Diferencias en los resultados obtenidos en las pruebas realizadas por ordenador en matemática empresarial

• Fedriani Martel, Eugenio M ^[1] ; Romano Paguillo, Inmaculada ^[1]
  1. [1] Universidad Pablo de Olavide

     Universidad Pablo de Olavide

     Sevilla, España

     
• Localización: Anales de ASEPUMA, ISSN-e 2171-892X, Nº. 20, 2012
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Dialnet Métricas: 1 Cita
• Resumen
  • español

    Las nuevas tecnologías se están erigiendo en grandes protagonistas del sistema educativo a diferentes niveles. Sin embargo, actualmente no hay una idea clara sobre cuál es la influencia real de dichas herramientas en el contexto educativo. De hecho, multitud de artículos se refieren a las ventajas e inconvenientes de su uso en el aula de Matemáticas.

    En este documento, esbozamos la relación entre las competencias informáticas y las más tradicionales. Para hacerlo posible, analizamos el caso particular de los alumnos de 1º de la Facultad de Ciencias Empresariales de la Universidad de Pablo de Olavide, de Sevilla; en concreto, consideramos los resultados académicos en la asignatura Matemática Empresarial I. En la comunicación llevamos a cabo diferentes análisis estadísticos para valorar la influencia de varias variables (como sexo, titulación, curso y grupo) en los resultados de las evaluaciones posiblemente afectadas por la informática.

  • English

    Information technologies have become essential tools at different educational levels. However, there is not a clear idea so far about the influence of these tools in the academic performance. In fact, lots of papers deal with the pros and the cons of using them in the Mathematics classroom.

    In this paper, we depict the relation between computational and traditional abilities. To do this, we analyze the particular case of the students in the 1st year of the Faculty of Business at Pablo de Olavide University, in Seville, and we consider a complete data set from the course Mathematics for Business I. We also carry out different statistical analyses to check the influence of variables (such as gender, degrees, academic year, and group) in the results of the corresponding computational assessments.