Variables contextuales y rendimiento académico en estudiantes universitarios
DOI:
https://doi.org/10.37177/UNICEN/EB33-345Palabras clave:
Razonamiento abstracto, rendimiento académico, Inteligencia, procesamiento cognitivo, factores contextualesResumen
La literatura relaciona el razonamiento abstracto con el rendimiento académico. En este sentido, ambas variables son influenciadas por factores contextuales que determinan de cierta manera los niveles que pueden alcanzar. Por medio de análisis cuasi-experimentales, se puede apreciar si alguna de dichas variables contextuales desempeña un papel relevante a tener en cuenta en la pedagogía a llevar a cabo. En este sentido, ni el sexo ni la procedencia rural o urbana de los alumnos parece ser determinante para el éxito académico. La formación de ambos progenitores sí se desvela como un factor predictor, motivante e influyente de dichos niveles; no sólo de desarrollo de proceso cognitivos básicos como el Razonamiento abstracto sino de distintos índices de rendimiento académico.
Citas
Referencias
American Psychological Association. (2010). Publication Manual of the American
Psychological Association (6a ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
Banai, B. y Perin, V. (2016). Type of high school predicts academic performance at
University better than individual differences. PLOS ONE, 11(10), 1-16. doi:10.1371/journal.pone.0163996
Blum, D., Galibert, M., Abal, F., Lozzia, G. y Attorresi, H. (2011). Modelización de
una Prueba de Analogías Figurales con la Teoría de Respuesta al Ítem. Escritos de Psicología, 4(3), 36-43. doi:10.5231/psy.writ.2011.1209
Cameron, R. (2006). Educational Psychology: The distinctive contribution. Educational
Psychology in Practice, 22(4), 289-304. doi:10.1080/02667360600999393
Cattell, R. B. (1963). Theory of Fluid and Crystallized Intelligence: A critical
experiment. Journal of Educational Psychology, 54, 1-22. doi:10.1037/h0046743
Cattell, R. B. (1967). The theory of Fluid and Crystallized General Intelligence
checked at the 5–6 year-old level. British Journal of Educational Psychology, 37(2), 209-224. doi:10.1111/j.2044-8279.1967.tb01930.x
Cattell, R. B. (1987). Intelligence: Its structure, growth and action. New York, NY:
North-Holland.
Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112, 155-159.
doi:10.1037/0033-2909.112.1.155
Colom, R. y Flores, C. (2001). Intelligence and working memory: relationship between
factor g, cognitive complexity and processing capacity. Psicologia: Teoria e Pesquisa, 17, 37-47. doi:10.1590/S0102-37722001000100007
Díaz, J. (2001). Hacia la evaluación de la inteligencia académica y del rendimiento
escolar. Ciencia y Sociedad, 26(2), 151-203. doi:10.22206/cys.2001.v26i2.pp151-203
Edel, R. (2003). El rendimiento académico: concepto, investigación y desarrollo.
REICE: Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 1(2). Recuperado de https://www.redalyc.org/pdf/551/55110208.pdf
Ferrer, E., O’Hare, E. y Bunge, S. (2009). Fluid Reasoning and the developing brain.
Frontiers in Neuroscience, 3, 46-51. doi:10.3389/neuro.01.003.2009
Garvanzo, G. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes
universitarios, una reflexión desde la calidad de la educación superior pública. Revista Educación, 31, 43-63. doi:10.15517/revedu.v31i1.1252
González, E. (2017). Factores que inciden en el rendimiento académico de los
estudiantes de la Universidad Politécnica del Valle de Toluca. Revista Latinoamericana de Estudios Educativos, 47, 91-108. Recuperado de https://www.redalyc.org/pdf/270/27050422005.pdf
Hernandez-Sampieri, R., Fernandez-Collado, C. y Baptista-Lucio, M. del P. (2015).
Metodología de la investigación (6ª ed.). México, D.F.: Mc Graw Hill.
Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. (2010). Censo de Población y Vivienda.
Quito, Ecuador: INEC. Recuperado de http://www.ecuadorencifras.gob.ec/censo-de-poblacion-y-vivienda/
Naranjo, L. y Peña, L. (2016). El pensamiento lógico-abstracto como sustento para
potenciar los procesos cognitivos en la educación. Sophia: Colección de Filosofía de la Educación, 21(2), 31-55. doi:10.17163/soph.n21.2016.01
Thompson, B. (1998). Statistical significance and Effect Size reporting: Portrait of a
possible future. Research in the Schools, 5(2), 33-38. Recuperado de https://www.researchgate.net/profile/James-Mclean-7/publication/234682811_Statistical_Significance_Testing/links/54b57e280cf28ebe92e781bd/Statistical-Significance-Testing.pdf#page=36
Villarroel, J. (2012). Las calificaciones como obstáculo para el desarrollo del
pensamiento. Sophia: Colección de Filosofía de la Educación, 12, 141-151. doi:10.17163/soph.n12.2012.08
Vygotski, L. S. (2009). El desarrollo de los procesos psicológicos superiores (M. Cole,
V. John-Steiner, S. Scribner, & E. Souberman, Eds.). Barcelona, España: Crítica. (Trabajo original publicado en 1978)
American Psychological Association. (2010). Publication Manual of the American
Psychological Association (6a ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
Banai, B. y Perin, V. (2016). Type of high school predicts academic performance at
University better than individual differences. PLOS ONE, 11(10), 1-16. doi:10.1371/journal.pone.0163996
Blum, D., Galibert, M., Abal, F., Lozzia, G. y Attorresi, H. (2011). Modelización de
una Prueba de Analogías Figurales con la Teoría de Respuesta al Ítem. Escritos de Psicología, 4(3), 36-43. doi:10.5231/psy.writ.2011.1209
Cameron, R. (2006). Educational Psychology: The distinctive contribution. Educational
Psychology in Practice, 22(4), 289-304. doi:10.1080/02667360600999393
Cattell, R. B. (1963). Theory of Fluid and Crystallized Intelligence: A critical
experiment. Journal of Educational Psychology, 54, 1-22. doi:10.1037/h0046743
Cattell, R. B. (1967). The theory of Fluid and Crystallized General Intelligence
checked at the 5–6 year-old level. British Journal of Educational Psychology, 37(2), 209-224. doi:10.1111/j.2044-8279.1967.tb01930.x
Cattell, R. B. (1987). Intelligence: Its structure, growth and action. New York, NY:
North-Holland.
Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112, 155-159.
doi:10.1037/0033-2909.112.1.155
Colom, R. y Flores, C. (2001). Intelligence and working memory: relationship between
factor g, cognitive complexity and processing capacity. Psicologia: Teoria e Pesquisa, 17, 37-47. doi:10.1590/S0102-37722001000100007
Díaz, J. (2001). Hacia la evaluación de la inteligencia académica y del rendimiento
escolar. Ciencia y Sociedad, 26(2), 151-203. doi:10.22206/cys.2001.v26i2.pp151-203
Edel, R. (2003). El rendimiento académico: concepto, investigación y desarrollo.
REICE: Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 1(2). Recuperado de https://www.redalyc.org/pdf/551/55110208.pdf
Ferrer, E., O’Hare, E. y Bunge, S. (2009). Fluid Reasoning and the developing brain.
Frontiers in Neuroscience, 3, 46-51. doi:10.3389/neuro.01.003.2009
Garvanzo, G. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes
universitarios, una reflexión desde la calidad de la educación superior pública. Revista Educación, 31, 43-63. doi:10.15517/revedu.v31i1.1252
González, E. (2017). Factores que inciden en el rendimiento académico de los
estudiantes de la Universidad Politécnica del Valle de Toluca. Revista Latinoamericana de Estudios Educativos, 47, 91-108. Recuperado de https://www.redalyc.org/pdf/270/27050422005.pdf
Hernandez-Sampieri, R., Fernandez-Collado, C. y Baptista-Lucio, M. del P. (2015).
Metodología de la investigación (6ª ed.). México, D.F.: Mc Graw Hill.
Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. (2010). Censo de Población y Vivienda.
Quito, Ecuador: INEC. Recuperado de http://www.ecuadorencifras.gob.ec/censo-de-poblacion-y-vivienda/
Naranjo, L. y Peña, L. (2016). El pensamiento lógico-abstracto como sustento para
potenciar los procesos cognitivos en la educación. Sophia: Colección de Filosofía de la Educación, 21(2), 31-55. doi:10.17163/soph.n21.2016.01
Thompson, B. (1998). Statistical significance and Effect Size reporting: Portrait of a
possible future. Research in the Schools, 5(2), 33-38. Recuperado de https://www.researchgate.net/profile/James-Mclean-7/publication/234682811_Statistical_Significance_Testing/links/54b57e280cf28ebe92e781bd/Statistical-Significance-Testing.pdf#page=36
Villarroel, J. (2012). Las calificaciones como obstáculo para el desarrollo del
pensamiento. Sophia: Colección de Filosofía de la Educación, 12, 141-151. doi:10.17163/soph.n12.2012.08
Vygotski, L. S. (2009). El desarrollo de los procesos psicológicos superiores (M. Cole,
V. John-Steiner, S. Scribner, & E. Souberman, Eds.). Barcelona, España: Crítica. (Trabajo original publicado en 1978)
Publicado
2022-07-13
Cómo citar
Tigre Atienza, W. X., & Vilchez, J. (2022). Variables contextuales y rendimiento académico en estudiantes universitarios: Array. ESPACIOS EN BLANCO. Revista De Educación, 1(33), 107–120. https://doi.org/10.37177/UNICEN/EB33-345
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Artículos
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Derechos de autor 2022 ESPACIOS EN BLANCO. Revista de educación (Serie Indagaciones)
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