Medición de las habilidades algebraicas, trigonométricas y geométricas de los estudiantes en el curso de cálculo diferencial en ingeniería
DOI
10.22550/REP80-2-2022-07
Abstract
This research presents the results of a study that involved the construction and validation of a measuring instrument to evaluate the algebra, trigonometry, and geometry skills that university students possess when starting an engineering degree and which are critical for students to perform properly in calculus courses. The instrument was designed by faculty members from the field of mathematics, all of whom hold at least a master’s degree and have taught calculus in the past. The study comprised of 40 items and its quality analysis was based on data collected from 875 incoming first-year students during the 2020-2022 academic cycle. Data analysis showed that items with medium difficulty and high discrimination have the highest predictive coefficient and correspond mainly to the field of geometry, specifically the topics of the straight line, circumference, and the cal culation of surfaces and volumes of geometric shapes. The present research provides teaching staff with important elements to adapt or modify their instructional designs and improve the learning quality of higher education students in the field of calculus. Additionally, secondary school teachers may benefit from these results regarding the greater challenges students face when enrolling in engineering programs.
Please, cite this article as follows: De las Fuentes-Lara, M., Aguilar-Salinas, W. E., Justo-López, A. C., & Iñiguez-Monroy, C. G. (2022). Medición de las habilidades algebraicas, trigonométricas y geométricas de los estudiantes en el curso de cálculo diferencial en ingeniería | Measuring students’ algebra, trigonometry, and geometry skills on a differential calculus for engineering course. Revista Española de Pedagogía, 80 (282), 289-308. 10.22550/REP80-2-2022-07
- Keywords:
- measuring instrument
Referencias | References
Aguilar-Salinas, W. E., De Las Fuentes-Lara, M., Justo-López, A. C., & Martínez-Molina, A. D. (2020). Instrumento de medición para diagnosticar las habilidades algebraicas de los estudiantes en el Curso de Cálculo Diferencial en ingeniería [A measurement instrument for establishing the algebraic skills of engineering students on a Differential Calculus Course in engineering]. revista española de pedagogía, 78 (275). 10.22550/REP78-1-2020-02
Alsina, Á., & Coronata, C. (2014). Los procesos matemáticos en las prácticas docentes: diseño, construcción y validación de un instrumento de evaluación [Mathematical processes in teaching practices: design, con-struction and validation of an assessment instrument]. Educación Matemática En La Infancia, 3 (2), 23-36. http://www.edma0-6. es/index.php/edma0-6/article/view/129
Areaya, S., & Sidelil, A. (2012). Students’ difficulties and misconceptions in learning concepts of limit, continuity and derivative. The Ethiopian Journal of Education, 32 (2), 1-38. http://213.55.95.79/index.php/EJE/article/view/343/246
Arraiz, G., & Valecillos, M. (2010). Regreso a las bases de la matemática: un imperativo en educación superior [Back to basics in mathematics: an imperative in higher education]. Revista Digital Universitaria, 11 (9), 1-14. http://www.revista.unam.mx/vol.11/num9/art90/index.html
Backhoff, E., Larrazolo, N., & Rosas, M. (2000). Nivel de dificultad y poder de discriminación del examen de habilidades y conocimientos básicos (EXHCOBA) [The Difficulty Level and Discrimination Power of the Basic Knowledge and Skills Examination (EXHCOBA)]. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 2 (1), 1-19. https://redie.uabc.mx/ redie/article/view/15/26
Barrazas, A. (2007). La consulta a expertos como estrategia para la recolección de evidencias de validez basadas en contenido [Expert consultation as a strategy for collecting content-based validity evidence]. Investigación Educativa Duranguense, 7, 5-13. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=2358908
Bausela, E. (2005). SPSS: un instrumento de análisis de datos cuantitativos [SPSS: a quantitative data analysis tool]. Revista de Informática Educativa y Medios Audiovisuales, 2 (4), 62-69. http://laboratorios.fi.uba.ar/lie/Revista/Articulos/020204/A3mar2005.pdf
Brito, M., Alemán, I., Fraga, E., Para, J., & Arias, R. (2011). Papel de la modelación matemática en la formación de los ingenieros [Role of mathematical modeling in the training of engineers]. Ingeniería Mecánica, 14 (2), 129-139. http://scielo.sld.cu/pdf/im/v14n2/im05211.pdf
Carmines, E., & Zeller, R. (1987). Reliability and validity. Sage.
Castejón, J., Gilar, R., Miñano, P., & González, M. (2016). Latent class cluster analysis in explor-ing different profiles of gifted and talented students. Learning and Individual Differ-ences, 50, 166-174. 10.1016/j.lindif.2016.08.003
Cisneros, E., Jorquera, M., & Aguilar, Á. (2012). Validación de instrumentos de evaluación docente en el contexto de una universidad española [Validation of teaching evaluation instruments in the context of a Spanish university]. Voces y Silencios: Revista Latinoamericana de Educación, 3 (1), 41-55. https://dialnet.unirioja.es/ descarga/articulo/4054206.pdf
Contreras, L. (2000). Desarrollo y pilotaje de un examen de español para la educación primaria en Baja California [Development and Piloting of a Spanish Language Test for Primary Education in Baja California] [Master’s tesis, Universidad Autónoma de Baja California]. Universidad Autónoma de Baja California Digital Archive. http://iide.ens.uabc.mx/documentos/ divulgacion/tesis/MCE/1998/Luis_Angel_Contreras_Nino.pdf
Contreras, L., & Backhoff, E. (2004). Metodología para elaborar exámenes criteriales alineados al currículo [Methodology for developing curriculum-aligned criterion-referenced tests]. In Castañeda, S. (Eds.), Educación aprendizaje y cognición, teoría en la práctica (pp. 155-174). Manual Moderno.
Corral, Y. (2009). Validez y confiabilidad de los instrumentos de investigación para la recolección de datos [Validity and reliability of research data collection instruments]. Revista Ciencias de la Educación, 19 (33), 228-247. https://es.calameo.com/read/00441616680da9a5cd6ab
Correa, A., Chahar, B., Nieva, M., Figueroa, G., Gallo, R., & Holgado, L. (2009). Evaluando el rendimiento académico [Assessing academic performance]. Acta Latinoamericana de Matemática Educativa, 22, 317-326. http://funes.uniandes. edu.co/4759/1/CorreaEvaluandoAlme2009.pdf
Crocker, L., & Algina, J. (1986). Introduction to classical and modern test theory. Holt, Rinehart and Winston.
Ding, L., Chabay, R., Sherwood, B., & Beichner, R. (2006). Evaluating an electricity and magnetism assessment tool: Brief electricity and magnetism assessment. Physical Review Special Topics - Physics Education Research, 2 (1). https://doi.org/10.1103/PhysRevSTPER.2.010105
Dixson, D., Worrell, F., & Mello, Z. (2017). Profiles of hope: How cluster of hope relate to school variables. Learning and Individual Differences, 59, 55-64. 10.1016/j.lindif.2017.08.011
Encinas, F., Osorio, M., Ansaldo, J., & Peralta, J. (2016). El cálculo y la importancia de los conocimientos previos en su aprendizaje [Calculus and the importance of prior knowledge in learning it]. Revista de Sistemas y Gestión Educativa, 3 (7), 32-41. https://www.ecorfan.org/bolivia/researchjournals/Sistemas_y_Gestion_Educativa/vol3num7/Revista_Sistemas_ Gestion_Educativa_V3_N7_4.pdf
Engelhardt, P. (2009). An Introduction to classical test theory as applied to conceptual multiple-choice tests. Getting Started in PER, 2 (1).
García, M., & Vilanova, S. (2008). Las representaciones sobre el aprendizaje de los alumnos de profesorado. Diseño y validación de un instrumento para analizar concepciones implícitas sobre el aprendizaje en profesores de matemática en formación [Learning representations of teaching students. Design and validation of an instrument to measure implicit learning conceptions in mathematics teaching students]. Revista electrónica de investigación en educación en ciencias, 3 (2), 27-35. https://ppct.caicyt. gov.ar/index.php/reiec/article/view/7409
Gempp, R. (2006). El error estándar de medida y la puntuación verdadera de los tests psicológicos: algunas recomendaciones prácticas [The standard error of measurement and the true score of psychological tests: Some practical recommendations]. Terapia psicológica, 24 (2), 117-129. https://www.redalyc.org/pdf/785/78524201.pdf
Gonçalves, T., Niemivirta, M., & Lemos, M. (2017). Identification of students’ multiple achievement and social goal profiles and analysis of their stability and adaptability [Identificación de los perfiles de logros múltiples y objetivos sociales de los estudiantes y análisis de su estabilidad y adaptabilidad]. Learning and Individual Differences, 54, 149-159. 10.1016/j.lindif.2017.01.019
Henrysson, S. (1971). Gathering, analysing, and using data on test items. In R. L. Thorndike (Ed.), Educational Measurement (pp. 130-159). American Council on Education.
Hernández, A. (2005). El rendimiento académico de las matemáticas en alumnos universitarios [Academic performance in mathematicsin university students]. Encuentro educacional, 12 (1), 9-30. https://produccioncientificaluz.org/index.php/encuentro/article/view/861/863
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2006). Metodología de la investigación [Research methodology]. Mc Graw Hill.
Hernández-Nieto, R. (2002). Contributions to statistical analysis. Universidad de Los Andes.
Hernández, J., Espinosa, J., Peñaloza, M., Rodríguez, J., Chacón, J., Toloza, C., Arenas, M., Carrillo, S., & Bermúdez, V. (2018). Sobre el uso adecuado del coeficiente de correlación de Pearson: definición, propiedades y suposiciones [On the proper use of the Pearson correlation coefficient: definitions, properties and assumptions]. Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica, 37 (5), 587-595. https://www.revistaavft.com/images/revistas/2018/avft_5_2018/25sobre_uso_adecuado_coeficiente.pdf
Iglesias, N., & Alonso I. (2017). Estudio exploratorio sobre la importancia de la matemática para la carrera de ingeniería civil en la Universidad de Oriente [Exploratory study about the importance of the mathematics for the career of civil engineering in the oriente university]. REFCalE: Revista Electrónica de Formación y Calidad Educativa, 5 (1), 45-62. http://refcale.uleam. edu.ec/index.php/refcale/article/view/1325/0
Morales, E. (2009). Los conocimientos previos y su importancia para la comprensión del lenguaje matemático en la educación superior [Background knowledge and its importance in mathematical language comprehension in higher education]. Universidad, Ciencia y Tecnología, 13 (52), 211-222. http://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext &pid=S1316-48212009000300004
Muñoz, J., & Mato, M. (2008). Análisis de las actitudes respecto a las matemáticas en alumnos de ESO [Analysis of attitudes towards mathematics in ESO students]. Revista de Investigación Educativa, 26 (1), 209-226. http://revistas.um.es/rie/article/view/94181
Nitko, A. (1994). A model for developing cur-riculum-driven criterion-referenced and norm-referenced national examinations for certification and selection of students [Paper presentation]. International Conference on Educational Evaluation and Assessment of the Association for the Study of Educational Evaluation in Southern Africa’s (ASEESA) Pretoria, South Africa. https://eric.ed.gov/?id=ED377200
Posso, A. (2005). Sobre el bajo aprovechamiento en el curso de matemáticas I de la UTP [On the low achievement in the mathematics i course at utp]. Scientia et Technica, 11 (28), 169-174.
Popham, J. (1990). Modern educational measurement: A practitioner’s perspective [La medición educativa moderna: la perspectiva de un professional]. Allyn and Bacon, MA.
Prieto, G., & Delgado, A. (2010). Fiabilidad y validez [Reliability and validity]. Papeles del Psicólogo, 3 (1), 67-74. http://www.papelesdelpsicologo.es/pdf/1797.pdf
Reidl-Martínez, L. (2013). Confiabilidad en la medición [Reliability of measurement]. Investigación en Educación Médica, 2 (6), 107- 111. http://www.scielo.org.mx/pdf/iem/v2n6/ v2n6a7.pdf
Ruiz, E., Carmona, E., & Montiel, Á. (2016). Importancia del cálculo en el desarrollo académico del ingeniero [Importance of calculus in the academic development of the engineer]. Pistas Educativas, 120, 402-420. http://www.itcelaya.edu.mx/ojs/index.php/pistas/article/view/559
SEP (2017). Planes de estudio de referencia del componente básico del marco curricular común de la educación media superior [Refer-ence curricula of the basic component of the Common Curriculum Framework for Upper Secondary Education (CCEF)]. Secretaría de Educación Pública.
Urrutia, M., Barrios, S., Gutiérrez, M., & Mayorga, M. (2014). Métodos óptimos para determinar validez de contenido [Optimal method for content validity]. Educación Médica Superior, 28 (3), 547-558. http://scielo.sld.cu/pdf/ems/v28n3/ems14314.pdf
Zabala, A., & Arnau, L. (2008). 11 ideas clave. Cómo aprender y enseñar competencias [11 key ideas. How to learn and teach competences]. Editorial Grao.
Zavaleta, A., & Flores, C. (2009). Evaluación del currículum matemático escolar aprendido [Evaluation of the learned school mathematics cur-riculum]. Red Cimates, 702-712. https://core. ac.uk/download/pdf/322383805.pdf
Citación recomendada | Recommended citation
De las Fuentes-Lara, M., Aguilar-Salinas, W. E., Justo-López, A. C. & Iñiguez-Monroy, C. G. (2022). Medición de las habilidades algebraicas, trigonométricas y geométricas de los estudiantes en el curso de cálculo diferencial en ingeniería | Measuring students’ algebra, trigonometry, and geometry skills on a differential calculus for engineering course. Revista Española de Pedagogía, 80 (282), 289-308. 10.22550/REP80-2-2022-07
Licencia Creative Commons | Creative Commons License
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Palabras clave | Keywords
calculus, evaluation, reliability, measuring instrument