Motivación, estrategias de aprendizaje y rendimiento académico en aulas extendidas del área Matemática : un estudio de cursos de Probabilidad y Estadística del nivel universitario

Esta tesis se propone indagar sobre algunos aspectos relacionados con motivación, aprendizaje y rendimiento académico de estudiantes que cursan Probabilidad y Estadística en carreras de Ingeniería. El estudio se centra en el análisis de las estrategias de aprendizaje de los estudiantes en contex...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Kanobel, María Cristina
Otros Autores: Paoloni, Paola Verónica
Formato: TesisdePostgrado doctoralThesis acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Ingeniería 2021
Materias:
Motivación
Rendimiento académico
Corregulación
Estrategias de aprendizaje
Alfabetización estadística
Motivation
Learning strategies
Academic performance
Co-regulation
Statistical literacy
Ciencias de la Educación
Acceso en línea:http://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/17167
Aporte de:
Repositorio Institucional UNCo de Universidad Nacional del Comahue
id I22-R178-uncomaid-17167
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spelling I22-R178-uncomaid-171672023-05-18T01:56:17Z Motivación, estrategias de aprendizaje y rendimiento académico en aulas extendidas del área Matemática : un estudio de cursos de Probabilidad y Estadística del nivel universitario Kanobel, María Cristina Paoloni, Paola Verónica Chiecher, Analía Motivación Rendimiento académico Corregulación Estrategias de aprendizaje Alfabetización estadística Motivation Learning strategies Academic performance Co-regulation Statistical literacy Ciencias de la Educación Esta tesis se propone indagar sobre algunos aspectos relacionados con motivación, aprendizaje y rendimiento académico de estudiantes que cursan Probabilidad y Estadística en carreras de Ingeniería. El estudio se centra en el análisis de las estrategias de aprendizaje de los estudiantes en contextos de aula extendida y en posibles vinculaciones entre dichas estrategias y el rendimiento académico, en la descripción de las percepciones de los estudiantes sobre su aprendizaje y en el análisis de la valoración que realizan sobre la propuesta pedagógica. Para ello se implementó un diseño instructivo en un contexto de aula extendida en todos los cursos de Probabilidad y Estadística de Universidad Tecnológica Nacional (Regional Avellaneda) durante los años 2018, 2019 y 2020. La propuesta didáctica mediada por ambientes virtuales se implementó en dos formatos: en 2018 y 2019 bajo un formato Blended Learning donde se articuló la clase presencial con la mediación tecnológica a través de un aula virtual y redes sociales. En el 2020, a raíz de la pandemia por COVID-19, se reconfigura la propuesta hacia un formato de “enseñanza remota de emergencia” donde el concepto de aula extendida se transforma dando lugar a escenarios de enseñanza y aprendizaje virtuales This thesis proposes to investigate some aspects related to motivation, learning and academic performance of students who study Probability and Statistics in Engineering careers. The study focuses on the analysis of students 'learning strategies in “extended classroom contexts” and on possible links between these strategies and academic performance, on the description of students' perceptions of their own learning and on the analysis of the evaluation that they carry out on the pedagogical proposal. For this, an instructional design was implemented in an “extended classroom context” in all Probability and Statistics courses of the National Technological University (Regional Avellaneda) during the years 2018, 2019 and 2020. The didactic proposal mediated by virtual environments was implemented in two formats : in 2018 and 2019 in a Blended Learning format where the face-to-face class was articulated with technological mediation through virtual classroom and social networks. In 2020, because of COVID- 19 pandemic, the proposal is reconfigured towards a format of "emergency remote teaching" where the concept of the extended classroom is transformed into virtual teaching and learning scenarios. Fil: Kanobel, María Cristina. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Ingeniería; Argentina. 2021-10-02 2023-05-16T14:35:39Z 2023-05-16T14:35:39Z TesisdePostgrado doctoralThesis acceptedVersion http://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/17167 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Ingeniería
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