Análisis del Rendimiento Académico de los Estudiantes de Pregrado en Estadística de la Universidad Santo Tomás Mediante Ecuaciones Estructurales

Las universidades cumplen un rol fundamental en la transformación social y afrontan algunos desafíos para desempeñar su misión, por tanto, es de gran interés analizar la interacción de factores que influyen el rendimiento académico de los estudiantes. El objetivo de esta investigación fue desarrolla...

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Autores:
Camargo Colmenares, Vïctor Raúl
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Universidad Santo Tomás
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/53648
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/53648
Palabra clave:
Model
Structural Equations
Academic Achievement
Learning Strategies
Estadística Aplicada
Educación
Transformación Social
Modelo
Ecuaciones Estructurales
Rendimiento Académico
Estrategias de Aprendizaje
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description Las universidades cumplen un rol fundamental en la transformación social y afrontan algunos desafíos para desempeñar su misión, por tanto, es de gran interés analizar la interacción de factores que influyen el rendimiento académico de los estudiantes. El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo de ecuaciones estructurales para analizar los factores asociados al rendimiento académico en los estudiantes de pregrado del programa de Estadística de la Universidad Santo Tomás(USTA). Este trabajo fue sometido y aprobado previamente por Comité de Ética de la universidad. La información fue recolectada a partir de una muestra de 128 estudiantes durante el primer semestre del 2023. Se utilizaron tres cuestionarios: Autoconcepto Forma 5 (AF-5), el Cuestionario para la Evaluación de Metas Académicas (C.M.A-II) y por último, el Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje Forma Corta (MSLQ-SF). A partir del modelo propuesto por Veas et al. (2015) que relaciona variables cognitivas y no cognitivas. Se utilizó como herramienta de análisis un modelo de ecuaciones estructurales, dado que permite analizar las interacciones complejas entre múltiples variables, y a su vez permite probar y validar teorías o hipótesis. Así, los resultados de esta investigación arrojan un modelo de ecuaciones estructurales, en donde la variable latente Estrategias de Aprendizaje(conformada por las Estrategias Cognitivas, Metacognitivas y la Administración de Recursos), mostró una contribución significativa con el rendimiento académico, por otra parte, las variables latentes de Autoconcepto y Estrategias de Aprendizaje no resultan tener una relación significativa, además presentó medidas de bondad de ajuste adecuadas: Ratio Chi Cuadrado(1,76), RMSEA(0,077) con un IC(0,056-0,098) y un p-valor de 0,021, SRMR(0,09), CFI(0,923) y el TLI(0,9).
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Repositorio Institucional.http://hdl.handle.net/11634/53648reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coLas universidades cumplen un rol fundamental en la transformación social y afrontan algunos desafíos para desempeñar su misión, por tanto, es de gran interés analizar la interacción de factores que influyen el rendimiento académico de los estudiantes. El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo de ecuaciones estructurales para analizar los factores asociados al rendimiento académico en los estudiantes de pregrado del programa de Estadística de la Universidad Santo Tomás(USTA). Este trabajo fue sometido y aprobado previamente por Comité de Ética de la universidad. La información fue recolectada a partir de una muestra de 128 estudiantes durante el primer semestre del 2023. Se utilizaron tres cuestionarios: Autoconcepto Forma 5 (AF-5), el Cuestionario para la Evaluación de Metas Académicas (C.M.A-II) y por último, el Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje Forma Corta (MSLQ-SF). A partir del modelo propuesto por Veas et al. (2015) que relaciona variables cognitivas y no cognitivas. Se utilizó como herramienta de análisis un modelo de ecuaciones estructurales, dado que permite analizar las interacciones complejas entre múltiples variables, y a su vez permite probar y validar teorías o hipótesis. Así, los resultados de esta investigación arrojan un modelo de ecuaciones estructurales, en donde la variable latente Estrategias de Aprendizaje(conformada por las Estrategias Cognitivas, Metacognitivas y la Administración de Recursos), mostró una contribución significativa con el rendimiento académico, por otra parte, las variables latentes de Autoconcepto y Estrategias de Aprendizaje no resultan tener una relación significativa, además presentó medidas de bondad de ajuste adecuadas: Ratio Chi Cuadrado(1,76), RMSEA(0,077) con un IC(0,056-0,098) y un p-valor de 0,021, SRMR(0,09), CFI(0,923) y el TLI(0,9).Universities play a fundamental role in social transformation and face some challenges to carry out their mission, therefore, it is of great interest to analyze the interaction of factors that influence the academic achievement of students. The objective of this research was to develop a structural equation model to analyze the factors associated with academic achievement in undergraduate students of the Statistics program at the Universidad Santo Tomás (USTA). This work was previously submitted and approved by the University Ethics Committee. The information was collected from a sample of 128 students during the first semester of 2023. Three questionnaires were used: Self-concept Form 5 (AF-5), the Questionnaire for the Evaluation of Academic Goals (C.M.A-II) and finally, the Motivation and Learning Strategies Questionnaire Short Form (MSLQ-SF). Based on the model proposed by \cite{veas} that relates cognitive and non-cognitive variables. A structural equation model is used as an analysis tool, since it allows complex interactions between multiple variables to be analyzed, and in turn allows theories or hypotheses to be tested and validated. Thus, the results of this research show a structural equation model, where the latent Learning Strategies (made up of Cognitive Strategies, Metacognitive Strategies and Resource Management), showed a significant contribution to academic achievement. On the other hand, the latent variables of Self-concept and Learning Strategies do not turn out to have a significant relationship, and they also presented adequate goodness of fit: Chi Square Ratio (1.76), RMSEA (0.077) with a CI (0.056-0.098) and a p-value of 0.021, SRMR(0.09), CFI(0.923) and TLI(0.9).Magister en Estadística AplicadaMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad de EstadísticaAtribución-SinDerivadas 2.5 ColombiaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis del Rendimiento Académico de los Estudiantes de Pregrado en Estadística de la Universidad Santo Tomás Mediante Ecuaciones EstructuralesModelStructural EquationsAcademic AchievementLearning StrategiesEstadística AplicadaEducaciónTransformación SocialModeloEcuaciones EstructuralesRendimiento AcadémicoEstrategias de AprendizajeTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáBar, M. and Ullman, S. 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