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Record W7061591021

Relación entre la autoestima y el rendimiento académico en los cursos de formación matemática de las carreras de ingeniería en el ITCR

2015· dissertation· es· W7061591021 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepository of Digital Objects for Teaching Research and Culture (University of Valencia) · 2015
Typedissertation
Languagees
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)AccreditationLimitingOrder (exchange)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El Instituto Tecnológico de Costa Rica (TEC), es una de las cinco universidades públicas de Costa Rica, que gozan de autonomía administrativa, de gobierno y presupuestaria, por mandato constitucional. Es financiada por el Estado, mediante el Fondo Especial para la Educación Superior (FEES) que se negocia quinquenalmente. En las últimas negociaciones, el Gobierno de Costa Rica ha exigido de las universidades el crecimiento de la población estudiantil y la permanencia exitosa de esta. Ese compromiso, aunado al hecho de que el Canadian Engineering Accreditation Board (CEAB), -ente con el que se acreditan seis carreras de ingeniería del TEC,- ha identificado como una debilidad de las carreras de ingeniería la baja aprobación de cursos y, el conocimiento institucional de la alta tasa de reprobación en dos de los cursos que componen la formación en matemática, así como en los cursos de física y los química, llevaron a proponer una investigación que pretende determinar si la autoestima de los estudiantes de las carreras de ingeniería que se acreditan con el CEAB, está relacionada con su rendimiento académico en matemática. De comprobarse esa relación se contará con una base fáctica para iniciar acciones tendientes a combatir la reprobación reiterada de cursos por parte de los estudiantes.\nEsta investigación se plantea para estudiar estrategias para dar respuesta a la situación planteada. Así, los objetivos planteados en la investigación son:\n•\tDeterminar si existe una relación entre el nivel de autoestima y el rendimiento académico en los cursos de formación matemática de los estudiantes de ingeniería del TEC.\n•\tEvaluar si hay diferencias en el nivel de autoestima entre los estudiantes de las carreras de ingeniería del TEC que participan de cursos de formación matemática, en función de variables relevantes como lo son el género, la carrera que se estudia, el curso matriculado, el colegio de procedencia y la zona de procedencia.\nLa investigación se realizó con los estudiantes de las carreras acreditadas con el CEAB, que estuvieron matriculados en cursos de matemática durante el segundo semestre de 2013, a quienes se les aplicó la escala de autoestima de Rosenberg, un instrumento muy utilizado desde 1965, que de acuerdo con gran cantidad de investigadores mantiene su vigencia cifrada en su validez y confiabilidad. En el mismo formulario se recogió información del sexo, colegio de procedencia y zona de origen de los estudiantes para analizar la posibilidad de que se trate de variables asociadas al rendimiento académico. Los datos de rendimiento académico fueron suministrados por la Escuela de Matemática.\nEl constructo de autoestima acogido en la investigación es: \nEl grado de valía personal que cada individuo tiene respecto a sí mismo, a partir de sus propios estándares de valor. La autoestima se ve influida por el medio en el cual se desarrolla el individuo, pues es de este de donde adopta su escala de valores, y es reflejo de la adaptación del individuo a ese medio. La autoestima está conformada por dos dimensiones claramente diferenciadas: una actitudinal y otra conductual.\nPor otra parte, el constructo de rendimiento académico que se asume en este estudio es:\nLa capacidad de aprender que demuestra un o una estudiante cuando es sometido o sometida a pruebas de evaluación de los conocimientos adquiridos en el desarrollo de un curso y que mediante una representación alfanumérica permite incorporar la sumatoria o el promedio de las notas obtenidas. \nEl rendimiento académico es medido por medio de las calificaciones que obtienen los alumnos con base en la evaluación de las diferentes asignaturas que cursan. El rendimiento se percibe en función de la capacidad (rendimiento satisfactorio) y de los objetivos que se desean conseguir (rendimiento suficiente). Este último concepto evalúa el rendimiento de los estudiantes, así como el nivel conocimientos que debe ser logrado.\nLa investigación ha permitido constatar la existencia de diferencias en el nivel de autoestima entre hombres y mujeres. Ambos sexos tienen un alto nivel de autoestima, pero el de los hombres es mayor, con una diferencia estadísticamente significativa, aunque el tamaño del efecto es bajo. No se pudo determinar que la carrera, el tipo de colegio o la zona de procedencia, a pesar de las diferencias de estímulos que los entornos pudieran hacer prever, influyan en el nivel de autoestima de los estudiantes o en su rendimiento académico.\nEn general, se concluye que la variable género aparece con mayor importancia que las otras analizadas (carrera, tipo de colegio en el cual el o la estudiante cursó sus estudios de secundaria o la zona de donde es oriundo u oriunda), ya que es la única que evidencia cierta importancia en la asociación entre “Nivel de autoestima” y el “Rendimiento académico”, especialmente para los hombres. \nPese a que la asociación entre autoestima y rendimiento académico ha sido menos intensa de lo esperado, la investigación justifica el desarrollo de políticas de formación, tanto de docentes como de estudiantes, de cara a fortalecer la autoestima académica de los alumnos y alumnas de las diferentes ingenierías en el TEC. Del mismo modo, la investigación concluye la necesidad de seguir analizando los problemas identificados en el rendimiento en matemáticas de estas ingenierías, para identificar otras causas y poder incidir sobre ellas, de forma que se mejore la calidad de la docencia y los resultados en estas titulaciones.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.368
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.310 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
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