El liderazgo, factor de eficacia escolar : hacia un modelo causal.

Proponer, justificar y validar un modelo causal, que se basa en los efectos de un liderazgo transformacional y su relación con la eficacia escolar, usando para ello los sistemas de ecuaciones estructurales. Sistemas de ecuaciones estructurales.

Factores que inciden en la competencia docente universitaria : un modelo jerárquico lineal.

Revisar la amplia literatura sobre la competencia docente universitaria y proponer una medida fundamentada en seis factores. Se analizan las propiedades psicométricas y se explican los modelos de ecuaciones estructurales para validar el constructo. Definido el constructo se examinan, utilizando los modelos jerárquicos lineales, las características de los estudiantes, los profesores y el curso para conocer la influencia que tienen estos determinantes en la opinión de los estudiantes. Los resultados sugieren que el constructo competencia docente se ve ligeramente afectado por ciertas características de los implicados cuando se estudian independientemente. Sin embargo, al introducir en el modelo los predictores de competencia docente, estos efectos no son significativos.

Un modelo de medida con interacción.

Proponer un modelo matemático de medida en el ámbito de la educación basado en la Teoría de Respuesta a los Ítems. El trabajo se divide en tres capítulos. En el primero se ofrece información sobre la medida en educación. Se explica su finalidad y se describen algunos modelos de la Teoría de los Test, sobre todo la Teoría Clásica de los Tests y la Teoría de Respuesta a los Ítems. Esta última teoría es tratada en el segundo capítulo desde una perspectiva dinámica. También se describe el modelo matemático de medida que es objeto de la investigación. Por último, en el tercer capítulo se estudia el papel del diagnóstico en la educación y una posible aplicación del modelo antes presentado al análisis de los ítems de un cuestionario para el diagnóstico del aprendizaje de conceptos matemáticos. Se utilizan métodos provenientes del análisis matemático, en particular de las ecuaciones diferenciales, para desarrollar el modelo de medida. El modelo matemático de medida que presenta la investigación está basado en un modelo logístico de dos parámetros que amplía la información obtenida de otros modelos mediante el análisis de las estrategias de solución de los ítems por parte de los sujetos. Por otra parte, el modelo desarrollado es útil como herramienta de diagnóstico del conocimiento.

Predictores del rendimiento académico.

Estudiar el rendimiento académico y el conjunto de factores que inciden en él. Fijar unas ecuaciones de regresión que sirvan para predecir el rendimiento del alumno. Ofrecer a todas las personas que tienen relación con el alumno unas referencias que ayuden a encuadrar, con una mayor visión, la continua problemática académica. 300 sujetos varones, alumnos de colegios privados religiosos, pertenecientes a la misma congregación, situados en las ciudades de Madrid, Zaragoza, San Sebastián y Santa Cruz de Tenerife. Clase social media y media-alta. Ningún sujeto de la muestra repitió curso durante el período de la investigación. Primera etapa: quinto de EGB curso 1975-76 edad entre 9,9 y 10,11 años. Segunda etapa: octavo de EGB curso 78-79 edad entre 12,9 y 13,11. Tercera etapa: segundo de BUP curso 80-81 edad entre 14,9 y 15,11 años. Diseño de un subgrupo con series cronológicas. Variables independientes o predictoras: A) en el campo intelectual: inteligencia general, razonamiento verbal, aptitud numérica, razonamiento abstracto, relaciones espaciales, atención memoria. B) técnicas de base: comprensión lectora, ortografía, cálculo. C) personalidad: rasgos básicos, temperamentos. D) insertación en el grupo: aceptación dentro del grupo, rechazo. E) áreas de adaptación (personal, familiar, escolar, social) y formas de reacción (control personal, irritabilidad, agresividad, inferioridad, pasividad, indecisión). F) autoconcepto académico manifiesto. Variables dependientes o criterios: rendimiento escolar (medido por las calificaciones obtenidas a final de curso en área de: Lenguaje, Matemáticas, Social, Geografía - nota global). En el rendimiento académico del alumno influye un gran número de variables tanto personales, intelectuales como ambientales. Por lo tanto no se puede admitir la unidimensionalidad en la valoración del rendimiento académico. Entre las variables analizadas las más relevantes son: autoconcepto académico manifiesto; cálculo numérico escrito; aceptación por parte del grupo; razonamiento verbal y aptitud numérica; los temperamentos sanguíneo y amorfo; las reacciones de control; las áreas de adaptación personal y escolar. El autoconcepto académico manifesto es la variable que con más fuerza influye en el mejor rendimiento del alumno en todos los niveles analizados. Cuanto mayor va siendo el alumno los factores de personalidad y mejor éxito académico. En contra de lo que antes se creía la inteligencia general no es el factor que más influye en el rendimiento. Factores integrantes de la misma tienen mayor incidencia. El rendimiento académico de un alumno, dentro de un marco normal, tiende a ser estable en la medida que sus relaciones tanto con profesores, compañeros y padres sean armónicas, sinceras y comprensivas. Antes de un fracaso escolar surge un fracaso personal.

Matemáticas Segundo de Bachillerato aplicadas a las Ciencias Sociales II : proyecto de formación e investigación sobre el uso de nuevas tecnologías de la información y la comunicación en Matemáticas para la ESO y Bachillerato.

Este recurso tiene como objetivo aplicar la informática a la enseñanza de las Matemáticas. Se propone el uso de distintos programas en función del bloque objeto de estudio. El álgebra y el análisis se trabajan con el programa Derive; y la estadística y la probabilidad, con Excel. Se propone el sistema de trabajo por parejas y el orden en que se deben hacer las actividades. Antes de la realización de cada ejercicio, se explican las partes de la ventana, cómo ajustar la configuración y su funcionamiento. En todos los temas se da una dirección de Internet para ampliar información. Se divide en cuatro bloques. El primero se dedica al álgebra; el segundo, al análisis; el tercero, a la estadística y la probabilidad; y el último contiene anexos sobre la tabla de derivadas; la tabla de integrales inmediatas; los perímetros y áreas; las áreas y volúmenes en el espacio y teoremas; las curvas; el uso de la calculadora; nociones sobre Derive, Excel e Internet y explica el diseño de una página web.

Matemáticas II Segundo de Bachillerato : Ciencias de la Naturaleza, de la Salud y Tecnológico : proyecto de formación e investigación sobre el uso de nuevas tecnologías de la información y de la comunicación en Matemáticas para la ESO y el Bachillerato.

Este recurso tiene como objetivo aplicar la informática a la enseñanza de las Matemáticas. Se propone el uso de distintos programas en función del bloque objeto de estudio. El álgebra y el análisis se trabajan con el programa Derive; y la estadística y la probabilidad, con Excel. Se propone el sistema de trabajo por parejas y el orden en que se deben hacer las actividades. Antes de la realización de cada ejercicio, se explican las partes de la ventana, cómo ajustar la configuración y su funcionamiento. En todos los temas se da una dirección de Internet para ampliar información. Se divide en cuatro bloques. El primero se dedica al álgebra; el segundo, al análisis; el tercero, a la estadística y la probabilidad; y el último contiene anexos sobre la tabla de derivadas; la tabla de integrales inmediatas; los perímetros y áreas; las áreas y volúmenes en el espacio y teoremas; las curvas; el uso de la calculadora; nociones sobre Derive, Excel e Internet y explica el diseño de una página web.

Incidencia del desajuste educativo en el rendimiento privado de la educación en España.

Resumen tomado de la publicación

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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Características de un sistema tutorial inteligente para la resolución de problemas verbales aritmétrico-algebraicos.

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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.