Estrategias de aprendizaje y rendimiento académico en estudiantes de secundaria: del cómo aprenden y sus efectos en el desempeño
Fecha
2024-07-23Autor
Guerrón Andrade, Indira Marylin
Sequera Morales, Adriana Gabriela
Reyes, Víctor Manuel
Lugo Bustillos, Jelly Katherine
García Bustillos, Mervis Antonio
Metadatos
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e relacionó el uso de las estrategias de aprendizaje (EA) con el rendimiento académico (RA) de estudiantes de educación secundaria, y comprobaron diferencias por sexo. La muestra fue censal (82 estudiantes de una Unidad Educativa Fiscomisional de la provincia de Imbabura, Ecuador). El enfoque fue cuantitativo, descriptivo, correlacional y comparativo. Se utilizó la encuesta, y un Cuestionario (CEA-U; 57 ítems). El instrumento mide las estrategias motivacionales (EAM), cognitivas (EAC) y metacognitivas (EAMT). Se usó la observación de las calificaciones. Fue empleado en software Jamovi 2.5.6. Se calcularon frecuencias y porcentajes por niveles. La correlación se basó en el Test-Spearman. El test de U-Mann-Whitney se empleó para la comparación por sexo. Prevaleció un uso de EA con un nivel medio (56%). El nivel alto de uso registró un 39%. Estos niveles superiores se distinguen del bajo uso, que reporta un 5%. No se encontraron diferencias por sexo. Se obtuvo una correlación significativa entre las dimensiones que conforman el modelo de EA utilizado, por tanto las EAM, las EAC y las EAMT. Al explorarse la relación entre EA y el RA se encontró que a nivel de variables no existe una relación significativa. Sin embargo, si fueron apreciadas relaciones significativas entre las dimensiones de las EA y el RA. Solo las estrategias EAM y EAMT se relacionan con el RA. En el caso de las estrategias cognitivas, se desprende lo anterior la inexistencia de una relación significativa. Se requiere emprender estrategias de enseñanza y aprendizaje que favorezcan el uso de las EA por parte de los estudiantes The use of learning strategies (LSS) was related to the academic performance (AR) of secondary school students, and differences by gender were tested. The sample was a census sample (82 students from a Fiscomisional Educational Unit in the province of Imbabura, Ecuador). The approach was quantitative, descriptive, correlational and comparative. The survey was used, and a Questionnaire (CEA-U; 57 items) (α> 0.8). The instrument measures motivational (EAM), cognitive (EAC) and metacognitive (EAMT) strategies. Observation of ratings was used. Jamovi 2.5.6 software was used. Frequencies and percentages per level were calculated. Correlation was based on the Spearman test. The U-Mann-Whitney test (U-test) was used for comparison by gender. A medium level of AE use prevailed (56%). The high level of use was 39%. These higher levels are distinguished from low use, which is reported at 5%. No gender differences were found (U_Test>0.05). A significant correlation was obtained between the dimensions that make up the AE model used, namely EAM, EAC and EAMT (p.value < .001). On exploring the relationship between AE and AR, it was found that at the variable level there is no significant relationship (H0: Rho: 0.18 p.value 0.105> 0.05; Ho is accepted). However, significant relationships between AE and AR dimensions were appreciated [EAM↔RA: 0.22; p.value 0.043 ≤ 0.05; EAMT↔RA: 0.23; p.value 0.034 ≤ 0.05].It is necessary to undertake teaching and learning strategies that favour the use of AE by students
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