CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO
A. LAS CAUSAS DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO
1.10. FACTORES DE IMPACTO EN EL RENDIMIENTO
PERCEPCIONES DE LOS ESTUDIANTES
A. ALGUNAS CONSIDERACIONES SOBRE LOS FACTORES CONDICIONANTES DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO UNIVERSITARIO
En la contemporaneidad se han abandonado los enfoques reduccionistas que intentan analizar el rendimiento académico desde una variable única. Existe un generalizado consenso, enmarcado en el paradigma de la complejidad, acerca de que el rendimiento académico de los alumnos en todos los niveles educativos está sobre-determinado por múltiples factores interrelacionados.
A nivel mundial algunos autores se han enfocado en la búsqueda y análisis de los factores preponderantes. En este recorrido se destaca el estudio de Garbanzo Vargas (2007) que sostiene la existencia de diferentes aspectos asociados al rendimiento académico, tanto internos como externos al individuo y los agrupa en factores de orden social, cognitivo y emocional, y los clasifica en tres determinantes: sociales, personales e institucionales.
Una investigación de la autora en la Universidad de Costa Rica, da cuenta de estas evidencias de impacto en el desempeño estudiantil:
Tabla N° 06. Esquema de la elaboración a partir del estudio de Guiselle María Garbanzo Vargas, en su escrito publicado en el 2007 “Factores asociados al Rendimiento Académico en estudiantes universitarios, una reflexión desde la
Calidad de la Educación Superior Pública”, Universidad de Costa Rica.
Los factores personales se concentran en características de género, edad y demás variables demográficas sumada a la Competencia cognitiva, definida como la autoevaluación de la propia capacidad del individuo para cumplir una determinada tarea cognitiva, su percepción sobre su capacidad y habilidades intelectuales. Relacionada con la influencia ejercida en el entorno familiar, incide en distintas variables que se asocian con el éxito académico tales como: la persistencia, el deseo del éxito, expectativas académicas del individuo y la motivación. La Motivación, aludida por Garbanzo Vargas (2007) fue categorizada en intrínseca, extrínseca, atribuciones causales y percepciones de control.
La motivación intrínseca se presenta en aquellos estudiantes para quienes el estudio significa un disfrute por el saber, mostrando una alta capacidad de concentración y compromiso académico. La motivación extrínseca, se relaciona con factores externos como el tipo de universidad, los servicios que
ofrece la institución, el compañerismo, el ambiente académico, la formación del docente y condiciones económicas entre otras.
Por su parte las Atribuciones causales se relacionan a la percepción que tiene el individuo sobre el desarrollo de la inteligencia (construida o casual) y, en consecuencia, de los resultados académicos. Las Percepciones de control interno ocurren cuando el alumno percibe que el resultado depende de su propio esfuerzo, o de otras personas, o es desconocido, cuando no se tiene idea de quién depende el resultado. El Bienestar psicológico, da cuenta de un estado de equilibrio y ausencia de patologías emocionales/psicológicas, más allá de los cuadros considerados normales de neurosis, emerge como factor de base en el rendimiento.
Respecto de la Asistencia a clases tiene impacto en la motivación y que la ausencia se relaciona con problemas de repetición y abandono a los estudios.
La variable Inteligencia impone una comprensión de la misma en sentido amplio, no solo como resultado de pruebas de comprensión verbal y razonamiento matemático sino también en sentido amplio incluyendo las concepciones de inteligencia emocional y social. Las Aptitudes se asocian a habilidades para realizar determinadas tareas por parte del estudiante mediante diferentes pruebas. (Castejón, Pérez, 1998 en Garbanzo Vargas 2007.)
Las dimensiones en el rendimiento académico se han sistematizado conforme a criterios diversos.
La tipología clásica los agrupa en factores inherentes al alumno, al profesor y a la organización académica (Gonzáles Tirados en Tejedor Tejedor:
2003:6). En un estudio reciente de estos autores en la Universidad de Salamanca, concentraron el análisis de los factores que a continuación se sistematizan en esta tabla:
Tabla N° 07. Esquema de elaboración partir del estudio “Causas del bajo rendimiento del estudiante universitario” (en opinión de los profesores y alumnos). Francisco Javier Tejedor y Ana García-Valcárcel Muñoz-Repiso -Universidad de Salamanca). En el estudio
de Valle Arias et al, resalta la clasificación en variables endógenas y exógenas.
Tabla N° 08. Esquema de la elaboración a partir del estudio “Variables congnitivo- motivacionales, enfoques de aprendizaje y rendimiento académico”. Valle Arias, Antonio; González Cabanach, Ramón, Núñez Pérez, José C. González-Pienda, Julio
Antonio. Universidad de la Coruña, Universidad de Oviedo (1998).
2.6.4. DEFINICIÓN DE TERMINOS BÁSICOS
TICs: Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) es un concepto que tiene dos significados. El término tecnologías de la información se usa a menudo para referirse a cualquier forma de hacer
cómputo. Como nombre de un programa de licenciatura, se refiere a la preparación que tienen estudiantes para satisfacer las necesidades de tecnologías en cómputo y comunicación de gobiernos, seguridad social, escuelas y cualquier tipo de organización.
ACCESO RELACIONAL CIENTÍFICO TECNOLÓGICO: Vinculado con los requisitos previos que necesitan tener del proceso de enseñanza en que se pretende incidir con las tecnologías.
ENSEÑANZA: La enseñanza efectiva requiere de entender qué saben los estudiantes y qué necesitan aprender. A partir de ello, hay que retarlos y apoyarlos para que logren una buena formación.
APRENDIZAJE: Los estudiantes necesitan aprender materias entendiéndolas e interpretándolas cognitivamente, deben construir conocimientos de manera activa, a partir de sus experiencias y el saber anterior.
EVALUACIÓN: La evaluación tiene que apoyar el aprendizaje de conceptos importantes, además de suministrar información útil tanto a los docentes como a los estudiantes.
TECNOLOGÍA: En su sentido más amplio, resulta esencial en la enseñanza y el aprendizaje, porque influye en las materias que se enseñan y mejora el proceso de aprendizaje de los estudiantes. Las tecnologías específicas como, por ejemplo, las electrónicas (calculadoras y computadoras) son herramientas muy útiles para enseñar, aprender y hacer matemáticas.
CURRÍCULO: Es mucho más que una colección de actividades. Debe ser coherente y centrado en temas importantes que estén bien articulados en los diferentes grados educativos.
CAPÍTULO III
OBJETIVOS, HIPÓTESIS Y VARIABLES
3.1. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN 3.1.1. OBJETIVO GENERAL
Determinar el grado de relación del uso de las TICs en el proceso de enseñanza – aprendizaje y el Rendimiento Académico de los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC.
3.1.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
A. Conocer como es el uso de las TICs en el proceso de enseñanza – aprendizaje de los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC.
B. Conocer como es el Rendimiento Académico de los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC.
3.2. HIPÓTESIS
3.2.1. HIPÓTESIS GENERAL
El grado de relación del uso de las TICs en el proceso de Enseñanza – Aprendizaje y el Rendimiento Académico de los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC, es positivo.
3.2.2. HIPÓTESIS ESPECÍFICAS
A. El uso de las TICs en el proceso de enseñanza – aprendizaje de los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC, es deficiente.
B. El Rendimiento Académico de los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC, es regular.
3.3. VARIABLES E INDICADORES
3.3.1. IDENTIFICACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES
VARIABLE INDEPENDIENTE (x):
Uso de las TICs en el Proceso de Enseñanza – Aprendizaje.
VARIABLE DEPENDIENTE (y):
Rendimiento Académico.
3.3.2. OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES E INDICADORES Tabla N° 09. Variable Independiente
VARIABLES DIMENSIÓN DEFINICIÓN
OPERACIONAL INDICADORES INFORM
ANTES
INSTRUM ENTOS
Variable Independiente:
Uso de las TICs en el Proceso de Enseñanza – Aprendizaje.
Software
Equipamiento lógico o soporte lógico de un sistema
informático, que comprende el conjunto de los componentes lógicos
Aplicativos de escritorio (MS Office Word, Excel, Power Point, Access)
Páginas Web
(Películas, entrevistas, documentales, Foros, Chats)
Filtros académicos (Proquest)
Correo electrónico
Blogs académicos
Wikis
Comunidades
virtuales (Zonas de descarga libre)
Apps de comunicación inalámbrica
Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA)
Redes Sociales (My Space, Facebook, Linkedln, Twitter)
Apps Educativos
Polimedia
Estudiantes, Docentes Jefe de la Dirección de Calidad Educativa Docentes Cuestionario Base de Datos de la Dirección de Calidad Educativa
Hardware
Equipamiento físico o soporte físico de un sistema
informático, que comprende el conjunto de los componentes duros.
Cableado de fibra óptica para ancho de banda
Terminales Wi - Fi
Televisores inteligentes
Video proyectores
Ordenadores
Reproductores multimedia
Estudiantes, Docentes Jefe de la Dirección de Calidad Educativa Cuestionario BasedeDatosdela DireccióndeCalidad Educativa Base de Datos de Jefatura de Departamento
Tabla N° 10. Variable Dependiente
VARIABLES DIMENSIÓN DEFINICIÓN
OPERACIONAL INDICADORES INFORMANTES INSTRUMENTOS
Variable Dependiente:
Rendimiento Académico.
Evaluación de Entrada
Evaluación
diagnostica antes del desarrollo temático de la asignatura
Reporte de evaluación de entrada
Oficina de Evaluación y del Aprendizaje Estudiantes Cuestionario Examen
Parcial
Evaluación de la primera parte temática de la asignatura con peso ponderado de 50%
Reporte de evaluación del examen parcial
Examen Final
Evaluación de la segunda parte temática de la asignatura con peso ponderado de 50%
Reporte de evaluación del examen final
Evaluaciones del
Consolidado 1
Evaluación de Tarea Académica (TA) con peso ponderado de 30% y Control de Lectura (CL) con peso ponderado de 20%
hasta la semana 4
Reporte de evaluación de las
calificaciones del
consolidado 1
Evaluaciones del
Consolidado 2
Evaluación de Tarea Académica (TA) con peso ponderado de 30% y Control de Lectura (CL) con peso ponderado de 20%
hasta la semana 8
Reporte de evaluación de las
calificaciones del
consolidado 2
Evaluaciones del
Consolidado 3
Evaluación de Tarea Académica (TA) con peso ponderado de 30% y Control de Lectura (CL) con peso ponderado de 20%
hasta la semana 12
Reporte de evaluación de las
calificaciones del
consolidado 3
Evaluaciones del
Consolidado 4
Evaluación de Tarea Académica (TA) con peso ponderado de 30% y Control de Lectura (CL) con peso ponderado de 20%
hasta la semana 16
Reporte de evaluación de las
calificaciones del
consolidado 4
La variable uso de las TICs en el Proceso de Enseñanza – Aprendizaje en la presente investigación utilizará la escala de Likert con cinco niveles:
Excelente, Bueno, Regular, Deficiente, Muy deficiente.
Así se tiene:
- Uso de las TICs en el Proceso de E-A Excelente.
- Uso de las TICs en el Proceso de E-A Bueno.
- Uso de las TICs en el Proceso de E-A Regular.
- Uso de las TICs en el Proceso de E-A Deficiente.
- Uso de las TICs en el Proceso de E-A Muy Deficiente.
El parámetro de medición del uso de las TICs en el Proceso de E-A es el promedio ponderado de las puntuaciones obtenidas como resultado del cuestionario realizado a ésta variable.
La variable Rendimiento Académico en la presente investigación asume cinco niveles: Excelente, Bueno, Regular, Deficiente, Muy deficiente.
Así se tiene:
- Rendimiento Académico Excelente.
- Rendimiento Académico Bueno.
- Rendimiento Académico Regular.
- Rendimiento Académico Deficiente.
- Rendimiento Académico Muy Deficiente.
El parámetro de medición del Rendimiento Académico, es el promedio ponderado de las puntuaciones otorgadas por las Oficinas de Evaluación y del Aprendizaje y la oficina de Registros Académicos.
CAPÍTULO IV
MÉTODO DE INVESTIGACIÓN
4.1. MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN
4.1.1. MÉTODO GENERAL
El método de la investigación que se empleó como base estructural es el método científico, que nos orientó como deberíamos realizar una investigación del tipo: INDUCTIVO – DEDUCTIVO, además de ser ANALÍTICO – SINTÉTICO por la forma de analizar los hechos o fenómenos y relacionarlos con las bases teóricas del marco conceptual, asumiendo categorías cognitivas de síntesis.
4.1.2. MÉTODO ESPECÍFICO
Se utilizó el: MÉTODO CUALITATIVO, en razón que los datos obtenidos, se tratan de datos descriptivos y susceptibles de interpretación, por ser datos categoriales y que se sometieron a un análisis estadístico, es decir determinar el grado de relación del uso de las TICs en el proceso de enseñanza – aprendizaje y el Rendimiento Académico de los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC.
Asimismo, mediante la observación se intentará captar aquellos aspectos que son más relevantes al fenómeno o hecho a investigar, recopilando los datos que se estimen pertinentes, la investigación tiene carácter cualitativo debido a que la realidad está en relación con las variables de estudio.
4.2. METODOLOGÍA.
4.2.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN
El tipo de investigación de acuerdo a las variables propuestas y el objetivo general y específicos de la investigación es de tipo: DESCRIPTIVO.
R. Hernández. (2006). Metodología de la Investigación.
4.2.2. NIVEL DE INVESTIGACIÓN
El nivel de investigación en función al grado de profundidad y alcance corresponde al nivel: RELACIONAL.
R. Hernández. (2006). Metodología de la Investigación.
4.2.3. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
El diseño de investigación en función a las preguntas de investigación, cumplimiento de objetivos y sometimiento de hipótesis a prueba corresponde a el nivel: NO EXPERIMENTAL – TRANSVERSAL.
R. Hernández. (2006). Metodología de la Investigación.
4.2.4. ESTRATEGIAS PARA LA PRUEBA DE HIPÓTESIS
Las estrategias adoptadas para la prueba de hipótesis están en función al diseño de la investigación elegido, en consecuencia, el diseño correspondiente a la investigación realizada a la Universidad Continental E.A.P de Administración.
Al esquematizar el diseño descriptivo comparativo, obtenemos el siguiente diagrama:
Diseño Comparación
M1 O1 ~ ~ ~
M2 O2 O1 = O2 = O3 = O4
M3 O3 ≠ ≠ ≠
M4 O4
Dónde:
M1, M2, M3 y M4 representan cada una de las muestras (Administración y Finanzas, Administración y Marketing, Administración y Negocios Internacionales, Administración y Recursos Humanos)
O1, O2, O3 y O4 representan la información (observaciones) recolectadas en cada una de las muestras, las que pueden ser iguales (=), diferentes (≠) o semejantes (~) con respecto a la otra. Luego al esquematizar el diseño Correlacional, propongo lo siguiente:
En la Muestra de Adm. y Finanzas En la Muestra de Adm. y Marketing
X1 X1
M1 r ; M2 r
X2 X2
En la Muestra de Adm. y Neg. Internac. En la Muestra de Adm.
y RR. HH.
X1 X1
M3 r y M4 r
X2 X2
Dónde:
M1, M2, M3 y M4: Representan a cada una de las muestras.
X1 y X2: Representan la información (observaciones) recolectadas en cada una de las muestras respecto al uso de las TICs en el Proceso de Enseñanza – Aprendizaje y el Rendimiento Académico.
r: Representa la correlación que existe entre X1 y X2.
4.2.5. POBLACIÓN Y MUESTRA 4.2.5.1. POBLACIÓN
Muestra no probabilística, de tipo por conveniencia, pues se tienen los datos de los estudiantes participantes en los grupos que han culminado sus estudios en los ciclos académicos 2014 - I y 2014 – II, entre los ciclos de 1° a 9° respectivamente.
4.2.5.2. MUESTRA
La población de estudio de la presente investigación está constituida por los docentes de la E.A.P. de Administración de la UC y los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC.
Tabla N° 11. Número de docentes de la E.A.P. de Administración
E.A.P. de Administración / mención N° de
Docentes Administración y Finanzas (Plan de estudios 2010) 09 Administración y Marketing (Plan de estudios 2010) 20 Administración y Negocios Internacionales (Plan de estudios 2010) 18 Administración y Recursos Humanos (Plan de estudios 2010) 17 Marketing y Negocios Internacionales (Plan de estudios 2007) 19
TOTAL 83
Fuente: Dirección Académica de la E.A.P. de Administración. Año 2015.
Muestra:
Respecto al número de docentes de la E.A.P. de Administración que suman un total de 83 y en vista de que la población es pequeña se tomará para el estudio a la totalidad de éstos, es decir realizó un CENSO.
Tabla N° 12. Número de estudiantes por ciclos de la E.A.P. de Administración.
E.A.P. de Administración / mención / plan de
estudios N° de
estudiantes
% Proporcional
Muestra estratificada Administración y Finanzas (Plan de estudios
2012) 354 19.83 63
Administración y Marketing (Plan de estudios
2012) 295 16.53 52
Administración y Negocios Internacionales
(Plan de estudios 2012) 554 31.04 98
Administración y Recursos Humanos (Plan de
estudios 2012) 136 7.62 24
Marketing y Negocios Internacionales (Plan de
estudios 2007) 446 24.99 79
TOTAL 1785 100.00 317
Fuente: Dirección Académica de la E.A.P. de Administración. – Año 2015.
Elaboración propia.
Respecto al número de estudiantes de la E.A.P. de Administración que suman un total de 1785 aplicaré la siguiente fórmula para hallar la muestra:
Dónde:
N = Total de la población Z2 = Nivel de confianza de 95%
p = Proporción esperada q = Complemento de p (1 - p) E2 = Precisión de la investigación Entonces:
N = 1785 Z2 = (1.96)2 p = 0.50 q = 0.50 E2 = (0.05)2
Remplazando:
Se obtiene:
n = 316.0608
n = 317 estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC.
4.2.6. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
En relación a la naturaleza del trabajo de investigación se utilizaron las siguientes técnicas e instrumentos:
Tabla N° 13: Técnicas e instrumentos de recolección de datos
TÉCNICA INSTRUMENTO DATOS QUE SE OBSERVARON
Observación Fichas de observación.
Nos permitió determinar el grado de relación del uso de las TICs en el proceso de enseñanza – aprendizaje y el Rendimiento Académico de los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC.
Encuesta
Fichas de encuestas
Cuestionario de uso de TICs.
Cuestionario de
Proceso de
Enseñanza- Aprendizaje.
Con la aplicación de estos instrumentos nos permitieron: Conocer como es el uso de las TICs en el proceso de enseñanza – aprendizaje de los estudiantes de la E.A.P.
de Administración de la UC.
Evaluación
Ficha de
sistematización de las encuestas.
Al aplicar las pruebas evaluativas nos permitieron recoger información sobre como es el Rendimiento Académico de los estudiantes de la E.A.P. de Administración de la UC.
4.2.7. PROCEDIMIENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
Se utilizaron las técnicas de análisis documental y entrevistas a funcionarios con responsabilidad en la gestión de los docentes y estudiantes.
4.2.8. TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE LOS DATOS
Las técnicas que nos permitieron el procesamiento y análisis de datos, se realizaron considerando las técnicas de conteo y tabulación de las muestras tomadas, empleando la media, moda y mediana, como parte de la estadística descriptiva en las dos secciones de experimentación, asimismo se utilizaron las técnicas de la estadística de dispersión para los resultados de la varianza, desviación estándar, coeficiente de variación y las medidas de asimetría (Coeficiente de Pearson).
Igualmente se utilizó la estadística inferencial (Hipótesis nula “H0” y la Hipótesis Alternativa “H1”), con la regla de decisión y su respectivo intervalo de confianza del 95% (x = 0,5 con un error de 5%) y su interpretación en base a los datos obtenidos. Una vez obtenidos los datos, se procedió a analizar cada uno de ellos, atendiendo a los objetivos y variables de la investigación, de manera tal que se contrastó la hipótesis con variables y objetivos planteados, demostrando así la validez o invalidez de estas. Al final se formularon las conclusiones y sugerencias para mejorar la problemática investigada.
En la tabla se presentan los elementos estadísticos empleados en la investigación:
Tabla N° 14. Elementos estadísticos empleados en la investigación
Nº ESTADÍGRAFOS FÓRMULAS
ESTADÍSTICAS SÍMBOLOS 01 Media
Aritmética de los datos agrupados
n x X
fX = Media Aritmética.
X = Valor Central o Punto Medio de cada clase.
f = Frecuencia de cada clase.
f.x.= Sumatoria de los productos de la frecuencia en cada clase multiplicada por el punto medio de ésta.
n = Número total de frecuencias.
02 Desviación Estándar Muestral para datos
agrupados
1 n x S f
2 n
x f 2
S = Desviación estándar muestral.
x = Punto medio de una clase.
f = Frecuencias de clase.
n = Número total de observaciones de la muestra.
4.2.9. DESCRIPCIÓN DEL PROCESO DE LA PRUEBA DE HIPÓTESIS
Con respecto a las informaciones presentadas como gráficos y cuadros, se formularon apreciaciones objetivas. Las apreciaciones correspondientes a informaciones del domino de las variables que han sido cruzadas en una determinada hipótesis, fueron usadas como premisas para contrastar, esa hipótesis. Se usó el coeficiente de correlación de Pearson (r2), porque la investigación está referida a la medida de relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. Las apreciaciones y conclusiones resultantes del análisis, fundamentaron cada parte de la propuesta de solución al problema que dio inicio a la presente investigación, que están presentadas en forma de recomendaciones.
CAPITULO V RESULTADOS
5.1. RESULTADOS DE PRUEBA Y PRUEBA DE HIPÓTESIS – INTERPRETACIÒN.
Los resultados de las pruebas se presentan, luego de estructurar los gráficos (Histogramas y Polígonos) que provienen de las tablas de frecuencias, donde se ha calculado estadísticamente la Media, Mediana y Moda respectivamente.
Dichos resultados se evidencias con los cálculos de las medidas de dispersión y el coeficiente de variación.
Estos resultados van a continuación de los gráficos estadísticos para cada pregunta aplicada en sección respectiva, siendo en total 2 secciones, 01 sección que corresponden a los resultados de prueba y 01 sección que describe la prueba de hipótesis.
Las técnicas que nos permitieron el procesamiento y análisis de datos, se realizaron considerando las técnicas de conteo y tabulación de las muestras tomadas, empleando la media, moda y mediana, como parte de la estadística descriptiva en las dos secciones de experimentación, asimismo se utilizaron las técnicas de la estadística de dispersión para los resultados de la varianza, desviación estándar, coeficiente de variación y las medidas de asimetría (Coeficiente de Pearson).
Igualmente se utilizó la estadística inferencial (Hipótesis nula “H0” y la Hipótesis Alternativa “H1”), con la regla de decisión y su respectivo intervalo de confianza del 95% (x = 0,5 con un error de 5%) y su interpretación en base a los datos obtenidos.
Una vez obtenidos los datos, se procedió a analizar cada uno de ellos, atendiendo a los objetivos y variables de la investigación, de manera tal que se contrastó la hipótesis con variables y objetivos planteados, demostrando así la validez o invalidez de estas.