La motivación y el rendimiento académico en las materias de matemática y estadística
- Autores: Luis Gonzalo Landeta Bejarano
- Directores de la Tesis: Leandro Navas (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Número de páginas: 131
- Tribunal Calificador de la Tesis: Alfonso Barca Lozano (presid.), Olivia López Martínez (secret.), Gonzalo Sampascual Maicas (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Investigación Educativa por la Universidad de Alicante
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RUA
- Resumen
El objetivo de esta investigación es analizar las variables motivacionales en relación con el rendimiento académico de las asignaturas de la Matemática y Estadística como materias básicas en la Universidad Central del Ecuador, Facultad de Ciencias Psicológicas en los niveles pre universitario, primero, segundo y tercer semestre de la escuela de Psicología Clínica, cuarto y quinto semestre de Psicología Industrial, quinto y sexto semestre en Psicología Infantil y Psicorreabilitación. Los Estudiantes se encuentran obligados a tomar esta asignatura de forma secuencial y con un promedio no mínimo de catorce sobre veinte debe aprobar, esta nota se obtiene el 10% de trabajos en clase, el 10% de trabajos grupales, el 10% pruebas escritas y el 10% de deberes en casa o refuerzos, 10% actuación en clases y el 50% del examen. Este tipo de motivación es intrínsecamente hacia el aprendizaje de la Psicología. Principalmente se desea analizar sobre las atribuciones de éxito o fracaso que poseen, las metas académicas que persiguen y qué orientaciones de meta persiguen y también a valorar las relaciones que estas variables mantienen con el autoconcepto y el rendimiento académico (en el contexto del estudiante Universitario en la Carrera de Ciencias Psicológicas). Para ello, en la primera parte, se hace una revisión de las diferentes concepciones que a lo largo del tiempo han surgido sobre motivación. En este trabajo se incide en el enfoque cognitivo y se toman en consideración variables tales como el autoconcepto, las atribuciones causales, y las metas académicas. En la segunda parte se realizan análisis descriptivos y de frecuencias, análisis factoriales, análisis correlaciónales, análisis de diferencia de media y análisis de regresión múltiple.
Se observan una complicada red de relaciones entre las variables consideradas en el estudio, que hay diferencias estadísticamente significativas entre hombres y mujeres en la atribución a la facilidad de la materia del buen rendimiento académico, en la atribución al profesorado del bajo rendimiento académico, a la atribución a la suerte del rendimiento académico y en la atribución a la baja capacidad del bajo rendimiento académico. Del mismo modo, se observan diferencias estadísticamente significativas en función del sexo en las metas de aprendizaje. En lo que concierne a las diferentes dimensiones del Autoconcepto, hay diferencias estadísticamente significativas entre chicos y chicas en el atractivo físico, en el autoconcepto matemático, en el autoconcepto académico, en la relación social entre personas del mismo sexo, en honestidad y en comportamiento problemático. Por medio de distintos análisis de regresión múltiple en los que las variables predictoras son: las variables atribucionales y las distintas dimensiones del Autoconcepto y las variables a predecir las distintas metas, se establecen tres modelos predictivos en los que la varianza explicada oscila entre el 22% y el 32%. Finalmente, cuando la variable a predecir es el rendimiento académico, ninguna de las variables consideradas entra a formar parte de la ecuación.
Las conclusiones que se pueden derivar es que el sexo introduce diferencias en las variables analizadas, que las diferentes metas predicen el Autoconcepto y las atribuciones y, por último, todas las variables mencionadas no predicen el rendimiento académico en la calificación final del curso en las asignaturas de matemáticas y estadística en la carrera de Ciencias Psicológicas.
