Sexo y ciencia a la sombra de PISA.

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Un análisis de la calidad percibida por los estudiantes en los centros públicos y privados de enseñanza secundaria.

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A knowledge based model of regional growth. 'Un modelo basado en el conocimiento del crecimiento regional'.

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Introducción de mejoras en un aula virtual para la realización del proyecto fin de carrera en el área de Ingeniería Química.

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Conocimiento did??ctico-matem??tico sobre el razonamiento algebraico elemental : un estudio exploratorio

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El estudio de los parámetros por medio de tecnologías híbridas.

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El signo igual y su significado en los libros de texto de Primer Ciclo de Educación Primaria.

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Endogeneidad de la educación e instrumentos para la estimación del rendimiento educativo en España.

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La predicción del rendimiento académico en alumnos de octavo de Educación General Básica.

Parte del fracaso escolar como realidad educativa, para conocer las variables que tienen mayor incidencia en el rendimiento académico, y en función de las mismas, predecir el rendimiento esperado de los alumnos. 456 alumnos de octavo de EGB de cuatro centros no estatales de Pamplona. Variables independientes: a. Descriptivas. b. Rendimiento previo. c. Inteligencia y aptitudes. d. Intereses vocacionales. e. Rasgos de personalidad. Variables dependientes: A. Idioma moderno. B. Lengua. C. Matemáticas. D. Ciencias Naturales. E. Ciencias Sociales. Variables transformadas: medias de rendimientos. 1. Son las variables de rendimientos previos las que se revelan con mayor capacidad predictiva variando. 2. La inteligencia general verbal, la valoración global de la inteligencia, la aptitud numérica, y la comprensión verbal, se muestran como los segundos predictores. 3. Los intereses vocacionales presentan escaso valor predictivo. 4. Los rasgos de personalidad, cuando se consideran predictores, no modifican sustancialmente las ecuaciones y, ocupan generalmente puestos secundarios explicando desde un 1,06 por ciento hasta 2,06 por ciento de la varianza de Ciencias Naturales por parte de las variables actividad y control respectivamente. 5. La cuantía del error con que se efectúa la predicción varía entre 8,660 por ciento y 10,737 por ciento. 6. Los alumnos con alto rendimiento al finalizar octavo de EGB se caracterizan frente a los de bajo rendimiento, por obtener mayores rendimientos previos, excepto en idioma de octavo; presentar mejores niveles de aptitudes globales y diferenciales, excepto atención; ser más emotivos, reflexivos, defensivos y con mayor control; y mostrar mayor interés por actividades científicas, literarias y cálculo. 1. El educador necesita conocer el rendimiento probable que obtendrá cada alumno, para poder adaptar la enseñanza a la situación real de los alumnos, y para poder llevar a cabo una evaluación en la que el criterio de comparación sea el propio alumno de acuerdo con sus características y potencialidades. 2. La predicción del rendimiento no supone enjuiciamiento o catalogación de los alumnos, que pueda posteriormente condicionar su rendimiento, sino que está más en conexión con una concepción de la educación personalizada. Además en una predicción técnica conocemos el error de estimación, frente a las predicciones mas opináticas. 3. El mantenimiento de la estabilidad del rendimiento a lo largo del tiempo pone de manifiesto que alumnos con rendimientos habituales insuficientes, sólo conseguirán cambiar esa tónica, interviniendo sobre nuevas variables o alterando algunas de las que intervienen.

Factores del rendimiento académico en los alumnos que acceden a la carrera de Arquitectura en la Universidad de Navarra.

Describir las características de los alumnos que ingresan en la Escuela Técnica de Arquitectura de Navarra y conocer cuáles de estos rasgos tienen mayor incidencia en su rendimiento académico, al término del primer curso; con un doble propósito: 1. Establecer unos requisitos mínimos de ingreso más precisos y objetivos. 2. Determinar el rendimiento esperable en cada alumno a partir del cual ejercer una correcta acción orientadora y conseguir resultados satisfactorios de los alumnos. Compuesta por 197 alumnos matriculados en el primer curso de Arquitectura en 1984 en la Universidad de Navarra. Variables independientes: 1. Variables de aptitudes diferenciales. 2. Variables de las pruebas de admisión. 3. Variables de los rendimientos académicos previos. 4. Variables de los rendimientos académicos en la universidad. Variables dependientes: nota final en: 1. Matemáticas. 2. Geometría. 3. Física. 4. Dibujo. 1. La descripción de las variables revela el comportamiento homogéneo de la muestra. 2. Las correlaciones entre las aptitudes diferenciales son moderadas. Las pruebas de admisión dan valores más altos que el test ASAT. Las variables de rendimiento académico previo dan valores altos y uniformes incluso para la variable selectividad. Las variables que correlacionan altamente con los criterios son las correspondientes a los rendimientos académicos en la Universidad. Les siguen las de rendimiento académico anterior, tests de admisión y aptitudes. 3. Para los casos más favorables las ecuaciones de regresión han permitido predecir para Geometría un 55 por ciento, Física un 61 por ciento, Matemáticas un 75 por ciento y Dibujo un 43 por ciento de la varianza. Por grupos, las ecuaciones que incluyen los rendimientos previos en la universidad son las que dan coeficientes más elevados. Dentro de las que no los incluyen, las que carecen del asat y aptitudes, dan los coeficientes más bajos para cada grupo son nota media de Física en BUP y COU, ordenamiento espacial asat IV y razonamiento numérico, las de mayor capacidad predictiva. El diagnóstico previo de los alumnos, realizado en función de las variables reseñadas, permitirá obtener un pronóstico del rendimiento que facilitará la acción docente y la calidad del aprendizaje. A pesar de que los rendimientos obtenidos por la muestra en las pruebas de aptitudes sean notablemente superiores a los de los grupos normativos, y de que los rendimientos en la enseñanza media hayan sido notables y homogéneos, ha habido un desfase respecto a los resultados del primer curso de arquitectura. Puede deberse al alto nivel de exigencia de la escuela. Esto no es en sí negativo, puesto que garantiza una eficaz formación. La generalización está limitada al ámbito de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura de Navarra por: 1. Multiplicidad de factores que inciden en el rendimiento y el carácter dinámico del mismo. 2. Por lo imprevisible del comportamiento humano.

La predicción del rendimiento académico en el Curso de Orientación Universitaria.

Apoyar el proceso de enseñanza experimental que nos ayude a delimitar qué variables inciden más en el rendimiento, cuál es su relevancia y en que medida nos permiten estimar el rendimiento esperable. Hipótesis: 1. El rendimiento previo es el mejor predictor del rendimiento futuro; 2. Las aptitudes intelectuales más afines al área de conocimiento que se trate, contribuyen a la predicción del rendimiento en dicha área; 3. Los rasgos de personalidad y los intereses vocacionales constituyen un factor explicativo-predictivo del rendimiento; 4. La combinación de las variables que inciden en el rendimiento posibilitará la elaboración de ecuaciones de regresión con reducido margen de error, que faciliten al profesor incidir en aspectos del proceso de enseñanza-aprendizaje. 408 alumnos de COU de dos colegios no estatales de Pamplona, de nivel socio-cultural medio y medio-bajo en las promociones 83-84 y 84-85 y en su mayoría varones. Revisión bibliográfica de investigaciones sobre el rendimiento. Estudio descriptivo de las variables que intervienen en el rendimiento académico. Obtención de datos de una muestra y análisis estadístico de los mismos. Discusión de resultados y propuesta de intervención pedagógica sobre la predicción del rendimiento. Variable dependiente: rendimiento académico. Variables independientes: rendimiento previo; aptitudes intelectuales; intereses vocacionales; rasgos de personalidad. Las correlaciones entre rendimientos previos y finales son significativas por tanto se comprueba la primera hipótesis. Las aptitudes intelectuales más afines al área de conocimientos de que se trate contribuyen en segundo lugar a la predicción del rendimiento, se comprueba la segunda hipótesis. Las correlaciones entre intereses vocacionales y rendimiento descienden bastante en comparación con las otras dos variables. De entre los rasgos de personalidad, la adaptación personal y escolar, y el control correlacionan más significativamente con el rendimiento. Las variables aptitudinales, de intereses y personalidad tienen menor valor predictivo que el rendimiento previo. Los distintos procedimientos de análisis de datos han permitido llegar a resultados similares. Las posibilidades de generalización de los resultados son limitadas y se reducen a ámbitos educativos semejantes. Las variables manejadas son alterables y por tanto susceptibles de ser modificadas en virtud del proceso de enseñanza-aprendizaje. La predicción del rendimiento del alumno no significa en ningún caso determinar sus posibilidades. La predicción no es un fin sino una técnica que ayuda a personalizar la educación. El empleo de las tablas de predicción permitirá al orientador esclarecer el mundo del trabajo que mejor se adecúe a las aptitudes, intereses y rasgos de personalidad de cada alumno.

Factores del rendimiento académico en la Universidad.

Realizar un psicodiagnóstico de la situación en la que acceden a la Universidad alumnos de Enseñanzas Medias y determinar, entre los rasgos evaluados, cuáles son los que tienen mayor incidencia en el rendimiento académico posterior y permiten establecer ecuaciones de predicción con cierta precisión. 106 alumnos matriculados en primer curso de Ciencias Biológicas de la Universidad de Navarra en el curso 1980-81. El 52,4 por ciento mujeres y el 47,6 varones, en edad comprendida entre 17 y 20 años. El 52,5 por ciento son navarros, un 22,32 por ciento procede del País Vasco y un 25,2 por ciento de otras provincias. El 33,9 por ciento había realizado estudios en centros estatales y el 66 por ciento en centros no estatales. Tras las precisiones metodológicas relativas a los instrumentos de recogida de datos, se evalúan una serie de capacidades y rasgos de los alumnos en el momento de su acceso a la Universidad: edad; sexo; status familiar; lugar de procedencia; centro académico anterior; rendimiento académico previo en Matemáticas, Física, Química y Biología; rendimiento global en BUP, COU y pruebas de Selectividad; conocimientos y habilidades intelectuales en estas materias; destrezas básicas y metodología de estudio; rendimiento lector; hábitos y opiniones sobre el estudio; inteligencia general y aptitudes diferenciales; dimensiones básicas de la personalidad; intereses profesionales y vocacionales. Una vez conocidas las correlaciones entre los rasgos evaluados en el diagnóstico y el rendimiento académico de primer curso, se establecen unas ecuaciones de predicción que relacionan este rendimiento con las características de los alumnos que mayor incidencia presentan con él. Expediente académico de los alumnos; test de rendimiento académico; test de rendimiento lector; cuestionario DPE-48 de hábitos y opiniones sobre el estudio; test Domino-d-48 de inteligencia general; batería BAT de aptitudes diferenciales de la inteligencia; test de razonamiento verbal; test de aptitudes numéricas; test de razonamiento abstracto; test de relaciones espaciales; cuestionario de personalidad 16PF de Cattel; registro de preferencias Kuder. 1.- Los alumnos de la muestra poseían unas características aptitudinales muy adecuadas para los estudios universitarios y significativamente superiores a las del grupo normativo. 2.- Los alumnos considerados como grupo presentan una madurez y equilibrio propios de su edad. 3.- Las variables que presentan una mayor correlación con el rendimiento académico al final del primer año son los relativos al expediente académico. 4.- El segundo grupo de variables que se correlacionan significativamente son las referentes a la inteligencia general y aptitudes diferenciales. 5.- Las variables relativas a los rasgos de personalidad influyen de modo irregular en el rendimiento de distintas asignaturas. Fecha finalización tomada del código del documento.

El lenguaje del ni??o de dos a??os y medio

Describir el lenguaje del ni??o al acceder al segundo ciclo de Educaci??n Infantil. Delimitar el punto de partida para una efectiva acci??n pedagogica en la programaci??n del lenguaje en esta etapa, en el ??mbito de los contenidos, actitudes y procedimientos. 35 ni??os de 2 a??os y medio, de escuelas infantiles, 19 de los cuales eran ni??as y 16 ni??os. La primera parte expone el marco te??rico relativo al desarrollo del lenguaje en los ni??os, abordando las etapas preling????stica y ling????stica en su dimensi??n social, perceptiva, funcional y comunicativa y en los ??mbitos fonol??gico, sem??ntico y morfosint??ctico. El n??cleo del trabajo lo constituye un estudio observacional descriptivo, de car??cter transversal, del lenguaje en ni??os de dos a??os y medio. Se consideraron las variables: 1. Frases, incluyendo enunciados diferentes, ??ndice de ininteligibilidad, oraciones, longitud media de enunciado (LME), ??ndice de complejidad sint??ctica, orden, autocorrecciones. 2. Palabras, estudiando los nombres, verbos, adjetivos, ??ndice de diversidad l??xica, palabras diferentes, preposiciones, conjunciones, adverbios, pronombres, determinantes, interjecciones, onomatopeyas. 3. Discurso, analizando los turnos, densidad, expansiones, estilo de interlocutor, petici??n de aclaraci??n, repeticiones, preguntas, respuestas. 4. Funciones, estudiando las categor??as de regulaci??n, declarativas, personales, de intercambio y conversacionales.. An??lisis comparativo. An??lisis descriptivo. An??lisis factorial de componentes principales para la agrupaci??n de variables seg??n sus intercorrelaciones. Ecuaciones de regresi??n. Distribuci??n de frecuencias. An??lisis de varianza. Para los c??lculos estad??sticos se utiliz?? el programa StatView.. 1. A los dos a??os y medio, el ni??o ya posee una buena parte de los elementos de todas las categor??as de palabras de la lengua. 2. A esta edad, los ni??os ya producen abundantes autocorrecciones, lo que implica la posesi??n de una conciencia ling????stica. 3.- Las categor??as funcionales reguladoras y conversacionales mantienen una total independencia respecto a los aspectos formal y cognitivo del lenguaje. 4. El tiempo de escolarizaci??n anterior no tiene relaci??n con el desarrollo del lenguaje. 5. El pd50 se.

Los costos de la Educación, cálculo y análisis de costos de la EGB en Vizcaya : curso base 1978-79.

Hipótesis 'A': los costos de la educación están fundamentalemente constituidos por los costos de personal (carga salarial y carga de la Seguridad Social o Muface). Hipótesis 'B': la diferencia de costos totales y por alumnos entre públicos y privados e Ikastolas responde a la diferente composición de estructuras: número de profesores por aula, número de alumnos por aula, salario y Seguridad Social. 98 centros de EGB de Vizcaya. Investigación correlacional que utiliza la estadística descriptiva así como el análisis factorial para analizar la información obtenida a través de un test económico de modelo de gestión de centros docentes. Variables dependientes: costos: totales, de funcionamiento, de amortización y de inversión. Variables independientes: tipo de enseñanza; número de alumnos, de unidades y de profesores; superficie de los locales; valor de la infraestructura; gastos de mantenimiento y gastos propios de enseñanza. Es una variación del modelo Campus (Comprehensive Analitycal Methos of Planning in University Systemns), del modelo RRPM (Resource Requirements Prediction Model) y del modelo ECENSE (Estudio Económico de la Enseñanza en España). El test económico del modelo de gestión de centros docentes. Estadística básica: porcentajes, medias, correlaciones, para el análisis básico de los costes. Ecuaciones predictivas y análisis factorial para averiguar las variables más influyentes sobre el costo. Step Wise para ecuaciones modélicas de costo según tipos de enseñanza tradicional, moderna e individualizadora. Paquete informático propio construido ad hoc formando parte del modelo de gestión de centros docentes. Se confirma que el costo total está compuesto en la pública en un 90 por ciento por los costos de personal y en la privada en un 75 por ciento. La educación más cara por aula es la privada, seguida de Ikastolas y, la más barata, la pública. La variable más importante explicativa de los costos totales no es ni los salarios ni el número de profesores por aula sino el número de horas contratadas por profesor. Respetando los salarios y las cargas sociales, pero aumentando la dedicación del profesorado, número de horas contratadas, los costos de educación ascienden hasta un 30. Los costos de la enseñanza se fundamentan en los costos de personal y no en los gastos de funcionamiento, nuevas tecnologías, mayor gasto de material didáctico. No son comparables los costos por alumno de los distintos tipos de enseñanza. Se establecen modelos predictivos para seis distintas alternativas de tipo de escuela en función de la atención al alumno.

El ordenador en la Enseñanza de la Física. Análisis teórico-experimental y ejemplos ilustrativos.

Discutir las ventajas y dificultades de los instrumentos y medios didácticos que se utilizan en la Enseñanza de la Física. Estudiar el papel que el ordenador juega en la Enseñanza de la Física. Elaborar un conjunto de programas para el aprendizaje de algunos temas de Física. Didáctica de la Física. El trabajo está dividido en dos partes. En la primera se realiza una discusión sobre el uso del ordenador en la Enseñanza de la Física, basado en un análisis de las publicaciones y en una experiencia personal, utilizando como base programas elaborados por el autor. En la segunda parte se presentan un conjunto de ejercicios de ordenador, en los que se combina la resolución de problemas, el aprendizaje de los métodos numéricos básicos y el manejo de un lenguaje de programación -su parte algebraica-. Programas de ordenador para resolver: variables y sistemas de unidades. Raíces de una ecuación. Derivada numérica de una función. Integración numérica. Resolución numérica de ecuaciones diferenciales y, método de Montecarlo. Conjunto de protocolos de diversas prácticas. Observación en el aula del uso de los programas por parte de los alumnos. La aplicación del ordenador posibilita: extender contenidos, comprendiendo conceptos complejos a nivel intuitivo, estudiar modelos y simular experiencias de laboratorio. El ordenador posibilita una enseñanza más individualizada y adaptada a cada alumno. El papel de los ejercicios de ordenador es combinar en un mismo formato la resolución de problemas, el aprendizaje de los métodos numéricos básicos y la programación. Con los programas se crean un conjunto rico de experiencias, de modo que los estudiantes adquieren una intuición de los distintos fenómenos físicos programados en el ordenador. La estructuración de los programas permite decidir al profesor, en cada momento, en función de la orientación de los estudios y del nivel de conocimiento de sus alumnos. Debido a que la Física está basada en conocimientos abstractos, el ordenador puede representar una etapa intermediaria que pone en contacto la teoría con la realidad. El ordenador jugará un papel importante. Como consecuencia, el profesor se verá relegado a las tareas más repetitivas, pudiendo dedicar más tiempo a la atención individual del alumno, convirtiéndose el alumno, en el sujeto de su propio progreso educativo. Para ello es necesario reestructurar los cursos, lo cual nos llevará a una concepción distinta de la educación. O sea a un cambio del centro de referencia del profesor hacia el alumno.