A Study on Academic Achievement in Mathematics

Authors

  • Jorge Daniel Mello Román Universidad Nacional de Concepción
  • Adolfo Hernández Estrada Universidad Complutense de Madrid

DOI:

https://doi.org/10.24320/redie.2019.21.e29.2090

Keywords:

Academic achievement, statistical models, Mathematics teaching

Abstract

This paper seeks to explain academic achievement in Mathematics based on individual student characteristics. The study takes the case of Paraguay, a country below the regional average in recent international assessments of learning achievement in mathematics by basic-level students (students in Educación Escolar Básica). A questionnaire was administered to 899 students of the third cycle of basic-level education (7th, 8th, and 9th grades) from both public and private schools in the district of Concepción. Two statistical modeling techniques were employed on observable variables: decision trees and multiple linear regression. It is concluded that academic achievement in mathematics is largely explained by students’ learning in a classroom setting and perception of their own ability.

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References

Anguita, J. C., Labrador, J. R. y Campos, J. D. (2003). La encuesta como técnica de investigación. Elaboración de cuestionarios y tratamiento estadístico de los datos (I). Atención primaria, 31(8), 527-538.
Bencardino, C. M. (2012). Estadística y muestreo. Colombia: Ecoe Ediciones.
Berlanga-Silvente, V., Rubio-Hurtado, M. J. y Baños, R. V. (2013). Cómo apolicar árboles de decisión en SPSS. Revista d'Innovació i Recerca en Educació, 6(1), 65-79. Recuperado de http://revistes.ub.edu/index.php/REIRE/article/view/reire2013.6.1615
Blestel, É. (2015). Guaraní aquí. Jopara allá: Reflexiones sobre la (socio) lingüística paraguaya (Fondo hispánico de lingüística y filología, 19). Berna, Suiza: Peter Lang.
Bojórquez, L. R., Quiroz, A. U. y Quiroz, V. M. U. (2014, julio). Las actitudes positivas y negativas de los estudiantes en el aprendizaje de las matemáticas, su impacto en la reprobación y la eficiencia terminal. 2do. Congreso Internacional: Espacio Común de Formación Docente.
Carreto, R. R., Jaimes, F. G., Hernández, F. J. A., Rosas, F. S. y Ignacio, O. F. T. (2014). Un modelo empírico para explicar el desempeño académico de estudiantes de bachillerato. Perfiles Educativos, 36(146), 45-62. Recuperado de https://www.iisue.unam.mx/perfiles/numeros/2014/146
Corea, N. C. (2001). Régimen de vida de los escolares y rendimiento académico. Tesis doctoral. Universidad Autónoma de Barcelona. Recuperado de http://www.tdx.cat/handle/10803/5002
Covington, M. (1984). The motive for self-worth. En R. Ames y C. Ames (Eds.), Research on Motivation in Education. Student Motivation. Nueva York: Academic Press.
De la Orden, A., Olivero, L., Mafokozi, J. y González, C. (2001). Modelos de investigación del bajo rendimiento. Revista Complutense de Educación, 12(1), 159-178. Recuperado de https://revistas.ucm.es/index.php/RCED/article/view/RCED0101120159A/16866
Fullana, J. (2008). La investigació sobre l’exit i el fracàs escolar des la perspectiva dels factors de risc. Implicacions per a la recerca i la pràctica educatives [La investigación sobre el éxito y el fracaso escolar desde la perspectiva del factors de riesgo. Implicaciones para la investigación y la práctica educativa]. Tesis Doctoral, Universidad de Girona. Recuperado de https://www.tesisenred.net/handle/10803/7980
Hernández, E. y González, M. J. (2011). Modelo de ecuación estructural que evalúa las relaciones entre el estatus cultural y económico del estudiante y el logro educativo. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 13(2), 188-203. Recuperado de https://redie.uabc.mx/redie/article/view/290
López, A., Marqués, J. y Martínez, A. (1985). El fracaso escolar-percepciones y vivencias. Valencia, España: Institució Alfons El Magnánim.
Meyers, L. S., Gamst, G. C. y Guarino, A. J. (2013). Performing data analysis using IBM SPSS. Australia: John Wiley & Sons.
Ministerio de Educación del Perú (2017). CRECER 98, Medición de la Calidad de los Aprendizajes. Recuperado de http://umc.minedu.gob.pe/crecer-98/
Ministerio de Educación y Cultura. (2010). Programas de Estudios. Área de Matemáticas. 7o., 8o., 9o. grados. Asunción, Paraguay: Autor.
Navarro, R. E. (2003). El rendimiento académico: concepto, investigación y desarrollo. Revista Electrónica Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 1(2), 1-15. Recuperado de http://www.red-redial.net/referencia-bibliografica-36504.html
Planck, B. y Aliaga, V. (2013). Variables predictoras del rendimiento académico de los alumnos de primer año de las carreras de Humanidades de la Universidad de Atacama, Chile. Revista Internacional de Investigación en Ciencias Sociales, 9(2), 207-220. Recuperado de http://revistacientifica.uaa.edu.py/index.php/riics/article/view/178
Porcel, E. A., Dapozo, G. N. y López, M. V. (2010). Predicción del rendimiento académico de alumnos de primer año de la FACENA (UNNE) en función de su caracterización socioeducativa. Revista Electrónica De Investigación Educativa, 12(2), 1-21. Recuperado de https://redie.uabc.mx/redie/article/view/264
Ruiz, J. S. y Ursini, S. (2010). Actitudes hacia las matemáticas y matemáticas con tecnología: estudios de género con estudiantes de secundaria. Revista Latinoamericana de Investigación en Matemática Educativa, 13(4-II), 303-318.
UNESCO. (2014). Primera entrega de resultados TERCE: comparación de resultados del segundo y tercer estudio regional comparativo y explicativo SERCE y TERCE 2006-2013. Santiago de Chile: Autor.

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Published

2019-09-30