Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingeniería

Autores
Closas, Antonio Humberto; Arriola, Edgardo Alberto; Amarilla, Mariela Rosana; Jovanovich, Ethel Carina
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La determinación y el análisis de los aspectos que intervienen en el rendimiento de los estudiantes es una problemática compleja de abordar, en razón del número de variables que participan y de las interacciones que entre ellas pueden presentarse. En la región nordeste de Argentina, como en otras zonas de este país y de América Latina, debido principalmente a la escasa preparación que poseen los alumnos al llegar a la Universidad, sumado a la fragilidad que se observa en su orientación vocacional, poco tiempo después de ingresar, muchos de ellos abandonan los estudios o deciden cambiar de carrera. En atención a lo que antecede, el objetivo principal de este estudio consiste en elaborar mediante la técnica multivariada denominada análisis discriminante, un modelo que explique de qué manera se relacionan ciertas variables personales (autoconcepto académico y estrategias de aprendizaje) y contextuales (aspectos sociofamiliares y elementos del clima de clase) con el rendimiento académico de estudiantes universitarios, en el ´ámbito de una asignatura del ´área de Matemática. La variable dependiente del modelo fueron las calificaciones obtenidas por los estudiantes en el examen parcial de Análisis Matemático I realizado en junio de 2019. Si bien la evaluación de los conocimientos en un procedimiento verdaderamente complejo, hemos utilizado las mencionadas calificaciones por dos motivos: a) las ventajas que derivan del uso de criterios estandarizados (p. ej., fiabilidad, estabilidad y comparabilidad), y b) se consideraron un ratio representativo del aprendizaje producido por la interacción con los contenidos desarrollados, por cierto, hasta el momento de la instancia examinadora. La muestra estuvo compuesta por 142 jóvenes, con una media de 19.75 años (DE = 1.42), que en el año antes mencionado se encontraban matriculados en el primer curso de las carreras: Ingeniería en Sistemas de Información, Ingeniería Electromecánica e Ingeniería Química, que se desarrollan en la sede central de la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional (Argentina). El diseño metodológico es inicialmente de naturaleza no experimental y, en segunda instancia, de tipo explicativo, debido al objetivo propuesto. Por la clase de información que se provee, el modo de reunirla y el marco donde se aplicaron las pruebas, el estudio es de estilo descriptivo mediante encuesta en trabajo de campo. En razón de cómo se miden y analizan los datos, es una investigación de línea cuantitativa. Debido a la instancia de recolección de la información, el trabajo es de corte transversal. Dado el interés por analizar las asociaciones entre las variables que participan, así como de proyectar recomendaciones que resulten viables y sustentables en el tiempo, el diseño es de perfil correlacional y prospectivo. En la fase empírica de la investigación, además de los análisis estadísticos que posibilitaron evaluar la confiabilidad de los instrumentos utilizados para medir las variables independientes, fue posible contrastar que el modelo discriminante estimado se ajusta a los datos muestrales y resultaría de utilidad para clasificar nuevos individuos en los grupos de pertenencia definidos a priori, siempre que se disponga de los valores en las variables independientes (finalidad predictiva de la ecuación que se propone), y que el proceso de enseñanza sea semejante al que se desarrollaba en el momento de aplicar las pruebas y recoger las observaciones. Finalmente, se plantean estrategias pedagógicas de mediación, tanto preventivas como correctivas, a partir de las causas (variables de tipo motivacional, cognitiva, sociológica y educativa) que, según los resultados de esta investigación, afectan el rendimiento en modo presencial de la población de estudiantes de la que deriva la muestra seleccionada.
Fil: Closas, Antonio Humberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; Argentina
Fil: Arriola, Edgardo Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; Argentina
Fil: Amarilla, Mariela Rosana. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; Argentina
Fil: Jovanovich, Ethel Carina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; Argentina
Peer Reviewed
Materia
Modelización estadística
Rendimiento matemático
Factores personales y contextuales
Estudiantes universitarios
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2023-11-16T20:29:03Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8822
Acceder
id RIAUTN_e03daf0e40cb0d9201c4779bc8107a27
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8822
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingenieríaClosas, Antonio HumbertoArriola, Edgardo AlbertoAmarilla, Mariela RosanaJovanovich, Ethel CarinaModelización estadísticaRendimiento matemáticoFactores personales y contextualesEstudiantes universitariosLa determinación y el análisis de los aspectos que intervienen en el rendimiento de los estudiantes es una problemática compleja de abordar, en razón del número de variables que participan y de las interacciones que entre ellas pueden presentarse. En la región nordeste de Argentina, como en otras zonas de este país y de América Latina, debido principalmente a la escasa preparación que poseen los alumnos al llegar a la Universidad, sumado a la fragilidad que se observa en su orientación vocacional, poco tiempo después de ingresar, muchos de ellos abandonan los estudios o deciden cambiar de carrera. En atención a lo que antecede, el objetivo principal de este estudio consiste en elaborar mediante la técnica multivariada denominada análisis discriminante, un modelo que explique de qué manera se relacionan ciertas variables personales (autoconcepto académico y estrategias de aprendizaje) y contextuales (aspectos sociofamiliares y elementos del clima de clase) con el rendimiento académico de estudiantes universitarios, en el ´ámbito de una asignatura del ´área de Matemática. La variable dependiente del modelo fueron las calificaciones obtenidas por los estudiantes en el examen parcial de Análisis Matemático I realizado en junio de 2019. Si bien la evaluación de los conocimientos en un procedimiento verdaderamente complejo, hemos utilizado las mencionadas calificaciones por dos motivos: a) las ventajas que derivan del uso de criterios estandarizados (p. ej., fiabilidad, estabilidad y comparabilidad), y b) se consideraron un ratio representativo del aprendizaje producido por la interacción con los contenidos desarrollados, por cierto, hasta el momento de la instancia examinadora. La muestra estuvo compuesta por 142 jóvenes, con una media de 19.75 años (DE = 1.42), que en el año antes mencionado se encontraban matriculados en el primer curso de las carreras: Ingeniería en Sistemas de Información, Ingeniería Electromecánica e Ingeniería Química, que se desarrollan en la sede central de la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional (Argentina). El diseño metodológico es inicialmente de naturaleza no experimental y, en segunda instancia, de tipo explicativo, debido al objetivo propuesto. Por la clase de información que se provee, el modo de reunirla y el marco donde se aplicaron las pruebas, el estudio es de estilo descriptivo mediante encuesta en trabajo de campo. En razón de cómo se miden y analizan los datos, es una investigación de línea cuantitativa. Debido a la instancia de recolección de la información, el trabajo es de corte transversal. Dado el interés por analizar las asociaciones entre las variables que participan, así como de proyectar recomendaciones que resulten viables y sustentables en el tiempo, el diseño es de perfil correlacional y prospectivo. En la fase empírica de la investigación, además de los análisis estadísticos que posibilitaron evaluar la confiabilidad de los instrumentos utilizados para medir las variables independientes, fue posible contrastar que el modelo discriminante estimado se ajusta a los datos muestrales y resultaría de utilidad para clasificar nuevos individuos en los grupos de pertenencia definidos a priori, siempre que se disponga de los valores en las variables independientes (finalidad predictiva de la ecuación que se propone), y que el proceso de enseñanza sea semejante al que se desarrollaba en el momento de aplicar las pruebas y recoger las observaciones. Finalmente, se plantean estrategias pedagógicas de mediación, tanto preventivas como correctivas, a partir de las causas (variables de tipo motivacional, cognitiva, sociológica y educativa) que, según los resultados de esta investigación, afectan el rendimiento en modo presencial de la población de estudiantes de la que deriva la muestra seleccionada.Fil: Closas, Antonio Humberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; ArgentinaFil: Arriola, Edgardo Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; ArgentinaFil: Amarilla, Mariela Rosana. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; ArgentinaFil: Jovanovich, Ethel Carina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; ArgentinaPeer Reviewed2023-11-16T20:29:03Z2023-11-16T20:29:03Z2021-10-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articulopdfapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12008/3283http://hdl.handle.net/20.500.12272/8822spainfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-11-16T20:29:03ZAcceso abiertoreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-10-01T11:56:59Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8822instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-10-01 11:57:01.041Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingeniería
title Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingeniería
spellingShingle Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingeniería
Closas, Antonio Humberto
Modelización estadística
Rendimiento matemático
Factores personales y contextuales
Estudiantes universitarios
title_short Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingeniería
title_full Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingeniería
title_fullStr Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingeniería
title_full_unstemmed Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingeniería
title_sort Análisis discriminante para el modelado del rendimiento matemático en estudiantes de ingeniería
dc.creator.none.fl_str_mv Closas, Antonio Humberto
Arriola, Edgardo Alberto
Amarilla, Mariela Rosana
Jovanovich, Ethel Carina
author Closas, Antonio Humberto
author_facet Closas, Antonio Humberto
Arriola, Edgardo Alberto
Amarilla, Mariela Rosana
Jovanovich, Ethel Carina
author_role author
author2 Arriola, Edgardo Alberto
Amarilla, Mariela Rosana
Jovanovich, Ethel Carina
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Modelización estadística
Rendimiento matemático
Factores personales y contextuales
Estudiantes universitarios
topic Modelización estadística
Rendimiento matemático
Factores personales y contextuales
Estudiantes universitarios
dc.description.none.fl_txt_mv La determinación y el análisis de los aspectos que intervienen en el rendimiento de los estudiantes es una problemática compleja de abordar, en razón del número de variables que participan y de las interacciones que entre ellas pueden presentarse. En la región nordeste de Argentina, como en otras zonas de este país y de América Latina, debido principalmente a la escasa preparación que poseen los alumnos al llegar a la Universidad, sumado a la fragilidad que se observa en su orientación vocacional, poco tiempo después de ingresar, muchos de ellos abandonan los estudios o deciden cambiar de carrera. En atención a lo que antecede, el objetivo principal de este estudio consiste en elaborar mediante la técnica multivariada denominada análisis discriminante, un modelo que explique de qué manera se relacionan ciertas variables personales (autoconcepto académico y estrategias de aprendizaje) y contextuales (aspectos sociofamiliares y elementos del clima de clase) con el rendimiento académico de estudiantes universitarios, en el ´ámbito de una asignatura del ´área de Matemática. La variable dependiente del modelo fueron las calificaciones obtenidas por los estudiantes en el examen parcial de Análisis Matemático I realizado en junio de 2019. Si bien la evaluación de los conocimientos en un procedimiento verdaderamente complejo, hemos utilizado las mencionadas calificaciones por dos motivos: a) las ventajas que derivan del uso de criterios estandarizados (p. ej., fiabilidad, estabilidad y comparabilidad), y b) se consideraron un ratio representativo del aprendizaje producido por la interacción con los contenidos desarrollados, por cierto, hasta el momento de la instancia examinadora. La muestra estuvo compuesta por 142 jóvenes, con una media de 19.75 años (DE = 1.42), que en el año antes mencionado se encontraban matriculados en el primer curso de las carreras: Ingeniería en Sistemas de Información, Ingeniería Electromecánica e Ingeniería Química, que se desarrollan en la sede central de la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional (Argentina). El diseño metodológico es inicialmente de naturaleza no experimental y, en segunda instancia, de tipo explicativo, debido al objetivo propuesto. Por la clase de información que se provee, el modo de reunirla y el marco donde se aplicaron las pruebas, el estudio es de estilo descriptivo mediante encuesta en trabajo de campo. En razón de cómo se miden y analizan los datos, es una investigación de línea cuantitativa. Debido a la instancia de recolección de la información, el trabajo es de corte transversal. Dado el interés por analizar las asociaciones entre las variables que participan, así como de proyectar recomendaciones que resulten viables y sustentables en el tiempo, el diseño es de perfil correlacional y prospectivo. En la fase empírica de la investigación, además de los análisis estadísticos que posibilitaron evaluar la confiabilidad de los instrumentos utilizados para medir las variables independientes, fue posible contrastar que el modelo discriminante estimado se ajusta a los datos muestrales y resultaría de utilidad para clasificar nuevos individuos en los grupos de pertenencia definidos a priori, siempre que se disponga de los valores en las variables independientes (finalidad predictiva de la ecuación que se propone), y que el proceso de enseñanza sea semejante al que se desarrollaba en el momento de aplicar las pruebas y recoger las observaciones. Finalmente, se plantean estrategias pedagógicas de mediación, tanto preventivas como correctivas, a partir de las causas (variables de tipo motivacional, cognitiva, sociológica y educativa) que, según los resultados de esta investigación, afectan el rendimiento en modo presencial de la población de estudiantes de la que deriva la muestra seleccionada.
Fil: Closas, Antonio Humberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; Argentina
Fil: Arriola, Edgardo Alberto. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; Argentina
Fil: Amarilla, Mariela Rosana. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; Argentina
Fil: Jovanovich, Ethel Carina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia; Argentina
Peer Reviewed
description La determinación y el análisis de los aspectos que intervienen en el rendimiento de los estudiantes es una problemática compleja de abordar, en razón del número de variables que participan y de las interacciones que entre ellas pueden presentarse. En la región nordeste de Argentina, como en otras zonas de este país y de América Latina, debido principalmente a la escasa preparación que poseen los alumnos al llegar a la Universidad, sumado a la fragilidad que se observa en su orientación vocacional, poco tiempo después de ingresar, muchos de ellos abandonan los estudios o deciden cambiar de carrera. En atención a lo que antecede, el objetivo principal de este estudio consiste en elaborar mediante la técnica multivariada denominada análisis discriminante, un modelo que explique de qué manera se relacionan ciertas variables personales (autoconcepto académico y estrategias de aprendizaje) y contextuales (aspectos sociofamiliares y elementos del clima de clase) con el rendimiento académico de estudiantes universitarios, en el ´ámbito de una asignatura del ´área de Matemática. La variable dependiente del modelo fueron las calificaciones obtenidas por los estudiantes en el examen parcial de Análisis Matemático I realizado en junio de 2019. Si bien la evaluación de los conocimientos en un procedimiento verdaderamente complejo, hemos utilizado las mencionadas calificaciones por dos motivos: a) las ventajas que derivan del uso de criterios estandarizados (p. ej., fiabilidad, estabilidad y comparabilidad), y b) se consideraron un ratio representativo del aprendizaje producido por la interacción con los contenidos desarrollados, por cierto, hasta el momento de la instancia examinadora. La muestra estuvo compuesta por 142 jóvenes, con una media de 19.75 años (DE = 1.42), que en el año antes mencionado se encontraban matriculados en el primer curso de las carreras: Ingeniería en Sistemas de Información, Ingeniería Electromecánica e Ingeniería Química, que se desarrollan en la sede central de la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional (Argentina). El diseño metodológico es inicialmente de naturaleza no experimental y, en segunda instancia, de tipo explicativo, debido al objetivo propuesto. Por la clase de información que se provee, el modo de reunirla y el marco donde se aplicaron las pruebas, el estudio es de estilo descriptivo mediante encuesta en trabajo de campo. En razón de cómo se miden y analizan los datos, es una investigación de línea cuantitativa. Debido a la instancia de recolección de la información, el trabajo es de corte transversal. Dado el interés por analizar las asociaciones entre las variables que participan, así como de proyectar recomendaciones que resulten viables y sustentables en el tiempo, el diseño es de perfil correlacional y prospectivo. En la fase empírica de la investigación, además de los análisis estadísticos que posibilitaron evaluar la confiabilidad de los instrumentos utilizados para medir las variables independientes, fue posible contrastar que el modelo discriminante estimado se ajusta a los datos muestrales y resultaría de utilidad para clasificar nuevos individuos en los grupos de pertenencia definidos a priori, siempre que se disponga de los valores en las variables independientes (finalidad predictiva de la ecuación que se propone), y que el proceso de enseñanza sea semejante al que se desarrollaba en el momento de aplicar las pruebas y recoger las observaciones. Finalmente, se plantean estrategias pedagógicas de mediación, tanto preventivas como correctivas, a partir de las causas (variables de tipo motivacional, cognitiva, sociológica y educativa) que, según los resultados de esta investigación, afectan el rendimiento en modo presencial de la población de estudiantes de la que deriva la muestra seleccionada.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-10-18
2023-11-16T20:29:03Z
2023-11-16T20:29:03Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12008/3283
http://hdl.handle.net/20.500.12272/8822
url https://hdl.handle.net/20.500.12008/3283
http://hdl.handle.net/20.500.12272/8822
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
2023-11-16T20:29:03Z
Acceso abierto
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv 2023-11-16T20:29:03Z
Acceso abierto
dc.format.none.fl_str_mv pdf
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877862351388016640
score 13.364332

Publicaciones similares