Modelo explicativo del rendimiento en matemática mediante estructuras de covarianza

Abstract

En la región noreste, como en otras zonas de Argentina, un porcentaje relevante de jóvenes que ingresan en la Universidad, poco tiempo después abandonan lo iniciado o deciden cambiar de estudios. Esta realidad, puede ser atribuida al escaso nivel de conocimientos con el que llegan a la etapa universitaria, así como a las dudas que poseen en la elección de la carrera. En este contexto, el propósito principal de la presente investigación reside en desarrollar un modelo de regresión logística que permita explicar de qué manera distintas dimensiones del constructo autoconcepto se relacionan con los resultados en Matemática. La muestra estuvo formada por jóvenes de primer año que estudian, distinta especialidades de Ingeniería, en la Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional. El estudio responde a un diseño explicativo, de estilo descriptivo mediante encuesta, de línea cuantitativa y de corte transversal. En el trabajo de campo se utilizó el test “Autoconcepto Forma 5”, compuesto por treinta (30) afirmaciones, organizadas en seis (6) ítems para cada una de las cinco (5) áreas consideradas (Académica, Social, Emocional, Familiar y Física). En la etapa empírica, los análisis estadísticos (descriptivos, psicométricos e inferenciales) permitieron conocer ciertas características de las dimensiones de la prueba, los índices de consistencia interna de cada una de ellas y del instrumento en su conjunto, así como determinar el modelo logístico que mejor se ajusta a los datos muestrales. El concepto de la curva ROC ha sido empleado con el fin de mostrar la capacidad global que el modelo posee para explicar los resultados del rendimiento académico. En definitiva, la metodología implementada ha permitido contrastar que la prueba aplicada es un instrumento confiable, que posee validez predictiva para describir la variabilidad de los resultados en el área de Matemática, a partir de los distintos tipos de autoconcepto utilizados.