Influencia del MIND-SET en el desempeño de los estudiantes de ingeniería industrial

Texto completo

(1)Universidad de los Andes Departamento de Ingeniería Industrial. INFLUENCIA DEL MIND-SET EN EL DESEMPEÑO DE LOS ESTUDIANTES DE INGENIERÍA INDUSTRIAL.. Proyecto de Grado para optar al título de Ingeniero Industrial. MANUEL RICARDO PENAGOS BURGOS Asesor:Luis A. Pinzón PhD.. Bogotá, Colombia 2012 1.

(2) Tabla de contenido. Introducción............................................................................................................. 4 Objetivos ................................................................................................................. 5 General ................................................................................................................ 5 Específicos .......................................................................................................... 5 Justificación............................................................................................................. 6 Hipótesis de investigación. ...................................................................................... 8 Marco teórico .......................................................................................................... 9 Teorías acerca de la inteligencia ....................................................................... 10  Teoría de entidad o fixed mind-set ........................................................... 10  Teoría incremental o growth mind-set ...................................................... 10 Metodología .......................................................................................................... 19 Determinando el Mind-set .................................................................................. 19 Encuestas .......................................................................................................... 20 Tabulación de resultados ................................................................................... 21 Pruebas de Regresión y correlación. ................................................................. 24 Implementación. .................................................................................................... 25 Determinando el mind-set. ................................................................................. 25 Introducción a Ingeniería Industrial. ................................................................... 25 Probabilidad y Estadística I. ........................................................................... 28 Estrategia Organizacional............................................................................... 31 Correlación con el promedio acumulado............................................................ 34 Fixed mind-set ................................................................................................ 38 2.

(3) Growth Mind-set ............................................................................................. 40 ANOVA ........................................................................................................... 42 Prueba t .......................................................................................................... 44 Cambiando el Mind-set ......................................................................................... 47 Opción de Mejoramiento .................................................................................... 48 Lineamientos para investigaciones futuras ........................................................ 53 Resumen ............................................................................................................... 54 Bibliografía ............................................................................................................ 56 Anexos .................................................................................................................. 58. 3.

(4) Introducción Durante mucho tiempo ha existido un debate científico y psicológico acerca de la inteligencia de los seres humanos, dado que es una de las características más importantes y valoradas en nuestro entorno, la que nos diferencia de las especies. Un primer acercamiento la inteligencia se plantea, desde el punto de vista genético, como una característica inherente del ser humano al nacer, que no cambia a través del tiempo. Una frase popular plantea que: “el genio nace, no se hace”, se entiende entonces que las habilidades y talentos de los individuos ya vienen pre-programadas en sí mismos, no se pueden adquirir. Por otra parte la inteligencia también se plantea como una característica intrínseca de la persona,pero esta puede ser moldeable a través del tiempo. La inteligencia puede ser desarrollada a través del aprendizaje de nuevos conocimientos creando nuevas conexiones en el cerebro del individuo que, mediante el esfuerzo, va mejorando y desarrollando nuevas habilidades. De esta manera, cualquier persona que desee ser “inteligente” puede hacerlo si dedica el suficiente tiempo y esfuerzo en aprender cualquier tarea que se proponga. Carol S. Dweck (1991), profesora de Psicología en la Universidad de Columbia, Estados Unidos, plantea que dependiendo del tipo de teoría acerca de la inteligencia que sostenga un individuo, el desempeño de éste se verá afectado positiva o negativamente. En este proyecto de grado se encontrará una aproximación al resultado de este planteamiento mediante un estudio e investigación con los estudiantes del Departamento de Ingeniería industrial.. 4.

(5) Objetivos. General Entender la influencia que tienen los Mind-sets en el desempeño académico de los estudiantes. de. Ingeniería. Industrialy. proponer. opciones. para. que. este. conocimiento sea usado para mejorar este desempeño.. Específicos Recopilar información de otros estudios que se hayan realizado anteriormente en este mismo campo y analizar sus resultados Elaborar una encuesta que permita distinguir qué tipo de Mind-set posee una muestra de estudiantes. Encuestar estudiantes de ingeniería industrial de tres diferentes semestres, con el fin de medir que tipo de Mind-set tienen. Determinar el tipo de Mind-set que sostienen los estudiantes encuestados, por medio de una tabulación y análisis de datos. Buscar la correlación entre los Mind-sets y el desempeño académico delos estudiantes. Proponer opciones que permita al Departamento de Ingeniería Industrial implementar el uso del conocimiento adquirido previamente sobre los Mindsets para mejorar el desempeño de los estudiantes. Plantear los lineamientos para futuras investigaciones que permitan hacer un seguimiento a la teoría planteada en esta tesis.. 5.

(6) Justificación El desempeño de cualquier persona, en cualquier profesión, al enfrentarse a una nueva tarea dependerá directamente de las cualidades y atributos propios de esa persona. Es aquí donde nos preguntamos si estas cualidades y atributos nacen con nosotros o los vamos adquiriendo a lo largo de nuestras vidas. Esta pregunta ha cuestionado a muchos científicos de diversos campos, desde la genética hasta la psicología. Como lo expone Robert Sapolsky 1 , siempre ha existido un debate llamado “Nature vs. Nuture”.Este básicamente se refiereal planteamiento de lascaracterísticas humanas desde el punto de vista genético, es decir, un código que viene en nosotros por lo tanto no se pueden cambiar. Otro planteamiento diferente concibe al ser humano como un ser social en donde las características del mismo son determinadas por el ambiente que lo rodea, por lo tanto es un ser en continuo cambio y crecimiento. Ahora bien, específicamente es importante entender cuál es la concepción que los estudiantes tienen acerca de su inteligencia, entre estas dos teorías, yanalizar cómo esto influye en su desempeño. Según Carol S. Dweck2, existen dos tipos de concepciones. o. mind-sets. según. los. cuales. es. posible. diferenciar. el. comportamiento de los individuos frente al aprendizaje mediante nuevas tareas o labores. Los individuos que poseen un fixed mind-set están evaluando continuamente cuál es su nivel de inteligencia y si éste es suficiente para desarrollar una tarea en particular. Si existe una dificultad durante el desarrollo de dicha tarea, situación que es muy común en cualquier labor, rápidamente caen en la frustración y. 1 2. Profesor de ciencias neurológicas. Universidad de Standford. Profesora de Psicología. Universidad de Columbia.. 6.

(7) posterior deserción de la misma, desperdiciando así grandes posibilidades de aprender y terminan desarrollando cada vez una autoestima más baja. Por otro lado los individuos que optan por un growth mind-set tienen un comportamiento totalmente diferente. Estos no están evaluando su nivel de inteligencia constantemente sino que al contrario siempre están atentos a cómo una nueva experiencia puede generar nuevos conocimientos e incrementar su nivel de inteligencia. Es por esto que estos individuos tienen un rasgo característico de perseverancia y trabajo duro. Muchas veces su motivación no está relacionada con el reconocimiento que puedan obtener por desarrollar una tarea en particular sino por el valor agregado que ésta les va a generar. Es por esto que el tipo de Mind-set que un individuo posea va a influir directamente y marcar la diferencia, en el largo plazo, en los logros que este va obtener. Tomando esto en cuenta, se ve la importancia de analizar qué tipo de mind-set poseen los estudiantes de Ingeniería Industrial y verificar si estos tienen alguna correlación con su desempeño general en la carrera hasta el momento. De la misma manera se considera importante encaminar al estudiante en la concepción o Mind-setapropiado.Esto con el fin de preparar al estudiante mentalmente a afrontar cualquier nueva tarea y obtener el mejor provecho de la misma sin tener en cuenta el resultado y así es probable poder observar un mejoramiento en su desempeño general durante sus estudios y posteriormente en su carrera profesional.. 7.

(8) Hipótesis de investigación. Los estudiantes que se caracterizan por un growth mind-set van a presentar un mejor desempeño en el largo plazo que el obtenido por aquellos que presentan un fixed mind-set.. 8.

(9) Marco teórico Actualmente el Departamento de Ingeniería Industrial es la unidad académica más grande de la Universidad de los Andes en cuanto a número de estudiantes se refiere. Es claro que al tener un volumen tan alto de estudiantes es importante vigilar cuál es su desempeño durante la carrera y velar porque los índices de pérdida de cursos y deserción sean mínimos, esto con el fin de que exista una correcta fluctuación de los estudiantes dentro del sistema es decir,en la Universidad y el pénsum establecido. Es por esto que es importante analizar cómo los estudiantes se enfrentan a los desafíos que se exigen día a día en la universidad y brindarles las mejores herramientas, tanto académicas como psicológicas,para que ellos exploten al máximo su potencial. “El sello distintivo de las personas exitosas es el amor por el aprendizaje, la búsqueda de nuevos desafíos, el valor por el esfuerzo y la perseverancia frente a los obstáculos” (ver Sorich & Dweck, impreso).. Teniendo esto en cuenta,. cualquier individuo debería direccionarse hacia una mentalidad que busque siempre nuevos aprendizajes y tenga en cuenta que el esfuerzo es una herramienta clave para poder lograr cualquier objetivo. Es por eso que Carol S. Dweck, Psicóloga de la Universidad de Columbia, ha explorado por qué algunos individuos teniendo todo el potencial para triunfar terminan siendo trabajadores promedio o en el peor de los casos, fracasos en su área de trabajo. Benjamin Barber dijó una vez, “Yo no divido el mundo entre los débiles y los fuertes, o entre los exitosos y los fracasados…. Yo divido el mundo entre los que siempre buscaron nuevos aprendizajes y los que dejaron de hacerlo”. Si esto es verdad, entonces la pregunta sería, ¿en qué momento un individuo decide dejar de adquirir nuevos conocimientos y tener un crecimiento continuo hacia el éxito? 9.

(10) Dweck (1991) descubrió que esto se debe principalmente a que los individuos están forzados constantemente demostrar su capacidad intelectual como condición inherente del mismo. Lo que crea una preocupación constante de cuáles son las habilidades del individuo para desarrollar una tarea en particular.. Teorías acerca de la inteligencia Con base al planteamiento mostrado anteriormente, Dweck identifica dos tipos de teorías de la inteligencia o mind-sets que los individuos adoptan: Teoría de entidad o fixed mind-set: la inteligencia es retratada como una entidad que es inherente en nosotros y esta no puede ser cambiada. Es por estoque los individuos están realmente preocupados por cual es el nivel de inteligencia que realmente poseen. Teoría incremental o growth mind-set: la inteligencia es retratada como algo que puede ser desarrollado mediante el esfuerzo personal y reconoce el talento como el punto de partida de este crecimiento. Ahora bien, una pregunta que es importante realizar es: ¿Cuál de los dos tipos de Mind-set es el apropiado? Para dar respuestaa esta pregunta es importante entender cómo responden estos tipos de pensamiento o concepciones sobre la inteligencia frente obstáculos comunes como enfrentarse a competencias desconocidas, fracaso, presión… y cómo esto afecta y en qué niveles, en su motivación y desempeño. Uno de los factores que primero se estudió en la investigación de Dweck fue el fracaso (ver Dweck, 1999). Es importante entender qué influencia tiene éste sobre el individuo, dado que es una situación que ocurre inevitablemente durante cualquier proceso de aprendizaje. Es por esto que se identifican dos tipos de respuestas frente al fracaso: cuando el fracaso crea frustración y cuando el fracaso crea motivación.. 10.

(11) Es interesante ver que estos dos casos están ligados directamente al Mind-set que tiene cada individuo. Analizando el primer caso, en donde el fracaso crea frustración en el individuo, se observa una relación directa con un fixed mind-set. Esto se debe principalmente a que cuando ocurre el fracaso, el individuo siente una pérdida de control sobre la situación y esto para él es como si se estuviera demostrando que su nivel de inteligencia, que es inherente, no es suficiente para realizar la tarea. Por lo tanto, es una pérdida de tiempo buscar un nuevo intento. De la mano vienen reacciones como denigración de su inteligencia, bajan las expectativas de sí mismos, emociones negativas, baja perseverancia y un deterioro en el desempeño (ver Diener & Dweck, 1978). En el caso contrario, donde el fracaso crea motivación en el individuo, se ve una gran relación con un growth mind-set. Esto se debe principalmente a la concepción que tiene un individuo, de este tipo, acerca de su inteligencia. Para él, el hecho de fracasar no significa no tener las habilidades para realizar la tarea sino que no ha aprendido la manera correcta de desarrollarla. Es por eso que la respuesta inmediata es continuar intentándolo hasta poder encontrar la manera y así poder realizar la tarea y obtener nuevos conocimientos, de esta manera siente que incrementa su inteligencia y desarrolla nuevas habilidades de aprendizaje que podrá utilizar en una futura ocasión disminuyendo los tiempos en completar una labor (ver Diener & Dweck, 1980). Es aquí donde se crea un concepto diferente sobre la autoestima. Contrario al concepto que tiene alguien que posee un fixed mind-set, para una persona con ungrowth mind-set la autoestima no es una cantidad interna que se alimenta por el éxito fácil y disminuye por los fracasos. Se trata de una manera positiva de experimentar consigo mismo, cuando se está totalmente comprometido y está utilizando sus habilidades al máximo en busca de algo que usted valora(ver Dweck, 1999).. 11.

(12) Diener & Dweck(1978,1980) pudieron verificar estos supuestos dividiendo a un grupo de estudiantes entre quienes mostraban persistencia y los que no frente al fracaso, mediante un cuestionario desarrollado por Crandall, Kathovsky y Crandall (1965). Los estudiantes en el grupo con la respuesta negativa frente al fracaso, cuestionaron sus habilidades y al mismo tiempo perdieron la esperanza de poder lograrlo en un futuro. Por otro lado, el otro grupo empezó a buscar nuevas instrucciones que les permitieran mejorar su desempeño. Es importante aclarar que la perseverancia no es siempre la mejor estrategia. “Al reconocer la importancia de confrontar los obstáculos, también es relevante reconocer la importancia de cuándo se debe renunciar a una tarea, dígase cuando esta está verdaderamente por fuera de las habilidades actuales de la persona o cuando el costo de persistir es muy alto” (ver Janoff-Bulman & Brickman, 1981, pp. 210-211). Aquí es importante ver que existe una conexión entre el debate de “Nature vs. Nuture”. Es claro que es importante el Mind-set del individuo al enfrentarse a una nueva tarea pero no se pueden obviar talentos innatos que ayudan a lograr un mejor desempeño en un área específica. Es aquí donde podemos anotar la primera regla, para diferenciar el comportamiento entre los dos mind-sets que Dweck (1999) formula y es: Fixed mind-set:Mostrar ser inteligente a cualquier costo. Growth Mind-set: Aprender, aprender y aprender. Se pueden diferenciar claramente los objetivos entre los dos mind-sets. Entonces si se pudieran encontrar las diferencias que existen detrás de estos, se lograría un conocimiento mucho más detallado acerca del mind-set que crea una continua necesidad de validar versus el deseo de aprender.. 12.

(13) En dos estudios, unorealizado por Mandy Bandura & Dweck (1985) y otro por Ellen Leggett & Dweck (1986), con alumnos de secundaria, se demostró que existe una clara y significante relación entre los Mind-sets que poseen los estudiantes y los objetivos que se proponen alcanzar. Entre más el estudiante sostiene una teoría de entidad (fixed mind-set), es más probable que escoja un objetivo sobre el cuál sabe que su desempeño será sobresaliente. Por otro lado, entre más el estudiante sostenga una teoría incremental (growth mind-set), es más probable que escoja un objetivo sobre el cuál pueda lograr algún aprendizaje. Para tratar de comprobar esta teoría Dweck decidió cambiar los mind-sets de un grupo de estudiantes y verificar que al mismo tiempo cambiaban sus objetivos a realizar (ver Dweck & Legget, 1988). Usaron dos cortos pasajes en donde se hablaba de importantes figuras históricas y cuáles habían sido sus logros y personalidades, Helen Keller, Albert Einstein, etc. Se fomentaba, en uno de ellos, al estudiante, que había mostrado previamente tener una teoría incremental, hacia una teoría de entidad acreditando estos logros a la inteligencia. innata de estos personajes. Mientras que a los. estudiantes que habían mostrado previamente tener una teoría de entidad se les mostraba el pasaje con una tendencia mucho más marcada hacia una Teoría incremental, en donde se hacía notar que estos mismos méritos habían sido posibles, dado al esfuerzo y conocimientos adquiridos de estos personajes. Al final, los estudios muestran que las teorías acerca de la inteligencia tienen un efecto directo en sus objetivos y preocupaciones. En otras palabras dependiendo de la clase de teoría que sostenga el individuo, este escogerá entre un “objetivo de desempeño” o un “objetivo de crecimiento” (ver Dweck, 1999, pp. 23). Además de esto, otro hecho relevante que surge de este estudio es que las teorías que sostienen los individuos acerca de la inteligencia son influenciables es decir, no son inherentes y pueden ser cambiadas para lograr un mejor desempeño. 13.

(14) “In short, we have shown that it is possible to influence student´s theories about their intelligence, and that when we do so we influence their goals and concerns. Those who are led to believe their intelligence is fixed begin to have overriding concerns about looking smart and begin to sacrifice learning opportunities when there is a threat of exposing their deficiencies. Those who are led to believe their intelligence is a malleable quality, begin to take on challenging learning tasks and begin to take advantage of the skillimprovement opportunities that come their way”. (VerHong, Y., Chiu, C., Dweck, C.S., & Lin, D,1998). En adición a los resultados encontrados por Dweck y los otros investigadores es interesante abordar un estudio realizado por Stone (1998) en el que analiza estos dos tipos de objetivos (desempeño y crecimiento), dependiendo de cuál teoría de inteligencia sostenga el estudiante. En el estudio se preguntó a los estudiantes en qué medida ellos pensaban que un objetivo de desempeño podía medir: (1) nivel de habilidad en este tipo de tarea en el tiempo presente, (2) qué tan inteligentes eran a nivel general y (3) qué tan inteligentes serían en el futuro.. En cuanto a la primera pregunta todos los estudiantes estuvieron de acuerdo que la tarea mediría su nivel actual de habilidad para desarrollarla. Pero lo interesante de este estudio se presenta al responder las siguientes dos preguntas. Los estudiantes que sostienen una teoría de entidad están de acuerdo, en un nivel mucho más significativo, que el desarrollo de la tarea no solo mediría qué tan inteligentes son en general sino que también era un claro indicador de qué tan inteligentes iban a ser en el futuro.. 14.

(15) Es claro entonces que el fracaso en una tarea, genera un estrés y una gran preocupación en el estudiante porque no sólo el realizar mal la tarea significará que no es lo suficientemente inteligente sino que no lo será tampoco en el futuro. Otro resultado impactante fue la flexibilidad delos estudiantes que sostienen una teoría incremental. Pueden desarrollar cualquiera de los dos objetivos, colocando todo el esfuerzo posible en ellos dependiendo de la situación en la que se encuentren. Ahora bien, esta flexibilidad para realizar cualquiera de los dos objetivos, que no tienen los que sostienen una teoría de entidad, es importante dado que como dice Stone J. (1998), los dos tipos de objetivos, desempeño o crecimiento, son fundamentales para al alcanzar el éxito. Entonces la habilidad de adoptar cualquiera de estos objetivos y realizarlos a cabalidad puede ser considerado como una gran cualidad o herramienta para alcanzar el éxito. Estos. estudios. realizados,. ya. mencionados. anteriormente,. por. varios. investigadores dan una clara idea como afecta el fracaso a los estudiantes, y de qué manera influyen las teorías de inteligencia frente a este acontecimiento inevitable en cualquier proceso de aprendizaje. Ahora bien, el fracaso tiene dos implicaciones diferentes y dos diferentes significados dependiendo desde cuál teoría de la inteligencia se analice. De la misma manera es el segundo factor que se va a analizar, el esfuerzo. Desde el punto de vista de una teoría de entidad el esfuerzo mide el nivel de inteligencia, en donde un alto nivel de éste significa un bajo nivel de inteligencia. Por otro lado desde el punto de vista de una teoría incremental el esfuerzo es el factor que permite utilizar la inteligencia a su máxima capacidad.. 15.

(16) Es aquí donde entra la segunda regla de Dweck (1999) relacionada con el esfuerzo y es: Fixed Mind-set: No trabajes muy duro. “Para decir la verdad, cuando trabajo muy duro en mi trabajo me hace sentir que no soy muy inteligente”. Growth Mind-Set: Trabaja duro, el esfuerzo es la clave. “Entre más duro trabajes en algo, mejor serás en eso”.. Esta segunda regla que Dweck propone resume un poco cómo es el pensamiento de un estudiante acerca del esfuerzo dependiendo del tipo de Mind-set que sostenga. Antes de analizar el estudio realizado acerca del esfuerzo, es necesario entender y definir el esfuerzo, así como su influencia en el nivel de éxito alcanzado por cualquier estudiante. “Effort is one of the things that gives meaning to life. Effort means that you care about something, that something is important to you and you are willing to work for it. It would be an impoverished existence if you were not willing to value things and commit yourself to working toward them”.(Sorich & Dweck, in press). Es entonces el esfuerzo, un factor fundamental para alcanzar cualquier tarea que se preponga y además de eso garantizará el mejor resultado posible. Es por esto que Legget y Dweck (1986) realizaron un estudio para comprobar cómo afectaba la creencia que se tenía acerca del esfuerzo en la escogencia de objetivos y los resultados después de haber sido desarrollados. En este estudio se les mostró a los estudiantes dos maneras de ver el esfuerzo por medio de las siguientes frases:. 16.

(17) Frases que reflejan el esfuerzo como algo negativo, en otras palabras que el esfuerzo significa que no tienes las habilidades:  “Si tienes que trabajar duro en algún problema, significa que probablemente no eres bueno resolviéndolo”.  “Solo eres bueno en alguna tarea si la solución viene fácil a ti”.  “Los que son verdaderos genios resuelven fácilmente los problemas”. Por otro lado, frases que reflejan el esfuerzo como una cualidad positiva:  “Cuando eres bueno en algo, el trabajo duro te permite realmente entenderlo”.  “Cuando algo viene fácil a ti, realmente no sabes qué tan bueno eres en eso”.  “Aún los genios tienen que trabajar duro para realizar sus descubrimientos”. Ahora bien como era de esperarse por la segunda regla de Dweck, aquellos con un fixed mind-set son los que estuvieron de acuerdo con la primera versión del esfuerzo. Es importante resaltar que en ningún momento, en las frases descritas anteriormente, se habla de cuál es la dificultad de la tarea a desarrollar. Por lo tanto no importa qué tan compleja sea si tienes el talento para llevarla a cabo no es necesario el esfuerzo. Mientras que los que sostienen un growth mind-settienen un pensamiento totalmente opuesto. El esfuerzo es algo que, lejos de demeritar su talento, permite utilizar al máximo las habilidades y desarrolla el potencial. Es preocupante entonces, que los estudiantes que sostienen un Fixed Mind-set vean el esfuerzo desde esta perspectiva, porque el problema viene cuando tienen que enfrentarse a tareas mucho más complejas en donde se necesita realmente un esfuerzo. El razonamiento es el siguiente: Al restringir el esfuerzo en sus tareas y tener un desempeño bajo, todavía pueden pensar que poseen una gran habilidad y preservar la creencia de que lo pudieron haber hecho mucho mejor. Y. 17.

(18) si de alguna manera les va bien, tienen una prueba suprema de lo grande que son sus capacidades. De ser así las tareas que buscan estarán relacionadas con un objetivo de desempeño para lucir cualquier habilidad que existe en ellos y si se encuentran con una tarea que les exigen de alguna manera un objetivo de crecimiento, la realizarán con el mínimo esfuerzo. De esta manera estarán saboteando sus metas y su capacidad de desarrollar problemas al largo plazo por el hecho de no parecer poco inteligentes en el corto plazo. Es entonces donde entra la tercera regla de Dweck (1999) y es: Fixed mind-set: Oculta tus errores o debilidades. Para un estudiante con este Mind-set: Errores = Falta de habilidad. Growth mind-set: Acepta tus errores y confronta tus debilidades.. En conclusión, creer que tienes la capacidad de alcanzar tus metas es importante, pero también lo es creer que puedes obtener la capacidad para hacerlo. Muchas personas piensan que la inteligencia, la personalidad y las aptitudes físicas son fijas, no se pueden cambiar. Es decir, no importa qué se haga, estas no van a cambiar ni a mejorar. Como resultado de ello, la mayoría de personas optan por centrarse en objetivos que permiten demostrarles a ellos mismos las habilidades que ya se tienen, en lugar de desarrollar y adquirir nuevas habilidades. Es por esto que hoy gracias a estos estudios realizados se sugiere que la creencia en que las capacidades de un ser humano son fijas está totalmente equivocada. Las habilidades, de cualquier tipo, son profundamente maleables. Aceptar el hecho que se puede crecer y mejorar a través de cometer errores y colocar el mayor esfuerzo posible en cualquier tarea que se desempeñe, permitirá tomar las mejores decisiones y alcanzar el máximo potencial.. 18.

(19) Metodología Pasemos ahora a las mediciones en la Universidad de los Andes.. Determinando el Mind-set. Lo primero y más importante es encontrar la manera de distinguir cuál es el tipo de Mind-set que posee cada uno de los estudiantes que van a hacer parte de este estudio, con el fin de luego poder realizar un análisis de correlación con su desempeño general en la Universidad. Dweck (2006) desarrolló una encuesta en la que con unas simples preguntas y una tabulación posterior es posible determinar cuál es el Mind-set del individuo encuestado. De esta manera, se tomó la encuesta que está disponible en su página Web3, en donde se encuentran 16 preguntas las cuales se dividen en: 8 preguntas que se asocian a un individuo con growth mind-set y 8 preguntas que se refieren a uno con fixed mind-set. Es importante aclarar que a esta encuesta base se le hicieron algunas adiciones con el fin de obtener más datos sobre el caso de la Universidad y complementar el estudio con otro, realizado también por Dweck acerca de la confianza de los estudiantes. Es por esto que se complementó la encuesta base con otras preguntas encontradas en su libro4 .. 3 4. La encuesta está disponible en: http://mindsetonline.com/testyourmindset/step1.php Dweck, C.S. 1999. Self –Theories: Their role in Motivation, Personality, and Development.. 19.

(20) Encuestas Luego de conformar la encuesta, compuesta por 22 items, es necesario pasar al proceso de encuestas. La pregunta que surge es ¿Quién debe ser encuestado? Una de las ideas principales del estudio es poder determinar si el Mind-set sujeto a cada individuo cambia por si solo a través del tiempo o es necesario un estímulo exterior que le permita realizar este cambio. Es claro que, por limitación del tiempo en que se realiza esta tesis, no es posible realizar un acompañamiento a los estudiantes seleccionados a lo largo de su carrera en la Universidad. Es entonces esta tesis, una base para poder en el futuro realizar una segunda medición, con el fin de comprobar si es posible cambiar o no el Mind-set de los estudiantes luego de comprobar si este influye directamente en su desempeño general en la Universidad de los Andes. Ahora bien, para hacer un primer acercamiento a la pregunta acerca de sí el tiempo en la Universidad tiene alguna influencia en el Mind-set que sostienen los estudiantes, se decidió realizar las encuestas en tres puntos claves del pénsum de Ingeniería Industrial. Estos tres puntos se refieren a la entrada a la Universidad, a mediados y final de la carrera. Es por esto que se escogieron los siguientes cursos para realizar las encuestas:  Primer semestre: Introducción a Ingeniería Industrial. (37encuestas)  Cuarto semestre: Probabilidad y Estadística I. (60 encuestas)  Sexto semestre: Estrategia Organizacional. (60 encuestas) Es importante tener el mayor número de encuestas, dado que este nos da una mayor confiabilidad de la muestra.. 20.

(21) Tabulación de resultados. Luego de la recolección de datos es necesario determinar qué Mind-set sostienecada uno de los estudiantes encuestados. Para esto se estudió cuidadosamente la manera en que Dweck (2006) tabula la encuesta con el fin de determinar dicho resultado, tabulación que se realiza de la siguiente manera: 1. Dentro de la encuesta se encuentran 10 frases que hacen referencia a un Growth Mind-set y otras 10 frases que hacen referencia a un Entity Mindset. 2. Ahora bien, la manera en que Dweck (2006) valora estas preguntas es: si está de acuerdo con la frase, la cuenta. De otra manera cuenta como cero. Al final se determinará el Mind-set de la persona por el número de preguntas, de determinado Mind-set, con las que esté de acuerdo. 3. Para este propósito se realizó una hoja de Excel programada con fórmulas lógicas que permitirá realizar más fácil este proceso dado el número de encuestas. La hoja se encuentra diseñada de la siguiente manera:. a. En las columnas se encuentra el nombre del estudiante y la calificación que le dio a cada una de las 20 preguntas que se le plantearon en la encuesta. Encima de cada una de las preguntas, se encuentra discriminado con una (G) si la pregunta se refiere a ungrowth mind-set o con una (F) si la pregunta se refiere a un fixed mind-set. A continuación se muestra el número de la pregunta y el mind-set al que se refiere: 1-F. 4-F. 7-G. 10-F. 13-G. 16-G. 19-G. 2-F. 5-G. 8-G. 11-G. 14-F. 17-F. 20-F. 3-G. 6-F. 9-F. 12-F. 15-G. 18-G. 21.

(22) b. Se definen las 6 calificación para cada pregunta, de la siguiente manera: i. Muy de acuerdo = 6. ii. De acuerdo = 5. iii. Más o menos de acuerdo = 4. iv. Más o menos en desacuerdo = 3. v. En desacuerdo = 2. vi. Muy en desacuerdo = 1. c. A partir de esta valoración, mediante Excel se realiza un conteo discriminado que establece con cuántas preguntas de growth mindset está de acuerdo el estudiante y con cuántas de fixed mind-set. En este punto es importante aclarar que puede existir el caso que el estudiante esté de acuerdo, el estudiante haya respondido con un 4, 5, o 6 a la pregunta, con un número igual de preguntas de los dos Mind-sets. En este caso el estudiante se denominará Mixture. Este caso en particular no se define como un Mind-set diferente a los dos descritos anteriormente, sino como un estado de transitividad en donde el estudiante no se ha definido como tal. Y es por estos casos que se reafirma que es posible influir y cambiar el Mind-set de un estudiante. d. Al terminar estas primeras 20 preguntas se encuentra la pregunta veintiuno, la cual tiene como objetivo explorar cuál es el criterio de los estudiantes de Ingeniería Industrial al inscribir las materias que tienen que cursar durante el semestre. La pregunta permite al estudiante expresar si su motivación hacia un curso en particular es la calificación que puede obtener en dicho curso o cuánto puede aprender y cuáles nuevas habilidades puede desarrollar. Es necesario aclarar que esta pregunta se adicionó por interés específico de esta tesis y por lo tanto no tiene un peso cuantitativo. 22.

(23) dentro de la tabulación de la encuesta, respetando el método de Dweck (2006). e. Al final de la encuesta se encuentran la pregunta veintidós, la cual tiene como objetivo medir la confianza del estudiante encuestado. En esta pregunta el estudiante valora una frase en una escala de uno a cinco, siendo 5 Muy de acuerdoy 1 Muy en desacuerdo, de la siguiente manera: i. Muy de acuerdo = 5 ii. De acuerdo = 4 iii. Más o menos de acuerdo = 3 iv. En desacuerdo = 2 v. Muy en desacuerdo = 1 Aquí de la misma manera la hoja de Excel determina cuál es valor que le asigna cada estudiante a cada una de las frases y de acuerdo a su peso la hoja determinará si la confianza del estudiante es: alta, media o baja. A continuación se muestra un ejemplo real de cómo se hace la tabulación de la encuesta, de acuerdo a los parámetros descritos anteriormente: Nombre: Norma Reyes Cód.: 200912805. 1-5. 4-5. 7-1. 10-3. 13-3. 16-3. 19-3. 2-4. 5-2. 8-2. 11-2. 14-4. 17-2. 20-4. 3-3. 6-4. 9-4. 12-5. 15-2. 18-4. De acuerdo a esta tabulación, Norma está de acuerdo con 8 frases tipo Fixed, la 1, 2, 4, 6, 9, 12, 14, 20, y una frase tipo Growth, la 18. Las demás quedan descartadas por no tener un puntaje mayor a 3. 23.

(24) En este caso se puede decir que Norma es un tipo Fixed. f. Dentro del archivo se encuentran cuatro pestañas. En las primeras tres pestañas se encuentran las tabulaciones de los tres cursos que fueron encuestados. Ahora bien, en la cuarta pestaña se encuentra un resumen mediante estadísticas y gráficas de los resultados para cada curso. Estos resultados se encuentran discriminados de la siguiente manera: i. Una tabla en donde se encuentra cómo es el porcentaje de cada uno de los mind-sets dentro de la muestra total del curso. ii. Una segunda tabla que muestra cómo es el nivel de confianza, en porcentaje, dentro del curso. iii. Dos gráficas que ayudan a visualizar de mejor manera los porcentajes de las variables descritas anteriormente. iv. Una gráfica que muestra cuál es el nivel de confianza dentro de cada uno de los mind-sets que fueron encontrados en cada uno de los cursos.. Pruebas de Regresión y correlación.. Luego de haber tabulado todas las encuestas y haber determinado el mind-set de los estudiantes encuestados, es necesario realizar pruebas de regresión y correlación entre esta variable encontrada y el promedio acumulado de los estudiantes.. 24.

(25) Implementación. De acuerdo al plan de encuestas descrito en la metodología, se recogieron datos para los tres cursos mencionados anteriormente: Introducción a Ingeniería industrial. Probabilidad y Estadística I. Estrategia Organizacional. Para realizar esta recolección de datos fue necesario recurrir tanto a la encuesta en forma física como en forma digital, para esta última se utilizó la plataforma de Google Docs para crear un formato,ordenado y simple, que permitiera al estudiante responder la encuesta, optimizando el tiempo y organizando los resultados obtenidos5.. Determinando el mind-set. Luego de la recolección, utilizando la hoja de cálculo de Excel fue posible determinar los mind-sets que sostienen los estudiantes de cada uno de los cursos. A continuación podemos observar los resultados: Introducción a Ingeniería Industrial.. Esta primera muestra está conformada por treinta y siete estudiantes, los cuales respondieron la encuesta en su forma física. En la gráfica 1 se puede observar cuál es el porcentaje de cada uno de los mindsetsdentro del total de la muestra. Es claro que, el growth mind-setes aquel que muestra un mayor peso dentro de los estudiantes, con un 70.27% de participación mientras que el fixed mind-settan solo tiene el 24.32%. Por otro lado, es 5. Este formato se encuentra adjunto en los anexos.. 25.

(26) interesante notar qué existen personas que no sostienen algún mind-set, es decir están en una posición de mixture. Como se había mencionado anteriormente, este no se considera como un mind-setdiferente sino como un estado de transitividad desde el cual el estudiante puede mudar a los otros dos. Esta puede ser considerada una prueba de que los estudiantes están en capacidad de cambiar sus mind-sets por sí solos, pero es importante resaltar que el número de casos es reducido y no se garantiza que migren al mind-set que les permita explotar al máximo sus habilidades con el fin de obtener los mejores indicadores de desempeño. Es por esto que se considera importante y se sugiere que esta migración se realice como un proceso guiado bajo ciertos parámetros.. Mind-Set Mixture 5,41%. Fixed 24,32% Growth 70,27%. Gráfica 1.. Otro variable relevante, la cual fue incluida dentro el estudio, fue la confianza que tienen los estudiantes y qué relación tiene ésta con su mind-set.. Nivel de confianza x Mind-Set Mixture. 100%. Fixed. 78%. Growth 0,00%. 22%. 61,54% 20,00%. 34,62%. 40,00% Alta. Media. Gráfica 2. 26. 60,00% Baja. 80,00%. 3,85% 100,00%.

(27) En la gráfica 2 es posible observar cuál es el nivel de confianza discriminado para cada uno de los mind-sets. Es importante anotar que aunque no se observe una diferencia fuertemente marcada, si existe dentro de un growth mind-set una inclinación hacia un nivel de confianza alto a diferencia del fixed mind-set. En cuanto el mixture, no se considera estadísticamente confiable dado que este caso es tan sólo el 5 por ciento de la muestra, es decir tan sólo dos casos dentro de treinta y siete. Ahora bien, el cuadro 1 y la gráfica 3muestran los resultados de una pregunta muy interesante que se presentó de la encuesta y que es un gran interés para este proyecto. Esta pregunta está dirigida hacia el estudiante con el fin de entender cuál es el mayor interés de un estudiante al inscribir una materia. Aprender 32.43%. Nota 67.57%. Cuadro 1.. Nota Vs. aprender Fixed Growth 0,00%. 33,33%. 66,67%. 26,92% 20,00%. 73,08% 40,00%. 60,00%. Aprender. Nota. 80,00%. 100,00%. Gráfica 3.. Cómo se muestra en el cuadro 1,de una muestra de treinta y siete estudiantes,el 67.57% usa como criterio de selección, la posible nota que puede obtener en ese curso. En otras palabras, para la mayoría de los estudiantes es mucho más importante la calificación que pueda obtener para su promedio, que el conocimiento que adquiera, la oportunidad de poner a prueba sus habilidades y/o desarrollar nuevas en dicha clase. Así mismo la gráfica 3 muestra cuál es el 27.

(28) criterio de selección de acuerdo a los dos mind-set.Es interesante ver cómo en los dos tipos de pensamiento, la nota representa un criterio muy fuerte para elegir un curso determinado para él semestre, siendo un poco más evidente en los Growth Mind-sets. Los resultados no son lo suficientemente robustos en este momento para determinar si el mind-set determina el criterio de selección planteado anteriormente.. Probabilidad y Estadística I.. Esta muestra está conformada por sesenta estudiantes, los cuales respondieron la encuesta tanto en su forma física como en su forma digital. En la gráfica 4 se puede observar, siguiendo el orden establecido para el curso anterior, la proporción de los mind-sets dentro de la muestra recogida para este curso.. Mind-Set. Mixture 1,67%. Growth 43,33%. Fixed 55,00%. Gráfica 4.. Para una muestra de sesenta estudiantes es clara una tendencia hacia un fixed mind-set en este curso, con un 55% de la muestra se puede decir que los estudiantes inscritos en este curso tienen una inclinación a pensar en la inteligencia y en sus habilidades como talentos inherentes a ellos mismos que son 28.

(29) inmutables a lo largo de la experiencia universitaria. En interesante y relevante destacar que es un comportamiento totalmente opuesto al que se observó en el curso anterior, en donde con porcentajes muy similares, las proporciones son inversas. Por otro lado, es importante anotar que el caso de mixture pierde cada vez más relevancia en términos estadísticos para el estudio realizado, dado que el número de casos es menor al curso anterior, es tan solo un caso en un muestra mucho más grande. En la gráfica 5 se observa el nivel de confianza de los estudiantes encuestados de acuerdo al mind-set que sostienen.. Nivel de confianza x Mind-Set Fixed. 45,45%. Growth 0,00%. 42,42%. 61,54% 20,00%. 34,62%. 40,00% Alta. 12,12%. Media. 60,00%. 80,00%. 100,00%. Baja. Gráfica 5.. Es interesante observar como ya se marca un poco más el nivel de confianza que muestran los estudiantes, si se observa la gráfica 5 se puede observar que los porcentajes para un nivel de confianza alta, tienen un gradiente menor que el observado en el curso anterior, de la misma manera en el fixed mind-set ya se empiezan a encontrar estudiantes que muestran un nivel de confianza más bajo con un porcentaje que no es despreciable. De alguna manera se pueden ir formando algunas ideas de cómo influye el mind-set del individuo sobre la confianza que tiene en sus habilidades y de la misma manera en la confianza que posee para ponerlas a prueba.. 29.

(30) Como se mencionó anteriormente, el estado Mixture deja de tener importancia estadística por lo tanto se decide no tomarlo en cuenta para esta variable. Mientras que, si se observa el cuadro 2 la relación se mantiene proporcional a los estudiantes de primer semestre, en la siguiente gráfica 6, se puede observar ya una diferencia mucho más marcada entre los dos tipos de mind-sets y el criterio de selección de las materias. Si se observa la barra superior, que muestra el comportamiento de los fixed mind-sets, es posible distinguir que el 66.67% de los estudiantes prefiere obtener una buena calificación, un comportamiento totalmente diferente al observado en los estudiantes de primer semestre. Es posible que existan diferentes posibilidades para este comportamiento, pero una de las conclusiones que pueden ir saliendo es que los estudiantes que sostienen este tipo de pensamiento, a medida que pasa el tiempo, van reforzando cada vez las características de un fixed mind-set y van dejando de lado las oportunidades de aprender nuevas habilidades por miedo al fracaso y/o dañar el promedio acumulado, el cuál generalmente suele ser alto comparado con el promedio que se obtiene al finalizar la carrera. Nota 63.33%. Aprender 36.67%. Cuadro 2.. Nota Vs. aprender Fixed Growth 0,00%. 66,67%. 33,33%. 57,69% 20,00%. 42,31% 40,00% Nota. 60,00% Aprender. Gráfica 6.. 30. 80,00%. 100,00%.

(31) De la misma manera, los que sostienen un growth mind-set también tienen un cambio en el comportamiento de sus criterios de selección. Contrario a sus compañeros de primer semestre, estos estudiantes tienen un aumento hacia el criterio de aprender en las clases que deciden cursar dentro del semestre. De alguna manera, a través de su experiencia obtenida a lo largo de su carrera, estos estudiantes deciden cada vez más arriesgarse en nuevas áreas que les permitan aprender nuevas habilidades y crecer como profesionales. Aunque es claro que aún se mantiene una inclinación mayor hacia la nota cómo criterio de selección.. Estrategia Organizacional.. El último curso que se incluyó dentro de este estudio, como el curso de los mayores, fue el curso de Estrategia Organizacional. Este curso, por petición directa de los coordinadores del mismo, realizó el 100% de las entrevistas por el medio digital. Ahora bien, la primera gráfica, No. 7 muestra la discriminación de la muestra obtenida por el tipo de mind-set que sostienen, como se hizo con los cursos anteriores.. Mixture 1,67%. Mind-Set Growth 38,33%. Fixed 60,00%. Gráfica 7. 31.

(32) Se observa, aunque pequeño, un aumento en los estudiantes que sostienen un fixed Mind-set, dado que pasa de un 55% a un 60% en una muestra con la misma cantidad de estudiantes, sesenta. De la misma manera el estado de mixture es irrelevante estadísticamente dado que solo se encontró un caso para este curso. En este punto del estudio es interesante preguntarse entonces, ¿Cuál es la razón por la cual la proporción o el número de estudiantes que sostienen un fixed mindset aumenta? Lamentablemente, esta no es una pregunta a la cual no se le puede dar solución dado que los estudiantes fueron tomados aleatoriamente en tres puntos diferentes del pénsum académico. Pero como se mencionó anteriormente, se espera que este proyecto de grado sea utilizado como base para poder hacer un seguimiento a estos estudiantes y tal vez dar solución a esta pregunta.. Nivel de confianza x Mind-set Fixed. 58,33%. Growth. 0,00%. 25,00%. 78,26%. 20,00%. 40,00% Alta. Media. 16,67%. 21,74%. 60,00%. 80,00%. 100,00%. Baja. Gráfica 8.. En la gráfica 8, se discrimina cuál es el nivel de confianza según el mind-set que sostienen los estudiantes. Si se compara está gráfica con la No 2 y la No 5 se puede ver un comportamiento progresivo a medida que se va subiendo en el pensum académico. Analizando a los estudiantes que sostienen un growth mindset se observa un aumento sustancial en el nivel de confianza pasando de un 71.43% a un 78.27% pero lo que es más importante aún se elimina el nivel de confianza baja dentro de estos estudiantes. Comportamiento contrario observado en los que sostienen un fixedmind-set, los cuales tuvieron un pequeño aumento 32.

(33) en el nivel de confianza alto, empezaron a caer los niveles de confianza media y aparecieron niveles de confianza bajos con un porcentaje que no es despreciable del 17%. Estos resultados ayudan a reforzar la teoría de que el pensamiento que sostiene el estudiante, a medida que pasa el tiempo en la Universidad y por lo tanto se enfrenta a retos cada vez mucho más difíciles, afecta de manera directa y con gran influencia su nivel de confianza en sí mismo y sus habilidades para desarrollar nuevas tareas. Por último, se presenta discriminados los porcentajes de los criterios de selección de la muestra de este curso. Como se observa en el cuadro 3, el porcentaje cambia en un pequeño gradiente beneficiando un poco al criterio de aprender sobre una calificación en una materia, pero sigue siendo mayor la inclinación hacia este último criterio. Nota 58.33%. Aprender 41.67%. Cuadro 3.. Nota Vs. Aprender Fixed Growth 0,00%. 69,44%. 30,56%. 43,48% 20,00%. 56,52% 40,00% Nota. 60,00%. 80,00%. 100,00%. Aprender. Gráfica 9.. Si se observa y se compara la gráfica 9, con la No 3 y No. 6se pueden observar detalles interesantes acerca de los criterios de selección de acuerdo al mind-set. Analizando a los estudiantes que sostienen un fixed mind-set se puede observar un comportamiento similar y creciente hacia buscar más objetivos de tipo de 33.

(34) “desempeño”que tipo “aprendizaje”6. Es por esto que se mantiene una proporción mucho más elevada hacia escoger como criterio de selección la calificación a obtener que la oportunidad de ponerse a prueba realizando nuevas tareas. El hecho más interesante sucede cuando se analiza a los que sostienen un growth mind-set. Si se analiza la segunda barra de la gráfica 9 se puede observar que por primera vez los estudiantes tienen una inclinación mayor hacia un criterio de selección motivado por el aprendizaje. Esto siembra en el estudio una idea interesante y si, mediante un pensamiento tipo growth y con las oportunidades de aprendizajes necesarias durante la carrera el estudiante está cada vez más seguro de sus habilidades, no porque piense que son innatas sino, al contrario, las ha ido perfeccionando mediante la experiencia y de esta manera se siente mucho más motivado a emprender nuevas tareas con el fin de extraer nuevo conocimiento de diferentes áreas.. Correlación con el promedio acumulado En primera instancia se pensó realizar un análisis correlación y regresión entre el tipo de mind-set y el promedio acumulado de los estudiantes que realizaron la encuesta para este estudio. El problema de este análisis consiste en que la variable independiente que sería el mind-set solo puedo tomar dosvalores: growth, fixed. Esto hace difícil crear un modelo de regresión robusto que permita realizar una predicción correcta dado un valor aleatorio de la variable dependiente que en este caso es el promedio acumulado del estudiante. Esto se comprobó al correr el modelo de regresión con la ayuda de Excel como se muestra en el cuadro 4. Si se observa el R2 tiene un valor muy bajo, lo que significa que el modelo no explica si no el 7.30% de las datos observados en la regresión, lo que permite que no es un modelo confiable.. 6. Estos objetivos se describen en el marco teórico, pág. 11.. 34.

(35) Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple Coeficiente de determinación R^2 R^2 ajustado Error típico Observaciones. 0.28113032 0.07903426 0.07309254 0.36437835 157. Cuadro 4.. De la misma manera, al ser la variable independiente una variable binaria, dificulta el poder generar una recta que se ajuste al modelo, como se muestra a continuación en la gráfica 10: 3,5 3. Mind-set. 2,5 2 1,5 1 0,5 0 2,5. 3. 3,5. 4. 4,5. 5. Promedio acumulado. Gráfica 10.. Como se observa la recta de regresión (rojo) no puede, en lo absoluto, ajustar los valores graficados en el diagrama de dispersión. Es por esto que se decide realizar un diagrama de dispersión con fin de ver cómo se comportan los promedios de acuerdo al mind-set que sostiene el estudiante, que se muestra en la gráfica 10.. 35.

(36) En primera instancia, se abordó el problema de correlación tratando de convertir la variable del mind-set es decir, no tomará variables binarios. Para esto se cambió un poco la tabulación de la encuesta asignando los valores de la siguiente manera: si la pregunta se refiere a un growth Mind-set, se mantienen los valores iguales a los ya tabulados pero si la pregunta se refiere a un fixed Mind-set entonces se intercambian así: si se obtenía un valor de “6” este cambiaría a “1” y así sucesivamente, con el fin de obtener una calificación única llamada Mind-set Index. Esta variable tiene valores entre 20 y 120 siendo 120 el estado de growth máximo en el que se puede encontrar un estudiante 20 siendo el mínimo, que en otras palabras significa que estaría en un estado completo de Fixed mind-set. A continuación se muestra los gráficos de dispersión para cada uno de los cursos y uno para el total de los datos:. PROBABILIDAD Y ESTADISTICA 1. INTRODUCCIÓN ING. INDUSTRIAL. Coef. CORREL = 0.032438. Coef. CORREL = 0.071408. 36.

(37) ESTRATEGIA ORGANIZACIONAL. MUESTRA TOTAL. Coef. CORREL = 0.35111. Coef. CORREL = 0.241357. Como se puede observar los diagramas de correlación muestran una pendiente positiva, lo que nos quiere decir que hay una correlación positiva entre el mind-set Index y el promedio acumulado, aunque el coeficiente es aún muy bajo y los R2 no explican del todo el modelo. Por esta razón se decidió abarcar el problema desde un punto de vista estadístico un poco diferente y fue hacer una comparación de medias. La idea central es analizar si la media del promedio acumulado de un grupo 1, fixed mind-set, es diferente a la media de un grupo 2, growth mind-set. Esto con el fin de comprar si el mind-set es una variable que influye en el promedio acumulado de los estudiantes. Para realizar comprobar esta hipótesis se decidió usar un análisis de varianza, ANOVA. Antes de realizar el análisis de varianza es necesario comprar si las muestras cumplen con el requisito de normalidad. Usando el input analyzer de Arena7 se. 7. Software de simulación y optimización.. 37.

(38) ajusta cuál es la distribución que siguen los datos, discriminándolos por el mindset que sostienen, y se encontró lo siguiente: Fixed mind-set. Para poder comprobar que los datos siguen una distribución normal es necesario realizar una prueba de bondad y ajuste. Como se tiene una cantidad de datos importante, mayor a treinta,. no es necesario realizar la prueba de ajuste de. Kolmogorov. La prueba que se utilizará en este caso es la Chi-cuadrado que se plantea de la siguiente manera:. Es necesario establecer la región de rechazo es decir, cuando se rechaza la hipótesis nula planteada anteriormente. Si el estadístico en tablas para dos grados de libertad y un α = 0.05 es menor al estadístico calculado, entonces se rechaza la hipótesis nula. El valor para una Chi20.05,2 = 4.70.. 38.

(39) Gráfica 11.. En la gráfica 11 se puede observar un Output del software que es un histograma de los promedios acumulados que sostienen un fixed mind-set y a través del gráfico se muestra una línea azul que trata de ajustar la forma de una distribución normal.. Cuadro 5.. En el cuadro 5 se muestran las estadísticas calculadas por Arena y resaltado en un cuadro rojo se ven resaltados los resultados para la prueba Chi-cuadrado. Como se puede observar el estadístico de prueba calculado es igual a 3.7. Entonces, con un nivel de significación del 0.05, no existe evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula, en otras palabras es posible decir que los promedios acumulados de los estudiantes que sostienen un fixed mind-setsiguen una distribución normal con media = 3.78 y desviación estándar = 0.405.. 39.

(40) Growth Mind-set. De la misma manera, para poder comprobar que los datos siguen una distribución normal es necesario realizar una prueba de bondad y ajuste. Como se tiene una cantidad de datos importante, mayor a treinta, tampoco es necesario realizar la prueba de ajuste de Kolmogorov. La prueba que se utilizará es la Chi-cuadrado que se plantea de la siguiente manera:. Es necesario establecer la región de rechazo es decir, cuando se rechaza la hipótesis nula planteada anteriormente. Si el estadístico en tablas para dos grados de libertad y un α = 0.05 es menor al estadístico calculado, entonces se rechaza la hipótesis nula. El valor para una Chi20.05,2 = 4.70.. 40.

(41) Gráfica 12.. En la gráfica 12 se puede observar un Output del software que es un histograma de los promedios acumulados que sostienen un Growth mind-set y a través del gráfico se muestra una línea azul que trata de ajustar la forma de una distribución normal.. Cuadro 6.. En el cuadro 6 se muestran las estadísticas calculadas por Arena y resaltado en un cuadro rojo se ven resaltados los resultados para la prueba Chi-cuadrado. Como se puede observar el estadístico de prueba calculado es igual a 3.89. Entonces, con un nivel de significación del 0.05, no existe evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula, en otras palabras es posible decir que los promedios acumulados de los estudiantes que sostienen un growth mindsetsiguen una distribución normal con media = 3.93 y desviación estándar = 0.329.. 41.

(42) ANOVA. Ahora bien, dado que los datos cumplen el requisito de normalidad se pasa a calcular el análisis de varianza, ANOVA. La idea central de usar este modelo estadístico es comprobar si las medias son iguales o no, es por esto que se plantea la siguiente hipótesis:. El estadístico de prueba para este modelo está dado por la distribución de probabilidad F, que tiene dos parámetros los cuales se denotan v1 y v2. El parámetro v1 se conoce como número de grados de libertad del numerador y v2es el número de grados de libertad del denominador. Una variable aleatoria que tiene una distribución Fno puede tomar un valor negativo. La región de rechazo para la hipótesis planteada se define de la siguiente manera: Valor del estadístico de prueba: Región de Rechazo: Utilizando la herramienta de Excel “Anova de un factor” se obtienen los siguientes resultados: RESUMEN Grupos Fixed Growth. Cuenta 70 70. Suma 264.86 275.44 Cuadro 7.. 42. Promedio Varianza 3.783714286 0.16627586 3.934857143 0.10947752.

(43) ANÁLISIS DE VARIANZA Origen de las variaciones Entre grupos Dentro de los grupos Total. Suma de cuadrados 0.799545714 19.02698286 19.82652857. G.L. Prom. de los cuadrados 1 0.799545714 138 0.137876687. F 5.799. 139. Cuadro 8.. Dado que: Región de Rechazo:. Como se cumple la ecuación de la región de rechazo, es posible decir que se rechaza la hipótesis nula, en otras palabras existe evidencia estadística para decir que las medias de los promedios acumulados de los estudiantes que sostienen un fixed mind-set y de los que sostienen un growth mind-set, son diferentes. Este es un descubrimiento muy interesante, dado que nos permite pensar que sí existe una influencia del mind-set sobre el promedio acumulado del estudiante. Un argumento más de peso que nos ayuda a sustentar la hipótesis de investigación de esta tesis. Ahora bien, cuando el número de tratamientos o poblaciones es igual a dos, las fórmulas y los resultados relacionados con la prueba F aún tienen sentido, así que se puede usar el ANOVA para probar H0: μ1 = μ2 contra Ha: μ1 ≠ μ2. En este caso, también se puede usar una prueba t bilateral de dos muestras, esta y la ANOVA de un solo factor son equivalentes. La prueba t de dos muestras es más flexible que la prueba F cuando el número de poblaciones es igual a dos por dos razones. Primero, es válida sin la suposición de 43.

(44) que σ1 = σ2; segundo, se puede usar para probar Ha: μ1 > μ2o Ha: μ1 < μ2 así como también se realizó en la ANOVA Ha: μ1 ≠ μ2. Esto es importante dado que, ya demostrado que las medias de estos dos grupos son diferentes es necesario demostrar que la media del grupo de los estudiantes que sostienen un growth mind-setes mayor a la media de los que sostienen un fixed mind-set, y para poder comprobar esto, a continuación se realizará una prueba t. Prueba t. Para realizar una prueba t se parte de la misma manera de que los datos de los promedios de los estudiantes siguen una distribución normal, lo cual se comprobó anteriormente. El estadístico de prueba y el intervalo de confianza se basan en una variable con una distribución t, que se muestran a continuación. Estadístico:. Intervalo de confianza:. Se tiene entonces las hipótesis planteadas de la siguiente manera:. Siendo entonces, μ1= la media de los promedios de los fixed mind-set. 44.

(45) μ2 = la media de los promedios de los growth mind-set La región de rechazo está determinada por: (Extremo inferior) Utilizando la herramienta de Excel de análisis de datos es posible realizar la prueba t para los promedios y se obtiene lo siguiente: Fixed 3.78371429 0.16627586 70 0.13787669 0 138 -2.40810949. Media Varianza Observaciones Varianza agrupada Diferencia hipotética de las medias Grados de libertad Estadístico t. Growth 3.93485714 0.10947752 70. Cuadro 9.. Analizando el cuadro 9 se puede observar que el valor calculado para el estadístico de prueba tiene un valor de -2.4081, entonces analizando la región de rechazo se tiene que:. Dado que se cumple la condición de la región de rechazoes posible decir con un nivel de confianza del 95%, que existe evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula, en otras palabras ya existe evidencia robusta para sustentar la que la media de los promedios de los estudiantes que sostienen un growth mind-set es mayor a la media de los promedios de los fixed mind-set.. 45.

(46) I.C.. Con un alto grado de confianza, se puede. decir que los promedios de los. estudiantes que sostienen un growth mind-set sobrepasan a los promedios con un alfa de 0.05 de los estudiantes que sostienen un fixed mind-set entre 0.0268 y 0.2755. Luego de realizar estas pruebas estadísticas a los datos recolectados es posible expresar que existe una relación directa entre el desempeño académico del estudiante, medido desde la variable “promedio acumulado” y el mind-set que sostiene el mismo.. 46.

(47) Cambiando el Mind-set Luego de haber demostrado la importancia que tiene el mind-set que sostiene un estudiante y la relación que tiene éste con el desempeño académico, es relevante encaminar a los estudiantes de Ingeniería Industrial hacia un growth mind-set con el fin de incrementar su rendimiento durante la carrera. Es por esto que uno de los objetivos de esta tesis es proponer opciones al departamento de Ingeniería Industrial de cuál sería la manera de cambiar ese mind-set que sostiene el estudiante que no le está ayudando a desarrollar su máximo potencial. Carol S. Dweck ha realizado grandes avances en el estudio de los mind-sets y sus posibles repercusiones en la vida diaria de los individuos que los sostienen. Es por esto que basándose en su investigación se puede obtener una buena aproximación a cuál sería la mejor manera de realizar un cambio de mind-set y que éste sea sostenible en el tiempo. Según Dweck (2006), la base de un growth mind-set es la creencia en el cambio. Esta creencia está fundamentada en la necesidad de un growth mind-set en estar en un continuo crecimiento de sus habilidades para desarrollar tareas y este continuo crecimiento los lleva a tener un constante monitoreo e interpretación de lo que creen que está bien y lo que no, para eliminarlo. Entonces es necesario entender cómo reaccionan los tipos de mind-set ante el cambio, ante nueva información que estén recibiendo. Las reacciones de cada uno de los mind-sets frente a nueva información, encontradas durante la investigación de Dweck 2006, se muestran a continuación:. 47.

(48) Fixed: Se encontró que los individuos realizan una fuerte evaluación a cada una de las piezas de nueva información que reciben. Si la información es positiva esta da para un impulso de motivación muy fuerte, pero si la información que reciben es negativa entonces esta da para un caso de frustración muy fuerte.. Growth: Estos individuos tienen un comportamiento totalmente diferente, ante una nueva pieza de información piensan en ¿qué pueden aprender nuevo de esto? ¿Cómo pueden mejorar? O en otros casos, ¿cómo ayudar a un compañero a realizar mejor una tarea? Ahora bien, utilizando esta información la idea es plantear una alternativa para quienes sostienen un fixed mind-set, de esta manera van a poder reaccionar mejor ante cambios y no llegar a un episodio de frustración. La idea que se propone un poco es usar terapia cognitiva frente a cualquier fracaso que provoque este tipo de sentimientos, preguntarse antes de llegar a un episodio de frustración ¿Cuál es la evidencia que apoya o que está en contra de esta conclusión? Esto se debe a que si un fixed mind-set tiende a sobrevalorar los aspectos negativos, la terapia cognitiva ayudará al individuo a realizar un juicio mucho más realista y optimista de los hechos. Es importante aclarar que esta terapia no cambia su mind-set sino que confronta un supuesto muy importante de este tipo de mind-set y es el estar constantemente midiendo sus habilidades.. Opción de Mejoramiento Aceptando que se tiene un fixed mind-set y que se tienen dificultades lidiando con el fracaso, Dweck (2006) plantea una solución llamada, talleres de trabajo. La idea central en estos talleres de trabajo es mostrarles cómo funciona el cerebro humano, permitiéndoles analizar y entender que es posible incrementar la inteligencia mediante la experimentación y el aprendizaje que se obtenga de esta.. 48.

(49) Dentro de los talleres de trabajo se muestran segmentos como este acerca del cerebro humano: “Many people think of the brain as a mystery. They don´t know much about intelligence and how it works. When they do think about what intelligence is, many people believe that a person is born either smart, average, or dumb – and stays that way for life. But new research shows that the brain is more like a muscle – it changes and gets stronger when you use it. And scientists have been able to show just how the brain grows and gets stronger when you learn.” (Dweck, 2006, pág 218). Luego es importante mostrar cómo crece el cerebro y cómo se forman estas nuevas conexiones: “When you learn new things, these tiny connections in the brain actually multiply and get stronger. The more that you challenge your mind to learn, the more you brain cells grow. Then, things that you once found very hard or even impossiblelike speaking a foreign language or doing algebra - seem to become easy. The result is a stronger, smarter brain” (Dweck, 2006, pág 219). Este tipo de argumentos son importantes para un fixed mind-set porque ya no es posible etiquetar a una persona con falta de habilidades por su código genético sino porque no ha tenido la oportunidad de adquirirlas. Utilizando herramientas como estas, el equipo de investigación de Dweck construyó un software que permite a profesores poder implementar estos talleres en cualquier institución, este software se llama Brainology 8 . Ahora bien, es necesario entender cómo funciona este software. Brainology presenta a dos personajes animados llamados Chris y Dahlia, dos estudiantes que tienen problemas con alguna materia en el colegio. Ellos visitan 8. El programa se puede encontrar en la siguiente dirección electrónica: http://www.brainology.us/default.aspx. 49.

(50) en la laboratorio de Dr. Cerebrus, quién les enseña todo acerca del cerebro y de qué manera lo pueden alimentar. El programa les enseña a los estudiantes cómo aplicar estas enseñanzas en el trabajo del colegio. Las áreas interactivas permiten realizar experimentos con el cerebro, ver videos de estudiantes reales con sus problemas y sus estrategias de estudio, y recomienda cuáles serían las mejores prácticas para estudiar. El recorrido está dividido en cuatro etapas, en las cuáles se va mostrando al estudiante cierta información y al final de cada etapa se realiza una prueba con el fin de saber si el estudiante entendió los conceptos mostrados. De ser así el estudiante puede pasar al siguiente nivel. A continuación se muestran los niveles: 1. Brain basics: en este nivel se muestra cómo funciona físicamente el cerebro y cómo está compuesto. Les enseña a los estudiantes cuáles son las proporciones del cerebro y que apariencia tiene, así como cuáles son sus divisiones. Por otro lado, enseña cuáles son sus funciones dentro del cuerpo humano y cuáles deberían ser los cuidados para mantenerlo sano y en un óptimo funcionamiento. 2. Brain Behavior: en este nivel se muestra un poco más a fondo la composición y el funcionamiento del cerebro. Explica la función de las neuronas y cómo la conexión de millones de ellas permite el proceso de pensar y cómo las emociones pueden afectar este proceso. Un ejemplo común es cómo afecta la ansiedad antes de entrar a un examen. 3. Brain Building: este nivel es tal vez uno de los más importantes y en dónde se aborda más directamente todos los temas tratados en esta tesis. Aquí se enseña al estudiante cuál es el proceso físico de aprendizaje del cerebro. Muestra cómo se forman nuevas conexiones y crecen las neuronas a partir del nuevo aprendizaje. Explica que el cerebro es como un músculo que entre más se ejercite (aprendiendo nuevas cosas y aceptando nuevos retos) tendrá un desempeño superior al normal. De la misma manera se ratifica el esfuerzo como un elemento clave en el aprendizaje, tanto para 50.

(51) afianzar los conceptos adquiridos como para lograr un crecimiento sustancial. 4. Brain Boosters: en este último nivel se explica qué es la memoria y cómo ésta ayuda en el proceso de aprendizaje. Existen diferentes tipos de memoria los cuáles pueden ser usados de acuerdo a lo que necesite el estudiante. Aquí se guiará al individuo en estrategias que le permitan usar al máximo estos recursos con el fin de desarrollar todo su potencial en el estudio. Con la ayuda de este taller interactivo se han logrado grandes adelantos en el tema de encaminar a los estudiantes hacia un growth mind-set, permitiendo mejorar el desempeño de diferentes instituciones en Estados Unidos. A continuación se presenta el testimonio de un alumno que utilizó brainology. “After Brainology, I now have a new look at things. Now, my attitude towards the subjects I have trouble in [is] I try harder to study and master the skills…. I have been using my time more wisely, studying everyday and reviewing the notes that I took on that day. I am really glad that I joined this program because it increased my intelligence about the brain. I did change my mind about how the brain works and I do things differently. I will try harder because I know that the more you try the more your brain works. The brainology program kind of made me change the way I work and study and practice for school work now that I know how my brain works and what happens when I learn. Thank you for making us study more and helping us build up our brain! I actually picture my neurons growing bigger as they make more connections.”(Dweck, 2006, 222-223) Es importante tener en cuenta que el estudiante reconoce los rasgos principales de un growth mindset es decir, sabe que entre más aprenda más inteligente será 51.