El desempeño académico en matemáticas: el caso de la carrera ingeniero industrial administrador de la UANL
Bibliographic record
Abstract
Este estudio busca identificar factores que influyen en el bajo rendimiento en el área de matemáticas, de estudiantes de nuevo ingreso de la carrera de Ingeniero Industrial Administrador (IIA) de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL) durante el semestre enero-junio de 2022. Al inicio de semestre se aplicó una encuesta sobre nivel socioeconómico, género y promedio de preparatoria, también se aplicaron 2 evaluaciones durante el curso de la unidad de aprendizaje de Precálculo para determinar el nivel de conocimientos e incluir los resultados en la exploración de los datos a partir de una regresión lineal, considerando para el análisis la población completa compuesta de 218 estudiantes. Los resultados demuestran que el aprendizaje en matemáticas tiene un efecto secuencial y decreciente, esto es, que mejores promedios de aprendizaje temprano incrementan la calificación obtenida en evaluaciones posteriores, pero que dicho efecto tiende a ser menor entre más distante es la evaluación. Las implicaciones del trabajo demuestran la importancia de contar con cursos remediales al inicio de la formación universitaria que permitan al estudiante contar con mejores herramientas en el aprendizaje temprano de las matemáticas, mejorando así su desempeño posterior.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".