Uso de análisis multivariado para caracterizar la formación matemática de los alumnos ingresantes y medir su desempeño en la primera asignatura del área en la universidad
Tipo de documento
Autores
Ávila, Olga | Cerati, Eleonora | Macías, Roberto | Redolatti, Claudia | Schwer, Ingrid | Taverna, María Laura
Lista de autores
Ávila, Olga, Cerati, Eleonora, Macías, Roberto, Redolatti, Claudia, Schwer, Ingrid y Taverna, María Laura
Resumen
El objetivo de este trabajo es mostrar resultados obtenidos de utilizar las técnicas multivariadas de análisis discriminante y regresión logística en alumnos ingresantes. Ambos análisis multivariados permiten identificar un conjunto de variables independientes de un grupo mayor, como las variables mejores predictoras para clasificar los alumnos ingresantes en dos grupos: alumnos en condiciones de cursar Matemática A; y alumnos que deben realizar un curso tutorial como curso de apoyo para lograr una mejor formación en matemática previo al cursado de este primer curso. Un análisis discriminante adicional se realiza a los alumnos de la asignatura Matemática A con el objeto de detectar variables que diferencien aquellos alumnos que aprobaron la materia de los que no lo hicieron.
Fecha
2008
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Aprendizaje | Comprensión | Reflexión sobre la enseñanza | Rendimiento
Enfoque
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Referencias
Ávila O. y otros, Rendimiento en Matemática de los alumnos ingresantes en la Facultad de Ingeniería Química, Universidad Nacional del Litoral. Actas de Congreso, UMA, Salta, Argentina 2005. Hosmer D. y Lemeshow, Applied Logistic Regresión, Estados Unidos, 1989. Johnson R. y D. Wichern, Statistical Multivariate Statistical Analysis, Fourth Edition, LeBold W. y otros, The use of discrimnant analysis for optimal placement, ASEE Annual Conference Proceedings, Purdue University, W. Lafayette, Estados Unidos, 1989. LeBold W. y otros, Understanding of Mathematics and Science: Efficient Models for Student Assessments (Vol.41, Nro 1 IEEE Transactions on Education, Purdue University, W. Lafayette), Estados Unidos, 1998. Pampel F., Logistic Regresión, Estados Unidos, 2000.