Programación para el primer curso de Formación Profesional Compensatoria.

Programa de Innovación Educativa 1983. Proyecto realizado por el equipo educativo del Colegio. Proyecto encuadernado junto con la Programación para el área Tecnológica del Ciclo de Bachillerato General

Previsiones de empleo.

La simulación de las distintas políticas alternativas de la oferta de profesionales, de las cuales se obtendrán las necesidades de empleo y por lo tanto serán previsiones de empleo potencial para los años 1985 y 1990, horizonte de trabajo, es el objetivo fundamental de esta investigación. Se parte del contingente y la distribución de los alumnos en todo el Sistema Educativo en el curso 1977-1978. A partir de ahí se extrapola hasta el curso 2007-2008. Descripción verbal del sistema. Construcción del diagrama causa. Construcción del diagrama de Dynamo. Establecimiento de ecuaciones, con lo cual se determina la estructura del modelo. TSP es un lenguaje de programación especialmente pensado para el análisis estadístico de series temporales. Sirve para la resolución de modelos econométricos. Dynamo: lenguaje de simulación. Modelo econométrico. Dinámica de sistemas. El Sistema Educativo debe llevar a una menor formación de personal universitario, desarrollando y potenciando los niveles medios de enseñanza, así como la Formación Profesional y la implantación del tercer nivel de esta disciplina, además debería haber un control sobre la calidad de la enseñanza impartida en cada nivel así como un control de la calidad docente del profesorado.

Evaluación de competencias en Álgebra Elemental a través de problemas verbales.

Evaluar las competencias sobre Álgebra Elemental que tienen los estudiantes españoles a través de la resolución de problemas verbales. Planteamiento de hipótesis.. 160 sujetos: 80 estudiantes de Enseñanza Secundaria Obligatoria y 80 estudiantes universitarios (40 de entre 3 y 5 años sin estudiar Matemáticas y 40 con más de 5 años sin estudiar Matemáticas).. Se aborda primero la construcción de un instrumento de evaluación consistente en 10 problemas verbales algebraicos que puedan resolverse mediante una o dos ecuaciones lineales. Se aplica a la muestra seleccionada y posteriormente se analizan las respuestas diferenciando cada etapa del problema (planteamiento, ejecución y resultado) y atendiendo a los sistemas de representación utilizados (numérico, gráfico o simbólico) y a las características del pensamiento algebraico presentes. Con estos resultados se determina si existen diferencias en competencias algebraicas entre los grupos de edad-nivel académico que forman la muestra y qué posibles tipologías de problemas y sujetos resolutores se observan. Finalmente, se realiza un estudio de casos de tipologías de sujetos para confirmar las características que identifican cada tipo encontrado.. Los sistemas de representación que se utilizan para abordar los problemas verbales se clasifican en cinco categorías diferenciadas y es el sistema Simbólico el que ofrece perspectivas de acierto superiores a los demás. Se determinan cuatro tipos distintos de sujetos resolutores caracterizados respectivamente por: 1. versatilidad para utilizar varios sistemas de representación, 2. utilización preferente de sistemas de representación numéricos, 3. utilización casi exclusiva del sistema Simbólico (es el grupo más numeroso y en el los sujetos dejan menos problemas por abordar y obtienen mejores resultados), 4. nula utilización de los sistemas gráficos. Se obtienen mejores resultados en las tres fases de resolución de problemas con sujetos que llevan más de 5 años sin instrucción en Álgebra que con el grupo de estudiantes de Secundaria.. Los sistemas de representación se revelan como una cuestión esencial a tener en cuenta en la enseñanza del Álgebra, tanto para tener información acerca del conocimiento algebraico de los estudiantes como para llevar a cabo una evaluación que valore con mayores garantías los citados conocimientos. Se observa que la maduración parece ser una variable bastante relevante en el desarrollo de competencias algebraicas. Se ofrecen nuevas propuestas y vías de investigación..

Estilos de pensamiento, evaluaci??n del aprendizaje y rendimiento acad??mico en la ESO

El objetivo principal es verificar emp??ricamente la teor??a tri??rquica de la inteligencia y la teor??a del autogobierno mental de Sternberg y su relaci??n con el aprendizaje y logro acad??mico en los alumnos de ESO, ofreciendo al mismo tiempo un modelo explicativo de la relaci??n entre estas variables y otras de tipo motivacional y afectivo como las metas de aprendizaje y las expectativas de logro para realizar con ??xito los aprendizajes escolares derivadas del autoconcepto acad??mico. Otros objetivos ser??an: 1. buscar evidencia emp??rica del constructo estilos de pensamiento, en alumnos y en profesores, mediante el an??lisis de las respuestas a los instrumentos Thinking Styles Questionnaire para alumnos (TSQS) y para profesores (TSQT) elaborados por Sternberg. 2. Analizar la relaci??n entre los 3 tipos de inteligencia descritos en la teor??a tri??rquica de Stenberg y las distintas clases de estilos de autogobierno mental, as?? como el grado en que habilidades y estilos determinan diferencialmente el logro acad??mico del estudiante. 3. Explorar mediante el procedimiento de An??lisis Cluster la hip??tesis de los estilos compuestos y, en caso de su existencia, indagar sobre su relevancia en la explicaci??n del rendimiento acad??mico. 4. Contrastar la hip??tesis que predice la relevancia de que los estilos de profesor y alumnos coincidan en el sentido de que ello redundar?? en beneficio para el alumno. 5. Analizar la relaci??n que existe entre estilos de pensamiento de los alumnos y tipos de evaluaci??n descritos en p??ginas precedentes. 6. Estudiar la caracter??sticas de los estilos de autogobierno de los estudiantes, teniendo en cuenta la interacci??n con otras variables. 7. Explorar qu?? caracter??sticas motivacionales son caracter??sticas de cada uno de los estilos de pensamiento del alumno. 2698 estudiantes de ESO de distintas zonas de Asturias y 135 profesores de estos estudiantes, durante el curso acad??mico 1999-2000. Entre los meses de noviembre de 1998 y febrero de 1999 se lleva a cabo un estudio piloto con el fin de recopilar informaci??n importante sobre cuestiones relativas a los instrumentos de evaluaci??n necesaria para la planificaci??n del estudio final. En ??ste, realizado a lo largo del curso acad??mico 1999-2000 se le aplican a los estudiantes cuatro pruebas: inteligencia (Stenberg Triarchic Abilities Test), estilos intelectuales (Thinking Styles Questionnaire for Students), competencia percibida para la realizaci??n de los aprendizajes escolares (Escala de Evaluaci??n del Autoconcepto en adolescentes) y metas acad??micas (Cuestionario de Metas Acad??micas en la ESO), mientras que los profesores cumplimentan un cuestionario de evaluaci??n de los estilos intelectuales para profesores. Finalizado el curso acad??mico se han realizado entrevistas con la direcci??n de los centros educativos y con los profesores implicados para obtener las notas del rendimiento de los alumnos, as?? como informaci??n sobre los procedimientos de evaluaci??n utilizados por el profesorado. Stenberg Triarchic Abilities Test (STAT), para medir las habilidades intelectuales seg??n la teor??a tri??rquica de Sternberg. Thinking Styles Questionnaire for Students (TSQS) para evaluar los estilos de autogobierno de los alumnos. Thinking Styles Questionnaire for Teachers (TSQT), eval??a los estilos de pensamiento del profesor. Learning and Study Strategies Inventory (LASSI), para la evaluaci??n de estrategias. Inventario de Procesos Metacognitivos (IPM), escala de evaluaci??n de los procesos metacognitivos. Cuestionario de Metas Acad??micas (CMA), eval??a las diferencias individuales en cuanto a los motivos por los cuales los alumnos se esfuerzan en sus estudios. Self Description Questionnaire (SDQ-II), permite la evaluaci??n de las diversas dimensiones del autoconcepto de los alumnos en la etapa de la adolescencia. Pruebas de rendimiento, muestra c??mo los profesores eval??an los conocimientos de sus alumnos. Se realizan los siguientes an??lisis estad??sticos: An??lisis de fiabilidad de todos los instrumentos de evaluaci??n. An??lisis factoriales de tipo exploratorio y confirmatorio con el fin de estudiar la validez del constructo. An??lisis de las correlaciones entre las distintas variables para investigar sobre la relaci??n entre ??mbitos de las habilidades. An??lisis de Cluster de tipo jer??rquico para obtener informaci??n sobre posibles estilos intelectuales compuestos. An??lisis de covarianza (ANCOVA) para obtener informaci??n sobre el efecto de ciertas variables independientes (estilos de pensamiento y capacidades cognitivas) sobre una variable dependiente (el rendimiento en un tipo de prueba de evaluaci??n). An??lisis de regresi??n m??ltiple para complementar la informaci??n obtenida de los an??lisis de las correlaciones. An??lisis de modelos de ecuaciones estructurales, para el estudio de la causalidad. Se apoyan los supuestos b??sicos del modelo de Robert Sternberg tanto respecto a la teor??a tri??rquica de la inteligencia como a la teor??a del autogobierno del pensamiento, tanto en alumnos como en profesores. Tambi??n aporta informaci??n relevante para la formulaci??n de hip??tesis que implican nuevas dimensiones de este modelo. Se demuestra la vinculaci??n significativa del constructo 'estilos intelectuales' con la 'determinaci??n de una meta personal' en el estudio y con la 'capacidad percibida' para este tipo de trabajo en la explicaci??n del rendimiento acad??mico de los alumnos.

Hacia un modelo causal sobre la relación entre actitudes y conductas ambientales : una investigación con estudiantes universitarios.

1.Estudiar la posible existencia de un modelo que represente las relaciones causales entre las actitudes y la conducta de protección del medio ambiente. Se analizan las actitudes, que influirán en la conducta, hacia el medio ambiente de los estudiantes universitarios en los tres campus de la Universidad aragonesa. Determinar si el medio ambiente forma parte de los valores y prioridades de los estudiantes. 1022 alumnos: 329 en la fase de validación de la escala de actitudes y 623 en su aplicación. Pertecen a los primeros y últimos cursos de 10 facultades de la Universidad de Zaragoza de los campus de Huesca, Teruel y Zaragoza. Se han utilizado modelos de ecuaciones estructurales. En primer lugar se elabora una escala de actitudes centradas en aspectos ecológicos. Aplicándolo ha permitido analizar las diferencias entre distintos sectores de los participantes en el estudio, según centros, niveles educativos y género, y extraer conclusiones relevantes para la mejora de la educación ambiental en la Universidad. Finalmente, se ha elaborado un cuestionario de conductas proambientales, destinado a explorar, junto a los datos de la escala, la posibilidad de que la intención de conducta juegue un papel mediador entre las actitudes ambientales y la conducta manifiesta, explicitada de forma directa. Cuestionario de actitudes: escala tipo Likert que consta de 4 categorías y 20 enunciados que justifican las líneas de estudio. Cuestionario de conductas: consta de 11 ítems con dos posibles opciones de respuesta: sí, no. Los resultados se encuentran implícitos en las siguientes conclusiones:1.Los estudiantes dan importancia a la educación ambiental a la hora de tener buenas actitudes ambientales, por lo que requieren que las Universidades promuevan este tipo de educación. 2.Las alumnas muestran mayor nivel de compromiso y de responsabilidad ante aspectos sociales, acciones colectivas y medioambientales, que los alumnos varones. 3. En aspectos conservacionistas y en intención de conducta, los alumnos no se muestran flexibles a la hora de cambiar sus hábitos de vida, lo que en parte es debido a que no se dispone de condiciones adecuadas para realizar las conductas que se consideran ambientalmente sostenibles. 4.Hay más preocupación ambiental en los últimos cursos de Universidad que en los primeros debido a la madurez y conocimientos adquiridos en la vida universitaria. 5.Se demuestra que los indicadores generales de interés en la formación sobre problemas ambientales y preocupación por el ambiente son buenos predictores de las conductas ambientalistas. 6.La Universidad y los centros educativos en general, han de comprometerse para promover actuaciones como: campañas de sensibilización ambiental, participación en la organización de eventos y jornadas, recopilación de buenas prácticas, difusión de buenas prácticas y programas de voluntariado para acciones sostenibles. 7.La Universidad ha de preparar a futuros profesionales que sean capaces de utilizar sus conocimientos y experiencia, tanto en un contexto científico y tecnológico como en situaciones con componente social, ético, político y medioambiental.

Componentes actitudinales de la formación estadística : un análisis causal desde la teoría cognitiva social con estudiantes universitarios de psicología.

El objetivo es evaluar la aplicación de la teoría cognitiva social del desarrollo de la carrera a la definición, el análisis y la explicación de los componentes actitudinales de la formación estadística del alumnado de especialidades no orientadas matemáticamente.Y las hipótesis: 1. Las experiencias de dominio o logros de ejecución previos en el área estadístico-cuantitativa tienen un efecto directo, positivo y significativo sobre las creencias de autoeficacia estadística.2. La autoeficacia estadística incide positiva y significativamente sobre el interés por actividades que implican hacer uso de competencias estadísticas, operando tal efecto de modo tanto directo como indirecto, a través de las expectativas de resultado. 3. La autoeficacia estadística incide significativamente, de modo directo y positivo, sobre las expectativas de resultado vinculadas al área. 4. Las expectativas de resultado referidas a la aplicación de competencias estadísticas afectan positiva y significativamente al interés por actividades que implican hacer uso de tales competencias. 5. Las expectativas de resultado relativas al área estadística tienen un efecto positivo y significativo sobre las intenciones de uso y aplicación de la competencia estadística en la futura carrera académico-profesional; operando tal efecto tanto directa como indirectamente a través del interés por actividades del ámbito. 6.El interés por actividades que requieren la aplicación de competencias estadísticas tiene un efecto directo, positivo y significativo sobre las intenciones de uso y aplicación de tales competencias en la futura carrera académico-profesional. La muestra general de referencia en este estudio está compuesta por 1130 estudiantes de Psicología que seguían estudios en las siguientes universidades españolas en el curso 2004-2005: Complutense, Autónoma y Comillas de Madrid, Oviedo y Deusto. Se seleccionaron estudiantes de los cursos 3, 4 y 5 puesto que la población objetivo está constituida en este trabajo por estudiantes con experiencia significativa en el área de formación evaluada, incorporada en los planes de estudio en el primer ciclo. La participación de los alumnos fue voluntaria y la recogida de datos se realizó colectivamente en aquellos grupos en los que fue posible contactar con un profesor que cedió a la autora de este estudio tiempo de clase (35 grupos en total). Como no se disponía de instrumentos validados y ajustados al contexto para la medida de las variables implicadas en las hipótesis principales, una parte muy importante de la investigación se ha concentrado en el diseño, desarrollo y evaluación de medidas fiables y válidas de Autoefiacacia estadística, expectativas de resultado, interés e intenciones de conducta relativas el área estadística de desempeño. Para poner a prueba el sistema de hipótesis formulado se empleó el enfoque analítico propio del modelado de ecuaciones estructurales con variables latentes (SEM), incluyendo los análisis multigrupo.. En todas las estimaciones se empleó el Método de máxima verosimilitud robusto, programado en EQS 6.1 (Bentler, 2004). Se adoptó una estrategia general de modelización en dos pasos. Los resultados de la investigación permiten, por tanto, mantener las siguientes proposiciones: 1. Las ejecuciones de logro ejercen en este contexto influencia tanto directa como indirecta sobre las intenciones de conducta. De esta manera, los logros pasados inciden directamente en las intenciones de futuro .Pero también operan de modo muy importante a través de su efecto sobre las creencias actuales de autoeficacia estadística y sobre los elementos que ésta determina. 2. Las expectativas de autoeficacia tienen un importante papel en el contexto de los componentes actitudinales de la formación estadística de los estudiantes.Además las creencias de autoeficacia también se vinculan indirectamente con las Intenciones de conducta a través de los factores anteriores. 3. Las expectativas de resultado parecen jugar en este contexto un papel especialmente relevante. Inciden de manera muy notable sobre el interés que despiertan las actividades del área, pero sobre todo y muy especialmente parecen determinar en alto grado las intenciones de conducta relativas al área. 4. En todo caso, y de acuerdo con lo que constituye una premisa básica de las teorías vocacionales, el Interés que los estudiantes manifiestan por actividades de corte estadístico se asocia positiva y significativamente con los objetivos o intenciones expresadas de aplicación y uso de competencias del área en escenarios reales de desempeño. La investigación confirma, así, el papel mediador de los intereses entre el sistema de expectativas y el sistema de metas .

Confección de perfiles aptitudinales en estudiantes universitarios.

Encontrar las relaciones consistentes entre variables aptitudinales o psicológicas y criterios de rendimiento académico, con la intención de pronosticar éstos, teniendo en cuenta las citadas variables. No representativa compuesta de 140 alumnos pertenecientes a la Escuela de Ingenieros de Caminos, Facultad de Ciencias Químicas y Facultad de Ciencias Físicas de la Universidad Complutense de Madrid. Para comprobar si ciertas variables individuales tienen incidencia en el rendimiento académico, se escogieron las siguientes variables independientes: de tipo aptitudinal, razonamiento abstracto, verbal, numérico. Las variables dependientes fueron las notas de los alumnos (rendimiento académico). Test de Raven : potencial de aprendizaje, test BLS, test de desarrrollo de superficies. De nueva creación: test de conceptualización (CONC), test de aptitud lógica (LOG), test de nivel operativo matemático, test perceptivo espacial, pruebas verbales (test PV5, PV4 y test de ordenación de frases). Medias, desviación típica y coeficientes de variación de los resultados de pruebas aptitudinales, así como de las notas de asignaturas. Análisis factorial de las variables aptitudinales y criterios notas : matriz de correlación, factorial no rotada, matriz factorial rotada. Correlación canónica para estudiar la relación más apropiada entre grupos de variables. Estadística de Bartlett para comprobar la significación de las correlaciones canónicas. Por falta de significación en las correlaciones canónicas de las pruebas pasadas a los alumnos de Caminos y Químicas, tan solo se afirma que en los alumnos de Física, el grupo de asignaturas, Electricidad, Topografía y Ecuaciones Diferenciales se pueden predecir sus notas a partir de las pruebas de razonamiento abstracto y nivel operativo matemático. Las aptitudes tienen mayor incidencia sobre el rendimiento académico que los rasgos de la personalidad. Para mayor y mejor acercamiento a las metas propuestas en la presente investigación sería necesario trabajar con mayor profundidad y extensión así como la utilización de una muestra mayor.

Seguimiento a la selectividad universitaria.

Determinar la validez predictiva de la selectividad y la Enseñanza Secundaria sobre el rendimiento académico y la influencia moduladora de diferentes variables. 417 alumnos de las Universidades de Navarra y Zaragoza (342). VD: 1.- Media de rendimientos académicos, ponderada según convocatorias, durante el primer año académico; 2.- Media de las asignaturas superadas a lo largo de todos los estudios y 3.- Media ponderada según convocatorias, para todos los años de carrera (tres, cinco o seis años), multiplicada por el factor corrector C-T, donde 'C' es el número de asignaturas cursadas y 'T' el número de asignaturas que se deberían de haber cursado según el plan de estudios VI: Expediente secundario, examen de acceso, aptitudes mentales, rasgos de personalidad y madurez académica. Se calcula para cada una de las 101 variables los siguientes índices descriptivos: frecuencia total, media, desviación típica, rango, valor máximo y mínimo y coeficiente de variación. Análisis de correlación entre las variables correspondientes a los rendimientos académicos universitarios y los de las pruebas de acceso. Prueba Chi cuadrado para las variables nominales. Análisis de regresión lineal múltiple para determinar la validez predictiva de las variables. La selectividad y el examen de acceso tienen una escasa capacidad predictiva sobre el rendimiento a lo largo de todos los estudios. La prueba de acceso en conjunto, presenta unas correlaciones con los rendimientos académicos Universitarios idénticos a los que ofrece el expendiente secundario por sí solo. En general, las distintas ecuaciones obtenidas a partir de diferentes variables tienen para la muestra total una capacidad predictiva baja. Se deduce que para una mejor predicción del rendimiento académico Universitario es necesario plantearse una selección específica por tipo de estudios y con procedimientos específicos, aunque se tenga que apoyar en todos los casos en variables de madurez y preparación académicas previas.

Comprensión de textos : una constatación crucial entre el modelo proposicional de Kintsch y colaboradores y el modelo de memoria de Sanford y Garrod.

Dentro de un marco psicolingüístico, se plantea una contrastación empírica que permita determinar si en la comprensión de textos el factor decisivo es la estructura proposicional del texto o la estructura de memoria del sujeto. N = 108 estudiantes de Psicología de todos los niveles, curso de adaptación y licenciados (18 y 30 años). Asignación aleatoria a los grupos experimentales. Dos diseños: a) Experimental: intrasujeto 2x3 (presencia-ausencia de argumentos comunes en dos segmentos consecutivos de un texto y presencia-ausencia de indicadores de que liciten un escenario); tres valores: ausencia de indicadores, indicadores de escenario facilitador e indicadores de escenario obstaculizador. Variables dependientes: tiempo de lectura. b) Correlacional: intersujeto. Variables predictoras: representación proposicional, recuperación MLP, representación sobre contenidos mnésicos y recuperación de escenarios de la MLP. Variable criterio: tiempo de lectura. Distribución en 6 grupos (n=18) y aplicación de la prueba (lectura de 30 textos, 12 textos intergrupo constantes (correlacional), 12 intergrupo variables (experimental) y 6 intergrupo constantes (mixto) que actúan como control). Pruebas experimentales ad hoc: selección de 30 textos diseñados según cruce de variables utilizadas. Diseño experimental: ANOVA de dos factores. Correlacional: correlación múltiple. Verificación de los textos de control: línea base. W de Kendall. Correlación de Pearson. Diferencias de medias. Ecuaciones de transformación de puntuaciones. Normalidad: Lilliefords. Homogeneidad de varianzas: Bartlett. Intercomparaciones: Scheffe. En el ANOVA resulta un efecto significativo del factor de coherencia postulado por Sanford y Garrod. Por otro lado, ambos modelos obtienen valores predictivos muy similares. Aunque otros resultados indican una superioridad del segundo modelo. Se observa que el efecto obstaculizador de un escenario es cuatro veces superior a su efecto facilitador (relación asimétrica). Se observan diferencias entre sujetos lentos y rápidos debidas a la facilidad para recuperar información de la memoria. Se destaca la adecuada validez convergente de los experimentos, aunque ciertos defectos metodológicos limitan la generalización de resultados y la variabilidad de éstos sea grande. Cabe concluir que los procesos cognitivos implicados en la comprensión de textos operan sobre contenidos de la memoria (modelo de Stanford y Garrod) y no sobre la representación proposicional de los textos (modelo de Kintsch).

Evaluación de libros de texto.

Dentro del marco teórico de la teoría de la comunicación, el trabajo intenta valorar en qué medida los libros de texto responden al nivel tecnológico (en cuanto a diseño y elaboración) actual del diseño de instrumentos didácticos. Igualmente se analiza la función que desempeña el libro asimilándolo al modelo de acto didáctico (enfocando el análisis desde las perspectivas de lenguaje, estructura del mensaje y contenido). Utilizan 60 muestras de textos procedentes de 12 libros diferentes (5 unidades de texto por libro). El estudio parte de datos anteriores en los que 150 textos eran evaluados por 10 sujetos de EGB. Se evaluaban 26 variables independientes y como variable dependiente se empleaba el rendimiento en el test Cloza de Taylor (comprensión). En el trabajo presente se incrementan las variables independientes a 34 (en ambos casos hacen referencia a factores léxicos -frecuencias de palabras, longitud, etc.-, de puntuación, morfológicos, etc.) y la muestra se redujo a 123 textos. Se calculan nuevas ecuaciones de predicción (con 12 variables). Por otro lado, se muestrean textos de 12 libros y se calcula su valor de lecturabilidad (procedimiento empleado en el trabajo anterior que utiliza ecuaciones de regresión) y se evalúa su adecuación de contenidos a las demandas de los programas renovados, para ello elaboran una lista de objetivos curriculares (fonéticos, semánticos, morfosintácticos y estéticos) y una lista de objetivos según las disposiciones de los programas renovados (atención y comprensión, fonética, semántica, sintaxis y estética). Con esta segunda lista evalúan los libros seleccionados (en total 26 aspectos comunes y una cantidad variable de aspectos específicos de cada texto). También se realiza una comparación entre ambas listas de objetivos. Datos procedentes de un estudio previo. Test Cloze de Taylor de lecturabilidad. Textos seleccionados (incluidos en la memoria). Estadística descriptiva. Análisis de la curtosis. Estadística no paramétrica. Ecuaciones de regresión. Los coeficientes de lecturabilidad encontrados oscilan entre 51'11 y 79'49. Se observa que el promedio del primer curso (65'79 por ciento) es inferior al del segundo (71'49 por ciento). Se incluyen comentarios detallados para cada libro analizando la adecuación de los objetivos de los programas renovados.

El rechazo escolar : aspectos de personalidad y motivación.

Se pretende: 1.- Proporcionar datos que permitan intervenir tanto globalmente mediante programas Educativos, como individualmente en la modificación de variables relacionadas con desajustes escolares en individuos o grupos concretos; 2.- Elaborar un modelo mediante la obtención de ecuaciones de regresión que permita predecir problemas de fracaso y rechazo escolar en cursos superiores. 377 alumnos de sexto de EGB, pertenecientes a 5 centros públicos de Madrid capital, a 1 centro rural de Madrid, a 1 centro privado subvencionado también de la zona rural de Madrid. Variables criterio: las notas, los valores escolares, el rechazo escolar y el ajuste escolar. Variables predictoras: la autoevaluación, aspiración autoestima, centro escolar, trabajo de los padres, casa, barrio, importancia que dan los padres a las notas, inteligencia general, personalidad y autoconcepto. Se controlan las variables sexo y edad. Pruebas y cuestionarios estandarizados ad hoc para medir las variables del estudio. Los valores escolares altos están relacionados con un autoconcepto académico superior. Favorecen los valores escolares bajos ciertos rasgos de personalidad como la impaciencia, el dogmatismo, la despreocupación, la falta de autocontrol, la inhibición, la sensibilidad dura, la desconfianza y la ansiedad. Se asocian a valores altos las buenas relaciones con los padres, la sociabilidad y la apertura hacia los demás. La obtención de buenas calificaciones va asociada a un nivel intelectual superior de los padres, a que éstos exijan a los niños la obtención de buenas calificaciones y al interés por las mismas, así como a un autoconcepto superior. El rechazo escolar está asociado a un autoconcepto bajo y también a la incorporación de valores del mundo de los adultos. La autoestima está asociada con el rendimiento, el interés por las notas de los padres y la relación de éstos con los niños. Por último, se encuentran diferencias entre los distintos tipos de centro escolar rural-urbano, privado-público. Mejor dotados, en distintas variables como la autoestima y el rendimiento. Los sujetos que valoran más los elementos que componen el contexto Escolar se valoran también más, tienen mejor autoconcepto, son más relajados, mejor integrados en el colegio y tienen mejor rendimiento. Así, se sugiere que es necesario introducir en la escuela, de forma sistemática, programas de educación de la personalidad y de mantenimiento de un autoconcepto realista y positivo.

Un modelo estocástico de planificación para la universidad española.

Se persigue crear leyes matemáticas que describan la evolución de la variable: número de alumnos que acuden a la universidad. Conocer de qué manera se puede controlar la cantidad de sujetos que se situan dentro del Sistema Educativo universitario y, una vez encontradas estas leyes, comprobar empíricamente su validez. Alumnos matriculados desde 1966-67 al 1974-75 y abandono desde 1969-70 al 1974-75 de las Facultades de Ciencias, Filosofía y Letras y Medicina de la Universidad de Granada; Facultades de Filosofía y Letras, Medicina, Derecho y Ciencias de la Universidad de Sevilla y Derecho, Filosofía y Letras y Ciencias de la Universidad de Murcia. El trabajo consta de dos partes, en la primera se trata de buscar funciones matemáticas que describan la evolución del alumnado basándose en los factores entrada en el sistema, estancia en él y abandono. Para estudiar el mecanismo de entrada se conocen el número de alumnos que se incorporan en la universidad en cada tiempo 't' y la distribución de dichas llegadas en los diferentes niveles, para cada 't'. El mecanismo de estancia queda determinado por el conocimiento de los cambios que se producen a lo largo del tiempo. El individuo tendrá 3 alternativas: permanecer en el mismo nivel, pasar al superior o abandonar. La distribución de las entradas se considerará como un proceso que puede ser estacionario y la variable aleatoria que cuantifique este proceso será un vector aleatorio con tantos componentes como niveles constituyen el sistema. El posterior análisis empírico que se realiza en la segunda parte recoge y utiliza las fórmulas halladas. La teoría desarrollada nos permite crear un control de entrada de sujetos en diversos niveles; de estancia en esos niveles y el estudio del abandono total del sistema. En el estudio empírico se ha aplicado la teoría desarrollada a las diversas facultades, objeto de análisis, planteando el sistema de ecuaciones en las incógnitas, número de transiciones entre cursos en los distintos años y que se deduce de que un individuo sólo tiene las tres alternativas apuntadas: entrada, estancia y abandono. En todo el análisis se han tenido en cuenta a la hora de estimar las matrices de transición su estacionamiento, siguiendo los trabajos de Bartlett, Hoel y Anderson y Godman. Es un modelo estocástico basado en estudios hechos por diversos autores y referidos a los más diversos temas, como movilidad laboral (Silcock), duración de una huelga (Lancaster). Los autores hacen mención de la importancia que hay que dar al hecho de que se esté trabajando con sujetos humanos a la hora de establecer un control de entradas en la universidad y que, por ejemplo, una política de promoción fijada de antemano puede dar lugar a consecuencias poco deseables para la estructura de la organización educativa. Los controles que apuntan como deseables, serían el control de pérdidas del sistema, control de promociones y control de entradas, en dos vertientes, tamaño y magnitud de las entradas y otro, localización de dichas entradas. No obstante hay que decir que estas variables están ligadas entre sí y cualquier cambio en una afectará a las demás.

Análisis y cálculo de los costos de la educación para diferentes tipos de centros escolares (EGB) : construcción y ajuste de modelos de gestión económico-administrativa a diferentes tipos de centros.

Describir y evaluar los costes económicos, identificar tipologías en función de parámetros económicos y elaborar modelos de predicción. 91 centros escolares de EGB, BUP, COU y FP de titularidad religiosa. Muestra seleccionada por cuotas y con representatividad operacional (muestra heterogénea y múltiple). A) Descripción de los conceptos de gastos e ingresos (costos de funcionamiento que incluye personal, bienes y servicios y costos de capital que incluye amortización e intereses de inversión). Se calculan diversos índices económicos (rentabilidad, estructura financiera, autonomía financiera, grado de dependencia y solvencia). B) Elaboración de modelos de predicción y de tipologías. Cálculo de ecuaciones de regresión para predecir el coste total. Partiendo de 36 variables se seleccionan 6 como las más representativas. Los análisis Steep Wise se realizan sobre estas variables. Posteriormente calculan dos ecuaciones de regresión con 10 y 6 variables respectivamente seleccionadas según un criterio lógico y pedagógico, en el primer caso, y según criterio de eficacia en el segundo. Por último realizan una agrupación de centros en tipos tomando como criterio clasificador variables exógenas (nivel escolar, localización y renta per cápita) y endógenas (análisis factorial con 26 variables). Información recogida sobre los centros escolares. Estadística descriptiva. Índices económicos. Análisis paso a paso (Steep Wise): cálculo de ecuaciones de predicción. En los análisis descriptivos se observa una gran variabilidad en los datos, y que los centros estudiados funcionan con déficits económicos considerables y están en un proceso claro de descapitalización. En las ecuaciones de regresión calculadas se observa una incidencia alta de las variables de personal, seguidas de las variables referidas a la estructura del centro (secciones, número de alumnos, etc). Por otro lado, las predicciones que utilizan variables endógenas se muestran como las más adecuadas. En los análisis factoriales obtienen tres factores (magnitudes estructurales del centro, costo de los recursos humanos y política salarial) que permiten agrupar los centros en ocho tipos diferentes y hablar de estilos de gestión y de estilos económicos. Destacar que el costo de la educación religiosa depende de numerosos factores. Además no en todos los casos son las mismas variables las que determinan el costo. Los análisis efectuados permiten enfocar la gestión de un centro educativodesde un punto de vista más científico y específico.

Rasgos de madurez y éxito en las pruebas de acceso a la Universidad. Correlación entre la madurez de los alumnos del curso de Orientación Universitaria (COU) y las pruebas de selección en la Universidad.

Clasificar las implicaciones sociales y académicas que supone el paso de COU a la Universidad. Determinar cuantitativa y cualitativamente algunas variables aptitudinales y de personalidad de los alumnos de COU que se preparan a acceder a la Universidad, así como el nivel de conocimientos y capacidades académicas con relación a una prueba homogénea elaborada ad hoc. Estudiar la correlación entre algunas variables relativas a aptitudes, personalidad y conocimientos (en la doble vertiente de la prueba homogénea y del expediente) de los alumnos de COU y su éxito en las Pruebas de Acceso a la Universidad. Todo ello con vistas a la posible elaboración de un diseño o modelo fiable y objetivo de Pruebas de Acceso a los estudios universitarios. Población inicial: todos los alumnos de COU (curso 1975-76) de las provincias de Huesca, Logroño, Navarra, Soria, Teruel y Zaragoza. Población real: alumnos que asistieran a las Pruebas de Acceso a la Universidad en junio. La muestra real quedó constituida por 65 alumnos, repartidos en estratos según provincias, localización urbana o semiurbana y centros oficiales o estatales, repartidos en nueve tribunales. En una primera fase, se elabora una prueba de conocimientos que mida la madurez académica de los alumnos de COU que intentan el acceso a la Universidad. En una segunda fase, se utiliza un modelo matemático de regresión lineal múltiple para poder comprobar el peso específico de los distintos rasgos de madurez mental y de formación en los resultados de la Prueba de Acceso a la Universidad. Variable dependiente: los resultados en la prueba de acceso. Variable independiente: determinados rasgos de madurez psicológica, académica y de personalidad. Test de inteligencia general D-48. Test de Aptitudes Diferenciales DAT. Test de comprensión verbal BV. 17. Inventario de personalidad de RG. Bernreuster. Prueba de conocimientos de Bachillerato y COU elaborada ad hoc. Los resultados obtenidos en relación con las ecuaciones de regresión estimadas para predecir los valores de las calificaciones del examen de acceso y prueba de acceso, confirman el pobre valor predictivo que tienen la mayor parte de las variables estudiadas. Las dos variables con un mayor carácter predictivo son: la prueba de conocimientos y el expediente académico. Las variables aptitudinales y de personalidad no añaden prácticamente nada a la ecuación de regresión. El hecho de que el juicio sobre la madurez de los alumnos tenga que darse a partir de disciplinas marcadamente diferentes, de acuerdo con las opciones seguidas por los alumnos, dificulta considerablemente el concepto homogéneo y único de la madurez que pueda estimarse. Este sesgo queda todavía más abultado si se tiene en cuenta que los tribunales operan desde criterios diferentes, tanto a la hora de proponer las pruebas como de corregirlas. Fecha finalización tomada del código del documento.

Estructura educativa superior y asignación óptima de recursos. Asignación de recursos educativos y su integración en un modelo económico multisectorial.

Realizar una primera aproximación al análisis de las relaciones de oferta y demanda de graduados superiores y medios en distintos sectores productivos de la economía española. Proponer un modelo multiecuacional susceptible de ser utilizado cualquiera que sea el mecanismo concreto de asignación de recursos y que sea capaz de suministrar información acerca de la distribución y evolución de la población del país por grados de cualificación, así como de cuál será o deberá ser el volumen futuro de estudiantes matriculados en los diferentes tipos de enseñanza según los distintos objetivos que se pretenden alcanzar. Para cumplimentar el primer objetivo se ha llevado a cabo un análisis econométrico que ha cubierto los años 1963-72. La actividad económica nacional se ha disgregado en nueve sectores económicos: 1. Agricultura, ganadería y pesca; 2. Industrias extractivas; 3. Industrias de consumo (alimentación, madera, muebles...); 4. Industrias químicas; 5. Industrias metálicas y de maquinaria; 6. Industria eléctrica; 7. Construcción; 8. Otras industrias manufactureras; 9. Sector servicios. Para este análisis se han tenido en cuenta: como variable común, el nivel salarial; como variable de oferta, la diferenciación salarial; y como variables de demanda, el valor añadido, la productividad del trabajo, el nivel de empleo total y el número de graduados que acaban cada año la Enseñanza Superior. Para cumplimentar el segundo objetivo se construye un sistema de ecuaciones que reflejan el conjunto de interrelaciones entre tres tipos de educación, que se corresponden con los niveles de Bachillerato Superior, Grado Medio y Grado Superior. Encuesta de Población Activa del INE, del cuadro número 5 (activos por ocupación y rama de actividad), para obtener datos sobre profesionales, técnicos superiores y medios empleados en los distintos sectores productivos. Encuesta de Salarios e Informe sobre la Distribución de la Renta del INE, para calcular los salarios y la diferencia salarial. Contabilidad Nacional para obtener las series de valor añadido. Estadística de la Enseñanza en España del MEC, para obtener la serie de nuevos graduados. Funciones. Ecuaciones matemáticas. Se obtienen una serie de funciones para cada sector productivo que son las que mejor predicen los valores que tomarán la oferta y la demanda profesionales. Se ofrece un modelo para suministrar información acerca de la distribución y evolución de la población del país por grado de cualificación. Fecha finalización tomada del código del documento.