Grupo UTN GIESIN - Difusión Científica - Trabajos Presentados en Congresos

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End date: 2019Subject: search.filters.subject.Estudiantes universitarios

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    Rendimiento matemático y autoconcepto : un modelo explicativo
    (2018-10-25) Closas, Antonio Humberto; Arriola, Edgardo Alberto; Amarilla, Mariela Rosana; Jovanovich, Ethel Carina
    El objetivo principal de este estudio fue desarrollar un modelo de regresión logística que permita explicar de qué manera distintas áreas del constructo autoconcepto se relacionan con los resultados matemáticos. La muestra estuvo compuesta por 152 jóvenes, pertenecientes a la FRRe-UTN, con una media de 19.63 años (DE = 1.48). La investigación responde a un diseño explicativo, de estilo descriptivo mediante encuesta, de línea cuantitativa y de corte transversal. Se utilizó el test “Autoconcepto Forma 5”, conformado por 30 preguntas, organizadas en seis (6) ítems para cada una de las cinco (5) áreas consideradas (Académica, Social, Emocional, Familiar y Física). En la etapa empírica, los análisis estadísticos implementados, permitieron conocer ciertas características de las dimensiones de la prueba, los índices de consistencia interna de las diferentes áreas y del instrumento en su conjunto, así como determinar el modelo logístico que mejor se ajusta a los datos muestrales.
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    Relaciones entre las actitudes hacia la matemática y el rendimiento académico en estudiantes de la FRRe-UTN
    (2015-10-15) Closas, Antonio Humberto; Arriola, Edgardo Alberto; Zening, Cristina Isabel; Amarilla, Mariela Rosana; Jovanovich, Ethel Carina
    El objetivo de este trabajo consiste en obtener un modelo de regresión lineal que permita explicar las relaciones existentes entre las actitudes hacia la Matemática y el rendimiento académico. La muestra seleccionada estuvo compuesta por jóvenes de primer año del curso lectivo 2014, pertenecientes a las tres carreras de Ingeniería que se imparten en la FRRe de la UTN. El estudio posee básicamente un diseño explicativo, de línea cuantitativa y de corte transversal. La aplicación de técnicas estadísticas multivariantes ha permitido determinar la ecuación de regresión que mejor describe la asociación entre la variable criterio (rendimiento matemático) y las variables predictoras (dimensiones de la prueba sobre actitudes hacia el estudio), con el fin de explicar y/o predecir la variabilidad de los resultados académicos, un fenómeno multicausal de especial relevancia a la hora de implementar decisiones en el ámbito de la planificación y gestión educativa