Análisis de Redes: una Alternativa a los Enfoques Clásicos de Evaluación de los Sistemas Educativos

Álvarez‐Díaz, Marcos; Gallego-Acedo, César; Fernández-Alonso, Rubén; Muñiz, José; Fonseca‐Pedrero, Eduardo

doi:10.5093/psed2021a16

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“…Los aspectos relacionados con el contexto del alumnado, como, por ejemplo, el nivel socioeconómico, influyen sobre su rendimiento académico (Lamas, 2015;Montes & Lerner, 2011;Muñoz-Izquierdo & Guzmán, 2010;Woitschach et al, 2017). Su impacto, además, también viene influenciado por factores personales (Álvarez-Díaz et al, 2021;Enríquez et al, 2018;García-Crespo et al, 2019a;García-Crespo et al, 2019b;Smithers et al, 2018). La resiliencia académica, esto es, la capacidad de sobreponerse a las barreras socioeconómicas para obtener un buen rendimiento académico, es el ejemplo más claro de esta interacción (García-Crespo et al, 2019a;García-Crespo et al, 2019b;García-Crespo et al, 2021).…”

Section: Discussionunclassified

“…Los resultados muestran diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de distinto rendimiento académico, independientemente del nivel socioeconómico (véanse tabla 2 y tabla 3). De esta manera, las expectativas académicas, el autoconcepto académico y el esfuerzo académico estarían relacionadas con un mejor rendimiento académico, en concordancia con lo encontrado en otros estudios (Alhadabi & Karpinski, 2020;Álvarez-Díaz, et al, 2021;García-Crespo et al, 2019a;García-Crespo et al, 2019b;Kannangara et al, 2018;Polirstok, 2017;Postigo et al, 2021;Suárez-Álvarez et al, 2014;Vaknin-Nusbaum et al, 2018;Wills & Hofmeyr, 2019). Sin embargo, se puede observar también una diferencia estadísticamente significativa en las expectativas académicas entre los grupos de peor rendimiento (Clase Baja-M y Clase Alta-M).…”

Section: Discussionunclassified

“…Por tanto, la obtención de altas calificaciones escolares no se debe únicamente a la inteligencia general, sino que entran en juego otra serie de variables, como, por ejemplo, las no-cognitivas (Brandt et al, 2020;Farrington et al, 2012;Muelas & Beltrán, 2011). Por esta razón, el estudio de las variables no cognitivas como aspectos que afectan al rendimiento del alumnado es cada vez más importante (Álvarez-Díaz et al, 2021;Lamas, 2015;Lozano-González & García-Cueto, 2000;Montes & Lerner, 2011;Muñoz-Izquierdo & Guzmán, 2010;Smithers et al, 2018;Suárez-Álvarez et al, 2014).…”

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Resiliencia académica: la influencia del esfuerzo, las expectativas y el autoconcepto académico

Menéndez-Aller¹,

Postigo²,

González-Nuevo³

et al. 2021

RLP

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Introducción: La resiliencia académica consiste en obtener altas calificaciones a pesar de hallarse en una desventaja socioeconómica. En el presente estudio se observó si el esfuerzo, las expectativas y el autoconcepto académicos forman parte de la resiliencia académica o estarían explicando un buen rendimiento académico en general. Método: Los participantes, una población de 7479 adolescentes españoles (M = 13.87; DT = 0.82), fueron divididos en cuatro grupos según el rendimiento académico (Bueno-Malo) y el nivel socioeconómico (Clase alta-Clase baja). Se realizaron análisis de diferencias y regresiones logísticas binarias para detectar cuál de las variables empleadas explicaba el rendimiento académico en los grupos de igual nivel socioeconómico. También se estudió si el sexo influía en la pertenencia a los grupos de buen rendimiento. Resultados: Se observaron diferencias en el esfuerzo, las expectativas y el autoconcepto académicos en función de los cuatro grupos creados; los grupos de buen rendimiento académico obtuvieron puntuaciones más altas independientemente del nivel socioeconómico. Se observó que las expectativas y el autoconcepto académicos explicaban gran parte del rendimiento académico. Se detectó una tasa de mujeres significativamente más alta con relación a la de hombres en los grupos de mayor rendimiento. Conclusiones: Muchas variables, que se han considerado propias de los alumnos académicamente resilientes, explican un buen rendimiento académico, en general, independientemente del nivel socioeconómico.

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Resiliencia académica: la influencia del esfuerzo, las expectativas y el autoconcepto académico

Menéndez-Aller¹,

Postigo²,

González-Nuevo³

et al. 2021

RLP

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Grade Retention Impact on Academic Self-concept: A Longitudinal Perspective

González-Nuevo

Postigo

Cueto

et al. 2023

School Mental Health

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The long-term effects on academic self-concept of grade retention are unclear. The objective is to examine the progression of academic self-concept in relation to school performance for retained students and non-retained students. The academic self-concept of 5712 students (1381 retained students) was evaluated at the fourth and eighth grade of compulsory school. Academic performance was also examined at a third point: sixth grade. Latent Class Analysis and Latent Transition Analysis were used to examine the transitions between the latent groups of academic self-concept. A BCH-LTA estimation for a distal outcomes was used to examine the influence of academic self-concept on school performance. Three latent groups of academic self-concept were identified. The transitions indicated a reduction in academic self-concept over time which was greater in retained students. School performance fell over time and was related to academic self-concept. These findings have significant implications in relation to grade retention and its negative impact on students’ academic self-concept.

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Evolución de la literatura sobre estructura de capital

Agudelo Aguirre,

Toro Echeverri

2024

Cuad. Latinoam. Adm.

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El estudio de la estructura financiera de una compañía es valioso para la generación de modelos que busquen la conformación de una estructura de capital adecuada que resulte en el uso eficiente de recursos y en una relación equilibrada entre el nivel de endeudamiento, el riesgo financiero y el costo de capital. Este estudio identifica las publicaciones más influyentes en la evolución del campo de estructura de capital, las publicaciones más citadas, focos del conocimiento y sus temáticas de disgregación. Adicionalmente, proporcionar una estructura categorizando las publicaciones de acuerdo con su contribución seminal, estructural o reciente. La metodología estuvo compuesta por una búsqueda bibliográfica en las bases de datos académicas Scopus y Web of Science (WoS), el análisis estructural de la red bilibliográfica mediante el software Tree of Science (ToS) y el análisis de clústeres con el software GephiÒ. Los resultados muestran que si bien los postulados de la teoría de Modigliani y Miller representan la base de estudio fundamental, no existe una hipótesis universal válida para la formulación de una estructura de capital. Por otro lado, se identificó la temática riesgo corporativo como la de mayor debate científico en las últimas décadas, con el mayor y más creciente número de publicaciones y análisis de diversos tipos, con segundo lugar de importancia para los determinantes de la estructura de capital. El desarrollo del estudio permitió conocer que las tendencias investigativas actuales se orientan hacia el análisis del riesgo respecto a la estructura de capital, considerado tanto desde la perspectiva de la incidencia de aspectos macroeconómicos, geopolíticos y del entorno en general sobre la estructura de capital, como el efecto que tiene la estructura de capital en el riesgo financiero y de liquidez de la compañía.

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Análisis de Redes: una Alternativa a los Enfoques Clásicos de Evaluación de los Sistemas Educativos

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Resiliencia académica: la influencia del esfuerzo, las expectativas y el autoconcepto académico

Resiliencia académica: la influencia del esfuerzo, las expectativas y el autoconcepto académico

Grade Retention Impact on Academic Self-concept: A Longitudinal Perspective

Evolución de la literatura sobre estructura de capital

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