Análisis de redes sociales y rendimiento académico: lecciones a partir del caso de los Estados Unidos

Descripción del Articulo

El presente artículo investiga la importancia conjunta de la estructura y el contenido de las redes sociales de amistad de estudiantes de secundaria para su rendimiento académico. Se usaron datos del Estudio Nacional Longitudinal de Salud Adolescente (National Longitudinal Study of Adolescent Health...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Santos, Martín
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2010
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:Revistas - Pontificia Universidad Católica del Perú
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:revistaspuc:article/2125
Enlace del recurso:http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/debatesensociologia/article/view/2125
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes sociales
relaciones de amistad
rendimiento académico
educación
políticas educativas.
Descripción
Sumario:El presente artículo investiga la importancia conjunta de la estructura y el contenido de las redes sociales de amistad de estudiantes de secundaria para su rendimiento académico. Se usaron datos del Estudio Nacional Longitudinal de Salud Adolescente (National Longitudinal Study of Adolescent Health) de los Estados Unidos. Los métodos estadísticos utilizados fueron el análisis de regresión lineal múltiple y el análisis de efectos fijos (fixed-effects model), así como técnicas del análisis de redes sociales. Se encontró que estudiantes situados en redes sociales altamente cohesionadas superan académicamente en matemáticas e inglés a estudiantes ubicados en redes poco cohesionadas, cuando ambos tipos de actores están conectados a estudiantes muy identificados con su escuela. Sin embargo, estudiantes situados en redes poco cohesionadas superan académicamente en las mencionadas asignaturas a estudiantes posicionados en redes altamente cohesionadas, cuando ambos tipos de actores están vinculados con estudiantes poco identificados con su escuela. Estos hallazgos se dieron tanto en el análisis de regresión lineal múltiple como en el análisis de efectos fijos, lo cual les da mayor consistencia.
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