Keywords
mathematics
evaluation method
school performance
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Abstract
This research presents a statistical study of the academic performance of students in mathematics subject. In general, school performance is a problem that worries many countries and this reality does not escape the Dominican Republic either. In this study, a non-experimental methodology was proposed, since the data of the variable (grades) not controlled or manipulated and of the correlational type whose phases were, know the grades of the students in subjects that include greater algebraic content, perform the statistics descriptive data, observe the behavior of the study variable as a distribution function, and analyze the correlation of grades in two specific subjects of the study plan.
References
Amiama-Espaillat, C., & Mayor-Ruiz, C. (2017). Perfil lector de los estudiantes de secundaria de la República Dominicana. Ciencia y Educación, 1(1), 57-67. https://doi.org/10.22206/cyed.2017.v1i1.pp57-67
Astudillo-Villalba, F., Terán-Batista, X., & De-Oleo-Comas, A. (2021). Estudio descriptivo de la motivación del estudiante en cursos de matemáticas a nivel de educación superior. IPSA Scientia, Revista científica Multidisciplinaria, 6(3), 60–85. https://doi.org/10.25214/27114406.1112
Barrios Gaxiola, M. I., & Frías Armenta, M. (2016). Factores que influyen en el desarrollo y rendimiento escolar de los jóvenes de bachillerato. Revista Colombiana de Psicología, 25(1), 63-82. https://doi.org/10.15446/rcp.v25n1.46921
Bernal García, Y., & Rodríguez Coronado, C. J. (2017). Factores que inciden en el rendimiento escolar de los estudiantes de la educación básica secundaria. Bucaramanga: Universidad Cooperativa de Colombia Facultad de Educación. https://1library.co/document/qvlg9n0y-factores-inciden-rendimiento-escolar-estudiantes-basica-secundaria.html
Cerda, G., Pérez, C., Romera, E. M., Casas, J. A., & Ortega-Ruiz, R. (2017). Influencia de variables cognitivas y motivacionales en el rendimiento académico en matemáticas en estudiantes chilenos. Educación XX1, 20(2), 365-385. https://doi.org/10.5944/educxx1.19052
Cerda Etchepare, G., Salazar Llanos, Y., Sáez Carrillo, K., Pérez Wilson, C., & Casas, J. A. (2017). Impacto de la percepción de los estudiantes respecto de la convivencia escolar sobre su rendimiento académico en Matemáticas. Psychology, Society, & Education, 9(1), 147. https://doi.org/10.25115/psye.v9i1.470
De Sixte, R., Jáñez, A., Ramos, M., & Rosales, J. (2020). Motivación, Rendimiento en Matemáticas y Prácticas Familiares: un Estudio de su Relación en 1o de Educación Primaria. Psicología Educativa, 26(1), 67–75. https://doi.org/https://doi.org/10.5093/psed2019a16
Edel Navarro, R. (2003). Factores Asociados al Rendimiento Académico. Revista Iberoamericana de Educación, 01-19. https://doi.org/10.35362/rie3312872
Gallo, O., Adoumieh, N., Lugo Jiménez, A., & Martínez Vargas, R. P. (2021). Factores asociados al desempeño académico universitario: tendencias geográficas, temporales y temáticas. Saber, Ciencia y Libertad, 16(2), 253–271. https://doi.org/10.18041/2382-3240/saber.2021v16n2.7173
Lamas, H. (2015). Sobre el rendimiento escolar. Propósitos y Representaciones, 3(1), 313-386. http://dx.doi.org/10.20511/pyr2015.v3n1.74
Mato, M. D., & De la Torre, E. (2010). Evaluación de las actitudes hacia las matemáticas y el rendimiento académico. PNA, 197-208. https://www.seiem.es/docs/actas/13/SEIEMXIII-MatoDelaTorre.pdf
Mello, J. D., & Hernández, A. (2019). Un estudio sobre el rendimiento académico en Matemáticas. Revista Electrónica deInvestigación Educativa, 21(29), 1-10. https://doi.org/10.24320/redie.2019.21.e29.2090
Ministerio de Educación Superior, C. y. (2015). Normativa para la Formación Docente de Calidad en la República Dominicana. Santo Domingo, República Dominicana: MESCyT. http://www.inafocam.edu.do/transparencia/index.php/base-legal/base-legal-normativas#
Mondragón Barrera, M. (2014). Uso de la correlación de Spearman en un estudio de intervención en fisioterapia. Movimiento Científico, 8(1), 98-104. https://doi.org/10.33881/2011-7191.mct.08111
Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de muestreo sobre una población a estudio. International Journal of Morphology, 35(1), 227-232. https://doi.org/10.4067/s0717-95022017000100037
Rocha, G., Juárez, J. A., Fuchs, O. L., & Rebolledo-Méndez, G. (2020). El rendimiento académico y las actitudes hacia las matemáticas con un sistema de tutor adaptativo. El rendimiento académico y las actitudes hacia las matemáticas con un Sistema Tutor Adaptativo, 14(4), 271-294. https://doi.org/10.30827/pna.v14i4.15202
Rodríguez-Pérez, I., & Madrigal-Arroyo, A. (2016). Rendimiento académico y estrategias de aprendizaje. Revista de Docencia e Investigación Educativa, 27. http://www.ecorfan.org/spain/researchjournals/Docencia_e_Investigacion_Educativa/vol2num6/Revista_de_Docencia_e_Investigacion_Educativa_V2_N6_4.pdf
Romero-Saldaña, M. (2016). Pruebas de bondad de ajuste a una distribución normal. Revista Enfermería del Trabajo, 6(3), 105-114. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5633043
Ugalde Binda, N., & Balbastre-Benavent, F. (2013). Investigación cuantitativa e investigación cualitativa: buscando las ventajas de las diferentes metodologías de investigación. Ciencias Económicas, 31(2), 179-187. https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/12730
Vaca Haro, A. N., & Estévez, E. (2017). Relación entre el rendimiento académico en matemática y el nivel operativo piagetiano. Revista Publicando, 287-301. https://revistapublicando.org/revista/index.php/crv/article/view/525/
Vilches, M., Bustamante Ubilla, M. A., & Álvarez, A. (2018). Rendimiento académico y evaluación docente. Revista Empresarial, 4-11. https://doi.org/10.23878/empr.v12i46.137
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