Influencia de la autoestima y la atención en el rendimiento académico del alumnado de la ESO y FPB

Cid-Sillero, Sandra; Pascual-Sagastizábal, Eider; Goñi, Juan Ignacio de Morentin de Martínez

doi:10.1016/j.psicod.2019.06.001

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“…curso académico (Lozano y Repetto, 2007;Álvarez-Justel, 2019b); tipo de centro (Santana y Feliciano, 2012;Fouad, et al, 2016); nivel formativo de la familia (Fernández-García, et al, 2016;Xing y Rojewski, 2018;Abdinoor e Ibrahim, 2019); estilos de decisión vocacional (Curseu y Schruijer, 2012;Hamilton, et al, 2016;Geisler y Allwood, 2018;Palmiero, et al, 2020); autoestima (Santana, et al, 2009;Mongomery y Goldbach, 2010;Shafir, et al, 2017;Geisler y Allwood, 2018;Álvarez-Justel, 2020;Sillero, et al, 2020); estrés percibido (Remor y Carrobles, 2001;Regueiro y León, 2003;Cote y García-Becerra, 2016;Simonovic, et al, 2017); autoconfianza en la toma de decisión (Carbonero y Merino, 2003;Chiesa, et al, 2016;Falco y Summers, 2019); y conducta exploratoria (Álvarez-González, 2008;Park, et al, 2017;Storme y Celik, 2018;Denault, et al, 2019).…”

Section: │3unclassified

“…El presente estudio aporta datos estadísticamente significativos que permiten identificar los perfiles y características en el proceso de toma de decisiones en función de una serie de variables que parece que están asociadas a dicho proceso. No obstante, para investigaciones futuras se deberían incorporar a dicho estudio otras variables que puedan estar incidiendo en la toma de decisiones como, por ejemplo, el rendimiento académico (Sillero, et al, 2020) la madurez vocacional (Álvarez-González, 2008; Abdinoor e Ibraim, 2019), los intereses profesionales (Storme y Celik, 2018;Denault, et al, 2019), el apoyo del centro y de la familia (Fouad, et al, 2016;Xing y Rojewski, 2018), entre otras. A pesar del enorme protagonismo y trascendencia que tiene en el alumnado de secundaria la toma de decisiones académica y profesional, hemos podido apreciar, el escaso protagonismo que le dan los centros de secundaria consultados a esta actividad.…”

Section: Relieve │13unclassified

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Perfiles y características de la toma de decisiones en estudiantes de secundaria

Justel

Bueno

2021

RELIEVE

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En este estudio se trata de identificar los perfiles y las características en el proceso de toma de decisiones en el alumnado de secundaria. Para identificar estos perfiles se han tenido en cuenta variables sociodemográficas (género, edad, curso académico, tipo de centro y nivel formativo de la familia) y las dimensiones correspondientes a la toma de decisiones, estilos de decisión vocacional, autoestima, estrés percibido, autoconfianza en la toma de decisión y conducta exploratoria. En el estudio participaron 519 sujetos de 4º de ESO y de 2º de Bachillerato de cinco centros de la provincia de Barcelona (3 públicos y 2 concertados). Para ello, se aplicaron 6 escalas para medir las variables objeto de estudio y la contestación a dos preguntas abiertas. Los resultados obtenidos aportan datos estadísticamente significativos que nos permiten identificar perfiles en función del curso académico (4º de ESO y 2º de bachillerato) y del tipo de centro educativo (público y concertado) en el proceso de toma de decisiones y en función de una serie de variables que aparecen asociadas a dicho modelo. Igualmente, a través de las preguntas, el alumnado percibe que la información de sí mismo, de estudios y del mundo sociolaboral juega un papel importantísimo en la toma de decisiones, que tanto la familia como el centro educativo le han de ayudar en este proceso y que el centro educativo ha de desarrollar programas que contribuyan a facilitar dicha toma de decisiones de estudios y profesional.

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Section: │3unclassified

Section: Relieve │13unclassified

Perfiles y características de la toma de decisiones en estudiantes de secundaria

Justel

Bueno

2021

RELIEVE

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“…De hecho, la literatura más reciente continúa analizando las distintas variables, tanto de carácter individual (autoestima, locus de control, atención, motivación, autoeficacia, expectativas, etc.) como de índole social y familiar (Barca, 2019;Cid-Sillero et al, 2020;Liu et al, 2015;Murillo et al, 2020;Nájera et al, 2020;Padua, 2019), que lo predicen.…”

Section: Introductionunclassified

El Trabajo Fin de Grado: variables predictoras de la satisfacción y la nota en una muestra de alumnado de los Grados en Maestro en Educación Infantil y Primaria

et al. 2023

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Los resultados que obtiene el alumnado al realizar el Trabajo Fin de Grado (TFG) responden a una serie de factores, entre los que se encuentran algunos ligados a las características personales del individuo. El objetivo del presente estudio es analizar la influencia de varios de estos factores, tales como la autoeficacia, la motivación y el control académico percibido, en los resultados que esperan obtener un grupo de estudiantes al realizar el TFG, prestando también atención a la implicación del profesor tutor en este proceso, y en la satisfacción con el trabajo que están realizando. Se ha analizado una muestra de 238 estudiantes de los Grados de Maestro de Infantil y Primaria que realizan sus estudios en la Universidad de XXXX y que respondieron voluntariamente al cuestionario on-line, elaborado específicamente para la investigación; compuesto por 31 ítems. Los resultados del estudio señalan que todas las variables analizadas correlacionan de manera significativa y en sentido positivo con la satisfacción que los estudiantes tienen sobre su trabajo y sobre la nota que creen que merecen. Sin embargo, solo la autoeficacia, el control percibido y la motivación intrínseca son predictores significativos de la satisfacción con el TFG, mientras que, por otro lado, solamente la autoeficacia y la motivación extrínseca los son respecto de la nota que el alumnado cree merecer.

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“…El rendimiento académico es el encargado de medir el logro de competencias en los estudiantes, en el Perú este se mide en escala vigesimal, siendo 0 puntos la nota mínima desaprobatoria, 10.50 puntos la nota mínima aprobatoria y 20 puntos la nota máxima aprobatoria (excelencia académica). Diversas investigaciones señalan que el RA se ve influenciado por factores endógenos y exógenos al estudiante: sociodemográficos, académicos, psicológicos y ocupacionales, los cuales influyen significativamente en el logro de competencias (Cid-Sillero et al, 2020;Martínez-Vicente et al, 2019). El modelamiento y la predicción utilizando RNA constituye una importante herramienta para dar solución a las múltiples exigencias que presentan los modelos estadísticos de regresión: tamaño muestral, normalidad, varianza, linealidad, entre otros (Barge-Caballero et al, 2021;Matabuena et al, 2020).…”

Section: Introductionunclassified

Factores endógenos y exógenos para el modelado y predicción del rendimiento académico de estudiantes universitarios

Flores¹,

Sanchez²

2023

REIFOP

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The objective of this research is to design and implement an artificial neural network (RNA) model that allows predicting the academic performance of students at the Fabiola Salazar Leguía de Bagua National Intercultural University (UNIFSLB) in the Mathematics subject. This research presents a quantitative, non-experimental, projective and predictive approach; A dichotomous response questionnaire was developed to collect information on the factors that influence Academic Performance (AR). For the validation of the questionnaire, the expert judgment criteria was used, and for reliability the Kuder-Richarson test (reliability coefficient of 0.82). The study population was made up of 397 UNIFSLB students. The RNA model was designed in the MATLAB software, the model adjustment was performed taking into account the mean square error (0.27) and the weighted correlation coefficient during training, validation and testing (0.92%). The RNA model with the best prediction results is made up of three hidden layers (35-42-31 neurons in each hidden layer) and an output layer (1 neuron). It was concluded that it is possible to implement an RNA model with endogenous and exogenous factors to predict the AR of students El objetivo de esta investigación es diseñar e implementar un modelo de red neuronal artificial (RNA) que permita predecir el rendimiento académico de los estudiantes de la Universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua (UNIFSLB) en la asignatura Matemática. Esta investigación presenta un enfoque cuantitativo, no experimental, de tipo proyectiva y predictiva; se elaboró un cuestionario de respuestas dicotómicas para recolectar información de los factores que influyen en el Rendimiento académico (RA). Para la validación del cuestionario se utilizó el criterio de juicio de expertos, y para la confiabilidad la prueba Kuder-Richarson (coeficiente de confiabilidad de 0.82). La población de estudio quedó constituida por 397 estudiantes de la UNIFSLB. El modelo de RNA se diseñó en el software MATLAB, el ajuste del modelo se realizó teniendo en cuenta el error cuadrático medio (0.27) y el coeficiente de correlación ponderado durante el entrenamiento, validación y prueba (0.92%). El modelo de RNA con los mejores resultados en la predicción está constituido por tres capas ocultas (35-42-31 neuronas en cada capa oculta) y una capa de salida (1 neurona). Se concluyó que es posible implementar un modelo de RNA con factores endógenos y exógenos para predecir el RA de los estudiantes

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Influencia de la autoestima y la atención en el rendimiento académico del alumnado de la ESO y FPB

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Perfiles y características de la toma de decisiones en estudiantes de secundaria

Perfiles y características de la toma de decisiones en estudiantes de secundaria

El Trabajo Fin de Grado: variables predictoras de la satisfacción y la nota en una muestra de alumnado de los Grados en Maestro en Educación Infantil y Primaria

Factores endógenos y exógenos para el modelado y predicción del rendimiento académico de estudiantes universitarios

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