Factores asociados al rendimiento académico de estudiantes en matemáticas de una universidad del Cusco, utilizando componentes principales y regresión logística, 2023

Descripción del Articulo

El presente estudio tiene como objetivo identificar los factores que determinan el rendimiento académico en una asignatura de matemáticas de una universidad del Cusco. Se emplean técnicas de análisis de componentes principales y regresión logística para abordar esta problemática, la investigación es...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Cusihuallpa Puma, Lucy
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
Repositorio:UNSAAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/9010
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12918/9010
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Rendimiento académico
Regresión logistica
Componentes principales
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:El presente estudio tiene como objetivo identificar los factores que determinan el rendimiento académico en una asignatura de matemáticas de una universidad del Cusco. Se emplean técnicas de análisis de componentes principales y regresión logística para abordar esta problemática, la investigación es importante para comprender y abordar las dificultades en el rendimiento académico en la asignatura de matemáticas, con la finalidad de contribuir a soluciones efectivas; se seleccionaron 205 estudiantes de una universidad del Cusco que cursaron la primera asignatura de matemáticas en el semestre 2023-1. Los resultados revelan los datos sociodemográficos significativos, como la edad promedio de 19,04 años y un 68,3% de aspirantes a obtener un doctorado. Se destaca que el 43,9% de los estudiantes considera inadecuada la preparación en matemáticas por parte de sus profesores de secundaria. Las conclusiones después de aplicar el análisis de Componentes Principales a los ítems de las dimensiones de hábitos de estudio, recursos auxiliares y factores personales están dados. En hábitos de estudio se identificaron 4 subcomponentes, en recursos auxiliares 3, y en factores personales 4; mientras que con el modelo de Regresión Logística el análisis reveló factores críticos que influyen en el éxito académico en la asignatura de matemáticas. La percepción positiva del rendimiento y obstáculos (F2C2), la ansiedad social en matemáticas (F3C2), la actitud hacia el estudio y claridad de metas (F3C4), y las estrategias de estudio ineficientes (F1C4) se identificaron como determinantes del éxito académico.
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