., & Pérez, F., (2002). ¿When IQ is controlled, does motivation still predict achievement? Intelligence , 30 (1), 71-100.

García, T., & Pintrich, P. (1996). The effects of autonomy on motivation and performance in the college classroom. Contemporany Educational Psychology , 21 , 447-486.

García, L., Azcarate, C., Moreno, M. (2006). Creencias, concepciones y conocimiento profesional de profesores que enseñan cálculo diferencial a estudiantes de ciencias económicas. Revista Latinoamericana de Investigaciones en Matemática Educativa. RELIME , 9 , 85-116.

Global University Network for innovation. GUNI (2009). La Educación Superior en tiempos de cambio. Nuevas dinámicas para la responsabilidad Social . Madrid-Barcelona-México: Ediciones Mundi-Prensa.

Goldstein, H. (1987). Multilevel models in educational and social research. London. Griffin; New York: Oxford University press.

González, L. D. (2003). Modelamiento Estructural en las Ciencias Sociales . México: Editorial Unison Rosales y Blvd. Luis Encinas.

González-Pienda. J., Núñez J., Álvarez L., Roces C., González-Pumariega S., González P.,… Bernardo A. (2003). Adaptabilidad y cohesión familiar, implicación parental en conductas autoregulatorias, autoconcepto del estudiantes y rendimiento académico. Psicothema , 15 (3), 471-477. Recuperado de http://www.psicothema.com/pdf/1090.pdf .

Hayamizu, T., & Weiner, B. (1991). A test Dweck´s model of achievement goals as related to perceptions of ability. Journal of Experimental Education , 59 , 904-915.

Latiesa, M. (1992). La deserción universitaria, desarrollo de la escolaridad en la enseñanza superior. Éxitos y fracasos . España: Siglo XXI de España Editores S.A.

Green, L.E.T. (1990). Test anxiety, Mathematics Anxiety, and Teacher Comments relationships to achievement in remedial Mathematics Classes. Journal of Negro Education , 59 (3). 320-335. http://dx.doi.org/10.2307/2295567

Le Compte, M., & Preissle, J. (1993). Ethnography and Qualitative Design in Education . San Diego, CA: Academic Press, Inc.

Llinares, S. (1996). Conocimiento profesional del profesor de matemáticas: conocimiento, creencias y contexto en relación a la noción de función. En J.P. Ponte, C. Monteiro, M. Maia, L. Serrazina, & C. Loureiro (Coords.), Desenvolvimento Professional dos Professores de matemática. Que Formaçao? (pp. 47-82). Sociedade Portuguesa de Ciencias da Educaçao, Secçao de Educaçao Matemática: Lisboa.

Llinares, S. (2000) Intentando comprender la práctica del profesor de matemáticas. En J. Ponte & L. Serraniza (Coords.), Educaçao Matemática em Portugal, Espanha e Italia . (pp. 109-132). Secçao de Educaçao Matemática da Sociedade Portuguesa de Ciêncas de Educaçao: Lisboa, Portugal.

Marreno, H., & Espino, O. (1988). Evaluación comparativa del poder predictor de las aptitudes sobre las notas escolares y pruebas objetivas. Revista de Educación , 287 , 97-112.

Mittelberg, D., & Lilach L., (1999). Confidence in mathematics and its consequences: gender differences among Israelí Tewish and Arab Jouth. Gender and Education 11 (1), 75-92. http://dx.doi.org/10.1080/09540259920771

Montero, E., & Villalobos, J. (2004). Factores institucionales, pedagógicos, psicosociales y sociodemográficos asociados al rendimiento académico en la UCR . (Informe final). Costa Rica: Universidad de Costa Rica.

Montero, E., Villalobos, J., & Cubero, R. (2004). Cuestionario para Estudiantes. Instituto de Investigaciones Psicológicas . Universidad de Costa Rica (UCR).

Montero, E., Villalobos J., & Valverde B. (2007). Factores institucionales, pedagógicos, psicosociales y sociodemográficos asociados al rendimiento académico en la Universidad de Costa Rica: Un análisis multinivel. Relieve , 13 (2), 215-234. Recuperado de http://www.uv.es/RELIEVE /v13n2/RELEVEv13n2_5.htm.

Page, M., Bueno, M.J., Callejas, J.A, Cerdán, J., Echeverría, M.J., García, C.,…Trillo, C. (1990). Hacia un modelo causal del rendimiento académico . Madrid: Centro de Publicaciones del Ministerio de Educación y Ciencia (CIDE). Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=378869 .

Programa Institucional de Evaluación y Acreditación Universitaria. PIEAU-UNI (2004). Informe de Autoevaluación Institucional . Managua, Nicaragua: Universidad Nacional de Ingeniería (UNI).

Programa Institucional de Evaluación y Acreditación Universitaria. PIEAU-UNI (2010). Informe de Autoevaluación Institucional . Managua, Nicaragua: Universidad Nacional de Ingeniería (UNI).

Rinaudo, M.C., Chiecher A., & Donolo, D. (2003). Motivación y uso de estrategias en estudiantes universitarios. Su evaluación a partir del Motivated Strategies Learning Questionnaire. Anales de psicología , 19 (1), 107-119.

Rivero, J. (2000). Reforma y desigualdad educativa en América Latina. Revista Iberoamericana de educación , 23 . Recuperado de http://rieoei.org/rie23a03.htm

Rodríguez, M. N. (2007). Análisis Multivariado del desempeño académico de los estudiantes universitarios de Química . Tesis de Doctorado. Universidad Autónoma de Madrid, España.

Rodríguez, S., Fita S., & Torrado, M. (2004). El rendimiento académico en la transición secundaria-universidad. Revista de Educación , 334 , 391-414. Recuperado de http://www.revistaeducacion.educacion.es/re334/re334_22.pdf

Ruiz De Miguel, C., & Castro, M., (2006). Un estudio multinivel basado en PISA 2003: Factores de eficacia escolar en el área de Matemáticas. Educativas. Archivos Analíticos de Políticas Educativas , 14 (29), 1-26. Recuperado de http://epaa.asu.edu/ojs/article/viewFile/100/226 .

Schiefele, U. (1991). Interest, learning and motivation. Educational Psychology , 26 (4), 299-323.

Baessler & Schwarzer, R. (1996). Escala de Autoeficacia, [versión en español]. Recursos de Evaluación psicológica.

Stage, F., & Kloosterman, P. (1995). Gender, Beliefs and Achievement in remedial collage level mathematics. The Journal of Higher Education , 66 (3), 294-311.

Tejedor, J. (2003). Poder Explicativo de algunos determinantes del rendimiento en los estudios universitarios. Revista Española de Pedagogía, LXI(224), 5-32.

Tournon, J., (1984). Factores del rendimiento académico en la universidad . España: Ediciones Universidad de Navarra, S.A. (EUNSA).

Valles, M. (2000). Técnicas cualitativas de investigación social. Reflexión metodológica y práctica profesional . Madrid, España: Editorial Síntesis S.A..

Wolters, C., & Pintrich, P. (1998). Contextual differences in student motivation and self-regulated learning in mathematics, English and social studies classrooms. Instructional Science , 26 (1-2), 27-47.
Cómo citar
Vargas Hernández, M. M., & Montero Rojas, E. (2016). Factores que determinan el rendimiento académico en Matemáticas en la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), Nicaragua: un modelo de ecuaciones estructurales. Universitas Psychologica, 15(4), 1–11. https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy15-4.fdra
Sección
Artículos