Journal articles: 'Predicción de rendimiento académico'

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García-Fernández, José M., Cándido J. Inglés, María S. Torregrosa, Cecilia Ruiz-Esteban, Ángela Díaz-Herrero, Elena Pérez-Fernández, and María C. Martínez-Monteagudo. "Propiedades psicométricas de la Escala de Autoeficacia Percibida Específica de Situaciones Académicas en una muestra de estudiantes españoles de Educación Secundaria Obligatoria." European Journal of Education and Psychology 3, no. 1 (June 1, 2010): 61. http://dx.doi.org/10.30552/ejep.v3i1.51.

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Abstract:

El objetivo de este estudio consistió en analizar las propiedades psicométricas de la Escala de Autoeficacia Percibida Específica de Situaciones Académicas en una muestra de 656 estudiantes españoles de Educación Secundaria Obligatoria de 12 a 16 años. Los análisis factoriales revelaron que la EAPESA presenta una estructura unidimensional, con coeficientes de consistencia interna (0.89) y fiabilidad test-retest (0.87) adecuados. Las relaciones entre autoeficacia académica, metas académicas, autoconcepto académico y rendimiento escolar apoyaron la validez de constructo de la escala. Los modelos de regresión logística para la predicción del rendimiento académico a partir de la autoeficacia y la predicción de ésta a partir del rendimiento apoyaron empíricamente el papel autorregulatorio de la autoeficacia ya que la probabilidad de presentar alta autoeficacia aumenta un 94% por cada punto que aumenta la nota media, mientras que la probabilidad de presentar éxito académico aumenta un 8% al incrementarse la autoeficacia académica percibida.

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Rico Páez, Andrés, and Daniel Sánchez Guzmán. "Diseño de un modelo para automatizar la predicción del rendimiento académico en estudiantes del IPN / Design of a model to automate the prediction of academic performance in students of IPN." RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo 8, no. 16 (February 27, 2018): 246–66. http://dx.doi.org/10.23913/ride.v8i16.340.

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Abstract:

La minería de datos educativa permite extraer conocimiento útil y comprensible a partir de datos académicos para la solución de problemas acerca de diversos procesos de enseñanza y de aprendizaje. Una de las aplicaciones más populares de la minería de datos educativa es la predicción del rendimiento académico. El principal objetivo de este trabajo fue diseñar y automatizar un modelo predictivo del rendimiento académico de estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN).Para la construcción del modelo, se analizaron las calificaciones de actividades académicas y la calificación final de 94 estudiantes inscritos en una carrera de ingeniería perteneciente al IPN. Este modelo se aplicó a 86 estudiantes para predecir su rendimiento académico. Posteriormente, se compararon estas predicciones con los resultados reales obtenidos por los estudiantes al final del curso. Se obtuvieron exactitudes de las predicciones de la aprobación del curso de hasta 73%, únicamente con cinco atributos correspondientes a las calificaciones de las actividades académicas iniciales del mismo. Además, se construyó una plataforma que facilita la implementación del modelo para predecir automáticamente el desempeño académico de nuevos estudiantes. También se identificaron las principales actividades académicas que influyen en el desempeño académico a través del valor de las probabilidades del modelo. En particular, los resultados muestran que las actividades 3, 4 y 5 fueron las que influyeron de manera más significativa en la predicción de aprobación de los estudiantes que participaron en este estudio. El desarrollo de este tipo de modelos permite a las instituciones educativas predecir el rendimiento académico de sus estudiantes e identificar los principales factores que influyen en él.

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Bautista-Rodríguez, Gabriela, and Florina Gatica-Lara. "Factores relacionados con el rendimiento académico en una carrera técnica en salud impartida en línea." Investigación en Educación Médica, no. 33 (January 9, 2020): 89–97. http://dx.doi.org/10.22201/facmed.20075057e.2020.33.19177.

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Abstract:

Introducción: El rendimiento académico se debe a diversos factores que pueden determinarlo. Las habilidades digitales en la modalidad a distancia, las características sociodemográficas y otras variables deben conocerse para buscar medidas de intervención que favorezcan el éxito académico. Objetivo: Determinar la relación entre las características sociodemográficas, variables académicas y habilidades digitales con el rendimiento académico en estudiantes de una carrera técnica en urgencias médicas, en la modalidad en línea. Método: Estudio cuantitativo, no experimental, transversal y correlacional. Se elaboró un instrumento de 20 reactivos de datos sociodemográficos, académicos, laborales y de habilidades digitales de los estudiantes. Se efectuó una prueba piloto y se determinaron evidencias de validez del instrumento. Se aplicó vía internet a 126 estudiantes de la carrera de Técnico Superior Universitario en Urgencias Médicas de la Universidad Abierta y a Distancia de México. Se obtuvo la correlación entre las variables obtenidas y los promedios generales de los estudiantes que fueron proporcionados por la Universidad. Se realizó un modelo de regresión lineal múltiple para obtener la predicción del rendimiento académico. Resultados: Las variables personales: sexo (rS = 0.085), edad (rS = 0.073) y lugar de residencia (rS = –0.040); las variables laborales: actividad laboral (rS = –0.144) y antigüedad laboral (rS = –0.132); la variable disposición de tecnología (rS = 0.055) y las habilidades digitales (rP = 0.080) no tuvieron correlación con el rendimiento académico. Las variables académicas “semestre de la carrera que cursa” (rS = 0.450) y “asignaturas no acreditadas” (rS = –0.294) se relacionaron con el rendimiento académico (p < 0.005) y lo predijeron en un 23% (R cuadrada ajustada = 0.230, gl = 1, p < .05). Conclusiones: El rendimiento académico de los estudiantes está relacionado directamente con su avance en la carrera e inversamente con el número de asignaturas que no aprueban. Se sugiere que la institución lleve a cabo intervenciones de motivación y retención a los estudiantes que los incentive a permanecer activos y avanzar en su trayectoria académica.

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Contreras, Françoise, Juan Carlos Espinosa, Gustavo Esguerra, Andrea Haikal, Alejandra Polanía, and Adriana Rodríguez. "Autoeficacia, ansiedad y rendimiento académico en adolescentes." Diversitas 1, no. 2 (December 31, 2005): 183. http://dx.doi.org/10.15332/s1794-9998.2005.0002.06.

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Abstract:

Este estudio tuvo como propósito determinar si las variables psicológicas percepción de autoeficacia y ansiedad guardan relación con el rendimiento académico en un grupo de 120 estudiantes de secundaria de un colegio privado de Bogotá. Para ello, se aplicó la Escala de Autoeficacia Generalizada [EAG] y el Cuestionario de Ansiedad Estado - Rasgo [STAI]. Los resultados evidenciaron que la autoeficacia está asociada directamente con el rendimiento académico general, mientras que la ansiedad no. Al examinar por áreas de conocimiento, se encontró que tanto la autoeficacia como la ansiedad resultan ser significativas para la predicción del rendimiento académico. Se discute el papel contextual de la ansiedad así como de su posible mediación en la autoeficacia y el rendimiento académico.Palabras clave: autoeficacia, ansiedad y rendimiento académico.

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Gotzens Busquets, Concepción, Ramón Cladellas Pros, Mercè Clariana Muntada, and Mar Badia Martín. "Indisciplina Instruccional y Convencional: Su Predicción en el Rendimiento Académico." Revista Colombiana de Psicología 24, no. 2 (October 7, 2015): 317–30. http://dx.doi.org/10.15446/rcp.v24n2.44148.

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Abstract:

El objetivo de esta investigación fue analizar la posible incidencia que tienen los comportamientos disruptivos (instruccional y convencional) en el aula sobre el rendimiento académico. Respecto al método, la muestra se configuró con un total de 391 participantes y se utilizó la escala IG de indisciplina, la cual discrimina tipos de comportamientos disruptivos en el aula. Los resultados y conclusiones muestran congruencia con la existencia de dos factores diferenciados que explican la indisciplina escolar, y que se han denominado indisciplina instruccional e indisciplina convencional. Además, se ha confirmado que los comportamientos característicos de la indisciplina instruccional se correlacionan negativa y significativamente con el rendimiento académico.

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Tomás, JM, Melchor Gutiérrez Sanmartín, and I. Fernández. "Predicción de la satisfacción y el rendimiento escolar: el compromiso como mediador." Búsqueda 3, no. 16 (June 27, 2016): 7–19. http://dx.doi.org/10.21892/01239813.162.

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Abstract:

Introducción. Los resultados académicos en la escuela, tanto el rendimiento como el sentimiento de satisfacción con ella, han sido estudiados desde diversas perspectivas, dadas sus implicaciones en el diseño de políticas educativas. El objetivo de este estudio es poner a prueba dos modelos estructurales predictivos, uno del rendimiento académico y el otro sobre la satisfacción con la escuela. Método. Estos modelos valoran importantes variables del contexto académico y posicionan el compromiso escolar del estudiante como un mediador de los efectos del contexto sobre las variables resultado. Para poner a prueba estos modelos se ha contado con una muestra de 1164 estudiantes de enseñanza media dominicanos. Los modelos estructurales se estimaron en EQS 5.7. Los resultados empíricos dan apoyo a ambos modelos predictivos; los productos obtenidos apuntan a que el compromiso escolar es un relevante intermediario de los efectos de las variables contextuales y del alumnado en sus logros académicos. Conclusiones. El fruto del trabajo da pie a concluir que hay que replantear el contexto escolar para primar la calidad de la instrucción, las relaciones afectivas entre los profesores y los alumnos, y un clima socioemocional que favorezca el aprendizaje orientado a la maestría. Así, se discuten los resultados obtenidos a la luz de la evidencia anterior y se sugieren también las limitaciones derivadas del carácter transversal del estudio así como las direcciones de cara a investigaciones futuras.

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Menacho Chiok, Cesar Higinio. "Predicción del rendimiento académico aplicando técnicas de minería de datos." Anales Científicos 78, no. 1 (June 30, 2017): 26. http://dx.doi.org/10.21704/ac.v78i1.811.

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Castrillón, Omar D., William Sarache, and Santiago Ruiz-Herrera. "Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial." Formación universitaria 13, no. 1 (February 2020): 93–102. http://dx.doi.org/10.4067/s0718-50062020000100093.

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López Puycán, Luis Asunción. "El RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS ALUMNOS SECUNDARIA Y EL PUNTAJE DE INGRESO A LA UNIVERSIDAD EN LA PREDICCION ÓEL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS ESTUDIANTES DEL PRIMER AÑO DE LA UNJBG." Ciencias 2, no. 1 (September 6, 2019): 102–8. http://dx.doi.org/10.33326/27066320.2018.1.852.

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Abstract:

El objetivo de la presente investigación es determinar el rendimiento académico de los alumnos de secundaria y el puntaje de ingreso a la universidad en la predicción del rendimiento académico de los estudiantes del primer año de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna en el año 2011. El trabajo se ha realizado con una muestra de 302 estudiantes universitarios de ambos sexos de diferentes carreras profesionales, basado en análisis documentario de promedios de los alumnos de secundario en las materias de comunicación, matemáticas y CTA., puntaje de ingreso y rendimiento académico de los alumnos del primer año de Universidad, según las actas finales de evaluación y certificados de estudios de secundaria. Las conclusiones a las que se arribó al finalizar esta investigación son: El rendimiento académico de los estudiantes de secundaria al ingresar a la universidad es buena con un 54.3%. El puntaje de ingreso a la universidad de los estudiantes es regular con 69.9% y el rendimiento académico en el primer año de estudios universitarios es regular con 64%.

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Almeida, Leandro S., M. Adelina Guisande, Ricardo Primi, and Gina Lemos. "Contribuciones del factor general y de los factores específicos en la relación entre inteligencia y rendimiento escolar." European Journal of Education and Psychology 1, no. 3 (November 1, 2008): 5. http://dx.doi.org/10.30552/ejep.v1i3.13.

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Abstract:

En este artículo se pretende analizar en qué medida, factores más específicos de la cognición, asociados a contenido verbal, numérico o figurativo, complementan un factor más general de raciocinio en la predicción del rendimiento escolar de los alumnos, al inicio y final de la adolescencia. A una muestra de estudiantes portugueses (n=4.899) entre el 5º y el 12º año de escolaridad, se le aplicó una Batería de Pruebas de Raciocinio en sus tres versiones. El rendimiento escolar de los alumnos se estimó en base a sus clasificaciones en Lengua Portuguesa y Matemáticas. El modelo de ecuaciones estructurales mostró un mayor impacto del factor general (inteligencia fluida-inductiva) asociado a todas las pruebas de la BPR en la predicción del rendimiento escolar, observándose que esa significación disminuía progresivamente a lo largo de la escolaridad. Por otro lado, elementos específicos de cada prueba entraron en un segundo modelo, especialmente, en el grupo de los alumnos más jóvenes (5º y 6º año). Entre el 7º y el 9º año las contribuciones específicas de las pruebas se refieren, sobre todo, a la prueba de raciocinio verbal (la prueba de raciocinio numérico aparece también en el 9º año). Así, aún reconociendo la relevancia del factor g en la explicación del rendimiento académico, componentes cognitivos específicos pueden también contribuir para asociar inteligencia y realización académica.Palabras clave: Inteligencia, factor g, factores específicos, Gf-Gc, rendimiento académico.

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Amaya Díaz, Laura Patricia, Raquel Rivera Carvajal, and Hadder Uriel Acosta Salazar. "Análisis de la relación entre el resultado de lectura crítica en las pruebas Saber 11, el promedio académico y el desempeño en tareas de atención y memoria en estudiantes universitarios." Revista Temas, no. 14 (November 30, 2020): 99–108. http://dx.doi.org/10.15332/rt.v0i14.2461.

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Abstract:

Se analizó la relación entre el resultado de lectura crítica en las pruebas Saber 11, el rendimiento académico y el desempeño en tareas de atención y memoria en 55 estudiantes universitarios (edad media=20 años, D.T.=2.51) a través de la prueba Memometric, la subprueba de retención de dígitos de Wechsler y el test de cancelación de la A. Como resultado, se encontró que el rendimiento en el módulo de lectura crítica y el desempeño académico no se relacionan únicamente con procesos psicológicos básicos como la atención selectiva y la memoria de trabajo. Adicionalmente, las correlaciones entre las variables estudiadas fueron bajas (con puntuaciones entre r = .004 y r = .42; p < .05), a excepción de dos, que pueden ser consideradas como moderadas: inverso memometric y promedio académico con un r ,50 p < .05; y directo memometric e inverso memometric, con un r = ,67, p < .05. Con el análisis posterior del modelo de regresión se observó que el desempeño en la prueba de lectura crítica Saber 11 fue significativo para la predicción del rendimiento académico. En conclusión, solo fueron corroboradas dos de las relaciones planteadas. Se sugiere para futuras investigaciones incluir variables relacionadas con los recursos afectivos del estudiante y los ambientes de aprendizaje.

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Duarte, Mery, and Jonathan Ayala. "Nivel de relación y estimación de la eficacia predictiva de la personalidad, la inteligencia fluida y la situación laboral con respecto al rendimiento académico en estudiantes de una universidad privada de Asunción." Revista Científica Estudios e Investigaciones 8 (December 30, 2019): 239–40. http://dx.doi.org/10.26885/rcei.foro.2019.239.

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Abstract:

La presente investigación consistió en identificar el nivel de predicción y relación de la personalidad, la inteligencia fluida y la situación laboral con respecto al rendimiento académico en estudiantes de una universidad privada de Asunción. El trabajo es un estudio de tipo descriptivo correlacional, de diseño no experimental el cual contó con una muestra de 155 personas seleccionadas por medio de muestreo no probabilístico por conveniencia de corte transversal, los instrumentos utilizados para la investigación se citan a continuación ;el Inventario de Personalidad NEO Revisado NEO PI-R de Costa y McCrae (1985), Test de Matrices Progresivas de Raven Avanzado creado por Raven (1938) y la Escala de situación laboral cuestionario auto aplicable creado, que presenta nueve ítems y evalúa la situación laboral usando los criterios planteados por Ibrahim, Freeman y Shelle (2011). Los resultados indican asociación entre los constructos: sentido del deber, responsabilidad, reflexión, impulsividad, modestia e inteligencia fluida en relación a rendimiento académico. Estos valores demuestran la existencia de asociación con efecto de tamaño mínimo entre los constructos mencionados. Finalmente, se elaboró un modelo formado por la faceta sentido del deber e inteligencia fluida, el cual explica el 15% de la varianza total del rendimiento académico.

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Mateos Claros, Francisco, Francisco Javier Olmedo Ruiz, Macarena Esteban Ibáñez, and Luis Vicente Amador Muñoz. "Predicción de las variables familiares que interfieren en el progreso académico en contextos multiculturales." Revista Portuguesa de Educação 32, no. 2 (December 30, 2019): 107–21. http://dx.doi.org/10.21814/rpe.17694.

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Abstract:

Este artículo pretende examinar los principales factores culturales y familiares que condicionan el aprendizaje en el periodo infantil en contextos multiculturales, teniendo en cuenta la influencia de esta etapa en el desarrollo del niño. El objetivo de este estudio fue conocer que variables culturales inciden en los avances educativos de estos alumnos. Para analizar estos elementos se utilizó una muestra de 968 sujetos, de los cuales 633 correspondieron al alumnado del tercer curso de Educación Infantil de la C. A. de Ceuta y 335 a los padres de estos alumnos. A todos ellos se les aplicaron instrumentos de elaboración propia: a los alumnos se les midió el rendimiento académico de áreas del lenguaje, mientras que los padres cumplimentaron un cuestionario relacionado con la dinámica familiar. Los resultados obtenidos a través de los análisis estadísticos (descriptivos, inferencial y modelos de regresión) indicaron la existencia de diferencias de rendimiento en todas las áreas relacionadas con el lenguaje en aquellos alumnos con lengua materna distinta a la oficial. Este estudio verificó que los contrastes negativos tienen una relación directa con la dinámica familiar, definida por la religión que en ella se profesa, que en el caso de los musulmanes determina que la lengua cultural-familiar darija es la causa principal.

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Prună, Laurențiu Cătălin. "Estilos de aprendizaje y rendimiento académico en alumnos de un liceo en Bucarest." RIEE | Revista Internacional de Estudios en Educación 21, no. 1 (June 30, 2021): 12–20. http://dx.doi.org/10.37354/riee.2021.208.

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Abstract:

Esta investigación tuvo como objetivo determinar si existe una relación entre los estilos de aprendizaje y las calificaciones de 308 estudiantes de entre 15 y 18 años, de un liceo en Bucarest. Para identificar los estilos de aprendizaje, se utilizó el Cuestionario Honey-Alonso de Estilos de Aprendizaje, el cual está compuesto por 80 ítems que responden a cuatro estilos de aprendizaje: activo, reflexivo, teórico y pragmático. Se utilizó como prueba estadística el análisis de regresión lineal múltiple. Los resultados mostraron que los estilos de aprendizaje activo y reflexivo son predictores significativos de las calificaciones de los estudiantes. Los estilos teórico y pragmático no contribuyen significativamente a la predicción del rendimiento académico de los estudiantes encuestados. Es importante que los docentes adecuen sus estrategias para que los estudiantes, independientemente de su estilo de aprendizaje, tengan un desempeño exitoso.

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Herrera Ramírez, Mª Inmaculada, Francisco Herrera Clavero, and Mª Inmaculada Ramírez Salguero. "¿Qué ocurre entre el autoconcepto y el rendimiento académico, en un contexto pluricultural?" REOP - Revista Española de Orientación y Psicopedagogía 18, no. 2 (January 28, 2014): 201. http://dx.doi.org/10.5944/reop.vol.18.num.2.2007.11312.

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Abstract:

RESUMENEste trabajo pretende describir y explicar los diferentes tipos (dimensiones), niveles y relaciones del autoconcepto y el rendimiento académico del alumnado en un contexto educativo pluricultural, como base para poder diseñar, desarrollar y evaluar la intervención más adecuada.Los análisis llevados a cabo han permitido constatar diferencias estadísticamente significativas en diversas dimensiones del autoconcepto y el rendimiento, por curso, cultura y sexo; destacando particularmente la desventaja del alumnado musulmán.Asimismo, se han podido observar correlaciones moderadas entre las variables estudiadas y, además, el poder de predicción del autoconcepto sobre el rendimiento, en sus distintas dimensiones.ABSTRACTThis work tries to describe and to explain the different types (dimensions), levels and relations of self-concept and academic achievement of pupils in a pluricultural educational context, as a basis to be able to design, develop and evaluate the most suitable intervention.The analyses carried out have allowed to state statistically significant differences in diverse dimensions of self-concept and academic achievement, by course, culture and gender; particularly emphasizing the disadvantage of the Muslim pupils.Also, it has been possible to observe moderate correlations between the studied variables and, in addition, the power of prediction of self-concept on academic achievement, in its different dimensions.

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Sternberg, Robert J. "La Inteligencia Exitosa: Un Modelo para evaluar la Inteligencia más allá de los test de Cociente Intelectual (CI)." European Journal of Education and Psychology 8, no. 2 (January 4, 2018): 76. http://dx.doi.org/10.30552/ejep.v8i2.151.

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Abstract:

Las pruebas estandarizadas convencionales, evalúan sólo una muestra de las amplias habilidades requeridas para conseguir éxito en la escuela y en la vida. En contraste, la teoría aumentada de la inteligencia exitosa afirma, que la inteligencia implica habilidades creativas en la producción de nuevas ideas, habilidades analíticas para evaluar si las ideas son buenas, habilidades prácticas para implementar las ideas en la práctica y para convencer a otras personas sobre el valor de las ideas, y habilidades basadas en la sabiduría para confirmar que uno está utilizando sus conocimientos y habilidades para servir a un bien común. Se crearon tres proyectos para evaluar la teoría respecto al acceso a la universidad. En primer lugar, el Proyecto Rainbow (Arco Iris) demostró que la predicción del primer año de rendimiento académico en la universidad se podría aumentar; al mismo tiempo, se puede conseguir la disminución de diferencias entre los grupos étnicos en una evaluación predictiva, en comparación con la prueba de acceso a la Universidad. En segundo lugar, el Proyecto Caleidoscopio, mejoró la predicción del rendimiento académico y extracurricular en comparación con los resultados obtenidos por los alumnos en las pruebas de acceso a la Universidad, pero las diferencias entre los grupos étnicos que se obtienen habitualmente, desaparecieron. En tercer lugar, el Proyecto Panorama mostró el éxito de técnicas similares, en una población menos selectiva (es decir, de menos éxito académico). Los proyectos demuestran que la aplicación de la teoría de la inteligencia exitosa aumentada mejora los procedimientos de acceso a la universidad.

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Bastidas Guacho, Gisel Katerine, Patricio Xavier Moreno Vallejo, and María Elena Vallejo Sanaguano. "Predicción del nivel de riesgo de reprobación estudiantes de educación superior usando un modelo de red neuronal artificial." ConcienciaDigital 4, no. 3.1 (August 5, 2021): 95–104. http://dx.doi.org/10.33262/concienciadigital.v4i3.1.1816.

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Abstract:

La deserción de los estudiantes universitarios de las carreras y las altas tasas de reprobación es un problema en las instituciones de educación superior en el Ecuador y mientras más alta es la tasa de reprobación en una asignatura, mayor es el número de estudiantes que deben cursar nuevamente dicha asignatura lo cual limita los recursos disponibles y hace que las autoridades de las instituciones educativas realicen una constante reestructuración de espacios físicos y de docentes. Por lo tanto, el objetivo del presente estudio es usar la minería de datos educativa con técnicas de aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo para analizar y modelar datos educativos de tal forma que se puede predecir el rendimiento académico de un estudiante. El diseño de la investigación fue mixta y longitudinal debido a que se analizó información obtenida durante 6 periodos académicos. A diferencia de estudios previos, en el presente estudio se consideran datos académicos, sociodemográficos y socioeconómicos los cuales fueron obtenidos mediante encuestas digitales y sistemas informáticos académicos de una institución de educación superior y se propone un modelo de red neuronal artificial MLP para predecir el nivel de riesgo de reprobación de los estudiantes, el cual permitirá a estudiantes, docentes y autoridades conocer el riesgo de reprobación en una asignatura de la forma que se pueda tomar las acciones correspondientes con el fin de menorar la tasa de reprobación. El modelo propuesto alcanzó una certeza de aproximadamente el 88% demostrando un buen desempeño. Adicionalmente, se comparó el rendimiento del modelo propuesto con el rendimiento de un modelo de árbol de decisión y de un modelo de regresión logística aplicados al mismo conjunto de datos, estos modelos obtuvieron una certeza de aproximadamente 85% y 82%, respectivamente.

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Mendoza Mendoza, Adel, Delimiro Visbal Cadavid, and Sandra Díaz Santana. "Estrategias de aprendizaje en la educación superior." Sophia 13, no. 2 (June 30, 2017): 70–81. http://dx.doi.org/10.18634/sophiaj.13v.2i.461.

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Abstract:

Este trabajo presenta un estudio realizado a los estudiantes de la facultad de Ingenierías en una universidad, en donde se identifican las estrategias de aprendizaje que ellos emplean, su relación con las variables: rendimiento académico, género, estrato social, tipo de colegio y el tipo de ingeniería que estudian. En este estudio se emplean diversas herramientas estadísticas para el análisis de la información obtenida por medio de una encuesta, tales como análisis descriptivo, regresión logística y árboles de decisión, los resultados obtenidos en cada uno de los análisis estadísticos se contrastaron entre ellos, además se presentan unas propuestas resultantes del análisis de los datos.En la regresión logística, se evaluó la relación que existía entre el rendimiento académico de los estudiantes y las demás variables de estudio con un 61,3 % de predicción de casos correcta, en los resultados obtenidos con el árbol de decisión se observa una coherencia con lo mostrado por la regresión logística.

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Incio Flores, Fernando Alain, Dulce Lucero Capuñay Sanchez, Ronald Omar Estela Urbina, Jorge Antonio Delgado Soto, and Segundo Edilberto Vergara Medrano. "Diseño e implementación de una red neuronal artificial para predecir el rendimiento académico en estudiantes de Ingeniería Civil de la UNIFSLB." REVISTA VERITAS ET SCIENTIA - UPT 10, no. 1 (May 22, 2021): 107–17. http://dx.doi.org/10.47796/ves.v10i1.464.

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Abstract:

Predecir los resultados académicos de los estudiantes permite al docente buscar técnicas y estrategias en el tiempo indicado durante el proceso de enseñanza y aprendizaje con el fin de mejorar el logro de competencias en sus estudiantes. En esta investigación se implementó una red neuronal artificial (RNA) para predecir los resultados académicos del curso de física de los estudiantes del II ciclo de la carrera profesional de Ingeniería Civil de la universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua-Perú en función de datos históricos. La RNA se diseñó e implemento en el Software MATLAB, su arquitectura está formada por una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida, para el entrenamiento de la RNA se utilizó dos algoritmos que posee la Toolbox de MATLAB: el Scaled Conjugate Gradient logrando un porcentaje de predicción del 70% y el Levenberg-Marquardt logrando un porcentaje de predicción 86%.

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Broc, Miguel Ángel. "La Predicción Del Rendimiento Académico En Alumnos De Bachillerato. Estudio De Un Caso (Centro) En España." European Scientific Journal, ESJ 12, no. 25 (September 30, 2016): 111. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2016.v12n25p111.

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Abstract:

This paper studies the assessment during the first year of baccalaureate in seventy-six students. In a public educational institution of Saragossa (Spain), no differences in academic achievement between men (forty) and women (thirty-six) were found, but between two main modalities (Sciences, thirty-five students, versus Humanities and social Sciences, with forty-one students), finding differences outstrip students Sciences throughout the year, equaling to end with their counterparts. This leads us to study the hypothesis of whether the ratings could be “inflated” by teachers in Humanities students. For this they were conducted by a retrospective design “ex post facto” an multiple lineal regression analysis, using as a dependent variable grades in the third final evaluation, and as independent, performance in the first and second assessment and all subjects, not including any other variables. The results show different prediction equations that explaining 87% and 88% of the variance in the final performance, in the two types of modalities respectively. The values predicted by the model resulting in a significant percentage of “inflation” in the ratings of 23% in the group of Sciences and 37% in the Humanities and Social Sciences. The mean scores of the subjects discussed in three different moments are analyzed and significant difference was observed in the three evaluations, emerging some evaluation patterns in the teachers. It intuits that the “rating inflation” could begin much earlier than in the preuniversity entrance course.

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Closas, Antonio Humberto, Norberto Ferreyra, Mariana Valdés, Moira Carrió, and Daniela Torrente. "Modelización de las relaciones entre estrategias de aprendizaje y el rendimiento universitario mediante predicción logística." Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, no. 13 (September 8, 2014): 72. http://dx.doi.org/10.30972/rfce.013387.

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Abstract:

El objetivo principal de este estudio fue desarrollar un modelo de regresión logística que explique de qué manera las estrategias de aprendizaje, que habitualmente utilizan los estudiantes universitarios, se encuentran vinculadas con el rendimiento académico. Concretamente, se examinaron las relaciones existentes entre las dimensiones adquisición, codificación, recuperación y apoyo, correspondientes a la Escala de Estrategias de Aprendizaje ACRA-Abreviada, y las calificaciones obtenidas por los alumnos encuestados, los cuales pertenecen a una Universidad Nacional (de gestión pública) de Argentina. La muestra estuvo conformada por un total de 125 estudiantes (49 mujeres y 76 hombres), con una media de 21.63 años (DE = 3.09). La investigación responde a un diseño cuantitativo, descriptivo, explicativo y transversal. Los análisis de datos relativos a estudios descriptivos y psicométricos, permitieron conocer el comportamiento de cada una de las dimensiones de la prueba, así como los índices de consistencia interna de las cuatro subescalas y del instrumento en su conjunto, valores que en todos los casos pueden considerarse adecuados y correctos. Los cálculos de inferencia estadística implementados dieron lugar a determinar que el modelo logístico que mejor se ajusta a los datos muestrales propone como variables explicativas del rendimiento académico: a) las dimensiones codificación y apoyo de la Escala ACRA-Abreviada, y b) el tipo de carrera que estudian los jóvenes encuestados. Los resultados educativos representan un fenómeno multicausal que posee especial relevancia a la hora de implementar decisiones en el ámbito de la política, planificación y gestión educativa, de allí que el presente trabajo conlleva implícitamente verdaderas perspectivas de transferencia.

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Yamao, Eiriku, Luis Celi Saavedra, Rosalvina Campos Pérez, and Valery de Jesús Huancas Hurtado. "Predicción del rendimiento académico mediante minería de datos en estudiantes del primer ciclo en una universidad peruana." Campus 23, no. 26 (December 30, 2018): 151–60. http://dx.doi.org/10.24265/campus.2018.v23n26.05.

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Ramudo-Andion, Indalecio, Eduardo Barca-Enriquez, Juan Carlos Brenlla-Blanco, Manuel Peralbo-Uzquiano, and Alfonso Barca-Lozano. "Predicción del rendimiento académico del alumnado de Bachillerato: efecto de los enfoques de aprendizaje y atribuciones causales." Revista de Psicología y Educación - Journal of Psychology and Education 15, no. 2 (2020): 108. http://dx.doi.org/10.23923/rpye2020.02.190.

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Contreras, Leonardo E., Héctor J. Fuentes, and José I. Rodríguez. "Predicción del rendimiento académico como indicador de éxito/fracaso de los estudiantes de ingeniería, mediante aprendizaje automático." Formación universitaria 13, no. 5 (October 2020): 233–46. http://dx.doi.org/10.4067/s0718-50062020000500233.

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Broc Cavero, Miguel Ángel. "Inteligencia emocional y rendimiento académico en alumnos de educación secundaria obligatoria." REOP - Revista Española de Orientación y Psicopedagogía 30, no. 1 (July 1, 2019): 75. http://dx.doi.org/10.5944/reop.vol.30.num.1.2019.25195.

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Abstract:

RESUMENEste trabajo pretendió utilizar el Inventario de Cociente Emocional en su versión para adolescentes EQ-i:YV, de Bar-On adaptado a la población española por investigadores de la universidad de Murcia en 2012, a una muestra de 345 alumnos de educación secundaria obligatoria (ESO) en un centro público de Zaragoza, con un alto nivel de inmigración y diversidad. Mediante un diseño correlacional “ex post facto”, se analizó la influencia que variables independientes ejercían sobre la variable dependiente número de suspensos. Igualmente se llevaron a cabo análisis de varianza y otros análisis mediante el programa SPSS versión 22 y Lisrel 8.51, encontrando que los datos son similares a los obtenidos en el trabajo original, que los varones aventajan a las mujeres en el factor estado de ánimo y adaptabilidad y que éstas aventajan a aquellos en el factor interpersonal y en rendimiento académico. Los análisis de regresión muestran que solamente los factores Interpersonal y Manejo del estrés entran en la ecuación de predicción, con correlaciones positivas pero bajas que explican poca cantidad de varianza, y que casi no hay diferencias en los factores en los cuatro cursos de la etapa, sugiriéndose una conceptualización más cercana a la teoría de los rasgos, o una interpretación más laxa en cuanto al desarrollo emocional se refiere. La conclusión final es que este constructo tal vez haya sido algo sobredimensionado y no tenga tanta relevancia en el rendimiento académico como han pretendido algunos autores.ABSTRACTThis work aimed to use the Bar-On EQ-i:YV Emotional Quotient Inventory: Young Versión, adapted to the Spanish population by researchers of the University of Murcia in 2012, to a sample of 345 students of Compulsory Secondary Education (CSE) in a public center in Zaragoza, with a high level of immigration and diversity. Through an "ex post facto" correlation design, we analyzed the influence that independent variables exerted on the dependent variable number of suspended subjects. Likewise, variance analysis, among others were carried out using the SPSS version 22 and Lisrel 8.51 program, finding that the data are similar to those obtained in the original study, that men outperform women in the factor of mood and adaptability, and that these outweigh those in the interpersonal factor and in academic achievement. Regression analysis show that only the Interpersonal and Stress Management factors enter into the prediction equation, with positive but low correlations that explain little amount of variance, and that there are almost no differences in the factors in the four courses of the this educational stage, suggesting a conceptualization closer to the theory of traits, or a more lax interpretation in terms of emotional development. The final conclusion is that this construct may have been somewhat oversized and does not have as much relevance in academic performance as some authors have claimed.

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Bedoya Herrera, Oscar Mauricio, Marcelo López Trujillo, and Carlos Eduardo Marulanda Echeverry. "Modelo predictivo para la identificación de factores socioculturales asociados al tiempo de búsqueda del primer empleo en egresados universitarios." Revista Virtual Universidad Católica del Norte, no. 58 (October 2019): 3–18. http://dx.doi.org/10.35575/rvucn.n58a6.

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Abstract:

Algunos programas de educación superior en Colombia desconocen si las variables socioculturales de sus recién egresados son influyentes en el tiempo que tardan en conseguir su primer empleo. Este artículo muestra los resultados del uso de técnicas automáticas de extracción de datos, para el análisis predictivo del tiempo que un graduado tarda en conseguir su primer empleo, orientadas a egresados de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Caldas, en el último lustro. Para su desarrollo se emplearon rutinas de análisis de datos, utilizando el algoritmo de longitud de descripción mínima, estableciendo que los factores representativos, que permiten pronosticar el tiempo de búsqueda satisfactoria del primer empleo, son el nivel de educación de la madre, el rendimiento académico y el factor de ingreso. El estudio contrasta el valor objetivo original con el valor de predicción para 135 registros, donde se concluye que los graduados que tienen un rendimiento de 3, entre 1 y 5, siendo este último el rendimiento ideal, con un nivel de educación de su madre correspondiente a “Primaria Completa”, y cuyo factor de ingreso es “Sus habilidades y destrezas”, se proyectan para conseguir su primer empleo en “Menos de 3 meses”, con un 63% de certeza.

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Dicovskiy Riobóo, L. M., and M. E. Pedroza Pacheco. "Predicción de deserción y éxito en estudiantes. Caso de estudio: ingeniería agroindustrial de la UNI Norte, Nicaragua, 2011-2015." Nexo Revista Científica 31, no. 01 (August 23, 2018): 16–27. http://dx.doi.org/10.5377/nexo.v31i01.6451.

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Abstract:

Se hizo uso de estadística univariada y multivariada, para buscar patrones de rendimiento académico, que permitieran de forma temprana predecir la deserción y el éxito, al final de la carrera, en 7 generaciones de estudiantes universitarios de ingeniería agroindustrial en la UNI sede Norte, Nicaragua. Por medio del análisis discriminante, aplicado a las calificaciones del primer semestre de primer año de la carrera, se pudo clasificar los estudiantes que llegan a quinto año de forma exitosa o no, con un alto nivel de acierto, 79%. Las matemáticas en primer lugar y luego las químicas fueron las asignaturas de mayor peso para predecir el éxito o fracaso final en la carrera.

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Delgado Aguilar, Rocío Consuelo, Mónica Rocío Gutiérrez Reynoso, and Juan Dueñas Bejar. "Predicción del rendimiento académico en la asignatura de Matemática Básica en la unalm utilizando la técnica de Regresión Logística Binaria." Anales Científicos 75, no. 2 (December 30, 2014): 310. http://dx.doi.org/10.21704/ac.v75i2.968.

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Frez De-Negri, Guillermo. "Aptitudes y predicción del rendimiento en la educación media técnico-profesional (EMTP). Bases para un proceso de selección de alumnos." Revista de Psicología 5 (January 1, 1994): 5. http://dx.doi.org/10.5354/0719-0581.1994.18485.

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Abstract:

Actualmente la mayoría de las Escuelas Secundarias Técnico Profesionales no tiene procesos de selección de los alumnos. Sólo algunas realizan un proceso de admisión. En general los procesos y los instrumentos de selección no han sido evaluados, por lo cual no existen datos acerca de los resultados de estos procedimientos e instrumentos.El requerimiento mínimo para un proceso de admisión, en cuanto a procedimientos e instrumentos, es una capacidad moderada de predecir el rendimiento en el siguiente año de estudio en la Educación Técnico Profesional.El procedimiento de selección de estudiantes, podría considerar aspectos tales como: (a) variables demográficas (NSE, nivel educacional de los padres); (b) rendimientos académicos previos (promedio de notas); (c) variables personales (aptitudes, intereses y personalidad).

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López-Chao, Vicente, Dorinda Mato-Vázquez, and Rocío Chao-Fernández. "Análisis confirmatorio de la estructura factorial de la ansiedad hacia las matemáticas." Revista de Investigación Educativa 38, no. 1 (December 29, 2019): 221–37. http://dx.doi.org/10.6018/rie.359991.

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Abstract:

Esta investigación replantea la estructura factorial de la ansiedad hacia las matemáticas propuesta por Autor (2006), a través del estudio de una muestra de 1220 estudiantes de Educación Secundaria Obligatoria. El modelo de ecuaciones estructurales sugiere un modelo basado en cuatro escalas: "Ansiedad hacia la demostración del conocimiento matemático", "Preocupación por la presencia inevitable de las matemáticas", "Ansiedad hacia la acción matemática" y "Ansiedad hacia la actividad matemática en el entorno No formal". Posteriormente, se ha analizado mediante análisis de regresión lineal múltiple (paso a paso), con el objetivo de predecir el rendimiento académico en matemáticas medido a través de la calificación del curso anterior. Los resultados muestran un mayor porcentaje de predicción en el curso más alto, lo que confirma la importancia de la ansiedad como variable predictora en el rendimiento y, por lo tanto, su influencia determinante en el proceso de enseñanza y aprendizaje, así como los resultados académicos adquiridos. This research rethinks the factorial structure of the anxiety towards mathematics proposed by Autor (2006), through the study of a sample of 1220 students of Compulsory Secondary Education. The model of structural equations suggests a model based on four scales: "Anxiety towards the demonstration of mathematical knowledge", "Preoccupation with the inevitable presence of mathematics", "Anxiety towards mathematical action" and "Anxiety towards mathematical activity in environment Not formal". Subsequently, it has been analyzed by multiple linear regression analysis (step by step), with the aim of predicting the academic performance in mathematics measured through the qualification of the previous Mathematics course grade. The results show a higher prediction percentage in the highest course, confirming the importance of anxiety as predictor variables on the performance and therefore, its determining influence on the teaching and learning process, as well as the academic results acquired.

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Llanos Mosquera, José Miguel, and Víctor Andrés Bucheli Guerrero. "Analítica de aprendizaje como estrategia de apoyo al aula invertida en cursos de programación: una revisión sistemática de literatura." Investigación e Innovación en Ingenierías 9, no. 1 (April 16, 2021): 114–35. http://dx.doi.org/10.17081/invinno.9.1.4464.

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Abstract:

Objetivo: Identificar los métodos y las técnicas que se están utilizando en la analítica de aprendizaje, como apoyo al aula invertida para los cursos de programación. Metodología: Se realizó la búsqueda de artículos publicados en revistas y conferencias científicas, a partir de herramientas bibliográficas que ayudaron a construir el corpus de referencias. Luego se analizó la información más significativa de los documentos, para el desarrollo de la revisión sistemática. Resultados: Esta revisión identificó que los métodos y las técnicas han contribuido en la preparación de los estudiantes, la definición de estrategias para el aprendizaje de la programación, herramientas de detección de errores en el código fuente y sistemas de tutorías inteligentes. Mejorando la retención de los estudiantes, los hábitos de estudio y las experiencias de aprendizaje. Conclusiones: Las investigaciones han analizado los datos almacenados en sistemas de gestión de aprendizaje (LMS), con el fin de generar modelos de predicción que permitan mejorar la formación en línea, el rendimiento académico y la retroalimentación personalizada. Todos estos aportes han apoyado a las áreas de conocimiento de aprendizaje automático y minería de datos, con la solución de problemas relacionados al aprendizaje supervisado, no supervisado y la minería de datos educativa.

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Núñez, José C., Guillermo Vallejo, Pedro Rosário, Elián Tuero, and Antonio Valle. "Student, Teacher, and School Context Variables Predicting Academic Achievement in Biology: Analysis from a Multilevel Perspective // Variables del estudiante, del profesor y del contexto en la predicción del rendimiento académico en Biología: Análisis ..." Revista de Psicodidactica / Journal of Psychodidactics 19, no. 1 (June 10, 2013): 145–72. http://dx.doi.org/10.1387/revpsicodidact.7127.

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Fernández-Aljoe, Rahndol, David Arnoldo García-Fernández, and Gabriel Gastélum-Cuadras. "La dermatoglifia deportiva en América en la última década una revisión sistemática (Sports dermatoglyphics in America in the last decade: a systematic review)." Retos, no. 38 (February 18, 2020): 831–37. http://dx.doi.org/10.47197/retos.v38i38.76459.

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Abstract:

Antecedentes y objetivo. En el deporte ya hace varios años se está utilizando la dermatoglifia, como marcador de individualidad biológica, en la predicción de las dotaciones motoras de atletas en diferentes tipos de disciplinas y estos estudios se están usando para seleccionar deportistas con rendimientos sobresalientes. El presente artículo tuvo como objetivo identificar cuáles son los países y deportes en los que más se ha trabajado la dermatoglifia en la última década en América, demostrando los resultados existentes entre los dermatoglifos y las potencialidades físicas para el rendimiento deportivo, así como el uso de su instrumentación. Métodos. La búsqueda incluye publicaciones de acceso abierto, que hubieran sido publicados en América, en la última década (2010 – 2019), en los idiomas inglés, portugués o español. Se utilizaron las siguientes bases de datos (Web of Sciense, Scopus, Ebsco, Scielo, Redalyc, Dialnet, Pubmed y Google Académico). Para la búsqueda de información se definieron varias palabras clave. Resultados. Se realizó una revisión sistemática de búsqueda en diferentes bases de datos, se identificaron 1165 artículos, de los cuales 13 cumplieron con los criterios de inclusión. Los resultados muestran que países como Colombia y Brasil son líderes en la publicación en esta temática. Así como, el deporte sobre el que más se ha publicado en la última década es el fútbol. Existe una alta prevalencia del uso tradicional de la dermatoglifia en relación a la tecnología. Se encontró presencia constante de presillas, alto índice de D10 y SQTL, características propias de deportes que necesitan velocidad, agilidad, coordinación y resistencia. Conclusiones. Hacen falta estudios que integren más deportes, con muestras más grandes para ver si se mantiene la relación de los dermatoglifos con las capacidades físicas y el rendimiento deportivo.Abstract. Background and objective. During several years, dermatoglyphics is being used in sports as a marker of biological individuality, for the prediction of athletes’ motor resources in different types of disciplines. These studies are used for selecting athletes with outstanding performances. The aim of this work is to identify the countries and sports in which dermatoglyphics has been used the most in the last decade in America, contrasting the results of dermatoglyphics with physical potential for sports performance, as well as the use of its instrumentation methods. The search includes open access publications, published in America in the last decade (2010 - 2019), in the English, Portuguese, or Spanish languages. The following databases were used: Web of Sciense, Scopus, Ebsco, Scielo, Redalyc, Dialnet, Pubmed, and Google Scholar. Several keywords were used to search for information. Results: a systematic search review was carried out in different databases, by which 1165 articles were identified, 13 of which met the inclusion criteria. The results show that countries like Colombia and Brazil are leaders in publications on this subject. Additionally, the sport with the highest number of publications in this area in the last decade is football. There is a high prevalence of traditional use of dermatoglyphics in relation to technology. Constant presence of loops was found, high index of D10 and SQTL, characteristics of sports that need speed, agility, coordination, and endurance. Conclusions. We need studies that integrate more sports, with larger samples, to assess whether the relationship of dermatoglyphics with physical abilities and sports performance is maintained.

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Tejeiro. "PREDICCIÓN DEL RENDIMIENTO EN MÚSICA." Revista de Musicología 12, no. 1 (1989): 95. http://dx.doi.org/10.2307/20795271.

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Márquez-Sánchez, Fidel. "COMPARACIÓN ENTRE LA PREDICCIÓN CLÁSICA DEL RENDIMIENTO EN UN SINTÉTICO DE MAÍZ Y LA PREDICCIÓN GENERAL." Revista Fitotecnia Mexicana 37, no. 4 (November 27, 2014): 313. http://dx.doi.org/10.35196/rfm.2014.4.313.

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Abstract:

La ecuación de la predicción clásica (Wright, 1922) del rendimiento en un sintético de maíz formado con progenitores no emparentados homocigóticos es: Y2 = Y1 – (Y1 – Y0)/n (Ec. 1) en donde Y2 es el rendimiento esperado en la generación F2, Y1 es el rendimiento promedio de los cruzamientos posibles entre n líneas, y Y0 es el rendimiento promedio de las líneas como tales. El segundo término de la Ec. 1 es la heterosis de los cruzamientos posibles dividida entre el número de líneas.

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Rodriguez Huerta, Jorge Aurelio. "Rendimiento Académico ¿Medición, Apreciación, Evaluación?, Factores influyentes en la definición del Rendimiento Académico." Paradigmas 2, no. 1 (July 9, 2018): 109–17. http://dx.doi.org/10.31381/paradigmas.v2i1.1506.

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Abstract:

Los nuevos saberes aprendidos, los conocimientos definidos estos como conocimientos significativos y por ende las competencias demostrables en el momento actual y fundamentalmente a observarse en el futuro, no necesariamente están reflejadas en la "nota.calificación promedio final" adquirida por un estudiante. Los procesos de evaluación en el ciclo que dura el periodo lectivo al plasmarse en la calificación final está sujeta a diversos factores que de por si lleva todo evaluador (docente) y en mayor medida el rendimiento académico del estudiante definido como la calificación obtenida depende de factores llamados "meta factores" de mayor significación y alcance.En el contexto actual, el desarrollo económico - tecnológico, etc. se ve reflejado a las politicas que cada gobierno implementa, a la prioridad en la asignación de los recursos económicos - financieros y fundamentalmente a la racionalidad en la consideración de la "educación" como uno de los motores en el proceso de la innovación y generación de nuevos conocimientos; estos complementado con políticas y acciones de salud, alimentación, etc. a efectos de observar niveles de rendimiento académico a la par de los países desarrollados.La consideración de los "actores" . "meta factores" como influyentes en el Rendimiento Académico, constituyen algunas de las "variables" a considerar para poder explicar el nivel de aprendizaje adquirido por un estudiante, aprendizaje expresado mediante una calificación producto del proceso de evaluación

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Vilches, Miguel, Miguel Alejandro Bustamante Ubilla, and Alejandra Álvarez. "Rendimiento Académico y Evaluación Docente." Empresarial 12, no. 46 (June 24, 2019): 4–11. http://dx.doi.org/10.23878/empr.v12i46.137.

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Abstract:

En el presente trabajo se realiza un estudio cuantitativo transversal de carácter exploratorio de los docentes, rendimiento académico y evaluación docente, en el área de formación general de una institución privada de educación superior. La información utilizada fue la totalidad de estudiantes y docentes relacionados (3572). Se aplicó el método de componentes principales, agrupando en 6 factores válidos, correlacionados (≥ 0,6) y con un comportamiento KMO aceptable (≥ 0,80) y que explican un 77% de la varianza total, alcanzando un alfa de Cronbach total de 0.801. Entre los hallazgos se determina que la gestión administrativa y eficiencia docente son dimensiones atingente a la evaluación de directores y alumnos. En tanto que, desde la perspectiva del cuerpo docente, los factores con menos peso resultaron ser autoevaluación, cantidad de docentes, edad y ciudad de procedencia. Sin embargo, se observa la necesidad de mejorar el rendimiento académico, mediante la intervención sistemática de los elementos centrales del modelo educativo que combina la transmisión de contenidos como el desarrollo de competencias.

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Navarro, Rubén Edel. "Factores asociados al rendimiento académico." Revista Iberoamericana de Educación 33, no. 1 (January 14, 2003): 1–20. http://dx.doi.org/10.35362/rie3312872.

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Abstract:

Se llevó a cabo un estudio con alumnos del 3er. semestre de preparatoria del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Campus Toluca, en donde se investigaron los factores: autocontrol, habilidad social, promedio de secundaria, puntaje de la prueba de admisión al sistema ITESM y las calificaciones obtenidas durante los dos primeros semestres de la preparatoria bilingüe y bicultural, como variables que correlacionan con el rendimiento académico de los alumnos en la preparatoria. Se plantearon dos aspectos relevantes para llevar a cabo la investigación, en primera instancia, su probable contribución con la estructuración de programas de seguimiento académico para alumnos que obtengan puntajes límites al ingresar a la preparatoria y por otra parte, su posibilidad de identificar áreas de conocimiento para el rediseño de los programas de atención y desarrollo académico (PDA y PAA) en donde se brinda apoyo y asesoría a alumnos con dificultades escolares.

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Vásquez Arango, Alejandro. "Intelectuales reprobando al rendimiento académico." Plumilla Educativa 9, no. 1 (June 3, 2012): 120–40. http://dx.doi.org/10.30554/plumillaedu.9.439.2012.

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Abstract:

El “rendimiento académico” ha sido aceptado como el factor determinante de la calidad en los procesos de enseñanza aprendizaje propios de cualquier academia formal. Las políticas nacionales e internacionales que promueven el aumento de la calidad educativa, han apostado a elevar dicho rendimiento, el cual se materializa en resultados numéricos y busca medir las capacidades de los individuos según determinadas áreas del conocimiento. No es de extrañar entonces, la lucha frontal de los gobiernos por atacar los fenómenos denominados “deserción escolar” o “fracaso escolar” que han sido vinculados al bajo rendimiento académico. Antes de unirnos a las políticas ya mencionadas, decidimos investigar la pertinencia del “rendimiento” como indicador de calidad en el ámbito académico, después de todo el vocablo “académico”, evoca procesos como la lectura de realidades, la reflexión, la duda, entre otros términos lejanos a las mediciones y a los valores absolutos descritos al inicio de este párrafo. Aprovechando la conformación de un grupo de investigación denominado “Maestros e Intelectuales en América Latina”, liderado por los docentes Ana Gloria Ríos y Germán Guarín de la universidad de Manizales, quisimos aumentar la apuesta y buscamos un grupo de intelectuales, quienes mediante entrevistas abiertas nos brindaron otras percepciones sobre el “rendimiento académico”. Para esta investigación, se escogieron aquellos intelectuales con una historia propia del llamado “fracaso escolar”, pues nos parece que dicha característica los hace un tanto ajenos a los cánones de calidad vigentes, según los criterios descritos inicialmente. Encontramos cuatro intelectuales (William Ospina, Bernardo Arango Mercado, Julián Serna Arango y Sergio Emilio Manosalva) con quienes construimos, a partir de un ejercicio hermenéutico, una propuesta de calidad educativa que nos ofrece una alternativa al “rendimiento académico” y pone en duda las denominaciones formales aceptadas en la historia oficial de la educación, entre ellas el llamado “fracaso escolar”. Propusimos cinco categorías clave que describen con mayor detalle la problemática educativa y cualificarán las bases filosóficas de futuras propuestas en este sentido: a) el monstruo burocrático institucional, b) la momificación curricular y el culto al almacenamiento de información, c) la eficiencia administrativa como falsa calidad, d) poco asombro y mucha codificación, e) carencia de propuestas para derrocar al imperio de la burocracia. Sumado a ello, logramos acordar unas líneas de acción y reflexión para abordar los temas de la calidad educativa desde un punto de vista más amplio, aceptando la existencia de diferentes juicios de calidad en los procesos educativos y renunciando definitivamente a las pretensiones de encontrar un criterio universal. Finalmente, construimos seis argumentos que denominamos “las calidades educativas”. Después de presentar esta síntesis, es hora de abrir paso a todas las consideraciones académicas, que ustedes como lectores realizarán a través de las siguientes páginas, en beneficio de las ciencias sociales y en especial del sector educativo.

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Rodríguez Albor, Gustavo, Marco Ariza Dau, and José Luis Ramos Ruíz. "Calidad institucional y rendimiento académico." Perfiles Educativos 36, no. 143 (2014): 10–29. http://dx.doi.org/10.1016/s0185-2698(14)70607-5.

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Mendoza Lara, E., J. Muñoz López, M. D. Fresneda López, and G. Carballo García. "Comprensión gramatical y rendimiento académico." Revista de Logopedia, Foniatría y Audiología 25, no. 2 (2005): 62–71. http://dx.doi.org/10.1016/s0214-4603(05)75817-4.

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Álvarez Huante, Claudia Guadalupe. "Rendimiento académico en estudiantes universitarios." Revista Relep - Educación y Pedagogía en Latinoamérica 1, no. 3 (January 22, 2020): 16–23. http://dx.doi.org/10.46990/relep.2019.1.3.398.

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Abstract:

El rendimiento académico está relacionado con diferentes variables y medir los resultados en educación es una tarea difícil que requiere de un abordaje amplio. Objetivo. Identificar el rendimiento académico en estudiantes de enfermería. Material y Métodos: Estudio descriptivo, no experimental y transversal, muestra de 310 estudiantes. Se utilizó ponderación de promedio: avanzado, intermedio y bajo. Resultados: Mayoría femenino (83.2%) y promedio intermedio (60.3 %) de 8.00-8.99. Conclusiones: los estudiantes tienen rendimiento académico de nivel intermedio Palabras clave Docentes, estudiantes, rendimiento académico, universidad. Abstract Introduction, academic performance is related to different variables and measuring results in education is a difficult task requiring a broad approach. Objective. To Identify academic performance in nursing students. Material and Methods: Descriptive, non-experimental and transversal Study, sample of 310 students. Average weighting Was used: advanced, intermediate and low. Results: Female Majority (83.2%) and intermediate average (60.3%) From 8.00-8.99. Conclusions: Students have intermediate-level academic performance Keywords Teachers, students, academic performance, university.

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Ruiz Recéndiz, Ma de Jesús, Claudia Guadalupe Álvarez Huante, Ana Celia Anguiano Morán, and Graciela González Villegas. "Rendimiento académico en estudiantes universitarios." Revista Relep - Educación y Pedagogía en Latinoamérica 1, no. 3 (September 2, 2019): 16–23. http://dx.doi.org/10.46990/relep.2019.1.3.213.

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Abstract:

Introducción, El rendimiento académico está relacionado con diferentes variables y medir los resultados en educación es una tarea difícil que requiere de un abordaje amplio. Objetivo. Identificar el rendimiento académico en estudiantes de enfermería. Material y Métodos: Estudio descriptivo, no experimental y transversal, muestra de 310 estudiantes. Se utilizó ponderación de promedio: avanzado, intermedio y bajo. Resultados: Mayoría femenino (83.2%) y promedio intermedio (60.3 %) de 8.00-8.99. Conclusiones: los estudiantes tienen rendimiento académico de nivel intermedio. Abstract Introduction, academic performance is related to different variables and measuring results in education is a difficult task requiring a broad approach. Objective. To Identify academic performance in nursing students. Material and Methods: Descriptive, non-experimental and transversal Study, sample of 310 students. Average weighting Was used: advanced, intermediate and low. Results: Female Majority (83.2%) and intermediate average (60.3%) From 8.00-8.99. Conclusions: Students have intermediate-level academic performance.

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Fernández-Lasarte, Oihane, Estíbaliz Ramos-Díaz, and Inge Axpe Sáez. "Rendimiento académico, apoyo social percibido e inteligencia emocional en la universidad." European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education 9, no. 1 (March 29, 2019): 39. http://dx.doi.org/10.30552/ejihpe.v9i1.315.

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Abstract:

El apoyo social percibido contribuye al desarrollo y al rendimiento académico del alumnado. Asimismo, la investigación sugiere la relación positiva e influencia de la inteligencia emocional sobre el rendimiento académico. Así, los objetivos de este estudio son: a) examinar las relaciones entre el apoyo social percibido, la inteligencia emocional y el rendimiento académico; y b) analizar la capacidad predictiva del apoyo social percibido sobre la inteligencia emocional y de ambas variables sobre el rendimiento académico. Participan 419 estudiantes de la Universidad del País Vasco con edades entre 18 y 40 años (M=20.45; DT=3.31), 27% chicos y 73% chicas. Se emplean las siguientes escalas: Escala de Apoyo Social Percibido (AFA), Teacher and Classmate Support Scale (TCMS), Trait Meta Mood Scale (TMMS-24) y Escala Breve de Ajuste Escolar (EBAE-10). Se procede con análisis correlacionales y de regresión múltiple. Los resultados muestran las asociaciones más altas entre el apoyo del profesorado con el rendimiento académico, el apoyo familiar con la reparación emocional y la reparación emocional con el rendimiento académico. Igualmente, destaca la capacidad explicativa del apoyo del profesorado sobre el rendimiento académico, del apoyo familiar sobre la claridad emocional y la reparación emocional, y de la reparación emocional sobre el rendimiento académico.

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Palomino Orizano, Juan Abel, Gudelia Zevallos Ypanaqué, and Lincoln Abel Orizano Quedo. "Estilos de vida saludable y rendimiento académico en estudiantes universitarios." Delectus 4, no. 1 (January 1, 2021): 82–92. http://dx.doi.org/10.36996/delectus.v4i1.103.

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Abstract:

Es un estudio que tuvo como objetivo identificar la relación entre los estilos de vida saludable y el rendimiento académico en una muestra de 157 estudiantes universitarios de la Facultad de Educación Inicial de la Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle, Perú. Se realizó mediante diseño descriptivo correlacional transversal. Los datos se recolectaron a través del Cuestionario de prácticas y creencias sobre estilos de vida, tomado de Arrivillaga, Salazar y Gómez (2002) y el rendimiento académico se obtuvo de los Registros de promedios ponderados de rendimiento académico emitidos por la Oficina de Registro y Servicios Académicos de la UNE. Llegando a los siguientes resultados y conclusiones: Un 85.99% de estudiantes obtuvieron estilos de vida medianamente saludable y un 67.50% obtuvieron un rendimiento académico promedio o aprendizaje regularmente logrado, lo que indica que la presencia de estilos de vida medianamente saludable en los estudiantes favorece de manera regular su rendimiento académico. También se observó un coeficiente de correlación de Rho de Spearman (r=0,6529) positiva media entre estilos de vida saludable y rendimiento académico, lo que indica que a mayores niveles de estilos de vida saludable mayores niveles de rendimiento académico o aprendizajes logrados en los estudiantes universitarios. Palabras clave: estilos de vida saludable; estilos de vida; salud; calidad de vida, rendimiento académico.

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Gonzales Llontop, Luis Felipe. "Desnutrición y rendimiento académico de los alumnos del primer al sexto grado de primaria de la I. E. E. 18003 “Santa Rosa”. Chachapoyas-2017." Revista Científica UNTRM: Ciencias Sociales y Humanidades 1, no. 2 (January 17, 2019): 21. http://dx.doi.org/10.25127/rcsh.20182.327.

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Abstract:

El estudio fue encaminado a evaluar la desnutrición y rendimiento académico de los alumnos del primer al sexto grado de primaria de la I. E. E. 18003 “Santa Rosa”. Chachapoyas-2017. Fue un análisis de tipo correlacional con enfoque cuantitativo, en donde nos propusimos el objetivo de conocer la relación entre la desnutrición y rendimiento académico de los escolares de la institución educativa “Santa Rosa”, ubicada en el distrito de Chachapoyas. La muestra estuvo constituida por 66 niños del primer al sexto grado de primaria del año 2017. Se tomaron los datos mediante una ﬁcha de recolección tanto para determinar el estado nutricional y el rendimiento académico; se procedió a pesar y a tallar según el IMC y clasiﬁcar la desnutrición de los escolares. Se tomó los caliﬁcativos de cada estudiante referente al año académico 2017. Los resultados muestran al relacionar el estado nutricional con el rendimiento académico que el 42,44% mostró bajo peso con rendimiento académico alto; los escolares presentaron peso normal (37,88%) y con sobre peso (10,61%) un alto rendimiento académico mientras que el 1,52% con sobre peso mostró bajo rendimiento académico.

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Salcedo Barragán, Mileidy, and Angélica María Villalba. "El rendimiento académico en el nivel de educación media como factor asociado al rendimiento académico en la universidad." Civilizar 8, no. 15 (December 23, 2008): 163. http://dx.doi.org/10.22518/16578953.748.

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Esta investigación pretende establecer la relación entre el rendimiento académico en Educación Media y el rendimiento académico en la universidad, enfatizando en el aprovechamiento en Ciencias Naturales y Matemáticas. El estudio es descriptivo correlacional y las variables fueron, el rendimiento académico en Educación Media, los Indicadores de Rendimiento y la Trayectoria escolar. Se determinó la correlación entre las variables a través del coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados permitieron determinar que existe una relación positiva entre el rendimiento académico en Educación Media y la Trayectoria Escolar y una relación muy débil entre el rendimiento en Ciencias Naturales y Matemáticas en Educación Media con relación al obtenido en la universidad .

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Tirado Silva, Alejandro, and Milagros Elizabeth Trujillo Neciosup. "Los estilos de aprendizaje y el rendimiento académico de los internos de medicina del Hospital Regional Docente de Trujillo, Perú." REVISTA MÉDICA VALLEJIANA/ Vallejian Medical Journal 9, no. 1 (March 19, 2020): 24–30. http://dx.doi.org/10.18050/revistamedicavallejiana.v9i1.2467.

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Objetivo: Evaluar el estilo de aprendizaje según el modelo neurolingüístico de Pérez Jiménez y determinar la relación con el rendimiento académico de los internos de medicina del Hospital Regional Docente de Trujillo en Perú. Material y Métodos: Se realizó un estudio descriptivo, correlacional y transversal. Se aplicó la prueba no paramétrica de independencia de criterios Chi Cuadrado con un nivel de significancia de 5 %. Resultados: Se obtuvo que el 50 % de internos de medicina utilizan el método visual, mientras que 32,1 % el método auditivo y el 17,9 % el método cinestésico. El 67,9 % de los internos de medicina tuvieron buen rendimiento académico, mientras que el 32,1 % el rendimiento académico fue regular. El valor de p fue de 0,89, no existiendo relación significativa entre el estilo de aprendizaje y el rendimiento académico. Conclusión: Los internos de medicina tienen buen rendimiento académico utilizando cualquiera de los tres estilos de aprendizaje, no existiendo relación entre estilo de aprendizaje y el rendimiento académico.

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Ángel-González, Mario, Claudia Liliana Vázquez-Juárez, Bertha Alicia Colunga-Rodríguez, Gabriel Dávalos-Picazo, Julio César Vázquez-Colunga, Diana Mercedes Hernández-Corona, Deborah Georgette Hernández-Bitar, and Cecilia Colunga-Rodriguez. "Estudio transversal para comparar el rendimiento académico en estudiantes mexicanos de educación secundaria en función de su índice de masa corporal." Revista Española de Nutrición Humana y Dietética 24, no. 3 (September 29, 2020): 218. http://dx.doi.org/10.14306/renhyd.24.3.987.

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Introducción: México ocupa el segundo lugar del mundo en obesidad infantil. El impacto de la obesidad sobre la salud integral es evidente; sin embargo, la evidencia de su influencia sobre el rendimiento académico en adolescentes mexicanos es todavía escasa. Objetivo: comparar el rendimiento académico de estudiantes de secundaria en función de su Índice de Masa Corporal (IMC). Material y métodos: estudio transversal en muestra probabilística de 156 estudiantes. Se tomó peso y talla y se clasificó el IMC según los criterios de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Para medir el rendimiento académico se utilizó la calificación promedio. Se aplicó estadística descriptiva y Chi cuadrado para comparar grupos. Resultados: 50% mujeres; la media de edad fue de 13,1 años (desviación típica [DT]= 0,94). El 32,7 % presentaron obesidad, 19,2 % sobrepeso y el 48,1 % peso normal. La media de calificación fue 8,6 (DT= 0,82), el 42,3% tenía un rendimiento académico alto, el 38,5% un rendimiento medio y el 19,2% un rendimiento bajo. El rendimiento alto fue más frecuente en el grupo de obesidad (40,9%), seguido de peso normal (36,4%) y sobrepeso (22,7%). Al comparar el rendimiento académico en los grupos por IMC, se encontraron diferencias estadísticas (p=0,01). Conclusiones: la prevalencia de sobrepeso y obesidad es más alta que la media nacional. Existen diferencias en el rendimiento académico en función del IMC. Los adolescentes con obesidad presentaron un rendimiento escolar más alto.

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Ramos, Carlos, Janio Jadán-Guerrero, and Antonio Gómez-García. "Relación entre el rendimiento académico y el autorreporte del funcionamiento ejecutivo de adolescentes ecuatorianos." Avances en Psicología Latinoamericana 36, no. 2 (April 27, 2018): 405. http://dx.doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/apl/a.5481.

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Abstract:

En el artículo se reporta una investigación que analizó la relación entre las funciones ejecutivas y el rendimiento académico de 250 estudiantes secundarios de Quito, Ecuador. Las mediciones utilizadas consistieron en la escala para evaluar funciones ejecutivas (Efeco) en el formato de autorreporte y el rendimiento académico del último año lectivo de los estudiantes. Se realizaron dos análisis: el primero de correlación sugiere que las funciones ejecutivas flexibilidad cognitiva (r = -0,18, p < 0,01), organización de materiales (r = -0,15, p < 0,01), monitorización (r = -0,22, p < 0,01), iniciativa (r = -0,24, p < 0,01), memoria de trabajo (r = -0,28, p < 0,01) y planificación (r = -0,25, p < 0,01) presentan una relación significativa e inversamente proporcional con el rendimiento académico (a mayor déficit en las funciones ejecutivas, menor rendimiento académico); el segundo análisis, basado en regresión múltiple, consideró a las funciones ejecutivas factores predictores del rendimiento académico, encontrándose una asociación estadísticamente significativa para el modelo testeado F(6,241) = 4,96, p < 0,001. El porcentaje de varianza que las funciones ejecutivas explican del rendimiento académico (r2 = 0,11) tiene relación con intervenciones realizadas previamente e invita a investigación futura en la que se realice un entrenamiento de las funciones ejecutivas para mejorar el rendimiento académico.

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