Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10908/10908
Título : Razonamiento, solución de problemas matemáticos y rendimiento académico
Autor : Orlando, Mario
Palabras clave : Mathematical ability -- Testing.
Academic achievement -- Argentina -- Buenos Aires -- Statistics.
Prediction of scholastic success -- Argentina -- Buenos Aires -- Statistics.
College students -- Intelligence testing -- Argentina -- Buenos Aires -- Statistics.
Mathematics -- Study and teaching (Higher) -- Argentina -- Buenos Aires -- Statistics.
Aptitudes matemáticas -- Pruebas.
Logro académico -- Argentina -- Buenos Aires -- Estadísticas.
Predicción del éxito académico -- Argentina -- Buenos Aires -- Estadísticas.
Estudiantes universitarios -- Prueba de inteligencia -- Argentina -- Buenos Aires -- Estadísticas.
Matemáticas -- Enseñanza universitaria -- Argentina -- Buenos Aires -- Estadísticas.
Fecha de publicación : 2014
Editor: Universidad de San Andrés. Escuela de Educación
Resumen : "El objetivo del presente trabajo de investigación es identificar los procesos cognitivos y los factores contextuales asociados a la competencia para resolver problemas matemáticos en distintos grupos de carreras de educación superior y determinar su relación con el rendimiento académico y las habilidades que actúen como predictores del mismo. Expone las principales cuestiones teóricas con relación al desarrollo de competencias para sustentar y determinar las variables asociadas a la competencia para resolver problemas en el dominio de la matemática; a tal fin considera las habilidades cognitivas, los conocimientos previos, la inteligencia exitosa y los factores no intelectuales que intervienen en su desarrollo inicial como elementos constituyentes, tanto generales como específicos del dominio estudiado. Analiza la relación de las habilidades cognitivas para resolver problemas matemáticos con el nivel de desarrollo de las competencias: para transformar información en un modelo mental, la lingüístico-semántica, para identificar la naturaleza del problema y la elección de un plan de resolución, para seleccionar estrategias, para la ejecución correcta de algoritmos matemáticos y para adquirir nueva información o recordar la existente. Propone la aplicación de la teoría triárquica de la inteligencia, porque hace posible concebir operaciones de medición que permiten evaluar las capacidades postuladas por la teoría de manera confiable y válida y porque ofrece información sobre cómo se aplica la inteligencia a las diferentes tareas, situaciones o contextos. Conocidas las variables que intervienen en la competencia para resolver problemas del campo de la matemática e identificadas las habilidades cognitivas asociadas, se proyecta determinar su nivel de desarrollo en un grupo de sujetos con el objeto de predecir su rendimiento académico para lo cual se evaluarán alumnos de dos carreras de educación superior (Técnico Superior en Aduanas y en Administración Tributaria); su selección obedece al hecho de ser el nivel educativo de mayor demanda en los últimos años y de disponer de una amplia cobertura en la Ciudad de Buenos Aires, lo que facilitará un rápido acercamiento al objeto de estudio. La hipótesis general del trabajo refiere a que la competencia para resolver los problemas matemáticos ha de estar relacionada con habilidades cognitivas y conocimientos específicos de base, la capacidad intelectual y los factores contextuales y de motivación de xiv los sujetos, y resulta un factor predictivo del rendimiento académico. Para ponerla a prueba se administró el STAT (Sternberg Triarchic Abilities Test), nivel H (Modificado) -considerado como el test apropiado para valorar la habilidad cognitiva general en la resolución de problemas novedosos-, una encuesta de factores contextuales y motivación de los alumnos y un Test online de Razonamiento Matemático. Se utilizó la estrategia de la simulación mediada por computadora para obtener datos que sustenten los resultados como predictivos de la trayectoria escolar. El porcentaje de aciertos de los alumnos a las preguntas formuladas en el Test de Habilidades en los campos de comprensión lingüístico-semántica, conocimiento esquemático, conocimiento estratégico y ejecución algorítmica -esta última asociada con la habilidad para asimilar nueva información y ponerla en práctica-, se complementa con las puntuaciones de las tres calificaciones básicas del STAT: Analítico, Práctico y Creativo. Como medida de rendimiento escolar se tomó un conjunto de indicadores referidos a la escolaridad de cada alumno: el promedio de calificaciones obtenidas por los estudiantes en las materias troncales de la carrera, el promedio de las calificaciones de todas las materias en el primer año de estudio y el porcentaje de aprobación de materias cursadas (índice de aprobación). El Test de Habilidades y el STAT permitió evaluar probabilidades para las trayectorias escolares teniendo en cuenta las distintas categorías consideradas, en tanto que los coeficientes de correlación ofrecieron una medida de la asociación lineal entre las variables estudiadas, que refleja el grado de relación de una variable y otra. La asociación con los perfiles de trayectoria escolar de las variables consideradas se valoró por el nivel de significación entre cada una de ellas y la pericia demostrada para resolver los problemas planteados. Los datos han aportado algunas conclusiones relevantes que apuntan a evidenciar la conveniencia de construir las trayectorias académicas considerando un conjunto de indicadores que permitan determinar el rendimiento y la diversidad de trayectorias que despliegan los estudiantes. La consideración de la trayectoria como variable discreta permite analizar los datos relevados, a partir de medidas de probabilidad condicional. Los resultados obtenidos demuestran una clara tendencia de la asociación entre el tipo de trayectorias, las calificaciones obtenidas en el test de habilidades para resolver problemas y las puntuaciones del STAT. Esto hace posible afirmar que el grado con que se pueden predecir los perfiles de trayectoria resulte una aproximación al mismo. Lo anterior surge porque la trayectoria se asocia a diversas variables o características de los estudiantes lo que, a su vez, torna la problemática de la validez predictiva de una gran complejidad. xv El grado de asociación medido a través de la probabilidad condicional ofrece una aproximación; sin embargo, habrá que atender a algunas cuestiones que surgen del análisis de los datos, como la de los estudiantes de altas calificaciones con una trayectoria baja y la de los estudiantes de calificaciones bajas que se caracteriza por trayectorias altas. Por último, se destaca que los dos Tests aplicados permiten un cierto grado de predicción del rendimiento académico. La caracterización de la competencia para resolver problemas y los distintos perfiles de trayectoria identificados han hecho posible orientar el trabajo y comprender mejor las dinámicas presentes dentro de escenarios individuales y grupales."
Descripción : Fil: Orlando, Mario. Universidad de San Andrés. Escuela de Educación; Argentina.
URI : http://hdl.handle.net/10908/10908
Aparece en las colecciones: Tesis de Doctorado en Educación

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