Factores asociados al rendimiento académico en un curso de introducción a la estadística en Costa Rica
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Autores
Lista de autores
Sura-Fonseca, Rebeca, Víquez, Leiner y Rojas, Luis
Resumen
El presente estudio analiza la relación de seis variables (que han sido asociadas con el desempeño en cursos de matemática) con el rendimiento en un curso de introducción a la Estadística: razonamiento cuantitativo, inteligencia fluida, autoeficacia matemática, razonamiento viso-espacial, sexo y capital cultural-económico. Se analiza la información de las seis variables mencionadas y la nota obtenida en el curso Estadística Introductoria de 73 estudiantes de la carrera de Estadística de la Universidad de Costa Rica. El análisis de regresión lineal evidencia que las variables con mayor relación positiva con el rendimiento son el razonamiento cuantitativo y la autoeficacia. Por ello, se discute la posibilidad de implementar intervenciones con estudiantes de nuevo ingreso a la carrera de Estadística.
Fecha
2021
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Revisado por pares
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Referencias
Aguiar Barrera, M. E., Gutiérrez Pulido, H., Lara Barragán Gómez, A., & Villalpando Becerra, J. F. (2011). El rendimiento académico de las mujeres en matemáticas: Análisis bibliográfico y un estudio de caso en educación superior en México. Revista Electrónica «Actualidades Investigativas en Educación», 11(2), 1-24. Álvarez-Sotomayor, A., & Martínez-Cousinou, G. (2016). ¿Capital económico o cultural? El efecto del origen social sobre las desventajas académicas de los hijos de inmigrantes en España*. Papers 2016, 101(4), 527-554. https://doi.org/10.5565/rev/papers.2200 Arcavi, A. (2003). The role of visual representations in the learning of mathematics. Educational Studies in Mathematics. Educational Studies in Mathematics, 52(3), 215-241. https://doi.org/10.1023/A:1024312321077 Bandalos, D. L., Finney, S. J., & Geske, J. A. (2003). A model of statistics performance based on achievement goal theory. Journal of Educational Psychology, 95(3), 604-616. https:// doi.org/10.1037/0022-0663.95.3.604 Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a Unifying Theory of Behavioral Change. Psychological Review, 84(2), 191-215. https://www.sciencedirect.com/science/article/ pii/0146640278900024 Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W.H. Freeman. Barreto-Villanueva, A. (2012). El progreso de la Estadística y su utilidad en la evaluación del desarrollo. Papeles de población, 18(73), 241-271. Blanco, A. (2018). Directrices y recursos para la innovación en la enseñanza de la Estadística en la universidad: Una revisión documental. REDU. Revista de Docencia Universitaria, 16(1), 251. https://doi.org/10.4995/redu.2018.9372 Bourdieu, P. (2001). Las formas del capital, Capital económico, capital cultural y capital social. En Poder. Derecho y clases sociales (2.a ed., pp. 131-164). Editorial Desclée de Brouwer. https://erikafontanez.files.wordpress.com/2015/08/pierre-bourdieu-poder-dere- cho-y-clases-sociales.pdf Cattell, R. B. (1963). Theory of fluid and crystallized intelligence: A critical experiment. Journal of Educational Psychology, 54(1), 1-22. https://doi.org/10.1037/h0046743 Cattell, R. B., & Cattell, R. B. (1987). Intelligence: Its structure, growth, and action. North- Holland ; Sole distributors for the U.S.A. and Canada, Elsevier Science Pub. Co. Cattell, R. B., & Cattell, A. K. S. (2001). Factor «g» 2 y 3. Test de Factor «g», Escalas 2 y 3. Manual. (Vol. 10). TEA Ediciones, S.A. Cattell, R. B., Cattell, A. K. S., & Weiss, R. H. (2017). Factor g-R. Test de inteligencia no verbal revisado. Manual. TEA Ediciones, S.A. http://www.web.teaediciones.com/Ejem- plos/FACTOR-G-R_Extracto-Manual-WEB.PDF Cendales, B., Vargas-Trujillo, E., & Barbosa, C. (2013). Factores psicológicos asociados al desempeño académico en los cursos universitarios de estadística: Diferencias por sexo y área de titulación. Avances en Psicología Latinoamericana, 31(2), 363-375. Cervini, R. A., Dari, N., & Quiroz, S. (2015). Género y rendimiento escolar en América Latina. Los datos del serce en matemática y lectura. Revista Iberoamericana de Educación, 68, 99-116. Colorado, R., & Corcino, L. (2014). Diferencias en el desempeño académico y en los predictores de éxito universitario por escuela de procedencia. Pedagogía, 47(1), 159-191. Del Pino, G., & Estrella, S. (2012). Educación estadística: Relaciones con la matemática. Pensamiento Educativo: Revista de Investigación Educacional Latinoamericana, 49(1), 53-64. https://doi.org/10.7764/PEL.49.1.2012.5 Doepken, D. Lawsky, E., & Padwa, L. (2003). Modified Fennema-Sherman Attitude Scales. Recuperado de: https://teacherleaders.files.wordpress.com/2013/07/modified-fennema-math-attitude.doc Dwyer, C. A., Gallagher, A., Levin, J., & Morley, M. E. (2003). What is Quantitative Reasoning? Defining the Construct for Assessment Purposes. Research Reports. Educational Testing Service. https://www.ets.org/Media/Research/pdf/RR-03-30-Dwyer.pdf Elvira-Valdez, M. A., & Pujol, L. (2014). Variables cognitivas e ingreso universitario: Predictores del rendimiento académico. Universitas Psychologica, 13(4). https://doi. org/10.11144/Javeriana.UPSY13-4.vciu Finney, S. J., & Schraw, G. (2003). Self-efficacy beliefs in college statistics courses. Contemporary Educational Psychology, 28(2), 161-186. https://doi.org/10.1016/ S0361-476X(02)00015-2 Garbanzo, G. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios, una reflexión desde la calidad de la educación superior pública. Revista Educación, 34(1), 43-63. https://www.redalyc.org/pdf/440/44031103.pdf Geer, E. A., Quinn, J. M., & Ganley, C. M. (2019). Relations Between Spatial Skills and Math Performance in Elementary School Children: A Longitudinal Investigation. Developmental Psychology, 55(3), 637-652. https://doi.org/10.1037/dev0000649 Godino, J. D., Gonzato, M., Cajaraville, J. A., & Fernández, T. (2012). Una aproximación on- tosemiótica a la visualización en educación matemática. Enseñanza de las Ciencias: Revista de investigación y experiencias didácticas, 30.2, 109-130. Groth. (2015). Working at the Boundaries of Mathematics Education and Statistics Education Communities of Practice. Journal for Research in Mathematics Education, 46(1), 4. https://doi.org/10.5951/jresematheduc.46.1.0004 Guglietta, L., & Delgado, C. (2010). Validez de constructo de un modelo de admisión a posgrado. Un análisis de ruta. Revista Galego-portuguesa de psicoloxía e educación., 18(1), 227-237. Honicke, T., & Broadbent, J. (2016). The influence of academic self-efficacy on academic performance: A systematic review. Educational Research Review, 17, 63-84. https://doi. org/10.1016/j.edurev.2015.11.002 Islam, M. M., & Al-Ghassani, A. (2015). Predicting College Math Success: Do High School Performance and Gender Matter? Evidence from Sultan Qaboos University in Oman. International Journal of Higher Education, 4(2), p67. https://doi.org/10.5430/ijhe.v4n2p67 Jacobs, J. E. (2005). Twenty-five years of research on gender and ethnic differences in math and science career choices: What have we learned? New Directions for Child and Adoles-cent Development, 2005(110), 85-94. https://doi.org/10.1002/cd.151 Johnson, M., & Kuennen, E. (2006). Basic Math Skills and Performance in an Introductory Statistics Course. Journal of Statistics Education, 14(2), 2. https://doi.org/10.1080/1069 1898.2006.11910581 Lozano Pérez, M. Á., & Trinidad Requena, A. (2019). El Capital Cultural como Predictor del Rendimiento Escolar en España. International Journal of Sociology of Education, 8(1), 45. https://doi.org/10.17583/rise.2019.3862 Lowrie, T., Logan, T., & Ramful, A. (2017). Visuospatial training improves elementary students’ mathematics performance. British Journal of Educational Psychology, 87, 170- 186. https://doi.org/10.1111/bjep.12142 McGrew, K. S. (2009). CHC theory and the human cognitive abilities project: Standing on the shoulders of the giants of psychometric intelligence research. Intelligence, 37(1), 1-10. https://doi.org/10.1016/j.intell.2008.08.004 Martínez-Castro, C. A. y Zapata-Cardona, L. (2020). Desarrollando sentido de agencia en la formación inicial de profesores de Estadística. Matemáticas, Educación y Sociedad, 3(2), 40-55 Miñano, P., & Castejón, J. L. (2011). Variables cognitivas y motivacionales en el rendimiento académico en Lengua y Matemáticas: Un modelo estructural. Revista de Psicodidáctica, 16(2), 203-230. Montero Rojas, E., Villalobos Palma, J., & Valverde Bermúdez, A. (2007). Factores institucionales, pedagógicos, psicosociales y sociodemográficos asociados al rendimiento académico en la Universidad de Costa Rica: Un análisis multinivel. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 13(2), 215-234. Moreira-Mora, T.E., Smith-Castro, V., Montero-Rojas, E. y Zamora-Araya, A. (julio, 2017). Propiedades psicométricas de escalas de sexismo y autoeficacia matemática aplicadas a estudiantes universitarios y de secundaria en Costa Rica. Trabajo presentado en III Congreso Nacional de Psicología, Oviedo, España, pp. 473-474. Recuperado de https://repo- sitoriotec.tec.ac.cr/bitstream/handle/2238/10449/DOP_PON_07_%20propiedades%20 psicom%C3%A9tricas_IIICongreso%20Nacional%20de%20Psicolog%C3%ADa. pdf?sequence=1&isAllowed=y OCDE. (2017). Marco de Evaluación y de Análisis de PISA para el Desarrollo: Lectura, matemáticas y ciencias, (Versión preliminar). OECD Publishing. OCDE. (2018). Pisa para el desarrollo. Resultados en foco. Pisa en foco, 91, 1-19. http:// www.oecd.org/pisa/pisa-for-development/PISA_D_Resultados_en_Foco.pdf OCDE. (2019). Why don’t more girls choose to pursue a science career? Pisa in focus, 93, 1-5. https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/02bd2b68-en.pdf?expires=1579725938&id=id&accname=guest&checksum=5AF48AEE07D6759A3E0A0BE987812749 Ozer, E. M., & Bandura, A. (1990). Mechanisms Governing Empowerment Effects: A Self-Efficacy Analysis. Journal of Personality and Social Psychology, 58(3), 472-486. https:// www.uky.edu/~eushe2/Bandura/Bandura1990JPSP.pdf Peng, P., Wang, T., Wang, C., & Lin, X. (2019). A meta-analysis on the relation between fluid intelligence and reading/mathematics: Effects of tasks, age, and social economics status. Psychological Bulletin, 145(2), 189-236. https://doi.org/10.1037/bul0000182 Prieto, G., Carro, J., Orgaz, B y Pulido, R. (1993). Análisis cognitivo de un test informatizado de visualización espacial. Revista Psicothema, 5(2), 293-301. Primi, R., Ferrão, M. E., & Almeida, L. S. (2010). Fluid intelligence as a predictor of learning: A longitudinal multilevel approach applied to math. Learning and Individual Diffe- rences, 20(5), 446-451. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2010.05.001 Pullinger, J. (2013). Statistics making an impact. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society), 176(4), 818-839. Radovic Sendra, D. (2018). Diferencias de género en rendimiento matemático en Chile. Revista Colombiana de Educación, 74, 221-242. Ramos, L. F. (2019). La educación estadística en el nivel universitario: Retos y oportunidades. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 13(2), 67-82. https://doi. org/10.19083/ridu.2019.1081 Richardson, M., Abraham, C., & Bond, R. (2012). Psychological correlates of university students’ academic performance: A systematic review and meta-analysis. Psychological Bu- lletin, 138(2), 353-387. https://doi.org/10.1037/a0026838 Robbins, S. B., Lauver, K., Le, H., Davis, D., Langley, R., & Carlstrom, A. (2004). Do Psycho- social and Study Skill Factors Predict College Outcomes? A Meta-Analysis. Psychological Bulletin, 130(2), 261-288. https://doi.org/10.1037/0033-2909.130.2.261 Rojas-Torres, L. (2014). Predicción de la reprobación de cursos de matemática básicos en las carreras de Física, Meteorología, Matemática, Ciencias Actuariales y Farmacia. Revista Electrónica Educare, 18(3), 3-15. https://doi.org/10.15359/ree.18-3.1 Rojas, L., Mora, M., & Ordoñez, G. (2018). Asociación del Razonamiento Cuantitativo con el Rendimiento Académico en Cursos Introductorios de Matemática de Carreras STEM. Revista digital Matemática, Educación e Internet, 19(1), 1-13. http://tecdigital.tec.ac.cr/ revistamatematica/ Rojas, L., & Ordoñez, G. (2019). Proceso de construcción de pruebas educativas: El caso de la Prueba de Habilidades Cuantitativas. Evaluar, 19(2), 15-29. Shea, D. L., Lubinski, D., & Benbow, C. P. (2001). Importance of assessing spatial ability in intellectually talented young adolescents: A 20-year longitudinal study. Journal of Educa- tional Psychology, 93(3), 604-614. https://doi.org/10.1037/0022-0663.93.3.604 Scheider, W. R. (2011). The relationship between statistics self-efficacy, statistics anxiety, and performance in an introductory graduate statistics course. Graduate Theses and Dissertations, 1-123. Schunk, D. H., & DiBenedetto, M. K. (2016). Self-Efficacy Theory in Education. En Handbook of Motivation at School Routledge. https://www.routledgehandbooks.com/ doi/10.4324/9781315773384.ch3 Sirin, S. R. (2005). Socioeconomic Status and Academic Achievement: A Meta-Analytic Review of Research. Review of Educational Research, 75(3), 417-453. https://doi. org/10.3102/00346543075003417 Taub, G. E., Keith, T. Z., Floyd, R. G., & Mcgrew, K. S. (2008). Effects of general and broad cognitive abilities on mathematics achievement. School Psychology Quarterly, 23(2), 187-198. https://doi.org/10.1037/1045-3830.23.2.187 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). https:// doi.org/10.11144/Javeriana.upsy15-4.fdra Vásquez, C. (2020). Educación Estocástica en el aula escolar: una herramienta para formar ciudadanos de sostenibilidad. Matemáticas, Educación y Sociedad, 3(2), 1-20 Veenstra, C., Dey, E., & Herrin, G. (2009). A model for freshman engineering retention. Advances in Engineering Education, 1(3), 1-31. Wai, J., Lubinski, D., & Benbow, C. P. (2009). Spatial ability for STEM domains: Aligning over 50 years of cumulative psychological knowledge solidifies its importance. Journal of Educational Psychology, 101(4), 817-835. https://doi.org/10.1037/a0016127 Walker, E. R., & Brakke, K. E. (2017). Undergraduate psychology students’ efficacy and attitudes across introductory and advanced statistics courses. Scholarship of Teaching and Learning in Psychology, 3(2), 132-140. https://doi.org/10.1037/stl0000088 White, G., & Sivitanides, M. (2003). An empirical investigation of the relationship between success in mathematics and visual programming courses. Journal of information systems education, 14(4), 409-416. Yunker, P., Yunker, J., & Krull, G. (2009). The Influence of Mathematics Ability on Performance in Principles of Accounting. The accounting educators journal., XIX, 1-20. Zhang, J., & Ziegler, M. (2015). Interaction Effects between Openness and Fluid Intelligence Predicting Scholastic Performance. Journal of Intelligence, 3(3), 91-110. https:// doi.org/10.3390/jintelligence3030091