medigraphic.com

2021, Número 4

Siguiente >>

Rev Elec Psic Izt 2021; 24 (4)


Escuela de procedencia y examen diagnóstico como factores relacionados al desempeño académico: psicología 2017

Alvarado GI, Del Bosque FAE, Cepeda IML, Rodríguez RME, Vega VZ

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 11
Paginas: 1309-1324
Archivo PDF: 935.86 Kb.


RESUMEN

Este trabajo analiza el promedio de matemáticas en el examen diagnóstico y el promedio de las calificaciones en las materias de Procesos Estadísticos 1 y 2 en estudiantes de psicología, generación 2017, considerando su escuela de procedencia. Se obtuvo autorización oficial para tener acceso a la información de la plataforma de datos de la Dirección General de Administración Escolar (DGAE) y del Sistema Integral de Administración Escolar (SIAE) de la Universidad Nacional Autónoma de México, de esta plataforma se elaboró una base de datos y se realizó el análisis estadístico con el programa SPSS-20 para visualizar y analizar el seguimiento escolar de cada una de las asignaturas, por alumno, de los dos primeros semestres. Esta información permitió conocer con mayor detalle el nivel de conocimientos con el que ingresan los alumnos a la licenciatura. Se elaboró una base de datos con 674 alumnos que resolvieron el examen diagnóstico, se utilizó el programa SPSS-20, se aplicó una t de student para analizar las diferencias en las calificaciones dependiendo del tipo de bachillerato, para la materia de procesos estadísticos 1 se obtuvo t (431) = .628 p= .189 Boostrap Bca CI 95 % [-.192 - .362], lo cual significa que no hay diferencias, en cuanto a la asignatura de procesos estadísticos 2, el resultado fue t (250.74) = -6.59 p < .0001 Boostrap Bca CI 95 % [-.546 - .077], lo que muestra que no hay diferencias entre la escuela de procedencia y las calificaciones obtenidas en el diagnóstico en la materia de matemáticas y no afectan el desempeño en procesos estadísticos 1 y 2. Resalta que si se observan diferencias entre procesos estadísticos 1 y 2.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Borracci, R. A., Pittaluga, R. D., Álvarez, R. J. E., Arribalzaga, E. B., Poveda C. R.L., Couto, J. L. y Provenzano, S. L. (2014). Factores asociados con el éxitoacadémico de los estudiantes de medicina de la Universidad de BuenosAires. Medicina (Buenos Aires), (6), 451. Recuperado de:http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0025-76802014000800005&lng=en&tlng=en

  2. Chain, R. R., Cruz, R. N., Martínez, M. M. y Jácome. A. N. (2003). Examen deSelección de Probabilidad de Éxito Escolar en Estudios Superiores. Estudioen una universidad pública estatal mexicana, Revista Electrónica deInvestigación Educativa, 5 (1), 1-17. Recuperado de:https://redie.uabc.mx/redie/article/view/72/130

  3. Hernández, H. C. (2016). Diagnóstico del rendimiento académico de estudiantesde una escuela de educación superior en México. Revista Complutensede Educación, 3 (27), 1369-1388 Recuperado de:http://dx.doi.org/10.5209/rev_RCED.2016.v27.n3.48551Hernández, S. R., Fernández, C. C. y Baptista, L. M. P. (2010). Metodología de lainvestigación. 5a Edición. México: McGraw-Hill Interamericana.

  4. Gómez, D., Oviedo, R. y Martínez E. (2011). Factores que influyen en elrendimiento académico del estudiante universitario. TecnocienciaChihuahua, 2 (V), 90-97. Recuperado de:https://vocero.uach.mx/index.php/tecnociencia/article/view/699/782

  5. Martínez, M. A. y Del Bosque, F. A. E. (2015). Psicología. En: N. Y. Ulloa. Ladocencia puesta a prueba. La opinión-percepción de los egresados.México: FES Iztacala, UNAM

  6. Ortiz, P. M., Paredes, B. M., Soto, V. R. y Aldana, R. E. (2020). Ansiedadmatemática y desempeño académico en estudiantes en la formación básicade ingeniería. Formación universitaria, 13 (4), 93-100. Recuperado de:https://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062020000400093

  7. Ovalle, R. C. P. (2019). Las notas de la Enseñanza Media como predictor delDesempeño Estudiantil en la Educación Superior TécnicoProfesional. Mendive. Revista de Educación, 17(4), 497-511. Recuperadode: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-76962019000400497&lng=es&tlng=es

  8. Porcel, E., Dapozo, G. y López, M.V. (2010). Predicción del rendimientoacadémico de alumnos de primer año de la FACENA (UNNE) en función desu caracterización socioeducativa. Revista electrónica de investigacióneducativa, 12 (2), 1-21. Recuperado de:http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1607-40412010000200007&lng=es&tlng=es.

  9. Reynoso, O. O. y Méndez, L. T. E. (2018). ¿Es posible predecir el rendimientoacadémico? La regulación de la conducta como un indicador delrendimiento académico en estudiantes de educación superior. Diálogossobre educación. Temas actuales en investigación educativa, 9 (16), 1-19. Recuperado de:http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-21712018000100008&lng=es&tlng=es

  10. Soria, B. K. y Zúñiga, J. S. (2014). Aspectos determinantes del éxito académico deestudiantes universitarios. Formación Universitaria, 7 (5), 41-50.Recuperado de: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=373534455006

  11. Vega, V. J., Velázquez, R. W. y Villafañe, C. W. (2016). El desempeño en loscursos cuantitativos como predictor de éxito en los estudios universitarios.Forum Empresarial, 21 (2), 79-99. Recuperado de:http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=63150031004




2020     |     www.medigraphic.com