5 resultados para academic success

em Universidad de Alicante


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Se conoce poco sobre la relación existente entre la ansiedad escolar y el rendimiento académico de los alumnos. Este estudio analizó la relación entre ansiedad escolar y el rendimiento académico en una población de 520 estudiantes españoles de 12 a 18 años (M = 15.38, DE = 1.95). Los resultados revelaron que los estudiantes con alto rendimiento en castellano (lengua y literatura) presentaron puntuaciones significativamente más altas en ansiedad ante el fracaso y castigo escolar, ansiedad ante la agresión, ansiedad conductual y ansiedad psicofisiológica. Igualmente, los estudiantes con alto rendimiento en matemáticas presentaron puntuaciones significativamente más altas en ansiedad ante el fracaso y castigo escolar, ansiedad ante la agresión y ansiedad conductual. Además, los alumnos con éxito académico presentaron puntuaciones significativamente más altas en ansiedad ante el fracaso y castigo escolar, ansiedad conductual y ansiedad psicofisiológica. Sin embargo, los alumnos con fracaso escolar presentaron puntuaciones significativamente más altas en ansiedad ante la evaluación social. Finalmente, la ansiedad ante el fracaso y castigo escolar fue un predictor significativo del alto rendimiento en las asignaturas de castellano (lengua y literatura) y matemáticas, mientras que la ansiedad ante el fracaso y castigo escolar y la ansiedad ante la evaluación social fueron predictores significativos del éxito académico general. Así, los resultados indican un mayor rendimiento académico de los alumnos que presentan determinados temores escolares. Estos resultados podrían ser utilizados por profesores, psicólogos escolares y psicólogos clínicos como base empírica para desarrollar acciones preventivas y de intervención más eficaces del bajo rendimiento académico.

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Este estudio analizó la relación entre conducta prosocial y las estrategias de aprendizaje en una muestra de 2.022 estudiantes españoles (51.1% varones) de Educación Secundaria Obligatoria (ESO). La conducta prosocial fue medida con la escala de Conducta Prosocial del Teenage Inventory of Social Skills (TISS) y las estrategias de aprendizaje fueron medidas con el Learning and Study Strategies Inventory-High School (LASSI-HS). Los análisis de regresión logística revelaron que la conducta prosocial es un predictor positivo y estadísticamente significativo de puntuaciones altas en las siguientes estrategias y habilidades de estudio: actitud hacia el éxito académico, motivación, procesamiento de la información, selección de ideas principales, ayudas al estudio, autoevaluación y estrategias de evaluación. Además, la conducta prosocial fue un predictor negativo y estadísticamente significativo de puntuaciones altas en ansiedad. Estos resultados fueron encontrados en varones, mujeres y en estudiantes de todos los cursos de ESO. Sin embargo, la conducta prosocial sólo fue un predictor positivo y estadísticamente significativo de altas puntuaciones en control del tiempo (en las muestras de 2º y 4º de ESO) y en concentración (en las muestras de chicos y 4º de ESO).

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Este estudio presenta los resultados sobre la relación que existe entre las autoatribuciones académicas en lenguaje y matemáticas en una muestra de 2.022 estudiantes de Educación Secundaria de 12 a 16 años. Los adolescentes fueron seleccionados aleatoriamente de 20 escuelas urbanas y rurales en las provincias de Alicante y Murcia, España. La conducta prosocial fue codificada con el Teenage Inventory of Social Skills y las autoatribuciones académicas fueron medidas mediante la Escala de Atribución Causal de Sydney (Sydney Attribution Scale, SAS; Marsh, 1984). El 17.35% de estudiantes de ESO fueron identificados como prosociales. Los chicos de 2º de ESO y las chicas de 4º de ESO presentaron la menor y mayor prevalencia puntual de conducta prosocial, respectivamente. Respecto a la asignatura de lenguaje, los estudiantes prosociales atribuyen significativamente el éxito a la capacidad, el esfuerzo y, en menor medida, a causas externas. En cuanto a la asignatura de matemáticas, los estudiantes prosociales atribuyeron el éxito significativamente más al esfuerzo y significativamente menos a causas externas, mientras que atribuyeron el fracaso significativamente más a la falta de esfuerzo. Además, los datos han permitido crear un modelo de regresión logística que permite hacer estimaciones correctas respecto a la probabilidad de éxito académico en matemáticas, en lenguaje y en todas las asignaturas aprobadas en estudiantes prosociales de E.S.O. a partir de las puntuaciones en atribuciones académicas.

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Academic goals and academic self-attributions are relevant variables in school settings. The objective of this study is to identify whether there are combinations of multiple goals that lead to different motivational profiles and to determine whether there are significant differences between the groups obtained regarding causal attributions of success and failure (ability, effort, or external causes) in Mathematics and Language and Literature, and in overall academic performance. The Goal Achievement Tendencies Questionnaire (AGTQ) and the Sydney Attribution Scale (SAS) were administered to a sample of 2022 students of compulsory secondary education, ranging in age from 12 to 16 years (M = 13.81, SD = 1.35). Cluster analysis identified four motivational profiles: a group of students with a high generalized motivation profile, a group of students with low generalized motivation profile, a group of students with predominance of learning goals and achievement goals, and a final group of students with predominance of social reinforcement goals. Results revealed statistically significant differences between the profiles obtained in academic self-attributions.

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Using a sample of 339 university graduates from the University of Alicante (Spain) three years after completion of their studies, we studied the relationships between general intelligence (GI), personality traits, emotional intelligence (EI), academic performance, and occupational attainment and compared the results of conventional regression analysis with the results obtained from applying regression mixture models. The results reveal the influence of unobserved population heterogeneity (latent class) on the relationship between predictors and criteria and the improvement in the prediction obtained from applying regression mixture models compared to applying a conventional regression model.