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Método de Resolución de Problemas y Rendimiento Académico en lógica matemática de los alumnos



Partes: 1, 2

  1. Diseño Experimental ("t" de Student)
  2. "r" de Pearson
  3. Prueba t de Student
  4. Prueba U de Mann-Whitney
  5. Prueba de signos de Wilcoxon
  6. Análisis de la Varianza (ANOVA)
  7. Tablas cruzadas o tablas de contingencia
  8. Chi cuadrada
  9. Ejemplos de aplicación

Diseño Experimental ("t" de Student)

  • Autor de la tesis, asesor y los jurados evaluadores:

  • Autor de la tesis : Mag. Flaviano Armando, Zenteno Ruíz

  • Asesor de tesis : Dr. Ramiro, Gutiérrez Vásquez

  • Jurados : Dr. Carlos, Chávez Vega

Dr. Roberto, Castro Gómez

Dr. Adler, Canduelas Sabrera

Dr. Manuel, Uriarte Guerra

  • Título de tesis:

"Método de Resolución de Problemas y Rendimiento Académico en lógica matemática de los alumnos de la Facultad de Ciencias de la Educación y Comunicación Social de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión de Pasco, 2005".

Grado académico de Doctor en Ciencias de la Educación

Escuela de Posgrado:

Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle

¿De qué manera el método de Resolución de Problemas influye en el Rendimiento Académico de la asignatura lógica matemática de los estudiantes del primer ciclo de la Facultad de Ciencias de la Educación y Comunicación Social de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión de Pasco?

  • Objetivo general:

Demostrar que la aplicación del Método de Resolución de Problemas mejora el Rendimiento Académico de la asignatura de lógica matemática de los estudiantes del primer ciclo de la Facultad de Ciencias de la Educación y Comunicación Social de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión de Pasco.

  • Objetivos específicos:

  • a. Determinar el rendimiento académico de la asignatura lógica matemática de los estudiantes del primer ciclo de la Facultad de Ciencias de la Educación y Comunicación Social.

  • b. Precisar las dificultades que se presentan en los distintos procedimientos al aplicar el Método de Resolución de Problemas, en la enseñanzaaprendizaje de los contenidos de la asignatura lógica matemática.

  • c. Determinar los contenidos de la asignatura lógica matemática que son más adecuados para desarrollarlo aplicando el Método de Resolución de Problemas.

  • Hipótesis de la investigación:

  • Hipótesis general: H1 "Si se aplica el Método de Resolución de Problemas, entonces mejora el Rendimiento Académico de la asignatura lógica matemática, de los estudiantes del primer ciclo de la Facultad de Ciencias de la Educación y Comunicación Social de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión de Pasco".

  • Hipótesis nula: Ho "Si se aplica el Método de Resolución de Problemas, entonces no mejora el Rendimiento Académico de la asignatura lógica matemática, de los estudiantes del primer ciclo de la Facultad de Ciencias de la Educación y Comunicación Social de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión de Pasco".

  • Variables de investigación, operacionalización de variables:

  • Variable independiente:

Método de Resolución de Problemas

  • Variable dependiente:

Rendimiento Académico

  • Diseño de investigación:

La investigación está encuadrada dentro de los diseños experimentales

Pre-test – Post-test, con grupo de control.

Esquema:

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La población lo constituyen todos los alumnos del primer semestre de la Facultad de Ciencias de la Educación y Comunicación Social, la muestra es representativa, estratificada y emparejada considerando el dominó 30, cuyo número está determinado en función a la fórmula:

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  • La población estuvo constituida por N=315.

  • La muestra estuvo constituido por n= 195

  • Datos recolectados:

Los instrumentos que se utilizaron fueron los siguientes:

  • Dominó 30: Se empleó para emparejar los grupos de la muestra

  • Pre test: Se consideró el pre test de lógica matemática con 20 ítems, toda vez que sintetiza los conocimientos previos para el aprendizaje en lógica matemática en estudiantes que concluyen el quinto grado de educación secundaria, nivel de confiabilidad es de 0,75.

  • Post test: Se diseñó y elaboró 20 ítems con diferentes grados de dificultad y variedad, cuya validez se logró mediante juicio de expertos y la confiabilidad en una prueba piloto, con un coeficiente de 0,80.

  • Cuestionario: Se empleó para fortalecer el planteamiento del problema y la prueba de hipótesis, con 20 preguntas, cuya validez se obtuvo mediante el juicio de expertos y la confiabilidad en una prueba piloto, con un coeficiente de 0,85.

  • Tratamiento Estadístico:

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X1 : media del grupo experimental

X2 : media del grupo control

n1 : tamaño de muestra del grupo experimental

n2 : tamaño de muestra del grupo control

v : grados de libertad

S12: varianza del grupo experimental

S22: varianza del grupo control

G1 : lengua y literatura e idiomas (54 estudiantes), primaria (73), total n1=127

G2 : biología y química, historia y geografía, filosofía y ciencias sociales (36), ciencias de la educación (32), total n2=68

Alfa = 5%

V = n1 + n2 – 2 = 127 + 68 – 2 = 193

Luego: buscando en las tablas estadísticas el punto crítico con 95% de confianza y 193 grados de libertad, esto es: t(0,95; 193) =1,645; el mismo que divide a la región en dos zonas: la de aceptación y la de rechazo.

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Como t=7,82 cae en la zona de rechazo, aceptamos la hipótesis de investigación y rechazamos la hipótesis nula (Ho), por lo tanto la hipótesis de investigación es válida.

OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES:

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Variable de Investigación

Dimensiones

Indicadores

Índice

Nº de ítem

V.D:

RENDIMIENTO ACADÉMICO EN LÓGICA MATEMÁTICA

  • 1. Conceptual

  • 2. Procedimental

  • 1. Definición, conceptos y propiedades.

  • 2. Resolución de ejercicios, resolución de problemas, demostraciones de propiedades y aplicaciones.

  • 3. Participación activa con creatividad

Escala de:

Calificación vigesimal

1-20

 

"r" de Pearson

Diseño DESCRIPTIVO-CORRELACIONAL (estadístico "r" de Pearson):

  • Autor de la tesis, asesor y los jurados evaluadores:

  • Autor de la tesis : Ingº Andrés Nicolás, Miranda Lozano

  • Asesor de tesis : Dr. Alejandro, Flores Lima

  • Juradores : Dr. José Raúl, Cortéz Berrocal

Dr. José Astocaza de la Crúz

  • Título de tesis:

"Capacitación docente en tecnología y su influencia en la formación profesional de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú"

Grado académico de Magíster en Docencia Universitaria

Escuela de posgrado:

Universidad nacional de Educación Enrique Guzmán y valle

  • Formulación del problema de investigación:

  • Problema general:

¿Cómo influye la capacitación tecnológica del docente universitario en la formación profesional de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú en el 2006?

  • Problemas específicos:

  • a. ¿Cómo influye la capacitación tecnológica del docente universitario en la formación de una actitud investigadora de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú?

  • b. ¿Cómo influye la capacitación tecnológica del docente universitario en la formación de las habilidades y destrezas de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú?

  • c. ¿Cómo influye la capacitación tecnológica del docente universitario en las competencias profesionales logradas por los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú?

  • Objetivos de la investigación:

  • Objetivo general:

Identificar o evaluar el nivel de influencia de la capacitación docente en tecnología, en la formación profesional de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú-2006.

  • Objetivos específicos:

  • d. Establecer el nivel de influencia de la capacitación tecnológica del docente universitario en la formación de una actitud investigadora de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú.

  • e. Identificar la influencia de la capacitación tecnológica del docente universitario en la formación de las habilidades y destrezas de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú.

  • f. Identificar la influencia entre la capacitación tecnológica del docente universitario y las competencias profesionales logradas por los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú.

  • Hipótesis de la investigación:

  • Hipótesis general: Hg "La capacitación tecnológica del docente universitario influye en la formación profesional de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del centro del Perú-2006.

  • Hipótesis nula: Ho "La capacitación tecnológica del docente universitario no influye en la formación profesional de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del centro del Perú-2006.

  • Hipótesis específicas:

H1:"La capacitación tecnológica del docente universitario, influye positivamente en la formación de una actitud investigadora de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú.

H2:"La capacitación tecnológica del docente universitario, influye positivamente en el desarrollo de las habilidades y destrezas de los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú.

H3: "La capacitación tecnológica del docente universitario, influye positivamente en el logro de las competencias profesionales logradas por los estudiantes de minería de la Universidad Nacional del Centro del Perú.

  • Variables de investigación, operacionalización de variables:

  • Variable independiente:

Capacitación docente en tecnología

  • Variable dependiente:

Formación profesional de los estudiantes de minería

  • Diseño de investigación: Descriptivo-correlacional:

La investigación está encuadrada dentro de los diseños no experimentales y corresponde al diseño descriptivo-correlacional, teniendo en cuenta que este tipo de investigación tiene como propósito medir el grado de relación que existe entre dos o más variables, se ha decidido por la estrategia de investigación.

  • Población y muestra:

  • La población estuvo constituida por N=506 alumnos y 26 docentes universitarios de la facultad de ingeniería de minas.

  • La muestra es del tipo probabilística estratificado, para la determinación se uso la fórmula:

n´= N/(N-1)k2+1, n´=224

  • Datos recolectados:

El instrumento que se utilizó fue el cuestionario, los datos recolectados fueron:

Para docentes

Para estudiantes

Nivel de estudios

Conocimientos

Nivel de capacitación

Tareas teóricas-prácticas

Tiempo de servicios

Actitud investigadora

Planes de estudio y currículo

Habilidades y destrezas

Material didáctico

Prácticas profesionales

Información tecnológica

Nivel académico

Investigación docente

Ser competitivo

Idioma extranjero

Capacidad investigadora

En estadística, el coeficiente de correlación "r" de Pearson es un índice que mide la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.

De manera menos formal, podemos definir el coeficiente de correlación de Pearson como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas.

Partes: 1, 2

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