Uso del Matlab, clases de reforzamiento y rendimiento académico en estudiantes de análisis matemático - USP 2017

Descripción del Articulo

La presente investigación titulada: Uso del Matlab, Clases de Reforzamiento y Rendimiento Académico en estudiantes de Análisis Matemático-Usp 2017; corresponde al tipo de estudio básico, debido a que va a enriquecer el conocimiento científico y contribuir a la mejora del nivel académico de los estud...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Fernandez Celestino, Edgar Esau
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad San Pedro
Repositorio:USANPEDRO-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.usanpedro.edu.pe:USANPEDRO/10921
Enlace del recurso:http://repositorio.usanpedro.edu.pe/handle/USANPEDRO/10921
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Matlab
clases de reforzamiento
rendimiento académico.
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01
Descripción
Sumario:La presente investigación titulada: Uso del Matlab, Clases de Reforzamiento y Rendimiento Académico en estudiantes de Análisis Matemático-Usp 2017; corresponde al tipo de estudio básico, debido a que va a enriquecer el conocimiento científico y contribuir a la mejora del nivel académico de los estudiantes de Ingeniería. Esto es un estudio correlacional que describe la relación de las variables Clases de Reforzamiento y el Software matemático Matlab con el Rendimiento Académico. Para observar las variables se aplicó la técnica de la encuesta. El instrumento fue un cuestionario previamente sometido a una prueba piloto con 10 estudiantes para determinar la confiabilidad mediante el alfa de Cronbach. El resultado de la prueba arrojó un coeficiente de 0,735 para la primera variable (Matlab) y de 0,810 para la segunda variable (Clases de reforzamiento); en ambos casos se obtuvo confiabilidad. Para el Rendimiento académico se observó el promedio final de la asignatura. Para la prueba de hipótesis se utilizó la prueba estadística del coeficiente de Correlación por rangos de Spearman con ayuda del SPSS. Los resultados de la investigación demuestran una relación positiva moderada de 0,388 entre las variables: Matlab, Clases de Reforzamiento y el Rendimiento Académico. Esto significa que la inclusión del Matlab y la participación a Clases de reforzamiento produce un nivel de Rendimiento regular, con un margen de error del 5% y un 95% de confianza.
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