Asociación del Razonamiento Cuantitativo con el Rendimiento Académico en Cursos Introductorios de Matemática de Carreras STEM
Este trabajo tiene como objetivo encontrar evidencia que respalde la hipótesis de que el razonamiento cuantitativo es un predictor relevante del rendimiento en cursos introductorios de matemática en carreras de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemática (STEM por sus siglas en inglés) controlando...
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Veröffentlicht in: | Revista Digital Matemática, Educación e Internet Educación e Internet, 2018-09, Vol.19 (1) |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Online-Zugang: | Volltext |
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creator | Rojas Torres, Luis Mora Badilla, Mónica Ordóñez Gutierrez, Graciela |
description | Este trabajo tiene como objetivo encontrar evidencia que respalde la hipótesis de que el razonamiento cuantitativo es un predictor relevante del rendimiento en cursos introductorios de matemática en carreras de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemática (STEM por sus siglas en inglés) controlando variables relevantes en la predicción de este rendimiento. El estudio se realizó en grupos de carreras, determinados por el curso de matemática introductoria compartido: a. Física, Meteorología y Química (n=132), b. Estadística (n=64) y c. Matemática y Ciencias Actuariales (n=87); con n igual a la cantidad de estudiantes por grupo. En cada agrupación se estimó un modelo de regresión lineal con medidas remediales apropiadas para el cumplimiento de los supuestos; la variable dependiente de los modelos fue la nota en el curso introductorio de matemática y las variables independientes fueron: el nivel de razonamiento cuantitativo, un indicador de las notas de secundaria y el examen de admisión, el sexo y la dependencia del tipo de colegio. En todos los modelos se obtuvo que la variable más relevante fue el nivel de razonamiento cuantitativo. Los coeficientes de determinación de los modelos fueron relevantes, ya que fueron superiores a 0.20. |
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El estudio se realizó en grupos de carreras, determinados por el curso de matemática introductoria compartido: a. Física, Meteorología y Química (n=132), b. Estadística (n=64) y c. Matemática y Ciencias Actuariales (n=87); con n igual a la cantidad de estudiantes por grupo. En cada agrupación se estimó un modelo de regresión lineal con medidas remediales apropiadas para el cumplimiento de los supuestos; la variable dependiente de los modelos fue la nota en el curso introductorio de matemática y las variables independientes fueron: el nivel de razonamiento cuantitativo, un indicador de las notas de secundaria y el examen de admisión, el sexo y la dependencia del tipo de colegio. En todos los modelos se obtuvo que la variable más relevante fue el nivel de razonamiento cuantitativo. 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