Autores
Eduardo Mejía Carbonel, Lennia Matos y Rafael Gargurevich
Descripción
La investigación busca determinar la relación entre las variables de tipo cognitivo (creencias epistemológicas), de tipo motivacional (autoeficacia matemática), las emociones de logro (disfrute, aburrimiento y ansiedad) y el desempeño en el curso de matemática de universitarios de primer año de una universidad privada de Lima – Perú.
Las creencias epistemológicas en matemática son representaciones individuales que cada persona tiene sobre el origen, la naturaleza del conocimiento de la matemática.La autoeficacia matemática se refiere a la creencia que posee una persona sobre su capacidad para realizar tareas y resolver problemas matemáticos con éxito. Por último, las emociones de logro son aquellas emociones que se experimentan en relación con actividades y resultados del aprendizaje, en el caso de la investigación, en matemática.
La muestra estuvo compuesta por 1160 estudiantes de primer año, 524 varones y 636 mujeres de diferentes facultades de una universidad privada de Lima. Las edades fluctúan entre 16 años y 33 años con 8 meses (M =18.5 años;D.E.=1.5 años). Los instrumentos aplicados fueron la Escala de autoeficacia matemática (Usher y Pajares, 2009), el cuestionario de emociones de logro (Pekrun, Goetz y Perry, 2005) y cuestionario de creencias epistemológicas en matemática (Walker, 2007). Los instrumentos cuentan con evidencias de validez de constructo y confiabilidad (consistencia interna). Los instrumentos se aplicaron virtualmente por medio de un correo electrónico en el que se invitaba a los estudiantes a participar de la investigación respondiendo un cuestionario, previo consentimiento informado que explicaba los objetivos de investigación y el carácter voluntario de su participación. La investigación contó con la autorización del Comité de Ética.
En los resultados, se encontraron correlaciones significativas entre la autoeficacia matemática (.49), disfrute (.19), ansiedad (-.17), aburrimiento (-.18), creencia de conocimiento relativo (.10) y habilidad innata (-.10) y el rendimiento académico (calificación final del curso).
El análisis de senderos mostró que las creencias epistemológicas de conocimiento relativo predicen de manera positiva la emoción de disfrute y la autoeficacia matemática, en tanto que las creencias de habilidad innata predicen de manera positiva las emociones de ansiedad y aburrimiento. La autoeficacia matemática predice de forma positiva la emoción de disfrute y de forma negativa las emociones de ansiedad y aburrimiento, así como predice sobre la calificación final del curso de matemática. Por último, se aprecia que la emoción de ansiedad predice negativamente el rendimiento en la referida asignatura.
Los resultados de este trabajo corroboran de manera global las investigaciones realizadas sobre las variables aplicadas de forma parcial. Se resalta la importancia de las creencias epistemológicas como predictor de la calificación del curso de matemática con la mediación de las emociones y de la autoeficacia matemática. Por otro lado, el rol predictor de la autoeficacia matemática, así como de forma negativa de la emoción de ansiedad en el rendimiento en el curso.
Se discute de qué forma se puede mejorar el desempeño matemático a través de prácticas educativas que incentiven creencias epistémicas sofisticadas, reconocimiento de las emociones cuando se aprende la asignatura y el incentivo de la autoeficacia matemática.
Palabras clave: Creencias epistemológicas en matemática, autoeficacia matemática, emociones de logro
13 Comentarios
¡Felicitaciones por el trabajo, muy interesante! Me interesaría consultar por la muestra. ¿Los estudiantes que participaron del estudio pertenecían a facultades donde la matemática como asignatura tiene un rol central en la carrera? ¿Se seleccionaron estudiantes solo del primer año de la carrera por alguna razón? ¿Es en ese año donde cursan la asignatura de matemática? Finalmente, quisiera consultarles la razón por la que transformaron las notas del curso a puntaje z.
Me gustó mucho el trabajo! Me quedé con ganas de conocer más sobre los instrumentos utilizados, podrían detallar un poco más las propiedades psicométricas de los mismos? Podrían compartir por aquí la referencia completa del instrumento original presentado como Walker (2007)?, no lo pude visualizar en la lista de referencias en la presentación y me interesa leer el artículo. Por último, no se encontró una mediación de la autoeficacia académica entre las creencias epistemológicas de habilidad innata y el rendimiento?
Hola Agustín, gracias por tu interés en la presentación. Con respecto a tu primera consulta, me interesó el primer año, porque es el primer «escalón» de la formación universitaria y además porque es en esta etapa que todos los estudiantes llevan un curso de matemática. La asignatura, en la universidad donde se hizo el estudio, si es importante porque es parte de una de las 7 competencias que busca desarrollar la institución en los estudiantes. Sobre lo segundo, hicimos el cambio a puntaje Z como una manera de «uniformizar» la calificación ya que al tratarse de una gran cantidad de secciones, dictadas por una gran cantidad de profesores y además, los cursos de matemática no tienen el mismo contenido ya que pertenecen a diferentes facultades (Ingeniería, Economía, Administración, etc.). Esa es la razón por la que lo usamos. Cualquier consulta adicional a tu disposición.
Hola Karina, gracias por tu interés en la presentación. Voy a buscar las propiedades psicométricas de los instrumentos, en este momento no los tengo a la mano. Sobre Walker, es una tesis doctoral que se llama THE DEVELOPMENT AND CONSTRUCT VALIDATION OF THE EPISTEMOLOGICAL BELIEFS SURVEY FOR MATHEMATICS de la Oklahoma State University. Es bien interesante. Con respecto a tu otra pregunta, si se dió esta mediación, lo que tal vez sorprendió es la influencia directa con la nota final del curso. Eso es algo lo que estamos revisando, aunque en parte en algunas investigaciones si se da esta influencia directa pero no se consideraba las creencias epistemológicas. Saludos
Esto es con respecto a la prueba de autoeficacia matemática.
Se empleará la versión traducida y adaptada de Sources of self-efficacy in Mathematics de Usher y Pajares (2009) para población universitaria. Este cuestionario fue elaborado originalmente para evaluar a estudiantes de secundaria, pero es posible emplearlo en estudiantes universitarios. Para este fin Spencer (2017) revisó y adaptó la escala y el fraseo de los ítems para que resulten adecuados para esta muestra. La adaptación consistió en el cambio de algunas palabras que sean adecuadas para el contexto universitario (Por ejemplo, “tareas” por “ejercicios”, “colegio” por “universidad”). Spencer (2017) adaptó la versión traducido y adaptado al español por por Jibaja (2016). Jibaja (2016) trabajo en una muestar de estudiantes de secundaria.
La prueba consta de cuatro áreas: a) la experiencia de dominio que alude a los fracasos o éxitos obtenidos en el curso de matemática; b) las experiencias vicarias tienen que ver con la observación que hace el alumno del desempeño de otras personas y la comparación de su propia capacidad con la de sus compañeros de clase, amigos o adultos; c) la persuasión social es entendida como los mensajes positivos o negativos relacionados con la asignatura de matemáticas provenientes de personas de su entorno previamente por el alumno en relación con la asignatura de matemáticas, d) los estados fisiológicos hacen referencia a la percepción por parte del alumno de ciertos estados emocionales y fisiológicos (fatiga, estrés, ansiedad, entre otros) que son generados a partir de su exposición a diversas situaciones vinculadas al curso de matemáticas.
La escala consta de 24 ítems con la confiabilidad de las cuatro subescalas que alcanzan el 0.82 (experiencia de dominio), 0.75 (experiencias vicarias), 0.90 (persuasión social) y 0.87 (estados fisiológicos y afectivos) en el estudio realizado en estudiantes universitarios (Spencer, 2017). La validez de estudió a través de un análisis factorial exploratorio (extracción de componentes principales y rotación Varimax). Se encontró un KMO de .86 mientras que el Test de esfericidad de Bartlett fue significativo (χ2 = 2150.354, gl = 276, p <.001). Se encontraton cuatro factores con autovalores mayores a 1 (17.86%, 16.26%, 14.08%, 13.08%) los que explican el 61.28 % de la varianza total. Además, las cargas factoriales se encontraron entre .64 y .77 en la primera área, entre .66 y .86 para la segunda, entre .46 y .78 para la tercera área y entre .54 y .76 para la cuarta área. Para recoger las evidencias de confiabilidad se empleó el método de consistencia interna, encontrándose se encontró en el primer factor (dominio), un coeficiente alfa de Cronbach de .81, de .84 para experiencia vicaria, de .88 para persuasión social y de .88 para estados fisiológicos. Todas las correlaciones elemento-total corregidas alcanzaron valores iguales o mayores a .30. Al analizar la autoeficacia como un factor alcanza un coeficiente alfa de Cronbach de .90 lo que indica un excelente nivel de confiabilidad. Vale la pena comentar que las correlaciones elemento-total corregidas estuvieron entre .21y .68. Kline (1999, citado por Field, 2009) considera como aceptables valores iguales o mayores al .20. En el apéndice 3 se incluyen algunos ítems de la prueba como ejemplo.
Estimado Eduardo:
Muy interesante tu trabajo. Muchas gracias!
Tengo dos preguntas sobre las creencias epistemológicas y son las siguientes:
1) He observado en la presentación que las citas y referencias son del 2006 y la prueba del 2007. Comprendo plenamente que los autores son clásicos y probablemente destaquen en el estudio de esta variable asociada a temas directamente relacionados con las matemáticas. Realmente valioso subrayar sus propuestas. Me interesa mucho este constructo y me gustaría conocer si actualmente hay variaciones respecto a la propuesta clásica. Podrías comentarme qué autores y en qué países se estudia este constructo con mayor intensidad en los últimos años?Apreciaría mucho tus comentarios para conocer un poco más sobre esta línea de investigación tan enriquecedora.
2) En la tabla de correlaciones, si bien todas las variables muestran correlaciones significativas con rendimiento, las correlacionese de las dos dimensiones de creencias epistemológicas son significativas pero no muy altas. A qué atribuyes la magnitud de dicha asociación.
Gracias anticipadamente por tu respuesta. Saludos!
Estimada Dora:
Muchas gracias por tu interés en la presentación y las preguntas. Con respecto a tu primera pregunta, si hay varias aproximaciones a las creencias epistemológicas no solo en el caso de las matemáticas sino tambien de otras materias. Para esta investigación yo utilicé el modelo de Schommer que ha sido adapatado por Vizcaino, una profesora cubana de la cual utilicé su versión para este estudio y ella esta trabajando actualmente sobre el tema. Sin embargo, yo estoy trabajando y desarrollando una prueba pero desde el modelo que trabajaron Pintrich y Hofer. Hay varios investigadores que estan trabajando el tema por ejemplo, a nivel iberoamericano como Angel de Juanas (España), Viviana Gomez Nocetti (Chile), Luis Felipe Gomez López (México), Paula Guerra (Chile), Maria del Rosario Reyes (México), Francesc Martínez-Olmo (España) y Maria Mercedes Zanotto (México), entre otros. A nivel europeo hay muchos mas; hay un libro donde puede encontrar a los mas importantes investigadores sobre el tema que se llama Handbook of Epistemic Cognition Edited by Jeffrey A. Greene, William A. Sandoval, and Ivar Bråten (2016).
Sobre la segunda pregunta tengo varias ideas. En primer lugar y quizás la más importante considero que puede ser la complejidad del concepto de creencias epistemológicas, no es algo fácil de entender para chicos que recién ingresan a la universidad y mas aun en matemática.
Espero haber respondido a tus preguntas y cualquier consulta adicional a tu disposición.
Muchas gracias Eduardo por tus respuestas. Todo muy claro. La información sobre creencias epistemológicas muy importante. Revisaré el material mencionado. Gracias nuevamente!
Gracias a ti.
Eduardo, me parece que no has medido la capacidad predictiva de la ruta Creencias, disfrute , autoeficacia y rendimiento,
Me da la impresión de que sería la mas fuerte y con un sentido muy interesante.
Qué te parece?
Juan Antonio gracias por tu comunicación. Creo que el formato de la presentación no me permitió explayarme mucho pero estoy de acuerdo contigo, si es una ruta muy interesante. Primero, porque parte de la creencia de que fondo de que toda persona puede aprender matemática, seguido del disfrute y que se complementa con la confianza en la capacidad de aprender y lleva como consiguiente un buen rendimiento. Voy a tener que seguir buscando bibliografía donde pueda ubicar esta ruta. Un abrazo.
Eduardo, muchísimas gracias por toda la información ampliatoria sobre las propiedades de los instrumentos. Excelente síntesis de información. Me parece muy relevante situar este estudio en el primer año universitario, y en matemática. Tomando en cuenta que las creencias epistemológicas pueden variar en función de diferentes contextos instruccionales, me pregunto si hallaron diferencias en las creencias epistemológicas según carrera? Hay diferencias a nivel de las creencias epistemológicas según sexo en la muestra de estudio?
Tienen previsto a partir de los resultados de este estudio desarrollar algún tipo de intervención educativa promotora de creencias epistemológicas más sofisticadas? Han desarrollado algún estudio que aborde las creencias epistemológicas de los docentes universitarios de matemática?
Karina gracias por tus comentarios. Con respecto al primer punto es interesante lo que planteas aunque hay cierta diferencia de participación de acuerdo a las facultades. Como esta investigación todavía esta en curso lo voy a revisar. En cuanto a sexo, no hay grandes diferencias. El path analysis que presenté esta controlado por sexo y no muestra grandes diferencias cuando lo hicimos sin el control de esta variable. Con relación a lo último que mencionas, quiero conversarlo con las autoridades de la universidad porque hay varios aspectos que me interesa conversar con ellos a raíz de los resultados.
Saludos
En nombre del Equipo de Coordinación del CIAME, expresamos nuestro más sincero agradecimiento a todos/as aquellos/as que, a lo largo de estas 48 horas, dedicaron su tiempo a compartir comentarios y reflexiones sobre el trabajo presentado. Apreciamos profundamente el interés demostrado en leer el resumen y visualizar la grabación de la presentación. Igualmente, extendemos nuestro agradecimiento a los/as ponentes por elegir el CIAME como espacio para presentar sus investigaciones y experiencias. Confiamos en que este Congreso haya sido un espacio de aprendizaje, capaz de abrir nuevos interrogantes, enriquecer sus proyectos de investigación y fortalecer su compromiso en el estudio de la motivación y la emoción.
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