Razonamiento, solución de problemas matemáticos y rendimiento académico
| dc.contributor.Mentor | Macbeth, Guillermo | |
| dc.creator.Autor | Orlando, Mario | |
| dc.date.accessioned | 2015-08-25T18:41:36Z | |
| dc.date.available | 2015-08-25T18:41:36Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description | Fil: Orlando, Mario. Universidad de San Andrés. Escuela de Educación; Argentina. | |
| dc.description.abstract | El objetivo del presente trabajo de investigación es identificar los procesos cognitivos y los_x000D_ factores contextuales asociados a la competencia para resolver problemas matemáticos en_x000D_ distintos grupos de carreras de educación superior y determinar su relación con el_x000D_ rendimiento académico y las habilidades que actúen como predictores del mismo._x000D_ Expone las principales cuestiones teóricas con relación al desarrollo de competencias_x000D_ para sustentar y determinar las variables asociadas a la competencia para resolver_x000D_ problemas en el dominio de la matemática; a tal fin considera las habilidades cognitivas, los_x000D_ conocimientos previos, la inteligencia exitosa y los factores no intelectuales que intervienen_x000D_ en su desarrollo inicial como elementos constituyentes, tanto generales como específicos_x000D_ del dominio estudiado._x000D_ Analiza la relación de las habilidades cognitivas para resolver problemas matemáticos_x000D_ con el nivel de desarrollo de las competencias: para transformar información en un modelo_x000D_ mental, la lingüístico-semántica, para identificar la naturaleza del problema y la elección_x000D_ de un plan de resolución, para seleccionar estrategias, para la ejecución correcta de_x000D_ algoritmos matemáticos y para adquirir nueva información o recordar la existente._x000D_ Propone la aplicación de la teoría triárquica de la inteligencia, porque hace posible_x000D_ concebir operaciones de medición que permiten evaluar las capacidades postuladas por la_x000D_ teoría de manera confiable y válida y porque ofrece información sobre cómo se aplica la_x000D_ inteligencia a las diferentes tareas, situaciones o contextos._x000D_ Conocidas las variables que intervienen en la competencia para resolver problemas_x000D_ del campo de la matemática e identificadas las habilidades cognitivas asociadas, se proyecta_x000D_ determinar su nivel de desarrollo en un grupo de sujetos con el objeto de predecir su_x000D_ rendimiento académico para lo cual se evaluarán alumnos de dos carreras de educación_x000D_ superior (Técnico Superior en Aduanas y en Administración Tributaria); su selección_x000D_ obedece al hecho de ser el nivel educativo de mayor demanda en los últimos años y de_x000D_ disponer de una amplia cobertura en la Ciudad de Buenos Aires, lo que facilitará un rápido_x000D_ acercamiento al objeto de estudio._x000D_ La hipótesis general del trabajo refiere a que la competencia para resolver los_x000D_ problemas matemáticos ha de estar relacionada con habilidades cognitivas y conocimientos_x000D_ específicos de base, la capacidad intelectual y los factores contextuales y de motivación de_x000D_ xiv_x000D_ los sujetos, y resulta un factor predictivo del rendimiento académico. Para ponerla a prueba_x000D_ se administró el STAT (Sternberg Triarchic Abilities Test), nivel H (Modificado) -considerado_x000D_ como el test apropiado para valorar la habilidad cognitiva general en la resolución de_x000D_ problemas novedosos-, una encuesta de factores contextuales y motivación de los alumnos_x000D_ y un Test online de Razonamiento Matemático._x000D_ Se utilizó la estrategia de la simulación mediada por computadora para obtener datos_x000D_ que sustenten los resultados como predictivos de la trayectoria escolar. El porcentaje de_x000D_ aciertos de los alumnos a las preguntas formuladas en el Test de Habilidades en los campos_x000D_ de comprensión lingüístico-semántica, conocimiento esquemático, conocimiento estratégico_x000D_ y ejecución algorítmica -esta última asociada con la habilidad para asimilar nueva_x000D_ información y ponerla en práctica-, se complementa con las puntuaciones de las tres_x000D_ calificaciones básicas del STAT: Analítico, Práctico y Creativo. Como medida de_x000D_ rendimiento escolar se tomó un conjunto de indicadores referidos a la escolaridad de cada_x000D_ alumno: el promedio de calificaciones obtenidas por los estudiantes en las materias_x000D_ troncales de la carrera, el promedio de las calificaciones de todas las materias en el primer_x000D_ año de estudio y el porcentaje de aprobación de materias cursadas (índice de aprobación)._x000D_ El Test de Habilidades y el STAT permitió evaluar probabilidades para las_x000D_ trayectorias escolares teniendo en cuenta las distintas categorías consideradas, en tanto que_x000D_ los coeficientes de correlación ofrecieron una medida de la asociación lineal entre las variables_x000D_ estudiadas, que refleja el grado de relación de una variable y otra. La asociación con_x000D_ los perfiles de trayectoria escolar de las variables consideradas se valoró por el nivel de_x000D_ significación entre cada una de ellas y la pericia demostrada para resolver los problemas_x000D_ planteados._x000D_ Los datos han aportado algunas conclusiones relevantes que apuntan a evidenciar la_x000D_ conveniencia de construir las trayectorias académicas considerando un conjunto de_x000D_ indicadores que permitan determinar el rendimiento y la diversidad de trayectorias que_x000D_ despliegan los estudiantes. La consideración de la trayectoria como variable discreta_x000D_ permite analizar los datos relevados, a partir de medidas de probabilidad condicional._x000D_ Los resultados obtenidos demuestran una clara tendencia de la asociación entre el_x000D_ tipo de trayectorias, las calificaciones obtenidas en el test de habilidades para resolver_x000D_ problemas y las puntuaciones del STAT. Esto hace posible afirmar que el grado con que se_x000D_ pueden predecir los perfiles de trayectoria resulte una aproximación al mismo. Lo anterior_x000D_ surge porque la trayectoria se asocia a diversas variables o características de los estudiantes_x000D_ lo que, a su vez, torna la problemática de la validez predictiva de una gran complejidad._x000D_ xv_x000D_ El grado de asociación medido a través de la probabilidad condicional ofrece una_x000D_ aproximación; sin embargo, habrá que atender a algunas cuestiones que surgen del análisis_x000D_ de los datos, como la de los estudiantes de altas calificaciones con una trayectoria baja y la_x000D_ de los estudiantes de calificaciones bajas que se caracteriza por trayectorias altas._x000D_ Por último, se destaca que los dos Tests aplicados permiten un cierto grado de_x000D_ predicción del rendimiento académico. La caracterización de la competencia para resolver_x000D_ problemas y los distintos perfiles de trayectoria identificados han hecho posible orientar el_x000D_ trabajo y comprender mejor las dinámicas presentes dentro de escenarios individuales y_x000D_ grupales. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Orlando, Mario. (2014). Razonamiento, solución de problemas matemáticos y rendimiento académico. [Tesis de doctorado, Universidad de San Andrés. Escuela de Educación]. Repositorio Digital San Andrés. http://hdl.handle.net/10908/10908 | |
| dc.identifier.other | Tesis D. Edu. 19 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10908/10908 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad de San Andrés. Escuela de Educación | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Mathematical ability -- Testing. | |
| dc.subject | Academic achievement -- Argentina -- Buenos Aires -- Statistics. | |
| dc.subject | Prediction of scholastic success -- Argentina -- Buenos Aires -- Statistics. | |
| dc.subject | College students -- Intelligence testing -- Argentina -- Buenos Aires -- Statistics. | |
| dc.subject | Mathematics -- Study and teaching (Higher) -- Argentina -- Buenos Aires -- Statistics. | |
| dc.subject | Aptitudes matemáticas -- Pruebas. | |
| dc.subject | Logro académico -- Argentina -- Buenos Aires -- Estadísticas. | |
| dc.subject | Predicción del éxito académico -- Argentina -- Buenos Aires -- Estadísticas. | |
| dc.subject | Estudiantes universitarios -- Prueba de inteligencia -- Argentina -- Buenos Aires -- Estadísticas. | |
| dc.subject | Matemáticas -- Enseñanza universitaria -- Argentina -- Buenos Aires -- Estadísticas. | |
| dc.title | Razonamiento, solución de problemas matemáticos y rendimiento académico | |
| dc.type | Tesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | |
| dc.type | info:ar-repo/semantics/tesis doctoral | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/updatedVersion |