Publicación:
Curso de Adiestramiento Virtual en las Competencias Matemáticas a Través de la Plataforma Khan Academy para los Estudiantes de Primer Semestre en la Universidad Udes sede Valledupar

Página de artículo simple
dc.contributor.advisorGordon Hernández, Yimy
dc.contributor.authorGordon-Araujo, Juan Pablo
dc.date.accessioned2022-10-07T23:41:33Z
dc.date.available2022-10-07T23:41:33Z
dc.date.issued2022-07-11
dc.descriptionEl propósito de la investigación radica en la creación de un curso de adiestramiento virtual, donde se dio la determinación del rendimiento académico de los estudiantes de primer semestre de la Universidad de Santander UDES sede Valledupar en las diferentes competencias que se llevan a cabo en el área de Matemáticas, manejadas por el ICFES, durante el periodo (2022 I), basándose en la identificación de las falencias de los estudiantes y la generación de planes de acción para el fortalecimiento del rendimiento en el área de Matemáticas. La metodología aplicada, se sitúa en un diseño no experimental, transeccional con nivel explicativo y de tipo campo. La población son los estudiantes de primer semestre con una muestra de 189 que presentaron la encuesta. Se llevó a cabo la utilización del diseño de un instrumento tipo Likert con el fin de analizar los resultados por medio de un análisis estadístico. Para la creación de los cursos de adiestramiento virtual se llevó a cabo el análisis de los resultados de la encuesta por cada estudiante, tomando como énfasis las competencias que se desarrollan en el área, posteriormente se identificaron las falencias según la competencia y se determinaron los componentes del curso que fueron incluidos a nivel individual según los resultados. Según Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, M. (2014), “consideran que las técnicas inferenciales son el conjunto de procedimientos estadísticos en los que interviene la aplicación de modelos de probabilidad y mediante los cuales se realiza alguna afirmación sobre poblaciones con base en la información muestral. Los análisis inferenciales son necesarios cuando se quiere hacer alguna afirmación sobre la población de estudio. Hace que las conclusiones para toda la población se hagan de manera controlada”. Se aplicó la estadística descriptiva a través de tablas y gráficas de frecuencias de las variables de interés.spa
dc.description.abstractThe purpose of the research lies in the creation of a virtual training course, where the determination of the academic performance of the first semester students of the University of Santander UDES Valledupar headquarters in the different competitions that are carried out in the area was given. of Mathematics, managed by ICFES, during the period (2022 I), later in the identification of students' shortcomings and the generation of action plans to strengthen performance in the area of Mathematics. The applied methodology is situated in a non-experimental, transactional design with an explanatory level and field type. The population is the first semester students with a sample of 189 that appeared in the survey. The use of the design of a Likert-type instrument was carried out in order to analyze the results through statistical analysis. For the creation of the virtual training courses, the analysis of the results of the survey was carried out for each student, emphasizing the competences that are developed in the area, later the shortcomings were identified according to the competence and the components were determined. of the course that were included at the individual level according to the results. According to Hernández, R., Fernández, C. and Baptista, M. (2014), "they consider that inferential techniques are the set of statistical procedures in which the application of probability models intervenes and through which some based on populations based on sample information. Inferential analyzes are necessary when you want to do something sustained about the study population. It makes the conclusions for the entire population be made in a controlled manner.” Descriptive statistics were applied through tables and graphs of frequencies of the variables of interest.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Industrialspa
dc.description.edition1 ed.spa
dc.description.tableofcontentsIntroducción .................................................................................................................................. 17 1. Problema de Investigación ........................................................................................................ 19 1.1 Planteamiento del Problema ................................................................................................ 19 1.1.1 Formulación del Problema ............................................................................................ 26 1.2 Objetivos ............................................................................................................................. 26 1.2.1 Objetivo General ........................................................................................................... 26 1.2.2 Objetivos Específicos ................................................................................................... 26 1.3 Justificación ......................................................................................................................... 26 1.4 Delimitación de la Investigación ......................................................................................... 28 1.4.1 Delimitación Espacial ................................................................................................... 28 1.4.2 Delimitación Temporal ................................................................................................. 28 1.4.3 Delimitación Teórica .................................................................................................... 28 1.4.4 Delimitación Social ...................................................................................................... 29 1.4.5 Delimitación Institucional ............................................................................................ 29 2. Marco Teórico ........................................................................................................................... 30 2.1 Antecedentes de la Investigación ........................................................................................ 30 2.1.1 Internacional ................................................................................................................. 30 2.1.2 Nacional ........................................................................................................................ 33 2.2 Marco Referencial o Referencias Conceptuales.................................................................. 34 2.2.1 Competencias................................................................................................................ 34 2.2.2 Razonamiento Cuantitativo .......................................................................................... 35 2.2.3 Khan Academy ............................................................................................................. 37 2.2.4 Pensamiento Científico Matemáticas y Estadística ...................................................... 37 2.2.5 Operacionalización de Variables .................................................................................. 37 2.2.6 Definición Conceptual y Nominal ................................................................................ 38 2.2.7 Cuadro de Operacionalización de Variables ................................................................ 38 3. Marco Metodológico ................................................................................................................. 40 3.1 Enfoque de la Investigación ................................................................................................ 40 3.2 Tipo de Metodología ........................................................................................................... 40 3.3 Diseño Metodológico .......................................................................................................... 40 3.4 Población y Muestra ............................................................................................................ 41 3.5 Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos ............................................................. 42 3.6 Técnicas de Procesamiento y Análisis de Datos ................................................................. 43 3.7 Análisis Bibliométrico......................................................................................................... 46 4. Resultados ................................................................................................................................. 70 4.1 Construcción Prueba Diagnostica ....................................................................................... 70 4.1.1 El Pensamiento Numérico y los Sistemas Numéricos .................................................. 71 4.1.2 El Pensamiento Espacial y los Sistemas Geométricos ................................................. 72 4.1.3 El Pensamiento Métrico y los Sistemas de Medida ...................................................... 72 4.1.4 El Pensamiento Variacional y los Sistemas Algebraicos y Analíticos ......................... 72 4.1.5 El Pensamiento Aleatorio y los Sistemas de Datos ...................................................... 72 4.1.6 Niveles de Desempeño ................................................................................................. 74 4.1.7 Preguntas ...................................................................................................................... 76 4.2 Análisis de Encuesta............................................................................................................ 77 4.2.1 Evaluación de Preguntas Según el eje de Conocimiento .............................................. 92 4.2.2 Tabulación de Porcentaje de Nivel de Acierto Según el eje de Conocimiento ............ 99 4.2.3 Análisis Estadístico de Promedio de Aleatoriedad ..................................................... 104 4.2.4 Análisis Estadístico de Promedio de Geometría ......................................................... 105 4.2.5 Análisis Estadístico de Promedio de Algebra y Cálculo no genérico ........................ 106 4.2.6 Análisis Estadístico de Promedio de Algebra y Calculo Genérico ............................ 107 4.3 Curso en Khan Academy................................................................................................... 108 Conclusiones ............................................................................................................................... 112 Recomendaciones ....................................................................................................................... 115 Referencias Bibliográficas .......................................................................................................... 116 Apéndices .................................................................................................................................... 120spa
dc.format.extent120 pspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.arkT 15.22 G672c
dc.identifier.urihttps://repositorio.udes.edu.co/handle/001/7693
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de Santanderspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.placeValledupar - Colombiaspa
dc.publisher.programIngeniería Industrialspa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad de Santander de Colombiaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subject.proposalRazonamiento cuantitativospa
dc.subject.proposalCompetencias matemáticasspa
dc.subject.proposalKhan Academyspa
dc.subject.proposalQuantitative reasoningeng
dc.subject.proposalMathematical skillsspa
dc.titleCurso de Adiestramiento Virtual en las Competencias Matemáticas a Través de la Plataforma Khan Academy para los Estudiantes de Primer Semestre en la Universidad Udes sede Valleduparspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dcterms.audienceTodas la Audienciasspa
dcterms.referencesAcevedo, D., Torres, J., & Tirado, D. (30 de Octubre de 2015). Análisis de la Deserción Estudiantil en el Programa Ingeniería de Alimentos de la Universidad de Cartagena durante el Periodo Académico 2009 - 2013. Formacion Universitaria, 8(1), 7. doi:http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062015000100005.spa
dcterms.referencesÁlvarez, P. y López, D. (2018). Competencias genéricas y resultados de aprendizaje en los estudios de grado de Pedagogía. REDU. Revista de Docencia Universitaria, 2018, 16(1), 137-154 Vol. 16(1), enero-junio 2018, 137-154 ISSN: 1887-4592.spa
dcterms.referencesAlonso, J. y Hoyos, C. (2018). Razonamiento Cuantitativo en los egresados del sector software en Colombia: Una evaluación de su desempeño. 1 ed. Cali: Universidad Icesi. 20 p ISBN: 978-958-8936-52-9 (PDF).spa
dcterms.referencesAyil, j. (2018). Entorno virtual de aprendizaje: una herramienta de apoyo para la enseñanza de las matemáticas. RITI Journal, Vol. 6, 11 (Enero-Junio 2018).spa
dcterms.referencesBetancur López, S. (2013), Operacionalización de variables. Universidad de Caldas.spa
dcterms.referencesBonilla, A. (2016). Diseño de una estrategia de enseñanza y aprendizaje bimodal mediada por la plataforma Khan Academy como herramienta de apoyo en estudiantes de séptimo grado. Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá.spa
dcterms.referencesCifuentes, J., Chacón, J. y Moreno, I. (2018). Análisis de los resultados de las pruebas estandarizadas Saber Pro en profesionales de la educación. RHS. Revista. Humanismo. Soc. 6(2), 2018, artículo original de investigación.spa
dcterms.referencesCordero, E. (2019). Uso del Khan Academy en el logro de las competencias matemáticas en estudiantes del 1° de secundaria en la I.E. N° 2022, Comas 2019. TESIS PARA OBTENER EL GRADO ACADÉMICO DE: Maestro en Educación. Universidad Cesar Vallejo, Lima – Peru.spa
dcterms.referencesCuesta, I. y Moreira, S. (2019). Alternativa metodológica basada en el uso de khan Academy como refuerzo académico en matemáticas para mejorar el rendimiento académico. UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN, Azogues, Ecuador.spa
dcterms.referencesDiaz, C. J. (2009). Factores de Deserción Estudiantil en Ingeniería:Una Aplicación de Modelos de Duración. Informacion Tecnologica, 20(5), 16. doi:http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642009000500016.spa
dcterms.referencesHernández, R., Fernández, C. y Baptista, M. (2014). Metodología de la investigación, sexta edición, México D.F. McGRAW-HILL.spa
dcterms.referencesHuapaya, E. y Sandoval, J. (2017). La resolución de problemas en entornos virtuales: propuesta didáctica en estudiantes de matemática i-ii Cpel-universidad san Ignacio de Loyola. CAPITULO 5 / USO DE RECURSOS TECNOLÓGICOS EN EL PROCESO DE APRENDIZAJE DE LAS MATEMÁTICAS.spa
dcterms.referencesICFES (2019). Prueba de Matemáticas Saber 11. Marco de referencia para la evaluación, ICFES 2019.spa
dcterms.referencesICFES (2018). INFORME NACIONAL Resultados nacionales 2014-II – 2017-II Saber 11, Colombia 2018.spa
dcterms.referencesICFES (2019). Informe nacional de resultados del Examen Saber 11°- 2018.spa
dcterms.referencesICFES (2020). Guía de orientación Saber Pro 2020 Módulos de competencias genéricas.spa
dcterms.referencesICFES (2020). Guía de orientación Saber T y T 2020- 1, Módulos de competencias genéricas.spa
dcterms.referencesICFES (2020). Matemáticas. Marco de referencia para la evaluación, ICFES 2020.spa
dcterms.referencesICFES (2021). Guía de orientación saber 11, ICFES 2021-2.spa
dcterms.referencesJara Ulloa, F., Cancino Marentes, P., & Casillas Alcalá, M. (2019). La integración de Khan Academy. Una estrategia didáctica para la evaluación de matemáticas en ingenierías. Revista Electrónica De Divulgación De Metodologías Emergentes En El Desarrollo De Las STEM, 1(1), 26-49. Recuperado a partir de http://www.revistas.unp.edu.ar/index.php/rediunp/article/view/89.spa
dcterms.referencesLoaiza, J., & Angulo, R. (Agosto de 2019). Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas. Obtenido de Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas: https://repository.udistrital.edu.co/handle/11349/22711.spa
dcterms.referencesMinisterio de Educación Nacional, (2006). Estándares básicos de competencias en matemáticas. Ver : https://www.mineducacion.gov.co/1621/articles-116042_archivo_pdf2.pdf.spa
dcterms.referencesMinisterio de Educación Nacional (2012). Propuesta de lineamientos para la formación por competencias en educación superior. Recuperado de http://www.mineducacion.gov.co/1621/articles-261332_archivo_pdf_lineamientos.pdf.spa
dcterms.referencesNúñez Flores, M. (2007). LAS VARIABLES: ESTRUCTURA Y FUNCIÓN EN LA HIPÓTESIS. LAS VARIABLES: ESTRUCTURA Y FUNCIÓN EN LA HIPÓTESIS.spa
dcterms.referencesNiss, M. y Hojgaard, T. (2011). Competencies and Mathematical Learning. Ideas and inspiration for the development of mathematics teaching and learning in Denmork, IMFUFA tekst 485/2011. Roskilde, Denmark: Department of science, Systems and Models, Roskilde University.spa
dcterms.referencesOcampo, J. d., Martínez, Á., de las Fuentes, M., & Zataraín, J. (27 de Octubre de 2010). Repositorio digital El instituto politecnico nacional. doi:http://repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/3653.spa
dcterms.referencesOECD (2016). Revisión de políticas nacionales de educación. La educación en Colombia.spa
dcterms.referencesOECD (2019). Programme for international student assessment (PISA) results from PISA 2018.spa
dcterms.referencesRojas, L. Mora, M. y Ordóñez, G. (2019). Asociación del Razonamiento Cuantitativo con el Rendimiento Académico en Cursos Introductorios de Matemática de Carreras STEM. Revista digital Matemática, Educación e Internet (http://tecdigital.tec.ac.cr/revistamatematica/). Vol 19, No 1. Agosto−marzo, 2019.spa
dcterms.referencesTamayo y Tamayo, M. (2013). Metodologia De La Investigacion, Limusa, Mexico D.F.spa
dcterms.referencesTempelaar, D., Kuperus, B., Cuypers, H. y Van der Kooij, H. (2012). El papel de los exámenes formativos digitales en el aprendizaje virtual de matemáticas: un estudio de caso en los Países Bajos. Revista de Universidad y Sociedad del Conocimiento (RUSC). vol. 9, n.º 1, págs. 86-91 UoC. Barcelona.spa
dcterms.referencesTobón, S. (2008). La formación basada en competencias en la Educación Superior: el enfoque complejo.spa
dcterms.referencesVergara, J., Fontalvo, J., Muñoz, A. y Valbuena, S. (2015). Estrategia didáctica para el fortalecimiento del razonamiento cuantitativo mediante el uso de las TIC. En Matua, Vol. 2, Nº 2, pp. 71-80.spa
dcterms.referencesZapata, J. (2015). El modelo y enfoque de formación por competencias en la Educación Superior: apuntes sobre sus fortalezas y debilidades. Revista Academia y Virtualidad, 8, (2), 24-33.spa
dspace.entity.typePublication
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32spa
Archivos
Paquete original
Mostrando 1 - 1 de 1
Imagen en miniatura
Nombre:
Curso_de_ Adiestramiento_Virtual_en_las_Competencias_Matemáticas_a_Través_de_la_Plataforma_Khan_Academy_para_los_Estudiantes_de_Primer_Semestre.pdf
Tamaño:
4.06 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Documento principal
Descargar
Paquete de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
59 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar
Colecciones
CEAA. Trabajos de Grado