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1.
Univ. psychol ; 15(4): 1-11, oct.-dic. 2016. ilus
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-963208

ABSTRACT

El estudio examinó, por medio de un modelo de ecuaciones estructurales, posibles factores causales del rendimiento académico en cursos de Matemáticas de la Universidad Nacional de Ingeniería de Nicaragua, en una muestra estratificada por conglomerados de 713 estudiantes de segundo año distribuidos en 33 grupos de clases, con sus respectivos profesores. Además de la nota final en el curso, se incluyeron en el modelo causal, y de acuerdo con la literatura, variables de dimensiones sociodemográficas, psicosociales, institucionales y pedagógicas. Los resultados destacan tres variables del estudiante como determinantes del desempeño en el curso de Matemática: la inteligencia fluida, los hábitos de estudio y las actitudes negativas hacia las Matemáticas, resultando relevantes también los efectos indirectos en las dos primeras, y en las direcciones esperadas. Las variables del docente que mostraron efectos directos de importancia fueron edad, nivel académico y la asistencia a cursos pedagógicos promovidos por la institución.


The study examined, using structural equations model (SEM) possible causal factors for Math achievement in students from the National University of Engineering in Nicaragua, using a stratified sample of complete conglomerates of 713 students in second year, spread over 33 groups and their respective teachers. Besides the final grade in the course, and according to the literature review, variables of the socio-demographic, psychosocial, institutional and pedagogical dimensions were included in the model. The results emphasized three student variables as determinants of the achievement in Math: fluid intelligence, study habits and negative attitudes towards Mathematics, with the indirect effects of the last two also relevant, and in the expected direction. Teacher variables that showed relevant direct effects were age, academic level and attendance to pedagogical courses promoted by the institution.

2.
Actual. psicol. (Impr.) ; 29(119)dic. 2015.
Article in Spanish | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1505544
3.
Actual. psicol. (Impr.) ; 29(119)dic. 2015.
Article in Spanish | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1505547

ABSTRACT

Se usó un diseño cuasi-experimental con pre y post-test para estimar el efecto de una capacitación para la prueba de admisión de la Universidad Costa Rica, un test estandarizado que mide habilidades de razonamiento en contextos verbales y matemáticos. Cuatro colegios públicos del área metropolitana central del país participaron en el estudio, asignándose dos de ellos aleatoriamente al grupo de intervención y los otros dos al grupo de control, con 61 estudiantes en el primer grupo y 80 en el segundo. La intervención consistió de 5 sesiones de capacitación de 3 horas, utilizando como guía un manual desarrollado por una experta pedagoga, con enfoque constructivista. Las medidas antes y después fueron formas reducidas de la prueba de admisión 2014. La variable dependiente fue la diferencia entre ambas mediciones. El efecto de la capacitación fue de 3.5 puntos porcentuales y significativo, y se estimó utilizando un modelo bayesiano de regresión multinivel.


A quasi-experimental design with pre and post- test was used to estimate training effects for the University of Costa Rica's admission test, a standardized exam that measures reasoning abilities in mathematical and verbal contexts. Four secondary public schools from the metropolitan central area of the country participated in the study; two of them were randomly assigned to the intervention group and the other two to the control group, with 61 students in the first group and 80 in the second. The intervention consisted of five three-hour training sessions, using a written guide developed by a pedagogy expert with a constructivist approach. Before and after measures were reduced test forms of the real admission test from the year 2014. The dependent variable was the difference between the two measures. The effect of the training was estimated using a multilevel Bayesian regression model with a significant magnitude of 3.5 percentage points.

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